KR102368838B1 - Method and apparatus for managing and detecting fault of sensor node in open ground smart farm - Google Patents

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Abstract

According to an embodiment of the present invention, an operating method of a control server for controlling irrigation in an open ground smart farm comprises the steps of: receiving sensing values for crop-related information in the open ground smart farm from a plurality of sensor nodes installed in a mesh form at regular intervals in the open ground smart farm; estimating the state of crops based on the sensing values obtained from the plurality of sensor nodes and position information of each sensor node; and controlling an irrigation device for supplying raw water and nutrient solutions based on the estimated state of the crop. The step of estimating of the state of the crop can include a step of detecting error data among the sensing values obtained from the plurality of sensor nodes, and diagnosing whether the sensor node which has transmitted the error data has a fault. Therefore, the present invention can efficiently supply the raw water and the nutrient solutions to the crops.

Description

노지 스마트 팜에서 센서 노드의 고장 진단 및 관리 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MANAGING AND DETECTING FAULT OF SENSOR NODE IN OPEN GROUND SMART FARM}Method and device for fault diagnosis and management of sensor nodes in a no-ji smart farm

실시예들은 노지(露地) 스마트 팜(smart farm)에서 센서 노드의 고장을 진단하고 관리하는 방법 및 장치에 대한 것이다. 보다 상세하게는, 실시예들은 노지 스마트 팜에서 복수의 센서 노드 중 센싱값의 이상을 판단하고, 센싱값의 보정, 제외 등을 통해 농작물에 대한 관수 등을 적절히 제어하기 위한 방법 및 장치에 대한 것이다. Embodiments relate to a method and apparatus for diagnosing and managing a failure of a sensor node in an off-site smart farm. More specifically, the embodiments relate to a method and apparatus for determining abnormality in a sensed value among a plurality of sensor nodes in an open-air smart farm, and appropriately controlling irrigation of crops through correction and exclusion of the sensed value. .

스마트 팜(smart farm)이란, 비닐하우스, 축사 등 기존의 농사 기술에 정보통신기술(Information Communication Technology)을 접목하여 원격 및 자동으로 작물 또는 가축의 생육환경을 적절하게 유지, 관리할 수 있는 농장에 관련된 기술을 지칭한다. 스마트 팜을 이용함으로써, 작물의 생육 정보와 환경 정보에 대한 데이터를 기반으로 최적의 생육 환경을 조성하여 농산물의 생산성과 품질을 제고할 수 있다. Smart farm is a farm that can properly maintain and manage the growing environment of crops or livestock remotely and automatically by grafting Information Communication Technology to existing farming technologies such as plastic houses and livestock. refers to related technologies. By using a smart farm, it is possible to improve the productivity and quality of agricultural products by creating an optimal growth environment based on data on crop growth information and environmental information.

스마트 팜은 이를 위해 정보통신기술을 접목하여 식재한 농작물의 최적 성장을 이룰 수 있도록 시설의 온도, 습도, 빛, 이산화탄소 등을 측정하여 물과 빛 등의 공급이 자동으로 이루어지도록 구성될 수 있다. For this purpose, smart farm can be configured to automatically supply water and light by measuring temperature, humidity, light, carbon dioxide, etc. of facilities to achieve optimal growth of planted crops by grafting information and communication technology.

이와 같이, 시설의 온도, 습도, 빛, 이산화탄소 등의 환경을 측정하고 전체 환경을 제어하기 위해서는 관리지역에 설치되어 작물의 생육정보 및 환경 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 다수의 센서 노드와, 무선 네트워크를 통해 센서 데이터를 취합하거나 사용자로부터 관제 지시를 수신하여 관리지역에 설치된 관수장치 등을 원격으로 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 또한, 사용자가 스마트 팜의 데이터에 접근하여 필요한 내용을 열람할 수 있는 플랫폼(platform)이 필요할 수 있다. In this way, in order to measure the environment such as temperature, humidity, light, carbon dioxide, etc. of the facility and control the entire environment, a plurality of sensor nodes installed in the management area to obtain crop growth information and environmental information in real time; There is a need for a system that can remotely control irrigation equipment installed in a management area by collecting sensor data through a network or receiving control instructions from a user. In addition, a platform through which a user can access the data of the smart farm and read necessary contents may be required.

노지 스마트 팜의 특성상 센서 노드의 고장이 생길 수 있고, 센서 노드의 고장으로 인해 획득되는 환경 정보가 부정확하게 되면 농작물의 최적 생장을 위한 효율적인 관리가 어렵게 된다. 이에 따라, 센서 노드의 이상을 감지하고 고장을 진단하여 데이터의 부정확을 방지하고 효율적으로 관리하기 위한 방법이 필요할 수 있으며, 하기에서는 이에 대해 서술한다.Due to the nature of the smart farm, sensor node failure may occur, and if the environmental information obtained due to the sensor node failure is inaccurate, efficient management for optimal growth of crops becomes difficult. Accordingly, there may be a need for a method for detecting an abnormality in a sensor node and diagnosing a failure to prevent inaccuracy of data and efficiently manage it, which will be described below.

한국특허공개 제10-2019-0057220 호Korean Patent Publication No. 10-2019-0057220

본 명세서는 노지 스마트 팜에서 일복수의 센서 노드를 통해 획득한 센서 값에 기초하여 시설의 환경 정보를 파악하고, 이에 기초하여 생장 환경을 제어하는 방법 및 장치에 대한 것이다.The present specification relates to a method and apparatus for identifying environmental information of a facility based on sensor values obtained through a plurality of sensor nodes in an open-air smart farm, and controlling a growth environment based on this.

본 명세서는 복수의 센서 노드를 통해 획득된 데이터의 이상값을 판단하고, 센서 노드의 고장을 진단하는 방법 및 장치에 대한 것이다.The present specification relates to a method and apparatus for determining an abnormal value of data acquired through a plurality of sensor nodes and diagnosing a failure of a sensor node.

본 명세서는 복수의 센서 노드를 통해 획득된 센싱값이 범위를 벗어난 이상 값으로 판단되는 경우, 해당 센싱값을 보정하거나 제외하는 등의 방법으로 급수량을 제어하는 방법 및 장치에 대한 것이다.The present specification relates to a method and an apparatus for controlling the amount of water supplied by correcting or excluding the sensed value when the sensed value obtained through a plurality of sensor nodes is determined to be an out-of-range value.

본 명세서의 해결하고자 하는 과제는 상술한 바에 한정되지 아니하고, 하기에서 설명하는 발명의 실시예들에 의해 도출될 수 있는 다양한 사항들로 확장될 수 있다.The problem to be solved in the present specification is not limited to the above, but may be extended to various matters that can be derived by the embodiments of the invention described below.

본 명세서의 일 실시예에 따라, 노지 스마트 팜에서 관수를 제어하는 제어 서버의 동작 방법에 있어서, 상기 노지 스마트 팜에서 일정한 간격을 두고 메쉬 형태로 설치된 복수의 센서 노드로부터 상기 노지 스마트 팜 내의 농작물 관련 정보에 대한 센싱값을 수신하는 단계, 상기 복수의 센서 노드에서 획득되는 센싱값 및 각 센서 노드의 위치 정보에 기초하여 농작물의 상태를 추정하는 단계, 및 상기 추정된 농작물의 상태에 기초하여 원수 및 양액을 공급하는 관수장치를 제어하는 단계를 포함하되, 상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는, 상기 복수의 센서 노드에서 획득되는 센싱값 중 오류 데이터를 탐지하고, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 고장 여부를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present specification, in the method of operating a control server for controlling irrigation in an open-air smart farm, a plurality of sensor nodes installed in a mesh form at regular intervals in the open-air smart farm relate to crops in the open-air smart farm. Receiving a sensed value for information, estimating a state of a crop based on the sensed values obtained from the plurality of sensor nodes and position information of each sensor node, and raw water and Controlling a irrigation device for supplying the nutrient solution, wherein the estimating of the state of the crops includes detecting error data among sensing values obtained from the plurality of sensor nodes, and transmitting the error data. It may include the step of diagnosing whether there is a failure.

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따라, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 고장 여부를 진단하는 단계는, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 센싱값이 상기 복수의 센서 노드 중 소정 개수의 다른 센서 노드의 센싱값과 미리 설정된 범위 밖의 차이 값을 보이는 경우, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드를 고장으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present specification, the step of diagnosing whether the sensor node that has transmitted the error data has a failure may include determining that the sensed value of the sensor node that has transmitted the error data is determined by a predetermined number of other sensor nodes among the plurality of sensor nodes. The method may include determining a sensor node that has transmitted the error data as a failure when a difference between the sensing value of the sensor node and a value outside a preset range is shown.

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따라, 상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는, 상기 농작물의 상태를 추정하기 위해 상기 고장으로 판단된 센서 노드의 센싱값을 분석에서 제외하거나, 상기 고장으로 판단된 센서 노드의 센싱값을 보정하는 단계를 포함하고, 상기 센싱값을 보정하는 단계는, 상기 고장으로 판단된 센서 노드의 센싱값의 종류에 따라 가중치를 달리 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present specification, the step of estimating the state of the crop may include excluding the sensing value of the sensor node determined as the failure from the analysis or determined as the failure in order to estimate the state of the crop. The method may include correcting the sensed value of the sensor node, and the calibrating the sensed value may include determining different weights according to the type of the sensed value of the sensor node determined to be a failure.

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따라, 상기 센싱값을 보정하는 단계는, 상기 복수의 센서 노드 중 출력값 패턴이 상기 고장으로 판단된 센서 노드와 동일 범주에 속하여 하나의 그룹으로 그룹핑된 그룹 센서 노드의 센싱값에 기반하여 상기 센싱값을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present specification, the step of correcting the sensed value includes a group sensor node in which an output value pattern among the plurality of sensor nodes belongs to the same category as the sensor node determined to be faulty and is grouped into one group The method may include correcting the sensed value based on the sensed value of .

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따라, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 고장 여부를 진단하는 단계는, 상기 복수의 센서 노드의 출력값 패턴에 기반하여 상기 오류 데이터가 토양의 배수 능력에 따른 센싱 오차인 것으로 판단되는 경우, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드를 고장이 아닌 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present specification, the step of diagnosing whether the sensor node that has transmitted the error data has a failure may include sensing the error data according to the drainage capacity of the soil based on the output value pattern of the plurality of sensor nodes. When it is determined that there is an error, the method may include determining that the sensor node that has transmitted the error data is not a failure.

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따라, 상기 복수의 센서 노드 각각은 2개 이상의 거리 측정 센서를 포함하고, 상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는, 상기 2개 이상의 거리 측정 센서의 센싱값을 이용하여 상기 복수의 센서 노드간의 거리를 각각 산출하여 지면 밖으로 이탈되거나 기울어진 센서 노드를 검출하고, 상기 검출된 센서 노드의 센싱값은 상기 농작물의 상태를 추정하기 위한 분석에서 제외하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present specification, each of the plurality of sensor nodes includes two or more distance measuring sensors, and the step of estimating the state of the crop is using the sensing values of the two or more distance measuring sensors. to calculate the distance between the plurality of sensor nodes, respectively, to detect a sensor node deviated or inclined out of the ground, and excluding the sensed value of the detected sensor node from analysis for estimating the state of the crop. there is.

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따라, 상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는, 상기 검출된 센서 노드로부터 일정 시간 수집된 센싱값이 일정한 패턴을 가진다고 판단되는 경우, 상기 검출된 센서 노드로부터 수집된 센싱값을 이용하여 상기 농작물의 상태를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present specification, in the estimating of the state of the crop, when it is determined that the sensed values collected from the detected sensor node for a certain time have a certain pattern, the data collected from the detected sensor node It may include estimating the state of the crop using the sensed value.

본 명세서의 일 실시예에 따른 컴퓨터프로그램은 하드웨어와 결합되어 전술한 실시예들에 따른 방법을 실행하도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 것일 수 있다.The computer program according to an embodiment of the present specification may be stored in a computer-readable recording medium in combination with hardware to execute the method according to the above-described embodiments.

본 명세서는 노지 스마트 팜에서 다수의 센서 노드의 센싱값의 이상을 감지하고 센서 노드의 고장을 진단 및 관리하는 방법을 제공할 수 있다. 하는The present specification may provide a method for detecting abnormalities in the sensed values of a plurality of sensor nodes in an open-air smart farm, and diagnosing and managing a failure of a sensor node. doing

본 명세서는 노지 스마트 팜에서 작물의 위치 및 상태를 고려하여 관수를 제어하기 위한 방법을 제공할 수 있다.The present specification may provide a method for controlling irrigation in consideration of the position and condition of crops in an open-field smart farm.

본 명세서는 복수의 센서 노드를 통해 획득한 센서 값에 기초하여 작물의 위치와 상태를 파악하고, 이에 기초하여 관수를 제어하도록 함으로써 원수 및 양액 공급을 효율적으로 수행하는 효과가 있다.The present specification has the effect of efficiently supplying raw water and nutrient solution by identifying the position and state of a crop based on sensor values obtained through a plurality of sensor nodes, and controlling irrigation based on this.

본 명세서는 노지 스마트 팜에서 다수의 센서 노드의 센싱값의 오류를 보정 또는 제외하여 관수장치를 제어하여 작물의 상태를 더욱 정확히 파악하고 인간의 개입을 최소화하면서도 작물에 원수 및 양액을 효율적으로 공급할 수 있는 효과가 있다.This specification corrects or excludes errors in the sensing values of multiple sensor nodes in an open-air smart farm to control the irrigation device to more accurately understand the state of crops and to efficiently supply raw water and nutrient solution to crops while minimizing human intervention. there is an effect

명세서의 해결하고자 하는 과제는 상술한 바에 한정되지 아니하고, 하기에서 설명하는 발명의 실시예들에 의해 도출될 수 있는 다양한 사항들로 확장될 수 있다.The problem to be solved in the specification is not limited to the above, but may be extended to various matters that can be derived by the embodiments of the invention described below.

