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.
요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
본 연구는 경남지역의 주요 양액재배 작물인 토마토, 딸기, 파프리카를 대상으로 순환식/비순환식 양액재배 시설을 대상으로 모니터링을 실시하고 그 결과를 분석하여 양액재배로 인한 배출부하량의 특성을 분석하고 관리방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 대표 재배작물에 대한 순환식/비순환식 양액재배 농가를 선정하고, 작물의 생육기간을 고려하여 유입수와 유출수의 유량과 수질모니터링을 실시하여 생육시기별로 양액재배 농가로부터 배출되는 작물별 배출부하량을 분석하였다. 순환식/비순환식 양액재배농가를 대상으로 매월 1회 pH, EC, DO, BOD, SS, T-N, T-P 등의 수질항목을 조사하였으며, 수질은 공인인증기관을 통해 분석하였다. 또한, 폐양액의 인근 하천 유입에 따른 수질영향을 분석하기 위하여 인근 하천의 양액재배 단지 상류지역, 재배단지 내 배수로, 재배단지 하류를 선정하여 수질의 변화 양상을 분석하였다. 본 연구를 통해 폐양액 배출을 최소화하는 순환식 양액재배 시스템의 효과를 분석하고, 양액재배 지역의 폐양액과 주변 하천수의 정량적 분석을 통해 양액재배 밀집지역의 오염화 정도와 환경부하 저감을 위한 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 들어 센서 데이터를 활용한 농작물 생장/생육 관리는 유비쿼터스 센서 네트워크 기반 스마트 농업의 핵심요소 가운데 하나로 발전하고 있다. 센서 데이터를 활용할 경우 농작물의 생산량 조절 및 생산품질 관리가 수월해지기 때문이다. 본 논문에서는 국내외 스마트 농업의 사례로 시나리오를 조사해보고 센서 데이터 기술을 비교/분석하여 봄으로서 스마트 농업용 센서 데이터 기본 기술 체계 수립에 접근해보고자 한다. 본 연구의 결과는 국내외에서 진행되고 있는 스마트 농업 표준화에 대한 기본적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
최근 딸기는 고소득 부가가치 작물로 인식되기 시작하면서 수확작업에 노력이 적게 들고, 재배 및 작업 환경이 개선된 딸기 수경재배에 관심이 높아지고 있다. 현재 우리나라에서도 한국형 배양액 자동공급시스템을 개발하여 보급하기 시작하였지만 딸기 수경재배에서는 배양액의 EC와 pH관리 및 배양액의 급액에 따른 적절한 배액량 구명이 가장 시급하게 필요한 사항이다. 본 논문에서는 생육과 밀접한 관계가 있는 딸기 수경재배 생육 정보를 수집하는 장치를 개발하였고, 이 장치를 통해 딸기 수경재배 생육 데이터들을 수집하고 분석하여 딸기 수경재배 농가에 균일화 된 품질생산 및 수확량 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한, 측정 시스템의 개요, 측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며, 타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며, 55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태와의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나, 입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드와 C-밴드 모두 hh 편파가, 입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.
본 논문은 국내 농업 산업이 직면한 주요 과제를 해결하기 위한 농업 데이터 공유 플랫폼의 설계 과정을 제시한다. 사용자의 편의성을 위해 사용자 요구사항을 우선적으로 고려한 인터페이스로 설계되었으며 다양한 분석 기술을 제공하여 현장에서의 환경, 생육, 경영 및 제어 데이터에 대한 분석 결과를 시각화하여 제공하는 플랫폼을 설계하였다. 또한 플랫폼은 File to DB 및 DB to DB 연결 방식을 지원하여 플랫폼과 농가 간의 원활한 연결을 보장한다. UI 디자인 프로세스는 HTML/CSS 기반 언어, JavaScript, React를 활용하여 플랫폼 로그인부터 데이터 업로드, 데이터 분석, 시각화 기능까지 포괄적인 서비스를 제공하도록 설계되었다. 본 연구를 통해 한국형 스마트팜 모델 개발에 기여하고 농업 현장 및 연구자들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
식물의 생육은 수분에 의해서 크게 좌우되기 때문에 토양이 재배하는 식물에 최적의 수분을 가지도록 조절하는 것은 중요하다. 최근 초분광영상을 통하여 식물의 생육정보를 자동으로 분석하는 연구가 진행되고 있으며 토양의 수분함량을 측정하는 것도 포함한다. 그러나 초분광의 경우 많은 분광밴드에서 나타나는 방대한 데이터로 인하여 분석과정이 복잡하기 때문에 사용이 어렵다. 본 논문에서는 초분광영상의 복잡도를 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN)을 통하여 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 초분광의 전체 대역을 심층학습방법을 사용하여 자동 분석하기 때문에 각 영상에 대해 인식에 필요한 특정 대역을 찾는 노력을 할 필요가 없다. 제안 시스템의 유효성을 보이기 위해서 토양에서 얻은 초분광영상을 이용한 수분함량분석 실험을 수행하고 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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