• 제목/요약/키워드: Smart Farming

검색결과 151건 처리시간 0.033초

고부가가치 특용작물 재배를 위한 보급형 스마트팜 시스템 개발 (Development of a Low Cost Smart Farm System for Cultivating High Value-added Specialized Crops)

  • 주영태;김성초;김응곤
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.743-748
    • /
    • 2021
  • 전 세계적인 인구증가와 기후변화로 인해 식량부족 문제가 대두되는 가운데 우리나라에서는 농·축산업 인구 감소 등 지속가능성 위기를 해결하기 위해 농업과 ICT를 융합한 첨단 스마트팜 기술이 활발히 연구되고 있다. 기존 스마트팜은 개별 가격경쟁력이 낮은 작물 위주로 재배하고 있다. 식품 소비구조가 고급화, 다양화되고 있으며 농산물 소비패턴의 변화에 따라 스마트팜 시스템 또한 고부가가치 특용작물 재배를 위한 최적화가 필요하다. 이를 위해 새싹인삼(새싹삼) 재배에 특화된 컨테이너형 스마트팜 환경설비를 구축하고 ICT 융합통합관리시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 통해 ICT와 농업, 최신 기술과 농사의 융합으로 첨단농업생산구현 및 미래융합 신산업 선도가 가능하다.

An Improved Two-Factor Mutual Authentication Scheme with Key Agreement in Wireless Sensor Networks

  • Li, Jiping;Ding, Yaoming;Xiong, Zenggang;Liu, Shouyin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
    • /
    • 제11권11호
    • /
    • pp.5556-5573
    • /
    • 2017
  • As a main component of Internet of Things (IoTs), the wireless sensor networks (WSNs) have been widely applied to various areas, including environment monitoring, health monitoring of human body, farming, commercial manufacture, reconnaissance mission in military, and calamity alert etc. Meanwhile, the privacy concerns also arise when the users are required to get the real-time data from the sensor nodes directly. To solve this problem, several user authentication and key agreement schemes with a smart card and a password have been proposed in the past years. However, these schemes are vulnerable to some attacks such as offline password guessing attack, user impersonation attack by using attacker's own smart card, sensor node impersonation attack and gateway node bypassing attack. In this paper, we propose an improved scheme which can resist a wide variety of attacks in WSNs. Cryptanalysis and performance analysis show that our scheme can solve the weaknesses of previously proposed schemes and enhance security requirements while maintaining low computational cost.

스마트 양식장 수조 내 용존 산소 및 온도 제어를 위한 시스템 구현 (An Implementation of System for Control of Dissolved Oxygen and Temperature in the pools of Smart Fish Farm)

  • 전주현;이윤호;이나은;주문갑
    • 대한임베디드공학회논문지
    • /
    • 제16권6호
    • /
    • pp.299-305
    • /
    • 2021
  • Dissolved oxygen, pH, and temperature are the most important factors for fish farming because they affect fish growth and mass mortality of the fish. Therefore, fish farm workers must always check all pools on the farm, but this is very difficult in reality. That's why we developed a control system for smart fish farms. This system includes a gateway, sensor gatherers, and a PC program using LabVIEW. One sensor gatherer can cover up to four pools. The sensor gatherers are connected to the gateway in the form of a bus. For the gateway, the ATmega2560 is used as the main processor for communication and the STM32F429 is used as a sub-processor for displaying LCD. For the sensor gatherer, ATmega2560 is used as the main processor for communication. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), RS-485, and Zigbee are used as the communication protocols in the control system. The users can control the temperature and the dissolved oxygen using the PC program. The commands are transferred from the PC program to the gateway through the MQTT protocol. When the gateway gets the commands, it transfers the commands to the appropriate sensor gatherer through RS-485 and Zigbee.

Deep Learning for Weeds' Growth Point Detection based on U-Net

  • Arsa, Dewa Made Sri;Lee, Jonghoon;Won, Okjae;Kim, Hyongsuk
    • 스마트미디어저널
    • /
    • 제11권7호
    • /
    • pp.94-103
    • /
    • 2022
  • Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.

