• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.37-43
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• 2018

Most of fruit quality classification has been done by time consuming, inaccurate and intensive manual labor. This study proposed an automated fruit grading system based on appearances and internal flavors. In this study, image processing technique and a weight checker were used to measure the value of appearance features and the near infrared spectroscopy analysis method was used to estimate the value of internal flavors. Additionally, I suggested 8x8x5x5 ANN based fruit quality classifier model to grade fruits quality. The proposed automated fruit quality classification system is expected to be very beneficial for many farms where heavy manual labor is usually needed for fruit quality classification.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.9-18
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• 2023

Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.23-31
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• 2024

In precision cattle farm, reliably tracking the identity of each cattle is necessary. Effective tracking of cattle within farm environments presents a unique challenge, particularly with the need to minimize the occurrence of excessive tracking trajectories. To address this, we introduce a trajectory playback decision tree algorithm that reevaluates and cleans tracking results based on spatio-temporal relationships among trajectories. This approach considers trajectory as metadata, resulting in more realistic and accurate tracking outcomes. This algorithm showcases its robustness and capability through extensive comparisons with popular tracking models, consistently demonstrating the promotion of performance across various evaluation metrics that is HOTA, AssA, and IDF1 achieve 68.81%, 79.31%, and 84.81%.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.47-53
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• 2012

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 중가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력 발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.695-702
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• 2020

최근 스마트 팜의 연구가 활발해지면서 시설하우스와 같은 실내 환경 제어는 높은 수준에 이르렀다. 그러나 노지에서 재배가 이루어지는 임업 분야에 ICT기술의 활용은 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 ICT 기술을 적용한 LPWA 기반의 임산물 생육환경 수집 및 빅데이터 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 oneM2M 아키텍처를 기반으로 구성하였으며 소규모 태양광 발전과 LPWA기술을 이용하여 노지에서 환경 데이터를 수집하여 서버에 전송한다. 전송된 데이터는 서버에서 빅 데이터로 구축되며 이를 활용해 임산물의 생산량과 품질을 예측한다. 제안된 시스템은 신재생 에너지와 스마트 팜의 융합을 통해 저비용, 고품질의 임산물 생산에 기여할 것으로 기대된다. 또한 노지에서 이루어지는 농작물의 생장 환경 모니터링과 oneM2M 아키텍처를 활용하는 타 산업 분야에 응용될 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제15권4호
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• pp.161-173
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• 2020

최근 ICT융합기술이 다양한 산업분야와 사회 전반에 확산되고 적용됨에 따라 국내 농업의 많은 현안 과제를 해결하기 위한 수단 중 하나로써 스마트팜을 활용한 농촌창업에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 스마트팜을 활용한 농촌창업의도에 미치는 영향요인들을 지각된 유용성 측면에서 살펴보고 이를 바탕으로 스마트팜 창업 확산을 위한 제언을 하고자 하였다. 연구대상은 20세 이상의 일반 성인 296명이었고, 연구방법으로는 IBM SPSS 22.0을 활용하여 탐색적 요인분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 독립변수로는 스마트팜의 지각된 유용성 요인으로 가용성, 신뢰성, 경제성을 선정하여 종속변수인 스마트팜을 활용한 농촌창업의도에 미치는 영향을 분석하였고, 개인혁신성의 조절효과를 분석하였다. 연구결과, 스마트팜의 신뢰성과 경제성은 스마트팜을 활용한 농촌창업의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조절효과와 관련하여 개인혁신성은 스마트팜의 가용성, 신뢰성과 농촌창업의도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 따라서 스마트팜으로부터 제공되는 재배환경 및 생육 관련 데이터와 정보에 대한 신뢰 정도가 높을수록, 그리고 스마트팜을 통해 비용절감 및 수익성 제고 효과가 있을 것으로 기대하는 정도가 클수록 스마트팜을 활용해 창업하려는 의지에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었다. 또한 타인보다 앞서서 혁신기술을 적극적으로 수용하려는 성향은 그 영향력을 강화하는 쪽으로 조절한다는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 내적 개인특성, 외적 환경요인 등의 일반적인 창업의도 영향요인 연구에서 벗어나 스마트팜의 지각된 유용성 관점에서 농촌창업의도 영향 요인을 새롭게 발굴하고 실증적으로 밝혔다는 데 의의를 지니고 있으며, 연구의 시사점은 잠재적 스마트팜 창농인을 대상으로 한 정책수립의 방향성 모색, 실제 현장에서의 스마트팜 교육 및 컨설팅에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권2호
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• pp.15-20
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• 2020

본 논문에 ICT 기반의 스마트 팜 설계를 제안한다. 현재 전체 인구 감소에 따라 자연적으로 농촌인구의 감소도 필연적으로 도래하고 있다. 날로 올라가는 인건비 증가에 따른 각 농가의 경제적 부담은 점점 커져간다. 이에 대한 해결책으로 컴퓨팅 자원을 활용한 스마트팜 보급의 필요성이 대두되고 있다. 제안된 시스템은 4차 산업혁명에서 떠오르고 있는 ICT 기술을 활용한다. 방대한 양의 데이터 수집을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 수집된 자료의 관리와 효율적인 서비스 제공을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안한 플랫폼은 SOA 서비스 레이어, 미들웨어 레이어, 리소스 풀 레이어, 물리적 리소스 레이어로 구성된다. 각 레이어가 갖고 있는 하부 구성요소를 이용하여 ICT 기반의 스마트팜 서비스는 사용자 입장에서 필요한 기능만을 서비스로 제공하기 때문에 비용을 낮출 수 있고 설치 및 관리가 용이할 것으로 여겨진다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.17-24
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• 2016

우리나라 농업은 현재 농촌인구감소, 농촌인구의 고령화, 곡물자급률 하락, 기후변화 심화 등의 원인으로 어려움을 겪고 있으며, FTA 수입개방의 확대에 따른 우리나라의 농축산업의 경쟁력 확보가 필요하다. 낙후된 경쟁력 확보를 위해 정부에서는 한국형 스마트 팜 확대를 위해 1세대모델부터 3세대모델까지를 정의하고 있으며, 농업의 스마트화를 통해 농업의 성장한계를 극복하고 6차+${\alpha}$산업으로 발전하기 위한 노력하고 있다. 본 논문에서는 2세대 모델에 대한 IoF(Internet of Farming)-Cloud 기반의 실질적인 서비스들에 대한 정의 및 서비스를 검증하며, IoF-Cloud의 온실 테스트베드를 제시한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.389-396
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• 2020

본 논문에서는 스마트 농업을 구현하기 위한 재배이력관리 시스템을 개발하여 구현하였으며, 특히 스마트 팜에서 재배하기 힘든 곡물의 재배이력을 관리하는 시스템을 고안하였다. 스마트디바이스를 기반으로 하는 모바일 및 웹 프로그램을 설계하였고, 수집되는 정보는 DB 서버에 저장되어 빅 데이터로 활용이 가능하다. 또한 모바일 장치의 GPS를 적용한 GIS/LBS기반의 전자지도(Vworld map)를 이용하여 실시간 위치정보와 농업활동 정보의 매칭이 가능하다. 현장에서 필요로 하는 재배이력정보 DB를 설계하여 농가, 농민, 재배정보를 관리자가 활용하기 쉽게 개발하였고, 모바일 및 웹 프로그램을 개발하여 현장에서 구현해보았다. 본 시스템은 노동력절감효과와 기후변화와 같은 변수에 대응하여 품질과 안전관리의 능력을 한 단계 높일 것으로 기대된다.