컴퓨터와 함께 많은 시간을 보내는 현대인들 중에는 바탕화면과 화면보호기로 마음의 편안함을 주는 자연풍경이나 가상수족관 등을 설정하는 사용자들이 증가하고 있다. 가상수족관은 임의의 가상 해저환경에서 자유롭게 행동하는 여러 종류의 물고기를 만들고, 동작을 분석하여, 물고기들의 애니메이션 작업을 수행함으로써 만들어진다. 본 논문에서는 유체의 형태변화를 실시간으로 표현하는 유체 애니메이션 기법과 가상물고기의 다양한 속성에 따라 상호작용을 할 수 있는 Smart Fish기술을 이용하여 활용가치가 높은 실감형 가상수족관을 구축하는 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 해저환경을 표현하는 가상수족관, 수족관 화면 보호기, 물고기 육성 게임 등에 활용되어질 수 있다.
Jongwon Kim;Eunbi Park;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2259-2277
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2023
We propose a probabilistic fish growth model for smart aquaculture systems equipped with IoT sensors that monitor the ecological environment. As IoT sensors permeate into smart aquaculture systems, environmental data such as oxygen level and temperature are collected frequently and automatically. However, there still exists data on fish weight, tank allocation, and other factors that are collected less frequently and manually by human workers due to technological limitations. Unlike sensor data, human-collected data are hard to obtain and are prone to poor quality due to missing data and reading errors. In a situation where different types of data are mixed, it becomes challenging to develop an effective fish growth model. This study explores the unique characteristics of such a combined environmental and weight dataset. To address these characteristics, we develop a preprocessing method and a probabilistic fish growth model using mixed data sampling (MIDAS) and overlapping mixtures of Gaussian processes (OMGP). We modify the OMGP to be applicable to prediction by setting a proper prior distribution that utilizes the characteristic that the ratio of fish groups does not significantly change as they grow. We conduct a numerical study using the eel dataset collected from a real smart aquaculture system, which reveals the promising performance of our model.
지속적인 수산물의 소비량 증가에 따라 어족자원의 한계성에 직면한 어로어업대신 기르는 방식의 양식업이 대응방안으로 등장하였으며, 최근에는 4차 산업혁명기술과 융복합을 통하여 스마트양식 산업이 빠르게 발전하고 있다. 이에 따라 전 세계를 대상으로 양식산업의 우위성과 기술표준 헤게모니를 확보하기 위하여 스마트양식 플랫폼의 미래 모형 도출이 매우 중요한 시기가 되었다. 본 연구에서는 먼저 스마트양식 전문가들의 인터뷰를 통해 스마트양식산업의 중점 사항들을 도출하고 거시환경분석 중 PEST 방법론을 적용, 스마트양식과 관련된 정치, 경제, 사회, 기술 분야의 환경분석을 통하여 스마트양식 플랫폼의 미래 방향성을 도출하였다. 과거 생물 생장 관리의 자동화에 국한되었던 단순한 스마트양식 플랫폼에서 육종, 생산, 경영, 유통의 양식 가치사슬 전 과정을 포함하고, 인공지능 기반의 디지털 트윈기술을 통하여 리스크 최소화 및 상황 최적화 스마트양식 플랫폼으로 발전 할 수 있도록 선진 모델을 제시함으로써 공공 및 산업계에서 관련 사업 기획 및 추진 시에 도움이 될 것으로 기대한다.
To measure the size and weight of the fish, we developed an automatic fish size measurement system using a deep neural network, where the YOLO (You Only Look Once)v3 model was used. To detect fish, an IP camera with infrared function was installed over the fish pool to acquire image data and used as input data for the deep neural network. Using the bounding box information generated as a result of detecting the fish and the structure for which the actual length is known, the size of the fish can be obtained. A GUI (Graphical User Interface) program was implemented using LabVIEW and RTSP (Real-Time Streaming protocol). The automatic fish size measurement system shows the results and stores them in a database for future work.
Dissolved oxygen, pH, and temperature are the most important factors for fish farming because they affect fish growth and mass mortality of the fish. Therefore, fish farm workers must always check all pools on the farm, but this is very difficult in reality. That's why we developed a control system for smart fish farms. This system includes a gateway, sensor gatherers, and a PC program using LabVIEW. One sensor gatherer can cover up to four pools. The sensor gatherers are connected to the gateway in the form of a bus. For the gateway, the ATmega2560 is used as the main processor for communication and the STM32F429 is used as a sub-processor for displaying LCD. For the sensor gatherer, ATmega2560 is used as the main processor for communication. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), RS-485, and Zigbee are used as the communication protocols in the control system. The users can control the temperature and the dissolved oxygen using the PC program. The commands are transferred from the PC program to the gateway through the MQTT protocol. When the gateway gets the commands, it transfers the commands to the appropriate sensor gatherer through RS-485 and Zigbee.
Biological sensory systems continuously monitor and analyze changes in real-world environments that are relevant to an animal's specific behavioral needs and goals. Understanding the sensory mechanisms and information processing principles that biological systems utilize for efficient sensory data acquisition may provide useful guidance for the design of smart-sensing systems in engineering applications. Weakly electric fish, which use self-generated electrical energy to actively sense their environment, provide an excellent model system for studying biological principles of sensory data acquisition. The electrosensory system enables these fish to hunt and navigate at night without the use of visual cues. To achieve reliable, real-time task performance, the electrosensory system implements a number of smart sensing strategies, including efficient stimulus encoding, multi-scale virtual sensor arrays, task-dependent filtering and online subtraction of sensory expectation.
