[논문]무선 통신과 사물인터넷 기반의 소 발정 관찰 시스템 설계 및 구현

이하운

doi:10.13067/jkiecs.2018.13.6.1309

무선 통신과 사물인터넷 기반의 소 발정 관찰 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of Cattle Estrus Detection System based on Wireless Communication and Internet of Things 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.6, 2018년, pp.1309 - 1316

이하운 (동양대학교 철도전기융합학과)

초록
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아두이노 프로 미니, 가속도 및 자이로 센서, 블루투스 마스터 및 슬레이브 모듈을 이용하여 사물인터넷 기반의 소 행동 특성을 관찰할 수 있는 알고리듬을 제안하고 이의 실현을 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템을 통해 소의 행동을 측정하였으며, 측정된 데이터를 센서를 부착한 블루투스 송신 모듈을 통해 컴퓨터에 연결된 수신 모듈로 전송하여 컴퓨터에서 실시간으로 소의 움직임 변화를 그래프를 통해 나타내었으며 이를 통해 발정 상태를 판단할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 이를 위한 블루투스 스캐터넷 적용방안을 제시하고, 제안한 알고리듬과 구현된 시스템에 의해 소의 발정 상태를 판단하며, 이는 소의 인공수정에 의한 번식력 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 소의 다리에 실제로 부착하여 데이터를 측정하고, 제안한 알고리듬에 의해 발정 유무를 판단하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Cattle estrus detection system based on Internet of Things is designed and implemented by using Arduino pro-mini, gyroscope, acceleration sensor, bluetooth master and slave module. The implemented system measures cattle's moving and the measured data are transmitted to the computer connected to RX module by bluetooth TX module. They are plotted in 2-dimensional graph on the computer monitor and the number of transition at each sensor axis are calculated from the graph. The detected and gathered data from the system are analyzed by the proposed algorithm to decide which cows are in the estrus or not. The method to apply bluetooth scatternet is shown and the proposed system can be used to increase the success rate of artificial insemination in normal estrus by detecting the cow's behaviors such as the number of jumping. In this paper, the implemented cattle behavior detecting the system(TX module) are strapped on cattle's leg and it measures the cattle behaviors for determining where that a cattle is estrus or not by the proposed algorithm.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 가속도 및 자이로 센서 측정 방향 Fig. 1 The measuring direction of acceleration and gyroscope sensors
그림 그림 2. 블루투스 피코넷 구조 Fig. 2 Bluetooth piconet structure
그림 그림 3. 시스템 네트워크 개요 Fig. 3 System network
그림 그림 4. 구현된 시스템 블록도 (a) 송신 모듈 (b) 수신 모듈 Fig. 4 Block diagram of the implemented system (a) TX module (b) RX module
그림 그림 5. 소의 발정을 여부를 판단하는 알고리듬 Fig. 5 The algorithm to decide cattle’s estrus
그림 그림 6. (a) 수신모듈 및 모니터링 장치 (b) LiPo 배터리를 사용한 송신모듈 (c) 3-D 프린터를 사용하여 구현된 밴드 형태의 송신모듈 (d) 소의 다리에 부착한 송신모듈 Fig. 6 (a) The RX module and monitoring system (b) The TX module using LiPo battery (c) The band type TX module implemented by 3-D printer (d) The TX module wore on the cattle’s leg
그림 그림 7. 구현된 시스템에서 센서축과의 관계 Fig. 7 The relation between the implemented system and its sensor axis
그림 그림 8. 구현된 시스템에 대한 소의 행동과 센서축과의 상관관계 분석을 위한 그래프 Fig. 8 1-D plot to analyze the correlation between cattle’s behavior and sensor axis
그림 그림 9. 소의 다리에 송신모듈을 부착하고 측정한 자료(a) 승가한 상태에서 이동하는 경우 (b) 승가를 반복하는 경우 Fig. 9 The measured plot under wearing the TX module on the cattle’s leg (a) in case of jumping and moving (b) in case of jumping repeatedly

