스마트팜은 현재 농업 환경 모니터링 분야에서 각광받고 있다. 무선 원격 시스템의 사용으로 스마트팜의 응용 프로그램들은 농민이 어디에 있던지 생장 정보를 제공할 수 있다. 부재중에서도 모바일 폰을 사용하여 도표화된 정보를 얻을 수 있다. 우리는 클라우드 플랫폼 기술을 기반으로 스마트팜을 관리, 운영하는데 있어 필요한 시스템 및 서비스의 기술적 요구사항과 구성 내용을 설계한다. 클라우드 플랫폼은 스마트팜을 모니터링, 제어, 관리 및 운영하기 위한 클라우드 기술의 요구사항을 기술하고 있으며, 특히, 클라우드 플랫폼 기반 스마트팜 시스템 및 서비스는 3가지 인터페이스와 3가지 서비스로 구성되어 있다. 또한, 클라우드 플랫폼을 활용한 스마트팜은 재배작목, 농장의 규모, 시설형태 등에 따라 다양한 방식으로 구축, 운영 될 수 있으며, 이에 따라 다양한 유형이 존재한다. 이를 통하여 오픈 (개방/표준) 클라우드 플랫폼의 중요성에 대해 산업계의 관심을 고조시키고 농업에서의 스마트팜의 활성화에 기여할 수 있다.
본 연구의 목적은 4차 산업 스마트팜 관련 벤처기업의 혁신 설비 투자, 혁신 연구인력 역량이 특허, 디자인등록의 기술성과와 매출 영업이익 재무성과에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 방법으로 총 47개 벤처업체를 표본으로 선정하여 회귀분석을 수행하였다. 연구 결과 본 연구는 4차 산업 스마트팜 관련 벤처기업의 기술사업화 요인을 분석하여 재무적 기술적 성공 기업성과를 위해서 R&D 정부 과제 예산편성 확대를 제안한다. 향후 연구 방향은 기업의 양적인 성장 기여와 질적인 성장 기여에 대한 논의가 더욱 필요할 것이라고 본다.
신품종 농작물 생육 환경 모니터링을 위해 보급형 스마트센서 태그 기술을 활용한 농업 생산 인프라 구축 및 농업 자원 관리 체계 강화가 필요하다. 또한, IoT 기술을 활용한 고품질의 신품종 농작물 개량 인프라 구축 및 모니터링 체계를 강화해야 하며, 신품종 작물 개량에 필요한 환경 모니터링을 위한 보급형 스마트 센서 (RFID UHF Sensor Tag) 기술이 스마트팜 환경에서 절실히 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 이기종 통합 센서 기반의 스마트 태그 기능을 구현할 수 있는 통합 센서를 구현하였다. 또한, 구현된 스마트 통합 태그와 스마트폰 연동을 통해 농작물을 실시간으로 관리할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 위해, RFID와 블루투스 통신이 가능한 통합형 안테나를 구성하였고, 블루투스 기능을 통하여 스마트폰에서 직접 정보를 수집할 수 있는 통신 방법을 병행하였다.
현재의 농업은 농촌인구 고령화 및 도시로의 인구유출로 인하여 심각한 노동력 부족을 경험하고 있으며, 다양한 경제적 문제를 안고 있다. 4G 통신의 보급으로 시작된 최근 발전 정보통신기술의 확산과 더불어 사물인터넷 기술이 새롭게 대두되며, 다양한 산업과 융합하여 혁신적인 가치를 창출하고 있다. 사물인터넷 기술과 농업의 융합으로 확장된 6차 산업으로 농업은 노동집약산업에서 IT기반의 고부가가치 융합산업으로 발전할 수 있게 되었다. 첨단 농업인 6차 산업의 핵심 구성요소인 스마트팜은 농장제어와 관련한 센서와 장치를 하나의 플랫폼으로 구성되어있으며, 최근 스마트팜은 단순한 농장제어가 아닌, 작물의 생육환경을 분석하고 환경에 맞는 생육환경데이터를 제공하는 방법으로 발전하였다. 본 연구에서는 전통적인 방법의 농업 문제점을 해결하고 생산성 향상 및 수익성 개선을 통한 농촌경제 활성화 방안으로서의 스마트 농업을 제안하고자 한다. 또한 최근의 첨단 정보통신기술이 어떻게 기업에 영향을 미칠 수 있는가에 대하여 스마트 농장을 구축하여 성공적으로 운영하는 사례 농가 인터뷰를 통하여 스마트 농업의 가능성을 살펴보고자 한다.
