정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.
영상 인식 기술은 인공지능 기술을 기반으로 인식하고자하는 객체의 형상, 객체 주변의 환경변화 및 객체 회전에 의한 인식 능력 저하를 보완할 수 있는 객체특징점 및 특징 기술자를 생성하고, 생성된 특징 기술자를 이용하여, 영상 객체를 인식하는 기술로, 일반적으로 영상에 나타난 객체를 인식하는 기술을 뜻한다. 스마트 안전 축사에서 전력소비 및 화재 발생 복합 환경 분석을 위해 설치되는 전력화재 관리 디바이스를 통합 관리함으로써 축사 전력 사용의 효율성 향상 및 전기 사용의 과부화로 발생할 수 있는 사고를 방지하여 축산 농가의 이익 증대 및 피해를 최소화하고 안전하고 최적화된 지능형 스마트 안전 축사를 개발하여 보급하는데 요구되는 전력 관리 프레임워크를 구현하는데 목적이 있다.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
최근 들어 정부의 적극적인 지원책에 힘입어 전통적인 축산농장의 환경을 스마트 축사로 개선하는 사업이 다양하게 추진되고 있다. 이에 축산농장의 스마트화를 위해 다양한 축산용 ICT 기기들이 개발되어 도입되고 있고, 클라우드기반의 인터넷환경까지 연결되고 있으나, 이러한 ICT 기기들을 사용하여 스마트 축사를 구축하고 운영하는데, 편의성 측면에서나 효율성 측면에서 어려움을 겪는 경우가 다수 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 축산 현장에서 사용자의 편의성 측면을 고려하여 축산현장 정보를 기록하는 스마트 블랙박스 시스템을 개발하고, 효율성을 고려하여 이 시스템을 위한 지능형 시스템 관제 플랫폼을 개발하였다. 그리고 현장상황에서 실증평가를 통해 축산 인들이 현장에서 축산 ICT 기기를 쉽고, 안전하게 운영하도록 하도록 사용자 환경을 구축하였다. 본 논문에서는 개발된 스마트 축산 ICT 블랙박스 시스템(Smart.Dx)과 IoT센서 수집용 게이트웨이(Smart.Dn), 그리고 클라우드 데이터 분석 솔루션(Smart.Center)을 기술한다. 이 연구내용은 또한 축산업에 종사하는 고령자나 스마트폰 환경에 익숙하지 않은 사용자 환경 특성을 고려하여, 유니버셜 디자인의 7대 원칙을 지원하고 있다.
축산업에서 가축의 질병을 예방하고, 고품질의 축산 상품을 최대한으로 생산하기 위해서는 가축이 사육되는 축사의 환경을 최적의 상태로 관리할 필요가 있다. 오늘날 가축이 사육되는 환경을 개선하고 관리하고자, 공기 환경, 사육 환경 등 각각의 요인들과 가축의 생체 간 수치적 규칙을 해석하는 가축의 생육 모델 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 종래의 생육 모델로는 공기 환경과 사육 환경을 복합적으로 분석하고 해석하여, 축사에서 복합 환경을 제어하기 위한 의사 결정을 지원하기에는 미흡하다. 따라서 본 고는 축적된 생체 정보, 공기 환경, 사육 환경 및 생산 정보를 기반으로, 인공신경망을 이용한 복합 환경과 가축의 생체 간 계량적 모델을 생성하여 소프트웨어 기반으로 축사의 복합 환경을 제어할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
고병원성 AI 발생에 따른 일방적인 사육제한 등 정부의 각종 방역조치들로 인해 오리의 수급불균형이 반복되고 있는 상황이다. 이 같은 상황들이 오리고기의 생산량 및 오리농가들의 소득감소로 이어지며 오리산업의 후퇴를 초래하고 있다. 특히 오리농가들이 전남지역에 많이 분포돼 있는 만큼 더불어민주당 신정훈 의원(전남 나주·화순)은 이러한 오리농가들의 고충을 덜어내고자 지난 16일 국회의원회관 제8간담회실에서 '과학적인 방역을 위한 스마 트형 오리축사 전환 모색'을 주제로 토론회를 열었다. 신정훈 의원 주최, 한국오리협회·오리자조금관리위원회와 축산신문 공동 주관으로 개최돼 산·학·연 전문가들이 보다 근본적인 AI 방역 대책 마련을 위해 머리를 맞댄 이날 좌담회 내용을 지상중계한다.
