• 생태와환경
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• 제53권3호
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• pp.304-310
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• 2020

Smart farm is a high-tech type of plant factory that artificially makes environmental conditions suitable for the growth of plants and manages them to automatically produce the desired plants regardless of seasons or space. This study was conducted by identifying the effects of Hertz and Duty ratio on the photosynthetic rate of ginseng, a medicinal crop, to find the optimal conditions for photosynthetic responses in smart farms. The light sources consisted of a total of 10 chambers using LED system, with 4 R+B(red+blue) mixed lights and 6 R+B+W (red+blue+white) mixed lights. In addition, the Hertz of the R+B mixed light was treated at 20, 60, 180, 540, 1620 and 4860 hz respectively. The R+B+W mixed light was treated with 60, 180, 540, and 1620 hz. Afterwards, experiments were conducted with the duty ratio of 30, 50, and 70%. As a result, the photosynthetic rate of ginseng according to duty ratio and Hertz was the highest at 60 hz when duty ratio was set to 50%. On the other hand, that was the lowest when the duty ratio was 30% at the same 60 hz. In addition, the photosynthetic rates were highest in the R+B mixed light and R+B+W mixed light at 60 hz. Therefore, the condition with the highest photosynthetic rate of ginseng in smart farms is 60 hz when the duty ratio in R+B mixed light is 50%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1305-1310
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• 2019

현대의 농업은 자원위주의 농업에서 과학기술 위주의 농업으로 변하고 있다. 과학기술이 융합된 농업은 새로운 신성장 동력으로 인식하고 있으며, 지능적인 스마트팜을 구축하기 위하여 정부 및 지방자치단체, 연구소, 산업계가 협력하여 스마트팜에 필요한 각종 장치를 개발하여 보급하고 있다. 최근에는 클라우드 플랫폼을 구축하여 보다 지능적인 농업환경을 구축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 도시의 건물 옥상을 활용하여 여가시간의 활용과 농업활동을 체험할 수 있는 도심형 에너지 자립 스마트팜 구축방안을 제시한다. 또한, IT 기술을 활용하여 스마트팜의 다양한 데이터를 원격지 서버에서 데이터를 관리하고 스마트팜 내부 환경을 제어할 수 있는 HMI 모듈을 개발하여 자동 또는 반자동으로 스마트팜을 관리하도록 한다. 서비스 모델은 모바일 기반으로 스마트팜의 내부 환경을 관리할 수 있는 모델을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-80
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• 2022

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.256-264
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• 2023

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.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.569-579
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is the time series analysis for predicting the yield of crops applicable to each farm using environmental variables measured by smart farms cultivating tomato. In addition, it is intended to confirm the influence of environmental variables using a deep learning model that can be explained to some extent. Methods: A time series analysis was performed to predict production using environmental variables measured at 75 smart farms cultivating tomato in two periods. An LSTM-based encoder-decoder model was used for cases of several farms with similar length. In particular, Dual Attention Mechanism was applied to use environmental variables as exogenous variables and to confirm their influence. Results: As a result of the analysis, Dual Attention LSTM with a window size of 12 weeks showed the best predictive power. It was verified that the environmental variables has a similar effect on prediction through wieghtss extracted from the prediction model, and it was also verified that the previous time point has a greater effect than the time point close to the prediction point. Conclusion: It is expected that it will be possible to attempt various crops as a model that can be explained by supplementing the shortcomings of general deep learning model.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.851-858
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• 2018

본 논문에서는 스마트 농장의 경제성과 생산성을 제고하기 위한 스마트 농장을 위한 온습도 제어 알고리즘을 제안하였다. 스마트 농장의 기본 조건을 분석하고, 이를 기반으로 무선통신을 기반으로 하는 스마트 농장내의 센서 및 제어대상간 정보교환 시스템을 설계하였으며, 스마트 농장내의 온도, 습도 그리고 토양습도가 식물 성장에 적합하게 설정된 기준 값을 추종하도록 온습도 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 설계 방법론 및 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 2.4GHz 무선통신 기반 소규모 스마트 농장의 프로토타입을 제작하였으며, 온습도 실험을 통해서 그들의 유효성을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.9-16
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• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권3호
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• pp.31-35
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• 2016

IoT기술은 최근 수년간 급격히 발달하였고, 많은 분야에 적용되고 있다. 수산업 분야에서는 IoT 플랫폼을 활용한 양식장 수질관리 시스템이 개발되어 생산성 향상과 근로 환경 개선에 많은 도움을 주고 있다. 본 연구에서는 내수면 양식장 수질관리 시스템에서 더욱 발전하여, 수질 연동형 자동 급이 시스템을 설계함으로써 보다 효율적이고 체계적인 양식장 관리 시스템을 제안한다. IoT 전용망인 LPWA를 활용하여 내수면 양식장 환경에 적합하고, 저전력과 낮은 통신비용으로 상용화를 위한 경제성을 확보하였다. 본 연구를 통하여 내수면 양식 산업의 발전은 물론, 빅데이터 분석을 통한 양식 기술 발전에 일조할 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.932-945
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• 2018

Everything in the world is becoming connected and interactive due to the Internet. The future of interactive smart environments such as smart cities, smart industries, or smart farms demand high network bandwidth, high network flexibility, and self-organization systems without costly hardware upgrades, and they provide a sustainable, scalable, and replicable smart environment backbone infrastructure. This paper presents a new Hybrid Software-Defined architecture for integrating Internet-of-Things technologies that are essential technologies for smart environments. It combines a software-defined networking infrastructure and a real-time distributed network framework with an advanced optimization to enable self-configuration, self-management, and self-adaption for providing seamless communication and efficiently managing a vast number of smart heterogeneous devices.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.145-152
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• 2020

본 논문에서는 작물의 생산 비율 향상을 위하여 생장 환경 변화를 탐지하는 CCMS(Crop Classification Management System)를 제안한다. CCMS는 첫째, CNN을 이용하여 이미지를 통해 작물의 종류를 구분하는 Crop Classification Module(CCM)과 둘째, 농장의 누적 데이터를 비교하여 농작물의 이상을 탐지하는 FADM(Farm Anomaly Detection Module)로 구성된다. CCMS의 CCM은 잎 이미지를 통하여 현재 농장에서 재배되는 작물을 인식하고 FADM에 전송하고, FADM은 해당 작물을 재배하는 농장의 과거부터 현재까지 기상데이터를 선택하여 그것을 넬슨 규칙에 적용한다. FADM은 넬슨 규칙을 통하여 이상이 발생한 기상데이터를 찾아내고, IoT 디바이스를 통하여 농장의 환경을 조절한다. CCMS의 성능분석 결과 CCMS의 CCM은 약 90%의 작물 분류 정확도를 갖고, FADM은 예측 수확량을 최대 약 30%가량 향상시키는 것으로 나타났다. 즉, CCMS를 통해 농장을 관리하는 것이 스마트 팜의 수확량 증가에 도움을 줄 수 있다.