u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템 설계 및 구현 Design and Implementation of Produce Farming Field-Oriented Smart Pest Information Retrieval System based on Mobile for u-Farm원문보기
현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.
현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.
There is a shortage of mobile application systems readily applicable to the field of crop cultivation in relation to diseases and insect pests directly connected to the quality of crops. Most of system have been devoted to diseases and insect pests that would offer full predictions and basic informa...
There is a shortage of mobile application systems readily applicable to the field of crop cultivation in relation to diseases and insect pests directly connected to the quality of crops. Most of system have been devoted to diseases and insect pests that would offer full predictions and basic information about diseases and insect pests currently. But for lack of the instant diagnostic functions seriously and the field of crop cultivation, we design and implement a crop cultivation field-oriented smart diseases and insect pests information retrieval system based on mobile for u-Farm. The proposed system had such advantages as providing information about diseases and insect pests in the field of crop cultivation and allowing the users to check the information with their smart-phones real-time based on the Lucene, a search library useful for the specialized analysis of images, and JSON data structure. And it was designed based on object-oriented modeling to increase its expandability and reusability. It was capable of search based on such image characteristic information as colors as well as the meta-information of crops and meta-information-based texts. The system was full of great merits including the implementation of u-Farm, the real-time check, and management of crop yields and diseases and insect pests by both the farmers and cultivation field managers.
There is a shortage of mobile application systems readily applicable to the field of crop cultivation in relation to diseases and insect pests directly connected to the quality of crops. Most of system have been devoted to diseases and insect pests that would offer full predictions and basic information about diseases and insect pests currently. But for lack of the instant diagnostic functions seriously and the field of crop cultivation, we design and implement a crop cultivation field-oriented smart diseases and insect pests information retrieval system based on mobile for u-Farm. The proposed system had such advantages as providing information about diseases and insect pests in the field of crop cultivation and allowing the users to check the information with their smart-phones real-time based on the Lucene, a search library useful for the specialized analysis of images, and JSON data structure. And it was designed based on object-oriented modeling to increase its expandability and reusability. It was capable of search based on such image characteristic information as colors as well as the meta-information of crops and meta-information-based texts. The system was full of great merits including the implementation of u-Farm, the real-time check, and management of crop yields and diseases and insect pests by both the farmers and cultivation field managers.
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문제 정의
그러나 농작물의 품질과 단위 생산량과 직결되는 병해충과 관련된 시스템은 대부분이 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하게 지원하고 있으나, 스마트폰 등을 활용하고 모바일을 기반으로 현장에서 바로 사용할수 있는 시스템은 부족하다. 따라서 본 논문에서는 u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 루씬 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있으며, 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였고, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다.
본 논문에서는 현재 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점을 지닌다.
제안 방법
농작물 재배 현장에서 즉각적인 대응을 위해 제안된 본 시스템은 크게 관리자 웹 페이지와 사용자 모바일 인터페이스로 구분한다. 관리자는 JSP 페이지를 이용하여 회원관리, 검색, 데이터 삽입을 할 수 있다.
제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점을 지닌다. 마지막으로, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다.
병해충과 관련된 모든 자료들은 JSON(: JavaScript Object notation) 형태로 저장한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 루씬은 텍스트 형태로 데이터를 색인한다. 이미지 색인을 위해 루씬에서 지원하는 이미지 검색 라이브러리 LiRe(: Lucene based on image Retrieval)를 함께 활용한다.
스마트폰 사용자가 병해충 검색 텍스트를 질의어로 전달하게 되면 루씬 라이브러리에서는 해당 텍스트를 색인 데이터들과 비교하여 검색을 진행한다. 색인 정보를 바탕으로 질의어와 가장 유사한 병해충 데이터를 추출한다. 추출된 병해충 데이터는 HTTP(: Hypertext Transfer Protocol)을 통해 스마트폰으로 전달된다.
시스템은 윈도우 7 환경의 Eclipse에서 Java를 이용하여 구현하였으며, 시스템 설계는 오픈 플랫폼인 Star UML 및 Intellij를 이용하였다. 서버는 Apache에서 제공하는 Tomcat을 사용하였고 루씬과 LiRe의 검색 라이브러리 및 모바일 사용자의 스마트폰 애플리케이션은 Android를 기반으로 구현하였다. 아울러 병해충 데이터는 작물종류, 병해충명, 병징상태, 발생조건 데이터 등으로 구성되며, 병해충 도감[19]으로부터 약 1,200건의 병해충 정보를 생성하였다.
이미지 검색은 스마트폰으로부터 전달받은 이미지를 이미지 수집서버로 전송하게 된다. 이후 텍스트 검색과 마찬가지로 저장된 이미지와 질의 이미지 사이에 유사도를 계산하다. 유사도 계산이 끝나면 가장 유사한 5개의 데이터를 스마트폰으로 보내주는 작업을 한다.
따라서 본 논문에서는 u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 루씬 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있으며, 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였고, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다.
본 논문에서는 현재 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점을 지닌다. 마지막으로, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다.
제안하는 시스템의 설계 방식은 객체지향 모델링 기반[17-18]으로 시스템 설계 산출물들을 정의하였다. 그림 2는 설계 산출물들 중에서 병해충 텍스트 검색의 시퀀스 다이어그램을 나타낸 것이다.
