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.
본 연구는 수직형 스마트팜, 즉 식물공장 관리의 디지털화를 위한 시스템의 구현을 위한 프레임워크 설계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈 시스템의 세부 프레임워크 모듈은 1) 스마트 식물공장 트윈 클라이언트 2) 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이 및 3) 스마트 식물공장 트윈서버로 구현하였다. 특히 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이는 디지털 트윈의 구현을 위한 표준 개방형 하드웨어 플랫폼으로 주로 사용되는 Eclipse Ditto를 사용하여 구현하였다. 또한, 각 요소는 초기화 및 데이터 전송과 같은 메시지 시퀀스를 정의하여 클라이언트, IoT 게이트웨이, 서버와 각기 통신이 가능한 인터페이스를 설계하였다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 검증을 위하여 식물공장에서 별도로 설치한 라즈베리파이를 통해 환경 및 제어데이터를 수집하여 이를 가상환경에 가시화하는 형태의 프로토타입 디지털 트윈 시스템을 개발하였다.
수위측정은 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 스마트 양식장(Smart Fish Farm) 등 IoT 모니터링 분야에서 활용도가 높다. 그러나 기존의 수위측정 방식은 복잡한 알고리즘과 고가의 센서 위주로 상품성과 산업현장 적용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 비접촉식 스마트센서인 적외선 거리 센서와 홀센서 기반 수위측정 방법을 각각 제안하였다. 센서의 고감도로 인해 발생하는 데이터 오류는 간단한 구조도입을 통해 해결함으로써 범용성을 높였다. 구현된 수위측정 방법은 성능평가 실험을 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구를 통해 개발된 센서는 IoT 기술 기반 범용성 수위측정 모니터링 시스템으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
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.
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.
지속적인 수산물의 소비량 증가에 따라 어족자원의 한계성에 직면한 어로어업대신 기르는 방식의 양식업이 대응방안으로 등장하였으며, 최근에는 4차 산업혁명기술과 융복합을 통하여 스마트양식 산업이 빠르게 발전하고 있다. 이에 따라 전 세계를 대상으로 양식산업의 우위성과 기술표준 헤게모니를 확보하기 위하여 스마트양식 플랫폼의 미래 모형 도출이 매우 중요한 시기가 되었다. 본 연구에서는 먼저 스마트양식 전문가들의 인터뷰를 통해 스마트양식산업의 중점 사항들을 도출하고 거시환경분석 중 PEST 방법론을 적용, 스마트양식과 관련된 정치, 경제, 사회, 기술 분야의 환경분석을 통하여 스마트양식 플랫폼의 미래 방향성을 도출하였다. 과거 생물 생장 관리의 자동화에 국한되었던 단순한 스마트양식 플랫폼에서 육종, 생산, 경영, 유통의 양식 가치사슬 전 과정을 포함하고, 인공지능 기반의 디지털 트윈기술을 통하여 리스크 최소화 및 상황 최적화 스마트양식 플랫폼으로 발전 할 수 있도록 선진 모델을 제시함으로써 공공 및 산업계에서 관련 사업 기획 및 추진 시에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
This paper presents the optimal design of a heating system using radiant heating elements for application in smart farms. Smart farming, an advanced agricultural technology, is based on artificial intelligence and the internet of things and promotes crop production. Temperature and humidity regulation is critical in smart farms, and thus, a heating system is essential. Radiant heating elements are devices that generate heat using electrical energy. Among other applications, radiant heating elements are used for environmental control and heating in smart farm greenhouses. The performance of these elements is directly related to their electrical energy consumption. Therefore, achieving a balance between efficient electrical energy consumption and maximum heating performance in smart farms is crucial for the optimal design of radiant heating elements. In this study, the size, electrical energy supply, heat generation efficiency, and heating performance of radiant heating elements used in these heating systems were investigated. The effects of the size and electrical energy supply of radiant heating elements on the heating performance were experimentally analyzed. As the radiant heating element size increased, the heat generation efficiency improved, but the electrical energy consumption also increased. In addition, increasing the electrical energy supply improved both the heat generation efficiency and heating performance of the radiant heating elements. Based on these results, a method for determining the optimal size and electrical energy supply of radiant heating elements was proposed, and it reduced the electrical energy consumption while maintaining an appropriate heating performance in smart farms. These research findings are expected to contribute to energy conservation and performance improvement in smart farming.
지구온난화 및 기후변화에 대한 전문 연구기관인 IPCC에 따르면 인간은 기후 시스템에 영향을 끼치고 있다. 이러한 기후 시스템의 변화는 기존 생육환경을 변화시켜 농업 분야의 식재료 공급에 문제를 야기할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 수직형 팜은 안정적인 식재료의 공급을 위한 좋은 대안이 될 수 있다. 수직형 스마트 팜은 농작물의 생육환경 유지 및 관리에 깊은 관심을 쏟고 있음에도 불구하고 건축 공간에 온도, 습도, 조도, 산소, CO2 농도 등을 균일하게 구현하는 데에는 어려움이 있다. 공기의 균일성 확보를 위해 CFD 분석을 진행한 결과 주목할 만한 결과는 수직형 스마트 팜 내의 공기 균일성을 위해서는 적합한 CO2 농도를 장기간 지속적으로 분사하는 것이 유리하다는 것이다. 이 결과를 통해 수직형 스마트 팜에 최적화 된 생육환경 시스템을 효율적으로 계획할 수 있다. 본 연구를 기초로 수직형 스마트 팜의 최적화된 생육환경을 조성하여 효율적인 작물이 생산이 이루어진다면 농업 분야의 발전에 이바지 할 수 있을 것이다.
스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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