본 논문은 방목형 축산관리의 효율성을 극대화하기 위해 무인비행체 기반의 자동항법과 근거리무선통신망 기술, 자동이착륙 시스템을 및 개체관리 운영 앱을 통하여 스마트팜 구현에 목적이 있다. 산지생태축산 활성화를 위하여 축산 ICT 융합 기술을 접목한 방목 목장 관리 시스템은 방목 가축의 생산성 향상과 우수품질을 생산하는 인프라 조성과 FTA에 대응하는 축산 경쟁력 확보에 기여할 것으로 예상된다. 축산업에 종사하는 부족한 인력을 대체하는 기술로 농가에 보급을 통해 경쟁력 향상에 기여할 것이다.
This study aimed to analyze the environmental factors affecting tomato growth by examining the correlation between weather and growth environment sensor data from P Smart Farm located in Gwangseok-myeon, Nonsan-si, Chungcheongnam-do. Key environmental variables such as the temperature, humidity, sunlight hours, solar radiation, and daily light integral (DLI) significantly affect tomato growth. The optimal temperature and DLI conditions play crucial roles in enhancing tomato growth and the photosynthetic efficiency. In this study, we developed a model to correct and predict the time-series variations in internal environmental sensor data using external weather sensor data. A linear regression analysis model was employed to estimate the external temperature variations and internal DLI values of P Smart Farm. Then, regression equations were derived based on these data. The analysis verified that the estimated variations in external temperature and internal DLI are explained effectively by the regression models. In this research, we analyzed and monitored smart-farm growth environment data based on weather sensor data. Thereby, we obtained an optimized model for the temperature and light conditions crucial for tomato growth. Additionally, the study emphasizes the importance of sensor-based data analysis in dynamically adjusting the tomato growth environment according to the variations in weather and growth conditions. The observations of this study indicate that analytical solutions using public weather data can provide data-driven operational experiences and productivity improvements for small- and medium-sized facility farms that cannot afford expensive sensors.
Recently, a smart farm technology is drawing attention as an alternative to the decline of farm labor population problems due to the aging society. Especially, there is an increasing demand for automatic harvesting system that can be commercialized in the market. Pre-harvest crop detection is the most important issue for the harvesting robot system in a real-world environment. In this paper, we proposed a real-time tomato instance tracking algorithm by using deep learning and probability models. In general, It is hard to keep track of the same tomato instance between successive frames, because the tomato growing environment is disturbed by the change of lighting condition and a background clutter without a stochastic approach. Therefore, this work suggests that individual tomato object detection for each frame is conducted by YOLOv3 model, and the continuous instance tracking between frames is performed by Kalman filter and probability model. We have verified the performance of the proposed method, an experiment was shown a good result in real-world test data.
정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.
한국의 시설원예는 짧은 기간에 주목할 만큼 발전하였지만, 높은 경영비와 시장개방 등 불리한 주변 여건에 대응하여 국제경쟁력을 확보하기 위해서는 시설원예의 문제점 진단과 분석을 통하여 대응책을 마련하여야 한다. 본 연구는 스마트 팜을 2세대 지능형 스마트 팜으로 발전시키기 위한 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 선도사례와 실증사례 연구를 통해 작물 생육 정보의 활용 및 분석 능력이 생산성에 어떠한 영향을 미치는지 실증사례를 통하여 고찰한다. 정보통신기술(ICT)을 도입한 시설원예 스마트 팜과 빅데이터를 활용한 농업기술이 농가의 생산성에 어떤 기여를 하고 있는지에 대하여 선도농가의 사례를 분석하였다. 이와 함께 작물 생육 정보 수집 및 분석 솔루션을 개발하여 수경재배 토마토 농가에서 산출된 생산성 변화 요인을 분석하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 작물 생육 정보 엽온의 활용 필요성이다. 엽온의 활용 범위는 시설 내 하우스 환기, 보온 커튼의 열고 닫음, 최초 관수 시점과 종료 시점 결정 등 다양하게 활용할 수 있다는 것을 확인하였다. 둘째, 작물 생육 정보 함수율의 활용 필요성이다. 작물 생육 함수율 정보는 작물의 현재 상태가 영양 생장인지, 생식 생장인지를 확인 가능하게 하며, 광합성 능력에 따라 함수율을 인위적으로 조절할 수 있다는 것이 확인되었다. 셋째, 작물의 EC, pH 정보를 활용하는 것이다. 작물에 따라 기후조건에 따라 EC 값을 달리해야 한다. 공급되는 EC, pH와 배액에서 측정되는 EC, pH를 비교하여 현재 작물의 생육 상태를 확인할 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로 스마트 팜의 측정 생육 정보를 어떻게 활용하는가에 따라 생산성에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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