자율 센서 기반의 스마트 팜 생육 정보 관리 모델 설계 (Design of Smart Farm Growth Information Management Model Based on Autonomous Sensors)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 28권 / 4호 / 113 ~ 120페이지
· 저자명 : 정윤수

초록

스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력∙에너지∙양분 등을최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다.
특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.

영어초록

Smart farms are steadily increasing in research to minimize labor, energy, and quantity put into crops as IoT technology and artificial intelligence technology are combined. However, research on efficiently managing crop growth information in smart farms has been insufficient to date. In this paper, we propose a management technique that can efficiently monitor crop growth information by applying autonomous sensors to smart farms. The proposed technique focuses on collecting crop growth information through autonomous sensors and then recycling the growth information to crop cultivation.
In particular, the proposed technique allocates crop growth information to one slot and then weights each crop to perform load balancing, minimizing interference between crop growth information. In addition, when processing crop growth information in four stages (sensing detection stage, sensing transmission stage, application processing stage, data management stage, etc.), the proposed technique computerizes important crop management points in real time, so an immediate warning system works outside of the management criteria. As a result of the performance evaluation, the accuracy of the autonomous sensor was improved by 22.9% on average compared to the existing technique, and the efficiency was improved by 16.4% on average compared to the existing technique.

참고자료

· 없음