본 논문은 농작물의 생육환경에 있어 날씨와 기온 등 농작물 재배에 최적의 환경에 적합한 비닐하우스 자동 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 일광, 개폐, 온습도, 차폐와 비닐하우스 내 외부의 기온차를 이용한 계절별(동절기, 하절기) 수막 가동 및 개폐 자동제어 기능 및 원격 모니터링 기능을 구현한다.
본 논문에서는 가정에서 식물 재배 환경에 따라 설정이 가능한 스마트 IoT 온실을 개발하였다. 개발한 온실은 사용자가 웹을 통하여 원하는 식물을 선정하면 자동으로 미니온실의 온도와 습도가 맞춰지도록 개발하였다. 온도와 습도, 물주기까지 사람이 직접 관리하는 것이 아닌 웹으로 원격 제어가 가능하기 때문에 높은 정확도와 편리함 속에서 식물을 좀 더 오랫동안 쉽게 기를 수 있을 것이라 기대된다.
전 세계적으로 인구 및 도시화율 증가에 따라 온실가스 배출량이 증가하면서 지구온난화가 가속화 되고 있다. 이에 대한 대안으로 스마트시티 건설이 본격적으로 추진되고 있는 상황이다. 본 논문은 한국의 스마트시티 시범도시로 선정된 세종 5-1 생활권을 대상으로 시민들이 활용할 수 있는 에너지 서비스 모듈을 기획하는 방안을 제시하는 것이 목적이다. 본 연구를 위해 정부가 발표한 스마트시티 계획들을 바탕으로 스마트시티 연구개발 참여 전문가들의 의견수렴을 통해 12가지 에너지 서비스에 대한 설문조사 문항을 구성하였다. 설문조사는 세종시민 1,000명을 대상으로 진행하였으며, 응답한 데이터를 바탕으로 세종시민이 생각하는 에너지 서비스의 필요성 정도를 파악하였다. 12개 에너지 서비스 항목들을 축소하여 설명하고 각 항목들의 상관성과 연관성을 분석하고자 주성분분석과 연관규칙탐사를 실시하였다. 마지막으로, 분석된 결과를 활용하여 12개 에너지 서비스들을 효율적인 플랫폼 형태로 구현될 수 있도록 '경제 창출', '에너지거래', '에너지효율' 형태의 3가지 모듈을 제시하였다. 아직 백지상태인 세종 5-1 생활권의 스마트시티 구현을 에너지 분야 플랫폼 서비스를 추진하고자 하는 수많은 연구소들과 기업들이 에너지 서비스 항목을 구상하고자 할 때 쉽게 접근이 가능하도록 기여할 수 있을 것이다.
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 농촌 인력 부족, 기후 변화에 따른 병해충 증가로 인해 어려움을 격고 있는 농업에 생산성을 높이고, 농산물의 품질을 향상시키는 기술 중 하나가 IoT를 활용한 스마트 팜 기술이다. 기존의 IoT를 활용한 스마트 팜은 단순히 농장을 모니터링하거나, 스마트 식물 재배기 구현, 온실 자동 개폐 시스템 등이 있다. 본 논문은 사물 인터넷의 산업 표준 프로토콜인 MQTT와 사물 인터넷의 대표적인 개발 미들웨어인 Node-RED을 기반한 스마트 팜 시스템을 구현한다. 먼저, 아두이노 센서들로 데이터를 추출하고, MQTT 프로토콜을 사용하여 IoT 디바이스에서 데이터를 수집하고 전송한다. 그런 다음, Node-RED를 사용하여 MQTT 메시지를 처리하고 데이터를 저장하기 위해 대표적인 NoSQL인 MongoDB에 실시간적으로 센싱 데이터를 저장한다. 농장 관리자는 본 스마트 팜 시스템을 통해 컴퓨터나 모바일 폰을 이용하여 시간과 공간에 제약없이 언제 어디든지 실시간적으로 스마트 팜에 센싱 정보를 확인할 수 있다.
