In this paper, we propose the Agricultural Environment Monitoring System based on Sensor Network which can collect information of crop cultivation environment and monitor it in real-time by using various environment sensors. Existing wireless sensor nodes, based on the sensor network, require extra conversion/control module depending on the characteristics. To solve this problem, we developed an integrated sensor module which can integrate various kinds of sensors used to obtain the necessary information for the area under crop cultivation. In addition, we developed sensor networks monitoring system which is suitable for an integrated sensor module. To verify the operating status of the proposed system, an integrated sensor node is installed in the test environment so that it can sense information of the environment and monitor it in real-time.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.402-402
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2020
대청호는 1998년 조류경보제 도입 이후 1999년과 2014년을 제외하고 매년 조류 경보가 발령되었으며 2001년 조류 경보 '대발생'이 발령된 후 2017년 가장 높은 조류 발생 수치를 기록하였다. 상시 조류 발생 지역인 대청호 내 녹조를 제어하기 위해 비점오염원 발생원을 기준으로 우선관리지역을 선정하고, 각 지역의 특성을 반영한 관리대책을 제안하였다. 우선관리지역 선정을 위해 대청호 유역 내 오염총량 소유역을 기준으로 각 소유역의 농업 비점오염원의 발생부하량을 산정하고 유출을 고려한 가중치를 추가하였다. 본 연구에서는 농업 비점오염원을 크게 토지계 비점오염원과 축산계 비점오염원으로 분류하였으며, 토지계 농업비점오염원은 논, 밭, 과수원 지역으로 정의하였다. 발생부하량의 산정은 오염총량관리 기술지침(2019, 국립환경과학원)을 기준으로 하였으며, 토지계 발생부하량 산정을 위한 토지계 정보원으로 환경부에서 제작 및 배포하는 세분류 토지피복도를 축산계 발생부하량 산정을 위한 축산 두수는 2017년 기준 전국오염원조사 내 축산두수를 이용하였다. 토지계 비점오염원의 하천까지 유출을 반영하기 위해 각 소유역별 평균 경사도를 가중치로 이용하였으며, 축산계 비점오염원은 오염물질이 발생한 후 하천까지의 평균 유출 정도를 확인하여 가중치로 반영하였다. 실제 하천에 미치는 영향이 높은 지역에 대한 우선적인 관리를 위해 하천수 수질측정망에서 측정한 수질 데이터와의 비교를 통하여 최종 우선관리지역을 보청A03, 보청A05, 금본F14, 금본F22 소유역으로 선정하였다. 각 소유역에 대한 수질 관리목표를 확인하였으며, 지역의 특성을 분석하여 토지계 및 축산계 비점오염원에 대한 적절한 관리대책을 제안하였다. 본 연구에서 사용한 수질 측정망 데이터가 각 소유역보다 적게 분포하여 소유역에서 발생한 비점오염물질이 하천에 미치는 영향을 직접 파악하는데 한계가 있었다. 또한, 축산계의 경우 발생한 비점오염물질이 모두 하천으로 유입되지 않으며, 축산계 비점오염원의 배출경로를 파악하는데 어려움이 있다는 한계를 가진다. 본 연구의 한계를 바탕으로 농림축산식품부 및 축협 등에서 구축하는 사육두수의 데이터를 이용하는 방법론 등의 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.5
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pp.479-485
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2013
In this paper, we propose a smart farming system using the visible light communication based on the software defined radio (SDR) technology and the conventional RF radio. The proposed system can continuously monitor growth environments of the LED plant factory and automatically control the LED plant factory to keep optimal growth environments. Furthermore, by creating a database from various growth factors, the LED plant factory can be efficiently managed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1254-1262
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2021
Recently, the agricultural environment in Korea is rapidly changing due to the aging and decline of the agricultural population, and in order to solve these problems, it is urgently required to improve the agricultural productivity and reduce the labor force. To solve this problem, a smart farm fused with ICT technology is being proposed as an alternative. In Korea, smart farms are currently mainly used in greenhouses. In this paper, this smart farm technology is to be applied to the cultivation of sprouted ginseng. To this end, we use seedlings (about 1.0g) to grow a solid medium and bed for cultivating sprouted ginseng, a fresh ginseng that is produced in a short period of time (2~3 months) with a clean environment management technology that does not use chemical pesticides and hydroponics in a greenhouse developed. In addition, an IoT-based growth environment management system was developed to monitor the growth process of sprouted ginseng in such an environment and to control driving devices.
Under the influence of the Fourth Industrial Revolution, there are many tries to promote productivity enhancement and competitiveness by adapting smart farm technology that converges ICT technologies in agriculture. This smart farming technology is emerging as a new paradigm for future growth in agriculture. The development of real-time cultivation environment monitoring and automatic control system is needed to implement smart farm. Furthermore, the development of intelligent system that manages cultivation environment using monitoring data of the growth of crops is required. In this paper, a fast and efficient development method for implementing a cloud-based smart farm management system using a highly compatible and scalable web platform is proposed. It was verified that the proposed method using the web platform is effective and stable system implementation through the operation of the actual implementation system.
