본 논문에서 제안한 통합제어기는 시설하우스 기기 통합컨트롤러를 통 하여 작물의 상태 및 시설하우스 제어를 용이하게 하기 위하여 연구되었 으며, 증강현실 기술 연구를 통하여 스파트팜 적용 후 사후관리 문제를 해결하고자 하였다. 기존의 스마트팜 기술은 생육을 위한 환경제어나 모바일 원격제어에 집 중되어, 사용매뉴얼이나 관련 기술 습득 지원 등 사용자가 스마트팜 운영 에 필요한 정보를 제공하고 생육 작물에 대한 맞춤형 정보를 제공하는 시 스템이 부재하여 본 논문에서는 ...
본 논문에서 제안한 통합제어기는 시설하우스 기기 통합컨트롤러를 통 하여 작물의 상태 및 시설하우스 제어를 용이하게 하기 위하여 연구되었 으며, 증강현실 기술 연구를 통하여 스파트팜 적용 후 사후관리 문제를 해결하고자 하였다. 기존의 스마트팜 기술은 생육을 위한 환경제어나 모바일 원격제어에 집 중되어, 사용매뉴얼이나 관련 기술 습득 지원 등 사용자가 스마트팜 운영 에 필요한 정보를 제공하고 생육 작물에 대한 맞춤형 정보를 제공하는 시 스템이 부재하여 본 논문에서는 AR기술 연구를 통해 해결책을 제시하였다. 본 논문에서는 자동화 인프라를 접목한 오픈플랫폼 기반의 IoT 기술과 마커 기반 메타데이터 레퍼런스 기술을 적용한 모바일 증강현실 기술 연 구를 통하여 사용자 중심 시설하우스 기기용 통합 컨트롤러를 개발하였다. 지능형 동작 제어 알고리즘을 제안하여 모바일에서 시설하우스의 작물 상태에 따라 제어가 가능하도록 하였으며, 메타데이터 레퍼런스 기술 적 용 마커 인식 알고리즘을 제안하여 정해진 형태의 콘텐츠를 프로그램 내 부에 미리 정의해 사용함으로서 오는 기존의 증강현실 기술의 한계를 극 복하였다. 통합제어기 테스트베드를 구축을 위하여 시험용 비닐하우스를 제작하고 외부 연결기기 동작 시험 및 유무선 애플리케이션 시험, 증강현실 마커 인식 출력 시험, 그리고 시설하우스 농가 검증을 실시하였다. 테스트베드 구축 및 시험과정을 통하여 통합제어기의 정상 동작을 확인하였다. 또한, 스마트팜 통합제어 시스템 성능 검증을 위하여 5대 Big 5 데이터 (토양의 상태, 내외부 온습도, CO2상태, 일사량, 장비 정상동작 여부)를 선정하여 무선 IoT기반 환경을 구축하고 데이터를 측정 하였다. 마커 성 능 실험을 위하여 마커 사이즈별 최적의 인식거리 확인을 위한 실험을 통 하여 마커사이즈가 50*50(mm)이고 마커 인식 거리가 30cm 일 때 최적의 인식률을 나타냄을 확인하였다. 생육작물 데이터베이스를 구축하고 환경센서로부터 수신되는 데이터를 모니터링하여 생육환경 자동제어 동작 알고리즘의 유용성을 확인하였으 며, 시설하우스 적용 기기별 설명을 QR 코드 메타데이터로 제공하는 방 법, 통합제어기 설치 및 오동작시 각 기기별 수리방법에 대한 매뉴얼을 제공하는 방법, 시설하우스에 제공한 장비가 업데이트 되어 새로운 AR서 비스가 필요한 경우 해결 방법 등 증강현실 기술적용 시나리오 검증을 통 하여 통합제어기의 유용성을 검증하였다. MARS, AR-PDA 등 모바일 증강현실 시스템과 제안하는 시스템을 비 교 분석하였으며, 버티컬가든 관리시스템, 클라우드 스마트팜 등 기존의 스마트팜 시스템과 제안하는 시스템을 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 통합제어 시스템은 스마트팜 모니터링 단계의 센서 를 통한 정보와 연계하여 경고와 알람기능을 수행하는 단계를 넘어, 제어 단계로 제어기자체 또는 인터넷 연결 소프트웨어를 통하여 기능을 제어하 거나 사용자 환경을 개인화하는 단계의 시스템을 제공할 수 있다.
