Jeon, Joo Hyeon;Lee, Na Eun;Lee, Yoon Ho;Jang, Jea Moon;Joo, Moon Gab;Yoo, Byung Hwa;Yu, Jae Do
Journal of Information Processing Systems
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제17권6호
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pp.1179-1190
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2021
A data acquisition and monitoring system was developed for an automated system of a smart fish farm. The fish farm is located in Jang Hang, South Korea, and was designed as circulation filtration system. Information of every aquaculture pool was automatically measured by pH sensors, dissolved oxygen sensors, and water temperature sensors and the data were stored in the database in a remoted server. Modbus protocol was used for gathering the data which were further used to optimize the pool water quality to predict the rate of growth and death of fish, and to deliver food automatically as planned by the fish farmer. By using JSON protocol, the collected data was delivered to the user's PC and mobile phone for analysis and easy monitoring. The developed monitoring system allowed the fish farmers to improve fish productivity and maximize profits.
국내외 IoT(Internet of Things) 기반의 자동화 산업이 눈부시게 발전하고 있으며, 이러한 자동화 기술의 발전은 센서기술의 발전으로 더욱 가속화되고 있다. 최근에는 다양한 센서기술을 토대로 작물 재배를 목적으로 하는 스마트팜 산업이 급속하게 발전하고 있다. 스마트팜의 경우 작물 재배에 필요한 온도, 습도, CO2 등과 같은 대표적인 환경데이터를 계측하여 실시간 모니터링 및 모바일 서비스까지 제공하고 있다. 이러한 환경 모니터링 및 제어 동작의 대부분은 RS-485 기반의 모드버스(RTU) 통신방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터 및 액추에이터 정보를 IoT 표준 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 사용하여 센서 데이터 및 액추에이터의 제어 동작을 LabView를 기반으로 플랫폼을 구축하여 성능을 테스트하고자 한다.
최근 IoT(Internet of Things) 기술의 발전으로 스마트화 기술이 농업, 축산업, 수산업 분야로 확장되어 스마트화가 진행되고 있다. 이러한 스마트화 기술은 현장의 데이터를 어떻게 계측하여 관리 시스템으로 전송하는가가 무엇보다 중요하다. 현재 스마트팜 및 기타 축사 및 양식장 구축에 활용되는 센서는 온도, 습도, CO 가스, CO2, 수소(Hydrogen), O2 등 다양한 센서를 통하여 스마트팜 및 기타 환격을 계측하고 모니터링하고 있다. 이러한 센서들과 스마트팜을 제어하고 관리하는 HMI(Human Machine Interface) 모듈과의 통신방식은 아직 까지는 RS-485 기반의 모드버스(modbus-RTU) 방식을 주로 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터를 HMI 모듈에서 관리할 수 있도록 RS-485 기반의 모드버스 방식을 통하여 데이터를 관리할 수 있도록 다양한 센서 모듈을 연결할 수 있도록 HMI용 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
최근 지구 온난화와 이상기후로 농업 환경이 크게 변화되고 있다. 특히, 농작물의 생육환경이 변화됨에 따라서 새로운 농업기술의 개발이 필요한 실정이다. 따라서 최근 ICT 기술의 발전으로 농업 환경을 통제하고 효율성을 높이기 위한 '스마트 팜' 조성 기술이 도입되고 있다. 하지만 아직까지 스마트 팜 관리 환경에 영향을 미치는 다양한 인자와 관리 차원에서 체계적이고 객관적인 평가항목이 부재한 실정이다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 스마트 팜을 구성하고 있는 요인들 간의 상대적 중요도를 도출하였다. 그 결과 스마트 팜의 종합적인 운영과 관리를 평가하기 위해서 센서 장비(55.6%)와 제어 및 정보 관리 시스템(44.4%) 등 2가지 평가 분야가 최상위 평가항목으로 선정되었다. 이러한 결과는 스마트 팜 적용 시 농작물의 생육 환경 정보의 파악과 생육 환경을 통제할 수 있는 시스템이 무엇보다 중요하다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 향후 스마트 팜 기술 도입에 따른 평가 지표 마련에 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
우리나라의 농촌은 고령화, 인구감소, 농경지 감소 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위하여 국내에서는 농업과 ICT 기술과의 융합을 통해 편리하고 효율적인 시스템을 도입하여 생산성을 향상 시키는 스마트 팜 시스템에 관심을 기울이고 있다. 그러나 비싼 구축비용, 시스템운영 인력의 확보 및 교육 등의 어려움으로 실제 농가에 보급하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 이러한 국내 환경에 적합한 맞춤형 스마트 팜 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 저가형 임베디드 장비를 기반으로 온실의 환경데이터를 수집하는 시스템을 설계하고, 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 웹 어플리케이션 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템은 구축 비용을 낮추고 스마트 폰을 통한 편리한 접근성을 통해 스마트 팜의 보급을 크게 증가시킬 것으로 기대된다.