도 1은 일 실시예에 따른 노지(露地) 스마트 팜(smart farm) 제어 시스템의 블록도이다.
도 2a는 일 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템에서 스마트 팜과 서버 사이의 통신을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2b는 일 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템에서 스마트 팜의 게이트웨이(gateway) 장치와 사용자 장치 사이의 데이터 송수신을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템과 통신하는 센서 노드(sensor node) 장치의 사시도이다.
도 4는 도 3에 도시된 센서 노드 장치의 개략적인 블록도이다.
도 5a는 일 실시예에 따른 노지 스마트 팜에 설치된 센서 노드 장치(A~D) 배치를 나타낸 도면이다.
도 5b는 일 실시예에 따른 노지 스마트 팜에서 각 센서 노드 장치(A~D)가 설치된 토양의 횡단면을 나타낸 도면이다.
도 6a는 일 실시예에 따른 도 5a와 같이 노지 스마트팜에 설치된 센서 노드 A에서 센싱된 토양수분 변화를 시간 흐름에 따라 나타낸 도면이다.
도 6b는 일 실시예에 따른 도 5a와 같이 노지 스마트팜에 설치된 센서 노드 B 에서 센싱된 토양수분 변화를 시간 흐름에 따라 나타낸 도면이다.
도 6c는 일 실시예에 따른 도 5a와 같이 노지 스마트팜에 설치된 센서 노드 C에서 센싱된 토양수분 변화를 시간 흐름에 따라 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 노지 스마트 팜에서 복수의 센서 노드 장치로부터 수집된 데이터에 기반하여 관수를 제어하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 센싱 오류 탐지를 통한 노지 스마트팜 제어 방법의 각 단계를 나타내는 순서도이다.
1 is a block diagram of an open-field smart farm control system according to an embodiment.
2A is a conceptual diagram for explaining communication between a smart farm and a server in the smart farm control system for a field according to an embodiment.
FIG. 2B is a conceptual diagram illustrating data transmission/reception between a gateway device and a user device of a smart farm in the smart farm control system for a field according to an embodiment.
3 is a perspective view of a sensor node device communicating with a smart farm control system for a field according to an embodiment.
FIG. 4 is a schematic block diagram of the sensor node device shown in FIG. 3 .
5A is a diagram illustrating the arrangement of sensor node devices A to D installed in an open-air smart farm according to an embodiment.
5B is a diagram illustrating a cross-section of soil in which each sensor node device A to D is installed in an open-field smart farm according to an embodiment.
FIG. 6A is a diagram illustrating a change in soil moisture sensed by a sensor node A installed in an open-field smart farm as shown in FIG. 5A according to an embodiment over time.
FIG. 6B is a diagram illustrating a change in soil moisture sensed by a sensor node B installed in an outdoor smart farm over time as in FIG. 5A according to an embodiment.
6C is a view showing a change in soil moisture sensed by a sensor node C installed in an open-field smart farm as shown in FIG. 5A according to an embodiment over time.
7 is a flowchart illustrating a method of controlling irrigation based on data collected from a plurality of sensor node devices in an outdoor smart farm according to an embodiment.
8 is a flowchart illustrating each step of a method for controlling an outdoor smart farm through detection of a sensing error according to an embodiment.

본 명세서의 실시예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 명세서의 실시예에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. In the description of the embodiments of the present specification, if it is determined that a detailed description of a known configuration or function may obscure the gist of the embodiment of the present specification, a detailed description thereof will be omitted. In addition, in the drawings, parts not related to the description of the embodiments of the present specification are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts.

본 명세서의 실시예에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. In the embodiments of the present specification, when a component is "connected", "coupled" or "connected" with another component, it is not only a direct connection relationship, but also an indirect relationship where another component exists in the middle. It can also include human connections. In addition, when a component is said to "include" or "have" another component, it means that another component may be further included without excluding other components unless otherwise stated. .

본 명세서의 실시예에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들 간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 명세서의 실시예의 범위 내에서 실시예에서의 제1 구성요소는 다른 실시예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 실시예에서의 제2 구성요소를 다른 실시예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다. In the embodiment of the present specification, terms such as first, second, etc. are used only for the purpose of distinguishing one component from other components, and unless otherwise specified, do not limit the order or importance between the components. does not Accordingly, within the scope of the embodiments herein, a first component in an embodiment may be referred to as a second component in another embodiment, and similarly, a second component in an embodiment is referred to as a first component in another embodiment. can also be called

본 명세서의 실시예에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시예도 본 명세서의 실시예의 범위에 포함된다. In the embodiment of the present specification, the components that are distinguished from each other are for clearly explaining each characteristic, and the components do not necessarily mean that the components are separated. That is, a plurality of components may be integrated to form one hardware or software unit, or one component may be distributed to form a plurality of hardware or software units. Accordingly, even if not specifically mentioned, such integrated or dispersed embodiments are also included in the scope of the embodiments of the present specification.

본 명세서에서 네트워크는 유무선 네트워크를 모두 포함하는 개념일 수 있다. 이때, 네트워크는 디바이스와 시스템 및 디바이스 상호 간의 데이터 교환이 수행될 수 있는 통신망을 의미할 수 있으며, 특정 네트워크로 한정되는 것은 아니다. In the present specification, the network may be a concept including both wired and wireless networks. In this case, the network may mean a communication network in which data exchange between the device and the system and devices can be performed, and is not limited to a specific network.

본 명세서에 기술된 실시예는 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어이거나, 또는 전적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 본 명세서에서 "부(unit)", "장치" 또는 "시스템" 등은 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 또는 소프트웨어 등 컴퓨터 관련 엔티티(entity)를 지칭한다. 예를 들어, 본 명세서에서 부, 모듈, 장치 또는 시스템 등은 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체(object), 실행 파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program), 및/또는 컴퓨터(computer)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨터에서 실행중인 애플리케이션(application) 및 컴퓨터의 양쪽이 모두 본 명세서의 부, 모듈, 장치 또는 시스템 등에 해당할 수 있다. Embodiments described herein may have aspects that are entirely hardware, partly hardware and partly software, or entirely software. As used herein, "unit," "device," or "system," or the like, refers to hardware, a combination of hardware and software, or a computer-related entity, such as software. For example, as used herein, a part, module, device, or system is a running process, a processor, an object, an executable, a thread of execution, a program, and/or a computer. (computer), but is not limited thereto. For example, both an application running on a computer and a computer may correspond to a part, module, device, or system of the present specification.

또한, 본 명세서에서 디바이스는 스마트폰, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 및 HMD(Head Mounted Display)와 같이 모바일 디바이스뿐만 아니라, PC나 디스플레이 기능을 구비한 가전처럼 고정된 디바이스일 수 있다. 또한, 일 예로, 디바이스는 차량 내 클러스터 또는 IoT (Internet of Things) 디바이스일 수 있다. 즉, 본 명세서에서 디바이스는 어플리케이션 동작이 가능한 기기들을 지칭할 수 있으며, 특정 타입으로 한정되지 않는다. 하기에서는 설명의 편의를 위해 어플리케이션이 동작하는 기기를 디바이스로 지칭한다.In addition, in the present specification, the device may be a mobile device such as a smart phone, a tablet PC, a wearable device, and a head mounted display (HMD), as well as a fixed device such as a PC or home appliance having a display function. Also, as an example, the device may be an in-vehicle cluster or an Internet of Things (IoT) device. That is, in the present specification, a device may refer to devices capable of operating an application, and is not limited to a specific type. Hereinafter, for convenience of description, a device in which an application operates is referred to as a device.

본 명세서에 있어서 네트워크의 통신 방식은 제한되지 않으며, 각 구성요소간 연결이 동일한 네트워크 방식으로 연결되지 않을 수도 있다. 네트워크는, 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들 간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 5G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 유선 및/또는 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In the present specification, the communication method of the network is not limited, and the connection between each component may not be connected in the same network method. The network may include not only a communication method using a communication network (eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, a broadcasting network, a satellite network, etc.) but also short-range wireless communication between devices. For example, the network may include all communication methods through which an object and an object can network, and is not limited to wired communication, wireless communication, 3G, 4G, 5G, or other methods. For example, a wired and/or network may be a Local Area Network (LAN), a Metropolitan Area Network (MAN), a Global System for Mobile Network (GSM), an Enhanced Data GSM Environment (EDGE), a High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), W-CDMA (Wideband Code Division Multiple Access), CDMA (Code Division Multiple Access), TDMA (Time Division Multiple Access), Bluetooth, Zigbee, Wi-Fi, VoIP (Voice over) Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX (World Interoperability for Microwave Access), and ultrasonic-based communication can refer to a communication network by one or more communication methods selected from the group consisting of However, the present invention is not limited thereto.

다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 실시예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시예도 본 명세서의 실시예의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시예도 본 명세서의 실시예의 범위에 포함된다.Components described in various embodiments do not necessarily mean essential components, and some may be optional components. Accordingly, an embodiment composed of a subset of the components described in the embodiment is also included in the scope of the embodiment of the present specification. In addition, embodiments including other components in addition to the components described in various embodiments are also included in the scope of the embodiments of the present specification.

이하에서, 도면을 참조하여 본 명세서의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.Hereinafter, embodiments of the present specification will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 노지(露地)용 스마트 팜(smart farm) 제어 시스템의 블록도이다. 1 is a block diagram of a smart farm control system for a field according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)은 정보통신기술(Information Communication Technology) 기반의 제어가 가능하도록 스마트 팜의 각 지역(1, 2)에 위치하는 하나 이상의 장치들과 통신을 수행하도록 구성된다. Referring to FIG. 1 , the smart farm control system 3 for outdoor use according to the present embodiment is one or more located in each region 1 and 2 of the smart farm to enable information communication technology-based control. configured to communicate with the devices.

도면의 각 지역(1, 2)은 서로 동일 또는 상이한 사용자(예컨대, 농장 관리자)에 의해 운용되는 스마트 팜의 단위 구역에 해당할 수 있다. 각 지역(1, 2)에는 농장 환경에 대한 센서 데이터를 획득하기 위한 하나 이상의 센서 노드(sensor node) 장치(11-15, 21-25)와, 이들로부터 센서 데이터를 획득함으로써 각 지역(1, 2)별 관제를 가능하게 하는 지역별 게이트웨이(gateway) 장치(10, 20)가 위치할 수 있다. 또한 일 실시예에서, 각 지역(1, 2)에는 원격 제어되며 자동화된 방식으로 원수 공급, 양액 공급 등 관수를 수행하기 위한 관수장치(19, 29)가 더 위치할 수 있다. Each region 1 and 2 in the drawing may correspond to a unit area of a smart farm operated by the same or different users (eg, farm managers). Each region (1, 2) has one or more sensor node devices (11-15, 21-25) for acquiring sensor data for the farm environment, and each region (1, 2) Regional gateway devices 10 and 20 that enable control by region may be located. Also, in one embodiment, irrigation devices 19 and 29 for performing irrigation such as supply of raw water and nutrient solution in a remote-controlled and automated manner may be further located in each region 1 and 2 .

또한, 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)은 수집된 스마트 팜의 정보를 사용자에게 제공하기 위하여 하나 이상의 사용자 장치(4)와 통신을 수행할 수 있다. 사용자 장치(4)는 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)을 이용하여 스마트 팜의 하나 이상의 지역(1, 2)의 농사를 원격으로 관리하고자 하는 사용자가 사용하는 장치를 지칭한다. 도면에서 사용자 장치(4)는 노트북 컴퓨터 및 스마트폰(smartphone)의 형태로 도시되었으나, 이는 단지 예시를 위한 것으로서, 사용자 장치(4)는 이동 통신 단말기, 개인용 컴퓨터(personal computer), PDA(personal digital assistant), 태블릿(tablet), IPTV(Internet Protocol Television) 등을 위한 셋톱박스(set-top box) 등 임의의 컴퓨팅 장치의 형태로 구현될 수 있다. In addition, the smart farm control system 3 for outdoor use may communicate with one or more user devices 4 to provide the collected smart farm information to the user. The user device 4 refers to a device used by a user who wants to remotely manage farming in one or more areas 1 and 2 of the smart farm by using the smart farm control system 3 for the field. In the drawings, the user device 4 is shown in the form of a notebook computer and a smartphone, but this is only for illustration, and the user device 4 is a mobile communication terminal, a personal computer, and a personal digital (PDA). assistant), a tablet, a set-top box for IPTV (Internet Protocol Television), etc. may be implemented in the form of any computing device.

또한 일 실시예에서, 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)은 농작물의 생육에 영향을 미치는 환경 정보(예컨대, 날씨, 온도, 습도 데이터 등) 등의 획득을 위하여 하나 또는 복수의 외부 서버(5)와 통신을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 외부 서버(5)는 기상청 웹 서비스 서버일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 도면에 도시된 사용자 장치(4)와 외부 서버(5)의 개수는 단지 예시적인 것으로서, 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)과 관련하여 동작하는 장치나 서버의 실제 개수를 한정하는 것이 아니라는 점이 통상의 기술자에게 용이하게 이해될 것이다. In addition, in one embodiment, the smart farm control system 3 for the field is one or a plurality of external servers 5 to obtain environmental information (eg, weather, temperature, humidity data, etc.) affecting the growth of crops. can also communicate with For example, the external server 5 may be a web service server of the Korea Meteorological Administration, but is not limited thereto. In addition, the number of user devices 4 and external servers 5 shown in the drawings is merely exemplary, and does not limit the actual number of devices or servers operating in connection with the smart farm control system 3 for the field. The point will be readily understood by those skilled in the art.

일 실시예에서, 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)은 데이터베이스(database; DB) 서버(31), 분석 서버(33) 및 웹 서비스 서버(32)를 포함한다. In one embodiment, the smart farm control system 3 for the field includes a database (DB) server 31 , an analysis server 33 , and a web service server 32 .