LED 조명은 고효율화와 고출력화에 따라 실내조명, 경관조명, 가로등조명 등 생활조명산업에서 급속히 적용되고 있으며, 초박형 소형 경량화, 장수명, 수십 마이크로 초 단위의 고속응답 속도, 광색의 시인성 및 재현성 등이 우수하여 IT, BT, NT기술과 융합되어 의료, 농업, 환경, 디스플레이, 정보가전 등의 넓은 응용 분야로 확대되고 있어, LED 디밍제어 기술을 적용하여 다양한 분야에서의 활용에 필요한 성능요건을 만족시킬 수 있다. 본 논문에서는 LED 조명의 밝기조절을 위한 제어방식을 Buck 컨버터를 활용한 정전류 구동방식을 적용하여 제어회로를 보다 단순화하고, 전용 IC를 활용하여 회로구성 방식에 대하여 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.313-316
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2018
기존의 농장 관리 방식은 사람이 직접 농작물에 물을 공급하고, 농약을 뿌리는 등 1세대적인 관리 방식이다. 하지만 현재 우리나라 농업은 농촌인구의 감소 및 고령화, 농가소득 정체, 한반도의 기후변화 심화 등의 여러 가지 어려움을 겪고 있다. 그로 인해 IoT 기술 기반의 효율적인 무인 농장 관리 시스템의 필요성이 강조되었고 계속해서 개발되고 발전해 나가고 있다. 본 논문에서는 아두이노와 무선통신, 웹서버, 안드로이드 어플리케이션을 이용한 무인 농장 시스템을 구현하였다. 아두이노의 와이파이, 온습도, 릴레이 모듈 등을 이용하여 통신 연결을 하고 각종 환경, 제어정보들을 HTTP 통신을 이용하여 웹서버와 통신하여 전달하고 제어한다. 그 후 웹서버에서 받은 데이터를 웹 데이터베이스에 저장하고 관리하여 안드로이드 어플리케이션에서도 농장의 정보를 모니터링할 수 있고, 농기계 등의 기계의 전원을 제어할 수 있는 방법을 제안한다.
Plant factory is the fruit of the most advanced modern agricultural technology. This is a crop-producing technology that controls systematically sowing, cultivating, and harvesting crops within an indoor factory. Growing crops in a factory has advantages over traditional farming because it produces safer crops all year around due to clean environment and it is easier to hire workers at the factory. Developed countries has invested actively in this field for several decades because its economical and industrial impact are predicted to be enormous. Recently, Korea also begins to investigate this field actively to develop a system that may be competitive at global market, using technologies and human resources that Korea already has. The plant factory technology is currently less competitive than traditional farming because it requires a large initial investment and management cost and lacks cultivation technologies for various crops. However, I believe in solving these problems if plant biotechnologists participate in developing the plant factory system. If this technology is developed well in Korea, then it will play a great role in solving food and environmental issues.
Kim, Jae-Woo;Lee, Dong-Goo;Kim, Tae-Jung;Lee, Jung-Ho;Kim, Sun-Jung;Choi, Sun;Hwang, Heon
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.173-173
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2017
드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.5-5
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2017
방제 작업은 병해충을 줄여 농산물의 품질과 생산량을 높이기 위한 필수 작업이다. 하지만 방제 작업은 고온 다습한 환경에서 작업하여 고된 작업 강도와 농민의 농약 중독 문제, 고령화 여성화로 인한 농가 일손 부족 문제로 농촌에서는 기피하고 있는 작업 중 하나이다. 이러한 점을 보완하기 위해 동력 살포기와 같은 기계를 이용하여 살포 작업을 실시하고 있으며, 스피드 스프레이어의 경우 2015년 기준 2,073 대가 농가에 공급되어졌다. 스피드 스프레이어를 사용하는 농가는 점차 증가하고 있으나, 현재 스피드 스프레이어의 살포 방식의 경우 농약을 다량 살포함으로써, 농약의 낭비, 환경오염의 문제점이 나타나고 있다. 이러한 점을 보완하기 위해 최근에는 방제 작업의 방식이 붐을 이용한 방제 작업으로 바뀌어가고 있는 추세이다. 붐 방제기의 경우 붐에 노즐을 배치하여 작물에 근접한 위치에서 농약을 정밀 살포하며, 스피드 스프레이어와 다르게 농약의 낭비를 줄일 수 있으며, 농약의 살포량을 제어하기 쉬운 장점이 있다. 본 연구에서는 기존의 트랙터 부착형 붐 방제기가 아닌 스피드 스프레이어를 개선한 붐식 스피드 스프레이어를 개발하기 위하여 현재 사용되고 있는 붐 방제기의 연구 동향 및 제품을 소개하고 개발에 필요한 기초 자료로 활용하고자 한다. 기존의 붐 방제기는 트랙터에 부착하는 형태로 개발되어졌으며 트랙터의 부착위치에 따라 전륜, 후륜형으로 나뉘고, 작물의 크기에 따라서 붐의 높이 및 붐의 각도를 조절하는 구조로 제작하여 사용되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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