환경 데이터를 활용한 온실형 스마트팜에서 센서 이상 탐지 시스템 (Sensor anomaly detection system in greenhouse-type smart farm using environmental data)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 32권 / 6호 / 1237 ~ 1248페이지
· 저자명 : 이철원, 안수용, 김재영, 안형태

초록

최근 4차 산업혁명이 시작되면서, 농업 분야에서도 기존의 정보통신기술에 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 첨단기술이 융합된 온실형 스마트팜의 보급이 확산하고 있다.
온실형 스마트팜은 센서를 활용하여 현재 온실 환경을 측정하고, 이를 기반으로 필요한 온실 제어를 파악하여, 구동기를 통해서 환경제어를 실행시킨다. 하지만 센서에서 측정 오류가 발생한다면, 잘못된 환경제어를 유발해 작물 생장을 저해시킨다.
따라서 온실형 스마트팜에서 센서 측정값에 대한 신뢰성 확보는 필수이므로, 센서 측정값에 이상이 발생하면 신속하게 탐지할 수 있어야 한다.
본 연구는 온실형 스마트팜에서 수집되는 각종 센서의 측정값과 구동기의 상태 정보 등 환경 데이터를 다중회귀분석으로 학습하여 센서 측정값에 대한 예측모형을 추정하고, 이를 기반으로 센서의 예측값과 실제 측정값을 비교하여 센서의 신뢰성을 검증하는 시스템을 제안한다.

영어초록

With the recent 4th industrial revolution, in the agricultural sector, the supply of greenhouse-type smart farm, which combines the existing information and communication technologies with cutting-edge technologies such as big data, artificial intelligence, and the Internet of Things, is spreading.
The greenhouse-type smart farm measures the current greenhouse environment by using sensors, identifies the necessary greenhouse control based on this information, and executes environmental control through actuators.
However, if a measurement error occurs in a sensor, it causes incorrect environmental control and inhibits crop growth.
Therefore, reliability of the sensor measurement values is essential in greenhouse-type smart farms.
When an abnormality occurs in the sensor measurement value, it should be possible to quickly detect it.
This study generates a predictive model for sensor measurement values by learning environmental data, such as measurement values of various sensors and state information of actuators, collected from a greenhouse-type smart farm utilizing multiple regression analysis.
Based on the prediction model, we propose a system to verify the reliability of the sensor by comparing the predicted value of the sensor with the actual measured value.

참고자료

· 없음