• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.258-264
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• 2022

The smart farm for livestock, in which information and communication technology (ICT) is combined with livestock farm, is mostly based on the cloud computing paradigm. A cloud-based smart livestock farm has disadvantages such as increased response time, burden on cloud resource caused by the increased number of IoT sensors, traffic burden on the network, and lack of failure resilience mechanisms through collaboration with adjacent IoT devices. In this paper, with these problems in mind, we propose an IoT collaboration system based on edge computing. By using the relatively limited computing resources of the edge device to share the cloud's web server function, we aim to reduce the cloud's resources needed and improve response time to user requests. In addition, through the heartbeat-based failure recovery mechanism, IoT device failures were detected and appropriate measures were taken.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.505-507
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• 2021

Image recognition technology is a technology that recognizes an image object by using the generated feature descriptor and generates object feature points and feature descriptors that can compensate for the shape of the object to be recognized based on artificial intelligence technology, environmental changes around the object, and the deterioration of recognition ability by object rotation. The purpose of the present invention is to implement a power management framework required to increase profits and minimize damage to livestock farmers by preventing accidents that may occur due to the improvement of efficiency of the use of livestock house power and overloading of electricity by integrating and managing a power fire management device installed for analyzing a complex environment of power consumption and fire occurrence in a smart safety livestock house, and to develop and disseminate a safe and optimized intelligent smart safety livestock house.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.3
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• pp.88-94
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• 2019

Livestock disease is a very important issue in the livestock industry because if livestock disease is not responded quickly enough, its damage can be devastating. To solve the issues involving the occurrence of livestock disease, it is necessary to diagnose in advance the status of livestock disease and develop systematic and scientific livestock feeding technologies. However, there is a lack of domestic studies on such technologies in Korea. This paper, therefore, proposes Livestock Disease Forecasting and Livestock Farm Integrated Control System using Cloud Computing to quickly manage livestock disease. The proposed system collects a variety of livestock data from wireless sensor networks and application. Moreover, it saves and manages the data with the use of the column-oriented database Hadoop HBase, a column-oriented database management system. This provides livestock disease forecasting and livestock farm integrated controlling service through MapReduce Model-based parallel data processing. Lastly, it also provides REST-based web service so that users can receive the service on various platforms, such as PCs or mobile devices.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.28-29
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• 2020

최근 들어 정부의 적극적인 지원책에 힘입어 전통적인 축산농장의 환경을 스마트 축사로 개선하는 사업이 다양하게 추진되고 있다. 이에 축산농장의 스마트화를 위해 다양한 축산용 ICT 기기들이 개발되어 도입되고 있고, 클라우드기반의 인터넷환경까지 연결되고 있으나, 이러한 ICT 기기들을 사용하여 스마트 축사를 구축하고 운영하는데, 편의성 측면에서나 효율성 측면에서 어려움을 겪는 경우가 다수 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 축산 현장에서 사용자의 편의성 측면을 고려하여 축산현장 정보를 기록하는 스마트 블랙박스 시스템을 개발하고, 효율성을 고려하여 이 시스템을 위한 지능형 시스템 관제 플랫폼을 개발하였다. 그리고 현장상황에서 실증평가를 통해 축산 인들이 현장에서 축산 ICT 기기를 쉽고, 안전하게 운영하도록 하도록 사용자 환경을 구축하였다. 본 논문에서는 개발된 스마트 축산 ICT 블랙박스 시스템(Smart.Dx)과 IoT센서 수집용 게이트웨이(Smart.Dn), 그리고 클라우드 데이터 분석 솔루션(Smart.Center)을 기술한다. 이 연구내용은 또한 축산업에 종사하는 고령자나 스마트폰 환경에 익숙하지 않은 사용자 환경 특성을 고려하여, 유니버셜 디자인의 7대 원칙을 지원하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.563-566
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• 2017

In order to prevent livestock diseases and produce the high quality livestock products in the livestock industry, it is necessary to manage the conditions of the livestock farms in the optimal condition. Therefore, these days the research on livestock growth models that analyze the factors of the air environment, the breeding environment, and the numerical rules of livestock in vivo is being carried out to improve and manage the environment in which livestock are kept. However, conventional models of growth are not sufficient to support the decision-making to control complex environment in pen by analyzing and interpreting air environment and breeding environment in a complex way. In this paper, we propose a method to control the complex environment in pen by using artificial neural network model based on biological information, air environment, breeding environment and production information.

