최근 IT 기술의 급속한 발전과, 인구노령화에 따른 노동력 부족에 대한 다양한 방안들이 나타난다. 축산업에서도 인공지능 기술을 활용하여 관리하는 시스템들이 늘어나고 있다. 제안하는 메타버스 기반의 스마트 축사 시스템은 디지털 가상 세계와 첨단 농업 기술의 결합으로 구성된 시스템이다. 이 시스템을 통해, 특별한 상황에서는 농부들은 축사에 직접 방문하지 않고도 동물의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 센서와 카메라를 통해 수집된 데이터를 분석하여 보다 효율적인 농업 경영이 가능하다. 추가적으로, 원격 제어 기능을 통해 축사 환경의 조절이 가능하며, 이는 노동력 절감과 축산업의 활성화에 기여할 것이다.
As the number of fields adopting ICT (Information and Communication Technology) increased, it was necessary to diagnose the information service status of corporations and present improvement plans in agriculture. Therefore, we designed and conducted various surveys to understand the information service status of domestic agricultural company corporations.The research included ways to utilize information technology, establishing infrastructure related to information technology, current status of information technology application and impact on performance. Specifically, the main purpose of this study was to subdivide related corporations by industry and sales level and provide differentiated management implications for each sector. This is because the type of information service and information technology support that each corporation needs varies greatly depending on the industry and sales level. We provide customized management and policy proposals based on descriptive statistics and regression techniques.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.215-221
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2020
The paradigm of agriculture is also changing to address the problem of food shortages due to the increase of the world population, climate conditions that are increasingly subtropical, and labor shortages in rural areas due to aging population. With the development of Information Communication Technology (ICT), our daily lives are changing rapidly and heralds a major change in agricultural management. In a hyper-connected society, the introduction of high-tech into traditional Agriculture of the past is absolutely necessary. In the development process of Agriculture, the first generation produced by hand, the second generation applied mechanization, and the third generation introduced automation. The fourth generation is the current ICT operation and the fifth generation is artificial intelligence. This paper investigated Smart Farm that increases productivity through convergence of Agriculture and ICT, such as smart greenhouse, smart orchard and smart Livestock. With the development of sustainable food production methods in full swing to meet growing food demand, Smart Farming is emerging as the solution. In overseas cases, the Netherlands Smart Farm, the world's second-largest exporter of agricultural products, was surveyed. Agricultural automation using Smart Farms allows producers to harvest agricultural products in an accurate and predictable manner. It is time for the development of technology in Agriculture, which benchmarked cases of excellence abroad. Because ICT requires an understanding of Internet of Things (IoT), big data and artificial intelligence as predicting the future, we want to address the status of theory and actual Agriculture and propose future development measures. We hope that the study of the paper will solve the growing food problem of the world population and help the high productivity of Agriculture and smart strategies of sustainable Agriculture.
본 논문은 스마트팜 ICT기기의 고장 오작동으로 인한 이상을 탐지하여 사용자에게 알리는 시스템을 제안한다. 4차 산업혁명이 다가오면서 농업도 경쟁력 향상을 위해 ICT기술과 융합하고 있다. 매년마다 스마트 농업 시장 규모는 빠르게 성장하고 있지만 아직까지 기기의 표준화와 인증제도가 부족한 실정이다. 특히 국내에서 보급되고 있는 스마트팜 기기는 업체마다 제품 규격이 상이하고 소프트웨어와 하드웨어가 별도로 개발되고 있는 등 품질과 호환성이 떨어져 저가의 스마트 팜 기기를 사용하는 농가의 피해가 빈번하게 발생하여 기기의 이상을 인지할 수 있는 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 스마트팜 국내외 정책 동향과 국내 스마트 농업 동향을 알아보고 스마트팜 고장 오작동에 의한 이상 상황을 분석하여 사전에 예방하고 문제 상황이 발생할 경우 사용자에게 알리는 시스템을 제안한다.
This study examines the effects of adopting Information and Communication Technology (ICT) in livestock farm management on farm sales revenue. Using the 2020 Census of Agriculture, Forestry, and Fisheries, a nationally representative data set constructed by Statistics Korea, this study focuses on a sample of 9,020 livestock farms in South Korea. We employ Propensity Score Matching (PSM) methods to address the potential selection bias between 2,076 farms that used ICT for livestock farm management and 6,944 farms that did not. The findings consistently show that the use of ICT significantly increases farm revenue, taking into account the selection bias. The utilization of ICT in livestock farms leads to a higher increase in sales revenue, particularly for farms with greater sales.
