As livestock farms grow in size, the number of breeding individuals increases, making it difficult to manage livestock. Livestock farms require an integrated management system such as a monitoring system, an access control system, and an abnormal behavior detection system to manage livestock houses. In this paper, a smart korean cattle livestock management system using IoT and AI technology was proposed for livestock management in livestock farms. The smart korean cattle farm management system consists of a monitoring and control system, a vehicle access management system, and an abnormal cattle behavior detection system. It is expected that this will help manage large-scale livestock houses, and additional research is needed to improve the performance of abnormal behavior detection in the future.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
본 연구는 태양광 기반으로 인공광 병렬 광공급 시스템을 개발하고 상추 재배효과를 구명하기 위하여 수행하였다. 태양광 기반으로 인공광원을 공급하는 장치는 광원 공급부, 전원공급부, 시스템 계측 및 제어부로 구성하였다. 광원공급부는 태양광 전송장치(광파이버)와 LED 램프(인공광)로 구성하였고, 태양광 전송장치는 광 전송률이 우수한 석영재질의 광섬유(Optical fiber)로 제작되었으며, 인공광은 LED 중 White 램프를 사용하였다. 전원 공급부는 누전 차단기, SMPS, LED 제어기 및 릴레이로 구성하였다. 시스템계측 및 제어부는 터치스크린과 지그비(ZigBee) 통신모듈, 광량센서로 구성하였다. 구성한 장치의 성능시험 결과 광량센서로 측정된 강도가 200μmol·m-2·s-1 이하가 되면 자동적으로 LED 램프가 작동되어 보광하는 것을 확인하였다. 또한 본 장치를 활용하여 상추를 재배한 결과, 엽장, 뿌리길이, 엽록소 함량 및 지하부 생체중이 LED 처리보다 큰 것으로 나타났다. 따라서본 장치는 화석연료 고갈 등으로 전기 사용에 제한이 올때 폐쇄형 식물공장 같은 시설에서 작물을 재배할 수 있을 것으로 판단된다.
유럽에서 양송이 야외발효에 많이 사용하던 윈드로우 터너를 우리나라 실정에 맞게 밀짚대신 볏짚을 사용할 수 있도록 개량 개발하였다. 관행 굴삭기작업과 비교하여 조사한 결과는 다음과 같다. 교반작업 성능은 $81m^3/hr$으로 굴삭기 $28.6m^3/hr$보다 2.8배 높았으며, 재배사 한 동(균상면적 $165m^2$)당 1회 배지교반시간이 46분으로 관행보다 노력을 66% 절감할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 야외발효 말기 배지더미의 온도분포 조사 결과 배지더미 중앙 아래부분의 온도가 관행보다 $5^{\circ}C$ 이상 높아 호기발효에 유리한 것으로 나타났으며, 부숙도를 추정할 수 있는 회분조사결과 $30.9{\pm}1.1%$로 나타나 관행 $28.4{\pm}1.6%$보다 부숙정도도 높게 나타났다. 버섯의 농가 재배결과 수확량이 시작기의 경우 관행 대조구 대비 22.9% 증수되는 것으로 나타났다.
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.
최근 네트워크 환경이 확장되면서 스마트 기기 보급이 지속해서 증가하고 있다. 스마트 폰, 스마트 패드, 웨어러블 등 스마트 디바이스의 보급을 통해 스마트기술과 IT융합 기술에 많은 변화를 주고 있다. 스마트기술의 발전은 4차산업 기술의 핵심적인 요소이다. 4차산업 혁명은 IT융합과 스마트 디바이스를 이용하여 주거, 산업, 생산 환경에 지능적 요소를 추가하여 새로운 서비스 기반 산업을 확장 시켰다. 스마트 홈, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 헬스케어 등 스마트기술을 이용한 다양한 서비스 제공에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트 홈은 사물인터넷 기기의 보급 확산과 센서 기술, 컨트롤 기술, 애플리케이션, 데이터 관리, 클라우드 서비스 성장에 따라 급성장하고 있다. 스마트기술을 이용한 스마트 홈 서비스는 거주자에게 편리하고, 유익한 서비스 및 환경 제공이 가능하다. 스마트 홈 서비스는 기존 홈 네트워크 서비스 문제점을 보완했지만 여전히 미비한 점이 많이 있다. 즉 스마트 디바이스 보급과 공급자 위주의 서비스 개발 및 서비스 연동은 사용자 환경과 사용자 상태를 고려한 서비스 제공에 한계를 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 연구에선 고령자 상황을 고려한 스마트 홈 서비스 시스템을 제안한다. 제안방법은 기존 스마트 홈 서비스 제공 방법에 고령자 상황과 상태 정보를 반영하여 서비스를 지원한다. 또한, 서비스 지원 확장을 통해 지역 서비스 및 외부 서비스를 적절하게 지원하여 사용자에게 적합한 서비스 제공을 목적으로 하고 있다.
