[논문]사물인터넷 기반 소관리 시스템의 분석 및 설계

조병호

doi:10.7236/jiibc.2021.21.2.125

초록
AI-Helper

축산 스마트팜의 구현이 사물인터넷 기술이 발전함에 따라 더욱 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다. IoT 기술을 이용한 소의 질병 및 발정을 판단하여 자동적으로 소의 관리자 스마트폰으로 그 판단 결과를 푸시메지시로 알려주면 유용한 축산관리 시스템 구축이 가능해진다. 소의 질병 및 발정시기를 판단하는 방식은 온도센서 및 3축가속도 센서를 이용하여 가축의 생체데이터를 수집하여 IoT 통신과 인터넷을 이용해서 서버로 데이터를 전송하고 이 데이터는 인공지능 머신러닝 학습에 의해 이루어진다. 본 논문에서는 이와 같은 사물인터넷 기반 소관리 시스템을 구축하기 위한 전체 시스템 구조를 보여준다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석과 플로우차트 및 화면 설계를 보여줌으로써 이 시스템 소프트웨어를 개발하기 위한 효율적인 분석 및 설계 방법을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Implementation of livestock smart-farm can be done more effectively with IoT technology developing. An build of useful stock management system can be possibile if push messages of these judgement are notified on smart-phone after cattle's illness and estrus are judged using IoT technology. These jud...

Implementation of livestock smart-farm can be done more effectively with IoT technology developing. An build of useful stock management system can be possibile if push messages of these judgement are notified on smart-phone after cattle's illness and estrus are judged using IoT technology. These judgement method of cattle's illness and estrus can be done with gathering living stock data using temperature sensor and 3 axis acceleration sensor and sending these data using IoT and internet network into server, and studying AI machine learning using these data. In this paper, to build this cattle management system based on IoT, effective system of the whole architecture is showed. Also an effective analysis and design method to develop this system software will be presented by showing user requirement analysis using object-oriented method, flowchart and screen design.

주제어

표/그림 (6)

그림 그림 1. IoT 기반 소관리 시스템 구조 Fig. 1. an Architecture of Cow Management System based on IoT.
그림 그림 2. 유스케이스 다이아그램 Fig. 2. Use Case Diagram
그림 그림 3. 객체지향 래스 다이아그램 Fig. 3. Object-Oriented Class Diagram
그림 그림 4. 질병 및 발정 판단 처리 알고리즘 설계 Fig. 4. Design of Illness and Estrus Judgement Processing Algorithm
그림 그림 5. 팜프로 메인화면의 설계 Fig. 5. Design of Farm-Pro Main Screen
그림 그림 6. 개체정보 상세화면 설계 Fig. 6. Design of Detail Screen for Entity Information

AI 본문요약
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문제 정의

또한 IoT 기반 소관리 시스템의 소프트웨어 설계단계에서는 소의 온도 및 3축가속도 센싱 데이터를 이용한 소 질병 및 발정 판단 기능 구현을 위한 알고리즘 설계로 플로우차트를 사용한 방법을 제시하였다. 또한 분석단계에서 얻은 다이아그램을 활용하여 스마트폰 앱에서 메인화면 및 개체별정보를 표시하는 기능 구현을 위한 화면 설계 예시를 보여주고자 하였다.
본 논문에서는 이와 같은 IoT 기반 소관리 시스템을 구현하기 분석 및 설계 방법을 제시하고자 하였다. 이는 필요한 요구사항을 조사분석 하고 이를 객체지향 분석 방법인 UML에 의한 유스케이스 다이아그램과 객체지향 클래스 다이아그램 예를 들어 분석 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 이와 같은 사물인터넷 기반 소 관리시스템 개발을 위해 전체 사물인터넷 기반 소관리 시스템 구조와 기능 등을 제시하고 이를 개발하는데 필요한 소프트웨어 제작을 위한 세부적인 분석 및 설계를 위해 객체지향 분석 방법을 이용하여 사용자 요구사항 분석 및 화면 설계를 보여줌으로 효과적인 사물인터넷 기반 소관리 시스템의 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

제안 방법

1~2℃의 작은 변화가 축산농가에 크나큰 경제적 손실을 초래할 수 있는 만큼 철저하고 세밀한 관리가 중요하다. 라이브케어는 사전 질병 검출 및 가축관리의 핵심인 체온변화를 감지하기 위해온도 및 PH센서를 접목한 경구투여 방식의 바이오캡슐 (Bio Capsule)을 개발했다. 기존의 가축 질병 관리를 외부 열 감지 센서를 활용했던데 반해 라이브케어는 체내에서 체온을 측정한다.
동작은 아래와 같다. 소의 귀에 MCU와 온도 센서, 3축가속도센서 및 IoT 통신모듈로 구성된 소모니터링 디바이스 부착하고 이를 통해 소의 온도와 소 움직임 센싱 데이터를 IoT 중계기를 거쳐 인터넷망을 이용해서 서버로 전송한다. 서버에서는 각 소의 개체에서 전송되는 소의 온도 및 움직임 데이터를 이용해서 그동안의 축적된 소의 질병과 발정에 대한 딥러닝 학습에 의해 소의 질병과 발정 정보를 판단하여 스마트폰 앱으로 소 관리자에게 즉각적인 정보를 알려 줌으로써 소 관리자는 일일이 소를 직접적인 관찰이 아닌 IoT 기반 소관리 시스템의 도움을 받아 소의 질병이나 발정관리 등이 가능해진다.
이는 필요한 요구사항을 조사분석 하고 이를 객체지향 분석 방법인 UML에 의한 유스케이스 다이아그램과 객체지향 클래스 다이아그램 예를 들어 분석 방법을 제시하였다. 또한 IoT 기반 소관리 시스템의 소프트웨어 설계단계에서는 소의 온도 및 3축가속도 센싱 데이터를 이용한 소 질병 및 발정 판단 기능 구현을 위한 알고리즘 설계로 플로우차트를 사용한 방법을 제시하였다.
정확한 가임 기간을 알아서 적기에 인공 수정을 하는 것은 낙농가의 생산성 증대 및 인건비 절감의 핵심입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IoT기반의 지능형 축산정보시스템을 개발하였다.
발정 징후에 대한 정보를 제공하여 비용 절감 및 효율적인 농가 경영을 지원한다. 제품의 특징으로는 우보시스템이 24시간 번식우의 발정 징후를 탐지하는데 번식우에 만보계를 장착한 후, 걸음 수 추이정보를 분석하여 발정징후를 24시간 탐지하고 발정 징후가 발견되면 알림 메일을 보낸다. 목장의 사육정보를 관리하고 발정일, 수정일, 임신 정보 등의 번식정보를 바탕으로 목장의 번식통계인 첫 수정일, 분만 간격, 수태율을 집계하고 번식정보로부터 해당 일에 해야 할 다음 발정예정, 임신감정일, 분만 예정일을 확인할 수 있다.
우군관리프로그램을 개발하였다. 주요 시스템의 원리는 스마트 목걸이를 착용한 젖소의 운동량, 충격 , 고도 측정이 가능한 스마트 센서를 부착해 젖소의 발정상태에 기반을 두어 정확한 인공시점 예측 모델을 이용하여 수태 율을 향상 시킨다.

