KR101887503B1 - 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 CCTV, 온도 센서, 습도 센서, 토양수분센서, 날씨측정센서로 구성되어 시설하우스를 모니터링하는 환경요소 센서와 환경요소 센서 정보를 수집하고 시설하우스의 각 시설 환경 장치를 컨트롤하는 컨트롤 장치를 제어하는 제어보드와, 장애복구알고리즘과 통신모듈을 포함하는 임베디드 보드로 이루어진 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치로 구성되고, 상기 제어보드는, 특정 농작물의 생육환경 분석을 위한 복수의 생육 환경 기초정보에 기반한 빅데이터 분석을 매개로 생육 환경 기초정보를 제공하는 생육 환경 기초정보 제공부; 및 상기 생육 환경 기초정보 제공부로부터 수집된 생육 환경 기초정보를 전달받아, 딥러닝 기반으로 학습된 특정 작물의 최적 생육 환경 정보로 가공하여 상기 제어보드에 전달하는 작물별 분석부;를 포함한다.
Description
본 발명은 CCTV, 온도 센서, 습도 센서, 토양수분센서, 날씨측정센서로 구성되어 시설하우스를 모니터링하는 환경요소 센서와 환경요소 센서 정보를 수집하고 시설하우스의 각 시설 환경 장치를 컨트롤하는 컨트롤 장치를 제어하는 제어보드와, 장애복구알고리즘과 통신모듈을 포함하는 임베디드 보드로 이루어진 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 제어보드가 특정 농작물의 생육환경 분석을 위한 복수의 생육 환경 기초정보에 기반한 빅데이터 분석을 매개로 생육 환경 기초정보를 제공하는 생육 환경 기초정보 제공부 및 생육 환경 기초정보 제공부로부터 수집된 생육 환경 기초정보를 전달받아, 딥러닝 기반으로 학습된 특정 작물의 최적 생육 환경 기초정보 분석자료로 가공하여 상기 컨트롤 장치에 제공하는 작물별 분석부;를 포함하는 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치에 관한 것이다.
일반적으로 농장의 시설하우스에서 재배되는 작물은 온도, 습도, 일사량, 급수, 이산화탄소 등의 영향을 통해 작물의 성장속도, 소출량, 맛 등의 품질이 영향을 받는다.
따라서 농장의 시설하우스 등의 환경 하에서 온도, 습도, 일사량 등을 일정하게 하는 기기가 사용되고 있으나, 관리자가 직접 현장에서 작동해야 하는 단점이 있다.
농장 시설하우스는 식물의 주요 생육환경인 광선, 온도, 습도를 인공적으로 조절할 수 있도록 만든 건축물로, 그 지붕 모양에 따라 양쪽지붕형, 외쪽지붕형, 원형식, 연동식 온실 등으로 구별될 수 있다.
난방시설을 갖춘 유리실을 온실이라고 하는데, 유리로 건조되었어도 난방시설이 없는 것은 온실과 구분하여 유리실(glass house)이라고 하며 난방장치가 되어 있는 비닐 하우스를 온실에 포함시킬 수 있다.
한편 현재 도시환경이 지하 환경으로 확대되어 개발됨에 따라 도심에서의 생활환경이 열악해지고 있으며, 이를 극복하기 위해 개발되는 지하공간에 대한 인간친화적인 환경 개선 요구가 급증하고 있다.
종래 기술에 따른 시설하우스는 온습도, CO2, 조도 등 환경정보에 기반한 재배시설의 개폐 및 제어 기술에 관한 내용들이 대다수이며, 관리자와 소비자 측면에서의 관리 및 편의를 위한 시설하우스에서의 정보 관리 내용에 대한 기술은 미흡한 실정이다.
그러나 상술한 종래 발명들은 다품종 작물에 대한 생육 데이터 분석을 통해 최적의 생육 환경을 알아내기 위해서는 다양한 분석 기법이 필요하지만, 이에 대해 통일된 기법이 아직 정착되지 않았다.
또한 기존 스마트 팜은 시설 제어 시 외부의 환경 요인을 단순한 외부환경정보로서만 사용할 뿐이고, 새로운 분석 기법을 통해 체계적이고 광범위한 환경 정보를 구축하는 데에는 어려움이 많았다.