최근 IoT(Internet of Things) 기술의 발전으로 스마트화 기술이 농업, 축산업, 수산업 분야로 확장되어 스마트화가 진행되고 있다. 이러한 스마트화 기술은 현장의 데이터를 어떻게 계측하여 관리 시스템으로 전송하는가가 무엇보다 중요하다. 현재 스마트팜 및 기타 축사 및 양식장 구축에 활용되는 센서는 온도, 습도, CO 가스, CO2, 수소(Hydrogen), O2 등 다양한 센서를 통하여 스마트팜 및 기타 환격을 계측하고 모니터링하고 있다. 이러한 센서들과 스마트팜을 제어하고 관리하는 HMI(Human Machine Interface) 모듈과의 통신방식은 아직 까지는 RS-485 기반의 모드버스(modbus-RTU) 방식을 주로 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터를 HMI 모듈에서 관리할 수 있도록 RS-485 기반의 모드버스 방식을 통하여 데이터를 관리할 수 있도록 다양한 센서 모듈을 연결할 수 있도록 HMI용 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
ICT 융복합 사업이 양돈에 이어 양계, 낙농분야로 확대되면서 이 분야에 대한 관심도가 높아지고 있다. ICT 융복합은 환경, 사양, 경영분야에 모두 적용되고 있으며, 이를 원하는 농가에 대해서는 ICT 융복합 장비를 정부에서 지원하는 사업이다. 이미 양돈 분야에서는 활성화가 이루어져 일부 지자체에서는 신청이 넘쳐나는 곳도 있을 정도로 농가들의 인식이 상당히 높아지고 있다. 환경관리에 있어서는 축사내부(온도, 습도, 정전, 화재), 외부(온도, 습도, 풍향, 풍속), CCTV 등의 정보수집 및 원격 모니터링이 이루어지게 되며, 사양관리는 사료빈 관리, 출하선별기, 자동급이기, 음수관리기, 기후변화에 따른 환경관리 등의 제어를 통한 사양관리가 이루어지며, 경영관리에 있어서는 생산관리, 경영관리, 출하관리 등을 통한 경영계획 수입 및 분석이 이루어지게 된다. 본고는 충남 청양군 장평리에 ICT융복합 스마트팜을 실현하고 있는 두꺼비농장(대표 박필수)을 찾아 ICT 종합관리시스템 적용사례를 들어보았다.
농축산업계는 현재 고효율의 자동화 시스템을 구축하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 가축들에 대한 실시간 건강 관리 시스템 구현을 위해 딥러닝, 인공지능 기술들을 활용한 스마트 축사개발에 박차를 가하고 있다. 가축들의 건강은 수익과 직결되는 것은 물론, 사람의 건강까지 위협할 수 있기 때문에 철저한 관리가 필요한 실정이나 여러 기술적 어려움에 부딪히고 있다. 본 연구소는 이를 해결하기 위해 다양한 변수들을 설정, 수집하여 가축들의 건강을 관측하는 기술을 개발하고 있다. 이 논문에서는 악조건에서 수집된 데이터로 우리 내 돼지를 Tracking 한 실험 결과를 소개하고자 한다.
체온은 가축의 건강상태와 직접적으로 연관되어있어서 건강에 문제가 발생하였을 때 체온이 즉각 변화한다. 따라서 정확한 체온 측정은 스마트 축사 관리에서 중요하다. 하지만 현재 가축의 체온을 측정하기 위해서 주로 사용되는 표피 부착형 센서의 경우 외기 및 센서의 부착상태에 따라 측정되는 체온 값이 크게 변화하고, 측정되는 체온이 가축의 실제 심부체온과 다른 경우가 많다. 본 연구에서는 목 부착형 센서를 이용하여 소의 심부체온을 예측하는 방안을 개발하였다. 특히 심부체온을 정확하게 예측하는 회귀방안과 특정온도 이상으로 체온이 올라가는 것을 감지하는 분류방안을 다양한 기계학습방안을 이용하여 개발하였다. 이를 통해 높은 정확도로 소의 심부체온 이상여부를 예측할 수 있음을 보였다. 제안 방안을 통해서 소의 건강상태를 정확하게 파악하고 축사관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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