This study analyzed the effects of building and greenhouse structural code on the structural design and the greenhouse construction cost. The over-design possibility of greenhouse was analyzed when building structural code was applied using standard smart greenhouse drawings. The possibility of decrease in greenhouse construction cost was investigated if the currently applied building structural code was replaced with greenhouse structural code. As a result of comparing the member sizes with the standard drawings, building structural code was designed with 13%~74% more steel than greenhouse structural code. When building construction estimate was replaced with greenhouse construction estimate, it was possible to reduce the total construction cost of the glass greenhouse by 17% and that of the vinyl greenhouse by 14%. Since there is no standard construction estimate suitable for greenhouses, the wage unit price is set excessively, and the construction cost of the smart greenhouse is increasing. In conclusion, it is necessary to establish greenhouse structural code and greenhouse construction estimate to lower the greenhouse construction cost.
This study examined the impact of changes in agricultural production methods on society, the economy, and the environment. While traditional open-field farming relied heavily on natural conditions, modern approaches, including greenhouse and smart farming, have emerged to mitigate the effects of climate and seasonal variations. Facility horticulture has been on the rise since the 1990s, and recently, there has been a growing interest in smart farms due to reasons such as climate change adaptation and food security. We compared open-field spinach and greenhouse spinach using agricultural income survey data, and we also compared greenhouse tomato cultivation with smart farming tomato cultivation, utilizing data from the smart farm survey reports. The economic results showed that greenhouse spinach increased yield by 25.8% but experienced a 29% decrease in income due to equipment depreciation. In the case of tomato production in smart farms, both yield and income increased by 36-39% and 34-46%, respectively. In terms of environmental impact, we also compared fertilizer and energy usage. It was found that greenhouse spinach used 29% less fertilizer but 14% more energy compared to open-field spinach. Smart farming for tomatoes saw a negligible decrease in electricity and fuel costs. Regarding the social impact, greenhouse spinach reduced labor hours by 31%, and the introduction of smart farming for tomatoes led to an average 11% reduction in labor hours. This reduction is expected to have a positive effect on sustainable farming. In conclusion, the transition from open-field to greenhouse cultivation and from greenhouse cultivation to smart farming appears to yield positive effects on the economy, environment, and society. Particularly, the reduction in labor hours is beneficial and could potentially contribute to an increase in rural populations.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.31-37
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2018
In this work, we propose an analytic framework for evaluating the quality of service and dimensioning the link capacity in the gateway router of a smart farm with a greenhouse eco-management system. Specifically, we focus on the gateway router of an IoT network that provides an access service for smart farms. We design the link capacity of a gateway router that is used for the remote management of the greenhouse eco-management system to accommodate both time-critical and delay-tolerant traffic in a greenhouse LAN. For this purpose, we first investigate the ecosystem for smart farm, and we define the specification and requirements of the greenhouse eco-management system. Second, we propose a system model for the link capacity of a gateway that is required to guarantee the delay performance of time-critical applications in the greenhouse LAN. Finally, the validity of the proposed system is demonstrated through a series of numerical experiments.
The existing smart farm technology has been systematized for the mass production rather than the consumer. There are many problems such as economical aspect to apply to actual rural environment due to aging. The purpose of this study is to apply smart farm technology based on the applicability of population aged in rural areas. Due to the heat wave, the crops in general greenhouse cultivation facilities suffered from damage such as sunlight damage. To minimize such damage, adjust the temperature and humidity environment or install a light-shielding film. However, the workers in the rural areas are aging and the elderly who are farming alone have a lot of difficulties in doing so. In the case of people with weak physical strength, there is a danger that they may lead to safety accidents when carrying heavy loads. In this paper, we propose 'Smart Palm capable of automatic transportation function', applying small smart vehicles that follow workers to existing smart farms to improve and prevent these problems. It is a smart farm that performs the control functions of the existing smart greenhouse environment, installs the rail for each trough, and has a vehicle that follows the worker. The smart app can directly control the greenhouse and the vehicle remotely manually.
본 논문에서는 원거리에서 온실 상황 파악과 온실을 제어 할 수 있는 모바일 기반 스마트 온실 시스템을 구현하였다. 기존의 웹을 이용한 온실 시스템은 실시간으로 제어가 가능하지만, 사용 장소에 제한적이라는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위하여 모바일 기기를 이용한 스마트 온실 시스템의 유용성을 강조하였다. 원거리에서 모바일기기(스마트폰 - 안드로이드 기반)에 설치되는 소프트웨어를 이용하여 온실의 상황을 파악하고 장비들을 제어함으로써 편의성과 생산성을 높였다.