본 명세서에 기재된 장치들은 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3) 및 이와 통신하는 각각의 시스템, 장치, 서버 및 이에 포함된 각 모듈(module) 또는 부(unit)는, 특정 형식 및 내용의 데이터를 전자통신 방식으로 주고받기 위한 장치 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부", "모듈", "서버", "시스템", "플랫폼", "장치" 또는 "단말" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.The devices described herein may be wholly hardware, or may have aspects that are partly hardware and partly software. For example, the smart farm control system for the field 3 and each system, device, server and each module or unit included therein communicating therewith transmit data in a specific format and content in an electronic communication method. A device for receiving and software related thereto may be collectively referred to. As used herein, terms such as “unit”, “module”, “server”, “system”, “platform”, “device” or “terminal” are intended to refer to a combination of hardware and software driven by the hardware. do. For example, the hardware herein may be a data processing device including a CPU or other processor. In addition, software driven by hardware may refer to a running process, an object, an executable file, a thread of execution, a program, and the like.

또한, 본 명세서에서 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)을 구성하는 각각의 서버(31-33) 또는 부(unit)는 반드시 물리적으로 구분되는 별개의 구성요소를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 즉, 도 1에서 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)의 각 서버(31-33)는 서로 구분되는 별개의 블록으로 도시되었으나, 이는 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)을 이에 의해 실행되는 동작에 의해 기능적으로 구분한 것이다. 실시예에 따라서는 전술한 각 서버 중 일부 또는 전부가 동일한 하나의 장치 내에 집적화될 수 있으며, 또는 하나 이상의 서버가 다른 서버와 물리적으로 구분되는 별개의 장치로 구현될 수도 있다. 예컨대, 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)의 각 서버는 분산 컴퓨팅 환경 하에서 서로 통신 가능하게 연결된 컴포넌트들일 수도 있다. In addition, in the present specification, each server 31-33 or unit constituting the smart farm control system 3 for the field is not necessarily intended to refer to a physically distinct separate component. That is, in FIG. 1 , each server 31-33 of the smart farm control system 3 for outdoor use is shown as a separate block to be distinguished from each other, but this is the operation performed by the smart farm control system 3 for outdoor use. functionally separated by According to an embodiment, some or all of the aforementioned servers may be integrated in the same single device, or one or more servers may be implemented as separate devices physically separated from other servers. For example, each server of the smart farm control system 3 for the field may be components communicatively connected to each other in a distributed computing environment.

DB 서버(31)는 스마트 팜의 각 지역(1, 2)별 게이트웨이 장치(10, 20)로부터 해당 지역에 위치하는 센서 노드 장치(11-15, 21-25)들의 센서 데이터를 수신하도록 구성된다. 일 실시예에서, DB 서버(31)는 센서 데이터를 메시징 기반의 통신 프로토콜을 이용한 구독(subscriber) 방식으로 시계열 DB에 수집할 수 있으며, 사용자 장치(4)로부터 수신된 제어 데이터도 상기 통신 프로토콜을 이용한 발행(publish) 방식으로 게이트웨이 장치(10, 20)에 전송할 수 있다. The DB server 31 is configured to receive sensor data of the sensor node devices 11-15, 21-25 located in the corresponding area from the gateway devices 10 and 20 for each area 1 and 2 of the smart farm. . In one embodiment, the DB server 31 may collect sensor data in a time series DB in a subscriber method using a messaging-based communication protocol, and the control data received from the user device 4 also uses the communication protocol. It can be transmitted to the gateway devices 10 and 20 using a published method.

예를 들어, DB 서버(31)는 MQTT(Message Queue Telemetry Transport) 프로토콜에 기반하여 동작할 수 있으며, 이에 대해서는 도 2a 및 2b를 참조하여 후술한다. For example, the DB server 31 may operate based on the MQTT (Message Queue Telemetry Transport) protocol, which will be described later with reference to FIGS. 2A and 2B .

분석 서버(33)는, DB 서버(31)에 저장된 센서 데이터를 사용자가 확인하기 위한 분석 정보로 가공하여 웹 서비스 서버(32)에 제공하는 역할을 한다. 이때 분석 정보는, 센서 데이터를 토대로 사용자가 스마트 팜의 생육 환경을 확인할 수 있는 임의의 형태의 정보일 수 있으며, 예컨대, 분석 정보는 센서 데이터를 사용자가 확인하기 쉬운 형태로 단순 가공한 것일 수도 있고, 또는 센서 데이터를 토대로 한 수치 연산 등에 의하여 2차적으로 얻어지는 데이터를 포함하는 것일 수도 있다. 분석 서버(33)가 분석 정보를 가공할 때, 후술하는 바와 같이 센서 노드 장치의 고장을 감지하고 일부 센서 데이터를 보정 또는 제외할 수 있다. The analysis server 33 serves to process the sensor data stored in the DB server 31 into analysis information for the user to check and provide it to the web service server 32 . At this time, the analysis information may be any type of information that allows the user to check the growth environment of the smart farm based on the sensor data. For example, the analysis information may be a simple processing of the sensor data into a form that the user can easily check. , or may include data secondary to numerical calculations based on sensor data. When the analysis server 33 processes the analysis information, as will be described later, a failure of the sensor node device may be detected and some sensor data may be corrected or excluded.

일 실시예에서, 분석 서버(33)는 노지에 일정한 간격을 두고 설치된 복수의 센서 노드 장치(11-15, 21-25)로부터 센서 데이터를 획득하는 데이터 수집부(331) 및 모델링 생성부(333)를 포함한다. 또한 일 실시예에서, 분석 서버(33)는 수집된 센서 데이터의 이상값을 탐지하는 오류 탐지부(332)를 더 포함한다. 나아가 일 실시예에서, 분석 서버(33)는 전략 생성부(334)를 더 포함한다. In an embodiment, the analysis server 33 includes a data collection unit 331 and a modeling generation unit 333 for acquiring sensor data from a plurality of sensor node devices 11-15 and 21-25 installed at regular intervals on the field. ) is included. Also, in one embodiment, the analysis server 33 further includes an error detection unit 332 for detecting an abnormal value of the collected sensor data. Further, in one embodiment, the analysis server 33 further includes a strategy generating unit 334 .

분석 서버(33)는 노지에 일정한 간격을 두고 설치된 복수의 센서 노드 장치(11-15, 21-25)로부터 획득된 센서 데이터의 이상값을 탐지한다. 예를 들어, 분석 서버(33)는 특정 센서 노드로부터 수집된 센싱값이 하나 이상의 다른 센서 노드의 센싱값과 비교하여 일정한 범위 이상의 오차를 보이면 해당 센싱값을 이상값으로 탐지할 수 있다. 센싱값의 일정 범위는 미리 설정된 값일 수 있다. 이러한 센싱값의 이상여부는 특히 분석 서버(33)의 오류 탐지부(332)에서 판단될 수 있다The analysis server 33 detects abnormal values of sensor data obtained from a plurality of sensor node devices 11-15 and 21-25 installed at regular intervals in the field. For example, the analysis server 33 may detect the corresponding sensed value as an outlier when the sensed value collected from a specific sensor node shows an error of more than a certain range compared to the sensed value of one or more other sensor nodes. The predetermined range of the sensed value may be a preset value. Whether or not the sensed value is abnormal may be determined by the error detection unit 332 of the analysis server 33 in particular.

분석 서버(33)는 나아가 일정한 범위 밖의 값을 보이는 센싱값에 대해 보정할 수 있으며, 센싱값에 대한 보정은 최근접한 하나 이상의 센서 노드들의 센싱값의 평균 또는 중간값에 기반하여 결정될 수 있다. 이 때, 평균 또는 중간값을 산정하는 센서 노드들의 개수는 센서 노드의 배치, 해당 지역의 지형 등을 고려하여 설정될 수 있다.The analysis server 33 may further correct the sensed values showing values outside a certain range, and the correction for the sensed values may be determined based on an average or median value of the sensed values of one or more adjacent sensor nodes. In this case, the number of sensor nodes for calculating the average or median value may be set in consideration of the arrangement of the sensor nodes, the topography of the corresponding area, and the like.

본 발명의 일 실시예에 따라, 센싱값의 보정은 센싱 데이터의 종류에 따라 결정되며, 다른 센서 노드의 센싱값을 참고할 때, 센싱 데이터의 종류에 따라서 가중치가 결정될 수 있다. 예를 들어, 토양 내 수분함량은 상류와 하류에 배치된 센싱값의 평균이 이용될 수 있으며, 동일한 고도 상에 설치된 센서 노드의 센싱값은 상대적으로 가중치가 낮게 설정될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the correction of the sensed value is determined according to the type of sensing data, and when referring to the sensing value of another sensor node, the weight may be determined according to the type of the sensing data. For example, the average of the sensing values disposed upstream and downstream may be used for the moisture content in the soil, and the sensing values of sensor nodes installed at the same altitude may be set to have a relatively low weight.

본 발명의 일 실시예에 따라, 센싱값의 보정을 위해서 노지 매쉬 네트워크 정상 운영 시 특정한 특징을 공유하는 센서 노드들을 그룹핑(grouping)하여 그룹핑된 그룹 내 센서들의 센싱값을 이용할 수 있다. 예를 들어, 그룹핑의 기준이 되는 특정한 특징은 출력값 패턴일 수 있으며, 출력값의 패턴이 동일 범주에 속하는 센서 노드들을 하나의 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 한 그룹의 센서 노드들은 인접하거나 또는 인접하지 않을 수 있다. 여기서 출력값은 각 센서 노드의 센싱값, 즉 센서 노드가 최종적으로 출력하는 값을 의미한다. According to an embodiment of the present invention, in order to correct a sensed value, sensor nodes sharing a specific characteristic may be grouped during normal operation of the noge mesh network to use the sensed values of the sensors in the grouped group. For example, a specific characteristic as a criterion for grouping may be an output value pattern, and sensor nodes having the same output value pattern may be grouped into one group. A group of sensor nodes may or may not be adjacent. Here, the output value means the sensed value of each sensor node, that is, a value finally output by the sensor node.

다른 일 실시예에서, 분석 서버(33)는 센서 노드 간의 상대적인 거리 정보를 기초로 센서 노드의 이탈 여부를 확인하고, 이탈 거리를 기초로 고장(센싱값 신뢰도)를 결정할 수 있다. 노지 스마트팜의 특성상 토양에 설치된 센서 노드가 다량의 강수 등으로 위치가 이동되는 경우가 생길 수 있으며, 원래 위치에서 이동된 센서 노드로부터 획득된 데이터를 그대로 사용하는 경우 관수 제어의 신뢰도가 떨어지고 결국 농작물의 생장에 나쁜 영향을 미칠 수 있다. In another embodiment, the analysis server 33 may determine whether the sensor node has departed based on the relative distance information between the sensor nodes, and may determine a failure (sensing value reliability) based on the departure distance. Due to the nature of the smart farm, the sensor node installed in the soil may be moved due to a large amount of precipitation. may adversely affect the growth of

센서 노드 간의 거리는 평면상 거리뿐만 아니라, 3차원 정보를 고려해서 지면 밖으로 올라온 센서 또는 기울어진 센서인지를 검출하는 데 이용될 수 있다. 이를 위해서, 각 센서 노드에는 2개 이상의 거리 측정 센서가 부착될 수 있다. 예를 들어, 분석 서버(33)는 특정 센서 노드가 이웃하는 제1 이웃 센서 노드와는 상부 거리 측정 센서간의 거리가 하부 거리 측정 센서간의 거리보다 멀고, 제2 이웃 센서 노드와는 상부 거리 측정 센서간의 거리가 하부 거리 측정 센서간의 거리보다 가까운 경우, 해당 센서 노드는 제2 이웃 센서 노드 방향으로 기울어진 센서인 것으로 판단할 수 있다. The distance between the sensor nodes may be used to detect whether a sensor is raised out of the ground or an inclined sensor in consideration of 3D information as well as a distance on a plane. To this end, two or more distance measuring sensors may be attached to each sensor node. For example, in the analysis server 33, the distance between the upper distance measuring sensor and the first neighboring sensor node to which a specific sensor node is adjacent is greater than the distance between the lower distance measuring sensors, and the second neighboring sensor node and the upper distance measuring sensor When the distance between the lower distance measuring sensors is closer than the distance between the lower distance measuring sensors, it may be determined that the corresponding sensor node is a sensor inclined toward the second neighboring sensor node.

