• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.25 no.11
• /
• pp.1-8
• /
• 2020

In this paper, we proposed a smart greenhouse system that can easily grow plants indoors without professional knowledge by using the criteria of factors affected by common plants (temperature, humidity, soil humidity), and implemented a system that can check the greenhouse state in real time and control the device remotely through mobile applications. Based on Raspberry pie and Arduino, the system measures the state of greenhouse in real time through sensors and automatically controls the device. After growing and experimenting with plants in a greenhouse for a certain period of time, it was confirmed that the environment suitable for each plant was maintained. Therefore, the smart greenhouse system in this paper is expected to improve plant cultivation efficiency and user convenience and also increase beginners' access to plants.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2002.02a
• /
• pp.192-197
• /
• 2002

1. 실시간 모니터링 -온실 내부환경의 계측장치로 모듈화된 단일 칩 마이크로프로세서를 이용한 하우스 모니터를 개발하였다. 개발된 다수의 하우스 모니터는 RS-485통신을 이용하여 개발된 프로토콜을 통하여 그룹 모니터와 통신하면서 계측 데이터를 전송하였고 안정된 계측 성능을 보였다. 또한 그룹 모니터는 하우스모니터로부터 수신한 데이터를 인터넷 환경 TCP/IP 통신에 의해 서버에 정보를 전송하고 데이터베이스 서버에 저장할 수 있었다. 2. 클라이언트 서버 모델 -클라이언트 모니터를 통하여 허용된 사용자들은 해당 온실의 상황을 원격지에서 파악할 수 있는 있었다. 또한 분산환경 기술을 이용하여 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에서 데이터 셋을 가져와 과거 재배 사례 등을 조회 및 이용 가능하였다. 이는 전문가에게 접근을 허용함으로써 재배에 관한 지원이 가능하도록 하였다. 데이터 베이스 시스템으로 연계하여 온실환경 정보를 분석하는 것이 가능하였다. 3. 기대효과 및 나아가야 할 방향 -개발된 시스템을 식물 공장 내 작물의 재배환경을 데이터베이스화하여 재배사례 데이터베이스를 형성하고 작물이 가장 잘 자라는 최적 재배 환경을 연구하여 고품질의 작물 재배에 이용될 수 있다. 또한 식물공장의 운전실적, 환경 조건, 환경 조절비용 등의 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 예상되며 각 환경인자들과의 관계를 구명하는데 도움을 줄 것이다. 축적된 작물의 재배 사례 데이터베이스를 이용하여 작물 특성 및 재배 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. 제어 장치들의 운영실적을 분석함으로써 제어 시스템의 효율적이고 경제적인 제어가 가능하도록 할 수 있을 것이다. 이들이 모두 완성되면 전문가 및 전문가 시스템으로부터 지원을 받는 지능형 식물공장이 가능할 것이다. 본 연구에서 개발한 계측 모듈 및 데이터베이스 시스템은 실제 농가에 설치된 전용선을 이용하여 실증 실험을 통해 수정·보완하여야 할 것이다. 또한 시설원예분야에서 있어서 통신체계에 대한 표준화 연구가 수행되어 앞으로 개발될 다른 시스템들과의 호환성을 갖도록 해야 할 것이다. 앞으로 온실의 경영 및 관리 데이터베이스를 개발하여 첨단온실의 통합 관리 및 정보 시스템을 구축하여야 할 것이다. 또한, 시설원예의 환경 설계의 기준을 적용할 수 있도록 하여야 할 것이다.

• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.10-14
• /
• 2001

The cooling effect of a fog cooling system has a close relationship to air flow and relative humidity in the greenhouse. From the VETH chart for cooling design, a cooling efficiency can be improved by means of increasing the air exchange rate and the amount of sprayed water. In the no shading experimental greenhouse by time control, when average air exchange rate was 0.77 times.min$^{-1}$ and spray water amount was 2,009g, inside temperature of the greenhouse was 31$^{\circ}C$ that was almost close to outside temperature and cooling efficiency was 82%. When average air exchange rate was close to temperature of the greenhouse that was no cooling and 70% shading greenhouse environment. When average air exchange rate was 2.59times.min$^{-1}$ , spray water amount was 2,009g and shading rate was 70%, inside relative humidity of the greenhouse was increased was 2,009 g and shading rate was 70%, inside relative humidity of the greenhouse was increased, but temperature was not decreased. When average air exchange rate was 2.33 times.min$^{-1}$ and spray water amount was 2,009g, inside temperature was 31.4 and at that time maximum wind speed at the air inlet of greenhouse was 1.9m.s$^{-1}$ . Since time controller sprayed amount of constant water at a given interval, some of sprayed water remained not to be evaporated, which increased relative humidity and decreased cooling efficiency. Because the shading screen prevented air flow in the greenhouse, it also caused the evaporation efficiency to be decreased. In order to increase cooling efficiency, it was necessary to study on controling by relative humidity and air circulation in the greenhouse.

• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.72-81
• /
• 1994

최근, 원예시설의 자재의 규격화 및 국내상황에 적합한 원예시설의 설치를 위하여 구조안전기준 등을 포함한 일련의 체계적인 원예시설의 연구가 진행 중에 있고, 그 결과의 파생효과로써 최근 일부 온실의 시공시에 국내상화에 적합한 합리적인 구조설계가 정착되어 가고 있는 실정이다. 그러나 대부분의 온실설계에서 환경제어장치 정도의 언급 이외에는 환경설계 및 환경제어에 관련된 내용을 설계에 적용하는 예는 거의 없기 때문에 부가가치가 높은 생산시설의 설치에 따른 비효율적인 운용이 우려된다.(중략)

• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.42-49
• /
• 2001

This study was carried out to develop a fuzzy control technique of ventilation window for controlling a temperature in a greenhouse. To reduce the fuzzy variables, the inside air temperature shop was taken as one of fuzzy variables, because the inside air temperature variation of a greenhouse by ventilation at the same window aperture is affected by difference between inside and outside air temperature, outside wind speed and the wind direction. Therefore, the antecedent variables for fuzzy algorithm were used the control error and its slop, which was same value as the inside air temperature slop during the control period, and the conclusion variable was used the window aperture opening rate. Through the basic and applicative control experiment with the control period of 3 minutes the optimum ranges of fuzzy variables were decided. The control error and its slop were taken as 3 and 1.5 times compared with target error in steady state, and the window opening rate were taken as 30% of full size of the window aperture. To evaluate the developed fuzzy algorithm in which the optimized 19 rules of fuzzy production were used, the performances of fuzzy control and PID control were compared. The temperature control errors by the fuzzy control and PID control were lower than 1.3$^{\circ}C$ and 2.2$^{\circ}C$ respectively. The accumulated operating size of the window, the number of operating and the number of inverse operating for the fuzzy control were 0.4 times, 0.5 times and 0.3 times of those compared with the PID control. Therefore, the fuzzy control can operating the window more smooth and reduce the operating energy by 1/2 times of PID control.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
• /
• 1999.11a
• /
• pp.118-121
• /
• 1999

환기는 온실내 미기상에 중요한 영향을 미치는 물리적 과정임에도 불구하고 이에 대한 연구는 아직까지 빈약해 왔다. 환기는 온실내의 온도, 습도 그리고 이산화탄소 등의 가스농도를 최적으로 제어하기 위한 수단으로 사용되어진다(Bailey, 1988). 강제환기시스템은 대부분의 온실에서 그 사용이 보편화되지 못하였으므로, 일반적으로 자연환기가 원예시설의 공기교환을 위한 유일한 수단이 되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.493-496
• /
• 2017

본 논문은 딸기 재배 시설에서의 이루어지고 있는 온실 환경에서 생장 관리 기술의 생장 상태 및 환경 변화를 인지하는 과정에서 수집되는 환경데이터와 제어장치 간의 상관관계를 비교 및 분석하고, 이를 통해 전력소비량에 대한 에너지효율을 높이면서 최적의 생장 환경을 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 딸기 재배 시설의 품질 향상 및 생산량 증대를 지원하는 온실 생장 환경 모니터링 시스템 개발에 대한 연구이다. 향후에는 다양한 환경데이터와 제어장치 간의 상관관계의 정밀 분석을 통해 온실환경제어 시스템을 개선할 수 있는 연구가 될 것으로 기대된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.129-134
• /
• 2018

Recently, the artificial neural network (ANN) model is a promising technique in the prediction, numerical control, robot control and pattern recognition. We predicted the outside temperature of greenhouse using ANN and utilized the model in greenhouse control. The performance of ANN model was evaluated and compared with multiple regression model(MRM) and support vector machine (SVM) model. The 10-fold cross validation was used as the evaluation method. In order to improve the prediction performance, the data reduction was performed by correlation analysis and new factor were extracted from measured data to improve the reliability of training data. The backpropagation algorithm was used for constructing ANN, multiple regression model was constructed by M5 method. And SVM model was constructed by epsilon-SVM method. As the result showed that the RMSE (Root Mean Squared Error) value of ANN, MRM and SVM were 0.9256, 1.8503 and 7.5521 respectively. In addition, by applying the prediction model to greenhouse heating load calculation, it can increase the income by reducing the energy cost in the greenhouse. The heating load of the experimented greenhouse was 3326.4kcal/h and the fuel consumption was estimated to be 453.8L as the total heating time is $10000^{\circ}C/h$. Therefore, data mining technology of ANN can be applied to various agricultural fields such as precise greenhouse control, cultivation techniques, and harvest prediction, thereby contributing to the development of smart agriculture.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.1135-1138
• /
• 2001

본 논문에서는 클라이언트/서버 환경에서의 온실 환경 자원을 원격지에서 제어하는 실시간 모니터링 방법을 제안하고 구현하였다. 자바의 JApplet과 자바의 경량 컴포넌트로 구현된 본 시스템은 웹을 사용하여 관리자의 인증을 거친 후 직접적으로 제어를 담당하는 서버에게 제어 명령을 하게 된다. 제어 서버는 자바 확장 팩키지 JFC와 Commutation API를 이용하였고, 클라이언트는 JApplet과 JFC를 이용하였으며 서버는 IIS 5.0과 ASP를 이용하여 웹 서비스를 한다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.749-756
• /
• 2018

In this study, we developed a prediction model for greenhouse control using machine learning technique. The prediction model was developed using measured data (2016) on greenhouse in the Protected Horticulture Research Institute. In order to improve the predictive performance of model and to ensure the reliability of data, the dimension of the data was reduced by correlation analysis. The dataset were divided into spring, summer, autumn, and winter considering the seasonal characteristics. An artificial neural network, recurrent neural network, and multiple regression model were constructed as a machine leaning based prediction model and evaluated by comparative analysis with real dataset. As a result, ANN showed good performance in selected dataset, while MRM showed good performance in full dataset.