• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1319-1327
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• 2015

As wind power farm (WPF) installations continue to grow, monitoring and controlling large-scale WPFs presents new challenges. In this paper, a hierarchical network architecture is proposed in order to provide remote monitoring and control of large-scale WPFs. The network architecture consists of three levels, including the WPF comprised of wind turbines and meteorological towers, local control center (LCC) responsible for remote monitoring and control of wind turbines, and a central control center (CCC) that offers data collection and aggregation of many WPFs. Different scenarios are considered in order to evaluate the performance of the WPF communications network with its hierarchical architecture. The communications network within the WPF is regarded as the local area network (LAN) while the communication among the LCCs and the CCC happens through a wide area network (WAN). We develop a communications network model based on an OPNET modeler, and the network performance is evaluated with respect to the link bandwidth and the end-to-end delay measured for various applications. As a result, this work contributes to the design of communications networks for large-scale WPFs.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.89-100
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• 2021

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.233-234
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• 2019

기존 스마트팜 기술은 수요자 중심이 아닌 대량 생산을 목적으로 시스템화 되어왔다. 이는 고령화에 따른 실질적 농촌 환경에 적용되기에는 경제적인 측면 등의 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역 인구의 고령화로 인한 적용성을 전제로 스마트팜 기술을 적용하고자 한다. 뜨거워지는 폭염으로 인해 일반적인 온실재배시설의 농작물들은 일소 피해와 시들어 말라가는 경우가 많았다. 피해를 최소화하기 위해서는 온습도 환경을 조절해주거나 차광막을 설치해주어야 한다. 하지만 현재 농촌의 작업자들 나이가 점점 증가하고 있고, 홀로 농사를 짓는 고령자가 대다수여서 많은 일을 혼자 감당하기에는 어려움이 많다. 그리고 신체가 연약한 사람들의 경우, 무거운 짐을 옮기다가 자칫 안전사고로 이어질 위험이 있다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 예방하기 위해 기존의 스마트팜 온실 내부에 작업자를 추종하는 소형 스마트 차량을 적용한 '자동 운반 기능이 가능한 스마트팜' 기술을 제안한다. 기존의 스마트 온실 환경제어 기능을 수행하며, 고랑마다 레일을 설치하고 작업자를 추종하는 차량이 있는 스마트팜이며, 어플리케이션을 통해 직접 온실과 차량을 원격으로 수동 제어할 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-24
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• 2023

In traditional fish farming way, the workers have to observe all of the pools every time and every day to feed at the right timing. This method causes tremendous stress on workers and wastes time. To solve this problem, we implemented an automatic detection system for feeding time using deep neural network. The detection system consists of two steps: classification of the presence or absence of feed and checking DO (Dissolved Oxygen) of the pool. For the classification, the pretrained ResNet18 model and transfer learning with custom dataset are used. DO is obtained from the DO sensor in the pool through HTTP in real time. For better accuracy, the next step, checking DO proceeds when the result of the classification is absence of feed several times in a row. DO is checked if it is higher than a DO reference value that is set by the workers. These actions are performed automatically in the UI programs developed with LabVIEW.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.104-112
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• 2023

Agriculture plays an industrial and economic role, as well as an environmental and ecological conservation role, group harmony and the inheritance of traditional culture. However, no matter how advanced the industry is, the basic food necessary for human life can only be produced through the photosynthesis of plants with natural resources such as the sun, water, and air. The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) predicts that the world's population will increase by another 2 billion people by 2050, and it faces a myriad of complex and diverse factors to consider, including climate change, food security concerns, and global ecosystems and political factors. In particular, in order to solve problems such as increasing productivity and production of agricultural products, improving quality, and saving energy, it is difficult to solve them with traditional farming methods. Recently, with the wind of the 4th industrial revolution, ICT convergence technology and artificial intelligence have been rapidly developing in many fields, but it is also true that the application of new technologies is somewhat delayed due to the unique characteristics of agriculture. However, in recent years, as ICT and artificial intelligence utilization technologies have been developed and applied by many researchers, a revolution is also taking place in agriculture. This paper summarizes the current state of research so far in four categories of agriculture, namely crop cultivation environment management, soil management, pest management, and irrigation management, and smart farm research data that has recently been actively developed around the world.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2021

