쌈 채소 생산 및 유통의 효율성, 생산성 개선으로 경쟁력 향상을 위해 IoT 기반 스마트 저울과 쌈 채소전용 포장용 가이드를 개발 융합하여 안전하고 빠른 포장, 이동성 개선, 포장과 무게측정 동시 진행 및 출하량 자동측정으로 작업공정개선을 통해 최종적으로 생산성을 향상시킬 수 있는 제품을 개발하고자 한다. 1) 쌈 채소 포장용 가이드를 포함한 실시간 포장 무게 측정 장치 개발 ${\circ}$ 포장 박스와 관계없이 용이하게 사용할 수 있는 쌈 채소 포장용 가이드 개발 ${\circ}$ 실시간 포장 무게를 측정하여 출하 무게에 도달하였을 때 생산담당자에게 부저를 통해 신호전달 2) 생산패턴 분석을 통한 생산관리 애플리케이션 개발 ${\circ}$ 생산 패턴을 파악하여 실시간 생산량을 BLE 통신을 통해 관리자 스마트 폰으로 통지 ${\circ}$ 포장용 지그, 스마트 스케일, 이동체 1식으로 구성하여 용이하게 하우스 이동 3) 센서 디바이스 개발 ${\circ}$ 각종 센서(온도, 습도, 조도 등)의 디바이스를 활용하여 주위환경 데이터 수집 ${\circ}$ 스마트 폰 등을 활용한 콘텐츠 개발 및 노동복지 환경조성(작업환경 개선)
우리나라 농업은 현재 농촌인구감소, 농촌인구의 고령화, 곡물자급률 하락, 기후변화 심화 등의 원인으로 어려움을 겪고 있으며, FTA 수입개방의 확대에 따른 우리나라의 농축산업의 경쟁력 확보가 필요하다. 낙후된 경쟁력 확보를 위해 정부에서는 한국형 스마트 팜 확대를 위해 1세대모델부터 3세대모델까지를 정의하고 있으며, 농업의 스마트화를 통해 농업의 성장한계를 극복하고 6차+${\alpha}$산업으로 발전하기 위한 노력하고 있다. 본 논문에서는 2세대 모델에 대한 IoF(Internet of Farming)-Cloud 기반의 실질적인 서비스들에 대한 정의 및 서비스를 검증하며, IoF-Cloud의 온실 테스트베드를 제시한다.
IT 기술의 발전은, 우리사회의 다양한 산업 분야에 적용 되어 우리의 삶을 보다 효율적이고 생산적으로 바꾸고 있다. 농업IT는 이러한 IT기술을 농업에 적용하여 작물의 생산량과 품질을 향상시키며, 소비자로 하여금 믿을 수 있는 생산, 유통 정보를 제공하는 기술이다. 오늘날 RFID/USN의 등장은 농산물과 연관된 생장, 환경 정보의 수집을 가능하게 하고 각종 환경센서 등을 통해 수집된 디지털 정보는 누적, 분석 등을 통해 이상기후 예측, 병해충 예찰, 작물의 생산성 향상 및 균일 생산 보장 등을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이러한 RFID/USN 기술을 기반으로 저전력 센서네트워크와 미들웨어, 생장관리 플랫폼을 통해 모바일 환경에서 재배 환경 정보의 지속적 모니터링 및 각종 생장 데이터의 수집 및 전송, 각종 작업정보의 교환이 가능하게 함으로써 재배자에게 보다 효율적으로 생장환경을 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.
스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 PC 기반으로 시설하우스의 생장환경을 자동으로 제어하는 기존 농업 IT시스템을 스마트폰 기반의 모바일 앱으로 제어할 수 있는 시스템으로 설계하고 구현하였다. 모바일 앱은 모바일 디바이스의 특징인 높은 이동성, 자원의 제약성, 모바일 무선네트워크지원, 엔터프라이즈 모바일 컴퓨팅 지원 등의 특징을 가지고 있기 때문에 하이브리드 앱의 채택이 필연적이라고 할 수 있다. 하이브리드 앱을 통해서 업무를 수행하는데 자원 소비를 최소화 할 수 있었고, 모바일 디바이스의 한계에도 불구하고 높은 성능을 이끌어 낼 수 있었으며, 서비스 기반 아키텍쳐의 신뢰성을 확보하였고 복잡도가 높은 기능을 구현할 수 있었다. 본 시스템의 개발을 통해서 최신 IT농업을 발전시켜 농민의 소득증대와 삶의 질 향상에 기여할 것으로 보고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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