International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.215-221
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2020
The paradigm of agriculture is also changing to address the problem of food shortages due to the increase of the world population, climate conditions that are increasingly subtropical, and labor shortages in rural areas due to aging population. With the development of Information Communication Technology (ICT), our daily lives are changing rapidly and heralds a major change in agricultural management. In a hyper-connected society, the introduction of high-tech into traditional Agriculture of the past is absolutely necessary. In the development process of Agriculture, the first generation produced by hand, the second generation applied mechanization, and the third generation introduced automation. The fourth generation is the current ICT operation and the fifth generation is artificial intelligence. This paper investigated Smart Farm that increases productivity through convergence of Agriculture and ICT, such as smart greenhouse, smart orchard and smart Livestock. With the development of sustainable food production methods in full swing to meet growing food demand, Smart Farming is emerging as the solution. In overseas cases, the Netherlands Smart Farm, the world's second-largest exporter of agricultural products, was surveyed. Agricultural automation using Smart Farms allows producers to harvest agricultural products in an accurate and predictable manner. It is time for the development of technology in Agriculture, which benchmarked cases of excellence abroad. Because ICT requires an understanding of Internet of Things (IoT), big data and artificial intelligence as predicting the future, we want to address the status of theory and actual Agriculture and propose future development measures. We hope that the study of the paper will solve the growing food problem of the world population and help the high productivity of Agriculture and smart strategies of sustainable Agriculture.
This study examined the impact of changes in agricultural production methods on society, the economy, and the environment. While traditional open-field farming relied heavily on natural conditions, modern approaches, including greenhouse and smart farming, have emerged to mitigate the effects of climate and seasonal variations. Facility horticulture has been on the rise since the 1990s, and recently, there has been a growing interest in smart farms due to reasons such as climate change adaptation and food security. We compared open-field spinach and greenhouse spinach using agricultural income survey data, and we also compared greenhouse tomato cultivation with smart farming tomato cultivation, utilizing data from the smart farm survey reports. The economic results showed that greenhouse spinach increased yield by 25.8% but experienced a 29% decrease in income due to equipment depreciation. In the case of tomato production in smart farms, both yield and income increased by 36-39% and 34-46%, respectively. In terms of environmental impact, we also compared fertilizer and energy usage. It was found that greenhouse spinach used 29% less fertilizer but 14% more energy compared to open-field spinach. Smart farming for tomatoes saw a negligible decrease in electricity and fuel costs. Regarding the social impact, greenhouse spinach reduced labor hours by 31%, and the introduction of smart farming for tomatoes led to an average 11% reduction in labor hours. This reduction is expected to have a positive effect on sustainable farming. In conclusion, the transition from open-field to greenhouse cultivation and from greenhouse cultivation to smart farming appears to yield positive effects on the economy, environment, and society. Particularly, the reduction in labor hours is beneficial and could potentially contribute to an increase in rural populations.
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.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
This study investigates the facility use status of smart farming farmers to improve facility use rate of farmers. To this end, a survey was conducted on smart farming farmers in Jeonnam province, and the main survey contents are as follows: facility use rate, the reasons for low facility use, the perception of the introduction and use of smart farming etc. As a result of the survey, many farmers have introduced smart farming facilities even though they do not have enough use capacity. Thus it is necessary to improve the use capacity of farmers. Second, the average facility use rate of farmers was 65.1%, and 37.5% of respondents did not use even 50% of smart farming facilities. To improve the use rate, education on how to use facilities and continuous consulting support for farmers are needed. And the largest number of farmers perceived the risk like crop damage or facility failure due to poor use of facilities. This means that risk management due to the smart farming facilities is important. Third, farmers answered that rapid and continuous repair service were the most important when using facilities. Thus it is important to foster rear industries such as maintenance companies to stably operate smart farming facilities.
이 연구는 한국형 양송이버섯 재배 배지 후발효 시스템의 개발을 통해 양송이버섯 농가의 노동력 절감, 생산 사이클 단축을 통한 농가 소득 증가를 목적으로 두고 있다. 한국형 양송이버섯 재배 배지 후발효 시스템은 국내 양송이버섯 농가의 현실을 반영하여 설계되었으며, 후발효 시스템 내의 발효 배지의 온도 차를 줄여 균일한 품질을 보장하는 양송이버섯 재배 배지를 생산할 수 있다. 또한, 성능 실험 결과 배지 후발효 시스템이 40시간의 작업 시간이 단축되었으며, 양송이버섯 배지에 도움이 되는 호기성 세균 및 방선균은 증가함을 알 수 있었으며, 양송이버섯 품질을 저하시키는 사상균은 살균됨을 확인하였다.