본 논문에서 제안한 통합제어기는 시설하우스 기기 통합컨트롤러를 통 하여 작물의 상태 및 시설하우스 제어를 용이하게 하기 위하여 연구되었 으며, 증강현실 기술 연구를 통하여 스파트팜 적용 후 사후관리 문제를 해결하고자 하였다. 기존의 스마트팜 기술은 생육을 위한 환경제어나 모바일 원격제어에 집 중되어, 사용매뉴얼이나 관련 기술 습득 지원 등 사용자가 스마트팜 운영 에 필요한 정보를 제공하고 생육 작물에 대한 맞춤형 정보를 제공하는 시 스템이 부재하여 본 논문에서는 AR기술 연구를 통해 해결책을 제시하였다. 본 논문에서는 자동화 인프라를 접목한 오픈플랫폼 기반의 IoT 기술과 마커 기반 메타데이터 레퍼런스 기술을 적용한 모바일 증강현실 기술 연 구를 통하여 사용자 중심 시설하우스 기기용 통합 컨트롤러를 개발하였다. 지능형 동작 제어 알고리즘을 제안하여 모바일에서 시설하우스의 작물 상태에 따라 제어가 가능하도록 하였으며, 메타데이터 레퍼런스 기술 적 용 마커 인식 알고리즘을 제안하여 정해진 형태의 콘텐츠를 프로그램 내 부에 미리 정의해 사용함으로서 오는 기존의 증강현실 기술의 한계를 극 복하였다. 통합제어기 테스트베드를 구축을 위하여 시험용 비닐하우스를 제작하고 외부 연결기기 동작 시험 및 유무선 애플리케이션 시험, 증강현실 마커 인식 출력 시험, 그리고 시설하우스 농가 검증을 실시하였다. 테스트베드 구축 및 시험과정을 통하여 통합제어기의 정상 동작을 확인하였다. 또한, 스마트팜 통합제어 시스템 성능 검증을 위하여 5대 Big 5 데이터 (토양의 상태, 내외부 온습도, CO2상태, 일사량, 장비 정상동작 여부)를 선정하여 무선 IoT기반 환경을 구축하고 데이터를 측정 하였다. 마커 성 능 실험을 위하여 마커 사이즈별 최적의 인식거리 확인을 위한 실험을 통 하여 마커사이즈가 50*50(mm)이고 마커 인식 거리가 30cm 일 때 최적의 인식률을 나타냄을 확인하였다. 생육작물 데이터베이스를 구축하고 환경센서로부터 수신되는 데이터를 모니터링하여 생육환경 자동제어 동작 알고리즘의 유용성을 확인하였으 며, 시설하우스 적용 기기별 설명을 QR 코드 메타데이터로 제공하는 방 법, 통합제어기 설치 및 오동작시 각 기기별 수리방법에 대한 매뉴얼을 제공하는 방법, 시설하우스에 제공한 장비가 업데이트 되어 새로운 AR서 비스가 필요한 경우 해결 방법 등 증강현실 기술적용 시나리오 검증을 통 하여 통합제어기의 유용성을 검증하였다. MARS, AR-PDA 등 모바일 증강현실 시스템과 제안하는 시스템을 비 교 분석하였으며, 버티컬가든 관리시스템, 클라우드 스마트팜 등 기존의 스마트팜 시스템과 제안하는 시스템을 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 통합제어 시스템은 스마트팜 모니터링 단계의 센서 를 통한 정보와 연계하여 경고와 알람기능을 수행하는 단계를 넘어, 제어 단계로 제어기자체 또는 인터넷 연결 소프트웨어를 통하여 기능을 제어하 거나 사용자 환경을 개인화하는 단계의 시스템을 제공할 수 있다.
In this paper, we have studied that the integrated controller to facilitate crop conditions and facility house control through the facility house equipment integrated controller, and we tried to solve the post-management problem after the application of a spat farm through research o...
