KR20240016763A - Integrated livestock farm operation method and system to control the livestock environment - Google Patents

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KR20240016763A
KR20240016763A KR1020220094928A KR20220094928A KR20240016763A KR 20240016763 A KR20240016763 A KR 20240016763A KR 1020220094928 A KR1020220094928 A KR 1020220094928A KR 20220094928 A KR20220094928 A KR 20220094928A KR 20240016763 A KR20240016763 A KR 20240016763A
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Abstract

축사 통합 운용 방법 및 시스템이 개시된다. 축사 통합 운용 방법은 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집하는 단계; 환경 운영 예측 모델에 상기 환경 데이터를 입력하여 축사 상태의 전환 여부를 결정하는 단계; 상기 축사 상태의 전환 여부에 따라 제어 요청을 결정하는 단계; 및 상기 제어 요청에 따라 제어 명령을 생성하여 축사 환경을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.An integrated livestock operation method and system is disclosed. The livestock barn integrated operation method includes collecting environmental data of the livestock barn from sensors installed in the livestock barn; Inputting the environmental data into an environmental operation prediction model to determine whether to change the state of the livestock farm; determining a control request depending on whether the livestock shed state is switched; And it may include the step of controlling the livestock environment by generating a control command according to the control request.

Description

축사의 환경을 제어하기 위한 축사 통합 운용 방법 및 시스템{INTEGRATED LIVESTOCK FARM OPERATION METHOD AND SYSTEM TO CONTROL THE LIVESTOCK ENVIRONMENT}Integrated livestock operation method and system for controlling the livestock environment {INTEGRATED LIVESTOCK FARM OPERATION METHOD AND SYSTEM TO CONTROL THE LIVESTOCK ENVIRONMENT}

본 발명은 축사의 환경이 최적화되도록 자동 제어하기 위한 축사 통합 운용 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an integrated livestock operation method and system for automatically controlling the livestock environment to optimize the environment.

현재 축산 농가는 과거에 비해 사육 두수의 규모가 커지고 있으나 이를 감시하기 위해 적은 수의 관리인으로 단순 모니터링을 수행하고 있다. 또한, 축사에서 배기는 원활하나 입기는 음압에 의해 자동 개폐되도록 하여 작동이 불량인 경우가 많고, 관리자에 의해서 수동으로 하는 경우도 있어, 가축의 질병이나 폐사로 이어지는 경우가 많다. Currently, the number of livestock farms is increasing compared to the past, but simple monitoring is performed with a small number of managers to monitor this. In addition, in livestock houses, the exhaust is smooth, but the mouth is opened and closed automatically by negative pressure, so it is often malfunctioning, and in some cases, it is done manually by managers, which often leads to disease or death of livestock.

즉, 증가한 사육 두수에 비하여 관리인이 적으므로, 관리인이 축사 환경의 단순 모니터링 하거나 초기의 지정된 제어만을 유지하고 있으므로, 가축의 질병이나 폐사를 정확하고 즉각적으로 대처하지 못하여 가축의 생산성 향상에 어려움이 있다. In other words, because there are fewer managers compared to the increased number of livestock, managers simply monitor the livestock environment or maintain only the initial specified control, making it difficult to improve livestock productivity because they cannot accurately and immediately respond to livestock disease or death. .

따라서, 축사의 환기를 유기적으로 자동 순환되도록 하여 많은 사육 두수나 적은 수의 관리자임에도 불구하고 축사 내외 환경을 자동으로 감시하여 지속적으로 최적 운용하기 위한 지능 제어 형태의 통합 운용 방법이 요청되고 있다.Therefore, there is a need for an integrated operation method in the form of intelligent control to automatically and automatically monitor the environment inside and outside the livestock house to ensure optimal operation on a continuous basis despite a large number of livestock or a small number of managers by automatically and organically circulating the ventilation of the livestock house.

본 발명은 환경, 제어 운용정보 추출 정보를 이용하여 지능 제어 알고리즘의 상태를 전이하고 각 상태에서 적절한 제어 프로세스(다수의 제어 흐름)을 실행하는 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.The present invention can provide a method and system for transitioning the states of an intelligent control algorithm using environment and control operation information extraction information and executing appropriate control processes (multiple control flows) in each state.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 방법은 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집하는 단계; 환경 운영 예측 모델에 상기 환경 데이터를 입력하여 축사 상태의 전환 여부를 결정하는 단계; 상기 축사 상태의 전환 여부에 따라 제어 요청을 결정하는 단계; 및 상기 제어 요청에 따라 제어 명령을 생성하여 축사 환경을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.An integrated livestock operation method according to an embodiment of the present invention includes collecting environmental data of the livestock barn from sensors installed in the livestock barn; Inputting the environmental data into an environmental operation prediction model to determine whether to change the state of the livestock farm; determining a control request depending on whether the livestock shed state is switched; And it may include the step of controlling the livestock environment by generating a control command according to the control request.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 방법은 상기 축사의 환경을 예측하여 예측 데이터를 생성하고, 예측 데이터와 상기 환경 데이터를 비교하여 상기 센서의 오작동을 진단하는 단계를 더 포함할 수 있다.The livestock farm integrated operation method according to an embodiment of the present invention may further include predicting the environment of the livestock farm to generate predicted data, and diagnosing a malfunction of the sensor by comparing the predicted data with the environmental data.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 방법은 상기 센서의 오작동이 확인된 경우, 상기 예측 데이터를 이용하여 상기 환경 데이터를 보정하는 단계를 더 포함하고, 상기 환경 운영 예측 모델은, 보정된 환경 데이터를 이용하여 축사 상태의 전환 여부를 결정할 수 있다.The integrated livestock operation method according to an embodiment of the present invention further includes the step of correcting the environmental data using the predicted data when a malfunction of the sensor is confirmed, and the environmental operation prediction model is configured to provide a corrected environment. Using the data, it is possible to decide whether to switch the barn status.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 방법은 상기 축사에 있는 가축을 사육하기 위한 운용 정보를 추출하는 단계를 더 포함하고, 상기 환경 운영 예측 모델은, 상기 환경 데이터를 상기 운용 정보에 포함된 기준 및 임계값과 비교하여 축사 상태의 전환 여부를 결정할 수 있다.The integrated livestock operation method according to an embodiment of the present invention further includes the step of extracting operation information for raising livestock in the livestock barn, and the environmental operation prediction model includes the environmental data included in the operation information. By comparing with standards and thresholds, it is possible to decide whether to switch the barn status.

