[논문]스마트팜을 위한 웹 기반 데이터 분석 서비스

정지민; 이지현; 노혜민

doi:10.3745/ktsde.2022.11.9.355

스마트팜을 위한 웹 기반 데이터 분석 서비스
Web-Based Data Analysis Service for Smart Farms 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.11 no.9, 2022년, pp.355 - 362

정지민 (전북대학교 소프트웨어공학과) , 이지현 (전북대학교 소프트웨어공학과) , 노혜민 (전북대학교 소프트웨어공학과)

초록
AI-Helper

농업에 정보 통신 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 자율제어가 가능한 농업의 형태로 나아가고 있다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 재배 경험과 지식을 가진 농업인 사용자들이 수집된 데이터를 다양한 관점에서 분석하여 작물 생육 환경 제어에 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 작물 생육과 관련된 데이터를 가지고 필요한 정보를 얻고자 하는 농업인 사용자가 쉽게 데이터 분석을 할 수 있는 웹 서비스를 개발하였다. 개발한 웹 기반 데이터 분석 서비스는 데이터 분석을 위하여 R 언어를 사용하며 Node.js를 위한 익스프레스 웹 애플리케이션 프레임워크를 기반으로 개발하였다. 데이터 분석 서비스를 운영 중인 생육 환경 모니터링 시스템과 함께 적용해 본 결과 사용자는 웹 상에서 CSV 형식의 파일을 입력하거나 직접 데이터 입력함으로써 서버가 제공하는 데이터 분석을 위한 R 스크립트를 실행하여 데이터 분석을 수행할 수 있었다. 서비스 제공자는 다양한 데이터 분석 서비스를 쉽게 제공할 수 있었고, R 스크립트만 새로 추가하면 애플리케이션에 대한 수정 없이 새로운 데이터 분석 서비스 추가가 용이함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart Farm, which combines information and communication technologies with agriculture is moving from simple monitoring of the growth environment toward discovering the optimal environment for crop growth and in the form of self-regulating agriculture. To this end, it is important to collect related data, but it is more important for farmers with cultivation know-how to analyze the collected data from various perspectives and derive useful information for regulating the crop growth environment. In this study, we developed a web service that allows farmers who want to obtain necessary information with data related to crop growth to easily analyze data. Web-based data analysis serivice developed uses R language for data analysis and Express web application framework for Node.js. As a result of applying the developed data analysis service together with the growth environment monitoring system in operation, we could perform data analysis what we want just by uploading a CSV file or by entering raw data directly. We confirmed that a service provider could provid various data analysis services easily and could add a new data analysis service by newly adding R script.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Conceptual Architecture of the Web-based Data Analysis Service
그림 Fig. 2. Back-end Application Architecture
그림 Fig. 3. File System Structure for the Web Service
그림 Fig. 4. Data Extraction from the Smart Farm Monitoring Platform
그림 Fig. 5. Analysis of Temperature Values for Two Weeks
그림 Fig. 6. Temperature Trend Analysis
그림 Fig. 7. Correlation Analysis Between Data Items
그림 Fig. 8. Correlation Analysis Between Temperature and Humidity of Inside and Outside of Greenhouse
그림 Fig. 9. User Interface of the Web-based Data Analysis Service

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