일 실시예에서, 분석 서버(33)는 소정 거리 이상 이탈된 센서의 센싱값을 제어에 이용하지 않고, 지속적으로 센싱값을 수집할 수 있다. 또한, 분석 서버(33)는 일정 기간 수집된 데이터가 일정한 패턴을 가지게 되면 그때부터 다시 농작물의 상태를 판단하고 제어하는 데에 이용할 수도 있다. 예를 들어, 일정한 패턴을 가지는지 여부는 근접한 센서들의 센싱값과 유사도를 기초로 판별할 수 있다. 즉, 일부 센서 노드만 토사에 떠내려간 경우 이를 억지로 찾거나 고치러 일일이 사람이 가지 않고도 이동된 위치에서 다시 일한 패턴으로 센싱값을 수집할 수 있는 경우, 이러한 데이터를 이용함으로써 사람의 관리를 최소화 하면서 유용성을 높일 수 있다. In an embodiment, the analysis server 33 may continuously collect the sensed values without using the sensed values of the sensors that are separated by a predetermined distance or more for control. In addition, the analysis server 33 may be used to determine and control the state of crops again from that time when the data collected for a certain period has a certain pattern. For example, whether the pattern has a certain pattern may be determined based on sensing values and similarities of adjacent sensors. In other words, if only some sensor nodes are washed away in the soil, the sensed values can be collected in a pattern that has been reworked from the moved location without having to go manually to find or fix them. can increase

웹 서비스 서버(32), 사용자가 사용자 장치(4)를 이용하여 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)에 접속함으로써 센서 데이터를 기반으로 한 분석 정보를 확인할 수 있고, 필요에 따라 스마트 팜의 관수장치(19, 29) 등을 제어하기 위한 제어 데이터를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공한다. 즉, 웹 서비스 서버(32)는 사용자 장치(4) 상에서 실행되는 웹 브라우저(web browser)에 의해 접속 가능한 웹 페이지를 제공하는 서버이거나, 또는 사용자 장치(4) 상에서 실행되는 애플리케이션(또는, 앱)과 통신하는 애플리케이션 서비스 서버일 수 있다. The web service server 32, the user can check the analysis information based on the sensor data by accessing the smart farm control system 3 for the field using the user device 4, and if necessary, the smart farm irrigation device A user interface for inputting control data for controlling (19, 29) and the like is provided. That is, the web service server 32 is a server that provides a web page accessible by a web browser executed on the user device 4 , or an application (or app) executed on the user device 4 . It may be an application service server that communicates with

관수장치(19, 29)는 노지용 스마트팜 제어 시스템(3)과 통신하면서 원격으로 동작의 제어가 가능하도록 구성된다. 이를 위하여, 관수장치(19, 29)에는 게이트웨이 장치(10, 20) 와의 통신이 가능한 블루투스 모듈 등 통신 모듈과, 통신 모듈을 통해 수신된 제어 데이터에 의해 전자적으로 제어가 가능한 하나 또는 복수 개의 밸브(미도시) 등이 포함될 수 있다. The irrigation devices 19 and 29 are configured to remotely control the operation while communicating with the smart farm control system 3 for the field. To this end, the irrigation devices 19 and 29 include a communication module such as a Bluetooth module capable of communicating with the gateway devices 10 and 20, and one or a plurality of valves ( not shown) may be included.

도 2a는 일 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템에서 스마트 팜과 서버 사이의 통신을 설명하기 위한 개념도이다. 2A is a conceptual diagram for explaining communication between a smart farm and a server in the smart farm control system for a field according to an embodiment.

도 2a를 참조하면, 스마트 팜의 각 지역에 위치하는 게이트웨이 장치(10)는 노지에 설치된 센서 노드 장치(11)와 통신하면서 센서 데이터를 수집하는 역할을 한다. 또한, 게이트웨이 장치(10)는 사용자에 의해 입력된 제어 데이터를 관수장치(19)에 전송함으로써 농지로 물 공급 등을 제어할 수도 있다. 이상의 동작을 위하여, 게이트웨이 장치(10)는 블루투스(Bluetooth) 방식으로 센서 노드 장치(11) 및 관수장치(19)와 통신 가능하게 연결될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 게이트웨이 장치(10)는 와이-파이(Wi-Fi) 등 다른 상이한 근거리 통신망을 통하여 센서 노드 장치(11) 및 관수장치(19)에 연결될 수도 있다. Referring to FIG. 2A , the gateway device 10 located in each area of the smart farm collects sensor data while communicating with the sensor node device 11 installed on the field. In addition, the gateway device 10 may control the supply of water to the farmland by transmitting the control data input by the user to the irrigation device 19 . For the above operation, the gateway device 10 may be communicatively connected to the sensor node device 11 and the irrigation device 19 in a Bluetooth method, but is not limited thereto, and the gateway device 10 is - It may be connected to the sensor node device 11 and the irrigation device 19 through other different local area networks, such as Wi-Fi.

게이트웨이 장치(10)가 수집한 센서 데이터는 DB 서버(31)로 전송된다. 이때, 게이트웨이 장치(10)와 DB 서버(31) 사이의 통신은 전술한 근거리 통신망, 또는 GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution)와 같은 원거리 통신망을 통하여 이루어질 수 있다. The sensor data collected by the gateway device 10 is transmitted to the DB server 31 . At this time, the communication between the gateway device 10 and the DB server 31 is the aforementioned local area network, or GSM (Global System for Mobile Network), EDGE (Enhanced Data GSM Environment), HSDPA (High Speed Downlink Packet Access), W - It can be achieved through a telecommunication network such as Wideband Code Division Multiple Access (CDMA), Code Division Multiple Access (CDMA), Time Division Multiple Access (TDMA), and Long Term Evolution (LTE).

일 실시예에서, DB 서버(31)는 MQTT와 같은 발행 및 구독 방식의 메시징(messaging) 프로토콜을 이용하여 게이트웨이 장치(10)와 통신할 수 있다. 또한, DB 서버(31)에 저장된 정보는 사용자가 확인하기 위한 분석 정보로 가공되어 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 등 통상의 인터넷 상의 통신 프로토콜을 이용하여 웹 서비스 서버(32)로 전송될 수 있다. 사용자는 사용자 장치를 이용하여 웹 서비스 서버(32)에 접속함으로써 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)이 제공하는 정보들을 확인할 수 있다. 또한, 일 예로, 사용자 장치(4)도 상술한 프로토콜에 기초하여 게이트웨이 장치(10)를 통해 센서 노드 장치(11) 및 관수장치(19)와 통신을 수행할 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다. In one embodiment, the DB server 31 may communicate with the gateway device 10 using a publishing and subscription messaging (messaging) protocol, such as MQTT. In addition, the information stored in the DB server 31 may be processed into analysis information for the user to check and transmitted to the web service server 32 using a common Internet communication protocol such as HTTP (Hypertext Transfer Protocol). The user can check the information provided by the smart farm control system 3 for the field by accessing the web service server 32 using the user device. Also, for example, the user device 4 may communicate with the sensor node device 11 and the irrigation device 19 through the gateway device 10 based on the above-described protocol, which will be described later.

도 2b는 일 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템에서 스마트 팜의 게이트웨이 장치와 사용자 장치 사이의 데이터 송수신을 설명하기 위한 개념도이다. 2B is a conceptual diagram for explaining data transmission/reception between a gateway device of a smart farm and a user device in the smart farm control system for a field according to an embodiment.

도 2b에서 영역(200)은 게이트웨이 장치(10)가 위치하는 지역의 근거리 통신망 영역을 나타내며, 영역(300)은 노지용 스마트 팜 제어 시스템에 해당하는 서버 영역을 나타낸다. In FIG. 2B , an area 200 represents a local area network area of an area in which the gateway device 10 is located, and an area 300 represents a server area corresponding to the smart farm control system for the field.

도 2b를 참조하면, 게이트웨이 장치(10)로부터 송신되는 센서 데이터는 DB 서버의 MQTT 브로커(broker)(301)가 처리하는 MQTT 프로토콜 기반의 메시지의 형태를 가질 수 있다. 이때 각 메시지에는 해당하는 토픽(topic)이 지정될 수 있으며, DB 서버의 구독부(subscriber)(304)는 특정 토픽을 구독하는 방식으로 해당 토픽이 지정된 메시지들을 수집하며, 수집된 메시지는 DB 서버의 시계열 DB(302)에 저장된다. 즉, 구독부(304)는 구독하는 토픽에 관련된 메시지가 MQTT 브로커(301)로부터 전달될 때마다 이를 시계열적으로 정리된 데이터의 형태로 시계열 DB(302)에 저장한다. 일 실시예에서 시계열 DB(302)는 인플럭스 DB(influx DB)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. Referring to FIG. 2B , the sensor data transmitted from the gateway device 10 may have the form of an MQTT protocol-based message processed by the MQTT broker 301 of the DB server. At this time, a corresponding topic may be specified for each message, and the subscriber 304 of the DB server collects messages to which the topic is specified by subscribing to a specific topic, and the collected messages are collected from the DB server. is stored in the time series DB 302 of That is, each time a message related to a subscribed topic is delivered from the MQTT broker 301, the subscription unit 304 stores it in the time-series DB 302 in the form of time-series organized data. In an embodiment, the time series DB 302 may be an influx DB, but is not limited thereto.

노지용 스마트 팜 제어 시스템의 웹 서비스 서버는 시계열 DB에 저장된 정보를 인터페이스(interface)부(305)를 통해 사용자 장치(4)에서 확인 가능한 분석 정보로 변환할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스부(305)는 그라파나(grafana) 등의 시각화 도구를 이용한 것일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. The web service server of the smart farm control system for the field may convert the information stored in the time series DB into analysis information that can be checked in the user device 4 through the interface unit 305 . For example, the interface unit 305 may use a visualization tool such as grafana, but is not limited thereto.

한편, 사용자는 사용자 장치(4)를 통해 분석 정보를 확인하고 필요 시 제어 입력을 노지용 스마트 팜 제어 시스템에 입력할 수 있다. 사용자의 제어 입력은 전술한 센서 데이터의 전달 과정의 역순을 거쳐 특정 토픽을 가진 MQTT 프로토콜 기반의 메시지의 형태로 MQTT 브로커(301)에 의해 처리되며, 발행부(publisher)에 의하여 게이트웨이 장치(10)에 전송될 수 있다. 게이트웨이 장치(10)는 MQTT 프로토콜 기반의 메시지 형태를 갖는 제어 데이터를 수신하고 이를 스마트 팜의 관수장치 등에 전송할 수 있다. Meanwhile, the user may check the analysis information through the user device 4 and, if necessary, input a control input to the smart farm control system for the field. The user's control input is processed by the MQTT broker 301 in the form of an MQTT protocol-based message having a specific topic through the reverse order of the sensor data transmission process described above, and the gateway device 10 by the publisher can be transmitted to The gateway device 10 may receive the control data in the form of a message based on the MQTT protocol and transmit it to the irrigation device of the smart farm.

도 3은 일 실시예에 따른 노지용 스마트 팜 제어 시스템과 통신하는 센서 노드 장치의 사시도이다. 3 is a perspective view of a sensor node device communicating with a smart farm control system for a field according to an embodiment;

도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 센서 노드 장치(11)는 각종 센서 등이 수용되는 몸체부(100, 101)와, 몸체부(100, 101)의 표면에 구비되는 태양광 충전 패널(102)을 포함한다. 몸체부(100, 101)의 각 부분은 노지 설치가 가능하도록 방수 및 방진이 가능한 재질과 구조를 가질 수 있다. 또한, 몸체부(100, 101)는 센서 노드 장치(11)가 노지에 설치되었을 때 토양 위에 위치하는 표면부(100)와, 표면부(100)로부터 연장되어 토양 내부에 삽입되기 위한 연장부(101)로 구분될 수 있다. 표면부(100) 내에는 게이트웨이 장치와의 통신을 위한 통신 모듈 및 태양광 충전 패널(102)의 동작을 위한 태양광 충전 모듈 등이 수용될 수 있으며, 연장부(101) 내에는 토양 내부의 상태 측정을 위한 하나 이상의 센서 등이 수용될 수 있다. Referring to FIG. 3 , the sensor node device 11 according to the present embodiment includes body parts 100 and 101 in which various sensors are accommodated, and a solar charging panel provided on the surface of the body parts 100 and 101 ( 102). Each part of the body parts 100 and 101 may have a material and structure capable of waterproofing and dustproofing so that it can be installed on the ground. In addition, the body parts 100 and 101 have a surface part 100 positioned on the soil when the sensor node device 11 is installed in the field, and an extension part ( 101) can be distinguished. A communication module for communication with the gateway device and a solar charging module for operation of the solar charging panel 102 may be accommodated in the surface portion 100, and the state inside the soil in the extension 101 One or more sensors for measurement and the like may be accommodated.

일 실시예에서, 연장부(101)는 토양 내의 서로 상이한 깊이에 위치한 복수 개의 층(201-203)에 걸쳐 연장되도록 토양 내로 삽입될 수 있다. 이때 각 층(201-203)은 농작물의 생육에 있어서 해당 층의 환경 조건이 의미를 가지는 층들을 의미한다. 예를 들어, 제1 층(201)은 토양 표면으로부터 깊이 15 cm까지, 제2 층(202)은 표면으로부터 깊이 15 내지 25 cm까지, 제3 층(203)은 토양 표면으로부터 깊이 25 내지 50 cm까지의 구간을 지칭하는 것일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In one embodiment, the extension 101 may be inserted into the soil to extend over a plurality of layers 201-203 located at different depths within the soil. In this case, each layer 201-203 means layers in which the environmental conditions of the corresponding layer have meaning in the growth of crops. For example, the first layer 201 is from the soil surface to a depth of 15 cm, the second layer 202 is from the surface to a depth of 15 to 25 cm, and the third layer 203 is from the soil surface to a depth of 25 to 50 cm. It may refer to a section up to, but is not limited thereto.

이때, 연장부(101) 내에 위치하는 하나 이상의 센서는 연장부(101)가 지나는 각 층(201-203)에 관련된 센서 데이터를 별도로 수집하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 토양 내부의 각 층(201-203)에 관련된 온도 및/또는 습도 등을 각각 독립적으로 측정함으로써, 농작물의 생육에 영향을 미치는 환경 조건을 구체적이고 입체적으로 파악할 수 있다. 이때 연장부(101) 내의 각 센서의 배치 위치는 노지에서 재배하고자 하는 육종 작물의 뿌리 깊이에 따라 적절하게 결정될 수 있으며, 연장부(101) 내의 센서 위치를 변경하는 것에 의하여 다양한 육종 작물에 대응하여 센서 노드 장치(11)를 사용하는 것이 가능하다. In this case, one or more sensors located in the extension 101 may be configured to separately collect sensor data related to each layer 201-203 through which the extension 101 passes. For example, by independently measuring the temperature and/or humidity related to each layer 201-203 in the soil, environmental conditions affecting the growth of crops can be specifically and three-dimensionally grasped. At this time, the arrangement position of each sensor in the extension unit 101 may be appropriately determined according to the root depth of the breeding crop to be cultivated in the open field, and by changing the sensor position in the extension unit 101, in response to various breeding crops, It is possible to use the sensor node device 11 .

도 4는 도 3에 도시된 센서 노드 장치의 개략적인 블록도이다.FIG. 4 is a schematic block diagram of the sensor node device shown in FIG. 3 .