본 발명의 일실시예에 따른 축사의 센서 오작동 진단 방법은 축사의 환경을 예측하여 예측 데이터를 생성하는 단계; 상기 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 예측 데이터와 상기 환경 데이터 간의 차이가 임계값을 초과하는 경우, 상기 센서가 오작동하는 것으로 진단하는 단계를 포함할 수 있다.A method for diagnosing a sensor malfunction in a livestock farm according to an embodiment of the present invention includes predicting the environment of the livestock farm and generating predicted data; Collecting environmental data of the livestock barn from sensors installed in the livestock barn; And when the difference between the prediction data and the environmental data exceeds a threshold, it may include diagnosing that the sensor is malfunctioning.

본 발명의 일실시예에 따른 축사의 센서 오작동 진단 방법은 상기 센서의 오작동이 확인된 경우, 상기 예측 데이터를 이용하여 상기 환경 데이터를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for diagnosing a malfunction of a sensor in a livestock farm according to an embodiment of the present invention may further include the step of correcting the environmental data using the prediction data when a malfunction of the sensor is confirmed.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템은 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집하는 정보 추출 서버; 환경 운영 예측 모델에 상기 환경 데이터를 입력하여 축사 상태의 전환 여부를 결정하고, 상기 축사 상태의 전환 여부에 따라 제어 요청을 결정하는 지능 제어 서버; 및 상기 제어 요청에 따라 제어 명령을 생성하여 축사 환경을 제어하는 자율 및 상황인지 API 서버를 포함할 수 있다.The livestock barn integrated operation system according to an embodiment of the present invention includes an information extraction server that collects environmental data of the livestock barn from sensors installed in the livestock barn; an intelligent control server that inputs the environmental data into an environmental operation prediction model to determine whether to switch the barn state, and determines a control request depending on whether the barn state is switched; And it may include an autonomous and context-aware API server that controls the livestock environment by generating control commands according to the control request.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템은 상기 축사의 환경을 예측하여 예측 데이터를 생성하고, 예측 데이터와 상기 환경 데이터를 비교하여 상기 센서의 오작동을 진단하는 장비 오작동 이상 감지 서버를 더 포함할 수 있다.The integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention further includes an equipment malfunction anomaly detection server that predicts the environment of the livestock house, generates predicted data, and compares the predicted data with the environmental data to diagnose malfunction of the sensor. can do.

본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 상기 장비 오작동 이상 감지 서버는, 상기 센서의 오작동이 확인된 경우, 상기 예측 데이터를 이용하여 상기 환경 데이터를 보정하고, 상기 환경 운영 예측 모델은, 보정된 환경 데이터를 이용하여 축사 상태의 전환 여부를 결정할 수 있다.The equipment malfunction abnormality detection server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention corrects the environmental data using the predicted data when a malfunction of the sensor is confirmed, and the environmental operation prediction model is, Using the corrected environmental data, it is possible to decide whether to switch the livestock barn status.

본 발명의 일실시예에 의하면, 환경, 제어 운용정보 추출 정보를 이용하여 지능 제어 알고리즘의 상태를 전이하고 각 상태에서 적절한 제어 프로세스(다수의 제어 흐름)을 실행함으로써, 축사내 장비들의 상태, 장비의 오작동이나 온도 등 환경의 변화로 인한 상태 반영 및 지능제어에 따른 상태 전환이 상호 유기적으로 수행하여 축사 환경을 사람의 개입없이 지속적으로 최적 운용할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the state of the intelligent control algorithm is transitioned using environmental and control operation information extraction information, and the appropriate control process (multiple control flows) is executed in each state to determine the status and equipment status of the equipment in the livestock house. Status reflection due to environmental changes such as malfunction or temperature and status transition according to intelligent control are performed mutually and organically, enabling continuous optimal operation of the livestock environment without human intervention.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 제어 시스템의 동작을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 구성들 간의 동작을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 정보 추출 서버의 동작 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 지능 제어 서버와 통합 자율 및 상황인지 API 서버의 동작 일례이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 오작동 진단 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 장비 오작동 이상 감지 서버의 동작 일례이다.Figure 1 is a diagram showing an integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram showing the operation of the integrated livestock operation control system according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a diagram showing the operation between components of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is an example of the operation of the information extraction server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is an example of the operation of the intelligent control server and the integrated autonomous and situation awareness API server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a flow chart illustrating a method for diagnosing a malfunction of an integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is an example of the operation of the equipment malfunction detection server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 방법은 축사 통합 운용 시스템에 의해 수행될 수 있다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. The livestock barn integrated operation method according to an embodiment of the present invention can be performed by a livestock barn integrated operation system.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템을 나타내는 도면이다. Figure 1 is a diagram showing an integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

축산 농가에 있는 축사(110)들 각각에는 센서(120)들이 설치될 수 있다. 예를 들어, 센서(120)들은 축사(110)의 온도, 습도, 이산화 탄소(CO2)의 농도, 및 암모니아(NH3)와 같은 환경 데이터를 측정하는 환경 센서, 및 배기팬, 유동팬, 쿨링 패드와 같은 장치들의 제어 데이터를 측정하는 제어 센서를 포함할 수 있다. Sensors 120 may be installed in each of the livestock houses 110 in the livestock farm. For example, the sensors 120 include environmental sensors that measure environmental data such as temperature, humidity, concentration of carbon dioxide (CO 2 ), and ammonia (NH 3 ) in the livestock house 110, and an exhaust fan, a flow fan, It may include a control sensor that measures control data of devices such as cooling pads.

