다중 원격 제어와 딥러닝 생장 진단 기능을 가지는 스마트 팜 (Remote Multi-control Smart Farm with Deep Learning Growth Diagnosis Function)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 27권 / 9호 / 49 ~ 57페이지
· 저자명 : 김미진, 김지호, 이동현, 한정훈

초록

현재 우리 사회는 기후 문제와 세계 인구 증가로 인해 식량 부족 문제가 대두되고 있다. 이를해결할 방안으로 인공지능(Artificial Intelligent, AI)와 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)을 접목 시킨 다중 원격 제어 스마트팜을 제안한다. 제안하는 스마트팜은 ICT 기술을 접목시켜 공간과 시간에 제약 없이 원격으로 제어 및 관리하고 작물의 생육환경을 다중 제어한다. 아두이노를 활용하여 스마트폰 애플리케이션(Application, APP)을 통한 다중 제어가 가능한스마트팜 시스템을 제안하였고, 딥러닝 기술을 적용하여 작물의 생장을 실시간으로 관찰하면서다양한 데이터 확보 및 진단 기능을 가지는 AI기술을 포함하였다. 스마트팜 내의 각종 센서들을제어하고 센서들의 데이터 값을 구축한 데이터베이스에 저장하여 사용자가 APP을 통하여 확인할수 있도록 하였다. 사용자는 APP에서 현재 기상을 참고하여 제어할 수 있도록 하였고 캠을 통해생육 환경을 실시간으로 확인할 수 있다. 다중 작물을 위한 다중 제어에는 2개 이상의 생육 환경에 대한 각각의 LED, COOLING FAN, WATER PUMP를 적용하여 사용자가 편리하게 제어할 수있도록 구현하였다. 그리고 딥러닝 기술을 사용하여 TensorFlow 프레임워크를 통해 생육 단계를진단해주는 APP을 구현하여 사용자가 현재 작물이 어느 단계의 생육 상태인지 손쉽게 진단할 수있도록 도와주는 애플리케이션을 개발 하고 적용하였다.

영어초록

Currently, the problem of food shortage is emerging in our society due to climate problems and an increase population in the world. As a solution to this problem, we propose a multi-remote control smart farm that combines artificial intelligence (AI) and information and communication technology (ICT) technologies. The proposed smart farm integrates ICT technology to remotely control and manage crops without restrictions in space and time, and to multi-control the growing environment of crops. In addition, using Arduino and deep-learning technology, a smart farm capable of multiple control through a smart-phone application (APP) was proposed, and Ai technology with various data securing and diagnosis functions while observing crop growth in real-time was included. Various sensors in the smart farm are controlled by using the Arduino, and the data values of the sensors are stored in the built database, so that the user can check the stored data with the APP. For multiple control for multiple crops, each LED, COOLING FAN, and WATER PUMP for two or more growing environments were applied so that the user could control it conveniently. And by implementing an APP that diagnoses the growth stage through the Tensor-Flow framework using deep-learning technology, we developed an application that helps users to easily diagnose the growth status of the current crop.

참고자료

· 없음