또한 종래에는 시설하우스의 재배 작물을 변경 할 때마다 새롭게 시스템을 재구축해야하는 불편함이 있었다.
또한 현존하는 시설하우스는 수동 원격 제어 모델로, 농장 스스로 환경조절장치를 제어 가능한 자동화 된 시스템을 필요로 하지만, 네트워크 단절 시 원격제어 및 모니터링이 불가능하며, 비상 시 유연한 대처가 어렵다.
따라서 국내의 시설하우스 환경의 자동제어를 위한 연구는 현재 초보적인 실정이며, 그 원인은 농업시설과 작물생산에 관한 기술이 컴퓨터를 위시한 제어기술과의 접목이 유기적으로 수행되지 못했음에 있다. 이에 따라 계측과 제어기술, 지식데이터베이스와 fuzzy 연산을 비롯한 인공지능 기술, 데이터통신, 통합 소프트웨어 시스템, 센서기술 등의 적극적인 도입이 농업의 생산성 극대화와 자동화를 위하여 절실히 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 인공지능 기법의 적용과 빅데이터 학습 및 분석과 외부환경 요인 수집 및 분석 시 불분명한 요인을 정량적으로 표현하기 위해 퍼지 이론과 추론이 가능한 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치를 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 새로운 작물 재배 시 인공 지능 학습이 된 새로운 작물의 최적 생육 환경 기초정보를 제공받아 해당 작물에 대한 최적 생육 환경을 자동으로 설정함으로써, 새로운 작물에 대한 생육 환경에 대한 시행착오가 발생할 수 없는 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치를 제공하는 데 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 CCTV, 온도 센서, 습도 센서, 토양수분센서, 날씨측정센서로 구성되어 시설하우스를 모니터링하는 환경요소 센서와 환경요소 센서 정보를 수집하고 시설하우스의 각 시설 환경 장치를 컨트롤하는 컨트롤 장치를 제어하는 제어보드와, 장애복구알고리즘과 통신모듈을 포함하는 임베디드 보드로 이루어진 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치로 구성되고, 상기 제어보드는, 특정 농작물의 생육환경 분석을 위한 복수의 생육 환경 기초정보에 기반한 빅데이터 분석을 매개로 특정 작물에 대한 최적의 생육 환경 기초정보를 작물별 분석부에 제공하는 생육 환경 기초정보 제공부; 및 상기 생육 환경 기초정보 제공부로부터 수집된 특정 작물에 대한 최적의 생육 환경 기초정보를 전달받아, 딥러닝 기반으로 학습된 특정 작물의 최적 생육 환경 정보를 자동으로 상기 제어보드에 전달하는 작물별 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 작물별 분석부는, 수집된 작물의 성장 정보 데이터를 인코딩하여 작물 분류 모델을 학습하여 작물 분류 모델을 생성하는 작물 분류 모델 생성 모듈; 현재 사용 중인 작물 성장 정보 데이터를 수집하여 인코딩하고 상기 작물 분류 모델 생성 모듈에서 생성된 작물 분류 모델을 이용하여 현재 작물을 분류하고, 작물 성장 정보 데이터 간의 상관 관계를 파악하여 학습된 최적 생육 환경 정보를 상기 제어보드에 전달하는 작물 분류 모듈;을 포함한다.
상기 작물 분류 모델 생성 모듈은, 수집된 작물의 성장 정보 데이터를 입력받는 학습 데이터 입력부; 입력된 작물의 성장 정보 데이터를 인코딩하는 데이터 인코딩부; 인코딩된 작물의 성장 정보 데이터를 이용하여 최적 생육 환경 정보를 학습하는 작물 분류 모델 학습부; 학습 에러가 설정값(Threshold) 이상이면 다시 새로운 생육 환경 정보를 입력하여 동일한 과정을 거치고, 학습 에러가 설정값 이하이면 학습을 멈추고 최적 생육 환경 정보를 생성하는 작물 분류 모델 생성부;를 포함한다.
상기 제어보드는, A동 시설하우스와 B동 시설하우스가 나란히 접하여 위치한 경우, A동 시설하우스에서 측정된 최적 생육 환경 기초정보 분석자료를 B동 시설하우스 제어에 활용한다.
