최근 발전소 온배수가 수열에너지로서 신재생에너지의무할당제(RPS)에 포함됨으로써 농업 및 수산업에 온배수를 활용하려는 움직임이 커지고 있는 상황이다. 특히 농업 및 수산업에서 에너지가 차지하는 비용이 큼으로써 에너지 효율에 대한 관심이 증대하고 있다. 네델란드 같은 선진국에서는 시설원예에서 효율적인 에너지 사용과 재배작물별 에너지 소요량등과 같은 데이터를 ICT 기반의 진단 시스템을 개발하여 농업 종사자에게 배포하고 있다. 국내에서도 향후 발전소 온배수를 이용한 시설농업의 확산에 대비하여 해외 농업 선진국의 에너지 활용 사례(Greenergy) 와 발전소 온배수 활용에 대한 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)을 제안하고자 한다.
본 연구는 정보화 교육이 농업법인회사에 미치는 영향을 밝히는데 목적을 두었다. 이를 위해, 본 연구는 농림수산식품교육문화정보원에서 실시한 정보화수준 및 활용도 조사 보고서를 이용하여 구조방정식 모델 분석을 실시하였다. 연구결과, 정보화 교육은 소셜네트워크서비스(Social Network Services, SNS)를 활용하는 업무의 비율과 정보통신융합기술(Information and Communications Technologies, ICT)을 통해 축적된 데이터를 사용하는 업무의 비율에 긍정적인 영향을 주었다. 특히, ICT 정보시스템 활용은 조직 내 업무 효율성을 높이는 것으로 나타났다. 그리고 결국, 업무 효율성은 농업 경영 조직의 업무 효과성을 증대시키는 것을 확인하였다. 따라서 농업분야에 대한 정보화 교육은 ICT를 활용한 정보시스템 교육을 중점으로 하여 이뤄져야 할 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.229-238
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2022
Due to digitization, data has become a tsunami in almost every data-driven business sector. The information wave has been greatly boosted by man-to-machine (M2M) digital data management. An explosion in the use of ICT for farm management has pushed technical solutions into rural areas and benefited farmers and customers alike. This study discusses the benefits and possible pitfalls of using information and communication technology (ICT) in conventional farming. Information technology (IT), the Internet of Things (IoT), and robotics are discussed, along with the roles of Machine learning (ML), Artificial intelligence (AI), and sensors in farming. Drones are also being studied for crop surveillance and yield optimization management. Global and state-of-the-art Internet of Things (IoT) agricultural platforms are emphasized when relevant. This article analyse the most current publications pertaining to precision agriculture using ML and AI techniques. This study further details about current and future developments in AI and identify existing and prospective research concerns in AI for agriculture based on this thorough extensive literature evaluation.
An irrigation monitoring system is an efficient approach to save water and to provide effective irrigation scheduling for rice cultivation in desert soils. This research aimed to design, fabricate, and evaluate the basic performance of an irrigation monitoring system based on information and communication technology (ICT) for rice cultivation under drip and micro-sprinkler irrigation in desert soils using a Raspberry Pi. A data acquisition system was installed and tested inside a rice cultivating net house at the United Arab Emirates University, Al-Foah, Al-Ain. The Raspberry Pi operating system was used to control the irrigation and to monitor the soil water content, ambient temperature, humidity, and light intensity inside the net house. Soil water content sensors were placed in the desert soil at depths of 10, 20, 30, 40, and 50 cm. A sensor-based automatic irrigation logic circuit was used to control the actuators and to manage the crop irrigation operations depending on the soil water content requirements. A developed webserver was used to store the sensor data and update the actuator status by communicating via the Pi-embedded Wi-Fi network. The maximum and minimum average soil water contents, ambient temperatures, humidity levels, and light intensity values were monitored as 33.91 ± 2 to 26.95 ± 1%, 45 ± 3 to 24 ± 3℃, 58 ± 2 to 50 ± 4%, and 7160-90 lx, respectively, during the experimental period. The ICT-based monitoring system ensured precise irrigation scheduling and better performance to provide an adequate water supply and information about the ambient environment.
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.