대상 데이터
서버는 Apache에서 제공하는 Tomcat을 사용하였고 루씬과 LiRe의 검색 라이브러리 및 모바일 사용자의 스마트폰 애플리케이션은 Android를 기반으로 구현하였다. 아울러 병해충 데이터는 작물종류, 병해충명, 병징상태, 발생조건 데이터 등으로 구성되며, 병해충 도감[19]으로부터 약 1,200건의 병해충 정보를 생성하였다.
그림 6(a)는 JSON기반의 병해충 데이터 구조도이다. 작물명을 기준으로 병해충 구분, 작물이름, 병해충이름, 병해충이미지, 특징, 상태, 예방 방법, 방제방법 등의 데이터를 포함하고 있다. 그림 6(b)는 웹 및 모바일을 통해 입력되는 새로운 병해충 데이터를 저장하기 위한 JSON 파싱 코드의 일부이다.
Search 버튼을 누르면 해당 이미지가 서버로 전송된다. 텍스트 검색과 마찬가지로 유사한 5개의 병해충 정보를 받아온다. 그 중 가장 유사도가 높은 병해충의 기본 정보와 방제 정보를 페이지 상단에 보여준다.
이론/모형
제안하는 시스템의 구현 환경은 표 1과 같다. 시스템은 윈도우 7 환경의 Eclipse에서 Java를 이용하여 구현하였으며, 시스템 설계는 오픈 플랫폼인 Star UML 및 Intellij를 이용하였다. 서버는 Apache에서 제공하는 Tomcat을 사용하였고 루씬과 LiRe의 검색 라이브러리 및 모바일 사용자의 스마트폰 애플리케이션은 Android를 기반으로 구현하였다.
본 논문에서 제안하는 시스템의 루씬은 텍스트 형태로 데이터를 색인한다. 이미지 색인을 위해 루씬에서 지원하는 이미지 검색 라이브러리 LiRe(: Lucene based on image Retrieval)를 함께 활용한다. 그림 1은 제안하는 시스템의 구조도를 도식화한 것이다.
성능/효과
그림 14는 병해충 상세 정보를 나타내는 GUI이다. 병해충에 관한 모든 데이터인 작물, 병해충 구분, 작물이름, 병해충이름, 병해충이미지, 특징, 상태, 예방방법, 방제방법 등을 확인할 수 있다.
후속연구
향후 연구로는 제안된 시스템에서 데이터를 검색하고 파싱하는 기능에만 충실했기 때문에 서버 부하의 여지가 있다. 이에 사용자가 늘어나게 될 경우를 감안하여 서버를 확장시키는 작업을 고려해야 할 것이며, 아울러 더 많은 병해충 정보를 생성하여 대용량 데이터를 기반으로 시스템의 성능을 평가하는 연구가 진행되어져야 할 것이다.
향후 연구로는 제안된 시스템에서 데이터를 검색하고 파싱하는 기능에만 충실했기 때문에 서버 부하의 여지가 있다. 이에 사용자가 늘어나게 될 경우를 감안하여 서버를 확장시키는 작업을 고려해야 할 것이며, 아울러 더 많은 병해충 정보를 생성하여 대용량 데이터를 기반으로 시스템의 성능을 평가하는 연구가 진행되어져야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
병해충 자가진단의 경우 병해충 명을 알아야만 쉽게 접근할 수 있는 이유는 무엇인가?
첫째, 찾고자 하는 병해충 정보를 얻고자 할 때 반드시 병해충 명을 알고 있어야만 한다. 즉, 병해충 자가진단의 경우 텍스트 기반의 검색이기 때문에 병해충 명을 알아야만 쉽게 접근할 수 있다. 그렇기 때문에 병해충 명을 모르는 경우, 게시되어 있는 병해충 정보를 일일이 찾아봐야 한다.
병해충과 관련된 모든 자료들은 어떤 형태로 저장하는가?
병해충과 관련된 모든 자료들은 JSON(: JavaScript Object notation) 형태로 저장한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 루씬은 텍스트 형태로 데이터를 색인한다.
기존 병해충 시스템의 문제점과 그러한 이유는 무엇인가?
기존 병해충 시스템에 대한 문제점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 찾고자 하는 병해충 정보를 얻고자 할 때 반드시 병해충 명을 알고 있어야만 한다. 즉, 병해충 자가진단의 경우 텍스트 기반의 검색이기 때문에 병해충 명을 알아야만 쉽게 접근할 수 있다. 그렇기 때문에 병해충 명을 모르는 경우, 게시되어 있는 병해충 정보를 일일이 찾아봐야 한다. 이는 기존 포털사이트에 올라와 있는 병해충 정보를 토대로 찾아보는 방식과 다를 바 없다. 둘째, 전문가의 정보를 실시간으로 현장에 적용하기가 쉽지 않은 문제가 있다. 즉, 농업인이 원하는 때에 전문가의 의견을 얻기에는 어려움이 따른다는 것이다. 만약 전문가의 답변이 길어지게 되면, 국가병해충관리시스템이 추구하고자 하는 목적을 잃을 수 있다. 자칫하면 농작물의 치료시기를 놓쳐 품질저하가 발생할 수 있기 때문이다. 또한 기존 연구에서 제시된 병해충 데이터 저장 방식은 XML 및 관계형 데이터베이스 형태로 연구되었다[10-11]. 텍스트 및 이미지 저장 경로를 통한 XML 및 관계형 데이터베이스 혼합 저장방식은 안정적인 구조를 포함하고 있지만 신속적인 질의어 처리에 대한 비용적인 문제점이 존재하고 있다.
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