스마트팜은 현재 농업 환경 모니터링 분야에서 각광받고 있다. 무선 원격 시스템의 사용으로 스마트팜의 응용 프로그램들은 농민이 어디에 있던지 생장 정보를 제공할 수 있다. 부재중에서도 모바일 폰을 사용하여 도표화된 정보를 얻을 수 있다. 우리는 클라우드 플랫폼 기술을 기반으로 스마트팜을 관리, 운영하는데 있어 필요한 시스템 및 서비스의 기술적 요구사항과 구성 내용을 설계한다. 클라우드 플랫폼은 스마트팜을 모니터링, 제어, 관리 및 운영하기 위한 클라우드 기술의 요구사항을 기술하고 있으며, 특히, 클라우드 플랫폼 기반 스마트팜 시스템 및 서비스는 3가지 인터페이스와 3가지 서비스로 구성되어 있다. 또한, 클라우드 플랫폼을 활용한 스마트팜은 재배작목, 농장의 규모, 시설형태 등에 따라 다양한 방식으로 구축, 운영 될 수 있으며, 이에 따라 다양한 유형이 존재한다. 이를 통하여 오픈 (개방/표준) 클라우드 플랫폼의 중요성에 대해 산업계의 관심을 고조시키고 농업에서의 스마트팜의 활성화에 기여할 수 있다.
정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.
This study was conducted to develop a rail-type boom sprayer, performing safe spraying with improved ergonomic postures during pesticide spraying of agro-photovoltaic power system. The sprayer was designed to reduce labor cost and to be safe from pesticide exposure, and was analyzed through a comparison with a conventional spray method. The rail-type boom sprayer, consisted of a self-propelled spray and hose winder, hose, and boom sprayer parts, was designed to automatically pull and spray in the vertical and horizontal directions. The performance of the sprayer for an agro-photovoltaic power system was appropriate. From the analysis of postures with the Ovako Working posture Analysis System (OWAS), Rapid Entire Body Assessment (REBA), and Rapid Upper Limb Assessment (RULA) methods, the musculoskeletal risk factors to the body using the rail-type boom sprayer were less than those with the conventional power sprayer. In addition, the possibility of pesticide poisoning was reduced compared to the conventional power sprayer. The working capacity with the rail-type boom sprayer was more than five times greater, compared with the conventional power sprayer. After performing pesticide spraying with the rail-type boom sprayer, the labor cost was reduced to 42,750 won·yr-1, which was 90% (402,750 won·yr-1) less than the cost with the use of a conventional power sprayer (445,500 won·yr-1).
스마트 축사 시스템에서 가장 중요한 부분은 내·외부 대기환경 변화에도 가축이 고품질로 성장할 수 있도록 사육환경을 유지하는 것이다. 특히 여름과 겨울에는 여러 질병이 발생하기 때문에 축사환경에서 온·습도 유지가 매우 중요하다. 이러한 환경을 관리하기 위해 축사용 스마트 시스템이 도입되고 있으나 매우 고가이다. 본 연구에서는 퍼지제어와 HMI를 기반한 저가의 시스템 설계와 제어 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 여름철과 겨울철의 대기환경 조건을 주어 시뮬레이션 실험하였으며, 그 결과 가축이 받은 온습도 스트레스를 최소화하는 성능을 보였다. 그리고 실제의 축사에 적용했을 때도 제안된 시스템은 외부대기 환경변화에도 안정적인 제어성능을 보였다. 본 연구에서 제안한 기법이 스마트팜 제어기로 적용된다면, 축사 환경관리에 있어 효과적일 것이다.
본 논문에서는 시간과 공간의 제약없이 작물의 생육환경을 관측하고 자동 및 원격으로 제어할 수 있는 스마트팜 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 스마트팜 플랫폼은 환경 데이터 수집을 위한 다양한 아두이노 센서 모듈, 웹과 데이터베이스 서버, 애플리케이션을 이용한 자동 및 원격 제어, 총 3가지 기술로 구성된다. 사용자가 앱을 통하여 언제 어디에서나 농장 주변의 환경 정보를 조회하고 원격으로 제어하면 농사에 대한 노동력 절감 뿐만 아니라 시간적·공간적 구속으로부터 자유로워져 여유시간도 늘고 삶의 질도 개선될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 고령화로 인한 농촌인구의 감소, 생산량 감소, 해외 농산물 유입 등 경쟁 심화문제를 해결하기 위해 스마트팜 도입의 필요성이 점점 커지고 있으며 이에 따라 교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 농장의 스마트팜 시스템을 축소하여 실제 환경에서도 사용이 가능하도록 안드로이드 기반 교육용 IoT 스마트팜 구현에 관한 연구이다. 교육용 IoT 스마트팜을 이용하여 안드로이드 기반 교육이 실제 환경에서 적용이 가능함을 확인하기 위해 블루투스, 와이파이, 서버/클라이언트 통신 방식을 사용하여 자동모드와 수동모드로 실험을 수행하였다. 자동모드는 모든 데이터를 수신하여 실시간으로 현재 상태를 확인할 수 있었으며, 수동모드는 수신된 센서데이터를 이용하여 실시간으로 명령을 전송하여 원격제어하였다. 실험 결과, 각 통신 방식의 특성을 파악할 수 있었고 안드로이드 앱을 이용한 스마트팜 원격 모니터링 및 원격 제어가 가능함을 확인하였으며, 안드로이드 기반 스마트팜 교육이 실제 환경에서 적용이 가능하리라 사료된다.