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 암소의 행동에 대한 자료를 수집하여 소의 발정 시기를 정확히 파악하여 번식률 향상에 도움을 주기 위해 아두이노 프로 미니(Arduino Pro Mini), 블루투스 송·수신 모듈, 가속도 및 자이로 센서(Gyroscope and Acceleration Sensor)를 이용한 IoT 모듈을 만들어 소에 부착하고 소의 행동 변화에 대한 자료를 컴퓨터에 연결된 수신 모듈로 전송하면 컴퓨터에서는 수신된 데이터 바탕으로 움직임에 대한 그래프를 그리고 이들 자료로부터 소의 행동을 분석하여 번식 관리에 활용하는 알고리듬을 제안하고, 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 블루투스를 이용한 송․수신 데이터 전송을 위해 그림3과 같이 스캐터넷을 제시하고, 송․수신 모듈을 제작하고 실제 소의 다리에 부탁하여 실시간으로 데이터를 받아 소의 행동 특성을 분석하여 발정 상태를 파악하도록 하였다. 사용한 블루투스 모듈은 마스터는 HC-05, 슬레이브는 HC-06이며 두 모듈 모두 Bluetooth 2.
본 논문에서는 아두이노 프로 미니, 블루투스 마스터 및 슬레이브 모듈, 가속도 및 자이로 센서를 이용하여 소의 행동 특성 연구를 위한 시스템을 구현하고, 대규모 농장에 적용할 수 있는 블루투스 스케터넷 방안을 제시하였다.
최근에는 아두이노(Arduino)나 라즈베리파이(Raspberry Pi) 등을 활용하여 조명 시스템 설계, 낙상감지 등 건강 의료 분야에 사물인터넷을 적용하는 연구가 다양하게 진행되고 있으며[4-7], 젖소 등 가축에 대해 번식률 향상을 위해 각종 센서를 가축에 부착하고 이를 통한 체온이나 생리 상태, 운동량 및 행동 특성 등을 통해 번식 관리에 활용하는 시스템도 연구되고 있다[8, 9]. 본 연구에 앞서 본 논문 저자는 스마트 폰을 통한 소의 행동 특성관찰에 대해 연구한 바 있으나[10] 실제 농가에서 사용할 경우 컴퓨터를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 부분이 더 필요할 것으로 보여 본 논문에서는 소의 발정 상태를 판단하는 알고리듬을 추가로 제안하고 컴퓨터를 통해 이와 관련된 데이터 수신하여 처리하고 판단하는 시스템을 구현하고자 한다.
구현된 송신 모듈은 가속도 및 자이로 센서를 통해 수집된 데이터를 블루투스 수신 모듈로 전송하고 수신모듈에서는 UART를 통해 컴퓨터로 데이터가 전달되어 실시간으로 자료를 분석하여 그래프로 확인할 수 있도록 하였다. 소가 발정 상태일 경우 일정 시간 안에 승가현상이 심하며 운동이 활발하여 이를 감지하여 발정시기를 놓치지 않게 함으로서 번식력 향상에 도움이 되도록 하였다.
그림 9에 실험결과를 나타내었으며 각각의 그림은 일정 시간 동안 소의 움직임에 따른 가속도 및 자이로 센서의 출력 값을 그래프로 나타낸 것이다. 소가 발정을 하는 경우 암소라 하더라도 다른 소에 올라타는 승가 행동을 일정 시간 동안 많이 하는데 이러한 행동 특성을 이용하여 본 시스템에서 움직임을 측정하여 번식력 향상에 도움이 되도록 하고자 한다. 그림 9에서와 같이 기준선을 중심으로 그보다 낮은 값의 경우 소가 강하게 점프를 하는 경우라고 볼 수 있으며 승가 동작을 하여 점프를 할 경우 기준선보다 Y축의 값이 적은 값을 나타내며 승가 후 내려오는 동작시 “+” 값으로 올라간다.