농업 인구의 감소와 고령화, 곡물자급률 하락과 같은 문제들을 해결하기 위해 IoT기술을 활용한 농업ICT융합기술의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 농업 ICT기술은 시설하우스에만 집중되어 노지재배 분야에는 자동화된 제어 시스템이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Lora 무선통신으로 넓은 면적의 노지에서 전자밸브, 워터펌프를 자동 제어하는 관수 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 소형 태양광 패널을 이용하여 별도의 전원이 필요 없으며, 플러그 앤 플레이 방식으로 무선자동설정을 지원함으로써 설치 및 운영이 매우 편리하다. 따라서 노동력 절감, 노지 농산물 품질 및 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다.
농업과 ICT융합 기술이 접목된 스마트팜은 우리나라에서 타 산업보다 낮은 단계에 머물러 있지만 가장 활발한 연구개발이 추진되는 분야이기도 하다. 스마트팜은 농업과 ICT기술 간의 융합을 통해 농업 분야의 각종 정보를 수집하고 가공, 분석하여 단계별 효율성 향상을 높이는데 목적이 있다. 이 연구에서는 원예작물인 딸기의 스마트팜 구성을 위해 수확기에 수확이 가능한 딸기를 색상으로 구분할 수 있는 영상 처리 방법에 대해 연구를 진행 하였다. 딸기 재배 과정에서 딸기 수확은 많은 노동력을 필요로 한다. 이 연구에서는 딸기 수확기에 노동력 절감에 필요한 정보 수집을 목표로 하고 있다. 그 선행 연구로서 빛의 조사 방향 및 밝기 값에 따라 색 온도가 변화하는 형태를 파이썬을 이용한 OpenCV 색상 검출을 통해 구현 해 볼 계획이다. 향후에는 색 온도 변화에 보상 값을 적용하여 수확에 적합한 딸기색상 값을 찾는 연구를 계획하고 있다.
스마트 농축산업은 농작물 및 축산물의 생산으로 부터 유통 및 소비에 이르는 농축산업의 전 과정을 ICT(Information and Communication Technology)를 기반으로 하는 스마트 기술과 융합한 기술이다. 스마트 농축산에서 센서 데이터 기술은 농축산에서 생산과 관련된 환경상태와 생장/생육 상태를 측정/수집함에 있어 기본을 이루는 기술로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 스마트 농축수산 센서 기술 및 표준화 동향에 대해서 살펴보고자 한다. 본 연구의 결과는 국내외에서 진행되고 있는 스마트 농축산을 위한 센서 개발 및 표준화를 위한 기본적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
현재 우리나라 농업은 농식품 산업과 ICT 융합화로 새로운 가치를 창출하고, 농촌 지역 정보화 확충, 농정 시스템 효율성 제고 등을 통해 성장동력을 확충함으로써 지속가능한 성장을 도모하고 있다. 한편 국내 농업 ICT 융합 기술은 생산 분야 위주로 초기단계 수준에 머물러 있어, 생산 유통 소비단계를 아우르는 체계적인 기술개발과 표준화를 통한 성공 모델의 확산이 필요하다. 또한, 대형 유리 온실의 관제 및 제어 시스템은 외산 제품이 대부분이고, 농식품 ICT 융복합 기술에 관한 표준화 미흡 및 관련 기업의 영세성 등으로 민간 주도의 농식품 ICT 융복합 활성화에 한계가 있다. 그리고 기존의 농업기술에 정보화기술, 자동제어 기술 등 ICT 고유의 기술을 융합시켜 농업의 생산 유통 소비 전 과정에 걸쳐 생산성향상, 효율성 증대, 품질향상 등과 같은 고부가가치를 창출 방안 모색이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 국내 농업-ICT 융합 기술 개발 현황, 표준화 동향 및 정책 동향 등을 분석하여 우리나라가 선도할 농업 ICT-융합 기술 분야를 도출하고 향후 표준화 방안을 제시하고자 한다.
현재 일정하지 않는 기후 때문에 여러 가지 피해가 속출하고 있다. 그 중에 제일 기후의 영향을 많이 받는 것은 농업일 것이다. 농업은 기후와 계절 등에 따라 키울 수 있는 작물들이 한정되어 있다. 이에 농업기술에 정보통신기술(ICT)을 융합하여 기존의 농업기술의 생산력을 향상시키는 스마트 팜을 개발한다. 라즈베리파이와 아두이노를 이용해 하드웨어와 소프트웨어를 제어하고 여러 가지 센서를 이용해 작물 재배에 필요한 환경을 인지하여 최적의 환경을 유지한다. 추가적으로 이러한 스마트 팜을 모바일이나 개인 PC로 조작할 수 있도록 설정해서 유동적인 스마트 팜을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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