상기 제어보드는, 최적 생육 환경 기초정보를 분석하기 위해 퍼지 규칙 기반 농업 제어 알고리즘으로 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 사용한다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은 다품종 작물에 대한 생육 데이터 분석을 통해 최적의 생육 환경을 알아내기 위해서는 인공지능 기법의 적용과 빅데이터 학습 및 분석과 외부환경 요인 수집/분석 시 불분명한 요인을 정량적으로 표현하기 위해 퍼지 이론을 이용한 추론을 통해 시설하우스의 재배 작물을 변경 할 때마다 새롭게 시스템을 구축할 필요가 없다.
또한, 본 발명은 새로운 작물 재배 시 인공 지능 학습이 된 새로운 작물의 최적 생육 환경 기초정보를 제공받아 해당 작물에 대한 최적 생육 환경을 자동으로 설정함으로써, 기본 지식이 없는 재배자들이 새로운 작물에 대한 생육 환경 설정에 대한 시행착오가 방지할 수 있는 현저한 효과가 있다.
또한, 본 발명은 인터넷접속이 어려울 때 또는 스마트폰 사용이 불가능할 때에도 시설 하우스의 외부에 설치된 제어 보드를 통해 일시적으로 현장 직접 제어가 가능하도록 함으로써, 특정 작물에 대한 최적의 생육 환경조건을 꾸준히 유지할 수 있다.
또한, 본 발명은 스마트 인공지능을 이용하여 시설 하우스의 환경 제어 등의 세세한 부분을 자동으로 통제하고 중요한 사항에만 집중하도록 하여 품종별 생산량 증대 효과가 있다.
또한, 본 발명은 기존의 시설 하우스 설비를 활용하여 내부 또는 외부에 제어장치를 설치함으로써, 시설하우스 구축에 필요한 초기 투자비용 및 관리 비용을 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따라 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치의 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 세부적인 모습을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 관제시스템과 농가사용자 App 화면을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 수집을 위한 기상정보와 시설하우스 내부 온도, 습도 센서 정보를 시각화하여 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 (a) 퍼지 규칙 기반 농업 제어 알고리즘, (b) 환경제어를 위한 퍼지 규칙 생성 예시를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 (a) 딥러닝 기반 작물 데이터 분석 알고리즘, (b) 최적 생육 데이터를 이용한 작물 환경제어 Framework를 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 세부적인 모습을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 관제시스템과 농가사용자 App 화면을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 수집을 위한 기상정보와 시설하우스 내부 온도, 습도 센서 정보를 시각화하여 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 (a) 퍼지 규칙 기반 농업 제어 알고리즘, (b) 환경제어를 위한 퍼지 규칙 생성 예시를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 (a) 딥러닝 기반 작물 데이터 분석 알고리즘, (b) 최적 생육 데이터를 이용한 작물 환경제어 Framework를 보여주는 도면이다.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.
도 1과 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명은 CCTV(11), 온도 센서, 습도 센서, 토양수분센서, 날씨측정센서 등을 포함하는 환경요소 센서(12) 등으로 구성되어 시설하우스(10)를 모니터링하는 환경요소 센서(12)와 환경요소 센서 정보를 수집하고 시설하우스(10)의 각 시설 환경 장치를 컨트롤하는 컨트롤 장치를 제어하는 제어보드(251)와, NVR(녹화장비 : 21)를 통해 모니터링하는 CCTV 모니터링부(252)와, 장애복구알고리즘과 통신모듈을 포함하는 임베디드 보드(253)로 이루어진다.
상기 제어보드(251)는 크게 데이터를 관장하는 생육 환경 기초정보 제공부와 인공지능 학습을 담당하는 작물별 분석부로 구분되어 나뉜다.
상기 생육 환경 기초정보 제공부(255)는 상기 환경요소 센서들을 이용한 다품종 작물에 대한 생육 데이터 분석을 통해 최적의 생육 환경을 알아내기 위해 특정 농작물의 생육환경 분석을 위한 복수의 생육 환경 기초정보(온도/습도/PH/CO₂)에 기초한 빅데이터 분석을 매개로 최적의 생육 환경 기초정보를 작물별 분석부(256)에 중계한다.
