• 현장농수산연구지
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• 제24권4호
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• pp.53-61
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• 2022

적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO₂ 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권3호
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• pp.181-189
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• 2023

수소는 다양한 신재생에너지 중 환경친화적인 에너지로 각광받고 있지만 농업에 적용된 사례는 드물다. 본 연구는 수소연료전지 삼중 열병합 시스템을 온실에 적용하여 에너지를 절약하고 온실가스를 줄이고자 한다. 이 시스템은 배출된 열을 회수하면서 수소로부터 난방, 냉각 및 전기를 생산할 수 있다. 수소 연료 전지 삼중 열 병합 시스템을 온실에 적용하기 위해서는 온실의 냉난방 부하 분석이 필요하다. 이를 위해서는 온실의 형태, 냉난방 시스템, 작물 등을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 건물 에너지 시뮬레이션(BES)을 활용하여 냉난방 부하를 추정하고자 한다. 전주지역의 토마토를 재배하는 반밀폐형 온실을 대상으로 2012년부터 2021년까지의 기상데이터를 수집하여 분석했다. 온실 설계도를 참고하여 피복재와 골조를 모델화하여 작물 에너지와 토양 에너지 교환을 실시했다. 건물 에너지 시뮬레이션의 유효성을 검증하기 위해 작물의 유무에 의한 분석, 정적 에너지 및 동적 에너지 분석을 실시했다. 또한 월별 최대 냉난방 부하 분석에 의해 평균 최대 난방 용량 449,578kJ·h^-1, 냉방 용량 431,187kJ·h^-1이 산정되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권2호
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• pp.166-172
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• 2018

본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하기 위하여 7가지의 유형별 스마트 온실 농가를 대상으로 현장조사를 실시하였다. 그 결과 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0%정도를 차지하였고, 재배경력은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형이 전체의 50.0%정도이고, 연동형이 전체의 80.0%정도로서 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났다.

• 품질경영학회지
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• 제49권2호
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• pp.213-231
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• 2021

Purpose: This study intends to provide decision-making information to improve efficiency by analyzing the management efficiency of smart greenhouse business entities and identifying factors that affect the efficiency based on input and output. Methods: The subjects of analysis were business entities for cultivating strawberries in smart greenhouses in Jeolla region (northern and southern Jeolla provinces), and the analysis focused on the management performance of the 2019-2020 crop period (year). Data Envelopment Analysis(DEA) was applied as an analysis method for efficiency analysis, Quantile Regression(QR) analysis was applied as a factor affecting the efficiency. Results: The reason for the efficiency gap between business entities was that there were many business entities that did not minimize the input cost at the current level of output, and the area where the variance among business entities was large was the fixed cost per 10a. In the results of the affecting factor analysis, it was found that the seed-seedlings cost, fertilizer cost, other material cost, and employment and labor cost had a negative (-) effect on the efficiency, and that the repair and maintenance cost had a positive (+) effect. Conclusion: Therefore, to achieve the efficiency of scale, it is necessary to reduce the input scale to an appropriate level. In the case of business entities with low efficiency by quartile, the seed-seedlings, fertilizer, and other material costs reduce expenditures, and repair maintenance costs can improve efficiency by increasing expenditures.

• 현장농수산연구지
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• 제18권1호
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• pp.101-112
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• 2016

본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.

• 농업과학연구
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• 제50권3호
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• pp.395-406
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• 2023

The large amount of energy required for successful crop production is the main challenge in greenhouse cropping systems. As a response to this challenge a comprehensive evaluation of greenhouse energy consumption was carried out in two structurally similar single-span greenhouses with different thermal curtain positions, with particular attention to energy productivity, specific energy, net energy, and energy ratio. The greenhouses are used for strawberry production. In the R-greenhouse (RGH), the thermal curtain hanged directly at the roof ridge, whereas in the Q-greenhouse (QGH), the thermal curtain was placed 5° from an imaginary vertical axis, from the middle of the roof ridge downwards to the north side of the greenhouse roof. The relevant data were recorded using standard methods. The results indicated that the energy expended in the RGH and QGH systems was 2,186.48 and 2,189.26 MJ/m², respectively. Electricity and nitrogen fertilizer contributed the highest energy input in both greenhouses and in all seasons. The output energy was 3.12 and 3.82 MJ/m², respectively, in RGH and QGH in season I and 4.40 and 4.87 MJ/m² in season II. In terms of energy expended, there was no significant difference between the two greenhouses, nor between the two seasons. These results indicate that greenhouses of the size used in this investigation are not viable in terms of energy productivity, energy-use efficiency, and subsequent economic performance. However, further studies should be conducted to scale-up the information obtained from this investigation.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1121-1128
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• 2016