그리고, 축사 통합 운용 시스템(100)은 센서(120)들로부터 환경 데이터, 및 제어 데이터를 수신할 수 있다. 이때, 축사 통합 운용 시스템(100)은 수신한 환경 데이터 및 제어 데이터로부터 운용 정보를 추출하여 축사 내 환경 제어를 위한 지능 제어를 수행할 수 있다. 또한, 축사 통합 운용 시스템(100)은 원활한 제어를 위하여 축사(110)에 설치된 센서(120)들, 또는 장비들의 오작동을 감지할 수 있다. 축사(110)에 설치된 센서(120)들 중 적어도 하나가 오작동하는 경우, 축사 통합 운용 시스템(100)은 오작동한 센서(120)에서 출력되는 환경 데이터를 보정할 수 있다.And, the livestock farm integrated operation system 100 can receive environmental data and control data from the sensors 120. At this time, the livestock farm integrated operation system 100 can extract operation information from the received environmental data and control data and perform intelligent control for environmental control within the livestock barn. Additionally, the integrated livestock operation system 100 can detect malfunctions of sensors 120 or equipment installed in the livestock barn 110 for smooth control. If at least one of the sensors 120 installed in the livestock house 110 malfunctions, the livestock barn integrated operation system 100 may correct environmental data output from the malfunctioning sensor 120.

그리고, 축사 통합 운용 시스템(100)은 축사 내 환경 제어 결과를 축산 농가 사무실(130)이나 농가의 집(140) 또는 농가 사용자의 모바일 기기로 전송할 수 있다. 이때, 농가 사무실(130)이나 농가의 집(140)의 PC 및 농가 사용자의 모바일 기기는 축사 내 환경 제어 결과의 중요도에 따라 사용자에게 알람을 제공할 수 있다.In addition, the livestock farm integrated operation system 100 can transmit the results of environmental control within the livestock farm to the livestock farm office 130, the farmer's home 140, or the mobile device of the farm user. At this time, the PC in the farm office 130 or the farm house 140 and the farm user's mobile device can provide an alarm to the user depending on the importance of the environmental control results in the livestock farm.

축사 통합 운용 제어 시스템은 환경, 제어 운용정보 추출 정보를 이용하여 지능 제어 알고리즘의 상태를 전이하고 각 상태에서 적절한 제어 프로세스(다수의 제어 흐름)을 실행하여 축사 환경을 제어할 수 있다.The livestock farm integrated operation control system can control the livestock environment by transitioning the states of the intelligent control algorithm using environmental and control operation information extraction information and executing appropriate control processes (multiple control flows) in each state.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 제어 시스템의 동작을 나타내는 도면이다. Figure 2 is a diagram showing the operation of the integrated livestock operation control system according to an embodiment of the present invention.

축사 통합 운용 제어 시스템(100)은 축사 내외 환경을 자동으로 감시하여 사람의 개입없이 지속적으로 최적 운용할 수 있다. 이때, 축사 통합 운용 제어 시스템(100)은 도 2에 도시된 바와 같이 정보 추출 서버(210), 지능 제어 서버(220), 자율 및 상황인지 API 서버(230), 및 장비 오작동 이상 감지 서버(240)를 포함할 수 있다. 또한, 실시예에 따라 축사 통합 운용 제어 시스템(100)은 하나의 서버, 또는 PC로 구현되고, 정보 추출 서버(210), 지능 제어 서버(220), 자율 및 상황인지 API 서버(230), 및 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 각각의 동작을 수행하는 프로세서들, 또는 각각의 동작을 수행하기 위한 명령어들로 구성된 프로그램들로 구현될 수 있다. 정보 추출 서버(210), 지능 제어 서버(220), 자율 및 상황인지 API 서버(230), 및 장비 오작동 이상 감지 서버(240)가 프로그램들로 구현된 경우, 축사 통합 운용 제어 시스템(100)의 프로세서에서 프로그램들이 실행될 수 있다.The livestock barn integrated operation control system 100 automatically monitors the environment inside and outside the livestock barn and can continuously operate optimally without human intervention. At this time, as shown in FIG. 2, the livestock farm integrated operation control system 100 includes an information extraction server 210, an intelligent control server 220, an autonomous and situational awareness API server 230, and an equipment malfunction abnormality detection server 240. ) may include. In addition, depending on the embodiment, the livestock farm integrated operation control system 100 is implemented as one server or PC, and includes an information extraction server 210, an intelligent control server 220, an autonomous and context-aware API server 230, and The equipment malfunction detection server 240 may be implemented with processors that perform each operation, or programs composed of instructions for performing each operation. When the information extraction server 210, the intelligent control server 220, the autonomous and situation-aware API server 230, and the equipment malfunction detection server 240 are implemented as programs, the livestock farm integrated operation control system 100 Programs can be executed on the processor.

정보 추출 서버(210)는 축사(110)에 설치된 센서(120)들로부터 환경 데이터 및 제어 데이터를 주기적으로 수집할 수 있다. 예를 들어, 정보 추출 서버(210)는 센서(120)들로부터 5분 간격으로 환경 데이터 및 제어 데이터를 취합하여 수집할 수 있다.The information extraction server 210 may periodically collect environmental data and control data from the sensors 120 installed in the livestock house 110. For example, the information extraction server 210 may collect environmental data and control data from the sensors 120 at 5-minute intervals.

그리고, 정보 추출 서버(210)는 수집한 환경 데이터 및 제어 데이터(211)를 지능 제어 서버(220)로 전송할 수 있다. 또한, 정보 추출 서버(210)는 환경 데이터 및 제어 데이터를 장비들의 오작동 예측 모델을 만들기 위한 학습 데이터(212)로 장비 오작동 이상 감지 서버(240)에 전송할 수 있다. 그리고, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)로부터 보정 데이터(241)를 수신하는 경우, 정보 추출 서버(210)는 환경 데이터를 보정 데이터(241)로 대체할 수 있다.Additionally, the information extraction server 210 may transmit the collected environmental data and control data 211 to the intelligent control server 220. Additionally, the information extraction server 210 may transmit environmental data and control data to the equipment malfunction detection server 240 as learning data 212 for creating a prediction model for equipment malfunction. And, when receiving correction data 241 from the equipment malfunction detection server 240, the information extraction server 210 may replace the environmental data with the correction data 241.

