• 한국농공학회논문집
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• 제63권5호
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• pp.13-25
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• 2021

The particulate matters (PM₁₀ and PM_2.5) and ammonia emitted from livestock farms as dispersed to urban and residential areas can increase the public's concern over the health problem, social conflicts, and air quality. Understanding the atmospheric dispersion of such matters is important to prevent the problems for the regulatory purposes. In this study, AERMOD modeling was performed to predict the dispersion of livestock particulate matters and ammonia in Gwangju metropolitan city and five surrounding cities. The five cities were divided into 40 sub-zones to model the area-based emissions which varied with the number of livestock farms, species and growth stages of the animals. As a result, the concentrations of PM₁₀, PM_2.5 and ammonia resulted from livestock farms located in the surrounding cities were 2.00 ㎍ m^-3, 0.30 ㎍ m^-3 and 0.04 ppm in the southwestern part of Gwangju based on the average concentration of 1 hour. These values accounted for 0.7% of PM₁₀ concentration, 0.5% of PM_2.5 concentration, and 0.4% of the ammonia concentration in Gwangju, contributing to a small amount of air pollution compared to other sources. As preventive measures, the plantation was applied to high emission source areas to reduce particulate matters and ammonia emissions by 35% and 31%, respectively, and resulted in decrease of the area of influence by 57% for particulate matters and 59% for ammonia.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.37-44
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• 2022

In this paper, for the smart village project in Geumsan-gun, the problems of the village were derived for the residents. And the business model of the smart village was presented. In the introduction, we looked at domestic cases related to the smart village project. And In November 2019, this paper reflected the results of the resident survey(314) and extracted important smart services using the IPA method. The results of the investigation are as follows. The government's smart village project aims to increase agricultural and fishery production and improve the urban environment. Geumsan residents want to increase agricultural production and develop tourism. The smart village model in Geumsan-gun is promoted in three directions. (1) Smart villages require smart services for crime prevention, parking lots, and public transportation. (2) Smart villages need ICT-based ginseng festivals, smart farms, and tourism services. (3) Smart villages need ICT-based culture and welfare services. The rural areas in Korea are expected to improve the quality of their living environment through the smart village project.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.665-667
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• 2018

농업은 인류 발전의 기반을 세운 최초의 산업기술이며, 생존에 있어서 필수적인 요소이다. 다양한 산업이 등장하면서 농업은 비교적 소외받는 산업이 되었다. 그러나 최근 IT기술의 발달에 따라 농업 기술은 무한한 발전 가능성을 발견했고, 미래에도 없어지지 않을 촉망받는 산업으로 선정되었다. 스마트 팜(Smart Farm)은 기존 농업인들의 열악한 업무환경을 개선하여 삶의 질을 향상 시켰다. 또한, 신체적으로 불리한 인원도 산업에 참여할 수 있게 되고, 우수한 인재 유입을 도모하여 인적자원 증대 및 수준향상을 기대할 수 있다. 현재까지 스마트 팜은 상용화 초기 단계에 있어 더욱 다양한 기술개발이 필요하다. 이 프로젝트에서 스마트 팜의 대중화를 목표로 하고, 센서를 통해 농작물 생장 환경 정보를 수집 및 데이터베이스화를 진행하려고 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.135-141
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• 2019

이 연구는 식품원료로 등록되고 건강기능성 효능이 널리 알려지면서 생산과 수요가 점차 증가하고 있는 흰점박이꽃무지 유충의 사육환경 제어를 위한 식용곤충 스마트팜 공조시스템을 설계하여 제안하고자 수행하였다. 제안된 곤충 스마트팜 공조 시스템은 사육실과 공조실을 구분하여 사육에 최적화된 환경을 공조실에서 만들어 사육실로 보급하는 시스템으로 기존 곤충 사육농가에서 냉난방기, 가습기 등을 통한 환경 제어를 할 때 사육실 내 부분별로 온도 및 습도 등이 매우 상이하여 식용곤충을 판매할 때 균일한 크기 및 무게의 흰점박이꽃무지 유충을 생산하기 어렵다는 문제점의 해결책으로 제시될 수 있다. 곤충 스마트팜 공조 시스템을 사용함으로써 기존 곤충농가의 환경제어에 비해 온도의 차를 6℃, 습도의 차를 24.7%를 감소할 수 있으며 사육실 내 부분별로 온·습도가 다른 점을 개선하여 흰점박이꽃무지 유충의 사육 최적 환경을 계절에 상관없이 상시 제공함으로써 연중 생산을 통한 생산량 증대와 곤충 사육농가의 소득증대를 도모할 수 있다. 또한 제안된 곤충스마트팜 공조시스템은 설정된 최적 온도, 습도 및 CO₂를 효율적으로 제어함으로써 갈색거저리 등 기타 식용곤충의 사육 및 버섯류의 생육에 필요한 환경제어 시스템으로도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.37-43
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• 2019

