최근 들어 농업생산기술 분야에서는 정밀농업이라는 용어 가 자주 등장하고 있으며 내용의 다양성에 기인하여 정밀농업(precision farming, precision agriculture), 처방농업(prescription farming), 국지 적 농업(site-specific filming, farming-by-the-fpot), 변량형 농업(variable rate agriculture)등의 여러 가지 명칭으로 불리고 있다. 현재 서구에서 새로운 농업의 표준이 되어 가고 있는 정밀농업의 근 특징은 기존 농업이 거시적, 통계적 접근방법임에 비교하여 미시적, 변량적 접근방법에 기초한다는 것이다.(중략)
근래 들어 농업생산기술분야에서 변량적 포장 작물관리를 의미하는 정밀농업이라는 단어가 자주 등장한다. 정밀농업은 80년대 초반 미국에서 시작된 농법으로 정밀농업(precision farming or precision agriculture), 처방농업(prescription farming), 국부 특성에 맞는 작물관리(site-specific farming/management), 변량형 농업(variable rate agriculture) 등의 다양한 명칭으로 불리운다. 정밀농업의 중심과제는 포장내의 변이(variation), 즉, 토양의 이ㆍ화학 특성과 작물의 생육ㆍ수량에 나타나는 포장내의 불균형을 어떻게 평가하고 이를 기준으로 하여 어떻게 포장ㆍ작물관리를 수행하는가 하는 점이다. (중략)
정밀농업의 기본개념은, 작물 생육상태를 포함한 포장정보가 위치마다 다르므로 포장정보에 따라 위치별로 적합한 농자재 투입과 생육관리를 통하여 수확량은 극대화하면서도 불필요한 농자재의 투입을 최소화해서 농자재 낭비와 환경오염을 줄이는 것이다. 이러한 정밀농업을 위해서는 무엇보다도 다양한 위치별 포장정보를 정확하고 빠르게 수집하는 기술이 선행되어야 한다 포장정보는 일반적으로 비교적 장기간에 걸쳐 변화가 일어나는 정보와 단기간에 변화가 일어나는 정보 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 장기간에 걸쳐 변화가 일어나는 정보는 포장의 크기 및 형태, 진입로, 수로, 토성, 토양 유기물 함량 등이고, 단기간에 변화가 일어나는 정보는 병충해, 성장중인 작물의 건강상태 등을 예로 들 수 있다. 이러한 정보 중 단기간에 변화가 일어나는 정보는 빠른 시간 내에 적절한 처리를 해 주어야만 수확량 및 수확된 곡물의 질에 미치는 나쁜 영향을 최소화할 수 있으며, 실시간으로 분석이 되어야만 작업기를 이용한 정밀한 포장관리가 가능하다. (중략)
본 연구는 드론에 다분광카메라와 열화상카메라를 장착하여 농작물의 건강 상태를 예측할 수 있는 식생지수(NDVI)를 획득하고 분석하는 정밀농업 기술을 실증하는 것에 대해 다룬다. 다분광카메라는 농작물의 반사율을 측정하여 식생지수를 계산하고, 열화상카메라는 작물의 온도 변화를 감지하여 수분 스트레스와 건강 상태를 평가한다. 이 연구를 통해 수집된 데이터는 농업 생산성을 높이고 화학 비료 및 농약 사용을 최적화할 수 있어 추후 사물 인식기술과 접목 하면 정밀농업 기술이 미래 농업의 지속 가능성을 향상하는 중요한 대안 기술로 자리 잡을 수 있음을 보여준다.
정보화 농업기술의 발전에 따라 효율적인 농작물의 관리와 농작업의 기계적 제어를 위하여 위치정보의 필요성이 점차 증가하고 있다. 1990년대 말부터 위치정보를 기반으로 한 정밀농업 기술의 확산에 따라 측위시스템을 탑재한 농작업기의 생산과 보급이 급속히 늘어나고 있다. 미국의 경우, 생산 콤바인의 70%가 GPS(Global Positioning System)를 장착하여 출하되고 있다. GPS의 경우 정밀도에 따라 수 십만 원에서 수천만 원에 이르기까지 가격의 편차가 매우 심하며 구미의 경우 약 1m이내의 측위 오차범위를 갖는 수백 만원 정도의 수신기를 농기계에 탑재하여 이온하고 있다. (중략)
본 연구에서는 정밀농업 구현을 위해 필수 불가결의 요소인 데이터베이스 구축의 필요성에 착안하여 공간 및 속성 데이터 구축 알고리즘의 설계와 데이터베이스를 구성하는 테이블의 스키마 설계를 통해 공간 및 비공간 데이터를 구축하고 구축된 데이터베이스와의 통신을 통해 농작업 기계의 위치에 따른 토양 속성값을 추출해 내는 과정을 보임으로써 의사결정 지원시스템으로서의 기능을 시뮬레이션을 통해 제시하였다. 연구에 사용된 공간 및 비공간 데이터 구축에 있어서의 수작업은 작업자로 하여금 노동 소모적인 작업을 요구하므로 차후의 연구에 있어 보다 자동화되고 개선된 알고리즘의 개발이 요구된다. 또한 구축되어야 하는 경작지의 규모가 커지고 비공간 데이터의 양이 많아지게 되면 데이터베이스내의 검색 성능 향상에 대한 고찰 또한 병행되어야 할 것으로 판단된다.
Internet of Media Things (IoMT)는 Internet of Things (IoT) 기술을 기반으로 미디어 기반 제어를 지원하고자 하는 표준으로 진행되고 있으며, 다양한 미디어 관련 기기를 크게 네 종류의 카테고리로 구분하여 미디어 기반 서비스를 제공하기 위한 인터페이스 표준을 정의하고 있다. 또한 미디어 기반 서비스 제공을 위한 다양한 유즈 케이스를 제공하고 있으며 이는 서비스 구성 및 활용에 대한 레퍼런스로 제공되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 IoMT 기술을 활용하여 정밀 농업 서비스를 제공하는 구성 기술을 제안한다. 정밀 농업 기술은 영상을 포함한 센서 기술들을 사용하여 농업 환경을 분석하고 이를 기반으로 사용자에게 의사결정을 지원하는 도구로 제시되고 있으며, 기존 온도 습도 등 센서 기반의 환경으로부터 영상 정보를 포함한 분석 기술을 활용하는 형상으로 확장되고 있다. 이는 기존의 IoT 기술에 대한 미디어 기술의 접목이 반드시 요구되는 부분으로, 정밀 농업을 위한 분석 기술의 활용에 대한 IoMT 기술의 새로운 사용 시나리오를 제시할 수 있다. 본 논문에서는 딸기 작물을 대상으로 스마트팜에서의 영상 정보를 활용한 분석 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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