세계기상기구가 발표한 2020년 글로벌 기후 보고서에 따르면, 2019년 지구의 평균 온도는 산업화 이전인 1850년에서 1900년사이에 측정된 온도보다 평균 1.1℃ 높게 측정되었다. 평균온도의 변화는 기온 상승이 식물 분포에 미치는 영향과 취약성 분석 논문의 따르면 평균온도의 상승시 식물의 분포되는 지역의 변화가 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 변화에 대응하기 위해, 아두이노와 센서를 사용하여 간헐흐름식 수경재배 스마트팜을 제작하고, PC와 어플리케이션을 통하여 제어하는 방법을 제안한다. 제작된 수경재배 스마트팜은 농장의 온습도, 양액의 ph농도, 조도, 수질의 정도를 파악하고, 양액의 양과 보충 필요 농도 확인, 조도의 따른 생장 LED 제어, 센서의 상태를 파악하여 농장의 전체적인 관리와, 식물의 모종 옮겨심기 이후의 적절한 환경에서 성장할 수 있도록 제어한다.
This study aimed to analyze the environmental factors affecting tomato growth by examining the correlation between weather and growth environment sensor data from P Smart Farm located in Gwangseok-myeon, Nonsan-si, Chungcheongnam-do. Key environmental variables such as the temperature, humidity, sunlight hours, solar radiation, and daily light integral (DLI) significantly affect tomato growth. The optimal temperature and DLI conditions play crucial roles in enhancing tomato growth and the photosynthetic efficiency. In this study, we developed a model to correct and predict the time-series variations in internal environmental sensor data using external weather sensor data. A linear regression analysis model was employed to estimate the external temperature variations and internal DLI values of P Smart Farm. Then, regression equations were derived based on these data. The analysis verified that the estimated variations in external temperature and internal DLI are explained effectively by the regression models. In this research, we analyzed and monitored smart-farm growth environment data based on weather sensor data. Thereby, we obtained an optimized model for the temperature and light conditions crucial for tomato growth. Additionally, the study emphasizes the importance of sensor-based data analysis in dynamically adjusting the tomato growth environment according to the variations in weather and growth conditions. The observations of this study indicate that analytical solutions using public weather data can provide data-driven operational experiences and productivity improvements for small- and medium-sized facility farms that cannot afford expensive sensors.
This paper presents the optimal design of a heating system using radiant heating elements for application in smart farms. Smart farming, an advanced agricultural technology, is based on artificial intelligence and the internet of things and promotes crop production. Temperature and humidity regulation is critical in smart farms, and thus, a heating system is essential. Radiant heating elements are devices that generate heat using electrical energy. Among other applications, radiant heating elements are used for environmental control and heating in smart farm greenhouses. The performance of these elements is directly related to their electrical energy consumption. Therefore, achieving a balance between efficient electrical energy consumption and maximum heating performance in smart farms is crucial for the optimal design of radiant heating elements. In this study, the size, electrical energy supply, heat generation efficiency, and heating performance of radiant heating elements used in these heating systems were investigated. The effects of the size and electrical energy supply of radiant heating elements on the heating performance were experimentally analyzed. As the radiant heating element size increased, the heat generation efficiency improved, but the electrical energy consumption also increased. In addition, increasing the electrical energy supply improved both the heat generation efficiency and heating performance of the radiant heating elements. Based on these results, a method for determining the optimal size and electrical energy supply of radiant heating elements was proposed, and it reduced the electrical energy consumption while maintaining an appropriate heating performance in smart farms. These research findings are expected to contribute to energy conservation and performance improvement in smart farming.
Most of the current cultivation log is recorded by growers manually or whose environment information is input based on the grower's own judgement. It is not easy for growers to record the image of disease and insect pests in the cultivation log. In this regards, u-Farm cultivation log management system based on Web 2.0 and smart phone is introduced in this paper, that is used for the effective cultivation management and grower's convenience. In the system, the value of environment information is transmitted to servers via sensors. It designs and implements Web 2.0 Flex so as to make the cultivation log more reliable and provide users with active, convenient GUI in case the log is recorded by desktop. In this process, detailed modules are designed by object-oriented UML considering the reusability and maintenance of the system. Moreover, the system introduced in this paper is proved to be more excellent by the qualitative assessment compared with the other researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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