• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1305-1310
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• 2019

현대의 농업은 자원위주의 농업에서 과학기술 위주의 농업으로 변하고 있다. 과학기술이 융합된 농업은 새로운 신성장 동력으로 인식하고 있으며, 지능적인 스마트팜을 구축하기 위하여 정부 및 지방자치단체, 연구소, 산업계가 협력하여 스마트팜에 필요한 각종 장치를 개발하여 보급하고 있다. 최근에는 클라우드 플랫폼을 구축하여 보다 지능적인 농업환경을 구축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 도시의 건물 옥상을 활용하여 여가시간의 활용과 농업활동을 체험할 수 있는 도심형 에너지 자립 스마트팜 구축방안을 제시한다. 또한, IT 기술을 활용하여 스마트팜의 다양한 데이터를 원격지 서버에서 데이터를 관리하고 스마트팜 내부 환경을 제어할 수 있는 HMI 모듈을 개발하여 자동 또는 반자동으로 스마트팜을 관리하도록 한다. 서비스 모델은 모바일 기반으로 스마트팜의 내부 환경을 관리할 수 있는 모델을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.171-177
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• 2020

4차 산업혁명의 영향으로 농축산업 분야에도 정보통신 기술을 융합한 스마트팜 기술의 도입을 통한 생산성 증대 및 경쟁력 강화를 추진하고 있다. 이러한 스마트 농업 기술은 농업 분야의 미래 성장을 위한 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있다. 스마트팜 구현을 위하여 실시간 재배 환경 모니터링과 이와 연계된 재배 환경 자동 제어 시스템의 개발이 필요하며 나아가 작물 생육 상태를 확인하여 관리하는 지능형 시스템의 개발이 요구되어 진다. 본 논문에서는 호환성과 확장성이 뛰어난 웹 플랫폼을 활용하여 클라우드 기반 스마트팜 관리 시스템 구현을 위한 빠르고 효율적인 개발 방법을 제안한다. 제안된 웹 플랫폼을 이용한 개발 방법이 효율적이며 안정적인 시스템 구현이 가능함을 실제 구현된 시스템의 운영을 통하여 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.15-20
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• 2016

Recently, the u-IT applications for plants and livestock become larger and control of livestock farm environment has been used important in the field of industry. We implemented wireless sensor networks and farm environment automatic control system for applying to the breeding barn environment by calculating the THI index. First, we gathered environmental information like livestock object temperature, heart rate and momentum. And we also collected the farm environment data including temperature, humidity and illuminance for calculating the THI index. Then we provide accurate control action roof open and electric fan in of intelligent farm to keep the best state automatically by using collected data. We believed this technology can improve industrial competitiveness through the u-IT based smart integrated management system introduction for industry aversion and dairy industries labor shortages due to hard work and old ageing.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.53-60
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• 2018

지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.649-655
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• 2020

본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.818-821
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• 2020

The artificial intelligence software market is developing in various fields world widely. In particular, there is a wide variety of applications for image recognition technology using deep learning. This study intends to apply image recognition technology to the 'Home Gardening' market growing rapidly due to COVID-19, and aims to build a small-scale smart farm in the house using artificial intelligence and IoT technology for convenient crop cultivation for busy people living in cities. This intelligent farm system includes an automatic image recognition function and recommendation function based on temperature and humidity sensor-based indoor environment analysis.

• 벤처창업연구
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• 제14권3호
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• pp.185-199
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• 2019

한국의 시설원예는 짧은 기간에 주목할 만큼 발전하였지만, 높은 경영비와 시장개방 등 불리한 주변 여건에 대응하여 국제경쟁력을 확보하기 위해서는 시설원예의 문제점 진단과 분석을 통하여 대응책을 마련하여야 한다. 본 연구는 스마트 팜을 2세대 지능형 스마트 팜으로 발전시키기 위한 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 선도사례와 실증사례 연구를 통해 작물 생육 정보의 활용 및 분석 능력이 생산성에 어떠한 영향을 미치는지 실증사례를 통하여 고찰한다. 정보통신기술(ICT)을 도입한 시설원예 스마트 팜과 빅데이터를 활용한 농업기술이 농가의 생산성에 어떤 기여를 하고 있는지에 대하여 선도농가의 사례를 분석하였다. 이와 함께 작물 생육 정보 수집 및 분석 솔루션을 개발하여 수경재배 토마토 농가에서 산출된 생산성 변화 요인을 분석하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 작물 생육 정보 엽온의 활용 필요성이다. 엽온의 활용 범위는 시설 내 하우스 환기, 보온 커튼의 열고 닫음, 최초 관수 시점과 종료 시점 결정 등 다양하게 활용할 수 있다는 것을 확인하였다. 둘째, 작물 생육 정보 함수율의 활용 필요성이다. 작물 생육 함수율 정보는 작물의 현재 상태가 영양 생장인지, 생식 생장인지를 확인 가능하게 하며, 광합성 능력에 따라 함수율을 인위적으로 조절할 수 있다는 것이 확인되었다. 셋째, 작물의 EC, pH 정보를 활용하는 것이다. 작물에 따라 기후조건에 따라 EC 값을 달리해야 한다. 공급되는 EC, pH와 배액에서 측정되는 EC, pH를 비교하여 현재 작물의 생육 상태를 확인할 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로 스마트 팜의 측정 생육 정보를 어떻게 활용하는가에 따라 생산성에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권5호
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• pp.27-39
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• 2022

The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.133-139
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• 2022

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.49-57
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• 2022

현재 우리 사회는 기후 문제와 세계 인구 증가로 인해 식량 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 해결할 방안으로 인공지능(Artificial Intelligent, AI)와 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)을 접목 시킨 다중 원격 제어 스마트팜을 제안한다. 제안하는 스마트팜은 ICT 기술을 접목시켜 공간과 시간에 제약 없이 원격으로 제어 및 관리하고 작물의 생육환경을 다중 제어한다. 아두이노를 활용하여 스마트폰 애플리케이션(Application, APP)을 통한 다중 제어가 가능한 스마트팜 시스템을 제안하였고, 딥러닝 기술을 적용하여 작물의 생장을 실시간으로 관찰하면서 다양한 데이터 확보 및 진단 기능을 가지는 AI기술을 포함하였다. 스마트팜 내의 각종 센서들을 제어하고 센서들의 데이터 값을 구축한 데이터베이스에 저장하여 사용자가 APP을 통하여 확인할 수 있도록 하였다. 사용자는 APP에서 현재 기상을 참고하여 제어할 수 있도록 하였고 캠을 통해 생육 환경을 실시간으로 확인할 수 있다. 다중 작물을 위한 다중 제어에는 2개 이상의 생육 환경에 대한 각각의 LED, COOLING FAN, WATER PUMP를 적용하여 사용자가 편리하게 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고 딥러닝 기술을 사용하여 TensorFlow 프레임워크를 통해 생육 단계를 진단해주는 APP을 구현하여 사용자가 현재 작물이 어느 단계의 생육 상태인지 손쉽게 진단할 수 있도록 도와주는 애플리케이션을 개발 하고 적용하였다.