• 한국농공학회논문집
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• 제62권6호
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• pp.51-62
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• 2020

The objective of this study was to estimate an optimum ecological flow rate in the Banbyeon stream based on the two representative fish species. Hydraulic stream environment was simulated with HEC-RAS for two water flow regimes and used for the PHABSIM hydraulic simulation. A dominant species of Zacco platypus and an endemic species of Squalidus chankaensis tsuchigae were selected as the representative fishes whose habitat conditions were evaluated for the spawning and adult stages. Weighted usable area (WUA) was estimated based on habitat suitability index (HSI) and PHABSIM habitat simulation. Overall deep water zone in the stream demonstrated greater WUA which implies better habitat status. The estimated WUA for Zacco platypus as the dominant species was about five times greater than Squalidus chankaensis tsuchigae at the stream flow of 12 ㎥/s. The optimum ecological flow rates were 15 ㎥/s and 25 ㎥/s for the respective spawning and adult stages of Zacco platypus, while 5 ㎥/s was estimated for both the life cycles of Squalidus chankaensis tsuchigae. Assuming that the dominant species may survive better in wider flow regimes, the optimum ecological flow rate should be determined rater based on the endemic species and flow rate of 5 ㎥/s was suggested for the Banbyeon stream.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-55
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• 2024

본 논문은 물고기 양식 전문가의 먹이 배급을 모방하는 신경망 모델인 PredFeed Net을 제안한다. PredFeed Net은 기존의 먹이 배급 자동화 시스템과 달리, 전문가의 먹이 배급 패턴을 학습하는 방식으로 먹이 배급량을 예측한다. 이는 실제 수조에서 환경에 따른 먹이 배급 변수를 바꾸며 실험할 필요 없이, 기존의 환경 데이터와 먹이 배급 전문가의 먹이 배급 기록만으로 학습이 가능하다는 이점이 있다. 학습이 완료된 PredFeed Net은 현재 환경이나 어류의 상태를 통해 다음 먹이 배급량을 예측한다. 먹이 배급량 예측은 먹이 배급 자동화에 필요한 요소이며, 먹이 배급 자동화는 스마트 양식업이나 아쿠아포닉스 시스템 같은 최신 양식어업에 발전에 기여한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.269-274
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• 2020

It has used buoy for efficient domestic farm operations and fishermen fish. Buoy uses IoT-based communication to transmit water temperature, salinity, humidity, wind speed, etc. to fishers in real time. In this paper, we utilize LoRa, which enables communication in the marine environment, to construct a network and apply it to an actual buoy for monitoring. The implemented LoRa uses the 900MHz band to configure the network. The sensor consisted of a sensor that can monitor the atmospheric environment and a sensor that can monitor the marine environment. In addition, the information received in real time will be provided to the fishing village host. The fishermen were fully aware of this and took appropriate measures to conduct sea trials.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.37-45
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• 2023

4차 산업혁명에 맞춰 스마트팩토리 구축을 위한 설비보전 기술들이 관심을 받으며 고도화되고 있다. 또한 스마트팩토리에 이어 스마트팜, 스마트 양식장에도 기술이 접목되고 있다. 그중에서도 순환여과식 양식장의 경우는 수조의 안정적인 수질 환경을 위해 물을 순환하는 펌프 모터가 존재한다. 순환여과식 양식장 펌프 모터 보전 활동은 예방 정비와 진동센서에서 취득된 데이터를 기반으로 수행한다. 예방정비는 사전계획 이전에 일어나는 이상에 대해서는 대처할 수 없으며 진동센서는 외부 환경에 영향을 받는다. 본 논문에서는 소음, 온도, 진동센서에 비해 외부 환경의 영향을 적게 받는 전류 센서를 통해 수집된 데이터를 기반으로 펌프 모터 이상 감지에 있어 Python 오픈소스인 ADTK를 활용하는 이상 감지 알고리즘을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.130-136
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• 2016

본 논문에서 제안하는 실시간 해양 이상조류 모니터링 시스템은 직접적으로 적 녹조의 주원인인 플랑크톤을 감지하는 것이 아니라 적조의 동물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 산소 감소를 체크하고, 녹조의 식물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 질소 감소를 측정한다. 각각의 특성 체크 및 간접적 요소인 수중 내외의 온도, 조도 센서를 이용하여 실시간 감시하는 모듈을 만들고 모듈은 특정 주기에 맞게 신호를 서버로 전송하여 데이터베이스를 형성하고, 이렇게 수집된 데이터는 해양수산청 적 녹조 기준 데이터와 비교 하여 분석하여 알맞은 형태의 정보로 가공한 뒤 사용자에게 정보를 시각화 하여 제공한다. 기존의 광역적 감지 및 감시 시스템이 아닌 지역적 특성을 갖게 되는, 어업을 하지 않는 시간에도 빠르게 대처 가능한 개인사업 맞춤형 양식장 적 녹조 감시 시스템을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.71-84
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• 2023

넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.