This study analyzed the profitability and diagnosed business performance of fruit and vegetable (cherry tomatoes, tomatoes, strawberries, cucumbers) businesses targeting young farmers participating in the youth business incubation center of A Smart Farm Innovation Valley. The purpose of this is to provide basic data for decision-making by prospective young entrepreneurs. As a result of the analysis, Smart Farm Innovation Valley had the advantage of having a fixed rental fee. As a result, it was analyzed that various costs such as depreciation of large farm equipment, depreciation of farming facilities, repair and maintenance costs, land rent, floating capital service cost, fixed capital service cost, and land capital service cost are being reduced. However, excessive input of labor, water, electricity, other materials, and fertilizer costs was being made. Guidance to reduce these costs is expected to make a significant contribution to expanding the influx of young farmers.
기후변화와 이상기후, 급변하는 사회경제적 환경 하에 식량안보를 확보하고 지속가능한 성장을 위해서는 기존의 관행농업을 벗어나 빅데이터와 인공지능을 활용한 스마트농업으로의 전환이 시급하다. 스마트농업을 통해 식물병을 효율적으로 관리하기 위해서는 다양한 첨단기술과 융합할 수 있는 농업 빅데이터가 우선 확보되어야 한다. 본 리뷰에서는 스마트식물병관리를 위해 식물병리학 분야에서 기여할 수 있는 기상환경 및 농업 빅데이터에 대해 알아보고 이를 활용한 식물병의 예측, 모니터링 및 진단, 방제, 예방 및 위험관리의 각 단계별로 현재 우리가 어느 위치에 있는지를 살펴보았다. 이를 바탕으로 현재까지 스마트식물병관리를 위해 준비해온 것과 미흡했던 부분, 앞으로 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다.
Heng Zhou;Sung-Hoon Kim;Sang-Cheol Kim;Cheol-Won Kim;Seung-Won Kang
스마트미디어저널
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제12권3호
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pp.112-119
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2023
Shrimp farming has been becoming a new source of income for fishermen in South Korea. It is often necessary for fishers to measure the size of the shrimp for the purpose to understand the growth rate of the shrimp and to determine the amount of food put into the breeding pond. Traditional methods rely on humans, which has huge time and labor costs. This paper proposes a deep learning-based method for calculating the size of shrimps automatically. Firstly, we use fine-tuning techniques to update the Mask RCNN model with our farm data, enabling it to segment shrimps and generate shrimp masks. We then use skeletonizing method and maximum inscribed circle to calculate the length and width of shrimp, respectively. Our method is simple yet effective, and most importantly, it requires a small hardware resource and is easy to deploy to shrimp farms.
Nguyen, Trong–Nghia;Kim, Soo Hyung;Do, Nhu-Tai;Hong, Thai-Thi Ngoc;Yang, Hyung Jeong;Lee, Guee Sang
스마트미디어저널
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제11권2호
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pp.39-52
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2022
In the context of the evolution of automation and intelligence, deep learning and machine learning algorithms have been widely applied in aquaculture in recent years, providing new opportunities for the digital realization of aquaculture. Especially, water quality management deserves attention thanks to its importance to food organisms. In this study, we proposed an end-to-end deep learning-based TabNet model for water quality prediction. From major indexes of water quality assessment, we applied novel deep learning techniques and machine learning algorithms in innovative fish aquaculture to predict the number of water cells counting. Furthermore, the application of deep learning in aquaculture is outlined, and the obtained results are analyzed. The experiment on in-house data showed an optimistic impact on the application of artificial intelligence in aquaculture, helping to reduce costs and time and increase efficiency in the farming process.
RAS(Recirculating aquaculture system) 방식 또는 바이오플락 기술를 사용한 흰다리 새우의 육상 양식을 통해서 새우 개체의 생존율과 고밀도 생산율을 향상시키기 위한 양식의 원리 및 장치 구성, 국내외 수질 모니터링 센서, 현재의 양식 모니터링 시스템의 문제점 파악 및 미래의 양식 모니터링을 위한 대책을 분석 하였다. 흰다리 새우 양식을 위해서는 수조별 온도, pH, DO, 염도 측정이 기본적으로 필요하며, 암모니아성 질소, 질산성 질소, 아질산성 질소, 생장 관리를 위한 이온성 물질의 측정이 필요하다. 특히 센서재질에 있어서는 SUS304도 부식이 되는 고염도 환경에서 견딜수 있어야 하며, 고탁도 및 부유물질에 의한 생물 부착에 견딜 수 있는 센서가 사용되어야 한다. 또한 내구성 및 측정값 신뢰도, 가격 경쟁력 있는 센서 및 시스템 공급이 필요하다. 바이오플락 양식 환경에서는 고염분, 고부유물 환경에서 견딜 수 있는 센서의 내구성과 데이터 안정성, 신뢰도가 무엇보다 중요하다. 향후 흰다리 새우 및 수산 양식을 위한 최적 양식환경을 확보하기 위해서는 양식 생육 환경 현장의 수질을 측정하고 적정 환경을 결정하며, 자동제어 시스템을 이용하여 제어하고 축적된 데이터를 활용 및 분석하여 지능적으로 관리하는 기술을 개발하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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