현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
원격탐사 기술을 이용하면 작물의 생육·생리 상태를 비파괴적이고 연속적으로 탐지할 수 있어 그 농업적 활용 가치가 크다. 원격탐사 기반 센서를 농장에 설치하여 스마트팜 시스템에 활용하면, 작물의 이상 여부를 실시간으로 연속해서 감시하여 농업정보(Agro-information)를 생산할 수 있다. 하지만, 작물은 동적으로 변하는 생물이므로, 관측 물리량이 작물의 이상 상태를 나타내는 것인지 생육단계에 따른 생육 변화를 나타내는 것인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서, 작물의 표준 생육정보(Standard growth information) 와 비교한 상대적인 생육을 파악해야 한다. 이상적인 재배관리에서 획득한 작물 생육관련 누적기온인 GDD (Growing Degree Days)와 식생지수의 관계를 표준 생육정보로 두고, 표준 재배관리 시행 논과 무비료처리한 논 각각에서 분광반사측정 센서로 관측된 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index; CCI, Chlorophyll/Carotenoid Index)와 비교해 작물 상태를 파악했다. 영양생장기 동안에는 생육 정도에 따라 NDVI의 차이가 나타났으며, 식물 스트레스에 따라 CCI가 반응했다. 벼가 익는 동안은 NDVI와 CCI 모두 감소하지만, 표준 생육에서 노화에 따른 그 감소 폭이 더 컸다. 향후 공학적 관측 기법과 농학적 해석 방법을 융합하여 유용한 농업정보를 생산하기 위해 다양한 기후조건과 품종을 대상으로 표준 생육정보 데이터베이스 구축이 필요하겠다.
농업에 ICT 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 인공지능에 기반한 자율제어가 가능한 농업으로 나아가고 있다. 자율제어가 가능한 농업의 시작은 최적의 작물 생육 환경을 아는 것이다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 수집된 데이터들의 품질을 검증하고 데이터를 분석하여 작물 생육 환경을 제어하기 위한 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자들이 수집한 데이터를 활용하여 작물 생장에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원하는 애플리케이션의 프로토타이핑 결과를 기술한다. 이 시스템에서 사용자는 웹브라우저를 통해 수집된 데이터들을 입력하고 원하는 분석을 요청하게 되고, 서버는 사용자의 요청과 관련된 R 스크립트를 실행하고 분석 결과를 사용자에게 전달한다.
정밀농업의 기본개념은, 작물 생육상태를 포함한 포장정보가 위치마다 다르므로 포장정보에 따라 위치별로 적합한 농자재 투입과 생육관리를 통하여 수확량은 극대화하면서도 불필요한 농자재의 투입을 최소화해서 농자재 낭비와 환경오염을 줄이는 것이다. 이러한 정밀농업을 위해서는 무엇보다도 다양한 위치별 포장정보를 정확하고 빠르게 수집하는 기술이 선행되어야 한다 포장정보는 일반적으로 비교적 장기간에 걸쳐 변화가 일어나는 정보와 단기간에 변화가 일어나는 정보 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 장기간에 걸쳐 변화가 일어나는 정보는 포장의 크기 및 형태, 진입로, 수로, 토성, 토양 유기물 함량 등이고, 단기간에 변화가 일어나는 정보는 병충해, 성장중인 작물의 건강상태 등을 예로 들 수 있다. 이러한 정보 중 단기간에 변화가 일어나는 정보는 빠른 시간 내에 적절한 처리를 해 주어야만 수확량 및 수확된 곡물의 질에 미치는 나쁜 영향을 최소화할 수 있으며, 실시간으로 분석이 되어야만 작업기를 이용한 정밀한 포장관리가 가능하다. (중략)
한국의 시설원예는 짧은 기간에 주목할 만큼 발전하였지만, 높은 경영비와 시장개방 등 불리한 주변 여건에 대응하여 국제경쟁력을 확보하기 위해서는 시설원예의 문제점 진단과 분석을 통하여 대응책을 마련하여야 한다. 본 연구는 스마트 팜을 2세대 지능형 스마트 팜으로 발전시키기 위한 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 선도사례와 실증사례 연구를 통해 작물 생육 정보의 활용 및 분석 능력이 생산성에 어떠한 영향을 미치는지 실증사례를 통하여 고찰한다. 정보통신기술(ICT)을 도입한 시설원예 스마트 팜과 빅데이터를 활용한 농업기술이 농가의 생산성에 어떤 기여를 하고 있는지에 대하여 선도농가의 사례를 분석하였다. 이와 함께 작물 생육 정보 수집 및 분석 솔루션을 개발하여 수경재배 토마토 농가에서 산출된 생산성 변화 요인을 분석하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 작물 생육 정보 엽온의 활용 필요성이다. 