In this paper, we have studied that the integrated controller to facilitate crop conditions and facility house control through the facility house equipment integrated controller, and we tried to solve the post-management problem after the application of a spat farm through research on enhanced real-world techniques. Existing smart farm technologies focus on exchange rate control and mobile remote control for growth, and this paper presented a solution to AR technology because of the absence of a system that provides information necessary for smart palm management and custom-made information for growing crops. This paper overcomes the limitations of existing augmented reality technologies by proposing intelligent operation control algorithms, enabling mobile control according to crop conditions of facility houses, and proposing metadata reference description application marker recognition algorithms to define and use predetermined forms of content in programs. In this paper, a vinyl greenhouse for testing was manufactured to construct an integrated control machine test bed, and external connection equipment operation test and wired application test, enhanced reality marker recognition output test, and facility house farmer verification were performed. Verified normal operation of the integrated controller through the construction and testing process of the test bed. In addition, for performance verification of the smart farm integrated control system, five large Big5 data (soil conditions, internal and external temperature and humidity, CO2 conditions, solar radiation, and equipment normal operation) were selected and measured. For marker performance experiments, an experiment for confirming the optimum recognition distance for each marker size confirmed that the optimum recognition rate is indicated when the marker size is 50-50 mm and the marker recognition distance is 30 cm. Through the experiment, the automatic control operation algorithm for the environment was verified by establishing a production database and monitoring data received from the environment sensors. In addition, it was verified that the integrated controller was useful through verification of the augmented reality technical scenarios, such as providing a description of each device applied to the facility house as a QR code metadata, providing a manual on the repair methods for each device when installed or malfunctioning the integrated control unit, and if new AR services are required by updating the equipment provided to the facility house. The proposed system and the existing mobile augmented reality system, MARS, AR-PDA were compared. It also compared and analyzed the proposed system with existing smart farm systems, such as Bertranden Management System and Cloud Smart Farm. The integrated control system proposed in this paper, in conjunction with information through sensors in the Smart Farm monitoring stage, can go beyond the stage where warnings and alarm functions are performed and provide a stage system for controlling functions or personalizing user environments through control equipment or Internet connection software.
In this paper, we have studied that the integrated controller to facilitate crop conditions and facility house control through the facility house equipment integrated controller, and we tried to solve the post-management problem after the application of a spat farm through research on enhanced real-world techniques. Existing smart farm technologies focus on exchange rate control and mobile remote control for growth, and this paper presented a solution to AR technology because of the absence of a system that provides information necessary for smart palm management and custom-made information for growing crops. This paper overcomes the limitations of existing augmented reality technologies by proposing intelligent operation control algorithms, enabling mobile control according to crop conditions of facility houses, and proposing metadata reference description application marker recognition algorithms to define and use predetermined forms of content in programs. In this paper, a vinyl greenhouse for testing was manufactured to construct an integrated control machine test bed, and external connection equipment operation test and wired application test, enhanced reality marker recognition output test, and facility house farmer verification were performed. Verified normal operation of the integrated controller through the construction and testing process of the test bed. In addition, for performance verification of the smart farm integrated control system, five large Big5 data (soil conditions, internal and external temperature and humidity, CO2 conditions, solar radiation, and equipment normal operation) were selected and measured. For marker performance experiments, an experiment for confirming the optimum recognition distance for each marker size confirmed that the optimum recognition rate is indicated when the marker size is 50-50 mm and the marker recognition distance is 30 cm. Through the experiment, the automatic control operation algorithm for the environment was verified by establishing a production database and monitoring data received from the environment sensors. In addition, it was verified that the integrated controller was useful through verification of the augmented reality technical scenarios, such as providing a description of each device applied to the facility house as a QR code metadata, providing a manual on the repair methods for each device when installed or malfunctioning the integrated control unit, and if new AR services are required by updating the equipment provided to the facility house. The proposed system and the existing mobile augmented reality system, MARS, AR-PDA were compared. It also compared and analyzed the proposed system with existing smart farm systems, such as Bertranden Management System and Cloud Smart Farm. The integrated control system proposed in this paper, in conjunction with information through sensors in the Smart Farm monitoring stage, can go beyond the stage where warnings and alarm functions are performed and provide a stage system for controlling functions or personalizing user environments through control equipment or Internet connection software.
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