Park, Sun-Kyoung;Son, Sung-Yong;Kim, Dongwook;Kim, Buhm-Kyu
한국기후변화학회지
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제7권3호
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pp.217-229
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2016
Increased evidences reveal that the global climate change adversely affect on the environment. Smart grid system is one of the ways to reduce greenhouse gas emissions in the electricity generation sector. Since 2013, Korea Electric Power Corporation (KEPCO) has installed smart grid station in KEPCO office buildings. The goal of this paper is two folds. One is to quantify the reduction in greenhouse gas emissions through smart grid stations installed in KEPCO office buildings as a part of pilot project. Among components of smart grid stations, this research focused on the photovoltaic power system (PV) and energy storage system (ESS). The other is to estimate the reduction in greenhouse gas emissions when PV is applied on individual houses. Results show that greenhouse gas emissions reduce 5.8~11.3% of the emissions generated through the electricity usage after PV is applied in KEPCO office buildings. The greenhouse gas emissions reduction from ESS is not apparent. When PV of 200~500 W is installed in individual houses, annual greenhouse gas emission reduction in 2016 is expected to be approximately $2.2{\sim}5.4million\;tCO_2-eq$, equivalent to 6~15% of greenhouse gas emissions through the electricity usage in the house hold sector. The saving of annual electricity cost in the individual house through PV of 200 W and 500 W is expected to be 47~179 thous and KRW and 123~451 thousand KRW, respectively. Results analyzed in this study show the environmental effect of the smart grid station. In addition, the results can be further used as guidance in implementing similar projects.
최근 디지털 농업에 있어서 IoT를 기반으로 한 온실의 종류 및 활용이 확산되고 있으며, 온실의 현대화, 대형화와 스마트 기술을 활용한 공장화까지 진행되고 있다. 그러나 스마트 온실에서의 데이터 수집을 위한 장비와 온실의 크기나 모양과 같은 형태에 따른 구체적 규격화 방안이 제시되지 못하고 있다. 즉, 온실의 규모에 따른 센서와 장비의 종류 및 개수, 작물 및 탄소 중립에 부합하는 온실 시공 필름 종류와 자재 등 시설 설비를 위한 표준 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 데이터 수집을 위한 IoT 장비의 구현, 설치 및 수량의 적합성에대하여 시험하였으며, 데이터 수집과 통신 방식의 구현을 통해 일부 표준기술을 제시하였다. 또한, 기존 온실의 90% 정도를 차지하고 있는 PE, PVC, EVA에 대한 충격강도, 인장, 인열, 신장율, 광투과성 및 수명 문제를 제시하였고, 필름으로 만들어지는 온실의 형태나 규모, 환경적 문제점을 본문에 제시하였다. 본 연구 논문에서는 온실 규모나 농가작물의 형태, 온실 수명 및 필름의 환경적 문제의 해결책으로 나노 소재 필름을 활용한 규격화된 탄소중립 모듈형 스마트 온실을 구현하고 기존 온실과의 성능을 분석·제시하였다. 이를 통해 온실의 규모나 농가작물의 형태에 구분이 없고, 수명이 연장되고 규격화되어 확장 및 축소가 자유로운 묘듈화된 온실을 제안한다. 최종적으로 기존PE, PVC, EVA 필름을 사용한 온실의 평균적 특성과 새로운 탄소중립형 나노 소재를 사용한 온실의 특성을 비교 검토하고, 탄소중립을 지원하는 확장 가능형 IoT 온실의 구현 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 일반적인 식물이 영향을 받는 요소(온도, 습도, 토양습도)들의 기준을 이용해 전문적인 지식 없이 실내에서 식물을 쉽게 키울 수 있는 스마트 온실 시스템을 제안하고 모바일 어플리케이션을 통해 실시간으로 온실 상태를 확인하고 장치를 원격으로 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 라즈베리파이와 아두이노를 기반, 센서를 통해 온실 상태를 실시간으로 측정하고, 자동으로 장치를 제어하는 시스템이다. 일정 기간 온실에 식물을 길러 실험한 결과, 각 식물에 적합한 환경을 유지하는지를 확인하였다. 따라서 본 논문의 스마트 온실 시스템은 식물의 재배 효율과 사용자의 편의성을 향상시키고 초보자들의 식물에 대한 접근성도 높일 수 있을 것으로 기대된다.
최근 정보통신기술을 농업과 접목해 새로운 가치를 창출하는 스마트팜 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국내 스마트팜 기술이 농업 선진국 수준의 생산성을 가지기 위해서는 기계 학습을 활용한 자동화된 의사결정이 필요하다. 그러나 현재의 스마트 온실 데이터 수집 기술은 빅데이터 분석이나 기계 학습을 수행하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 자율 기계 학습을 위한 스마트 온실 데이터 전처리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대상 데이터를 다양한 전처리 기법에 적용하고 평가를 수행하여 최적 전처리 기법을 탐색하고 저장한다. 이렇게 탐색 된 최적 전처리 기법은 새롭게 수집된 데이터에 대하여 전처리를 수행하는데 활용된다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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