상기 작물별 분석부(256)는 상기 생육 환경 기초정보 제공부로부터 수집된 특정 작물에 대한 최적의 생육 환경 기초정보를 전달받아, 딥러닝 기반으로 학습된 특정 작물의 최적 생육 환경 정보를 자동으로 상기 제어보드에 전달하고, 시설 하우스(10)에서 생육하는 작물의 종류가 변경되었을 경우 상기 컨트롤 장치에 변경된 특정 작물의 최적 생육 환경 기초정보 분석자료를 제공한다.
도 2와 도 6에 도시된 바와 같이, 작물의 최적 생육을 위한 수집 데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대해 살펴본다.
상기 작물별 분석부(256)는 작물 분류 모델 생성 모듈(2561)과 작물 분류 모듈(2562)로 나뉘어 구성된다.
상기 작물 분류 모델 생성 모듈(2561)은 수집된 작물의 성장 정보 데이터를 인코딩하여 작물 분류 모델을 학습하여 작물 분류 모델을 생성한다.
작물 분류 모듈(2562)은 현재 사용 중인 작물 성장 정보 데이터를 수집하여 인코딩하고 상기 작물 분류 모델 생성 모듈에서 생성된 작물 분류 모델을 이용하여 현재 작물을 분류하고, 작물 성장 정보 데이터 간의 상관 관계를 파악하여 학습된 최적 생육 환경 정보를 상기 제어보드에 전달한다.
상기 작물 분류 모델 생성 모듈(2561)은 다시 학습 데이터 입력부와 데이터 인코딩부와 작물 분류 모델 학습부와 작물 분류 모델 생성부 등으로 세부적으로 나뉘어 구성된다.
상기 학습 데이터 입력부는 수집된 작물의 성장 정보 데이터를 입력받는다. 데이터 인코딩부는 입력된 작물의 성장 정보 데이터를 인코딩한다.
상기 작물 분류 모델 학습부는 인코딩된 작물의 성장 정보 데이터를 이용하여 최적 생육 환경 정보를 학습한다.
이 때 상기 작물 분류 모델 학습부는 학습 에러가 설정값 이상이면 다시 새로운 생육 환경 정보를 입력하여 새로운 학습 과정을 거치고, 학습 에러가 설정값 이하이면 학습을 멈추고 최적 생육 환경 정보를 생성하여 저장한다.
따라서 상기 작물 분류 모델 학습부는 상기 작물별 분석부(256)가 시설하우스(10) 내부와 외부의 환경 지수를 스스로 인공 지능 학습을 통해 확인하고 항상 식물 생육에 필요한 최적 조건을 유지할 수 있도록 한다.
이를 위해 설정된 작물이 생육되는 시설하우스(10) 내부의 환경 지수에 따라서 시설하우스 제어 제1환경값을 설정하는 시설하우스 제어 제1환경값 설정부와, 시설하우스 외부의 환경 지수에 따라서 시설하우스 제어 제2환경값을 설정하는 시설하우스 제어 제2환경값 설정부를 포함한다.
작물별 분석부(256)는 상기 시설하우스 제어 제1환경값 및 시설하우스 제어 제2환경값으로 다른 위치의 시설하우스 내부 및 외부 환경을 제어할 수 있다.
여기에서 시설하우스 내부의 환경 지수(시설하우스 제어 제1환경값)는 광량, 환기량, 산소량, 이산화탄소량, 조도량, 개폐량, 환수량 등의 시설하우스 내부의 환경을 나타내는 다양한 환경 인자값이다.
또한 시설하우스 외부의 환경 지수(시설하우스 제어 제2환경값)는 온도, 습도, 날씨, 풍향, 풍속, 일사량 등이다.
본 발명의 일실시예로서 시설하우스 제어 제1환경값 설정부는 시설하우스 내부의 환경 지수를 파악하여 시설하우스 내부의 환경 지수가 설정된 기준 범위를 충족시키지 못하고 벗어난 경우, 시설하우스 내부의 환경 지수가 기준 범위에 충족되도록 시설하우스 제어 제1환경값을 변경하도록 설정한다.
