• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.136-144
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• 2024

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.

• 벤처창업연구
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• 제14권3호
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• pp.185-199
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• 2019

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.86-94
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• 2012

주5일제의 도입으로 가족이 함께할 수 있는 여가시간이 대폭 늘어났으나, 정작 가족을 위한 여가수단은 마땅히 제시되지 않아 여가의 공급과 수요가 불균형을 이루게 되었다. 지금까지 가족 매체로서의 역할을 공고히 해왔던 TV는, 스마트 TV의 등장으로 새로운 TV 인터랙션의 가능성을 제시하며 다시금 각광받고 있다. 이에 스마트TV를 활용하여 주말 가족 여가를 건강하게 보내기 위한 방안의 모색이 필요한 시점이 되었다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 온-오프라인 연계 가족형 농장관리 콘텐츠 '우리농장(Our Farm)'을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 연구와 선행 개발된 가족형 게임을 분석하였으며, 일가족을 대상으로 한 FGI를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확립하고자 하였다. 본 연구에서는 조사 결과에 따라 화면 UI를 제안하는 단계까지의 연구를 진행하였다.

• 농촌계획
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• 제25권2호
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• pp.15-21
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• 2019

The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.51-63
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• 2022

Up-to-date statistics of crop cultivation status is essential for farm land management planning and the advancement in remote sensing technology allows for rapid update of farming information. The objective of this study was to develop a classification model of rice paddy or winter crop fields based on NDWI, NDVI, and HSV indices using Sentinel-2 satellite images. The 18 locations in central Korea were selected as target areas and photographed once for each during summer and winter with a eBee drone to identify ground truth crop cultivation. The NDWI was used to classify summer paddy fields, while the NDVI and HSV were used and compared in identification of winter crop cultivation areas. The summer paddy field classification with the criteria of -0.195

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.771-780
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• 2024

본 연구에서는 딸기 농장을 대상으로 YOLOv5 아키텍처를 기반으로 한 컴퓨터 비전 모델과 Isolation Forest Classifier를 적용하여 병충해를 실시간으로 감지 및 예측하는 시스템을 개발하였다. 모델 성능 평가 결과, YOLOv5 모델은 평균 정밀도(mAP 0.5) 78.7%, 정확도 92.8%, 재현율 90.0%, F1 점수 76%로 높은 예측 성능을 나타냈다. 본 시스템은 딸기 농장뿐만 아니라 다른 작물과 다양한 환경에도 적용할 수 있도록 설계되었다. 토마토 농장에서 수집된 데이터를 기반으로 새로운 AI 모델을 학습한 결과, 주요 병충해인 역병과 황화병에 대한 예측 정확도가 85% 이상으로 나타났으며, 기존 모델보다 예측 정확도가 10% 이상 향상되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.98-103
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• 2021

Recently, as the need for food resources has increased both domestically and internationally, support for the agricultural sector for stable food supply and demand is expanding in Korea. However, according to recent media articles, the biggest problem in rural communities is the unstable profit structure. In addition, in order to confirm the profit structure, profit forecast data must be clearly prepared, but there is a lack of auxiliary data for farmers or future returnees to predict farm income. Therefore, in this paper we analyzed data over the past 15 years through time series analysis and proposes an artificial intelligence farm income prediction algorithm that can predict farm household income in the future. If the proposed algorithm is used, it is expected that it can be used as auxiliary data to predict farm profits.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1427-1435
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• 2017

최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1145-1156
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• 2015

현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.

• 월간포장계
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• 통권290호
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• pp.54-65
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• 2017