The existing smart farm technology has been systematized for the mass production rather than the consumer. There are many problems such as economical aspect to apply to actual rural environment due to aging. The purpose of this study is to apply smart farm technology based on the applicability of population aged in rural areas. Due to the heat wave, the crops in general greenhouse cultivation facilities suffered from damage such as sunlight damage. To minimize such damage, adjust the temperature and humidity environment or install a light-shielding film. However, the workers in the rural areas are aging and the elderly who are farming alone have a lot of difficulties in doing so. In the case of people with weak physical strength, there is a danger that they may lead to safety accidents when carrying heavy loads. In this paper, we propose 'Smart Palm capable of automatic transportation function', applying small smart vehicles that follow workers to existing smart farms to improve and prevent these problems. It is a smart farm that performs the control functions of the existing smart greenhouse environment, installs the rail for each trough, and has a vehicle that follows the worker. The smart app can directly control the greenhouse and the vehicle remotely manually.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.415-418
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• 2017

최근 폐열에너지와 스마트 그리드 연계를 통한 에너지 효율 향상 기술 수요가 증가하고 있는 추세이다. 또한 컨테이너 온실을 이용한 식물공장 개념의 스마트팜과 폐열 에너지의 실시간 활용을 위한 융합기술에 대한 연구를 통하여 고부가가치 작물을 재배에 대한 투자가 증가하고 있다. 이런 관점에서 에너지 효율 측면에서 LED 기반의 식물공장에 대한 경제성을 높여 농가에 실질적인 도움이 되는 실용화 기술에 대한 연구를 수행 하였다. 이는 향후 자동화될 대규모의 스마트 팜과 연계할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 폐열 에너지를 이용한 컨테이너 온실에서 냉방기술을 이용하여 작물재배의 경제성에 대한 연구이다. 컨테이너 온실, 폐열을 이용한 흡수식 냉동기를 IOT 기술을 이용하여 실시간 모니터링/제어하기 위하여 라즈베리 파이 기반의 게이트웨이를 모바일 기반에서 운영함으로써 냉방 에너지의 효용을 최대화 할 수 있는 새로운 형태의 농업 기술에 대한 연구를 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.341-343
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• 2018

농업은 여러 산업 중에서 가장 오랜 역사를 가지고 있으며, 인류의 발달에 직, 간접적으로 연관되어 있다. 그러나 최근 우리나라의 농업은 농촌인구의 감소 및 고령화, 자재비용 상승 및 한반도 기후 변화로 인해 농가 경영에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 ICT를 이용한 스마트 농장이 대안으로 제시된다. 스마트 농장은 다양한 센서를 통하여 농장의 온도 관리 및 급수장치를 관리하나, 작물에 따른 섬세한 관리에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 수분센서와 달리 토양의 깊이에 따라 수분 공급을 달리하여 식물의 생장에 최적화된 환경을 구현하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1196-1213
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• 2020

There is a growing interest in the development of smart environments through predicting the behaviors of inhabitants of smart spaces in the recent past. Various smart services are deployed in modern smart cities to facilitate residents and city administration. Prediction algorithms are broadly used in the smart fields in order to well equip the smart services for the future demands. Hence, an accurate prediction technology plays a vital role in the smart services. In this paper, we take out an extensive survey of smart spaces such as smart homes, smart farms and smart cars and smart applications such as smart health and smart energy. Our extensive survey is based on more than 400 articles and the final list of research studies included in this survey consist of 134 research papers selected using Google Scholar database for period of 2008 to 2018. In this survey, we highlight the role of prediction algorithms in each sub-domain of smart Internet of Things (IoT) environments. We also discuss the main algorithms which play pivotal role in a particular IoT subfield and effectiveness of these algorithms. The conducted survey provides an efficient way to analyze and have a quick understanding of state of the art work in the targeted domain. To the best of our knowledge, this is the very first survey paper on main categories of prediction algorithms covering statistical, heuristic and hybrid approaches for smart environments.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제33권4호
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• pp.39-45
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• 2013

This paper presents the estimation of minimum BESS capacity for regulating the output of wind farms considering power grid operating condition in Jeju Island. To analyze the characteristics of wind farm outputs with a BESS, the real data of wind farms, Sung-San, Sam-dal and Hang-Won wind farm, located in the eastern part of Jeju island is considered. The wind farms are connected to Sung-san substation to transfer the electric power to Jeju power grid. Consequently, at PCC (Point of Common Coupling), it can see a huge wind farm connected to the substation and thus it can be expected that the smoothing effect is affected by not only the different wind speeds for each area but also the different mechanical inertia of wind turbines. In this paper, two kinds of simulation have been carried out. One is to analyze the real data of wind farm outputs during a winter season, and the other is to connect a virtual BESS to eliminate the unintended generating power changes by the uncontrolled wind farm outputs as shown in the former data. In the conclusion, two kinds of simulation results show that BESS installed in the substation is more efficient than each wind farms with BESS, respectively.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.672-680
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• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.