지능 제어 서버(220)는 환경 데이터에 포함된 축사 내부의 온도 또는 습도의 상태에 따라 지능적으로 축사 상태(state)를 전환하며, 축사를 항상 최적의 상태로 유지되도록 할 수 있다.The intelligent control server 220 intelligently switches the barn state according to the temperature or humidity inside the barn included in the environmental data and can ensure that the barn is always maintained in an optimal state.

그리고, 지능 제어 서버(220)는 축사의 상태를 전환하는 경우, 축사(110)에 설치된 장비를 전환된 상태에 따라 제어하기 위하여 자율 및 상황인지 API 서버(230)에게 장비 제어 요구(221)를 전송할 수 있다. 예를 들어, 축사(110)에 설치된 장비는 배기팬, 환기팬, 외기 혼합기 중 하나일 수 있다.In addition, when changing the state of the livestock house, the intelligent control server 220 sends an equipment control request 221 to the autonomous and context-aware API server 230 in order to control the equipment installed in the livestock house 110 according to the changed state. Can be transmitted. For example, the equipment installed in the livestock house 110 may be one of an exhaust fan, a ventilation fan, and an outdoor air mixer.

자율 및 상황인지 API 서버(230)는 장비 제어 요구에 따라 축사(110)에 설치된 장비에 대한 장비 제어 명령(231)을 생성하여 정보 추출 서버(210)로 전송할 수 있다. 이때, 정보 추출 서버(210)는 수신한 장비 제어 명령(231)을 축사(110)에 설치된 장비로 전송할 수 있다. 또한, 자율 및 상황인지 API 서버(230)는 축사(110)에 설치된 장비에 대한 수동 제어를 설정하거나 해제할 수 있다.The autonomous and context-aware API server 230 may generate equipment control commands 231 for equipment installed in the livestock house 110 according to equipment control requests and transmit them to the information extraction server 210. At this time, the information extraction server 210 may transmit the received equipment control command 231 to equipment installed in the livestock house 110. Additionally, the autonomous and context-aware API server 230 can set or release manual control for equipment installed in the livestock house 110.

장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 학습 데이터(212)를 이용하여 예측 모델을 학습할 수 있다. 그리고, 예측 모델을 이용하여 예측한 환경 데이터와 센서(120)들로부터 수집한 환경 데이터를 비교하여 축사(110)에 설치된 장비의 오작동 여부를 확인할 수 있다. 또한, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 장비의 오작동이 발생한 경우, 오작동 된 센서의 값을 보정하여 보정 데이터(241)를 생성하여 오작동 여부 진단 결과와 함께 정보 추출 서버(210)로 전송할 수 있다.The equipment malfunction detection server 240 may learn a prediction model using the learning data 212. Additionally, it is possible to check whether the equipment installed in the livestock house 110 is malfunctioning by comparing the environmental data predicted using the prediction model with the environmental data collected from the sensors 120. In addition, when a malfunction of the equipment occurs, the equipment malfunction detection server 240 corrects the value of the malfunctioning sensor, generates correction data 241, and transmits it to the information extraction server 210 along with the diagnosis result of the malfunction. .

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 구성들 간의 동작을 나타내는 도면이다.Figure 3 is a diagram showing the operation between components of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

단계(310)에서 정보 추출 서버(210)는 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집할 수 있다.In step 310, the information extraction server 210 may collect environmental data of the livestock house from sensors installed in the livestock house.

단계(320)에서 정보 추출 서버(210)는 축사의 운용 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 정보 추출 서버(210)는 운용 기본 정보인 돈방, 주령, 가축 수, 면적, 사육밀도 및 사양 스케줄에서 현재 일자를 기준으로 돼지 주령에 따른 기준 온도, 습도, CO2, 배기팬, 암모니아, 급이, 급수량을 축사의 운용 정보로 추출할 수 있다.In step 320, the information extraction server 210 may extract operation information of the livestock farm. For example, the information extraction server 210 determines the basic operating information of pig pen, livestock age, number of livestock, area, breeding density, and specification schedule based on the current date. , feeding, and water supply can be extracted as operation information of the livestock farm.

단계(330)에서 정보 추출 서버(210)는 지능 제어 서버(220)에게 환경 데이터, 및 운용 정보를 전송할 수 있다.In step 330, the information extraction server 210 may transmit environmental data and operational information to the intelligent control server 220.

단계(340)에서 지능 제어 서버(220)는 환경 운영 예측 모델에 환경 데이터 및 운용 정보를 입력하여 축사 상태의 전환 여부를 결정할 수 있다. 이때, 환경 운영 예측 모델은, 환경 데이터를 운용 정보에 포함된 기준 및 임계값과 비교하여 축사 상태의 전환 여부를 결정할 수 있다.In step 340, the intelligent control server 220 may input environmental data and operational information into an environmental operation prediction model to determine whether to switch the livestock barn state. At this time, the environmental operation prediction model may compare environmental data with the standards and thresholds included in the operation information to determine whether to switch the livestock barn state.

단계(350)에서 지능 제어 서버(220)는 단계(340)에서 결정한 축사 상태의 전환 여부에 따라 제어 요청을 결정할 수 있다.In step 350, the intelligent control server 220 may determine a control request depending on whether the livestock house state determined in step 340 is switched.

단계(360)에서 지능 제어 서버(220)는 단계(350)에서 결정한 제어 요청을 자율 및 상황인지 API 서버(230)로 전송할 수 있다.In step 360, the intelligent control server 220 may transmit the control request determined in step 350 to the autonomous and context-aware API server 230.