최근 국내 축산 농가들에서는 생산성 향상을 위해 축사 환경 및 사양관리, 안전한 축산물 생산, 동물 복지 등에 데이터를 기반으로 한 기술이 도입되고 있다. 또한, 정부는 정책적으로 축산물의 생산성 향상 및 축산 환경을 개선하기 위해 ICT기반의 축사시설 현대화를 통한 스마트 축사 보급 사업을 2017년부터 진행하고 있다. 그러나 현재 스마트 축사는 모니터링과 제어의 연계성, 다양성, 통합성 등에서 한계가 있다. 그러므로 다양한 모니터링과 제어의 연계 및 통합을 하기 위해 지능화된 알고리즘 및 원격 제어로 축산의 모든 과정을 지능적으로 시스템화하기 위해서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술을 기반으로 한 스마트 축산 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지능정보기술 기반의 스마트 축사 관련 국내외 연구동향을 소개하고 첨단기술의 국내 적용 한계를 분석하였다. 끝으로 축산분야에 적용 가능한 미래 지능정보기술에 대해서 살펴보았다.
재생에너지 3020 이행계획, 한국판 뉴딜 계획 등에 따라 신재생에너지 생산 비중 증가 대응과 해상풍력발전 12GW 건설을 위해 어업생활권 점유 대안 마련과 주민 수용성 제고를 위한 방안이 요구된다. 본 연구는 동해에 적합한 해상풍력발전단지와 연계한 수산자원 공존모델의 차별방안을 제시하였다. 동해는 부유식 해상풍력 발전단지 조성의 최적지로 단지 내 공유수면을 활용하여 외해양식에 적합한 고부가가치 어종인 참다랑어를 양식함으로써 에너지 생산, 수산자원 개발, 관광산업화를 통한 이익 창출로 경제적 효과 발생을 예측하였다. 또한, 운영관리 기술 공유 등으로 예산 감축, 스마트 관리 추진과 어민소득 증대 가능성을 확인하였다.
본 논문은 야생 동물들이 농장에 침입할 때 마다 당시의 환경 데이터를 수집한 다음 이를 이용한 벡터 자동 회귀(VAR) 모델 기반의 기계 학습을 통해 향후 야생 동물의 침입을 예측하는 서비스의 구현 및 성능 평가 결과를 담고 있다. 침입 예측을 위한 학습 데이터를 수집하기 위해 사물인터넷 기반의 하드웨어 프로토타입을 개발했으며, 이를 학교 인근에 위치한 소규모 농장에 설치하고서 침입 이벤트를 발생시키는 모의 시험을 장기간에 걸쳐 실시하였다. 구현한 벡터 자동 회귀 모델 기반의 침입 예측 서비스는 앞으로 30일간의 침입 발생 가능성이 높은 날짜와 시간을 제공한다. 더불어 제안 서비스는 야생 동물의 농장 침입 시 농장 주인의 모바일 기기에 실시간으로 알림을 제공하는 기능을 포함하며, 이에 대한 성능 평가를 실시하여 평균 7.89초의 응답 시간을 보여줌을 확인하였다.
가축의 행동 분석은 가축 건강관리와 농업 생산성 증대에 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러나 가축의 행동 분석을 위해 도입되는 대부분의 디지털 기기들은 원시 데이터를 제공하지 않으며 분석 결과 또한 제한적으로 제공한다. 이러한 폐쇄적인 시스템은 첨단 IT 기술의 도입에 필수불가결한 데이터 통합과 빅데이터 구축을 더욱 어렵게 한다. 이에 저비용으로 손쉽게 사용할 수 있는 농장 규모의 데이터 수집 장치 보급이 필요하다. 본 연구는 가축의 행동 분석을 위한 데이터 수집 시스템을 제시한다. 이 시스템은 무선으로 동작하는 다수의 초소형 컴퓨팅 유닛으로 구성되어 있으며 이를 통해 가축의 체온과 가속도 데이터, 위치 정보, 축사 환경 데이터를 수집한다. 또한 본 연구에서는 수집된 가속도 데이터를 바탕으로 가축의 행동을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 실험을 위해 경기도 이천의 한우 농가에 시스템을 구축하고 20두의 한우에 대해 데이터를 수집하였으며 이를 토대로 실증 및 분석 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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