노동 집약적인 농업의 생산성을 높일 수 있는 방법은 IT 기술을 접목시키는 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 대표적인 기술은 교통, 자동차, 건설, 군방, 헬스, 농업, 의료 서비스 등 사회 전 분야에 적용되고 있다. 이러한 IT 기술은 전통산업 간의 융합기술 개발이 새로운 화두로 부상하고 있다. 유비쿼터스 농업 환경을 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드 H/W, 센서노드 미들웨이 플랫폼, 라우팅 프로토콜, 농업환경 응용 서비스 등 농업에 최적화된 핵심기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 정밀한 식물 생장환경관리를 위해서 재배온실에 환경요인 모니터링 센서 및 생체 정보 센서들을 이용하여 그린 생장환경 관리 시스템을 제안했다. 제안한 시스템을 이용하면 사용자는 저비용으로 특화된 융복합 농업을 실현할 수 있을 것으로 사료된다.
국제사회가 산림을 이용한 탄소 흡수에 주목함에 따라 국내에서는 2013년부터 산림탄소상쇄제도를 운영하고 있다. 그러나 사업 등록 건수는 꾸준히 증가하는 반면, 인증을 위해 수행되어야 하는 모니터링 실적은 부진한 실정으로, 지속적인 운영에 한계가 있음을 파악하였다. 본 연구에서는 산림탄소상쇄제도 운영체계 파악과 심층면접 및 설문조사를 통해 사업의 장애요인을 파악 및 분석하였으며, 운영 개선을 위한 방향을 제시하였다. 설문조사 문항 및 장애요인을 선정하기 위해 문헌조사, 면담, 심층면접을 수행하였다. 심층면접은 반구조화로 실시하였으며, Irving Seidman 방법을 적용하여 분석하였다. 또한 설문조사를 실시하였으며, 인식 특성을 분석하기 위해 기술통계분석, 빈도분석을 실시하였고, 모니터링 이행 의지에 영향을 미치는 장애요인을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석을 진행하였다. 그 결과, '거래시장 시스템 부족으로 인한 거래 가능성 우려', '사업계획서 작성 및 인증 절차의 복잡성', '능력을 갖춘 전문인력(운영기관, 컨설팅업체) 부족' 등 6가지 장애요인이 확인되었으며, '사업자의 전문지식 부족'이 모니터링 이행 의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 산림탄소상쇄제도의 운영 개선 방향으로 주기적인 실무담당자 파악을 통한 해당 사업 정보 안내, 통합 거래정보 시스템 마련 등을 제시하였다.
농업 인구의 비중이 매년 점점 감소하고 있어 농촌의 고령화 현상은 점점 심각해질 것으로 보인다. 농업 인구의 노령층 증가와 청년층 축소가 진행되고 있고 농업 인구의 고령화가 점점 심각해지고 있어서 농업인력이 부족하다. 농업 인력의 부족은 농업 농촌의 문제가 될 것이고 대책방안의 마련이 필요하다. 그리고 기존의 시설재배는 단위면적당 생산/수확량에 집중되어 있었다. 하지만, 지금은 생산량뿐만 아니라 작물의 품질도 좋아야 가격경쟁력을 확보할 수 있다. 그래서 작물의 생산성을 높이면서 에너지는 절감 시킬 수 있는 ICT기반 시설원예의 첨단화 스마트 온실 보급을 정책적으로 도입해야 한다. 이에 스마트 온실을 통하여 농작물 및 온실 환경에 대한 모니터링을 하고 농작물의 생장 환경을 제어할 수 있는 복합형 알고리즘을 이용한 사물인터넷 기반의 데이터를 확보하면서 스마트팜 서비스를 위한 시스템의 개발이 필요한 것으로 보인다.따라서 본 연구에서는 작물의 근권환경부의 생장환경 데이터를 무선으로 수집하고 수집한 데이터를 스마트폰으로 모니터링 할 수 있는 스마트팜 융합서비스 시스템의 개발을 목적으로 한다.
스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30)로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분야에 적용될 것이다.