본 연구는 인공광 이용형 식물공장과 공정육묘장의 환경차이에 따른 오이 모종의 묘소질, 정식 후 생육과 과실의 특성 및 생산량 비교를 통해 인공광 이용형 식물공장에서 생산된 모종의 생육과 생산량의 대한 기초 자료를 제공하고자 연구를 수행하였다. 처리구는 정식 전까지 공정육묘장에서 육묘한 Greenhouse 모종(GH)이 대조구이다. 가식전까지 인공광 이용형 식물공장에서 9일간 육묘하고, 가식 후 육묘장에서 13일간 육묘한 Plant factory to Greenhouse 모종(PG), 정식 전까지 인공광 이용형 식물공장에서 22일간 육묘한 Plant factory 모종(PF)으로 나누어 구분하였다. 묘소질에서는 PF의 상대 생장률과 충실도가 가장 높았고, 근권부 발달 또한, 가장 우수하였다. 정식 후 생육 또한 세 처리구 중 PF가 빠른 경향을 나타냈으며 첫 수확일이 GH에 비해 2일 빨랐고 작기는 1일 빠르게 종료되었다. 과장, 과폭 및 과중을 비교한 결과 처리구에 따른 차이는 미미하였다. PF가 암꽃 개화율이 높았고, 착과율은 PF가 가장 낮았다. 단위면적당 생산량은 PF가 10.23kg으로 가장 많았다. 엽록소 형광 매개 변수 중 가장 민감하게 반응하는 Pi_Abs는 정식 후 4주차에 PF가 4.14로 가장 높았다. 정식 후 4주차의 Fv/Fm과 DI0/RC를 비교한 결과 PF가 가장 스트레스를 적게 받는 경향을 나타냈다. PF는 묘소질, 정식 후 생육 및 생산량이 가장 우수하였으며, 과실 품질은 GH의 과실과 차이가 없었기 때문에 PF를 현장에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
The present work considers work considers research strategies to address global warming. Specifically, this work considers the development of technologies of importance for the reduction of greenhouse gas emission and, especially, the materials that are critical to these technologies. It is argued that novel materials that are essential for the production of environmentally friendly energy may be developed through a special kind of engineering: interface engineering, rather than through classical bulk chemistry. Progress on the interface engineering requires to increase the present state of understanding on the local properties of materials interfaces and interfaces processes. This, consequently, requires coordinated international efforts in order to establish a strong background in the science of materials interfaces. This paper considers the impact of interfaces, such as surfaces and grain boundaries, on the functional properties of materials. This work provides evidence that interfaces exhibit outstanding properties that are not displayed by the bulk phase. It is shown that the local interface chemistry and structure and entirely different than those of the bulk phase. In consequence the transport of both charge and matter along and across interfaces, that is so important for energy conversion, is different than that in the bulk. Despite that the thickness of interfaces is of an order to a nanometer, their impact on materials properties is substantial and, in many cases, controlling. This leads to the conclusion that the development of novel materials with desired properties for specific industrial applications will be possible through controlled interface chemistry. Specifically, this will concern materials of importance for energy conversion and environmental monitoring. Therefore, there is a need to increase the present state of understanding of the local properties of materials interfaces and the relationship between interfaces and the functional properties of materials. In order to accomplish this task coordinated international efforts of specialized research centres are required. These efforts are specifically urgent regarding the development of materials of importance for the reduction of greenhouse gases. Success of research in this area depends critically on financial support that can be provided for projects on materials of importance for a sustainable environment, and these must be considered priorities for all of the global economies. The authors of the present work represent an international research group economies. The authors of the present work represent an international research group that has entered into a collaboration on the development of the materials that are critical for the reduction of greenhouse gas emissions.
국내 온실용 복합환경제어 기술은 온도, 습도 및 $CO_2$ 등의 환경을 작물재배 기술 및 전문가의 자문을 통하여 환경을 설정하여 하드웨어를 기계적으로 조작하는 단계이다. 이러한 자동화는 노동력 절감 등의 단순효과는 있으나, 실질적인 생산량 증대 및 품질을 개선하기 위하여 식물의 생육, 생리상태를 실시간으로 추적하고 그에 맞게 실시간으로 최적 환경을 제어하는 소프트웨어 기반의 복합환경제어 기술이 필요하다. 따라서 본고는 이러한 복합환경제어기술의 방안제시의 일환으로 국내에서 수행중인 스마트팜 빅데이터 분석 체계와 인공신경망 기술동향을 분석하고, 이를 기반으로 인공신경망을 이용한 시설원예 생산량 예측 방안을 제시하고자 한다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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