도 4를 참조하면, 센서 노드 장치(11)는 통신 모듈(110), 태양광 충전 모듈(120) 및 센서 모듈(140)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 노드 장치(11)는 GPS(Global Positioning System) 모듈(130)을 더 포함할 수 있다. 또한 일 실시예에서, 센서 노드 장치(11)는 저장 모듈(150)을 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 4 , the sensor node device 11 may include a communication module 110 , a solar charging module 120 , and a sensor module 140 . In an embodiment, the sensor node device 11 may further include a Global Positioning System (GPS) module 130 . Also, in one embodiment, the sensor node device 11 may further include a storage module 150 .

통신 모듈(110)은 센서 노드 장치(11)가 해당 지역을 관제하는 게이트웨이 장치(10)에 센서 데이터를 전송할 수 있도록 하는 장치로서, 예컨대, 블루투스 모듈로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. The communication module 110 is a device that allows the sensor node device 11 to transmit sensor data to the gateway device 10 that controls a corresponding area, and may be configured as, for example, a Bluetooth module, but is not limited thereto.

태양광 충전 모듈(120)은 센서 노드 장치(11)의 표면에 설치된 태양광 충전 패널(102; 도 3)을 동작시키고 이에 의해 충전된 전력을 센서 노드 장치(11)의 다른 부분에 전원으로서 공급하는 역할을 한다. The solar charging module 120 operates the solar charging panel 102 (FIG. 3) installed on the surface of the sensor node device 11 and supplies the electric power charged thereby to other parts of the sensor node device 11 as power source. plays a role

센서 모듈(140)은 온습도 센서(141), 기압 센서(143) 등 농장물의 생육에 연관된 환경 정보를 센서 데이터로서 획득하기 위한 하나 이상의 종류의 센서를 포함한다. 예를 들어, 온습도 센서(141)는 토양 내로 삽입되고 기압 센서(143)는 토양 표면에 위치하도록 센서 노드 장치(11)의 몸체 내에 각 센서가 배치될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. The sensor module 140 includes one or more types of sensors for acquiring environmental information related to the growth of farms, such as a temperature and humidity sensor 141 and an air pressure sensor 143, as sensor data. For example, each sensor may be disposed in the body of the sensor node device 11 so that the temperature and humidity sensor 141 is inserted into the soil and the air pressure sensor 143 is positioned on the soil surface, but is not limited thereto.

GPS 모듈(130) 및 센서 모듈(140)의 가속도 센서(142)는, 센서 노드 장치(11)의 설치 위치와 상태를 센서 데이터로 획득함으로써, 노지용 스마트 팜 제어 시스템이 작물에 대한 모델링을 수행함에 있어서 오류 데이터를 특정하여 제외할 수 있게 하는 기능을 한다. 또한, 센서 노드 장치(11)는 카메라 모듈(미도시) 및 그 밖의 모듈에 기초하여 농작물 이미지 및 주변 이미 정보를 획득할 수 있다. 일 예로, 센서 노드 장치(11)는 획득한 이미지 정보를 더 활용하여 스마트 팜의 각 지역(1, 2) 내에서 농작물의 위치를 확인할 수 있다. The GPS module 130 and the acceleration sensor 142 of the sensor module 140 acquire the installation location and state of the sensor node device 11 as sensor data, so that the smart farm control system for the field performs modeling on crops In this case, it functions to specify and exclude erroneous data. Also, the sensor node device 11 may acquire crop image and surrounding image information based on a camera module (not shown) and other modules. As an example, the sensor node device 11 may further utilize the acquired image information to determine the location of crops in each region 1 and 2 of the smart farm.

저장 모듈(150)은, 농작물의 생육 환경과 관련하여 달성하고자 하는 특정 조건 또는 이를 벗어나서는 안되는 임계 조건 등에 대한 정보를 저장하는 역할을 한다. 센서 모듈(140)에 의해 획득한 센서 데이터가 전술한 특정 또는 임계 조건을 벗어나는 경우, 센서 노드 장치(11)는 통상의 센서 데이터 전송과 별개로 조건의 이탈에 관련된 정보를 통신 모듈(110)을 통해 노지용 스마트 팜 제어 시스템에 전송할 수 있다. 이는 노지용 스마트 팜 제어 시스템 측에서 다량의 센서 데이터에 대한 분석이 이루어지거나 또는 사용자가 직접 분석 정보를 확인하는 것을 기다리지 않고, 특정 센서 노드 장치(11)에서 획득된 센서 데이터가 사전에 설정된 조건을 벗어나는 것을 사용자에게 즉각적으로 통지하기 위한 것이다. The storage module 150 serves to store information about a specific condition to be achieved in relation to the growing environment of crops, or a critical condition that must not deviate from it. When the sensor data acquired by the sensor module 140 deviates from the specific or critical condition described above, the sensor node device 11 transmits information related to the deviation of the condition separately from the normal sensor data transmission to the communication module 110 It can be transmitted to the smart farm control system for the field. This does not wait for a large amount of sensor data to be analyzed on the field smart farm control system side or for the user to directly check the analysis information, and the sensor data obtained from the specific sensor node device 11 is set in a preset condition. This is to immediately notify the user of departure.

그러나 이는 예시적인 것으로서, 다른 실시예에서는 센서 노드 장치(11) 자체는 데이터를 획득할 뿐 획득한 데이터에 대한 처리는 서버 측에서만 이루어지며, 이 경우 저장 모듈(150)은 생략될 수도 있다. 예를 들어, 상술한 실시예에 따라 획득된 센서 데이터가 미리 설정된 범위 밖의 값으로 얻어지는 경우 분석 서버(33)에 의해 해당 센싱값이 보정 또는 제외될 수 있다.However, this is an example, and in another embodiment, the sensor node device 11 itself acquires data, and processing of the acquired data is performed only on the server side, and in this case, the storage module 150 may be omitted. For example, when the sensor data obtained according to the above-described embodiment is obtained as a value outside a preset range, the corresponding sensed value may be corrected or excluded by the analysis server 33 .

스마트 팜 내에서 복수의 센서 노드에 기초하여 농작물을 관리할 수 있다. 일 예로, 상술한 바에 기초하여 스마트 팜(1) 내에서 복수의 센서 노드 장치(11~15, 21-25) 및 관수장치에 기초하여 농작물의 위치를 파악하고, 원수 및 양액을 공급할 수 있다. 일 예로, 복수의 센서 노드(11~15) 및 관수장치는 스마트 팜(1) 내의 게이트웨이 장치(10) 및 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)에 기초하여 사용자 장치(4)와 상술한 프로토콜을 통해 연동될 수 있다. 이때, 사용자 장치(4)는 컴퓨팅 장치일 수 있다. 일 예로, 컴퓨팅 장치는 메모리, 프로세서, 통신 모듈 및 송수신부 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 예로, 메모리는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 상술한 장치에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 사용자 디바이스 등에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 사용자 디바이스 등에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. It is possible to manage crops based on a plurality of sensor nodes within the smart farm. For example, based on the above-mentioned bar, based on the plurality of sensor node devices 11 to 15 and 21-25 and the irrigation device in the smart farm 1, the location of crops may be identified, and raw water and nutrient solution may be supplied. As an example, the plurality of sensor nodes 11 to 15 and the irrigation device communicate with the user device 4 and the above-described protocol based on the gateway device 10 and the smart farm control system 3 for the field in the smart farm 1 . can be linked through In this case, the user device 4 may be a computing device. For example, the computing device may include at least one of a memory, a processor, a communication module, and a transceiver. For example, the memory is a non-transitory computer-readable recording medium, and is a non-volatile, large-capacity, non-volatile memory such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drive, solid state drive (SSD), flash memory, and the like. It may include a permanent mass storage device. Here, a non-volatile mass storage device such as a ROM, an SSD, a flash memory, a disk drive, etc. may be included in the aforementioned device as a separate permanent storage device distinct from the memory. In addition, an operating system and at least one program code (eg, a code for a browser installed and driven on a user device, or an application installed on a user device to provide a specific service, etc.) may be stored in the memory. These software components may be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memory. The separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, and a memory card.

다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 상술한 서버)이 네트워크를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리에 로딩될 수 있다.In another embodiment, the software components may be loaded into the memory through a communication module rather than a computer-readable recording medium. For example, the at least one program is a computer program (eg, the application described above) installed by files provided through a network by a file distribution system (eg, the above-described server) that distributes the installation files of developers or applications. ) can be loaded into memory based on

프로세서는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리 또는 통신 모듈에 의해 프로세서로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서는 메모리와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.The processor may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Instructions may be provided to the processor by a memory or communication module. For example, the processor may be configured to execute instructions received according to program code stored in a recording device, such as a memory.

통신 모듈은 네트워크를 통해 사용자 장치 또는 서버와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. The communication module may provide a function for communicating with a user device or a server via a network.

또한, 송수신부는 외부 입력/출력장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 외부 입력장치는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 카메라 등의 장치를, 그리고 외부 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 송수신부는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다.In addition, the transceiver may be a means for interfacing with an external input/output device (not shown). For example, the external input device may include devices such as a keyboard, mouse, microphone, and camera, and the external output device may include devices such as a display, a speaker, and a haptic feedback device. As another example, the transceiver may be a means for an interface with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen.

도 5a 및 도5b는 일 실시예에 따른 노지 스마트 팜에 설치된 센서 노드 장치(A~D) 배치와 각 센서 노드 장치(A~D)가 설치된 토양의 횡단면을 도시한다. 5A and 5B show the arrangement of the sensor node devices A to D installed in the open-field smart farm and the cross-section of the soil in which each sensor node device A to D is installed, according to an embodiment.

각각의 센서 노드 장치(A-D)는 도 3에 도시된 바와 같은 센서 노드 장치(11)와 동일한 구조를 가질 수 있다. 일 실시 예에 따라, 도 5b에 도시된 바와 같이, 각각의 센서 노드 장치(A-D)의 연장부(101)는 약 30cm 길이로 하나 이상의 센서를 포함하여 토양 내부의 온도 및/또는 습도 등을 측정할 수 있다. 예를 들어, 센서 노드 장치(A~D)가 설치된 토양은 기반암(503)-하층토(502)-표토층(501) 순으로 적층된 토양으로 연장부(101)는 표토층에만 설치되는 형태일 수 있다. 토양에 급수가 이루어지는 경우, 표토층(501) 에서 기반암(503) 방향으로 배수가 이루어지고, 반대로 기반암(503)에서 표토층(501) 방향으로는 흡습이 될 수 있다. 일 실시예에 따라, 표토층(501)은 지표면으로부터 O층(유기물층) 및 A층(용탈층)으로 구성되며, 하층토(502)는 B층(용탈층) 및 C층(모재층)으로 구성되고, 기반암(503)은 R층(암반층)으로 구성될 수 있다. Each of the sensor node devices A-D may have the same structure as the sensor node device 11 as shown in FIG. 3 . According to an embodiment, as shown in FIG. 5B , the extension 101 of each sensor node device AD has a length of about 30 cm and includes one or more sensors to measure the temperature and/or humidity inside the soil. can do. For example, the soil in which the sensor node devices A to D are installed is a soil stacked in the order of bedrock 503 - subsoil 502 - topsoil layer 501, and the extension part 101 is installed only in the topsoil layer. . When water is supplied to the soil, drainage may be performed from the topsoil layer 501 to the bedrock 503 , and vice versa, moisture may be absorbed from the bedrock 503 to the topsoil layer 501 . According to an embodiment, the topsoil layer 501 is composed of an O layer (organic material layer) and an A layer (a leached layer) from the ground surface, and the subsoil 502 is composed of a B layer (a leached layer) and a C layer (the base material layer). , the bedrock 503 may be composed of an R layer (rock layer).

일 실시예에서 센서 노드 장치(A~D)는 도 5a와 같이 배치되어, 센서 노드 A는 배수 능력이 높은 위치에 설치 되고, 센서 노드 D는 배수 능력이 낮은 위치에 설치되며, 센서 노드 B 및 C는 그 사이에 설치될 수 있다. 급수되는 물은 센서 노드 A에서 센서 노드 D 방향으로 이동하게 된다. In one embodiment, the sensor node devices A to D are arranged as shown in FIG. 5A, wherein the sensor node A is installed at a location with high drainage capacity, and the sensor node D is installed at a location with a low drainage capacity, and sensor node B and C can be installed in between. The supplied water moves from sensor node A to sensor node D.

이와 같이, 분석 서버(33)는 센서 노드 A 내지 D의 출력값의 패턴을 분석하여 해당 지형에서 물의 이동 방향을 파악할 수 있고, 물의 이동량을 인식하여 급수의 양과 간격을 조정한다. As such, the analysis server 33 may analyze the pattern of the output values of the sensor nodes A to D to determine the movement direction of water in the corresponding terrain, recognize the movement amount of water, and adjust the amount and interval of water supply.

도 6a 내지 도 6c는 일 실시예에 따른 도 5a와 같이 노지용 스마트팜에 설치된 센서 노드 장치(A~D) 각각에서 센싱된 토양수분 변화를 도시한다.6A to 6C show changes in soil moisture sensed by each of the sensor node devices A to D installed in the smart farm for outdoor use as shown in FIG. 5A according to an embodiment.

일 실시예에서, 도 5a의 센서 A와 같이 배수 능력이 높은 위치에 설치된 경우, 도 6a에 도시된 바와 같이 급수 구간(601)에서는 급격히 토양 수분이 높아지고, 급수 완료 후에는 토양 수분이 급격히 떨어진다. 이 때, 급수에 따라 토양 수분이 급격히 늘어난 후 급격히 낮아지는 구간이 토양 안정화 구간(602)이다. 센서 A와 같이 배수 능력이 높은 위치에 설치된 경우 토양 안정화 구간(602)의 길이가 비교적 짧다.In one embodiment, when installed at a location having a high drainage capacity as in the sensor A of FIG. 5A , the soil moisture rapidly increases in the watering section 601 as shown in FIG. 6A , and the soil moisture decreases rapidly after the water supply is completed. At this time, the section in which the soil moisture rapidly increases and then rapidly decreases according to the water supply is the soil stabilization section 602 . When installed at a location with high drainage capacity, such as sensor A, the length of the soil stabilization section 602 is relatively short.