단계(370)에서 자율 및 상황인지 API 서버(230)는 단계(360)에서 수신한 제어 요청에 따라 장비 제어 명령(231)을 생성하여 축사(110)에 설치된 장비를 제어함으로써, 축사 환경을 제어할 수 있다.In step 370, the autonomous and context-aware API server 230 controls the equipment installed in the livestock house 110 by generating an equipment control command 231 according to the control request received in step 360, thereby controlling the livestock environment. can do.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 정보 추출 서버의 동작 일례이다.Figure 4 is an example of the operation of the information extraction server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

정보 추출 서버(210)은 지능 제어 서버(220)에게 지능 제어를 위한 입력 환경 데이터 및 지능 제어의 운영 기준이 되는 운용 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 환경 데이터는 축사 내부 온도, 습도, 암모니아, 외부 기상 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 운용 정보는 가축을 사육하는데 필요한 사양 정보를 포함할 수 있다. The information extraction server 210 may provide the intelligent control server 220 with input environment data for intelligent control and operation information that serves as an operation standard for the intelligent control. For example, the environmental data may include at least one of temperature, humidity, ammonia, and external weather data inside the barn. Operational information may include specification information necessary for raising livestock.

이때, 정보 추출 서버(210)는 스케줄러(410)를 이용해 일정 간격(예: 5분)으로 센서 상태 및 센서가 수집한 환경 데이터를 취합할 수 있다. 그리고, 정보 추출 서버(210)는 취합한 환경 데이터에 누락 데이터가 있는지 여부를 확인하고 누락 데이터가 없는 경우, 환경 데이터를 통합 자율 및 상황 인지 관리 데이터베이스(DB)(400)로 입력할 수 있다. 그리고, 지능 제어 서버(220)는 통합 자율 및 상황 인지 관리 데이터베이스(DB)(400)에서 환경 데이터 및 운용 정보를 로딩할 수 있다.At this time, the information extraction server 210 may use the scheduler 410 to collect the sensor status and environmental data collected by the sensor at regular intervals (eg, 5 minutes). Additionally, the information extraction server 210 may check whether there is missing data in the collected environmental data and, if there is no missing data, input the environmental data into the integrated autonomous and situation awareness management database (DB) 400. And, the intelligent control server 220 can load environmental data and operational information from the integrated autonomous and situation awareness management database (DB) 400.

정보 추출 서버(210)은 운용 기본 정보에서 현재 일자를 기준으로 가축 주령에 따른 기준 온도, 습도, CO2, 배기팬, 암모니아, 급이, 급수량을 운용 정보로 추출할 수 있다. 예를 들어, 운용 기본 정보는 돈방, 주령, 가축 수, 면적, 사육밀도 및 사양 스케쥴을 포함할 수 있다.The information extraction server 210 can extract the standard temperature, humidity, CO2, exhaust fan, ammonia, feeding, and water supply according to the livestock age based on the current date from the basic operation information as operation information. For example, basic operational information may include pig pen, age, number of livestock, area, breeding density, and feeding schedule.

또한, 정보 추출 서버(210)은 사양 온도 구간 임계치 정보인 저온 스트레스 알림 기준 온도(lct), 최적 구간 저온 기준 온도(pct), 최적 구간 고온 기준 온도(ect), 고온 스트레스 알림 기준 온도(uct)를 운용 정보의 온도의 구간 임계치 정보로 추출할 수 있다.In addition, the information extraction server 210 provides specification temperature section threshold information: low-temperature stress notification reference temperature (lct), optimal section low-temperature reference temperature (pct), optimal section high-temperature reference temperature (ect), and high-temperature stress notification reference temperature (uct). can be extracted as section threshold information of the temperature of the operation information.

또한, 정보 추출 서버(210)는 자율 및 상황인지 API 서버(230)로부터 수신한 제어 명령에 따라 축사에 설치된 장비를 제어함으로써, 축사 환경을 제어할 수 있다. 구체적으로, 정보 추출 서버(210)는 제어 명령에 따라 축사의 배기팬, 환기팬, 외기 혼합기 등을 제어할 수 있다. 그리고, 정보 추출 서버(210)는 축사에 설치된 장치의 제어 결과를 제어 상태 데이터 및 상태 모니터링 정보로 통합 자율 및 상황 인지 관리 데이터베이스(DB)(400)에 입력할 수 있다.Additionally, the information extraction server 210 can control the livestock environment by controlling equipment installed in the livestock barn according to control commands received from the autonomous and context-aware API server 230. Specifically, the information extraction server 210 can control the exhaust fan, ventilation fan, outdoor air mixer, etc. of the livestock house according to the control command. Additionally, the information extraction server 210 may input the control results of devices installed in the livestock farm into the integrated autonomous and situation awareness management database (DB) 400 as control status data and status monitoring information.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 지능 제어 서버와 통합 자율 및 상황인지 API 서버의 동작 일례이다.Figure 5 is an example of the operation of the intelligent control server and the integrated autonomous and situation awareness API server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

지능 제어 서버(220)는 통합 자율 및 상황 인지 관리 데이터베이스(DB)(400)로부터 환경 데이터, 운용 정보를 로딩할 수 있다. 다음으로, 지능 제어 서버(220)는 로딩한 환경 데이터, 운용 정보를 이용하여 축사의 상황을 감시, 진단하는 환경 운영 예측 모델을 작동시킬 수 있다. 그 다음으로, 지능 제어 서버(220)는 환경 운영 예측 모델의 작동 결과에 따라 상태 전환을 자동으로 수행할 수 있다. The intelligent control server 220 can load environmental data and operational information from the integrated autonomous and situation-aware management database (DB) 400. Next, the intelligent control server 220 can operate an environmental operation prediction model that monitors and diagnoses the situation of the livestock house using the loaded environmental data and operation information. Next, the intelligent control server 220 may automatically perform state transitions according to the operation results of the environmental operation prediction model.

이때, 환경 운영 예측 모델은 축사 환경의 온도, 습도, CO2, 암모니아들의 상황을 진단하고 운용 정보에 설정된 환경 기준, 구간 임계치를 비교 분석하여(예: 기준온도, 실제온도를 비교), 상황에 따른 상태 전환 결정을 출력할 수 있다.At this time, the environmental operation prediction model diagnoses the situation of temperature, humidity, CO2, and ammonia in the livestock environment and compares and analyzes the environmental standards and section thresholds set in the operation information (e.g., compares the reference temperature and actual temperature), according to the situation. State transition decisions can be output.

