스마트 양식 기술은 스마트 양식 솔루션 개발, 양식생산 자동화, 양식 사육수 처리 분야 등에서 점차적으로 발전하고 있으나, 세계 양식 시장의 확대로 인해 양식 생산 기술과 ICT 기술과의 융합이 가속화 될 전망이다. 본 논문에서는 스마트 양식 기술 특허 분석과 국내외 기술 동향 분석을 통해 스마트 양식 시스템의 기술 발전 방향을 소개한다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.7
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pp.157-164
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2020
As the consumption of fishery products continues to increase, aquaculture industry has emerged instead of fishing industry facing limitations of fish stock resources. Recently, smart fish farming industry has rapidly developed through convergence with 4th Industrial Revolution technology. Accordingly, it is important to derive a future model of smart fish farming platforms in order to secure the superiority of the aquaculture industry and the technology standard hegemony. In this study, the future direction of smart fish farm platform was derived through the analysis of environment related to politics, economy, society, and technology related to smart fish farming by applying PEST methodology of macro-environment analysis. It is expected that it will help the public and industrial circles in planning and implementing related projects by including the entire process of value chain of aquaculture industry of breeding, production, management and distribution, and by presenting advanced models based on artificial intelligence and digital twin.
Sang Jung Ahn;Chang-Mo Ma;Se Han Kim;Deuk-Young Jeong;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon
Journal of Internet Computing and Services
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v.24
no.4
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pp.93-105
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2023
In order to transform the traditional aquaculture industry, which is dependent on experience, labor-intensive and natural environment, into future intelligent smart aquaculture, digital aquaculture improves aquaculture reproducibility and efficiency of production process through digitization of the aquaculture industry based on ICT equipments, Data analysis and utilization for promoted to increase the acceptability of aquaculturist. Europe's advanced fisheries countries have achieved rapid growth not only in aquaculture technology but also in the aquaculture equipment industry through digitization that combines information and communication technology with aquaculture farms. However, it is not possible to collect aquacultural data in Korea because it has not secured a Korean aquaculture industry for multi-variety, small-scale production and aquaculturists' refusal of reception for digital transformation. Therefore, this study intends to suggest the development direction of digital aquaculture to convert to intelligent smart aquaculture in the future by analyzing trends and critical technology.
The purpose of this convergence study was to examine whether smartphone addiction predisposition mediated the relationship between perceived stress and health-promoting lifestyle in university students. A total of 332 subjects, recruited from a university in Seoul, participated by completing a survey which included questions about perceived stress, health-promoting lifestyle and smartphone addiction predisposition. As are result of the analysis, perceived stress had a significant positive effect on smartphone addiction predisposition. Perceived stress and smartphone addiction predisposition had significant negative effect on health-promoting lifestyle. Therefore, smartphone addiction predisposition had a mediating effect within the relationship of perceived stress and health-promoting lifestyle. Based on these results, we discussed the necessity of managing the stress and smartphone addiction to improve the health-promoting lifestyle of university students.
A stable protein source is required to support the rapidly increasing global population, and fishery products are a particularly important part of the required protein supply. However, due to continued overfishing, fishery resources are depleted, and the number of fish caught by fishing boats has stagnated. Consequently, the aquaculture industry is becoming increasingly important. Internationally, smart aquaculture technology that minimizes labor and environmental pollution has been established through technological developments supported by large investments in automation and water treatment technology over the last several decades. In the case of Korea, the aquaculture industry has not yet emerged as a labor-intensive primary industry. However, in recent years various attempts have been made to apply ICT technology to aquaculture to overcome these problems. In this study, domestic and foreign technologies and patent trends for smart aquaculture are analyzed. In addition, the current status of the smart aquaculture cluster business that the Ministry of Oceans and Fisheries has been promoting since 2019 to utilize ICT technology in aquaculture is introduced.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.313-314
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2022
현재의 양식업을 살펴보면 영세 양식어업인 중심의 정책으로 운영되어지고 있다. 이러한 정책의 문제점은 대규모의 자본 및 신규 인력의 진입이 어려운 부분이 있다는 점이다. 이 문제로 인해 양식업 종사자의 고령화로 양식업에 피해가 발생하고 있다. 본 논문은 위와 같은 인력 문제를 해결하기 위해 아두이노를 이용한 양식장 스마트화를 제안한다. 이 방법은 사물인터넷을 기반으로 양식장의 자동 제어 및 원격 통신을 이용한 수동 제어가 가능하며 센서들의 값을 어플리케이션으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다. 또한 단순한 양식을 떠나 실시간으로 자연의 생태환경을 유지하는 효과를 보이고 최적의 생육환경을 맞추어간다는 점에 있어 기존 양식장의 어류와 비교해보았을 때 더 높은 품질의 어류를 기대해 볼 수 있다.
