Design of the Environmental Data Monitoring and Prediction System for the Fish Farms

양식장 환경 데이터 모니터링 및 예측 시스템의 설계

In this paper, we design a system to monitor environmental data in fish farms in real-time and provide machine learning-based prediction services to prevent damage on fish farms caused by changes in the sea environment. The proposed system will install an IoT device module consisting of sensors that can measure hydrogen concentration, salinity, dissolved oxygen, and water temperature, which can be transferred to Cloud DB using LTE or LoRa communication technology and then monitor the real-time condition through a web or mobile application. In addition, it has a function to prepare for changes within the environment of fish farms by applying machine learning-based prediction technology using collected data.

본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.