전 세계적으로 식물공장에 대한 관심이 높아지고 있으며, 최근에는 도시환경에서도 작물을 재배할 수 있는 자동화된 관리시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 관리시스템의 발전은 ICT(Information Communications Technology) 기술의 발전으로 기반으로 하고 있으며, 식물의 생산성을 높이기 위하여 시설, 광원, 온도, 습도 및 자동화를 중심으로 연구되고 있으며, 재배 과정의 자동화에 대한 운영 표준화에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 수경인삼을 재배할 수 있는 테스트 배드를 구축하여 생육과정에 대한 환경을 모바일에서 모니터링하고 관리할 수 있는 모델을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.313-314
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• 2022

현재의 양식업을 살펴보면 영세 양식어업인 중심의 정책으로 운영되어지고 있다. 이러한 정책의 문제점은 대규모의 자본 및 신규 인력의 진입이 어려운 부분이 있다는 점이다. 이 문제로 인해 양식업 종사자의 고령화로 양식업에 피해가 발생하고 있다. 본 논문은 위와 같은 인력 문제를 해결하기 위해 아두이노를 이용한 양식장 스마트화를 제안한다. 이 방법은 사물인터넷을 기반으로 양식장의 자동 제어 및 원격 통신을 이용한 수동 제어가 가능하며 센서들의 값을 어플리케이션으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다. 또한 단순한 양식을 떠나 실시간으로 자연의 생태환경을 유지하는 효과를 보이고 최적의 생육환경을 맞추어간다는 점에 있어 기존 양식장의 어류와 비교해보았을 때 더 높은 품질의 어류를 기대해 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.455-456
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• 2023

현대인들의 바쁜 생활방식과 그로 인한 1인 가구 비율의 증가 등 사회적 요소로 인해 외로움을 겪으면서 우울증을 호소하는 사람이 증가하고 있고, 이에 따라 반려식물에 대한 관심과 시장이 증가하고 있다. 기존의 스마트 팜 시스템 관련 기술은 자동화 및 액추에이터 제어, 데이터 분석 및 예측 등 자동화와 정보 제공을 목적으로 사용되고 있다. 홈 가드닝을 통한 식물 키우기에 대한 관심 증가와 더불어 반려식물로 식물에 대한 교감을 제공하는 기능은 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 반려식물의 상태를 감정으로 전달하는 디지털 기반의 홈가드닝 앱을 제시한다. 제시하는 앱은 실제 스마트 팜 시스템과 실시간으로 연결되어 식물의 성장에 따라 변화하는 모습을 적합한 식물 캐릭터로 바꾸어 시각적으로 제공한다. 또한, 딥러닝 기술을 이용하여 식물의 성장 단계를 자동으로 분류하고, 식물의 생육 환경을 판단하여 캐럭터화된 식물의 표정을 제공한다. 제시하는 앱은 반려식물을 키우는 사람의 노동력을 줄여주고, 반려식물과의 교감을 제공하는 다양한 경험을 제시할 수 있다.

• 한국축산식품학회지
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• 제43권6호
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• pp.989-1001
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• 2023

Processed foods containing pork fat tissue to improve flavor and gain economic benefit may cause severe issues for Muslims, Jews, and vegetarians. This study aimed to develop an indirect enzyme-linked immunosorbent assay (iELISA) based on a monoclonal antibody specific to thermal stable-soluble protein in pork fat tissue and apply it to detect pork fat tissue in heat-processed (autoclave, steam, roast, and fry) beef meatballs. To develop a sensitive iELISA, the optimal sample pre-cooking time, coating conditions, primary and secondary dilution time, and various buffer systems were tested. The change in the iELISA sensitivity with different 96-well microtiter microplates was confirmed. The detection limit of iELISA performed with an appropriate microplate was 0.015% (w/w) pork fat in raw and heat-treated beef. No cross-reactions to other meats or fats were shown. These results mean that the iELISA can be used as an analytical method to detect trace amounts of pork fat mixed in beef.

• 농업과학연구
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• 제46권2호
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• pp.381-393
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• 2019

A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.