본 연구는 등유를 사용하는 농업용 난방기에서 배출되는 가스를 포집하고, 농업용 난방기의 사용 연식에 따른 이산화탄소의 배출농도를 파악하고자 수행되었다. 선형 회귀분석의 결과로 농업용 난방기의 연식에 따른 이산화탄소의 배출량은 R2 = 0.84로 y = 26.99x+721.98의 식을 따른다고 나타났다. 농업용 난방기의 사용 연식에 따라 세 그룹으로 분류하여 분산분석을 수행하였다. 분산분석을 수행한 결과, 분석을 위해 설정한 유의확률0.05보다 작은 2.1961×10-13으로 나타났으며 이는 적어도 한 그룹에서 차이가 나타난다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 농업용 난방기의 기본적인 배출농도의 차이를 분석하고자 기기의 제작사와 상관없이 농업용 난방기의 기기 연식만을 고려하여 배출가스 데이터를 수집하였다. 기기의 연소 방식에는 제작사에 따라 연소 방식에 차이가 미미하게 있었을 것으로 판단되며 데이터 변수의 개수가 늘어난다면, SVR(support vector regression) 기반의 선형회귀 분석 등을 실시하여 농업용 난방기의 이산화탄소 데이터가 온실가스발생량 파악에 더욱 활용도가 높아질 것으로 판단된다. 추후 연구에서는 더욱 세분화된 데이터의 수집 방식을 따라 더욱 높은 정확도를 가진 결과값을 도출할 수 있다고 판단된다. 이처럼 우리나라의 농업 분야에서 용도별 온실가스 발생량을 조사하기 위하여 고정형 농기계인 농업용 난방기의 이산화탄소 발생량을 정확히 파악하여 온실가스 배출량 조사에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.
본 논문에서는 예비 청년귀농인들이 귀농을 희망하지만 여러 가지 현실의 벽에 부딪혀 자신의 꿈을 진행시키지 못하는 이들이 더 없도록 하기 위해 게임으로 귀농의 과정을 녹여내고 안정적으로 귀농생활에 정착하는 것을 목적으로 한다. 게임에는 농사 시스템으로 밭, 비닐하우스, 자동화 시스템, 스마트팜의 순서로 발전할 수 있도록 하고, 자신이 원하는 작물을 초반 레벨에서도 키울 수 있도록 설계했으며, 공동체 시스템을 넣어 농촌은 개인주의 생활이 아닌 공동체 생활이라는 점을 부각하였다. 공동체 시스템에 실제 지자체나 정부에서 제공하는 지원 혜택이나 정보를 넣어 예비 귀농인들이 자연스럽게 정보를 접할 수 있도록 하였다.
지난 동안 낙농업계에서는 다양한 센서 기술과 ICT 응용이 도입되어왔으며 축적된 낙농 데이터를 토대로 과학적인 낙농생산관리가 가능해졌다. 그러나 이러한 시도들은 젖소의 출산이나 우유 생산량과 같은 낙농 생산성에 직접적으로 관여하는 요인들에 대해서만 집중적으로 이루어졌으며 이러한 결과에 근본적으로 관여하는 생리학적 혹은 동물심리학적 요인에 대해서는 연구가 더딘 실정이다. 이 논문에서는 이러한 연구의 일환으로서 젖소의 시간별 행동 데이터로부터 일일 행동패턴을 검출하는 기초적인 방안을 제시하였다. k-평균 군집화를 통해 한 젖소의 1594일간 행동을 네 개의 군집으로 구분하였으며 각 군집에 속한 데이터와 군집의 대푯값을 시각화하여 군집 형성의 합리성을 확인하였다. 또한 개체의 일별 군집 변화를 토대로 군집 개수의 적정성을 판단하였다. 이 연구 결과가 향후 젖소의 이상상태나 질병징후의 포착 연구에 기여하기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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