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사물인터넷을 이용한 지능형 노지 농작물 관리 시스템 개발
The Smart Outdoor Cultivation System using Internet of Things 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.7, 2018년, pp.63 - 68  

염성관 (원광대학교 정보통신공학과) ,  홍성광 (영주 E&I) ,  고완기 (제주한라대학교 정보기술건축학부)

초록
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농업 인구의 감소와 노령화로 인하여 온실 재배 중심의 스마트 팜에 대한 연구가 활발하게 진행 중이나 채소와 같은 작물의 경우 노지 재배가 70%를 차지한다. 이에 노지 농작물 재배의 자동화, 무인화 및 지능화를 통해 생산성을 향상시키고 토양 오염을 방지할 필요가 있다. 본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 제배 시스템 구축 사례를 설명하고 노지작물 제배 시스템에서의 환경 변수를 정의하였다. 다양한 센서을 통해서 토양의 온도, 함수율, 전기전도도, 산성도를 측정하여 LoRa 통신 모듈을 이용하여 서버로 정보를 전달하고, 서버는 이 데이터를 바탕으로 시비량 및 관수량을 제어한다. 노지농작물 재배에 적합한 통신 방식인 LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 생산량 및 판매실적까지 관리하는 시스템을 개발하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Research on smart farms centering on greenhouse cultivation is actively under way due to the decrease in agriculture population and aging, but in the case of vegetables such as vegetables, outdoor cultivation is 70%. Therefore, there is a need to improve productivity and prevent soil contamination b...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 2장에서 구축한 노지 농작물 재배를 위한 지능형 관리 시스템에 대해서 소개하고 시스템에서 사용된 센서와 엑츄에이터에 대해서 알아본다. 그리고 3장에서 시스템을 통한 센서 측정값과 관수와 같은 재배 구동 결과를 보여주고 검토한 후 마지막 장에서 결론을 맺는다.
  • 본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 제배 시스템 구축 사례를 설명하고 관련 변수를 정의하였다. LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 이를 서버에서 데이터를 취득하여 생산량까지 관리하는 시스템을 개발하였다.
  • 하지만 가변성이 높아 세심히 측정하지 않으면 정확하지 않은 값을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 측정하고자 하는 토양의 시료를 취득하여 전극 세척하여 반복적으로 측정하여야 하였다. 범용적으로 사용되는 산성도 측정기를 이용하여 토양에서 측정하여 서버에 수동으로 기록하고 있다.
  • 온실 재배의 경우 많은 연구가 진행되고 있으며 그중 클라우드와 접목한 온실 재배에 관한 연구가 진행되었고 이 연구에서는 통합 데이터, 생육 환경모델, 구동기 제어모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합 데이터 저장 및 분석을 위한 인프라를 설계하고 생육환경과 생산성 그리고 액츄에이터 제어를 정량화하는 기능에 관한 연구가 진행되었다[5-7].
  • 제안하는 노지 작물 재배 시스템을 통해서 노지 작물 재배의 최적 환경조건 유지와 제어를 통해 농가의 생산원가 절감과 작물의 생산성 및 품질을 향상시키고자 한다. 노지 작물의 성장 생육에 중요한 요소인 토양, 수분, 온도를 실시간 측정할 수 있는 센서와 측정된 데이터를 실시간 수집하기 위한 통신기술을 통해서, 수집된 데이터를 기반으로 빅데이터 분석을 통해 작물의 종류에 따른 시비량 처방, 토지 개량제 살포, 관수를 자동제어하기 위한 플랫폼을 개발하여 정밀농업 및 과학영농을 실현하고 농업경쟁력 강화를 통해 농업 현장의 혁신과 관련 산업의 발전으로 이어질 수 있도록 질적 고도화를 추구할 필요성이 있다[12-13].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사물인터넷을 활용한 노지 작물 재배 시스템 개발을 통해 기대할 수 있는 효과는 무엇인가? 노지 작물 환경에 필요한 요소들을 최적으로 관리함으로써 고품질의 작물 생산이 가능하고 경험에 의한 농법을 개선함으로써 투입 자원(재료비, 노동력)을 최소화하여 생산 경비 절감을 통한 경쟁력 확보 적정 시비량으로 토양오염 방지 등을 통한 친환경농업 기반 구축할 수 있다.
노지 농작물 재배의 경우 어떤 통신 방식이 적헙한가? 일반적으로 넓은 토지를 관리해야 하는 노지 농작물 재배의 경우 원거리를 지원하는 저전력 광대혁 무선 통신 방식(Low Power Wide Area Network, LPWAN)이 적합하다. 데이터 전달 범위가 짧은 Bluetooth나 LAN으로는 노지 작물을 재배할 때 필요한 원거리의 센서 데이터를 수집하거나 구동부를 제어할 수 없다.
온실 재배 중심의 스마트 팜에 대한 연구가 활발해지고 있는 이유는 무엇인가? 농업 인구의 감소와 노령화로 인하여 온실 재배 중심의 스마트 팜에 대한 연구가 활발하게 진행 중이나 채소와 같은 작물의 경우 노지 재배가 70%를 차지한다. 이에 노지 농작물 재배의 자동화, 무인화 및 지능화를 통해 생산성을 향상시키고 토양 오염을 방지할 필요가 있다.
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참고문헌 (17)

