최근 IT 기술의 급속한 발전과, 인구노령화에 따른 노동력 부족에 대한 다양한 방안들이 나타난다. 축산업에서도 인공지능 기술을 활용하여 관리하는 시스템들이 늘어나고 있다. 제안하는 메타버스 기반의 스마트 축사 시스템은 디지털 가상 세계와 첨단 농업 기술의 결합으로 구성된 시스템이다. 이 시스템을 통해, 특별한 상황에서는 농부들은 축사에 직접 방문하지 않고도 동물의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 센서와 카메라를 통해 수집된 데이터를 분석하여 보다 효율적인 농업 경영이 가능하다. 추가적으로, 원격 제어 기능을 통해 축사 환경의 조절이 가능하며, 이는 노동력 절감과 축산업의 활성화에 기여할 것이다.
오염물질은 배출원의 형태에 따라 점오염물질과 비점오염물질로 구분하고 있고 점오염물질은 생활하수, 산업폐수, 축산폐수, 환경기초시설 방류수 등으로 발생원이 명확하고 수집하여 처리 및 관리가 용이하나 비점오염물질은 배출위치가 명확하지 않으며, 강우 시 일시적으로 대량 배출되는 특징을 가진 농경지, 도로, 대지, 임야 등에서 배출되는 오염물질을 말한다. 우리나라에서 비점오염은 전체 수질오염의 42~67%(2003년)를 차지하는 것으로 나타났고, 2015년에는 전체 수질오염의 65~75%에 이를 것으로 예상되고 있다. 이 중 농업 비점오염원은 총 수질 오염량의 30%이상을 차지할 것으로 추정하고 있으나 이를 저감하기 위한 최적관리방법의 효과검증에 관한 연구는 아직 미미한 상태이다. 이에 본 연구에서는 농경지 중 밭에서 발생하는 비점오염을 저감하기 위한 기법으로 다양한 규모와 형태의 Silt Fence/식생밭두렁/침사구를 설치하여 밭 비점오염에 대한 저감효과를 평가하고 제어대책을 개발하여 최적관리기법을 제시하고 이에 대한 매뉴얼을 개발하기 위한 기초연구를 실시하려 한다. Silt Fence는 주로 건설공사현장에서 홍수유출 발생 시 인접한 하천 및 호소 등으로 유사 및 오염물질이 유입되는 것을 방지하기 위해 임시적으로 설치하는 시설로 합성 직물 필터를 나무나 금속 막대로 연결하여 등고선 방향으로 설치하는 것으로 대상 지역의 토양이 교란되기 전에 그 지역 아래쪽에 설치한다. 식생밭두렁은 밭의 이랑의 길이가 길어질수록 강우 시 빗물이 하단에 이를 때 늘어난 유량과 빠른 유속으로 토양침식이 가중되는데, 이때 30~35m간격으로 식생밭두렁을 설치하게 되면 상부와 하부의 침식정도가 유사한 경향을 보여 식생밭두렁을 설치하지 않은 지역에 비해 토양의 침식정도가 작게 나타나게 된다. 이러한 Silt Fence/식생밭두렁/침사구의 밭 비점오염의 저감효과 평가 및 제어대책 개발을 위한 기초 실험을 수행하기 위해 경상남도 사천시 용현면 선진리 일대에 시험포장을 조성 하였으며, 시험포장내에 6개의 Plot을 만들어 하단부에 포장에서의 유출수의 유량을 측정하기 위해 플룸을 설치하였고 실내실험을 통해 플룸의 수위-유량관계 곡선을 작성하였다. 포장의 토양특성을 판별하기 위해 Plot별로 토양시료를 채취하여 특성을 분석 한 결과 6개 Plot모두 모래함량이 많은 점토질 사질토로 분류되었다. 향후 강우 시 시험포장에서 발생하는 유출수의 수질을 분석하고 Silt Fence/식생밭두렁/침사구의 오염물질 저감효과를 분석하여 제어대책을 개발하게 되면 농업수자원확보를 위한 관리방안 선정을 위한 정책수립에 활용될 수 있으며 비점오염 배출을 최소화시켜 수질의 개선에 기여할 뿐만 아니라 우리나라 농업에 적합한 최적영농관리기술을 개발 할 수 있을 것으로 사료된다.
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
접목시기의 줄기직경을 조사한 결과 토마토 접수는 $2.5{\pm}0.3mm$, 대목은 $3.1{\pm}0.7mm$인 것으로 조사되었고, 오이 접수는 $2.2{\pm}0.2mm$, 대목은 약 $3.6{\pm}0.3mm$인 것으로 조사되었다. 절단 기준점의 높이 차는 4mm 이상일 때 대부분의 모종에 대해 접촉면이 작아 접목 불량이 발생하였고, 2mm 이하일 때 접수와 대목의 절단면 겹침으로 인하여 접촉부가 작아 불량이 발생하는 것으로 분석되어 3mm가 적당한 것으로 사료된다. 접수 및 대목 줄기직경이 모두 얇을 경우 접수 및 대목 중 하나의 줄기직경이 평균값 이상을 이용해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 줄기의 절단 각도는 인력으로 작업하기 때문에 접수는 $13{\sim}55^{\circ}$, 대목은 $15{\sim}67^{\circ}$의 범위로 다양한 것으로 조사되어 접목 불량의 원인이 될 수 있으므로 기계절단을 통하여 접수와 대목의 절단각도를 일치시킴으로써 접목성공률을 향상 시킬 필요가 있을 것으로 사료된다. 모종 줄기 절단면 촬영 및 영상처리로 모종의 휨을 인식 및 계산하여 그립퍼의 회전각을 제어하여 정확도 시험을 실시한 결과 접수와 대목 절단면은 정확히 접합되는 것으로 조사되었다. 영상 인식 기술을 적용한 접목로봇을 이용하여 오이와 토마토에 대한 접목시험을 실시한 결과 오이는 $96{\pm}3.2%$, 토마토는 $95{\pm}4%$의 접목 성공률이 조사되었다.