스마트 온실 방제 로봇의 요구조건을 고려한 평가 방법 연구 (The Study on Evaluation Method of Pest Control Robot Requirements for Smart Greenhouse)

  • 김경철;유범상;이시영;김국환;이명훈;홍영기;김현종;유병기
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제20권10호
    • /
    • pp.318-325
    • /
    • 2019
  • 최근, 스마트 농업에 대한 관심이 증가함에 따라 농업 자동화 및 로봇에 대한 연구개발이 증가하고 있다. 스마트 온실에서 사용되는 로봇은 작업 특성과 생육 환경이 고려되어야 한다. 이를 위해 스마트 온실의 환경 분석을 통해 개발되어진 방제 로봇들을 대상으로 하였다. 본 논문은 스마트 온실에 적용 가능한 방제 로봇의 요구조건을 고려한 평가방법에 대한 연구를 수행하였다. 로봇의 요구조건을 통하여 성능 및 품질 평가 기준을 수립하고 시험을 실시하였다. 로봇관련 표준을 참고하여 방제 로봇의 요구 기능과 목표를 도출하였다. 로봇의 성능을 위해 주행과 작업 능력 시험을 실시하였다. 주행시험은 로봇의 주행성능에 대한 시험을 실시하였고 작업능력은 방제성능에 대한 시험을 실시하였다. 로봇의 품질을 위해 내구성 시험을 실시하였다. 시험결과를 통하여 스마트 온실 로봇에게 요구되는 지표들을 도출할 수 있었다. 이를 통해 스마트 온실에 적용하기 위한 다양한 로봇들의 평가 기준이 될 것으로 판단된다.

Comparison of Environment, Growth, and Management Performance of the Standard Cut Chrysanthemum 'Jinba' in Conventional and Smart Farms

  • Roh, Yong Seung;Yoo, Yong Kweon
    • 인간식물환경학회지
    • /
    • 제23권6호
    • /
    • pp.655-665
    • /
    • 2020
  • Background and objective: This study was conducted to compare the cultivation environment, growth of cut flowers, and management performance of conventional farms and smart farms growing the standard cut chrysanthemum, 'Jinba'. Methods: Conventional and smart farms were selected, and facility information, cultivation environment, cut flower growth, and management performance were investigated. Results: The conventional and smart farms were located in Muan, Jeollanam-do, and conventional farming involved cultivating with soil culture in a plastic greenhouse, while the smart farm was cultivating with hydroponics in a plastic greenhouse. The conventional farm did not have sensors for environmental measurement such as light intensity and temperature and pH and EC sensors for fertigation, and all systems, including roof window, side window, thermal screen, and shading curtain, were operated manually. On the other hand, the smart farm was equipped with sensors for measuring the environment and nutrient solution, and was automatically controlled. The day and night mean temperatures, relative humidity, and solar radiation in the facilities of the conventional and the smart farm were managed similarly. But in the floral differentiation stage, the floral differentiation was delayed, as the night temperature of conventional farm was managed as low as 17.7℃ which was lower than smart farm. Accordingly, the harvest of cut flowers by the conventional farm was delayed to 35 days later than that of the smart farm. Also, soil moisture and EC of the conventional farm were unnecessarily kept higher than those of the smart farm in the early growth stage, and then were maintained relatively low during the period after floral differentiation, when a lot of water and nutrients were required. Therefore, growth of cut flower, cut flower length, number of leaves, flower diameter, and weight were poorer in the conventional farm than in the smart farm. In terms of management performance, yield and sales price were 10% and 38% higher for the smart farm than for the conventional farm, respectively. Also, the net income was 2,298 thousand won more for the smart farm than for the conventional farm. Conclusion: It was suggested that the improved growth of cut flowers and high management performance of the smart farm were due to precise environment management for growth by the automatic control and sensor.

2015년 괴산군 세계유기농산업엑스포 개최의 5축 SSaM-GG 지속성 및 반-위험성 지표들 개발 (SSaM-GG Sustainability & Anti-Risk Indices Development for the 2015 Goesan World Organic Agriculture Industry Expo)

  • 구자공
    • 유기물자원화
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.23-29
    • /
    • 2015
  • 현재 지구는 지구 온난화, 기상이변의 이상신호로 인해 전 세계적으로 자연과 인간의 상생이 중요하며, 인간의 먹거리까지 친환경 웰빙 음식에 관심이 급증한다. 우리나라는 지난 10여 년 동안 유기농업이 발전 되어왔으나 선진국에 비교해 미비하나 향후 전 세계 유기농 시장이 확대될 것이다. 2015년 세계유기농산업엑스포가 충북 괴산군에서 9월 18일부터 10월 11일 까지 개최됨에 따라 우리나라 유기농업이 발전할 것이다. 성공적이며 안전한 엑스포가 되어 안녕강국 대한민국이 되기에 일조하는 방향으로 주요 지표들을 개발하였는바, 5개 부문의 위험성 감쇄가 주안점이며, 녹색보전, 경제성장, 사회발전, 과학기술예술성, 자율자발성부문이다.