시설하우스 제어 제1환경값은 시설하우스 내부의 환경 지수를 변화시킬 수 있는 제어값으로서, 온도 증감량, 습도 증감량, 광량 증감량, 환기 증감량, 산소 증감량, 이산화탄소 증감량, 조도 증감량, 환수 증감량 등이 해당될 수 있다.
예를 들어, 주간에는 식물의 광합성이 활발하게 이루어지도록 온도의 환경 지수가 25℃~30℃가 되도록 기준 범위가 설정되어 있다고 가정할 경우, 주간에 시설하우스 내부의 온도가 20℃라면 온도의 시설하우스 제어 제1환경값을 +5℃ ~ +10℃로 설정하여, 온도가 기준 범위 내에 충족되도록 한다.
또한 주간에는 식물의 광합성이 활발하게 이루어지도록 하는 이산화탄소량이 기준 범위보다 적은 경우, 이산화탄소량의 시설하우스 제어 제1환경값을 높이도록 설정된다.
시설하우스 내부 측정부는, 시설하우스 내부의 환경 지수를 측정하여 시설하우스 제어 제1환경값 설정부에 제공한다. 따라서 시설하우스 내부 측정부는 시설하우스 내부의 환경 지수(온도, 습도, 광량, 환기량, 산소량, 이산화탄소량, 조도량, 개폐량, 환수량 등)를 측정할 수 있는 조도센서, 습도 센서, CO2센서, O2센서, 풍속 센서 등이 해당될 수 있다.
이와 같이 시설하우스 내부의 환경 지수는 시설하우스 내부 측정부를 통해 측정된 값이 시설하우스 제어 제1환경값 설정부로 제공될 수 있지만, 별도의 측정 없이 다른 통신 단말기를 통해 제공되는 환경 지수가 사용될 수 있다.
예를 들어, A동 시설하우스와 B동 시설하우스가 나란히 접하여 위치한 경우, 경우에 따라서 A동 시설하우스에서 측정된 최적 생육 환경 기초정보 분석자료가 B동 시설하우스 제어에 활용될 수 있다. 따라서 B동 시설하우스는 별도의 시설하우스 내부 측정부를 구비하지 않을 수도 있다.
시설하우스 외부 측정부는 시설하우스 외부의 환경 지수를 측정할 수 있는 다양한 측정 센서 등이 해당될 수 있다. 예를 들어, 외부에 설치되는 측정 센서에 의해 측정될 수 있는 시설하우스 외부의 태양광량, 강우량, 풍속, 온도 등이 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 관제시스템과 농가사용자 App 화면을 보여주는 도면이다.
도 3(a)에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 관제시스템은 홈페이지(41)와 연동되는 서버(30) 등을 통하여 농가의 위치를 지도에 표시하고, 농가 선택 시 관리농가에 대한 기본정보를 바로 확인할 수 있으며, 농가상태를 색으로 표시(정상-녹색, 비정상- 빨강)하여 즉각적인 사후관리가 가능하다.
도 3 (b)에 도시된 바와 같이 농가사용자 App 화면(42)을 보면, 인트로 화면과 로그인 화면과 메뉴 화면과 이력 정보와 장치 제어 화면이 표시된다.
상기 App의 장치 제어 화면에는 시설하우스(10)의 상태가 표시되고, 제어하고자 하는 시설하우스(10)의 설비 상태가 표시된다. 상기 App은 네트워크를 통해서 원격으로 인공지능기술을 이용한 시설하우스(10) 제어장치를 제어할 수 있도록 하는 원격단말기 역할을 할 수 있다.
이때, 원격단말기는 네트워크에 접속 가능한 컴퓨터, PDA, 스마트폰, 태블릿 PC 또는 스마트 패드 등 일 수 있으며, 임베디드 보드(253)는 원격단말기의 시스템 상황에 맞게 복합환경 제어 GUI를 변경하여 상기 원격단말기에 무선으로 제공할 수 있다.
만일 인터넷접속이 어려울 때 또는 스마트폰 사용이 불가능할 때 제어보드(251)를 통해 일시적으로 현장 직접제어가 가능하다. 사용자는 시설하우스(10) 외부에 설치된 통합제어기(콘트롤 박스; 251)를 통해서 제어 보드(251)에 접속하여 복합환경 제어 GUI로 시설하우스(10)를 제어한다.
