The role of drones has been expanded to various fields such as agriculture, construction, and logistics. In particular, agriculture drones are emerging as an effective alternative to solve the problem of labor shortage and reduce the input cost. In this study therefore, we proposed the fruit recognition algorithm and harvesting mechanism for fruit harvesting drone system that can safely harvest fruits at high positions. In the fruit recognition algorithm, we employ "You-Only-Look-Once" which is a deep learning-based object detection algorithm and verify its feasibility by establishing a virtual simulation environment. In addition, we propose the fruit harvesting mechanism which can be operated by a single driving motor. The rotational motion of the motor is converted into a linear motion by the scotch yoke, and the opened gripper moves forward, grips a fruit and rotates it for harvesting. The feasibility of the proposed mechanism is verified by performing Multi-body dynamics analysis.
This study was performed to review the domestic and international smart farm service model based on the convergence of agriculture and information & communication technology and derived various factors needed to improve the Korean smart greenhouse. Studies on modelling of crop growth environment in domestic smart farms were limited. And it took a lot of time to build research infrastructure. The cloud-based research platform as an alternative is needed. This platform can provide an infrastructure for comprehensive data storage and analysis as it manages the growth model of cloud-based integrated data, growth environment model, actuators control model, and farm management as well as knowledge-based expert systems and farm dashboard. Therefore, the cloud-based research platform can be applied as to quantify the relationships among various factors, such as the growth environment of crops, productivity, and actuators control. In addition, it will enable researchers to analyze quantitatively the growth environment model of crops, plants, and growth by utilizing big data, machine learning, and artificial intelligences.
Lee, Mu Yeol;Sim, Sojeong;Kim, Eun-jeong;Han, Young-Soo
Journal of Bio-Environment Control
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v.31
no.4
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pp.366-375
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2022
The monitoring of electricity consumption using Internet of Things (IoT) technology is attracting attention as a technology to reduce operation costs of smart farms. In this study, we propose a method to apply a real-time electrical consumption monitoring system (the e-Gauge system) and utilization of the collected data real-time while a melon-producing smart farm is in operation. For this purpose, the electrical consumption data for the individual smart-farm facilities such as boilers, nutrient distribution systems, automatic controllers, circulation fans, boiler controllers, and other IoT-related utilities were collected during three months of melon cultivation period. By using the monitoring results, the electrical energy consumption pattern was analyzed as an example, and necessary considerations needed to optimally utilize the measurement data were suggested. This paper will be useful in lowering the technological implementation barriers for new researchers to build a electrical consumption monitoring system and reducing trial and errors in the usage of the generated data.
본 연구에서는 농업벤처기업의 활성화를 위해 경영현황 및 애로사항, 지원 우선순위 등에 대해 조사하고 분석하였다. 이를 위해 국내 농업벤처기업 103개소를 대상으로 벤처기업협회에서 실시한 설문조사 결과를 분석하였으며, 일반벤처기업 2,098개소, 농림어업 벤처기업 67개소를 대상으로 실시한 벤처기업정밀실태조사 자료를 토대로 비교 분석 연구를 수행하여 다음과 같은 주요 결과를 도출하였다. 첫째, 일반벤처 대비 높은 금융비용과 부채비율, 신규자금에 대한 높은 정부 의존도, 자금조달의 어려움과 벤처 투자 유치 실적이 저조함으로 인해 농업벤처기업의 재정 여건은 매우 열악한 환경에 있는 것으로 나타났다. 이를 극복하기 위한 방안으로 농산물 중부가가치가 높고 수출 가능한 품목을 선별하여 육성하는 투자 방안이 필요하며, 정부 보조금과 지원금 매칭 펀드 방식의 혼합 지원 및 크라우드 펀딩의 활용 검토가 필요하다. 둘째, 농업벤처는 일반벤처에 비해 R&D투자보다는 설비투자 비중이 높으나 연구개발 자금지원을 가장 필요한 방안 1순위로 꼽고 있으며, 자가 기술을 활용하여 비즈니스 모델화하는 데 어려움이 많은 것으로 파악되었다. 또한 제조업 기업 비중이 63.2%를 차지하고 있어 사업 분야의 편중이 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 고려하여 해외시장을 고려한 제품 연구개발 및 생산원가 경쟁력 확보, 그리고 관련 분야 투자유치와 고용 창출이 필요하다. 또한 개발된 기술의 사업화 지원을 위해 투자 기반 사업화 추진과 제조업 외 다양한 분야의 육성이 필요하다. 셋째, 사업규모가 적고 기업이 안정화되지 못해 신규인력 확보 및 유지에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 인력확보의 활성화를 위한 방안으로는 지속적인 농업 인력 감소에 대응하여 스마트농업 가능 인력의 양성이 필요하며, 농업벤처 지원 교육의 체계화와 효율화를 위한 컨트롤타워가 필요하다. 넷째, 국내외 판로개척에 대한 애로사항이 가장 높은 것으로 나타났다. 이를 위한 지원 방안으로 관 주도의 수출지원정책에서 민간참여 위주로 정책 방향 변경이 필요하며, 수출대상국에 적합한 전략적 농산물 및 가공식품 생산이 필요하다.
