본 논문에서는 스마트 농업을 구현하기 위한 재배이력관리 시스템을 개발하여 구현하였으며, 특히 스마트 팜에서 재배하기 힘든 곡물의 재배이력을 관리하는 시스템을 고안하였다. 스마트디바이스를 기반으로 하는 모바일 및 웹 프로그램을 설계하였고, 수집되는 정보는 DB 서버에 저장되어 빅 데이터로 활용이 가능하다. 또한 모바일 장치의 GPS를 적용한 GIS/LBS기반의 전자지도(Vworld map)를 이용하여 실시간 위치정보와 농업활동 정보의 매칭이 가능하다. 현장에서 필요로 하는 재배이력정보 DB를 설계하여 농가, 농민, 재배정보를 관리자가 활용하기 쉽게 개발하였고, 모바일 및 웹 프로그램을 개발하여 현장에서 구현해보았다. 본 시스템은 노동력절감효과와 기후변화와 같은 변수에 대응하여 품질과 안전관리의 능력을 한 단계 높일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 중고 스마트폰을 세계 최초로 IoT 사물통신기술과 융합하여 그린 IT 솔루션을 상용화함으로써 환경오염과 자원낭비 및 외화유출을 막을 수 있는 제품으로 설계하였다. 제안한 시스템의 실험을 위하여 실제 농작물 재배 시설내에 설치하여 여러 가지 기능과 통신 상태를 실험하였다. 그 결과 문제점이 발생될 경우에 사용자의 스마트폰으로 경보음 및 동영상 알림이 발생되며, 또한 각종 설치된 기기들의 원격제어와 실시간으로 데이터 분석이 가능하였다. 본 연구에서 중고 스마트폰의 활용을 위해 개발된 단말기 관리보드는 농업이나 환경 등의 다양한 분야에 응용이 가능하리라 사료된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.130-136
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2020
There are many problems that occur currently in agriculture industries. The problems such as unexpected of changing weather condition, lack of labor, dry soil were some of the reasons that may cause the growth of the plants. Condition of the weather in local area is inconsistent due to the global warming effect thus affecting the production of the crops. Furthermore, the loss of farm labor to urban manufacturing jobs is also the problem in this industry. Besides, the condition for the plant like air humidity, air temperature, air quality index, and soil moisture are not being recorded automatically which is more reason for the need of implementation system to monitor the data for future research and development of agriculture industry. As of this, we aim to provide a solution by developing IoT-based platform along with the irrigation for increasing crop quality and productivity in agriculture field. We aim to develop a smart garden system environment which the system is able to auto-monitoring the humidity and temperature of surroundings, air quality and soil moisture. The system also has the capability of automating the irrigation process by analyzing the moisture of soil and the climate condition (like raining). Besides, we aim to develop user-friendly system interface to monitor the data collected from the respective sensor. We adopt an open source hardware to implementation and evaluate this research.
Communication between ECUs (Electronic Control Units) in agricultural machineries tends to use IS011783 widely, that is PGN (Parameter Group Number) based communication protocol lays on CAN protocol by altering its identifier part. Messages in line are transferred and received between ECUs according to ISO11783 standard. This paper discusses about design of wireless monitoring system. We used an ARM Cortex-M3 microcontroller embedded development board and marvel8686 wireless module. The wireless ISOBUS monitoring system, attached to communication line, reads messages, interpret them, and display them on the screen in easily comprehendible form. It can be used to generate messages and monitor the traffic on physical bus systems. The monitoring system connected to ECUs, monitor and simulate real traffic of communication and functionality of the ECUs. In order to support our work, we have implemented the monitoring tool. The development consists of two parts: GUI of the application and firmware level programming. Hence the monitoring system is attached to the communication line and equipped by Wi-Fi module; farmer/dispatcher in a farm monitors all messages in communication line on personal computer and smart device.
IoT기술은 최근 수년간 급격히 발달하였고, 많은 분야에 적용되고 있다. 수산업 분야에서는 IoT 플랫폼을 활용한 양식장 수질관리 시스템이 개발되어 생산성 향상과 근로 환경 개선에 많은 도움을 주고 있다. 본 연구에서는 내수면 양식장 수질관리 시스템에서 더욱 발전하여, 수질 연동형 자동 급이 시스템을 설계함으로써 보다 효율적이고 체계적인 양식장 관리 시스템을 제안한다. IoT 전용망인 LPWA를 활용하여 내수면 양식장 환경에 적합하고, 저전력과 낮은 통신비용으로 상용화를 위한 경제성을 확보하였다. 본 연구를 통하여 내수면 양식 산업의 발전은 물론, 빅데이터 분석을 통한 양식 기술 발전에 일조할 것으로 기대한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.144-156
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2023
Smart agriculture is a rapidly growing field that seeks to optimize crop yields and reduce risk through the use of advanced technology. A key challenge in this field is the need to create a comprehensive smart farm system that can effectively monitor and control the growth environment of crops, particularly when cultivating new varieties. This is where fuzzy theory comes in, enabling the collection and analysis of external environmental factors to generate a rule-based system that considers the specific needs of each crop variety. By doing so, the system can easily set the optimal growth environment, reducing trial and error and the user's risk burden. This is in contrast to existing systems where parameters need to be changed for each breed and various factors considered. Additionally, the type of house used affects the environmental control factors for crops, making it necessary to adapt the system accordingly. While developing such a framework requires a significant investment of labour and time, the benefits are numerous and can lead to increased productivity and profitability in the field of smart agriculture. We developed an AI platform for optimal control of facility houses by integrating data from mushroom crops and environmental factors, and analysing the correlation between optimal control conditions and yield. Our experiments demonstrated significant performance improvement compared to the existing system.
정보통신기술이 점차 발전함에 따라 기존의 생산 시스템에 네트워크 및 컴퓨팅 기술을 적용하여 효율적인 생산 환경을 유지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 고전적인 제어 시스템과 달리 이러한 스마트 생산 시스템은 생산 환경에 대한 데이터를 실시간으로 수집하여 통계화하고, 그 변화에 따라 유동적으로 작동할 필요가 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하고, 환경 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 계측 시스템을 제시한다. 또한 이를 스마트팜에 적용하여 외부의 환경 변화에 대처하고 효과적인 생산 환경을 유지할 수 있음을 확인하였다.
Jung, Dae-Hyun;Kim, Hak-Jin;Park, Soo Hyun;Kim, Joon Yong
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.135-135
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2017
Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.
기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.
Korea has high quality level of ICT Technologies, however it still have a long way to go before invigoration of ICT in agriculture industry. The government of Korea supply to agriculture ICT systems, however these are the enclosed type and insufficient the level of connectivity, compatibility, and integrity between ICT systems. Farmers can not share crop information and one system can not use with others in combination. Recently, IoT(Internet of Things) become popular to emphasize the vision of a global internet and ICT industry. The IoT is a critical technology that leads future internet generation. We believe that IoT will change status of agriculture industry and appearance of various agriculture business model. Using IoT technology is provided a platform of opportunities to optimize work processes and efficient use of energy, time and labour in farm. It can automatically control temperature, humidity, sunshine system and so on for optimal growth conditions at greenhouse and plant factory. Growth setting can even be controlled and monitored crop condition and disease by a smartphone app or PC. It is possible to improve quality of farming and farm product. We suggest that construction of IoT platform through open API in agriculture industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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