제안 방법

Y축의 데이터 변화가 기준치 이하이면 정지한 상태로 판단한다. 결국 Y축의 값의 크기로 승가 여부를 판단하고, 일정한 시간에 승가 횟수가 몇 회인가를 계산하여 발정 여부를 판단한다. 이를 위한 데이터 획득, 처리 및 관련 제어 프로그램을 개발하고 아두이노 프로 미니에 업로드하는 일련의 하드웨어를 개발하였다.
구현된 시스템을 통해 수집되는 데이터 분석으로 소의 발정 상태를 판단하는 알고리듬을 제안하여 소의 번식력 향상에 도움에 되도록 하였다. 구현된 송신 모듈은 가속도 및 자이로 센서를 통해 수집된 데이터를 블루투스 수신 모듈로 전송하고 수신모듈에서는 UART를 통해 컴퓨터로 데이터가 전달되어 실시간으로 자료를 분석하여 그래프로 확인할 수 있도록 하였다. 소가 발정 상태일 경우 일정 시간 안에 승가현상이 심하며 운동이 활발하여 이를 감지하여 발정시기를 놓치지 않게 함으로서 번식력 향상에 도움이 되도록 하였다.
본 논문에서는 아두이노 프로 미니, 블루투스 마스터 및 슬레이브 모듈, 가속도 및 자이로 센서를 이용하여 소의 행동 특성 연구를 위한 시스템을 구현하고, 대규모 농장에 적용할 수 있는 블루투스 스케터넷 방안을 제시하였다. 구현된 시스템을 통해 수집되는 데이터 분석으로 소의 발정 상태를 판단하는 알고리듬을 제안하여 소의 번식력 향상에 도움에 되도록 하였다. 구현된 송신 모듈은 가속도 및 자이로 센서를 통해 수집된 데이터를 블루투스 수신 모듈로 전송하고 수신모듈에서는 UART를 통해 컴퓨터로 데이터가 전달되어 실시간으로 자료를 분석하여 그래프로 확인할 수 있도록 하였다.
따라서 본 논문에서는 암소의 행동에 대한 자료를 수집하여 소의 발정 시기를 정확히 파악하여 번식률 향상에 도움을 주기 위해 아두이노 프로 미니(Arduino Pro Mini), 블루투스 송·수신 모듈, 가속도 및 자이로 센서(Gyroscope and Acceleration Sensor)를 이용한 IoT 모듈을 만들어 소에 부착하고 소의 행동 변화에 대한 자료를 컴퓨터에 연결된 수신 모듈로 전송하면 컴퓨터에서는 수신된 데이터 바탕으로 움직임에 대한 그래프를 그리고 이들 자료로부터 소의 행동을 분석하여 번식 관리에 활용하는 알고리듬을 제안하고, 시스템을 구현하고자 한다. 또한 블루투스 스케터넷 방안을 제시하여 농가의 규모에 따라 적용 가능한 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 구현된 송신 IoT 모듈을 소의 다리에 부착하여 데이터를 측정하였으며, 소형화 및 적은 전류 소모를 위해 프로세서로 아두이노 프로 미니를 사용하고, 송․수신 통신을 위해 블루투스 모듈을 사용하였다. WiFi를 사용할 경우 거리에 대한 장점은 있으나 전류 소모가 커 송신 모듈로 사용하기에 부적절하여 블루투스 모듈을 사용하였다.
WiFi를 사용할 경우 거리에 대한 장점은 있으나 전류 소모가 커 송신 모듈로 사용하기에 부적절하여 블루투스 모듈을 사용하였다. 소의 행동 변화를 측정하기 위해 3축 가속도 및 3축 위치 센싱이 가능한 자이로센서 GY521(MPU6050)을 사용하였으며, 송신 모듈에서 실시간으로 전송되는 정보를 컴퓨터에 연결된 수신 모듈을 통해 수신된 데이터를 실시간으로 그래프로 나타내었다. 이에 대한 관련 연구 및 이론을 살펴보면 다음과 같다.
이를 위한 데이터 획득, 처리 및 관련 제어 프로그램을 개발하고 아두이노 프로 미니에 업로드하는 일련의 하드웨어를 개발하였다. 아두이노 프로 미니에는 USB 변환 칩이 없으므로 컴퓨터에서 개발한 프로그램을 USB 포트 통해 UART로 변환하는 모듈을 아두이노 프로 미니에 연결하여 이를 통해 업로드하여 송신 모듈을 개발하여 소의 다리에 부착하여 사용하도록 리튬폴리머 배터리(LiPo Battery)로 시스템이 동작되도록 구현하였다.
결국 Y축의 값의 크기로 승가 여부를 판단하고, 일정한 시간에 승가 횟수가 몇 회인가를 계산하여 발정 여부를 판단한다. 이를 위한 데이터 획득, 처리 및 관련 제어 프로그램을 개발하고 아두이노 프로 미니에 업로드하는 일련의 하드웨어를 개발하였다. 아두이노 프로 미니에는 USB 변환 칩이 없으므로 컴퓨터에서 개발한 프로그램을 USB 포트 통해 UART로 변환하는 모듈을 아두이노 프로 미니에 연결하여 이를 통해 업로드하여 송신 모듈을 개발하여 소의 다리에 부착하여 사용하도록 리튬폴리머 배터리(LiPo Battery)로 시스템이 동작되도록 구현하였다.

대상 데이터

아두이노는 오픈 소스를 기반으로 한 단일 보드 마이크로 콘트롤러(Micro-controller)로 완성된 보드와 관련 개발 도구 및 환경을 말하는 것으로 AVR 기반으로 처음으로 개발되어 통합개발환경(Integrated Development Environment, IDE)을 제공한다. 본 시스템에서 사용한 아두이노 프로 미니는 마이크로콘트롤러가 ATmega328P로 3.3V에서 동작하고 클럭 속도는 8MHz이며, 14개의 디지털 I/O, 8개의 아날로그 입력 단자, 32KB의 플래시 메모리, 1KB의 EEPROM, 2KB의 SRAM을 갖는 보드이다. 본 논문에서는 송․수신 모듈의 소형화를 위해 이것을 사용하였다.
본 논문에서는 블루투스를 이용한 송․수신 데이터 전송을 위해 그림3과 같이 스캐터넷을 제시하고, 송․수신 모듈을 제작하고 실제 소의 다리에 부탁하여 실시간으로 데이터를 받아 소의 행동 특성을 분석하여 발정 상태를 파악하도록 하였다. 사용한 블루투스 모듈은 마스터는 HC-05, 슬레이브는 HC-06이며 두 모듈 모두 Bluetooth 2.0 + EDR 규격으로 최대 3Mbps의 데이터 전송속도를 가지며 2.4GHz의 ISM 대역, class 2의 전력 규격을 가지고 있다.