Ju, Ok Jung;Soh, Hoseup;Lee, Sang-Woo;Lee, Young-Soon
Korean Journal of Environmental Agriculture
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v.41
no.1
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pp.32-40
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2022
BACKGROUND: Climate-smart agriculture (CSA) has been proposed for sustainable agriculture and food security in an agricultural ecosystem disturbed by climate change. However, scientific approaches to local agricultural ecosystems to realize CSA are rare. This study attempted to evaluate the weather condition, rice production, and greenhouse gas emissions from the rice cultivation in Hwaseong-si, Gyeonggi-do to fulfill CSA of the rice cultivation. METHODS AND RESULTS: Over the past 3 years (2017~2019), Chucheong rice cultivar yield and methane emissions were analyzed from the rice field plot (37°13'15"N, 127° 02'22"E) in the Gyeonggi-do Agricultural Research and Extension Services located in Gisan-dong, Hwaseong-si, Gyeonggi-do. Methane samples were collected from three automated closed chambers installed in the plot. The weather data measured through automatic weather station located in near the plot were analyzed. CONCLUSION(S): The rice productivity was found to vary with weather environment in the agricultural ecosystem. And methane emissions are high in a favorable weather condition for rice growth. Therefore, it is necessary to minimize the trade-off between the greenhouse gas emission target for climate change mitigation and productivity improvement for CSA in a local rice cultivation.
Kwak, Jihye;Lee, Hyunji;Kim, Jihye;Jun, Sang Min;Kim, Seokhyeon;Kim, Sinae;Kang, Moon Seong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.187-187
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2022
우리나라의 농촌 유역은 크게 1) 상류에 위치한 농업용 저수지, 2) 저수지 방류부, 3) 저수지 하류하천, 4) 하류 농업 지대로 구성된다. 이들 모두 유역의 홍수·침수와 연관되어 있으나 각각의 설계 빈도가 서로 달라 일시에 수용 가능한 수자원의 양이 상이하다. 예컨대 극한 강우가 발생한 경우 PMP를 고려하여 설계된 저수지에서는 유입 홍수량이 통제될 수 있으나 50-200년 빈도로 설계된 하류하천에서는 측면 유입량 때문에 홍수가 발생할 수 있다. 따라서 유역의 홍수 확률을 산출할 때에는 유역 구성지역별 홍수 확률을 산정한 후 종합적으로 고려할 필요가 있다. 특히 농촌유역의 경우 하류하천 및 농경지의 설계 빈도 기준이 도시에 비해 낮아 유역 구성요소 간 처리 가능한 수자원 양의 차이가 크다. 따라서 본 연구에서는 농촌 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 한편, 최근 기후변화로 인해 극한 강우 사상의 빈도가 잦아짐에 따라 유역 내 홍수의 발생이 증가하고 있다. 따라서 기후변화에 따른 미래 농촌 유역의 홍수 발생 여부 파악이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 CMIP 6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)의 GCM (General Circulation Model) 기상산출물을 농촌 유역에 적용함으로써 미래 농촌 유역의 홍수 발생 여부를 확인하고자 하였다. 또한, CMIP 6의 GCM 산출 기상자료의 시간 단위는 24시간 혹은 3시간으로 시간적 해상도가 낮으므로 유역 홍수 모의를 위하여 GCM 산출물의 시간 분해를 수행하였다. 본 연구에서는 MRC (Multiplicative Random Cascade) 모형을 기후변화 시나리오 기상자료에 적용함으로써 강우 자료의 시간 분해를 수행하고, 시간 분해 결과물을 활용하여 농촌 유역의 미래 홍수 확률을 산정해보고자 하였다. 본 연구의 결과는 향후 농촌 유역의 홍수 확률 산정 기법에 관한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
The adaptation of smartfarm technology that converges ICT is increasing productivity and competitiveness in the agriculture. Technologies have been developed that enable environmental monitoring through various sensors and automatic control of the cultivation environment, and researches are underway to advance smartfarm technology using data generated from smartfarms. In this paper, an environmental control method to reduce the energy consumption of a smartfarm by using the environment and control data of the smartfarm is proposed. It was confirmed that energy consumption could be reduced compared to an independent environmental control method by creating an environmental prediction model using accumulated environmental data and selecting a control method to minimize energy consumption in a given situation by considering multiple environmental factors. In the future, research is needed to obtain higher energy efficiency through the advancement of the predictive model and the improvement of the complex control algorithms.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.5
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pp.256-264
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2023