도 5a의 센서 B 및 센서 C와 같이 물의 흐름 중간 위치에 설치된 경우, 도 6b에 도시된 바와 같이 급수 구간(601)에서는 급격히 토양 수분이 높아지고, 급수 완료 후에도 물의 이동방향에 따라 센서 A 위치에서 물이 흘러 들어오는 양과 배수량이 평형을 이루어 일정 시간 동안은 토양 수분의 양이 변하지 않다가 일정 시간 이후 토양 수분이 급격히 떨어진다. 일 실시예에서, 센서 A가 설치된 위치는 배수 능력이 좋은 위치이므로 표토층(501)에서 하층토(502)로 물이 배수가 되어 하층토(502)의 수맥을 따라 센서 D의 위치로 이동할 수 있다. 물의 이동경로에 위치된 센서 B 및 센서 C의 위치에 따라 토양 안정화 구간(602)의 길이가 센서 A에 비해 더 길다.When installed at an intermediate position of the water flow as in the sensor B and sensor C of FIG. 5A , as shown in FIG. 6B , the soil moisture rapidly increases in the watering section 601 , and even after the water supply is complete, depending on the movement direction of the water, the water at the sensor A position The amount of inflow and the amount of drainage is equalized, and the amount of soil moisture does not change for a certain period of time, but after a certain period of time, the soil moisture drops rapidly. In one embodiment, since the location where the sensor A is installed has good drainage, water is drained from the topsoil layer 501 to the subsoil 502 to move to the location of the sensor D along the water veins of the subsoil 502 . The length of the soil stabilization section 602 is longer than that of the sensor A according to the positions of the sensors B and C located in the water movement path.

도 5a의 센서 D와 같이 물의 이동방향의 배수 능력이 낮은 위치에 설치된 경우, 도 6c에 도시된 바와 같이 급수 구간(601)에서는 급격히 토양 수분이 높아지고, 급수 완료 후에도 물의 이동방향에 따라 센서 A 위치에서 하층토(502)의 수맥을 따라 센서 D의 위치로 계속 이동하게 된다. 센서 D의 위치는 배수 능력은 낮기 때문에 일정 시간 동안은 토양 수분의 양이 더 증가하는 수분 증가 구간(603)이 생기게 된다. 센서 D의 위치에서는 하층토(502)의 수분이 흡습과정을 통하여 표토층(501)으로 수분이 이동하게 되고, 센서 D의 위치에서 배수능력이 낮아서 급수한 수분이 미쳐 빠지기 전에 흡습 과정을 통하여 토양의 습도가 증가되기 때문이다. 수분 증가 구간(603) 이후 물의 이동량이 줄어들면, 센서 D의 위치의 배수 능력이 낮기 때문에 토양 수분이 서서히 떨어진다. 이에 따라 물의 이동방향에 위치된 센서 D의 위치에 따라 토양 안정화 구간(602)의 길이는 다른 센서에 비해 가장 길어진다.When it is installed in a position where the drainage capacity in the movement direction of water is low as in the sensor D of FIG. 5A, the soil moisture rapidly increases in the watering section 601 as shown in FIG. 6C, and even after the water supply is completed, the position of the sensor A according to the movement direction of the water It continues to move to the position of the sensor D along the water veins of the subsoil 502 in . Since the location of the sensor D has a low drainage capacity, a moisture increase section 603 in which the amount of soil moisture further increases for a certain period of time is generated. At the position of sensor D, moisture in the subsoil 502 moves to the topsoil layer 501 through a moisture absorption process, and at the position of sensor D, the drainage capacity is low, so the moisture of the soil goes through a moisture absorption process before the water supplied goes crazy. because it increases. When the amount of movement of water decreases after the water increase section 603 , the soil moisture gradually falls because the drainage capacity of the position of the sensor D is low. Accordingly, the length of the soil stabilization section 602 is longest compared to other sensors according to the position of the sensor D located in the movement direction of water.

분석 서버(33)는 이와 같은 센서 노드 A 내지 D의 출력 패턴을 분석하여 해당 지형에서 물의 이동 방향을 파악할 수 있고, 도 6c와 같은 이상 수분 증가를 센서의 고장으로 식별하지 않을 수 있다. 또한, 분석 서버(33)는 이와 같은 물의 이동량을 인식하여 급수의 양과 간격을 조정할 수 있다.The analysis server 33 may analyze the output pattern of the sensor nodes A to D as described above to determine the movement direction of water in the corresponding terrain, and may not identify the abnormal moisture increase as in FIG. 6C as a sensor failure. In addition, the analysis server 33 may adjust the amount and interval of water supply by recognizing such a movement amount of water.

상술한 바와 같이, 분석 서버(33)는 배수 능력에 따른 센서값의 패턴을 습득하고, 배수 능력이 낮은 환경에서 수분 센서 값이 높게 나오는 등의 센서값이 일정 범위 내의 오차를 초과하는 경우에도 고장으로 인식하지 않을 수 있다. 즉, 배수 환경에 따라 센서값이 특이한 값을 가지는 특정 범위는 센서의 고장으로 인식하지 않을 수 있다. 도 6c와 같이, 토양의 배수 환경으로 인해 급수를 멈추더라도 물의 이동방향에 따른 다른 지역으로부터의 물의 이동 때문에 측정된 센서값에 따르면 토양 습도가 올라가는 센서 노드 D와 같은 수분 상승 구간(603)이 생길 수 있기 때문이다. 분석 서버(33)는 이러한 센서 노드의 배치, 토양 환경 및 배수 능력, 물의 이동방향을 분석하고, 그 결과를 바탕으로 일정 범위 내에서의 센싱 이상값은 고장으로 판단하지 않을 수 있다. As described above, the analysis server 33 acquires a pattern of sensor values according to the drainage capacity, and fails even if the sensor value exceeds an error within a certain range, such as a high moisture sensor value in an environment with low drainage capacity. may not be recognized as That is, a specific range in which the sensor value has a unique value according to the drainage environment may not be recognized as a sensor failure. As shown in Figure 6c, even if water supply is stopped due to the drainage environment of the soil, according to the sensor value measured because of the movement of water from another area according to the movement direction of the water, a moisture rising section 603 such as the sensor node D in which the soil humidity rises will occur. because it can The analysis server 33 analyzes the arrangement of the sensor nodes, the soil environment and drainage capacity, and the movement direction of water, and based on the results, the sensing abnormal value within a certain range may not be determined as a failure.

상술한 바에 기초하여 복수의 센서 노드 장치(11-15, 21-25)로부터 수집된 데이터에 기반하여 관수를 제어하는 방법을 제공할 수 있다.It is possible to provide a method for controlling irrigation based on data collected from the plurality of sensor node devices 11-15 and 21-25 based on the above description.

도 7은 일 실시예에 따라, 노지 스마트 팜에서 복수의 센서 노드 장치로부터 수집된 데이터에 기반하여 관수를 제어하는 방법을 나타낸 순서도이다. 일 예로, 상술한 도 1 내지 도 4에서 기초하여 노지 스마트 팜에서 사용자 장치와 연동되어 관수를 제어하는 제어 서버를 고려할 수 있으며, 제어 서버는 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3)일 수 있다. 또한, 일 예로, 제어 서버는 노지용 스마트 팜 제어 시스템(3) 및 노지 스마트 팜에서 메쉬 형태로 설치되고, 노지 스마트 팜 내의 농작물 관련 정보를 센싱하는 복수의 센서 노드, 복수의 센서 노드에서 획득되는 센싱값 및 각 센서 노드의 위치 정보에 기초하여 농작물의 위치 및 환경(토양 습도, 양분, 토양 상태 등) 등 농작물의 상태를 추정하여 관수장치를 제어하는 제어부 및 추정된 농작물의 위치 및 환경 등 농작물의 상태에 기초하여 원수 및 양액을 공급하는 관수장치를 포함할 수 있다. 즉, 상술한 도 1 내지 도 4에 기초하여 스마트 팜을 제어하는 제어 서버는 제어 시스템(3)일 수 있으며, 특정 형태로 한정되지 않는다. 특히, 복수의 센서 노드에서 획득되는 센싱값을 이용하여 농작물의 상태를 추정하는 동작은 분석 서버에서 수행될 수 있다. 7 is a flowchart illustrating a method of controlling irrigation based on data collected from a plurality of sensor node devices in an outdoor smart farm, according to an embodiment. As an example, based on the above-described FIGS. 1 to 4 , a control server that controls irrigation by interworking with a user device in an open-field smart farm may be considered, and the control server may be an outdoor smart farm control system 3 . In addition, as an example, the control server is installed in the form of a mesh in the smart farm control system 3 and the smart farm for the outdoors, and a plurality of sensor nodes for sensing crop-related information in the smart farm, a plurality of sensor nodes obtained from A control unit controlling the irrigation device by estimating the state of the crop such as the position and environment (soil humidity, nutrients, soil condition, etc.) of the crop based on the sensing value and the position information of each sensor node, and the estimated position and environment of the crop It may include a irrigation device for supplying raw water and nutrient solution based on the state of the. That is, the control server for controlling the smart farm based on the above-described FIGS. 1 to 4 may be the control system 3 and is not limited to a specific form. In particular, the operation of estimating the state of the crop using the sensing values obtained from the plurality of sensor nodes may be performed in the analysis server.

일 예로, 도 7을 참조하면, 제어 서버는 복수의 센서 노드로부터 센싱값을 획득하고(S710), 센싱값 및 각 센서 노드의 위치에 기초하여 농작물의 상태를 추정할 수 있다(S720). 그 후, 제어 서버는 관수장치를 통해 추정된 상태에 따라 원수 및 양액을 공급할 수 있으며(S730), 이는 상술한 바와 같다. 이때, 관수장치는 360도 회전을 통해 노지 스마트 팜 내에서 원수 및 양액을 토출하는 장치이고, 제어 서버의 제어부는 노지 스마트 팜 내에서 추정된 농작물의 위치와 농작물의 상태(예를 들어, 수분 부족, 특정 양분(마그네슘 등) 부족, 발육 상태 등) 예측에 기초하여 원수 및 양액이 알맞은 양으로 공급되도록 토출 관련 정보를 제어할 수 있다. 이때, 일 예로, 관수장치는 탱크, 펌프, 관수 조절장치, 배관 및 토출장치 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다. 또한, 제어 서버는 추정된 농작물의 상태에 기초하여 원수 및 양액이 토출되는 방향, 토출되는 범위, 토출되는 각도 및 토출되는 공급량 중 적어도 어느 하나 이상을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어 서버는 수분 센서로부터 센싱값에 기초하여 토양의 위치에 따른 수분 함유 정도를 판단할 수 있고, 이를 기초로 농작물의 수분 부족 여부 등 상태를 판단하여 수분 공급 범위 및 공급량 등을 제어할 수 있다.For example, referring to FIG. 7 , the control server may obtain a sensed value from a plurality of sensor nodes ( S710 ), and estimate the state of a crop based on the sensed value and the location of each sensor node ( S720 ). Thereafter, the control server may supply raw water and nutrient solution according to the state estimated through the irrigation device (S730), as described above. At this time, the irrigation device is a device that discharges raw water and nutrient solution in the smart farm through 360-degree rotation, and the control unit of the control server determines the estimated position of the crop in the smart farm and the state of the crop (for example, lack of moisture) , a specific nutrient (magnesium, etc.) deficiency, growth status, etc.), it is possible to control the discharge-related information so that the raw water and the nutrient solution are supplied in an appropriate amount. In this case, as an example, the irrigation device may include at least one of a tank, a pump, an irrigation control device, a pipe, and a discharge device, as described above. In addition, the control server may control at least any one or more of a discharge direction, a discharge range, a discharge angle, and a discharged supply amount of raw water and nutrient solution based on the estimated state of the crop. For example, the control server may determine the moisture content according to the location of the soil based on the sensing value from the moisture sensor, and control the moisture supply range and supply amount by judging the moisture content of crops based on this. can do.

또한, 일 예로, 제어 서버의 제어부는 관수장치의 위치 정보, 농작물의 위치 정보, 농작물의 상태 정보, 토출되는 방향 정보, 토출되는 범위 정보, 토출되는 각도 정보 및 토출되는 공급량 정보에 기초하여 관수장치의 탱크에서 공급되는 원수 및 양액의 공급량을 결정할 수 있다. 또한, 제어 서버의 제어부는 관수장치의 펌프, 관수 조절장치 및 배관을 통해 원수 및 양액의 토출 압력 및 토출 각도를 결정할 수 있다. In addition, as an example, the control unit of the control server is based on the location information of the irrigation device, the location information of the crops, the state information of the crops, the discharge direction information, the discharged range information, the discharged angle information, and the discharged supply amount information based on the irrigation device You can determine the amount of raw water and nutrient solution supplied from the tank of Also, the control unit of the control server may determine the discharge pressure and discharge angle of the raw water and the nutrient solution through the pump, the water regulating device, and the pipe of the irrigation device.

또한, 일 예로, 각 센서 노드들은 복수 개의 센서를 포함하고, 각 센서들로부터 온도 정보, 습도 정보, 기압 정보 및 이미지 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 획득할 수 있다. 이때, 제어 서버는 각 센서 노드들의 복수 개의 센서에 기초하여 농작물의 위치를 추정하고, 추정된 위치의 농작물에 대한 농작물 관련 환경 정보를 더 획득할 수 있다. 이때, 제어 서버는 연동된 사용자 장치의 어플리케이션 또는 소프트웨어에 기초하여 노지 스마트 팜 관련 정보를 사용자에게 제공하고, 사용자 장치는 제공된 노지 스마트 팜 관련 정보에 기초하여 사용자로부터 수신되는 입력 정보를 통해 복수의 센서 노드 및 관수장치 제어 정보는 상기 제어 서버로 전달할 수 있다.Also, as an example, each sensor node may include a plurality of sensors, and may obtain at least one of temperature information, humidity information, atmospheric pressure information, and image information from each sensor. In this case, the control server may estimate the position of the crop based on the plurality of sensors of each sensor node, and further acquire crop-related environmental information for the crop at the estimated position. At this time, the control server provides the user with the open smart farm-related information based on the application or software of the user device interlocked, and the user device uses a plurality of sensors through input information received from the user based on the provided outdoor smart farm-related information. The node and irrigation device control information may be transmitted to the control server.