데이터처리

구현된 시스템의 센서에 대해 축과의 방향성 및 데이터의 정확도를 보기 위해 그림 7 및 8에서 검증을 실시하였다. 구현된 송신모듈을 +Y축이 아래로, +X축이 왼쪽, +Z축이 뒤로 향하도록 하여 그림 7에서 보는 바와 같은 형태로 소의 다리에 부착하였다.

이론/모형

3V에서 동작하고 클럭 속도는 8MHz이며, 14개의 디지털 I/O, 8개의 아날로그 입력 단자, 32KB의 플래시 메모리, 1KB의 EEPROM, 2KB의 SRAM을 갖는 보드이다. 본 논문에서는 송․수신 모듈의 소형화를 위해 이것을 사용하였다.

성능/효과

그림 8(b)에서는 여러 번의 승가가 있음을 나타내는데 제안한 알고리듬으로 각 각 3번의 승가가 있는 것으로 판단하였다. 이와 같이 구현된 시스템을 소의 다리에 실제로 부착하여 데이터를 측정하여 제안한 알고리듬에 의해 판단함으로서 구현된 시스템을 소의 행동 특성을 통한 발정 유무 판단에 적용할 수 있었다. 따라서 본 시스템을 적용하면 번식력 향상에 도움이 될 것이다.

후속연구

이와 같이 구현된 시스템을 소의 다리에 실제로 부착하여 데이터를 측정하여 제안한 알고리듬에 의해 판단함으로서 구현된 시스템을 소의 행동 특성을 통한 발정 유무 판단에 적용할 수 있었다. 따라서 본 시스템을 적용하면 번식력 향상에 도움이 될 것이다.
향후에는 더욱 효율적인 전력 소모 및 확장된 통신 거리로 대규모의 소를 관리할 수 있는 방법을 통해 소의 상태를 축적하고 관리하는 프로그램 개발을 통한 보다 효율적이고 실질적인 시스템 설계 및 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	사물인터넷에서 주요 3대 기술은 무엇인가?	사물인터넷(IoT : Internet of Things)은 다양한 종류의 센서를 각종 사물들에 부착하고 유무선 네트워크를 통해 인터넷에 연결되어 인간과 사물, 사물과 사물간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 지능적인 서비스를 제공하는 것으로, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술과 사물인터넷 서비스 인터페이스 기술을 주요 3대 기술로 보고 있으며, 스마트 디바이스, 클라우드, 빅데이터 기술 등과 융합하여 개방과 공유를 지향하는 사회의 핵심이 될 것이며 최근에는 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다[1-3].
	사물인터넷이란?	사물인터넷(IoT : Internet of Things)은 다양한 종류의 센서를 각종 사물들에 부착하고 유무선 네트워크를 통해 인터넷에 연결되어 인간과 사물, 사물과 사물간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 지능적인 서비스를 제공하는 것으로, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술과 사물인터넷 서비스 인터페이스 기술을 주요 3대 기술로 보고 있으며, 스마트 디바이스, 클라우드, 빅데이터 기술 등과 융합하여 개방과 공유를 지향하는 사회의 핵심이 될 것이며 최근에는 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다[1-3].
	소의 행동을 분석하여 번식 관리에 활용하는 알고리듬을 만들기 위해 본 논문에서 사용한 실험 방법 및 기기는?	본 논문에서는 구현된 송신 IoT 모듈을 소의 다리에 부착하여 데이터를 측정하였으며, 소형화 및 적은 전류 소모를 위해 프로세서로 아두이노 프로 미니를 사용하고, 송․수신 통신을 위해 블루투스 모듈을 사용하였다. WiFi를 사용할 경우 거리에 대한 장점은 있으나 전류 소모가 커 송신 모듈로 사용하기에 부적절하여 블루투스 모듈을 사용하였다. 소의 행동 변화를 측정하기 위해 3축 가속도 및 3축 위치 센싱이 가능한 자이로센서 GY521(MPU6050)을 사용하였으며, 송신 모듈에서 실시간으로 전송되는 정보를 컴퓨터에 연결된 수신 모듈을 통해 수신된 데이터를 실시간으로 그래프로 나타내었다. 이에 대한 관련 연구 및 이론을 살펴보면 다음과 같다.

참고문헌 (10)

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H. Lee, "Design and implementation of cattle behavior detection system based on Internet of Things," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 6, Oct. 2017, pp. 1159-1166.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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