• Monthly Duck's Village
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• s.236
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• pp.6-13
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• 2023

고병원성 AI 발생에 따른 일방적인 사육제한 등 정부의 각종 방역조치들로 인해 오리의 수급불균형이 반복되고 있는 상황이다. 이 같은 상황들이 오리고기의 생산량 및 오리농가들의 소득감소로 이어지며 오리산업의 후퇴를 초래하고 있다. 특히 오리농가들이 전남지역에 많이 분포돼 있는 만큼 더불어민주당 신정훈 의원(전남 나주·화순)은 이러한 오리농가들의 고충을 덜어내고자 지난 16일 국회의원회관 제8간담회실에서 '과학적인 방역을 위한 스마 트형 오리축사 전환 모색'을 주제로 토론회를 열었다. 신정훈 의원 주최, 한국오리협회·오리자조금관리위원회와 축산신문 공동 주관으로 개최돼 산·학·연 전문가들이 보다 근본적인 AI 방역 대책 마련을 위해 머리를 맞댄 이날 좌담회 내용을 지상중계한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.285-286
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• 2021

With the recent development of Internet of Things (IoT) technology, smartization technology is expanding to the fields of agriculture, livestock, and fisheries, and smartization is in progress. In this smart technology, the most important thing is how to measure the data in the field and transmit it to the management system. Currently, the sensors used in the construction of smart farms and other livestock houses and farms are measuring and monitoring smart farms and other environmental conditions through various sensors such as temperature, humidity, CO gas, CO2, hydrogen, and O2. The communication method between these sensors and the HMI (Human Machine Interface) module that controls and manages the smart farm is still mainly using the RS-485-based modbus-RTU method. In this paper, we intend to design the MCU module for HMI so that various sensor modules can be connected to manage data through the RS-485-based Modbus method so that the sensor data required for smart farm construction can be managed by the HMI module.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.48 no.2
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• pp.124-127
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• 2016

ICT 융복합 사업이 양돈에 이어 양계, 낙농분야로 확대되면서 이 분야에 대한 관심도가 높아지고 있다. ICT 융복합은 환경, 사양, 경영분야에 모두 적용되고 있으며, 이를 원하는 농가에 대해서는 ICT 융복합 장비를 정부에서 지원하는 사업이다. 이미 양돈 분야에서는 활성화가 이루어져 일부 지자체에서는 신청이 넘쳐나는 곳도 있을 정도로 농가들의 인식이 상당히 높아지고 있다. 환경관리에 있어서는 축사내부(온도, 습도, 정전, 화재), 외부(온도, 습도, 풍향, 풍속), CCTV 등의 정보수집 및 원격 모니터링이 이루어지게 되며, 사양관리는 사료빈 관리, 출하선별기, 자동급이기, 음수관리기, 기후변화에 따른 환경관리 등의 제어를 통한 사양관리가 이루어지며, 경영관리에 있어서는 생산관리, 경영관리, 출하관리 등을 통한 경영계획 수입 및 분석이 이루어지게 된다. 본고는 충남 청양군 장평리에 ICT융복합 스마트팜을 실현하고 있는 두꺼비농장(대표 박필수)을 찾아 ICT 종합관리시스템 적용사례를 들어보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.487-489
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• 2022

농축산업계는 현재 고효율의 자동화 시스템을 구축하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 가축들에 대한 실시간 건강 관리 시스템 구현을 위해 딥러닝, 인공지능 기술들을 활용한 스마트 축사개발에 박차를 가하고 있다. 가축들의 건강은 수익과 직결되는 것은 물론, 사람의 건강까지 위협할 수 있기 때문에 철저한 관리가 필요한 실정이나 여러 기술적 어려움에 부딪히고 있다. 본 연구소는 이를 해결하기 위해 다양한 변수들을 설정, 수집하여 가축들의 건강을 관측하는 기술을 개발하고 있다. 이 논문에서는 악조건에서 수집된 데이터로 우리 내 돼지를 Tracking 한 실험 결과를 소개하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.12
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• pp.1611-1617
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• 2018

The body temperature of livestock is directly related to the health of livestock such that it changes immediately when there exists health problem. Accordingly, the monitoring of livestock's temperature is one of most important tasks in farm management. However, the temperature of livestock is usually measured using skin-attached sensor which is significantly affected by the outside temperature and the condition of attachment which results in the inaccurate measurement of temperature. Herein we have proposed new scheme which estimates the body core temperature of cow based on measured data from neck-attached smart sensor. Especially, we have considered both schemes which estimate the exact temperature and which detect the unusually high temperature based on machine learning. We have found that the occurrence of high temperature can be detected accurately. The proposed scheme can be used in monitoring of health condition of cow and improving the efficiency of farm management.