수직형 스마트 팜은 외부로부터 밀폐된 공간에서 ICT 기술을 활용하여 다층 선반 에서 식물을 인공적으로 재배하는 농장을 말한다. 식물은 다층 선반에서 특정에 위 치에 고정되어 온전히 주변 환경의 영향을 받는 상태로 생장한다. 따라서 다층 선 반의 위치별로 적정한 생육환경이 조성되어야 식물들이 고르게 잘 자랄 수 있다. 위치별로 균일한 생육환경을 조성하기 위해서는 위치별로 정밀한 모니터링이 필수 적이다. 본 연구에서는 수직형 스마트 팜의 생육환경을 개선하기 위한 다지점 모니터링 시스템을 직접 개발하였다. 더 나아가 개발한 모니터링 시스템을 실제 운영 중인 수직 형 스마트 팜에 설치하였고, 2022년 10월 1일부터 한 달 동안 생육환경에 대한 모니터 링을 수행하였다. 모니터링 시스템의 개발은 IoT로 활용 가능한 ...
수직형 스마트 팜은 외부로부터 밀폐된 공간에서 ICT 기술을 활용하여 다층 선반 에서 식물을 인공적으로 재배하는 농장을 말한다. 식물은 다층 선반에서 특정에 위 치에 고정되어 온전히 주변 환경의 영향을 받는 상태로 생장한다. 따라서 다층 선 반의 위치별로 적정한 생육환경이 조성되어야 식물들이 고르게 잘 자랄 수 있다. 위치별로 균일한 생육환경을 조성하기 위해서는 위치별로 정밀한 모니터링이 필수 적이다. 본 연구에서는 수직형 스마트 팜의 생육환경을 개선하기 위한 다지점 모니터링 시스템을 직접 개발하였다. 더 나아가 개발한 모니터링 시스템을 실제 운영 중인 수직 형 스마트 팜에 설치하였고, 2022년 10월 1일부터 한 달 동안 생육환경에 대한 모니터 링을 수행하였다. 모니터링 시스템의 개발은 IoT로 활용 가능한 아두이노를 활용하였다. 수직형 스마트 팜에서 중요한 환경요인인 온도, 습도, 기류 속도, CO2, 수온 및 EC를 측정할 수 있는 센서를 아두이노와 결합하여 모니터링 장치를 제작하였다. 모니터링 장치를 통해 다지 점에서 측정한 데이터를 웹서버로 효과적으로 전송하기 위해 WiFi와 Zigbee를 병행한 무선 통신방법을 사용하였다. 개발한 모니터링 시스템의 내구성, 안정성을 검증하였고, 센서의 캘리브레이션(Calibration)도 수행하였다. 개발한 모니터링 장치를 경기도 곤지암에 있는 OO 빌딩에 설치하였다. 13개 지점에 모듈을 설치하여 데이터를 한 달간 수집하였고, 수집한 데이터를 분석하였다. 다지점의 데이터를 통해 수직형 스마트 팜의 환경조성이 취약한 지점을 파악할 수 있었고, 문제 점을 해결하는 개선방안을 모색해볼 수 있었다. 본 연구를 통해 얻은 수직형 스마트 팜 모니터링 시스템을 통하여 현장에서 발생하는 문제점을 실시간으로 진단하고 해결책을 모색하여 수직형 스마트 팜의 생산 수율을 높 일 수 있을 것으로 기대한다.