Two of the most important topics of the 21st century are ensuring harmony between man and his environment and the emerging long-tail economy in which niche markets are becoming increasingly more important. Since the Industrial Revolution in 17th century, human beings have increasingly exploited the world's natural capital, such as the natural environment and its ecosystems. Now the world is facing limits to sustainable economic growth because of limits to this natural capital. Thus, most countries are beginning to adopt a new development paradigm, the so-called"Green Development Paradigm" which pursues environmental conservation in parallel with economic growth. Recently, the Korean government announced an ambitious national policy of Low Carbon & Green Growth for the next six decades. This is an important step that transforms the existing national policy into a new future-oriented one. The fisheries sector in particular has great potential for making a substantial contribution to this national policy initiative. For example, the ocean itself with its sea plants and phytoplankton has an enormous capacity for fixing carbon, and its vast areas of tidal flats have a tremendous potential for cleaning up pollutants from both the sea and the land. Furthermore, the fishing industry has great potential for the development of fuel-saving biodegradable technologies, and a long-tail economy based on digital technologies can do much to promote the production and consumption of green goods and services derived from the oceans and the fisheries. In order for this potential to be realized, the fisheries authority needs to develop a new green-growth strategy that is practical and widely supported by fishing communities and the markets, taking into account the need for greenhouse gas reduction, conservation of the ocean environment and ecosystems, an improved system for seafood safety, the establishment of strengthened MCS (monitoring control surveillance) system, and the development of coastal ecotourism. In addition, fisheries green policies need to be implemented through a well-organized system of government aids, regulations and compensation, and spontaneous (voluntary) orders in fishing communities should be promoted to encourage far more responsible fisheries.
국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
본 연구는 하수처리시 가장 많은 에너지가 소비되는 송풍기의 효과적인 제어를 통한 저에너지 하수관리기술 구현에 관한 것으로, 미생물에 필요한 산소의 양을 산정함에 있어 생물반응조내 운전지표나 방류수의 원격수질감시체계(Tele-Monitoring System, TMS) 데이터를 활용하는 기존방식과 달리 하수처리 시설로 유입되는 하수의 CODcr, NH4+-N 농도변화를 유입단에서 미리 감지하여 송풍에너지를 절감하고자 하였다. 사용된 사전감지기술은 기존 상용화된 제품과 비교 시 높은 상관관계를 보였다. 사전감지기술과 연계하여 송풍기를 자동제어한 결과 인력에 의한 수동제어방식에 비해 평균 9.9%의 송풍에너지를 줄일 수 있음이 확인되었다. 이처럼, 유입단에서 유입하수를 사전감지할 경우 실시간으로 유입수질의 변동파악 및 송풍량 제어가 가능해져 인력에 의한 수동운전방식에 의존하고 있는 다수 하수처리시설에 적용시 저에너지 하수처리를 기대할 수 있으며, 이를 통해 온실가스 배출 절감에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Background: Enteric methane ($CH_4$) accounts for about 70% of total $CH_4$ emissions from the ruminant animals. Researchers are exploring ways to mitigate enteric $CH_4$ emissions from ruminants. Recently, nano zinc oxide (nZnO) has shown potential in reducing $CH_4$ and hydrogen sulfide ($H_2S$) production from the liquid manure under anaerobic storage conditions. Four different levels of nZnO and two types of feed were mixed with rumen fluid to investigate the efficacy of nZnO in mitigating gaseous production. Methods: All experiments with four replicates were conducted in batches in 250 mL glass bottles paired with the ANKOM$^{RF}$ wireless gas production monitoring system. Gas production was monitored continuously for 72 h at a constant temperature of $39{\pm}1^{\circ}C$ in a water bath. Headspace gas samples were collected using gas-tight syringes from the Tedlar bags connected to the glass bottles and analyzed for greenhouse gases ($CH_4$ and carbon dioxide-$CO_2$) and $H_2S$ concentrations. $CH_4$ and $CO_2$ gas concentrations were analyzed using an SRI-8610 Gas Chromatograph and $H_2S$ concentrations were measured using a Jerome 631X meter. At the same time, substrate (i.e. mixed rumen fluid+ NP treatment+ feed composite) samples were collected from the glass bottles at the beginning and at the end of an experiment for bacterial counts, and volatile fatty acids (VFAs) analysis. Results: Compared to the control treatment the $H_2S$ and GHGs concentration reduction after 72 h of the tested nZnO levels varied between 4.89 to 53.65%. Additionally, 0.47 to 22.21% microbial population reduction was observed from the applied nZnO treatments. Application of nZnO at a rate of $1000{\mu}g\;g^{-1}$ have exhibited the highest amount of concentration reductions for all three gases and microbial population. Conclusion: Results suggest that both 500 and $1000{\mu}g\;g^{-1}$ nZnO application levels have the potential to reduce GHG and $H_2S$ concentrations.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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