예를 들어, 현재 온도가 기준치를 초과하는 경우, 환경 운영 예측 모델은 온도 구간 임계 상태(고온스트레스(510), 저온 스트레스(520) 등)을 판단하고, 판단 결과에 따라 통합 자율 및 상황인지 API 서버(230)에게 배기팬, 입기팬, 외부 혼합팬을 제어하도록 요청할 수 있다. 이 경우, 팬이 작동되지 않아 온도가 상승했던지 아니면 팬이 과도하게 작동되어 온도가 하강할 수 있다. For example, if the current temperature exceeds the standard value, the environmental operation prediction model determines the temperature section critical state (high temperature stress (510), low temperature stress (520), etc.), and based on the judgment result, integrated autonomous and situational awareness API The server 230 can be requested to control the exhaust fan, intake fan, and external mixing fan. In this case, the temperature may have risen because the fan is not operating, or the temperature may have decreased due to the fan operating excessively.

또한, 축사의 외부 온도가 상승하는 경우, 팬의 출력이 증가해야 축사의 온도가 기존의 온도가 유지될 수 있다. 따라서, 환경 운영 예측 모델은 축사의 외부 온도 변화에 따라 팬의 출력이 변경되도록 통합 자율 및 상황인지 API 서버(230)에게 요청할 수 있다.Additionally, when the external temperature of the livestock house increases, the output of the fan must be increased to maintain the existing temperature of the livestock house. Accordingly, the environmental operation prediction model may request the integrated autonomous and situational awareness API server 230 to change the output of the fan according to changes in the external temperature of the livestock house.

이러한 과정에서 환경 운영 예측 모델에 대한 현재의 입력 정보에 따라 이전 상태가 다음 상태로 전이되는 상태 머신(510, 520, 530)이 구동 될 수 있다.In this process, state machines 510, 520, and 530 that transition from the previous state to the next state according to current input information about the environmental operation prediction model may be driven.

또한, 환경 운영 예측 모델은 주령에 따른 급이, 급수를 기준 값과의 비교를 통하여 급이량 감소, 급수량 증가되는 경우, 돼지의 질병이 환경, 즉, 고온 또는 저온 등에 의한 것인지를 판단하여, 통합 자율 및 상황인지 API 서버(230)에게 환기, 배기, 래디에이터 등의 제어가 작동되도록 요청할 수 있다.In addition, the environmental operation prediction model compares feeding and watering according to weekly age with standard values to determine whether the pig's disease is caused by the environment, such as high or low temperature, when the feeding amount decreases or the water supply increases. The integrated autonomous and situational awareness API server 230 can be requested to operate control of ventilation, exhaust, radiator, etc.

그리고, 통합 자율 및 상황인지 API 서버(230)는 지능 제어 서버(220)의 요청에 따라 유동팬, 래디에이터, 배기팬, 천장팬과 같은 장비를 제어하기 위한 제어 명령을 통합 자율 및 상황 인지 관리 데이터베이스(DB)(400)에 입력함으로써, 지능 제어 설정을 관리할 수 있다.In addition, the integrated autonomous and situational awareness API server 230 integrates control commands for controlling equipment such as flow fans, radiators, exhaust fans, and ceiling fans according to the request of the intelligent control server 220, and provides autonomous and situational awareness management. By entering into the database (DB) 400, intelligent control settings can be managed.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 오작동 진단 방법을 도시한 플로우차트이다.Figure 6 is a flow chart illustrating a method for diagnosing a malfunction of an integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

단계(610)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 축사의 환경을 예측하여 예측 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 온도 예측 모델, 습도 예측 모델, 및 이산화탄소 예측 모델을 이용하여 축사 내부의 온도, 습도 및 이산화 탄소를 예측할 수 있다.In step 610, the equipment malfunction detection server 240 may predict the environment of the livestock house and generate predicted data. For example, the equipment malfunction detection server 240 may predict the temperature, humidity, and carbon dioxide inside the livestock house using a temperature prediction model, a humidity prediction model, and a carbon dioxide prediction model.

단계(620)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 단계(610)에서 생성한 예측 데이터를 분석할 수 있다. 구체적으로, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 예측한 축사 내부의 온도, 습도 및 이산화 탄소 간의 상호 영향을 분석할 수 있다.In step 620, the equipment malfunction detection server 240 may analyze the prediction data generated in step 610. Specifically, the equipment malfunction detection server 240 can analyze the predicted mutual influence between temperature, humidity, and carbon dioxide inside the livestock house.

단계(630)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집하는 정보 추출 서버(210)로부터 환경 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 실시예에 따라 장비 오작동 이상 감지 서버(240)가 직접 축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집할 수도 있다.In step 630, the equipment malfunction detection server 240 may collect environmental data of the livestock house from sensors installed in the livestock house. For example, the equipment malfunction detection server 240 may receive environmental data from the information extraction server 210, which collects environmental data of the livestock house from sensors installed in the livestock house. Additionally, depending on the embodiment, the equipment malfunction detection server 240 may directly collect environmental data of the livestock barn from sensors installed in the livestock barn.

단계(640)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 단계(610)에서 생성한 예측 데이터와 단계(630)에서 수집한 환경 데이터 간의 차이가 임계값을 초과하는지 여부를 확인할 수 있다. 예측 데이터와 환경 데이터 간의 차이가 임계값 이하인 경우, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 축사의 장비가 정상으로 판단하고, 예측 데이터와 환경 데이터 간의 차이가 임계값을 초과할 때까지 단계(630) 내지 단계(640)를 반복 수행할 수 있다. 또한, 예측 데이터와 환경 데이터 간의 차이가 임계값을 초과하는 경우, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 단계(640)를 수행할 수 있다.In step 640, the equipment malfunction detection server 240 may check whether the difference between the predicted data generated in step 610 and the environmental data collected in step 630 exceeds a threshold. If the difference between the predicted data and the environmental data is less than the threshold, the equipment malfunction detection server 240 determines that the equipment in the livestock house is normal, and performs step 630 until the difference between the predicted data and the environmental data exceeds the threshold. Steps 640 through 640 may be repeatedly performed. Additionally, when the difference between the predicted data and the environmental data exceeds the threshold, the equipment malfunction detection server 240 may perform step 640.

