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에너지 효율 향상을 위한 스마트팜 제어 시스템
Smart Farm Control System for Improving Energy Efficiency 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.19 no.12, 2021년, pp.331 - 337  

최민석 (삼육대학교 지능정보융합학부)

초록
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정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The adaptation of smartfarm technology that converges ICT is increasing productivity and competitiveness in the agriculture. Technologies have been developed that enable environmental monitoring through various sensors and automatic control of the cultivation environment, and researches are underway...

주제어

#스마트팜   #에너지 효율   #환경 제어   #환경 예측   #기계 학습  

표/그림 (9)

참고문헌 (15)

  1. H. S. Kim, D. D. Lee & H. S. Kim. (2014). Strategies and Tasks of ICT Convergence for the Creative Agriculture Realization(R736), Seoul: Korea Rural Economic Institute. 

  2. Y. Lee, C. M. Heo. (2019). A Study on the Influence of Acceptance Factors of ICT Convergence Technology on the Intention of Acceptance in Agriculture : Focusing on the Moderating Effect of Innovation Resistance. Journal of Digital Convergence, 17(9), 115-126. DOI : 10.14400/JDC.2019.17.9.115 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. M. H. Ahn, C. M Heo. (2019). The Effect of Technical Characteristics of Smart Farm on Acceptance Intention by Mediating Effect of Effort Expectation. Journal of Digital Convergence, 17(6), 145-157. DOI : 10.14400/JDC.2019.17.6.145 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. N. G. Yoon, J. S. Lee, G. S. Park & J. Y. Lee. (2017. May). Korea smart farm policy and technology development status. Rural Resources, 59(2), 19-27. 

  5. M. Choi. (2020). A study on the efficient Implementation method of cloud-based smart farm control system. Journal of Digital Convergence, 18(3), 171-177. DOI: 10.14400/JDC.2020.18.3.171 

    원문보기 상세보기 crossref

  6. H. Choi, H. Ahn, Y. Jeong and B. Lee. (2019). A Smart Fram Environment Optimization and Yield Prediction Platform based on IoT and Deep Learning. Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, 12(6), 672-680. DOI : 10.17661/jkiiect.2019.12.6.672 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. J. E. Lee, S. R. Kang, Y. Ok, M. Chun and M. H. Na. (2019). A Study on the Optimal Environmental Factors Affecting the Growth of Facility Cucumbers. Journal of the Korean Data Analysis Society, 21(6), 2913-2920. DOI : 10.37727/jkdas.2019.21.6.2913 

    상세보기 crossref

  8. J. C. Kim, S. Kwon, I. D. Ha and N. H. Na. (2021). Survival analysis for tomato big data in smart farming. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 32(2), 361-374. DOI : 10.7465/jkdi.2021.32.2.361 

    상세보기 crossref

  9. K. W. Lee, J. O. Jeon, K. J. Lee, Y. H. Kim, C. J. Lee, and M. J. Jang. (2019). Analysis of growth environment of Flammulina velutipes using the smart farm cultivation technology. Journal of mushrooms, 17(4), 197-204. DOI : 10.14480/JM.2019.17.4.197 

    원문보기 상세보기 crossref

  10. H. K. Kim, J. G. Jeon, L. Baek, H. Y. Pyo, J. Y. Jeong & Y. C. Kim. (2015). Analysis of Temperature Changes in greenhouses with Recirculated Water Curtain System. Protected Horticulture and Plant Factory, 24(2), 93-99. DOI : 10.12791/KSBEC.2015.24.2.093 

    원문보기 상세보기 crossref

  11. J. Y. Yoon, B. H. Lee. (2017). Implementation strategy and development methods for smart farms in Gangwon Province. Journal of Agricultural, Life and Environmental Sciences, 29(2), 137-151. DOI : 10.12972/jales.20170013 

    상세보기 crossref

  12. S. J. Oh. (2017). A Design of intelligent information system for greenhouse cultivation. Journal of Digital Convergence, 15(2), 183-190. DOI : 10.14400/JDC.2017.15.2.183 

    원문보기 상세보기 crossref

  13. Smart Farm Korea. (2019). Structure of smart greenhouse. EPIS(online). https://www.smartfarmkorea.net/contents/view.do?menuIdM01010103 

  14. H. Y. Shin, H. K. Yim & W. T. Kim. (2018). Intelligent Green House Control System based on Deep Learning for Saving Electric Power Consumption. Journal of IKEEE, 22(1), 53-60. DOI : 10.7471/ikeee.2018.22.1.53 

    원문보기 상세보기 crossref

  15. Z. Yao, Z. Xu & S. Du. (2013, June). Optimal control based on temperature dynamic model of greenhouse crop germination period. Fourth International Conference on Intelligent Control and Information Processing(ICICIP). (pp. 267-270). Beijing : IEEE 

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