사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
본 논문에서 저전력 장거리 무선통신기술(LPWA) 기반으로 원격감시 및 제어가 가능한 자가설치형 농업 자동화 시스템 "씽커넥트-Green" 을 설계 및 구현하였다. 영농을 위해서는 물, 햇빛, 흙, 비료, 온도 조절 등이 필요하며 이러한 요소들을 자동화된 시스템을 이용하여 원격 모니터링 및 제어할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 비닐하우스부터 화훼단지에 이르기까지 식물의 종류와 재배 환경에 따라 최적화하여 구축할 수 있는 농업 자동화 시스템을 구축할 수 있다. 센서로부터 수집된 정보는 게이트웨이를 통해 서버에 저장되며, 빅데이터를 토대로 스마트폰을 이용하여 최적화된 재배 환경을 설정 및 운영할 수 있다.
조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.
최근 스마트 팜의 연구가 활발해지면서 시설하우스와 같은 실내 환경 제어는 높은 수준에 이르렀다. 그러나 노지에서 재배가 이루어지는 임업 분야에 ICT기술의 활용은 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 ICT 기술을 적용한 LPWA 기반의 임산물 생육환경 수집 및 빅데이터 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 oneM2M 아키텍처를 기반으로 구성하였으며 소규모 태양광 발전과 LPWA기술을 이용하여 노지에서 환경 데이터를 수집하여 서버에 전송한다. 전송된 데이터는 서버에서 빅 데이터로 구축되며 이를 활용해 임산물의 생산량과 품질을 예측한다. 제안된 시스템은 신재생 에너지와 스마트 팜의 융합을 통해 저비용, 고품질의 임산물 생산에 기여할 것으로 기대된다. 또한 노지에서 이루어지는 농작물의 생장 환경 모니터링과 oneM2M 아키텍처를 활용하는 타 산업 분야에 응용될 수 있다.
전통적으로 전력시스템은 공급체계의 말단에 있는 소비자의 위치에서 보면 중앙집중화된 구조를 갖고 있다. 그러나 최근 수 십년간 지붕형 태양광, 영농형 태양광, 소형 풍력터빈, 배터리저장장치 및 스마트 가전품과 같은 분산에너지원의 등장을 보아왔다. 분산에너지원의 등장에 따라 배전계통 운전원의 역할도 확장된다. 확장된 분산전원의 진출은 배전망이나 송전망의 전통적인 계획과 운영에 영향을 주는 전력계통의 역조류와 예측성을 어렵게 할 수 있다. 이는 전형적인 계통계획, 정비 및 망관리, 정전할당 등 배전계통 운전원이 갖는 기능이 변경되어야 할 필요성을 증폭시킨다. 이 연구의 목적은 다중 분산전원을 갖는 미래 배전운전시스템을 설계하고 제안된 배전시스템 모델을 HILS로 구현 및 검증하는 것이다. 시험결과를 보면 제안된 배전시스템이 정상 영역에서 운전되고 배전선로 손실이 감소된다는 것을 보여준다.
Improvement of old-fashioned rain gauge systems for automatic, timely, continuous, and accurate precipitation observation is highly essential for weather/climate prediction and natural hazards early warning, since the occurrence frequency and intensity of heavy and extreme precipitation events (especially floods) are recently getting more increase and severe worldwide due to climate change. Although rain gauge accuracy of 0.1 mm is recommended by the World Meteorological Organization (WMO), the traditional rain gauges in both weighting and tipping bucket types are often unable to meet that demand due to several existing technical limitations together with higher production and maintenance costs. Therefore, we aim to introduce a newly developed and cost-effective hybrid rain gauge system at 0.1 mm accuracy that combines advantages of weighting and tipping bucket types for continuous, automatic, and accurate precipitation observation, where the errors from long-term load cells and external environmental sources (e.g., winds) can be removed via an automatic drainage system and artificial intelligence-based data quality control procedure. Our rain gauge system consists of an instrument unit for measuring precipitation, a communication unit for transmitting and receiving measured precipitation signals, and a database unit for storing, processing, and analyzing precipitation data. This newly developed rain gauge was designed according to the weather instrument criteria, where precipitation amounts filled into the tipping bucket are measured considering the receiver's diameter, the maximum measurement of precipitation, drainage time, and the conductivity marking. Moreover, it is also designed to transmit the measured precipitation data stored in the PCB through RS232, RS485, and TCP/IP, together with connecting to the data logger to enable data collection and analysis based on user needs. Preliminary results from a comparison with an existing 1.0-mm tipping bucket rain gauge indicated that our developed rain gauge has an excellent performance in continuous precipitation observation with higher measurement accuracy, more correct precipitation days observed (120 days), and a lower error of roughly 27 mm occurred during the measurement period.
현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
수산업의 중요성이 커지고 양식 산업이 급성장한 가운데 수산 양식 분야 ICT 융합을 통한 스마트 양식장에 대한 연구가 진행되고 있다. 양식장 현장에서 생육 환경 모니터링이 가능하도록 수중 드론의 구동부, 영상 수집 장치, 자세 안정화를 위한 통합 컨트롤러, 실시간 수중 영상을 통한 드론 조정 및 제어가 가능한 원격 관제 장치를 제안하고 설계, 개발 및 시험을 진행하였다. 수중 드론 활용을 통해 양식 산업에서 문제 되는 인력 수급 및 고비용 작업을 대체 할 수 있으며, 양식 폐사 확률을 줄여 안정적인 양식장 관리가 가능하다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.132-140
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2020
It is very important to use appropriate nutrition water for crop growth in hydroponic farming facilities. However, in many cases, the supply of nutrition water is not designed with a precise plan, but is performed in a conventional manner. We proposes a forecasting technique for nutrition water requirements based on a data analysis for optimal strawberry production. To do this, the proposed forecasting technique uses linear regression for correlating strawberry production, soil condition, and environmental parameters with nutrition water demand for the actual two-stage strawberry production soil. Also, it includes predicting the optimal amount of nutrition water requires according to the heterogeneous cultivation environment and variety by comparing the amount of nutrition water needed for the growth and production of different kinds of strawberries. We suggested study uses two types of section beds that are compared to find out the best section bed production of strawberry growth. The dataset includes 233 samples collected from a real strawberry greenhouse, and the four predicted variables consist of the total amounts of nutrition water, average temperature, humidity, and CO2 in the greenhouse.
Kim, JoonYong;Lee, Chun Gu;Park, Dong-Hyeok;Park, Heun Dong;Rhee, Joong-Yong
Journal of Biosystems Engineering
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제43권4호
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pp.440-444
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2018
Purpose: Cloud-computing technology has several advantages, including maintenance, management, accessibility, and computing power. A greenhouse-control system utilizing these advantages was developed using a private cloud-computing system. Methods: A private cloud needs a collection of servers and a suite of software tools to monitor and control cloud-computing resources. In this study, a server farm, operated by OpenStack as a cloud platform, was constructed using servers, and other network devices. Results: The greenhouse-control system was developed according to the fundamental cloud service models: infrastructure as a service, platform as a service, and software as a service. This system has four additional advantages - security, control function, public data use, and data exchange. There are several considerations that must be addressed, such as service level agreement, data ownership, security, and the differences between users. Conclusions: When the advantages are utilized and the considerations are addressed, cloud-computing technology will be beneficial for agricultural use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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