외부기상상태 표시부는 시설하우스(10) 외부의 기상상태, 풍향, 풍속, 일사량, 온도 및 습도 등을 표시한다.
또한 본 발명의 일실시예로서 과거로부터 축적된 기상 데이터 및 현재의 기상 상태 정보를 생육 환경 기초정보 제공부(255)에 제공하는 기상정보 제공수단, 각종 농작물의 지역별 관련자료, 국지 기후정보의 관측이 가능하도록 각 농가에 설치된 기상센서, 특정 지역마다 설치되어 일조량, 강우, 지온, 지습 정보를 제공하는 기상관측 장치, 과거의 기상청 자료와 외부기관 자료를 비롯한 공공기관의 개방형 시스템을 통한 기상정보가 제공되는 기상정보 저장서버 등을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 수집을 위한 기상정보와 시설하우스 내부 온도, 습도 센서 정보를 시각화하여 보여주는 도면이다.
도 4의 시설하우스(10)의 창개폐부는 시설하우스(10)에 설치된 다수의 창의 개폐를 담당한다. 이때, 상기 다수의 창은 2개의 1중 천창(좌), 2개의 1중 천창(우), 2개의 2중 천창(좌), 2개의 2중 천창(우), 1개의 측창(좌), 1개의 측창(우) 등으로 구성될 수 있으나, 이는 실시예에 불과하며 시설하우스(10) 구조의 따라 달라질 수 있다.
제어보드(251)는 시설하우스(10)의 내부 또는 외부 환경을 조성하는데 이용되는 장치로서, 다수의 창, 다수의 커튼, 창개폐부, 커튼 개폐부 및 CCTV를 구비할 수 있으며, 이외에도 조명, 배기팬, 관수기, 스프링클러, 커텐, 난방기 등을 제어한다.
예를 들어 창개폐부는 시설하우스(10) 내부의 온도가 시설하우스 작물 최적 생육 환경에 따라 적절한 온도로 맞춰지도록 제어보드(251)의 제어에 따라 다수의 창을 일정 규칙에 따라 개폐한다.
이 외에도, 제어보드(251)는 시설하우스 재배 작물의 생육환경에 필요한 요소들, 예를 들어 시설하우스 내부의 습도, 이산화탄소의 농도, 조도 등의 조절을 위해서도, 상기 시설하우스 내부 온도 대신에 각각 시설하우스 내부의 습도, 이산화탄소의 농도, 조도 등을 상기 시설하우스 외부의 기상환경조건인 외부온도, 외부습도, 풍향, 풍속, 일사량, 강우 여부 등을 복합적으로 고려하여, 시설하우스 내부의 습도, 이산화탄소의 농도, 조도 등을 시설하우스 재배 작물의 생육환경에 적합하도록 시설하우스(10)에 설치된 환경요소 센서(12) 등과 같은 각종 환경설비들을 제어할 수 있게 된다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 (a) 퍼지 규칙 기반 농업 제어 알고리즘, (b) 환경제어를 위한 퍼지 규칙 생성 예시를 보여주는 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 실제 현장에 파견된 전문가의 판단에도 주관적이며 정성적인 요소가 지배적이다.
결국, 시설하우스(10)의 환경제어를 위한 정량적인 제어결과를 얻기 위하여, 전문가의 경험과 지식을 충분히 반영할 뿐만 아니라 시설하우스(10)의 특징을 함께 고려하는 새로운 결정적 방법(deterministic method)이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근에 개발되어 적용되고 있는 방법이 퍼지추론시스템이다.
본 발명의 일실시예에 따라 퍼지추론시스템으로 사용되는 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: ANFIS)은 작물의 성장 정보 데이터에 대한 정확한 정량적 해석방법을 사용하지 않더라도 지식과 추론과정을 기초로 정성적 특성들을 모델링하는데 유용하게 사용될 수 있다.
ANFIS은 불확실한 경우나 부정확한 환경에서 작물의 성장 정보 데이터를 통해 판단할 수 있는 인간능력에 중요한 역할을 하는 추론에 대한 모델을 확립하는데 이용될 수 있다.