단계(650)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 예측 데이터와의 차이가 임계값을 초과한 환경 데이터를 측정한 센서가 오작동하는 것으로 진단할 수 있다.In step 650, the equipment malfunction detection server 240 may diagnose that a sensor that measured environmental data whose difference with predicted data exceeds a threshold is malfunctioning.

단계(660)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 단계(610)에서 생성한 예측 데이터를 이용하여 환경 데이터를 보정할 수 있다.In step 660, the equipment malfunction detection server 240 may correct environmental data using the prediction data generated in step 610.

단계(670)에서 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 단계(650)에서 보정한 환경 데이터를 정보 추출 서버(210)로 전송하여 오작동한 센서에서 수집한 환경 데이터를 대체하도록 할 수 있다.In step 670, the equipment malfunction detection server 240 may transmit the environmental data corrected in step 650 to the information extraction server 210 to replace the environmental data collected from the malfunctioning sensor.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 축사 통합 운용 시스템의 장비 오작동 이상 감지 서버의 동작 일례이다.Figure 7 is an example of the operation of the equipment malfunction detection server of the integrated livestock operation system according to an embodiment of the present invention.

장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 온도, 습도의 급작스러운 상승, 하강과 같은 이상 상황이나 장비 데이터의 노이즈(noise)로 인한 이상 상황이 발생한 경우, 지능 제어 서버(220)의 지능 제어가 원활이 진행되도록 환경 데이터를 보정할 수 있다.The equipment malfunction detection server 240 ensures that the intelligent control of the intelligent control server 220 is smooth when an abnormal situation such as a sudden rise or fall in temperature or humidity or an abnormal situation occurs due to noise in equipment data. Environmental data can be corrected to proceed.

축사에 설치된 장비들은 앞서 설명한 바와 같이 센서들 각각이 측정한 환경 데이터를 기반으로 작동한다. 따라서, 센서의 오작동이 발생하여 실제 환경과 다르게 환경 데이터가 생성되는 경우, 지능 제어 서버(220)에서 결정하는 축사 상태 전환에도 오류가 발생할 수 있다. 예를 들어, 온도 센서가 고장나서 실제 온도보다 높은 온도를 환경 데이터로 출력할 수 있다. 이때, 온도 센서가 출력하는 온도를 실제 온도로 보정하지 않는 경우, 온도 센서가 출력하는 온도에 따라 지능 제어 서버(200)가 축사의 온도를 낮추도록 상태 전환을 결정함으로써, 축사의 온도가 적정 온도보다 낮아질 수 있다. As described above, the equipment installed in the livestock barn operates based on the environmental data measured by each sensor. Therefore, if a sensor malfunction occurs and environmental data is generated differently from the actual environment, an error may also occur in the barn state transition determined by the intelligent control server 220. For example, a temperature sensor may malfunction and output a temperature higher than the actual temperature as environmental data. At this time, if the temperature output by the temperature sensor is not corrected to the actual temperature, the intelligent control server 200 determines a state transition to lower the temperature of the livestock house according to the temperature output by the temperature sensor, so that the temperature of the livestock house is maintained at an appropriate temperature. It can be lower.

따라서, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 장비 오작동 예측 모델(710)을 이용하여 센서의 오작동 여부를 진단하고, 진단 결과에 따라 오작동이 발생한 센서의 환경 데이터를 보정할 수 있다.Accordingly, the equipment malfunction detection server 240 can diagnose whether a sensor is malfunctioning using the equipment malfunction prediction model 710, and correct environmental data of the sensor in which the malfunction occurred according to the diagnosis result.

구체적으로, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 장비 오작동 예측 모델(710)로 축사의 환경을 예측하여 예측 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 온도 예측 모델, 습도 예측 모델, 및 이산화탄소 예측 모델을 이용하여 축사 내부의 온도, 습도 및 이산화 탄소를 예측할 수 있다.Specifically, the equipment malfunction detection server 240 can predict the environment of the livestock house using the equipment malfunction prediction model 710 and generate predicted data. For example, the equipment malfunction detection server 240 may predict the temperature, humidity, and carbon dioxide inside the livestock house using a temperature prediction model, a humidity prediction model, and a carbon dioxide prediction model.

다음으로, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 오작동 판단 모델(720)에 예측 데이터 및 축사의 환경 데이터를 입력할 수 있다.Next, the equipment malfunction detection server 240 may input predicted data and livestock house environmental data into the malfunction determination model 720.

이때, 오작동 판단 모델(720)은 예측 데이터와 환경 데이터 간의 차이가 임계값을 초과하는지 여부를 확인할 수 있다. 예측 데이터와 환경 데이터 간의 차이가 임계값 이하인 경우, 오작동 판단 모델(720)은 축사의 장비가 정상으로 판단할 수 있다. 또한, 예측 데이터와 환경 데이터 간의 차이가 임계값을 초과하는 경우, 오작동 판단 모델(720)은 예측 데이터와의 차이가 임계값을 초과한 환경 데이터를 측정한 센서가 오작동하는 것으로 진단할 수 있다.At this time, the malfunction determination model 720 may check whether the difference between the predicted data and the environmental data exceeds the threshold. If the difference between the predicted data and the environmental data is less than or equal to the threshold, the malfunction determination model 720 may determine that the livestock equipment is normal. Additionally, when the difference between the predicted data and the environmental data exceeds the threshold, the malfunction determination model 720 may diagnose that the sensor that measured the environmental data whose difference with the predicted data exceeds the threshold is malfunctioning.

