가축의 행동 분석은 가축 건강관리와 농업 생산성 증대에 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러나 가축의 행동 분석을 위해 도입되는 대부분의 디지털 기기들은 원시 데이터를 제공하지 않으며 분석 결과 또한 제한적으로 제공한다. 이러한 폐쇄적인 시스템은 첨단 IT 기술의 도입에 필수불가결한 데이터 통합과 빅데이터 구축을 더욱 어렵게 한다. 이에 저비용으로 손쉽게 사용할 수 있는 농장 규모의 데이터 수집 장치 보급이 필요하다. 본 연구는 가축의 행동 분석을 위한 데이터 수집 시스템을 제시한다. 이 시스템은 무선으로 동작하는 다수의 초소형 컴퓨팅 유닛으로 구성되어 있으며 이를 통해 가축의 체온과 가속도 데이터, 위치 정보, 축사 환경 데이터를 수집한다. 또한 본 연구에서는 수집된 가속도 데이터를 바탕으로 가축의 행동을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 실험을 위해 경기도 이천의 한우 농가에 시스템을 구축하고 20두의 한우에 대해 데이터를 수집하였으며 이를 토대로 실증 및 분석 결과를 제시하였다.
우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.
집단감시 디지털 시스템(Group Digital Surveillance System for Fishery Safety and Security, GDSS-F2S)은 대단위 양식장에 침입하는 도적을 방어하기 위하여 물체 식별정보와 물체 추적정보를 제공하는 시스템이다. 그러나 GDSS-F2S에서 제공하는 이러한 두 가지 정보는 도적행위를 입증할 수 있는 법적 증거 자료로 미흡하다. 그래서 양식장의 지형을 고려한 도적행위의 유효한 대응책을 검토한 후, 하나의 해결방안으로 물체의 영상정보를 고려하였다. 앙식장을 침입하는 물체의 실시간 영상을 획득하기 위하여 0.0001 룩스(Lux)의 초저조도 CCD 카메라와 부가장치를 이용한 영상 획득 시스템을 구축하였다. 영상 획득 시스템을 부가한 GDSS-F2S의 현장실험 결과, 차량의 번호판과 외관, 사람의 행동과 특징 등을 주간은 물론 야간에도 선명하게 획득할 수 있었다. 따라서 영상획득 시스템을 부가하여 개선한 GDSS-F2S는 도적행위에 대한 충분한 법적 증거 제공이 가능하였다.
WTO 출범과 미국 및 EU와의 FTA로 의해 국제적으로 농산물 교역은 자유화되었으며 외국의 저렴한 농산물이 국내시장에 상당한 영향을 미치고 있다. 이러한 환경 하에서 우리나라 농업은 영세한 구조로 인해 농가소득의 장기적이고 안정적인 수익창출에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 무역자유화 및 FTA로 인한 시장개방에 따른 급속한 농산물 교역시장의 경쟁구도 하에서 우리나라 수출농업 활성화를 위해 토마토를 대상으로 최적의 토마토 수출 생산자를 결정하기 위한 새로운 다기준 의사결정 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 2단계 의사결정 모델을 개발하는데, 먼저 전국의 토마토 생산자가 너무 광범위하므로 예비 토마토 수출 생산자 선정을 위한 1차 계층 모델을 수립하고, 최적의 토마토 수출 생산자 선정을 위한 2차 상세 계층화 모델을 수립하였다. 본 연구에서는 다기준 의사결정의 대표적인 기법인 AHP 기법을 적용하여 평가요인간의 중요도를 결정하고 이를 토대로 하여 최적의 토마토 수출 생산자를 선정하였다. 궁극적으로 본 연구방법 및 결과는 토마토뿐만 아니라 국내 농산물의 해외수출시 수출업자가 적합한 농산물 생산자를 선정하는데 체계적이고 효율적인 의사결정 방법론으로 활용될 수 있을 것이며, 이는 수출경쟁력 향상에도 도움이 될 것으로 기대된다.
위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.
최근, 우리는 국가적으로 유비쿼터스 기술을 기반으로 국가를 경영하고 발전시키는 u-Korea 전략을 제시하였다. 이에 따라 많은 지자체들이 자체적으로 자신의 환경에 가장 적합한 미래 도시를 건설하기 위해 u-City 구축 계획을 작성하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 관련 계획들의 동향과 특성을 분석한 후 진주에서 국제 청소년 디지털 영화제를 모바일을 이용한 유비쿼터스 기술 기반으로 기획한다. 그리고 디지털 콘텐츠 산업의 한 분야인 디지털 영화산업 전략을 제안한다. 또한, 이를 바탕으로 본 논문은 진주 전역을 유비쿼터스 서비스가 지원되는 도농 복합형 u-진주를 위한 초기 수준의 연구 방안을 제시한다.
In this paper, we propose a study on DB-based automatic crop cultivation that obtains crop cultivation data using IOT and automatically controls the cultivation environment using it. A system for DB-based automatic crop cultivation that automatically controls the cultivation environment is composed of a management server and a local controller. The management server was implemented using the MySQL DB in the Linux server system, and the local controller was designed and manufactured using the WiFi module and ARM Coretax-3 series MCU and confirmed its operation in the laboratory. The purpose of this study is to provide the optimal cultivation data and to grasp the cultivation status in real time when the knowledge of professional cultivation is needed like the farmers of ear farm villages. Research should continue to enable the cultivation of crops to reflect the requirements of each user.
In this paper, a technique to expand the Input and Output (I/O) of the programmable logic controller (PLC) using remote I/O module is presented. The controller and the remote I/O module should have the same protocol and are interfaced through RS 485. Each remote I/O module consists of 16 digital input and 16 digital output, and the maximum of 32 remote I/O module can be linked to one controller. The remote I/O is programmed for interrupt request to controller independently. Therefore, there is no affect to the scan time of the controller. Using this technique, the PLC can be efficiently applied to the several hundred meters different control points such as the ON-OFF control fur the agriculture farm, the building automation system, a multi group of machine control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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