수직형 스마트 팜은 외부로부터 밀폐된 공간에서 ICT 기술을 활용하여 다층 선반 에서 식물을 인공적으로 재배하는 농장을 말한다. 식물은 다층 선반에서 특정에 위 치에 고정되어 온전히 주변 환경의 영향을 받는 상태로 생장한다. 따라서 다층 선 반의 위치별로 적정한 생육환경이 조성되어야 식물들이 고르게 잘 자랄 수 있다. 위치별로 균일한 생육환경을 조성하기 위해서는 위치별로 정밀한 모니터링이 필수 적이다. 본 연구에서는 수직형 스마트 팜의 생육환경을 개선하기 위한 다지점 모니터링 시스템을 직접 개발하였다. 더 나아가 개발한 모니터링 시스템을 실제 운영 중인 수직 형 스마트 팜에 설치하였고, 2022년 10월 1일부터 한 달 동안 생육환경에 대한 모니터 링을 수행하였다. 모니터링 시스템의 개발은 IoT로 활용 가능한 아두이노를 활용하였다. 수직형 스마트 팜에서 중요한 환경요인인 온도, 습도, 기류 속도, CO2, 수온 및 EC를 측정할 수 있는 센서를 아두이노와 결합하여 모니터링 장치를 제작하였다. 모니터링 장치를 통해 다지 점에서 측정한 데이터를 웹서버로 효과적으로 전송하기 위해 WiFi와 Zigbee를 병행한 무선 통신방법을 사용하였다. 개발한 모니터링 시스템의 내구성, 안정성을 검증하였고, 센서의 캘리브레이션(Calibration)도 수행하였다. 개발한 모니터링 장치를 경기도 곤지암에 있는 OO 빌딩에 설치하였다. 13개 지점에 모듈을 설치하여 데이터를 한 달간 수집하였고, 수집한 데이터를 분석하였다. 다지점의 데이터를 통해 수직형 스마트 팜의 환경조성이 취약한 지점을 파악할 수 있었고, 문제 점을 해결하는 개선방안을 모색해볼 수 있었다. 본 연구를 통해 얻은 수직형 스마트 팜 모니터링 시스템을 통하여 현장에서 발생하는 문제점을 실시간으로 진단하고 해결책을 모색하여 수직형 스마트 팜의 생산 수율을 높 일 수 있을 것으로 기대한다.
Vertical smart farms refer to farms that artificially grow plants on multi-story shelves using ICT technology while blocking the effects of the external environment. Plants are fixed in certain positions on multi-layer shelves and grow wholly affected by the surrounding environment. Ther...
Vertical smart farms refer to farms that artificially grow plants on multi-story shelves using ICT technology while blocking the effects of the external environment. Plants are fixed in certain positions on multi-layer shelves and grow wholly affected by the surrounding environment. Therefore, plants can grow evenly and well only when an appropriate growth environment is created for each location of the multi-layer shelf. In order to create a uniform growth environment for each location, precise monitoring for each location is essential. In this study, a multi-point monitoring system was developed to improve the growth environment of vertical smart farms. Furthermore, the developed monitoring system was installed in a vertical smart farm in operation, and the growth environment was monitored for a month from October 1, 2022. The monitoring system development utilized Arduino, which can be used as IoT. A monitoring device was manufactured by combining sensors capable of measuring temperature, humidity, airflow speed, CO2, water temperature, and EC, which are important environmental factors in a vertical smart farm, with Arduino. In order to effectively transmit data measured at multiple points to the web server through a monitoring device, a wireless communication method that combines WiFi and Zigbee was used. The durability and stability of the developed monitoring system were verified, and sensor calibration was also performed. The developed monitoring device was installed in the OO building in Gonjiam, Gyeonggi-do. Modules were installed at 13 points to collect data for a month, and the collected data was analyzed. Through multi-point data, it was possible to identify points where the environment creation of vertical smart farms was weak, and improvement measures could be sought to solve the problems. Through the vertical smart farm monitoring system obtained through this study, it is expected that the production yield of vertical smart farms can be increased by diagnosing problems occurring in the field in real-time and seeking solutions.
Vertical smart farms refer to farms that artificially grow plants on multi-story shelves using ICT technology while blocking the effects of the external environment. Plants are fixed in certain positions on multi-layer shelves and grow wholly affected by the surrounding environment. Therefore, plants can grow evenly and well only when an appropriate growth environment is created for each location of the multi-layer shelf. In order to create a uniform growth environment for each location, precise monitoring for each location is essential. In this study, a multi-point monitoring system was developed to improve the growth environment of vertical smart farms. Furthermore, the developed monitoring system was installed in a vertical smart farm in operation, and the growth environment was monitored for a month from October 1, 2022. The monitoring system development utilized Arduino, which can be used as IoT. A monitoring device was manufactured by combining sensors capable of measuring temperature, humidity, airflow speed, CO2, water temperature, and EC, which are important environmental factors in a vertical smart farm, with Arduino. In order to effectively transmit data measured at multiple points to the web server through a monitoring device, a wireless communication method that combines WiFi and Zigbee was used. The durability and stability of the developed monitoring system were verified, and sensor calibration was also performed. The developed monitoring device was installed in the OO building in Gonjiam, Gyeonggi-do. Modules were installed at 13 points to collect data for a month, and the collected data was analyzed. Through multi-point data, it was possible to identify points where the environment creation of vertical smart farms was weak, and improvement measures could be sought to solve the problems. Through the vertical smart farm monitoring system obtained through this study, it is expected that the production yield of vertical smart farms can be increased by diagnosing problems occurring in the field in real-time and seeking solutions.
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