• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.415-416
• /
• 2019

본 연구에서는 수산 양식에 커다란 영향을 미치는 수질 환경 데이터를 자동으로 센싱 수집하고, 지능적으로 수질 환경 데이터를 분석하기위하여 양식장의 수질환경을 효율적으로 관리하고, 양식장 연료비를 최소화할 수 있는 스마트 아쿠아 양식장 통합관제 모니터링 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.178-180
• /
• 2021

본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.763-770
• /
• 2024

현재 해수를 이용하는 육상 양식장에서는 실시간 수질 모니터링 및 시설 자동화 시스템, 용존산소 자동 공급장치 등 다양한 장비를 도입하여 사용하고 있다. 또한 양식장의 다양한 장비에서 수집되는 데이터는 수질 환경, 시설 운영, 작업장 영상정보 등 정형, 비정형 형태의 빅데이터를 생산한다. 양식장 운영 환경에서 생산되는 빅데이터는 운영 및 생산 효율 개선을 목표로 다양한 방법을 개발하고 적용을 시도하고 있다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 생산되는 빅데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목표로, 양식장 빅데이터 분석 시스템에서 활용이 가능한 데이터 시각화 프로세스를 제시하고 빅데이터 시각화 도구를 개발하고 결과를 비교한다. 그리고 시계열 특성을 가지는 빅데이터의 비교 및 탐색이 직관적인 시각화 모델을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1379-1386
• /
• 2018

양식장에서 사용되는 기존의 수중 카메라는 제한된 구역만 촬영할 수 있으며, 수중 오염으로 인해 훼손되기 쉽다. 또한 양식장 그물망에 사료 공급에 따른 잉여 찌꺼기가 퇴적되어 양식장을 오염시키는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 양식장 수중 모니터링과 그물망 청소를 위한 수중 드론을 제안한다. 수중 드론을 이용한다면 수중 영상 촬영, 모니터링과 양식장 그물망 청소가 가능하다. 이를 활용하면 양식장 환경 변화를 감지해 데이터를 수집할 수 있고 그 데이터를 기반으로 양식장 내에서 발생하는 변화에 대응할 수 있다. 더불어 통합관제 시스템을 구축하게 되면 이를 통해 효율적이고 안정적인 스마트 양식장 구축이 가능할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.711-713
• /
• 2019

본 논문은 기존의 단순 감지 센서형 양식장 관리 시스템을 벗어나기 위해 IoT와 AI기술을 이용한 무인 양식장 관리 시스템 개발에 관한 것이다. 국내 양식장 상황에 맞는 유해 조류와 한국형 어선 이미지를 학습시켜 실시간 카메라 영상을 통해 유해 및 무해 물체를 판단하도록 하였으며 이에 따라 적절한 퇴치 기능을 수행하도록 하였다. 또한 현존하는 양식장 관리 시스템이 환경 관리 시스템과 감시 및 퇴치 시스템으로 이분화 된 경향을 보여 하나로 통합하는 과정의 필요성이 대두되었다. 따라서 감시 및 퇴치 기능 수행뿐만 아니라 양식장 내 환경 데이터를 실시간으로 받아오고 사용자가 단말기를 통해 양식장 상황을 확인 및 관리가 가능하도록 구현하고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.743-754
• /
• 2022

본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.

• 한국식품저장유통학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.459-471
• /
• 2023

뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.205-208
• /
• 2023

양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.957-968
• /
• 2021

육상 양식장 수질 모니터링 시스템의 데이터 신뢰도 향상 및 효율적 시스템 운영을 위하여 현재 시험 운영중인 육상 해수 양식장과 해양환경정보망(완도조위관측소)의 수질 데이터를 비교 분석한다. 또한 수질 모니터링 시스템의 데이터 오류를 제거하고, 측정 데이터의 신뢰도를 높이는 방법으로 데이터 유효성 검증, 데이터 범위 필터, 데이터 변위 검사를 적용하여 비교 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.37-45
• /
• 2023

4차 산업혁명에 맞춰 스마트팩토리 구축을 위한 설비보전 기술들이 관심을 받으며 고도화되고 있다. 또한 스마트팩토리에 이어 스마트팜, 스마트 양식장에도 기술이 접목되고 있다. 그중에서도 순환여과식 양식장의 경우는 수조의 안정적인 수질 환경을 위해 물을 순환하는 펌프 모터가 존재한다. 순환여과식 양식장 펌프 모터 보전 활동은 예방 정비와 진동센서에서 취득된 데이터를 기반으로 수행한다. 예방정비는 사전계획 이전에 일어나는 이상에 대해서는 대처할 수 없으며 진동센서는 외부 환경에 영향을 받는다. 본 논문에서는 소음, 온도, 진동센서에 비해 외부 환경의 영향을 적게 받는 전류 센서를 통해 수집된 데이터를 기반으로 펌프 모터 이상 감지에 있어 Python 오픈소스인 ADTK를 활용하는 이상 감지 알고리즘을 제안한다.