엽온의 활용 범위는 시설 내 하우스 환기, 보온 커튼의 열고 닫음, 최초 관수 시점과 종료 시점 결정 등 다양하게 활용할 수 있다는 것을 확인하였다. 둘째, 작물 생육 정보 함수율의 활용 필요성이다. 작물 생육 함수율 정보는 작물의 현재 상태가 영양 생장인지, 생식 생장인지를 확인 가능하게 하며, 광합성 능력에 따라 함수율을 인위적으로 조절할 수 있다는 것이 확인되었다. 셋째, 작물의 EC, pH 정보를 활용하는 것이다. 작물에 따라 기후조건에 따라 EC 값을 달리해야 한다. 공급되는 EC, pH와 배액에서 측정되는 EC, pH를 비교하여 현재 작물의 생육 상태를 확인할 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로 스마트 팜의 측정 생육 정보를 어떻게 활용하는가에 따라 생산성에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 국내의 시설재배 면적과 시설규모가 증가하는 추세에 있으며 농업에서 차지하는 비중이 점차 커지고 있다. 이에 따라 복합 환경제어기의 설치 및 사용도 늘어나고 있다. 시설 및 장비의 현대화에도 불구하고 시설을 이용한 재배 기술은 아직 유럽 농업국가나 일본에 미치지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ICT (Information & Communication Technology)기술을 활용하여 복합 환경제어기의 효과적인 운영을 지원할 수 있는 지능정보시스템의 설계를 제안하였다. 제안된 시스템은 복합 환경제어기의 데이터를 활용하여 시설 내 환경이 작물 생육에 최적 상태를 유지할 수 있도록 지원하며, 재배자에게 생육단계에 맞추어 영농정보를 능동적으로 제공한다. 또한 생육 모델을 활용하여 미래의 생육 상태를 예측하고, 영농목표 달성을 위한 환경제어 방향을 제시한다.
기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 토마토 생육 진단 시스템 개발에 관한 것이다. 토마토 생육 진단을 위하여 우선 생육에 영향을 미치는 주요 지표를 정의하였고, 이 지표를 이용하여 토마토 생육 상태에 대한 진단과 이에 따른 조치 정보를 제공한다. 생육에 대한 지표는 지속적인 관찰을 통하여 생육 상태를 확인하는 측정 지표(Measure Index; MI)와 현재 토마토가 영영생장 단계인지 또는 생식생장 단계인지를 판단하는 단계 지표(Period Index; PI)로 구성되었다. 본 시스템의 관찰일지는 MI와 PI에 대한 기록 정보를 입력하는 기능을 제공하고 있다. MI인 경우, 진단은 관찰일지에 기록된 데이터와 미리 정의된 해당 지표에 대한 정상 기준(표준) 값을 비교한 결과이다. PI인 경우 미리 정의된 영양 생장 지표와 생식 생장 지표에 체크를 하여 어느 부분에 치우쳤는지 판단하도록 만들어졌다. 진단 결과 정의된 조치를 수행하는 기능을 서비스한다. 본 시스템은 타 작물로 서비스 확장을 고려하여 구현되었다. 본 시스템을 이용하면 농가에게 정확한 생육 진단과 그에 따른 조치 정보를 제공할 수 있기 때문에 농가의 생산성 향상에 기여할 것을 기대하고 있다.
농업에 정보 통신 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 자율제어가 가능한 농업의 형태로 나아가고 있다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 재배 경험과 지식을 가진 농업인 사용자들이 수집된 데이터를 다양한 관점에서 분석하여 작물 생육 환경 제어에 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 작물 생육과 관련된 데이터를 가지고 필요한 정보를 얻고자 하는 농업인 사용자가 쉽게 데이터 분석을 할 수 있는 웹 서비스를 개발하였다. 개발한 웹 기반 데이터 분석 서비스는 데이터 분석을 위하여 R 언어를 사용하며 Node.js를 위한 익스프레스 웹 애플리케이션 프레임워크를 기반으로 개발하였다. 데이터 분석 서비스를 운영 중인 생육 환경 모니터링 시스템과 함께 적용해 본 결과 사용자는 웹 상에서 CSV 형식의 파일을 입력하거나 직접 데이터 입력함으로써 서버가 제공하는 데이터 분석을 위한 R 스크립트를 실행하여 데이터 분석을 수행할 수 있었다. 서비스 제공자는 다양한 데이터 분석 서비스를 쉽게 제공할 수 있었고, R 스크립트만 새로 추가하면 애플리케이션에 대한 수정 없이 새로운 데이터 분석 서비스 추가가 용이함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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