시설하우스(10)를 자동으로 제어하기 위한 현장 전문가의 경험이 녹아 있는 ANFIS는 이러한 애매한 판단상황에서 도움을 줄 수 있고, 시설하우스(10)의 자동제어를 위한 몇가지 입력들은 ANFIS를 이용하여 정량화되며, 이를 입력변수로 사용하여 ANFIS를 통해 특정 클래스를 가지는 출력값을 찾을 수 있고 이렇게 도출된 출력값은 제어모듈을 통해 시설하우스(10)의 자동제어를 가능하게 한다.
11 : CCTV
12 : 환경요소 센서
251 : 제어보드
252 : CCTV 모니터링부
253 : 임베디드 보드
255 : 생육 환경 기초정보 제공부
256 : 작물별 분석부
2561 : 작물 분류 모델 생성 모듈
2562 : 작물 분류 모듈
12 : 환경요소 센서
251 : 제어보드
252 : CCTV 모니터링부
253 : 임베디드 보드
255 : 생육 환경 기초정보 제공부
256 : 작물별 분석부
2561 : 작물 분류 모델 생성 모듈
2562 : 작물 분류 모듈
Claims (5)
- CCTV, 온도 센서, 습도 센서, 토양수분센서, 날씨측정센서로 구성되어 시설하우스를 모니터링하는 환경요소 센서와 환경요소 센서 정보를 수집하고 시설하우스의 각 시설 환경 장치를 컨트롤하는 컨트롤 장치를 제어하며, 최적 생육 환경 기초정보를 분석하기 위해 퍼지 규칙 기반 농업 제어 알고리즘으로 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 사용하는 제어보드와, NVR(녹화장비)를 통해 모니터링하는 CCTV 모니터링부, 장애복구알고리즘과 통신모듈을 포함하는 임베디드 보드로 이루어진 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치로 구성되고,
상기 제어보드는,
특정 농작물의 생육환경 분석을 위한 복수의 생육 환경 기초정보에 기반한 빅데이터 분석을 매개로 특정 작물에 대한 최적의 생육 환경 기초정보를 작물별 분석부에 제공하는 생육 환경 기초정보 제공부; 및
상기 생육 환경 기초정보 제공부로부터 수집된 특정 작물에 대한 최적의 생육 환경 기초정보를 전달받아, 딥러닝 기반으로 학습된 특정 작물의 최적 생육 환경 정보를 자동으로 상기 제어보드에 전달하고, 시설 하우스에서 생육하는 작물의 종류가 변경되었을 경우 상기 컨트롤 장치에 변경된 특정 작물의 최적 생육 환경 기초정보 분석자료를 제공하는 작물별 분석부;를 포함하며, A동 시설하우스와 B동 시설하우스가 나란히 접하여 위치한 경우, A동 시설하우스에서 측정된 최적 생육 환경 기초정보 분석자료를 B동 시설하우스 제어에 활용하며,
상기 작물별 분석부는,
수집된 작물의 성장 정보 데이터를 인코딩하여 작물 분류 모델을 학습하여 작물 분류 모델을 생성하는 작물 분류 모델 생성 모듈;
현재 사용 중인 작물 성장 정보 데이터를 수집하여 인코딩하고 상기 작물 분류 모델 생성 모듈에서 생성된 작물 분류 모델을 이용하여 현재 작물을 분류하고, 작물 성장 정보 데이터 간의 상관 관계를 파악하여 학습된 최적 생육 환경 정보를 상기 제어보드에 전달하는 작물 분류 모듈;을 포함하고,
상기 작물 분류 모델 생성 모듈은,
수집된 작물의 성장 정보 데이터를 입력받는 학습 데이터 입력부;
입력된 작물의 성장 정보 데이터를 인코딩하는 데이터 인코딩부;
인코딩된 작물의 성장 정보 데이터를 이용하여 최적 생육 환경 정보를 학습하는 작물 분류 모델 학습부;
학습 에러가 설정값 이상이면 다시 새로운 생육 환경 정보를 입력하여 동일한 과정을 거치고, 학습 에러가 설정값 이하이면 학습을 멈추고 최적 생육 환경 정보를 생성하는 작물 분류 모델 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능기술을 이용한 시설하우스 제어장치.
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