성능/효과

제품의 특징으로는 우보시스템이 24시간 번식우의 발정 징후를 탐지하는데 번식우에 만보계를 장착한 후, 걸음 수 추이정보를 분석하여 발정징후를 24시간 탐지하고 발정 징후가 발견되면 알림 메일을 보낸다. 목장의 사육정보를 관리하고 발정일, 수정일, 임신 정보 등의 번식정보를 바탕으로 목장의 번식통계인 첫 수정일, 분만 간격, 수태율을 집계하고 번식정보로부터 해당 일에 해야 할 다음 발정예정, 임신감정일, 분만 예정일을 확인할 수 있다. 클라우드 방식으로 제공되므로 안심하고 언제 어디서나 사용할 수 있는데 제품의 기능으로는 발정징후를 탐지하여 알림 메일 전송걸음 수 추이를 분석하여 발정징후 수정시럼, 수태현황, 질병 여부들을 탐지하면 알림 메일을 보낸다.

후속연구

되리라 본다. 국내의 고령화와 축산일이 힘든 노동이 많이 드는 것을 고려할 때 본 논문에서 제시한 IoT 기반 소관리 시스템은 꼭 필요할 것으로 예상된다. 소의 질병 방지와 수태를 도와 농가의 소득을 올릴 수구 있는 방법을 제시하고 이들 소의 움직임 및 온도 센싱 데이터가 축적되어 빅데이터로 활용되면 향후 축산업의 선진화에 크게 도움이 되리라 본다.
세우는 기준이 될 수 있으리라 본다. 또한 본연구에서 제안한 IoT 기반 소관리 시스템 분석/설계 방법이 향후 IoT 기반 소관리 시스템을 제작하고자 하는 실무자들에게 어떻게 그 소프트웨어를 설계할지에 대한 주요 가이드라인으로 자리매김 할 수 있기를 기대한다.
국내의 고령화와 축산일이 힘든 노동이 많이 드는 것을 고려할 때 본 논문에서 제시한 IoT 기반 소관리 시스템은 꼭 필요할 것으로 예상된다. 소의 질병 방지와 수태를 도와 농가의 소득을 올릴 수구 있는 방법을 제시하고 이들 소의 움직임 및 온도 센싱 데이터가 축적되어 빅데이터로 활용되면 향후 축산업의 선진화에 크게 도움이 되리라 본다.
이와 같은 본 논문에서 제시한 IoT 기반 소관리 시스템 분석/설계방법은 실제 IoT 기반 소관리 시스템 소프트웨어 개발에 있어 매우 유용하고 주요 분석/설계 프로세스를 세우는 기준이 될 수 있으리라 본다. 또한 본연구에서 제안한 IoT 기반 소관리 시스템 분석/설계 방법이 향후 IoT 기반 소관리 시스템을 제작하고자 하는 실무자들에게 어떻게 그 소프트웨어를 설계할지에 대한 주요 가이드라인으로 자리매김 할 수 있기를 기대한다.

참고문헌 (13)

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Oestereich, Bernd, "Developing Software with UML: Object-Oriented Analysis and Design in Practice ", Addison-Wesley Professional 2002.06.01.
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원문보기 상세보기
Jeoung-Kuk Kim, Yun-Jeong Kang, Min-Gweon Oh, Chang-Ki Lee, Dong-Oun Choi, "Design of Forecasting System for IoT based Animal Healthcare",Journal of KOEN, 2017 DOI: https://10.21184/jkeia.2017.06.11.4.297
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Jeong-Yeon Choi, Sung-Boo Jung, Hyun-Kwan Lee, Ki-Hwan Eom, "Motion Activity Detection using Wireless 3-Axis Accelerometer Sensor for Elder and Feeble Person", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 2009.
Hye-Ju Ha*, Ki-Young Lee**, "Implementation and Design of Smart Reading Room Desk using IoT", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (IIBC) Vol. 20, No. 6, pp.71-76, Dec. 31, 2020. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2020.20.6.71

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Chang-Yong Lee , Yong-Hwan Lee , Ki-Ryong Cha, "A Study on the Design of 5G IOT Sensor Used in Smart Farm", Proceedings of KIIT Conference, 2020.

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