Jeon, Joo Hyeon;Lee, Na Eun;Lee, Yoon Ho;Jang, Jea Moon;Joo, Moon Gab;Yoo, Byung Hwa;Yu, Jae Do
Journal of Information Processing Systems
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제17권6호
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pp.1179-1190
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2021
A data acquisition and monitoring system was developed for an automated system of a smart fish farm. The fish farm is located in Jang Hang, South Korea, and was designed as circulation filtration system. Information of every aquaculture pool was automatically measured by pH sensors, dissolved oxygen sensors, and water temperature sensors and the data were stored in the database in a remoted server. Modbus protocol was used for gathering the data which were further used to optimize the pool water quality to predict the rate of growth and death of fish, and to deliver food automatically as planned by the fish farmer. By using JSON protocol, the collected data was delivered to the user's PC and mobile phone for analysis and easy monitoring. The developed monitoring system allowed the fish farmers to improve fish productivity and maximize profits.
The conservation of stream habitats has been gaining more public attention and fish habitat suitability index (HSI) is an important measure for ecological stream habitat assessment. The fish habitat preference is affected not only by physical stream conditions but also by water quality of which HSI was not available due to the lack of field data. The purpose of this study is to estimate the HSI of Zacco platypus for water quality parameters of water temperature, dissolved oxygen (DO), and biochemical oxygen demand (BOD) using the water environment monitoring data provided by the Ministry of Environment (ME). Fish population data merged with water quality were constructed by spatio-temporal matching of nationwide water quality monitoring data with bio-monitoring data of the ME. Two types of the HSI were calculated by the Instream Flow and Aquatic Systems Group (IFASG) method and probability distribution (Weibull) fitting for the four major river basins. Both the HSIs by the IFASG and Weibull fitting appeared to represent the overall distribution and magnitude of fish population and this can be used in stream fish habitat evaluation considering water quality.
명태의 건조경향은 초기의 평형상태가 뚜렷하지 않은 과정을 제외하면, 일반적인 식품건조형태를 따르는 것으로 보인다. 따라서 시간이 지날수록 건조속도는 어육과 외기의 수분농도차이가 줄어듦에 따른 결과뿐만 아니라, 표면 건조에 의한 고화현상에 의해 수분이동이 억제됨에 따라 느려지게 된다. 명태의 부위별 건조속도는 잘 알려진 바와 같이 머리 부분이 몸통부분보다 빨랐다. 건조가 진행될수록 어육표면과 중심부의 수분함량과 그에 따른 수분활성도의 차이는 증가함으로써 어육내부의 수분이동이 잘 일어나지 않아 전체적인 건조속도의 저하를 나타내었다. 주어진 외기의 건조조건(온도, 습도, 풍속)에서 초기의 높은 건조속도에 의한 어육 표면응고로 인해 건조개시 수 시간 이내에 어피(피부)와 어피 바로밑부분의 어육과 어체 내부 어육의 수분함량 차이가 급격히 일어나는 것을 알 수 있었다. 황태 제조과정의 전단계인 건조과정에서 건조가 시작된 뒤 주기적으로 수분활성도의 차이가 급격히 일어나는 시간(지점)은 황태 특유의 조직감을 형성하기 위해 건조과정에서 조직의 고화를 방지함으로써 일정한 건조속도를 유지하기 위해 주기적으로 수분을 공급해 주어야 하는 시점임을 제시해 준다.
낚시의 수요가 급증하고 있는 반면에 낚시 관련 연구와 정보가 부족한 실정이며 전 세계적인 어자원 분포에 대한 데이터 확보에 한계가 있다. 기존의 어자원 분포 연구 자료의 조사방법은 조사지역에 방문하여 투망 등을 이용하여 어자원 정보를 수집하므로 국토의 소류지, 강, 바다 등 전역에 걸친 데이터 수집은 거의 불가능하다. 또한 기존의 물고기의 길이를 계측하는 방법은 줄자를 사용하였으나 본 연구에서는 피싱태그 스마트 줄자를 개발하였다. 피싱태그 스마트 줄자와 함께 사진을 기록하면 물고기의 길이, 물고기를 잡았던 환경데이터가 자동으로 데이터 수집이 되며, 줄자를 따로 가지고 다닐 필요가 없기 때문에 사용자의 편의성을 높일 수 있다. 피싱태그를 이용한 글로벌 낚시 앱 개발을 통해 첫째, 전 세계의 넓은 영역의 어자원 표본 수집이 실시간, 지속적으로 가능하다. 둘째, 어자원 데이터 수집에 대한 막대한 비용을 절감할 수 있으며 생태교란 외래어종의 분포 및 확장을 감시할 수 있다. 셋째, 전 세계적인 어자원 정보를 구글 맵을 통해 시각화하여 나타냄으로써 사용자는 위치에 따른 어자원에 대한 정보를 얻을 수 있다. 실시간으로 수집된 어자원 관련 데이터를 제공함으로 인해 다양한 연구와 정책수립에 많은 도움이 될 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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