• 월간포장계
• /
• 통권290호
• /
• pp.54-65
• /
• 2017

• 건축사
• /
• 통권574호
• /
• pp.60-73
• /
• 2017

• 물과 미래
• /
• 제47권2호
• /
• pp.76-80
• /
• 2014

• 한국버섯학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.211-217
• /
• 2019

최근 ICT기반 스마트팜이 급속도로 증가추세이다. 버섯의 생육환경요인은 온도, 습도, CO₂, 광이 주 요인이지만 그동안 온도 위주의 자동제어가 사용되어왔다. 큰느타리버섯의 생육환경 조절은 온도는 자동제어하지만 가습과 환기는 경험을 기준으로 한 타이머 사용을 하고 있었다. 이에 본 연구에서는 온도, 습도, 환기까지 자동제어를 통해 큰느타리버섯의 1세대 스마트팜 모델을 설정하기 위한 시험을 진행하였다. 환경제어시스템 및 모니터링 장비를 설치 한 후 기존의 방법으로 재배하고 있는 상태에서 생육실의 조건과 자실체의 생육조사를 실시하였으며 그 결과를 소개하고자 한다. A농가의 경우 온도는 약 17℃에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 16도로 관리하였다. 습도는 초기 95%로 유지하다가 초발이 이후에는 가습을 하지 않는 경향이었다. CO₂ 관리는 센서도 없었으며 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 700 ppm에서 최고 2,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 품질은 평균 개체중 125 g, 대굵기 53 mm, 대길이/대굵기 비율은 1.8, 갓직경/대굵기 1.25 수준으로 A등급(특품)~B등급(상품) 사이에 해당하였다. B농가의 경우는 온도는 약 19~17℃에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 17℃로 관리하였고 생육후기에는 13~15℃였다. 습도는 83~95%로 육안관찰하면서 관행적으로 조절하는 경향이었다. CO₂ 관리는 센서는 있었으나 제어는 하지 않았고 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 640 ppm에서 최고 4,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 형태는 평균 개체중 102 g, 대굵기 48 mm, 대길이/대굵기 비율은 2.2, 갓직경/대굵기 1.2 수준이었다. 이러한 결과는 환경조건 특히 CO₂ 농도에 따라 큰느타리버섯의 품질이 결정됨을 알 수 있었으며 A농가의 환경조절 방법을 개선하면서 DB화하면 정밀한 스마트팜 모델로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.21-29
• /
• 2021

최근 다양한 애플리케이션 도메인을 위한 IoT 솔루션이 개발되고 있으며, 농업분야에서도 IoT 기술을 적용하여 농작물 생산량은 늘리는 반면에 손실은 줄임으로써 농업 생산성을 향상시키기 위한 데이터기반 정밀농업 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 미기상 데이터를 수집하여 서리 및 병해충 등 농업예측서비스를 제공하기 위한 스마트팜 플랫폼을 제안하고자 한다. 제안된 플랫폼에서는 실시간으로 수집한 미기상 데이터를 기반으로 서리 및 병해충을 예측하여, 농민들에게 서리 가능성과 병해충 예보 서비스를 제공한다. 실험을 통해 확인한 결과, 미기상기반 예측 플랫폼은 지역기상기반 데이터를 이용한 서리예측보다 더 높은 정밀도(Precision)값을 보임을 알 수 있었다. 정확한 실험을 위하여 시스템 설치 현장에서 실제 관측한 병해충 예찰 데이터를 수집 중에 있다. 본 플랫폼을 활용하여 서리와 병해충 발생 예측정보를 사전에 효과적으로 제공함으로써, 농민들이 작물 피해 및 불필요한 농약 사용을 줄일 수 있도록 하는 정밀농업 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권1호
• /
• pp.47-53
• /
• 2023

최근 정보통신기술을 농업과 접목해 새로운 가치를 창출하는 스마트팜 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국내 스마트팜 기술이 농업 선진국 수준의 생산성을 가지기 위해서는 기계 학습을 활용한 자동화된 의사결정이 필요하다. 그러나 현재의 스마트 온실 데이터 수집 기술은 빅데이터 분석이나 기계 학습을 수행하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 자율 기계 학습을 위한 스마트 온실 데이터 전처리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대상 데이터를 다양한 전처리 기법에 적용하고 평가를 수행하여 최적 전처리 기법을 탐색하고 저장한다. 이렇게 탐색 된 최적 전처리 기법은 새롭게 수집된 데이터에 대하여 전처리를 수행하는데 활용된다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.61-67
• /
• 2024

신품종 농작물 생육 환경 모니터링을 위해 보급형 스마트센서 태그 기술을 활용한 농업 생산 인프라 구축 및 농업 자원 관리 체계 강화가 필요하다. 또한, IoT 기술을 활용한 고품질의 신품종 농작물 개량 인프라 구축 및 모니터링 체계를 강화해야 하며, 신품종 작물 개량에 필요한 환경 모니터링을 위한 보급형 스마트 센서 (RFID UHF Sensor Tag) 기술이 스마트팜 환경에서 절실히 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 이기종 통합 센서 기반의 스마트 태그 기능을 구현할 수 있는 통합 센서를 구현하였다. 또한, 구현된 스마트 통합 태그와 스마트폰 연동을 통해 농작물을 실시간으로 관리할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 위해, RFID와 블루투스 통신이 가능한 통합형 안테나를 구성하였고, 블루투스 기능을 통하여 스마트폰에서 직접 정보를 수집할 수 있는 통신 방법을 병행하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권1호
• /
• pp.18-23
• /
• 2024

스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

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

• 생물환경조절학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.27-33
• /
• 2018

본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.