이때, 일 예로, 사용자 장치는 관수장치의 위치 정보, 농작물의 위치 정보, 농작물의 상태 정보, 토출되는 방향 정보, 토출되는 범위 정보, 토출되는 각도 정보 및 토출되는 공급량 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 제어하는 사용자로부터 입력 정보를 수신하여 제어 서버로 전달할 수 있다. 그 후, 제어 서버는 수신된 입력 정보에 기초하여 복수 개의 센서 노드 및 관수장치를 제어할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.In this case, as an example, the user device controls at least any one or more of location information of the irrigation device, location information of crops, state information of crops, discharge direction information, discharge range information, discharge angle information, and discharged supply amount information. It can receive input information from a user and transmit it to the control server. Thereafter, the control server may control the plurality of sensor nodes and the irrigation device based on the received input information, as described above.

또한, 일 예로, 사용자 장치는 복수 개의 센서 노드에 기초하여 노지 스마트 팜에 대한 맵 정보를 사용자에게 제공하고, 사용자 장치는 노지 스마트 팜에 대한 맵 정보에 기초하여 사용자로부터 농작물의 위치 정보에 대한 입력을 수신할 수 있다.In addition, as an example, the user device provides the user with map information for the open field smart farm based on a plurality of sensor nodes, and the user device inputs the location information of the crop from the user based on the map information for the open field smart farm can receive

도 8은 일 실시예에 따른 센싱 오류 탐지를 통한 노지 스마트팜 제어 방법의 각 단계를 나타내는 순서도이다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여 도 1 및 도 8을 참조하여 본 실시예에 따른 노지용 스마트팜을 제어하는 제어 시스템(3)은 제어 서버로 설명하나 반드시 하나의 서버로 구현되는 것은 아니므로, 이에 제한되는 것은 아니다.8 is a flowchart illustrating each step of a method for controlling an outdoor smart farm through detection of a sensing error according to an embodiment. Hereinafter, for convenience of explanation, the control system 3 for controlling the smart farm for the field according to the present embodiment with reference to FIGS. 1 and 8 is described as a control server, but is not necessarily implemented as a single server, However, the present invention is not limited thereto.

먼저, 노지용 스마트팜 제어 서버는 복수의 센서 노드로부터 센서 데이터를 수집한다(S810). 일 실시예에 따라, 구체적으로 DB 서버(31)는 스마트팜 각 지역(1, 2)에 위치하는 게이트웨이 장치(10, 20)의 관제 구역 내에 위치하는 센서 노드 장치(11-15, 21-25)들로부터 센서 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, DB 서버(31)는 예컨대 MQTT 프로토콜과 같은 구독 및 발행 기반의 메시징 프로토콜을 이용하여 동작하며, 게이트웨이 장치(10, 20)로부터 수집된 센서 데이터에 상응하는 메시지들을 메시지의 각 토픽에 대한 구독 방식으로 추출하여 시계열 DB에 저장할 수 있다. First, the smart farm control server for the field collects sensor data from a plurality of sensor nodes (S810). According to one embodiment, specifically, the DB server 31 is a sensor node device (11-15, 21-25) located in the control area of the gateway device (10, 20) located in each smart farm area (1, 2) (11-15, 21-25) ) can collect sensor data from In one embodiment, the DB server 31 operates by using a subscription- and publication-based messaging protocol, such as the MQTT protocol, for example, and sends messages corresponding to the sensor data collected from the gateway devices 10 and 20 to each topic of the message. It can be extracted by subscription method and stored in the time series DB.

다음으로, 제어 서버는 획득된 센싱값으로부터 오류 데이터를 탐지한다(S820). 구체적으로 예를 들어, 노지용 스마트팜 제어 시스템(3)의 분석 서버(33)는 시계열 DB의 데이터를 분석하고, 노지용 스마트팜 제어 시스템(3)의 웹 서비스 서버(32)는 분석 결과 생성된 분석 정보를 노지용 스마트팜 제어 시스템(3)에 접속하는 사용자 장치(4)에 제공할 수 있다. 이때 분석 정보란, 센서 데이터를 단순히 웹 서비스를 통해 표출되기 위한 형식으로 가시화한 것일 수도 있으며, 또는 센서 데이터의 가공에 의해 얻어지는 2차적인 정보일 수도 있다. 분석 서버(33)는 복수의 센서 노드 장치(11-15, 21-25)로부터 획득된 센서 데이터의 이상값을 탐지할 수 있다. 예를 들어, 분석 서버(33)는 특정 센서 노드로부터 수집된 센싱값이 하나 이상의 다른 센서 노드의 센싱값과 비교하여 일정한 범위 이상의 오차를 보이면 해당 센싱값을 이상값으로 탐지할 수 있다. 센싱값의 일정 범위는 미리 설정된 소정의 값일 수 있다. Next, the control server detects error data from the acquired sensing value (S820). Specifically, for example, the analysis server 33 of the smart farm control system 3 for outdoor use analyzes the data of the time series DB, and the web service server 32 of the smart farm control system 3 for the field generates the analysis result. The analyzed information can be provided to the user device 4 that accesses the smart farm control system 3 for the field. At this time, the analysis information may be a visualization of the sensor data in a format for simply being expressed through a web service, or may be secondary information obtained by processing the sensor data. The analysis server 33 may detect an abnormal value of the sensor data obtained from the plurality of sensor node devices 11-15 and 21-25. For example, the analysis server 33 may detect the corresponding sensed value as an outlier when the sensed value collected from a specific sensor node shows an error of more than a certain range compared to the sensed value of one or more other sensor nodes. The predetermined range of the sensed value may be a predetermined predetermined value.

제어 서버는 탐지된 특정 센서 노드의 오류 데이터를 기반으로 해당 센서 노드가 고장인지 판단한다(S830). 일 실시예에서, 제어 서버는 상술한 바와 같이 특정 센서 노드로부터 수집된 센싱값이 하나 이상의 다른 센서 노드의 센싱값과 미리 설정된 소정 값 이상 차이가 나는 경우 해당 특정 센서 노드 장치를 고장으로 판단할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 제어 서버는 도 5a 내지 도 6c를 참조하면, 토양의 지형에 따른 배수 환경에 따라 특정 센서 노드로부터 수집된 센싱값이 하나 이상의 다른 센서 노드의 센싱값과 소정 값 이상 차이가 나더라도 고장으로 판단하지 않고 시간에 따른 변화를 추적 관찰할 수 있다. 도 6c에 도시된 바와 같이, 물의 이동 방향 종점 부근의 배수능력이 낮은 위치에 위치한 센서 노드에서 급수 이후에도 토양 수분이 증가하는 이상값이 감지되더라도, 지형 특성상 급수한 수분이 빠지기 전에 흡습 과정을 통해 토양의 습도 증가가 예상되는 지역이므로 이러한 이상값은 센서 노드의 고장으로 인식하지 않을 수 있다. 즉, 과거 센서 노드의 특정 이벤트(예를 들어, 급수)에 따른 출력값의 변화(예를 들어, 토양 수분의 변화) 패턴을 학습하고, 이에 따라 패턴을 벗어나지 않는 수준의 이상값에 대해서는 센서 노드의 고장으로 판단하지 않거나, 일정 시간 동안 추적하여 센서 노드의 출력값을 추적한 후 센서 노드의 고장 여부를 판단하도록 판단 보류할 수 있다. The control server determines whether the corresponding sensor node is faulty based on the detected error data of the specific sensor node (S830). In one embodiment, as described above, when the sensed value collected from a specific sensor node differs from the sensing value of one or more other sensor nodes by more than a predetermined value, the control server may determine the specific sensor node device as a failure. there is. In another embodiment, the control server refers to FIGS. 5A to 6C , the sensing value collected from a specific sensor node according to the drainage environment according to the topography of the soil differs from the sensing value of one or more other sensor nodes by a predetermined value or more. Even if it fails, it is possible to track and observe changes over time without judging it as a failure. As shown in FIG. 6C , even if an abnormal value in which soil moisture increases even after watering is detected at a sensor node located at a position with a low drainage capacity near the end point of the water movement direction, the soil through a moisture absorption process before the water supplied is drained due to the nature of the terrain. Since it is an area where humidity is expected to increase, such an outlier may not be recognized as a failure of the sensor node. That is, a pattern of changes in output values (eg, changes in soil moisture) according to a specific event (eg, water supply) of the past sensor node is learned, and accordingly, for an outlier at a level that does not deviate from the pattern, the sensor node It may not be determined as a failure, or after tracking the output value of the sensor node for a certain period of time, the determination may be withheld to determine whether the sensor node has failed.

제어 서버는 센서 노드의 고장으로 판단한 경우, 해당 센서 노드로부터의 오류 데이터 값을 보정하거나 또는 제외하여 센싱값에 기반하여 농작물의 위치 및 환경(토양 습도, 양분, 토양 상태 등) 등으로 농작물의 상태(예를 들어, 수분 부족, 양분 부족, 발육 상태 등)를 추정한다(S840). 농작물의 상태 추정 방법은 상술한 도 7의 농작물의 상태 추정 단계(S720)와 유사하게 수행될 수 있으니, 수집된 센싱값에서 오류데이터가 보정되거나 제외될 수 있다.When the control server determines that the sensor node is malfunctioning, the control server corrects or excludes the error data value from the corresponding sensor node to determine the location and environment (soil humidity, nutrients, soil condition, etc.) of the crop based on the sensed value. (eg, lack of moisture, lack of nutrients, developmental state, etc.) is estimated ( S840 ). Since the method for estimating the state of crops may be performed similarly to the step S720 of estimating the state of crops of FIG. 7 , error data may be corrected or excluded from the collected sensing values.

일 실시예에서, 분석 서버(33)는 일정한 범위 밖의 값을 보이는 센싱값에 대해 보정할 수 있으며, 센싱값에 대한 보정은 최근접한 하나 이상의 센서 노드들의 센싱값의 평균 또는 중간값에 기반하여 결정될 수 있다. 이 때, 평균 또는 중간값을 산정하는 센서 노드들의 개수는 센서 노드의 배치, 해당 지역의 지형 등을 고려하여 설정될 수 있다. 또한, 일 실시예에 따라, 센싱값의 보정은 센싱 데이터의 종류에 따라 결정되며, 다른 센서 노드의 센싱값을 참고할 때, 센싱 데이터의 종류에 따라서 가중치가 결정될 수 있다. 센싱 데이터의 종류는 토양 내 수분함량, 토양 내 양분 함량, 토양 온도, 기압, 기온, 토양 내부 이미지, 농작물 이미지, 주변 이미지 등이 될 수 있다. 예를 들어, 토양 내 수분함량은 상류와 하류에 배치된 센싱값의 평균이 이용될 수 있으며, 동일한 고도 상에 설치된 센서 노드의 센싱값은 상대적으로 가중치가 낮게 설정될 수 있다. 일 실시예에서, 센싱값의 보정을 위해서 노지 매쉬 네트워크 정상 운영 시 특정한 특징을 공유하는 센서 노드들을 그룹핑하여 그룹핑된 그룹 내 센서 노드들의 센싱값을 이용할 수 있다. 예를 들어, 그룹핑의 기준이 되는 특정한 특징은 출력값 패턴일 수 있으며, 출력값의 패턴이 동일 범주에 속하는 센서 노드들을 하나의 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 즉, 오류 데이터를 출력한 고장으로 판단되는 센서 노드의 센싱값은 해당 센서 노드가 속한 그룹의 센싱값에 기반하여 유사한 패턴을 갖도록 보정될 수 있다. 한 그룹의 센서 노드들은 인접하거나 또는 인접하지 않을 수 있다. 여기서 출력값은 각 센서 노드의 센싱값, 즉 센서 노드가 최종적으로 출력하는 값을 의미한다. In one embodiment, the analysis server 33 may correct for a sensed value showing a value outside a certain range, and the correction for the sensed value may be determined based on the average or median value of the sensed values of one or more adjacent sensor nodes. can In this case, the number of sensor nodes for calculating the average or median value may be set in consideration of the arrangement of the sensor nodes, the topography of the corresponding area, and the like. Also, according to an embodiment, the correction of the sensed value is determined according to the type of sensing data, and when referring to the sensing value of another sensor node, the weight may be determined according to the type of the sensing data. The types of sensing data may be moisture content in soil, nutrient content in soil, soil temperature, atmospheric pressure, temperature, soil internal image, crop image, and surrounding image. For example, the average of the sensing values disposed upstream and downstream may be used for the moisture content in the soil, and the sensing values of sensor nodes installed at the same altitude may be set to have a relatively low weight. In an embodiment, in order to correct a sensed value, sensor nodes sharing a specific characteristic may be grouped during normal operation of the noge mesh network to use the sensed values of the sensor nodes in the grouped group. For example, a specific characteristic as a criterion for grouping may be an output value pattern, and sensor nodes having the same output value pattern may be grouped into one group. That is, the sensed value of the sensor node determined to be a failure outputting error data may be corrected to have a similar pattern based on the sensed value of the group to which the corresponding sensor node belongs. A group of sensor nodes may or may not be adjacent. Here, the output value means the sensed value of each sensor node, that is, a value finally output by the sensor node.