장비(센서)가 오작동하는 경우, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 장비 오작동 예측 모델(710)에서 생성한 예측 데이터를 이용하여 환경 데이터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 환경 데이터를 예측 데이터로 대체할 수 있다.If equipment (sensor) malfunctions, the equipment malfunction detection server 240 may correct environmental data using predicted data generated by the equipment malfunction prediction model 710. For example, the equipment malfunction detection server 240 may replace environmental data with prediction data.

그리고, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 보정한 환경 데이터를 통합 자율 및 상황 인지 관리 데이터베이스(DB)(400)에 입력함으로써, 지능 제어 서버(220)가 보정한 환경 데이터를 로딩하도록 할 수 있다. 또한, 장비 오작동 이상 감지 서버(240)는 보정한 환경 데이터를 정보 추출 서버(210)로 전송하여 오작동한 센서에서 수집한 환경 데이터를 대체하도록 할 수도 있다.In addition, the equipment malfunction detection server 240 inputs the corrected environmental data into the integrated autonomous and situation awareness management database (DB) 400, allowing the intelligent control server 220 to load the corrected environmental data. . Additionally, the equipment malfunction detection server 240 may transmit the corrected environmental data to the information extraction server 210 to replace the environmental data collected from the malfunctioning sensor.

본 발명은 환경, 제어 운용정보 추출 정보를 이용하여 지능 제어 알고리즘의 상태를 전이하고 각 상태에서 적절한 제어 프로세스(다수의 제어 흐름)을 실행함으로써, 축사내 장비들의 상태, 장비의 오작동이나 온도 등 환경의 변화로 인한 상태 반영 및 지능제어에 따른 상태 전환이 상호 유기적으로 수행하여 축사 환경을 사람의 개입없이 지속적으로 최적 운용할 수 있다.The present invention uses environmental and control operation information extraction information to transition the state of the intelligent control algorithm and executes appropriate control processes (multiple control flows) in each state, thereby preventing environmental conditions such as the status of equipment in the livestock house, equipment malfunction, or temperature. Status reflection due to changes in status and status transition according to intelligent control are performed mutually and organically, allowing the livestock environment to be continuously and optimally operated without human intervention.

한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.Meanwhile, the method according to the present invention is written as a program that can be executed on a computer and can be implemented in various recording media such as magnetic storage media, optical read media, and digital storage media.

본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.Implementations of the various techniques described herein may be implemented in digital electronic circuitry, or in computer hardware, firmware, software, or combinations thereof. Implementations may include a computer program product, i.e., an information carrier, e.g., machine-readable storage, for processing by or controlling the operation of a data processing device, e.g., a programmable processor, a computer, or multiple computers. It may be implemented as a computer program tangibly embodied in a device (computer-readable medium) or a radio signal. Computer programs, such as the computer program(s) described above, may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, and may be written as a stand-alone program or as a module, component, subroutine, or part of a computing environment. It can be deployed in any form, including as other units suitable for use. The computer program may be deployed for processing on one computer or multiple computers at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communications network.

컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.Processors suitable for processing computer programs include, by way of example, both general-purpose and special-purpose microprocessors, and any one or more processors of any type of digital computer. Typically, a processor will receive instructions and data from read-only memory or random access memory, or both. Elements of a computer may include at least one processor that executes instructions and one or more memory devices that store instructions and data. Generally, a computer may include one or more mass storage devices that store data, such as magnetic, magneto-optical disks, or optical disks, receive data from, transmit data to, or both. It can also be combined to make . Information carriers suitable for embodying computer program instructions and data include, for example, semiconductor memory devices, magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, and Compact Disk Read Only Memory (CD-ROM). ), optical media such as DVD (Digital Video Disk), magneto-optical media such as Floptical Disk, ROM (Read Only Memory), RAM , Random Access Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable ROM), and EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM). The processor and memory may be supplemented by or included in special purpose logic circuitry.

또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.Additionally, computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer, and can include both computer storage media and transmission media.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.Although this specification contains details of numerous specific implementations, these should not be construed as limitations on the scope of any invention or what may be claimed, but rather as descriptions of features that may be unique to particular embodiments of particular inventions. It must be understood. Certain features described herein in the context of individual embodiments may also be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features described in the context of a single embodiment can also be implemented in multiple embodiments individually or in any suitable sub-combination. Furthermore, although features may be described as operating in a particular combination and initially claimed as such, one or more features from a claimed combination may in some cases be excluded from that combination, and the claimed combination may be a sub-combination. It can be changed to a variant of a sub-combination.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.Likewise, although operations are depicted in the drawings in a particular order, this should not be construed as requiring that those operations be performed in the specific order or sequential order shown or that all of the depicted operations must be performed to obtain desirable results. In certain cases, multitasking and parallel processing may be advantageous. Additionally, the separation of various device components in the above-described embodiments should not be construed as requiring such separation in all embodiments, and the described program components and devices may generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products. You must understand that it is possible.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.Meanwhile, the embodiments of the present invention disclosed in the specification and drawings are merely provided as specific examples to aid understanding, and are not intended to limit the scope of the present invention. It is obvious to those skilled in the art that in addition to the embodiments disclosed herein, other modifications based on the technical idea of the present invention can be implemented.

100: 축사 통합 운용 시스템
110: 축사
120: 센서100: Livestock integrated operation system
110: Barn
120: sensor

Claims (1)

축사에 설치된 센서로부터 축사의 환경 데이터를 수집하는 단계;
환경 운영 예측 모델에 상기 환경 데이터를 입력하여 축사 상태의 전환 여부를 결정하는 단계;
상기 축사 상태의 전환 여부에 따라 제어 요청을 결정하는 단계; 및
상기 제어 요청에 따라 제어 명령을 생성하여 축사 환경을 제어하는 단계
를 포함하는 축사 통합 운용 방법.
Collecting environmental data of the livestock barn from sensors installed in the livestock barn;
Inputting the environmental data into an environmental operation prediction model to determine whether to change the state of the livestock farm;
determining a control request depending on whether the livestock shed state is switched; and
Controlling the livestock environment by generating a control command according to the control request
Integrated livestock operation method including.
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