  1. K. A. Kim, Y. M. Jeong & D. Y. Park. (2016). The Implementation of Farm Management System based on IoT. Proceeding of 2016 Korea Information and Communications Society (KICS) Winter Conference, Jan. (pp. 366-367). Jeongseon : KICS. 

  2. Y. C. Yurl, H. M. Young, K. S. Gak & P. J. Young. (2017). Smart Farm Technology Development and Standardization Trend, Proceeding of 2017 Korea Information and Communications Society (KICS) Fall Conference (pp. 311-312). Jeongseon : KICS. 

  3. M. Lee, H. Lee, G. Han, D. Lee 7 G. Kim. (2017). Standardizations for ICT Components and Systems for Korean Smartfarm, Proceeding of 2017 Korea Information and Communications Society (KICS) Fall Conference, (pp 88-89). Jeongseon : KICS. 

  4. J. T. Kim & J. S. Han. (2017) Agricultural Management Innovation through the Adoption of Internet of Things : Case of Smart Farm, Journal of Digital Convergence, 15(3), 65-75. 

  5. J. Baek, J. Heo, H. Kim, Y. Hong & J. Lee. (2018) Research-platform Design for the Korean Smart Greenhouse Based on Cloud Computing, Protected Horticulture and Plant Factory, 27(1), 27-33. 

  6. J. W. Lee, J. H. Lee & H. Yoe. (2014). Agriculture ICT Convergence Technology trend and direction of improvement. Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, 31(5), 54-60. 

  7. S. Oh. (2017), A Design of Intelligent Information System for Greenhouse Cultivation, Journal of Digital Convergence, 15(2), 183-190. 

  8. W. K. Jung. (2006). Understanding of Soil acidity and Management of Acid Volume, Soil & Fertilizer, 25(3), 29-35. 

  9. B. Lee. P. Jung. W. Lee & K. Eom. (2015). Changes in Air Temperature and Surface Temperature of Crop Leaf and Soil. Journal of Climate Change Research, 6(3), 209-221. 

  10. M. Lee & H. Yeo. (2016). Design of ICT based Protected Horticulture for Recovering Natural Disaster. Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology. 6(10), 373-382. 

  11. Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, (2017) 2017 Status of Greenhouse of Vegetable Plant and Production of Vegetable. Sejong. 

  12. H. Choi. D. Noh. J. Lee & D. Kim. (2015) Design and Implementation of Private LoRa(Long Range) Remote Control System for Smart Farm. Proceeding of 2017 Korea Information and Communications Society (KICS) Fall Conference, (pp 266-267). Jeongseon Jeju: KICS. 

  13. S. Kim & H. Yoe. (2015), Design of Greenhouse Environment data consulting system Using Bigdata Proceeding of 2015 Korea Information and Communications Society (KICS) Summer Conference (pp. 77-78). Jeju : KICS. 

  14. A. Latiff, R. S. Yusof. A. Rahim. Sayuti, M. Yusof & Baharudin. (2017). A training monitoring system for cyclist based on wireless sensor networks. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 6(1), 80-87. 

  15. H. Jawad, R. Nordin. S. Gharghan. A Jawad & M Ismail. (2017). Energy-Efficient Wireless Sensor Networks for Precision Agriculture: A Review. Sensors, 17(8), 1781. 

  16. LoRa Alliance. (2016 July). LoRaWAN Specification. 

  17. A. Augustin. J. Yi, T. Clausen & W. M. Townsley. (2016). A Study of LoRa: Long Range & Low Power Networks for the Internet of Things. Sensors, 16(9), 1466. 

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