다른 일 실시예에서, 분석 서버(33)는 센서 노드 간의 상대적인 거리 정보를 기초로 센서 노드의 이탈 여부를 확인하고, 이탈 거리를 기초로 고장(센싱값 신뢰도)를 결정할 수 있다. 노지 스마트팜의 특성상 토양에 설치된 센서 노드가 다량의 강수 등으로 위치가 이동되는 경우가 생길 수 있으며, 원래 위치에서 이동된 센서 노드로부터 획득된 데이터를 그대로 사용하는 경우 관수 제어의 신뢰도가 떨어질 수 있다. 센서 노드 간의 거리는 평면상 거리뿐만 아니라, 3차원 정보를 고려해서 지면 밖으로 올라온 센서 또는 기울어진 센서인지를 검출하는 데 이용될 수 있다. 이를 위해서, 각 센서 노드에는 2개 이상의 거리 측정 센서가 부착될 수 있다. 거리 측정 센서는 초음파 센서, 라이다 센서, 레이저 센서 등 다양한 방식의 센서 중 하나일 수 있다. 2개 이상의 거리 측정 센서 중 적어도 하나는 센서 노드이 토양 지면 밖 부분에 부착된 것일 수 있다. 예를 들어, 분석 서버(33)는 특정 센서 노드가 이웃하는 제1 이웃 센서 노드와는 상부 거리 측정 센서간의 거리가 하부 거리 측정 센서간의 거리보다 멀고, 제2 이웃 센서 노드와는 상부 거리 측정 센서간의 거리가 하부 거리 측정 센서간의 거리보다 가까운 경우, 해당 센서 노드는 제2 이웃 센서 노드 방향으로 기울어진 센서인 것으로 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 이에 따라 분석 서버(33)는 소정 거리 이상 이탈된 센서의 센싱값을 제어에 이용하지 않고, 지속적으로 센싱값을 수집할 수 있다. 또한, 분석 서버(33)는 수집된 데이터가 일정한 패턴을 가지게 되면 그때부터 제어에 이용할 수도 있다. 예를 들어, 일정한 패턴을 가지는지 여부는 근접한 센서들의 센싱값과 유사도를 기초로 판별할 수 있다.In another embodiment, the analysis server 33 may determine whether the sensor node has departed based on the relative distance information between the sensor nodes, and may determine a failure (sensing value reliability) based on the departure distance. Due to the nature of the smart farm, the sensor node installed in the soil may be moved due to a large amount of precipitation, etc., and if the data obtained from the sensor node moved from the original location is used as it is, the reliability of irrigation control may decrease. . The distance between the sensor nodes may be used to detect whether a sensor is raised out of the ground or an inclined sensor in consideration of 3D information as well as a distance on a plane. To this end, two or more distance measuring sensors may be attached to each sensor node. The distance measuring sensor may be one of various types of sensors, such as an ultrasonic sensor, a lidar sensor, and a laser sensor. At least one of the two or more distance measuring sensors may have a sensor node attached to a part outside the soil surface. For example, in the analysis server 33, the distance between the upper distance measuring sensor and the first neighboring sensor node to which a specific sensor node is adjacent is greater than the distance between the lower distance measuring sensors, and the second neighboring sensor node and the upper distance measuring sensor When the distance between the lower distance measuring sensors is closer than the distance between the lower distance measuring sensors, it may be determined that the corresponding sensor node is a sensor inclined toward the second neighboring sensor node. In one embodiment, according to this, the analysis server 33 may continuously collect the sensed values without using the sensed values of the sensors separated by a predetermined distance or more for control. In addition, the analysis server 33 may be used for control from then when the collected data has a certain pattern. For example, whether the pattern has a certain pattern may be determined based on sensing values and similarities of adjacent sensors.

제어 서버는 센서 노드의 고장이 아니라고 판단하는 경우, 해당 센서 노드로부터의 이상 데이터도 센서의 이상이 아닌 현재 상태를 센싱한 것으로 보고 복수의 센서 노드로부터 수집된 센싱 데이터에 기반하여 농작물의 상태(예를 들어, 수분 부족, 양분 부족, 발육 상태 등)를 추정한다(S850). 농작물의 상태 추정 방법은 상술한 도 7의 농작물의 상태 추정 단계(S720)와 유사하게 수행될 수 있다. When the control server determines that the sensor node is not malfunctioning, the abnormal data from the corresponding sensor node is also regarded as sensing the current state rather than the sensor abnormality, and based on the sensed data collected from a plurality of sensor nodes, the state of crops (eg For example, water deficiency, nutrient deficiency, developmental state, etc.) is estimated (S850). The method of estimating the state of the crop may be performed similarly to the step of estimating the state of the crop ( S720 ) of FIG. 7 described above.

이후, 제어 서버는 관수장치를 통해 추정된 농작물의 상태에 따라 원수 및 양액을 공급할 수 있다(S860). 이러한 단계는 상술한 도7의 단계와 유사하게 수행될 수 있다. Thereafter, the control server may supply raw water and nutrient solution according to the state of the crops estimated through the irrigation device (S860). This step may be performed similarly to the step of FIG. 7 described above.

일 실시예에서, 노지용 스마트팜 제어 시스템(3)의 웹 서비스 서버(32)는 사용자 장치(4)로 수집된 센싱 데이터(오류 데이터는 보정되거나 제외된)를 전송하고, 사용자 장치(4)로부터 스마트팜 제어를 위한 제어 입력을 수신할 수도 있다. 사용자의 제어 입력은 DB 서버(31)를 통해 MQTT 프로토콜 기반의 메시지 형태를 가진 제어 데이터로 변환되며, 발행 방식으로 게이트웨이 장치(10, 20)에 전송되고 게이트웨이 장치(10, 20)로부터 해당하는 스마트팜 내의 장치, 예컨대, 센서 노드 장치(11-15, 21-25)나 관수장치(19, 29) 등에 전송될 수 있다. 분석 서버(33)에 의해 오류 데이터가 감지되어 오류 데이터를 보정 또는 제외하고 가공된 분석 정보가 사용자 장치(4)로 전송될 수 있고, 관수장치는 이러한 분석 정보에 기반하여 사용자 장치(4)로부터 수신된 제어 신호에 의해 원수 및 양액의 공급 방법, 위치, 공급량 등이 제어될 수 있다. In one embodiment, the web service server 32 of the smart farm control system 3 for the field transmits the collected sensing data (error data is corrected or excluded) to the user device 4, and the user device 4 It is also possible to receive a control input for controlling the smart farm from The user's control input is converted into control data in the form of an MQTT protocol-based message through the DB server 31, transmitted to the gateway devices 10, 20 in the issuance method, and the corresponding smart data from the gateway devices 10, 20 It may be transmitted to devices in the farm, for example, sensor node devices 11-15, 21-25, irrigation devices 19, 29, and the like. Error data is detected by the analysis server 33 , and analysis information processed by correcting or excluding the error data may be transmitted to the user device 4 , and the irrigation device may be configured to receive the error data from the user device 4 based on the analysis information. The method, location, and amount of supply of raw water and nutrient solution may be controlled by the received control signal.

이상에서 설명한 실시예들은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시예들을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.The embodiments described above may be at least partially implemented as a computer program and recorded in a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium in which a program for implementing the embodiments is recorded includes all types of recording devices in which computer-readable data is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, and optical data storage devices. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed in a network-connected computer system, and the computer-readable code may be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present embodiment may be easily understood by those skilled in the art to which the present embodiment belongs.

이상에서 살펴본 본 명세서는 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 명세서의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 명세서의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해서 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 포함하도록 정해져야 할 것이다.Although the present specification described above has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and variations of the embodiments are possible therefrom. However, such modifications should be considered to be within the technical protection scope of the present specification. Accordingly, the true technical protection scope of the present specification should be defined to include other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims by the spirit of the appended claims.

Claims (8)

노지 스마트 팜에서 관수를 제어하는 제어 서버의 동작 방법에 있어서,
상기 노지 스마트 팜에서 일정한 간격을 두고 메쉬 형태로 설치된 복수의 센서 노드로부터 상기 노지 스마트 팜 내의 농작물 관련 정보에 대한 센싱값을 수신하는 단계;
상기 복수의 센서 노드에서 획득되는 센싱값 및 각 센서 노드의 위치 정보에 기초하여 농작물의 상태를 추정하는 단계; 및
상기 추정된 농작물의 상태에 기초하여 원수 및 양액을 공급하는 관수장치를 제어하는 단계;를 포함하되,
상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는,
상기 복수의 센서 노드에서 획득되는 센싱값 중 오류 데이터를 탐지하고, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 고장 여부를 진단하는 단계를 포함하고,
상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 고장 여부를 진단하는 단계는,
상기 복수의 센서 노드의 출력값 패턴에 기반하여, 각 센서 노드 주변 토양 내에서 물의 이동 방향 및 배수 능력을 추정하고, 상기 물의 이동방향 및 배수능력을 고려하여 상기 오류 데이터가 토양의 배수 능력에 따른 센싱 오차인 것으로 판단되는 경우, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드를 고장이 아닌 것으로 판단하고,
상기 출력값 패턴은 토양 내 수분값에 대한 것인, 제어 서버의 동작 방법.
A method of operating a control server for controlling irrigation in an open-air smart farm, the method comprising:
receiving a sensing value for crop-related information in the open-air smart farm from a plurality of sensor nodes installed in a mesh form at regular intervals in the open-air smart farm;
estimating a state of a crop based on the sensing values obtained from the plurality of sensor nodes and location information of each sensor node; and
Including; controlling a irrigation device for supplying raw water and nutrient solution based on the estimated state of the crops;
The step of estimating the state of the crop,
detecting error data among the sensing values obtained from the plurality of sensor nodes, and diagnosing whether a sensor node that has transmitted the error data has a failure;
The step of diagnosing whether the sensor node that has transmitted the error data is faulty,
Based on the output value patterns of the plurality of sensor nodes, the movement direction and drainage capacity of water in the soil around each sensor node are estimated, and the error data is sensed according to the drainage capacity of the soil in consideration of the movement direction and drainage capacity of the water If it is determined that there is an error, it is determined that the sensor node that has transmitted the error data is not a failure,
The output value pattern is for the moisture value in the soil, the operating method of the control server.
제 1 항에 있어서,
상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 고장 여부를 진단하는 단계는,
상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드의 센싱값이 상기 복수의 센서 노드 중 소정 개수의 다른 센서 노드의 센싱값과 미리 설정된 범위 밖의 차이 값을 보이는 경우, 상기 오류 데이터를 전송한 센서 노드를 고장으로 판단하는 단계를 포함하는, 제어 서버의 동작 방법.
The method of claim 1,
The step of diagnosing whether the sensor node that has transmitted the error data is faulty,
When the sensed value of the sensor node that has transmitted the error data shows a difference value outside the preset range from the sensed value of a predetermined number of other sensor nodes among the plurality of sensor nodes, it is determined that the sensor node that has transmitted the error data is defective A method of operating a control server, comprising the step of:
제 2 항에 있어서,
상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는,
상기 농작물의 상태를 추정하기 위해 상기 고장으로 판단된 센서 노드의 센싱값을 분석에서 제외하거나, 상기 고장으로 판단된 센서 노드의 센싱값을 보정하는 단계를 포함하고,
상기 센싱값을 보정하는 단계는,
상기 고장으로 판단된 센서 노드의 센싱값의 종류에 따라 가중치를 달리 결정하는 단계를 포함하는, 제어 서버의 동작 방법.
3. The method of claim 2,
The step of estimating the state of the crop,
Excluding the sensed value of the sensor node determined as the failure from analysis in order to estimate the state of the crop, or correcting the sensed value of the sensor node determined as the failure,
The step of correcting the sensed value,
and determining different weights according to the type of the sensed value of the sensor node determined as the failure.
제 3 항에 있어서,
상기 센싱값을 보정하는 단계는,
상기 복수의 센서 노드 중 출력값 패턴이 상기 고장으로 판단된 센서 노드와 동일 범주에 속하여 하나의 그룹으로 그룹핑된 그룹 센서 노드의 센싱값에 기반하여 상기 센싱값을 보정하는 단계를 포함하는, 제어 서버의 동작 방법.
4. The method of claim 3,
The step of correcting the sensed value,
Comprising the step of correcting the sensed value based on the sensed value of the group sensor node grouped into one group with the output value pattern of the plurality of sensor nodes belonging to the same category as the sensor node determined as the failure, the control server how it works.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 센서 노드 각각은 2개 이상의 거리 측정 센서를 포함하고,
상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는,
상기 2개 이상의 거리 측정 센서의 센싱값을 이용하여 상기 복수의 센서 노드간의 거리를 각각 산출하여 지면 밖으로 이탈되거나 기울어진 센서 노드를 검출하고, 상기 검출된 센서 노드의 센싱값은 상기 농작물의 상태를 추정하기 위한 분석에서 제외하는 단계를 포함하는, 제어 서버의 동작 방법.
The method of claim 1,
Each of the plurality of sensor nodes includes two or more distance measuring sensors,
The step of estimating the state of the crop,
The distance between the plurality of sensor nodes is calculated using the sensing values of the two or more distance measuring sensors, respectively, to detect a sensor node deviated from the ground or inclined, and the sensed value of the detected sensor node determines the state of the crop A method of operating a control server comprising the step of excluding from analysis to infer.
제 6 항에 있어서,
상기 농작물의 상태를 추정하는 단계는,
상기 검출된 센서 노드로부터 일정 시간 수집된 센싱값이 일정한 패턴을 가진다고 판단되는 경우, 상기 검출된 센서 노드로부터 수집된 센싱값을 이용하여 상기 농작물의 상태를 추정하는 단계를 포함하는, 제어 서버의 동작 방법.
7. The method of claim 6,
The step of estimating the state of the crop,
When it is determined that the sensed value collected from the detected sensor node for a certain period of time has a certain pattern, estimating the state of the crop by using the sensed value collected from the detected sensor node, Operation of the control server method.
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제4항 및 제6항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.A computer program stored in a computer-readable recording medium to execute the method according to any one of claims 1 to 4 and 6 to 7 in combination with hardware.
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