청년농업인 유형화 및 결정요인 분석: 전남 무안군 청년농업인 중심으로 (A Study on the Types and Determinants of Young Farmers: Focusing on Young Farmers in Muan-gun, Jeollanam-do)

  • 이향미;김종하
    • 토지주택연구
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.107-124
    • /
    • 2024
  • 본 연구에서는 농촌지역 소멸 대응 방안을 탐색하기 위해 전남 무안군을 연구 표집지역으로 선정하고, 무안군 청년농업인 95명을 대상으로 영농실태와 애로사항 등을 살펴보았다. 그리고 지역 맞춤형 청년농업인 육성 및 지원 정책 또는 사업을 발굴하기 위해 요인분석과 군집분석을 통해 무안군 청년농업인을 유형화하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 아직까지 무안군의 청년농업인 지원 관련한 조례(법), 독창적인 사업은 없다. 둘째, 무안군 청년농업인의 농지 승계 비율은 41.1%로 전국 청년농업인 43.7%와 비슷하게 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 우리나라 청년농업인의 약 40% 정도는 가장 중요한 영농기반인 농지를 승계받은 것으로 추측된다. 셋째, 영농경력이 쌓인 청년농업인에게 지역생활 여건은 전혀 개선되지 않고, 오히려 어려움이 강화되고 있다. 넷째, 본 연구에서는 총 21개의 변수를 활용해 요인분석을 실시한 결과, 공통인자 7개가 선정되었고, 이를 활용해 군집분석을 실시하였다. 그 결과 무안군 청년농업인은 총 3개 집단으로 유형화되었다. 그리고 다항로짓 분석결과, 청년농업인 유형화를 위한 지표로는 경작 면적, 영농경력, 스마트팜 수요, 농가소득, 영농형태(쌀 재배 여부) 등을 고려할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 향후 청년농업인의 유입을 유도하고 농촌지역 소멸을 방지하기 위하여 지역의 정주여건과 함께 농지 등의 영농기반에 대한 진입장벽을 최소화하는 정책적 노력이 필요하다.

디지털 트윈 기반 노지스마트팜 활용방안 (Utilization of Smart Farms in Open-field Agriculture Based on Digital Twin)

  • 김석구
    • 한국작물학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.7-7
    • /
    • 2023
  • 현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

  • PDF

스마트운영모드를 활용한 방제드론 특성분석에 관한 연구 (A Study on the Characteristic Analysis of the Pest Control Drones Using Smart Operating Mode)

  • 임진택
    • 융합정보논문지
    • /
    • 제9권10호
    • /
    • pp.108-113
    • /
    • 2019
  • 4차 산업의 혁명과 관련하여 드론을 활용한 스마트 농업 시스템 구축이 요구된다. 농민의 방제 작업을 지원하고 효율을 높여주므로 농업의 고령화를 해결하는 역할로 급부상하고 있다. 그러나 운용적인 측면에서 드론의 효율성이 떨어지고 드론 활용에 대한 운영자와 소비자의 인식차이로 인하여 필요성이 감소되고 있다. 특히, 운영 기준 및 살포 효과에 대한 정확한 기준이 없어 소비자 측면에서 신뢰도가 감소하는 부분으로 작용하였다. 결국 드론 활용에 대한 분석의 연구가 희박하고 드론 방제사의 조종 실력에 따라 방제 효율의 편차가 크게 발생하여 방제 분야에서 드론의 보급을 저해하는 요소로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 기존에 운영되고 있는 드론 방제사의 운영 시스템을 확인하고 이를 보완하기 위해 시중에 판매되고 있는 방제 드론을 대상으로 실험을 실시하였고, 스마트운영모드를 기준으로 기체의 특성을 정확하게 파악하여 작업 일정 및 약량을 산출하기 위한 기초연구를 통해 소비자 요구에 맞는 농업용 방제 드론 운영시스템 구축을 위한 기초연구를 제안한다.