최근 군사, 의료, 환경, 산업 현장, 물류 분야 등에서 유비쿼터스 센서 네트워크와 같은 신기술을 적용한 진보된 IT융합 서비스들에 대한 연구와 시도가 활발하게 진행되고 있다. 농업 분야에서도 다양한 형태의 많은 연구가 진행되고, 또한 실제로 현장에 적용되고 있다. 그러나 농업 분야에서의 적용은 의료, 산업, 유통 분야 등과 같은 기존의 적용 환경과는 다른 고려가 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기술을 적용한 사용자(농민) 중심의 농산물 생산, 가공, 유통 및 판매가 통합된 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 농작물의 최초 파종 단계에서부터 해당 농산물이 소비자에게 판매되기 이전까지 진행되는 모든 과정을 지원하는 통합화된 서비스이다. 사용자는 이 시스템을 이용하여 영농활동에 필요한 각종 재배력, 기상 상황 정보 등을 실시간으로 제공 받을 뿐 아니라, 재배되고 있는 농산물에 대한 각종 상황 정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 재배지에 설치되어 있는 각종 영농 시설물들을 직접 혹은 원격지에서 제어하거나, 사용자가 지정한 임계값을 벗어나는 경우 자동으로 제어 될 수 있도록 한다. 또한 농산물의 생산, 저장, 유통 및 최종 판매 단계까지 연결되고 일원화된 시스템을 사용할 수 있도록 하여, 해당 농산물에 대한 신뢰도 및 품질의 향상을 가질 수 있도록 하였다.
최근 한 중 일 및 한 미 FTA가 발효되면 농축산업에 큰 타격을 줄 것으로 예상된다. 수입 자유화 이후 외국에서 생산된 농수축산물의 수입이 급증하고 있다. 그러나 질이 낮은 수입산이 국산으로 둔갑하는 일이 자주 발생하면서 농수축산물의 신뢰도 및 판로에 부정적인 영향을 미쳐왔다. 이에 생산이력 관리에 대한 필요성이 많이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 농산물의 유통이력은 물론 기존 시스템에서 제공하지 못한 생장환경이력정보와 시설재배에 따른 자동제어 및 저장고 모니터링 정보를 추가하여 RFID/USN 기반 농산물 이력관리시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 농산물 이력 관리시스템은 생장환경모니터 링과 이력관리로 구성된다. 첫째, 생장환경모니터 링은 USN을 활용하여 농산 물이 생산되는 재배지의 환경을 모니터링하고 저장고 및 재배시설의 자동제어기를 모니터링 한다. 생장환경모니터링 정보는 농산물의 생장환경에 대한 상세한 정보를 제공해 줄 수 있으며, 생산자가 영농일지를 자동으로 작성할 수 있도록 정보를 제공한다. 둘째, 이력관리는 농산물의 생산, 출하, 유통, 소비까지 모든 유통단계에서 발생된 이력정보를 소비자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서 설계 및 구현한 RFID/USN 기반 농산물 이력관리시스템은 생산자에게 u-IT 농업을 제공하고, 소비자에게 농산물에 대한 신뢰도를 높여 줄 수 있다. 또한, 본 시스템을 적용하여 정부의 우수농산물관리제도와 위해 요소중점관리기준을 시행하는 데 기초자료를 제공할 수 있고, 국내 농산물의 고급화 및 선진화를 달성할 수 있다.
2015년 1월에 체결된 파리기후협약은 기존의 교토의정서를 대체할 새로운 규약으로서 탄소배출을 최소화하기 위하여 새로운 변화를 요구하고 있다. 특히, 농업 부문은 국가 에너지 소비량의 1.8%에 불과하지만, 농산물 생산비에서 에너지가 차지하는 비중이 매우 높은 편이다. 이를 해결하기 위하여 에너지 절감 시설과 함께 화석 연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 개발 및 보급되고 있으나, 이에 대한 보급률이 높지 않은 편이며, 외산 제품이 주를 이루고 있다. 이에 본 논문에서는 해외 제품이 대부분인 스마트 팜을 국내 환경에 적합한 환경 분석을 통하여 국내 환경에 적합하게 개발하고, 이 시설을 활용하는 경우 에너지 절감 효과를 보여줄 수 있는 실험을 실시하였다.
우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1427-1435
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2017
최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.
This study was carried out to develop the control system with PLC and its operating software and to investigate its control ability of greenhouse environments. Two experimental greenhouses were controlled by PLC and ON/OFF controller, respectively. In greenhouse controlled by PLC, target values of air temperature, relative humidity and $CO_2$ concentration were automatically changed. In warm-water heating, the variation of air temperature was reduced to $\pm$$0.6^{\circ}C$ by the method of proportional-integration(PI) control with an inverter. In ventilation, the variation of air temperature was reduced, since windows open and close with multistage by mutual relation formula among the target, indoor, and outdoor temperature. Relative humidity at daytime was maintained with range of 35% to 55% by PLC controlled fogger. $CO_2$ concentration was automatically controlled from 300 to 800 $\mu$molㆍ$mol^{-1}$ according to amount of solar radiation. The suppling amount and frequency of nutrient solution were controlled by total integrated solar radiation. Difference in the yield of cucumber in the greenhouse controlled by PLC and by ON/OFF controller was not significant at the 5% level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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