우리나라의 농촌은 고령화, 인구감소, 농경지 감소 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위하여 국내에서는 농업과 ICT 기술과의 융합을 통해 편리하고 효율적인 시스템을 도입하여 생산성을 향상 시키는 스마트 팜 시스템에 관심을 기울이고 있다. 그러나 비싼 구축비용, 시스템운영 인력의 확보 및 교육 등의 어려움으로 실제 농가에 보급하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 이러한 국내 환경에 적합한 맞춤형 스마트 팜 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 저가형 임베디드 장비를 기반으로 온실의 환경데이터를 수집하는 시스템을 설계하고, 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 웹 어플리케이션 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템은 구축 비용을 낮추고 스마트 폰을 통한 편리한 접근성을 통해 스마트 팜의 보급을 크게 증가시킬 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.17-24
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• 2016

우리나라 농업은 현재 농촌인구감소, 농촌인구의 고령화, 곡물자급률 하락, 기후변화 심화 등의 원인으로 어려움을 겪고 있으며, FTA 수입개방의 확대에 따른 우리나라의 농축산업의 경쟁력 확보가 필요하다. 낙후된 경쟁력 확보를 위해 정부에서는 한국형 스마트 팜 확대를 위해 1세대모델부터 3세대모델까지를 정의하고 있으며, 농업의 스마트화를 통해 농업의 성장한계를 극복하고 6차+${\alpha}$산업으로 발전하기 위한 노력하고 있다. 본 논문에서는 2세대 모델에 대한 IoF(Internet of Farming)-Cloud 기반의 실질적인 서비스들에 대한 정의 및 서비스를 검증하며, IoF-Cloud의 온실 테스트베드를 제시한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권1호
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• pp.72-80
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• 2018

Purpose: A modern greenhouse consists of various Information and Communications Technology (ICT) components e.g., sensor nodes, actuator nodes, gateways, controllers, and operating softwarethat communicate with each other. The interoperability between these components is an essential characteristic for any greenhouse control system. A greenhouse control system could not work unless the components communicate via common interfaces. The TTAK.KO-06.0288 is an interface standard consisting of four parts. Notably, TTAK.KO-06.0288-Part3, which describes the interface between a greenhouse operating system (GOS) and a greenhouse control gateway (GCG), is the core standard of TTAK.KO-06.0288. The objectives of this study were to analyze the TTAK.KO-06.0288-Part3 standard, to suggest alternative solutions for identified issues, and to develop a library as a proof of the alternative solutions. Methods: The "data field" was analyzed using a comparative analysis method, since it is a data transmission unit of TTAK.KO-06.0288-Part3. It was compared with other parts of TTAK.KO-06.0288 in terms of definition, format, size, and possible values. Although TTAK.KO-06.0288-Part1 and TTAK.KO-06.0288-Part2 do not use a "data field," they have a similar data structure. That structure was compared with the "data field" of TTAK.KO-06.0288-Part3. Results: Twenty-one issues were identified across four categories: inter-standard issues, intra-standard issues, operational issues, and misprint issues. Since some of the issues can raise interoperability problems, 16 alternative solutions were suggested. In order to prove the alternative solutions, an open-source communication library called libtp3 was developed. The library passed 14 unit tests and was adapted to two research. Conclusions: Although TTAK.KO-06.0288-Part3 is an interface standard for communication between a GOS and a GCG, it might not communicate between different implementations because of the identified issues in the standard. These issues could be solved by the alternative solutions, which could be used to revise TTAK.KO-06.0288. In addition, a relevant organization should develop a program for compatibility testing and should pursue test products for smart greenhouses.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.16-22
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• 2024

Greenhouse provides opportunities to have big yield effectively and efficiently. However, many resources are required, such as fertigation, a kind of solution of nutrient. Resources supply is essential to cultivate crops. Inadequate supply will hinder plant growth whereas the surplus results in waste. In this paper, we are especially interested in the fertigation supply. Further, excess fertigation leads to drainage which is difficult to purify and threatens the environment. To address this challenge, we aim to predict the desired amount of fertigation. To achieve this objective, we first establish a prototype to record the climate conditions inside a rose greenhouse using Internet of Things sensors. Simultaneously, the desired fertigation amount is obtained with the help of weight scale and historical data of fertigation supply and drainage. Second, a method is proposed to predict the desired fertigation by taking the sensors' data as input, with a time-series model. Extensive experimental results suggest the potential of our objective and method. To be specific, our method achieves an average MAE 0.032 in the validation datasets.