4차 산업시대가 도래하면서 농업의 수요는 날이 갈수록 증가하고 있으며, 작금에 실정에 맞추어 컴퓨터가 농업을 관리하는 스마트팜 기술이 발전하고 있다. 그러나 이를 사용하는 농업종사자들은 스마트팜을 관리 시스템을 설정 및 사용하는 것에 어려움을 느끼고 있다. 본 논문은 차세대 4차 산업혁명 유망 사업중 하나인 ICT기술 농장(이하 스마트팜)의 제어 프로그램의 사용을 용이하게 하기 위하여, Lab-View 스마트팜 관리 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. Lab-View를 기반으로 사용자가 재배하고자 하는 작물의 종류를 간단히 설정하고, 설정된 작물별 적정의 온/습도 데이터를 설정하여, 센서를 통하여 실시간으로 데이터를 수집하여 DB에 저장한다. 이러한 기능을 통해 사용자 측면에서 편의성 및 사용성을 극대화 하도록 하였다.
의사결정나무를 이용한 토마토 스마트 팜 용 전문가시스템을 설계하여 각 하우스의 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 보다 농민의 결정과 비슷한 의사결정구조를 가진 제어시스템을 구축한다. 현재 스마트 팜의 제어시스템은 지금까지 농민들이 해온 방식과 유사하게 스스로 제어하지 못하였기에 스마트 팜 제어시스템의 의존율은 여전히 높지 못하다. 스마트 팜 내의 센서 값 등 주변 환경을 기준으로 한 환경제어에 농민들의 직접적인 개입이 필수불가결 하다. 그래서 보다 농민의 의사결정과 비슷한 시스템을 만들기 위하여 전문가시스템에 의사결정나무를 접목시킨 제어기를 설계하는 것을 목표로 하였다. 하우스 내의 장비를 제어하기에 앞서 여러 환경요소 중에 가장 직접적인 영향을 미치는 것을 자동으로 선정한 후, 농민들의 의사결정 선정기준을 포함시켜 복합적인제어를 위하여 전문가시스템을 구축한다. 이번 연구는 무거운 툴을 사용하지 않고 데이터를 이용하여 결과를 도출하는 것에 초점을 맞추어 진행하였다. 현재 많은 농장에서 스마트 팜을 이용한 데이터들이 쏟아져 나오고 있고 이것을 농민들이 손쉽고 빠르게 접근하여 직접적인 개입을 줄일 수 있는 방법론에 대한 표준이 될 수 있을 것으로 예상 한다.
4차 산업기술과 농업을 접목한 스마트팜 기술은 고령화와 인구감소로 인해 악화되어 가고 있는 우리나라의 농업을 일으켜줄 해결책으로 기대되고 있다. 이에 따른 스마트팜 기술개발이 중요시 여겨지고 있으며 기술개발의 토대가 될 데이터베이스에 대해서 설계하고 C#환경에서 데이터들을 접근 제어하는 방법에 대해서 기술하였다.
비간섭 전력부하 감시 알고리즘은 메인선의 총 전력 사용량만으로 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있다. 이런 알고리즘을 개발하기 위해서는 개별 기기의 전력사용 패턴 데이터와 이들 기기의 다양한 조합 전력사용 패턴 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜용 비간섭 전력부하 감시 알고리즘개발에 필요한 전력사용 패턴 데이터 취득시스템 개발방법을 제시하였다. 데이터 취득시스템은 매초마다 개별 전기 기기들의 전력 사용량과 다양한 조합의 시나리오에 따른 전력 사용량을 동시에 측정할 수 있도록 되어 있다. 측정된 데이터는 LTE 망을 통하여 스마트팜 외부에서 원격으로 모니터링이 가능하며, 측정된 데이터는 외부 서버에 저장된다.
기존의 파프리카 스마트팜 시스템의 경우 여러 센서 값을 기준 값에 추종하도록 설정 되어 있기 때문에 다른 외란의 값이 들어오면 시스템이 최적의 판단을 하지 못하는 경우가 많아 파프리카 생장에 유해한 경우가 발생한다. 이를 의사결정 나무 기법을 활용하여 파프리카 스마트팜용 전문가 시스템을 설계하여 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 농민의 경험치와 유사한 의사결정 구조를 가진 제어 알고리즘을 구축한다. 현재의 스마트팜 제어시스템의 경우 농민이 설정해둔 기준 값에 센서 값들을 추종하도록 시스템화 되어 있기 때문에 주변 환경의 외란에 대한 사용자의 개입이 필수적이다. 파프리카 스마트팜 장비를 제어하기 전 여러 환경 요소 중 가장 영향력을 미치는 것을 선정한 후 농민들의 경험치와 표준 의사결정 기준이 반영된 복합 환경제어를 위한 전문가 시스템을 모델링하였다. 설계된 모델은 내외부 환경 데이터에 의해 학습된 의사결정트리 기반의 파프리카용 전문가시스템으로 서, 사용자의 간섭을 최소화한 제어기를 설계할 수 있도록 지원한다. 이번 연구를 통해 여러 데이터를 복합 시키면서 각 환경 요소들이 상호관계를 갖고 있으며, 나아가 여러 주변 환경 요소들이 생장에 영향을 미치고 있기에 전문가용 파프리카 스마트팜을 만들 때 표준이 될 수 있는 제어 알고리즘이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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