세계는 더욱 효율적이고 인간중심적인 창조적 가치창출을 추구하는 스마트사회로 진화하고 있다. 스마트사회는 스마트 IT기술을 기반으로 모바일을 융합시켜 새로운 업무형태와 생활양식의 변화를 초래하고 있다. 본 연구의 목적은 스마트사회의 IT 트렌드를 중심으로 환경변화와 파생되는 정보보호위협을 분석하고 해결방안을 제시함으로써 다가오는 스마트사회를 보다 안전하고 신뢰성 있는 사회로 정착시키는데 도움을 주고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.343-345
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2018
전력 발전사들은 해안을 중심으로 운영되고 있는데, 이는 발전하는 과정에서 회전기기 터빈과 발전기 열을 냉각시키기 위해 해수를 사용한 후, 발생한 온배수는 해안으로 방출되고 있다. 양식장에는 수온 관리를 하는데 큰 비용이 발생하기 때문에 수열에너지를 공급하는데는 경제적으로 매우 중요하다. 따라서 효율적인 스마트 양식장을 운용하기 위해서는 발전소에서 폐수로 방출되는 온배수 에너지원을 재생에너지로 활용하여 이 열을 저장하고 양식수조에 공급하는 온배수 히트펌프의 수온 제어시스템과 양식수조의 최적화 설계를 위하여 새로운 형태의 육상수조 양식구조와 수질과 수온을 제어하는 IoT(Internet of Things)기반의 스마트 양식장이 필요하다.
This study investigated the changes in water quality parameters and microbial colonies when ozone was applied to a semi-recirculating aquaculture system (semi-RAS) for the olive flounder Paralichthys olivaceus (500 g in average weight). Concentrations of ozone-produced oxidants (OPO) in rearing tanks were maintained at 0, 0.014, 0.025 mg/L as Cl2 for 26 days. Except total ammonia nitrogen, nitrite nitrogen, nitrate nitrogen, phosphate phosphorus, chemical oxygen demand, and total suspended solids decreased significantly with increasing OPO concentration in daily and weekly monitoring (P<0.05). Colony forming unit (CFU) counts of heterotrophic marine bacteria decreased in an OPO concentration-dependent manner. Overall reduction rates of microbial colonies in the treatments were 80% higher than those of the control (P<0.05). During the experiment, the OPO concentration-driven ozonation was reliably practiced without any adverse effects on the animals cultured in semi-RAS. Considering the biohazard, operating cost, and stability of ozonation, an OPO concentration of 0.014 mg/L would be sufficient to control water quality parameters and microbial colonies in a semi-RAS.
Currently, the domestic aquaculture industry is pursuing smartization, but it is still proceeding with human subjective judgment in many processes in the aquaculture stage. The prerequisite for the smart aquaculture industry is to effectively grasp the condition of fish in the farm. If real-time monitoring is possible by identifying the number of fish populations, size, pathways, and speed of movement, various forms of automation such as automatic feed supply and disease determination can be carried out. In this study, we proposed an algorithm to identify the state of fish in real time using underwater video data. The fish detection performance was compared and evaluated by applying the latest deep learning-based object detection models, and an algorithm was proposed to measure fish object identification, path tracking, and moving speed in continuous image frames in the video using the fish detection results. The proposed algorithm showed 92% object detection performance (based on F1-score), and it was confirmed that it effectively tracks a large number of fish objects in real time on the actual test video. It is expected that the algorithm proposed in this paper can be effectively used in various smart farming technologies such as automatic feed feeding and fish disease prediction in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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