최근 작물의 공장적 재배는 $\boxDr$식물공장$\boxUl$이라는 단어로 대표되는, 새로운 재배방식의 하나로서 세계적으로 주목받고 있다. 식물공장(plant factory or factory- style plant production system)이라는 단어의 의미와 같이 $\boxDr$시설내의 작물을 공장제품의 생산과 동일하게 재배하는 시스템$\boxUl$이다. 즉 자연환경에 의존하지 않고 인공환경하에서 식물을 공장적으로 재배하는 방식을 의미한다. 이를 위해서는 지하부의 양액, 지상부의 온습도, 탄산가스, 광 등에 대한 고도의 환경제어 및 작업의 자동화가 필요하다.(중략)
본 논문에서 저전력 장거리 무선통신기술(LPWA) 기반으로 원격감시 및 제어가 가능한 자가설치형 농업 자동화 시스템 "씽커넥트-Green" 을 설계 및 구현하였다. 영농을 위해서는 물, 햇빛, 흙, 비료, 온도 조절 등이 필요하며 이러한 요소들을 자동화된 시스템을 이용하여 원격 모니터링 및 제어할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 비닐하우스부터 화훼단지에 이르기까지 식물의 종류와 재배 환경에 따라 최적화하여 구축할 수 있는 농업 자동화 시스템을 구축할 수 있다. 센서로부터 수집된 정보는 게이트웨이를 통해 서버에 저장되며, 빅데이터를 토대로 스마트폰을 이용하여 최적화된 재배 환경을 설정 및 운영할 수 있다.
정부는 정책적으로 ICT 기반 시설원예의 첨단화로 농작물의 생산성을 높이고 에너지 절감형 스마트 온실의 보급 확대를 계획하고자 한다. 그러나 농업 분야에 있어서 모니터링 및 제어의 다양성 및 연계성은 매우 부족한 실정이다. 이에 자동화된 시설원예를 활용하여 다양한 모니터링 및 제어를 위한 복합형 알고리즘을 활용한 농업생산 전주기적 과정의 지능적 시스템화를 위한 현장 중심형 사물인터넷 기반 스마트팜 융합 서비스 시스템의 개발이 필요하다. 따라서, 농업분야 ICT 현장적용 관련 국내 외 연구 동향을 소개하고 이로부터 시설원예 분야에 접목 가능한 ICT 기반 미래 핵심기술을 분석 및 제시하고자 하였다.
IT 와 농업분야의 융합은 생산, 유통, 소비 분야에서의 효율과 질적 향상을 기대하게 되었고 특히 IT 영역의 정보 분석 기술과 자동제어 기술은 농산물 생산에 많은 장점을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 IT와 접목한 스마트 농업 환경에서의 표준 기능 모델과 서비스 요구조건 을 제시한다.
IT 와 농업분야의 융합은 생산, 유통, 소비 분야에서의 효율과 질적 향상을 기대하게 되었고 특히 IT 영역의 정보 분석 기술과 자동제어 기술은 농산물 생산에 많은 장점을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 IT와 접목한 스마트 농업 환경에서의 ICT 표준화 로드맵을 제시한다.
최근 지구 온난화와 이상기후로 농업 환경이 크게 변화되고 있다. 특히, 농작물의 생육환경이 변화됨에 따라서 새로운 농업기술의 개발이 필요한 실정이다. 따라서 최근 ICT 기술의 발전으로 농업 환경을 통제하고 효율성을 높이기 위한 '스마트 팜' 조성 기술이 도입되고 있다. 하지만 아직까지 스마트 팜 관리 환경에 영향을 미치는 다양한 인자와 관리 차원에서 체계적이고 객관적인 평가항목이 부재한 실정이다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 스마트 팜을 구성하고 있는 요인들 간의 상대적 중요도를 도출하였다. 그 결과 스마트 팜의 종합적인 운영과 관리를 평가하기 위해서 센서 장비(55.6%)와 제어 및 정보 관리 시스템(44.4%) 등 2가지 평가 분야가 최상위 평가항목으로 선정되었다. 이러한 결과는 스마트 팜 적용 시 농작물의 생육 환경 정보의 파악과 생육 환경을 통제할 수 있는 시스템이 무엇보다 중요하다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 향후 스마트 팜 기술 도입에 따른 평가 지표 마련에 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
최근 전 세계적으로 농작물에 대한 스마트 팜 기술의 발달로 산업화, 자동화가 이루어지고 있다. 이는 인구의 고령화와 노동력 감소에 대한 농업시스템의 자동화와 편리성이 필요하기 때문이다. 본 논문에서 제안한 스마트 통합 제어 시스템은 일반농가들이 편리하게 관리할 수 있는 앱을 통해 스마트폰에서 온습도 조절을 실시간으로 확인 가능하며 최적의 온습도를 유지함으로써 병충해 예방과 농작물 성장에 도움을 주며, 농어민의 노동력과 생산성 향상이 가능하다.
본 논문에서는 온실에 Green U-IT 기술을 적용하여 기온센서, 토양센서, 수분센서 등 환경제어기기를 컴퓨터로 연동시켜 실시간으로 작물 생장환경을 관리하는 원격 모니터링 시스템을 제안한다. 온실의 환경정보를 데이터베이스에 저장하고 저장된 식물의 생장환경을 직선회귀분석법과 DIF 분석을 이용하여 최적의 생장 환경정보를 사용자가 원하는 항목으로 비교 분석하여 모니터링 한다. 온실 환경 제어시스템을 웹 환경과 연동하여 원격으로 제어함으로서 각 사용자들이 농가에 직접 방문하지 않더라도 원격으로 실시간 온실의 환경을 제어할 수 있다. 따라서 최적의 생장환경을 지속적으로 제공하여 농가의 생산 효율성을 증대 시킬 수 있다.
This study was conducted to assess performances of the developed environmental control systems under various seasons of Korea. In all trials for the environmental control systems, the manure pit ventilation system in the windowless pig-housing with partly slatted floor was used. Consequently, under all seasons of Korea, the complex environmental control systems could comfortably maintain the indoor temperature (14.8~27.2$^{\circ}C$) , concentrations of noxious gases (CO2 gas : 631~1,874ppm, NH3 gas : 0.3~3.2ppm), air velocity (0.11~0.23m/s), air movement, and so on. Therefore, the performances of the complex environmental control systems were evaluated as proper as the intended.
축산업에서 가축의 질병을 예방하고, 고품질의 축산 상품을 최대한으로 생산하기 위해서는 가축이 사육되는 축사의 환경을 최적의 상태로 관리할 필요가 있다. 오늘날 가축이 사육되는 환경을 개선하고 관리하고자, 공기 환경, 사육 환경 등 각각의 요인들과 가축의 생체 간 수치적 규칙을 해석하는 가축의 생육 모델 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 종래의 생육 모델로는 공기 환경과 사육 환경을 복합적으로 분석하고 해석하여, 축사에서 복합 환경을 제어하기 위한 의사 결정을 지원하기에는 미흡하다. 따라서 본 고는 축적된 생체 정보, 공기 환경, 사육 환경 및 생산 정보를 기반으로, 인공신경망을 이용한 복합 환경과 가축의 생체 간 계량적 모델을 생성하여 소프트웨어 기반으로 축사의 복합 환경을 제어할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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