Smart farm technology using IoT is one of the technologies that can increase productivity and improve the quality of agricultural products in agriculture, which is facing difficulties due to the decline in rural population, lack of rural manpower due to aging, and increase in diseases and pests due to climate change. . Smart farms using existing IoT simply monitor farms, implement smart plant growers, and have automatic greenhouse opening and closing systems. This paper implements a smart farm system based on MQTT, an industry standard protocol for the Internet of Things, and Node-RED, a representative development middleware for the Internet of Things. First, data is extracted from Arduino sensors, and data is collected and transmitted from IoT devices using the MQTT protocol. Then, Node-RED is used to process MQTT messages and store the sensing data in real time in MongoDB, a representative NoSQL, to store the data. Through this smart farm system, farm managers can use a computer or mobile phone to check sensing information on the smart farm in real time, anytime, anywhere, without restrictions on time and space.
Jeong, In Seon;Lee, Chung Geon;Cho, La Hoon;Park, Sun Yong;Kim, Seok Jun;Kim, Dae Hyun;Oh, Jae-Heun
Journal of Bio-Environment Control
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v.30
no.4
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pp.278-286
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2021
In this study, based on the Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation model developed through previous study, inner environmenct of the modified glass greenhouse was predicted. Also, suggested the optimal shape of the greenhouse and location of the heat exchangers for heat energy management of the greenhouse using the developed model. For efficient heating energy management, the glass greenhouse was modified by changing the cross-section design and the location of the heat exchanger. The optimal cross-section design was selected based on the cross-section design standard of Republic of Korea's glass greenhouse, and the Fan Coil Unit(FCU) and the radiating pipe were re-positioned based on "Standard of greenhouse environment design" to enhance energy saving efficiency. The simulation analysis was performed to predict the inner temperature distribution and heat transfer with the modified greenhouse structure using the developed inner environment prediction model. As a result of simulation, the mean temperature and uniformity of the modified greenhouse were 0.65℃, 0.75%p higher than those of the control greenhouse, respectively. Also, the maximum deviation decreased by an average of 0.25℃. And the mean age of air was 18 sec. lower than that of the control greenhouse. It was confirmed that efficient heating energy management was possible in the modified greenhouse, when considered the temperature uniformity and the ventilation performance.
Talucder, Mohammad Samiul Ahsan;Kim, Joon;Shim, Kyo-Moon
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.235-250
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2021
The overarching question of this study is how a typical rice cultivation system in Gimje, Korea was keeping up with the triple-win challenge of climate-smart agriculture (CSA). To answer this question, we have employed (1) quantitative data from direct measurement of energy, water, carbon and information flows in and out of a rice cultivation system and (2) appropriate metrics to assess production, efficiency, GHG fluxes, and resilience. The study site was one of the Korean Network of Flux measurement (KoFlux) sites (i.e., GRK) located at Gimje, Korea, managed by National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration. Fluxes of energy, water, carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) were directly measured using eddy-covariance technique during the growing seasons of 2011, 2012 and 2014. The production indicators include gross primary productivity (GPP), grain yield, light use efficiency (LUE), water use efficiency (WUE), and carbon uptake efficiency (CUE). The GHG mitigation was assessed with indicators such as fluxes of carbon dioxide (FCO2), methane (FCH4), and nitrous oxide (FN2O). Resilience was assessed in terms of self-organization (S), using information-theoretic approach. Overall, the results demonstrated that the rice cultivation system at GRK was climate-smart in 2011 in a relative sense but failed to maintain in the following years. Resilience was high and changed little for three year. However, the apparent competing goals or trade-offs between productivity and GHG mitigation were found within individual years as well as between the years, causing difficulties in achieving the triple-win scenario. The pursuit of CSA requires for stakeholders to prioritize their goals (i.e., governance) and to practice opportune interventions (i.e., management) based on the feedback from real-time assessment of the CSA indicators (i.e., monitoring) - i.e., a purpose-driven visioneering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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