KR102004165B1 - Artificial intelligence type integration automation system using big data and artificial intelligence machine learning - Google Patents
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Abstract
본 발명은 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30), 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40), 통합관제센터(50), 작업자 단말(60) 및 모바일 디바이스(70)로 이루어져서, 빌딩양식장(20)에 대한 각종 센서 데이터를 지속적으로 관리하기 위한 인공지능 방식을 이용하는 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 있어서, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송하는 히트 펌프(10); 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, pH, 용존산소량(dissolved oxyen, 이하 "DO"), 유량 센서 데이터를 전송하는 빌딩양식장(20); 및 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송하는 열택배장치(30); 을 포함하며, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)의 데이터 수집 모듈(41)은 인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 통합관제 모듈(42)로 제공하여, 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30)에 대한 종합적인 관제를 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 다수의 사육수조로 이루어진 빌딩양식장에 대한 체계적인 정보 관리와 통합 관제 및 성장(사육) 관리를 소프트웨어(S/W)로 형성된 인공지능에 의해 체계적이고 종합적으로 자동화 관리를 수행할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 각 사육수조의 수질정보의 변화추이를 통계화할 수 있으며, 통계화된 정보를 다시 피드백 정보로 활용함으로써, 자동화된 성장(사육) 관리를 가능한 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 외에, 열에너지와 ICT 기술을 이용한 빌딩양식의 융복합 실용화를 통해 생육환경 최적화 제어, 유속제어(산소소비율 측정(식사, 수면상태 등의 생육활동 예측)), 광조절(어종별 생육환경의 최적화를 위한 LED 조도 및 색상 제어)이 가능하며, 고형물질 제거 자동화, 수질 및 수온제어(온도, 산소, CO2, DO, TGP, 탁도, 등)가 가능한 효과를 제공한다.
또한 센서 데이터, 통합관제 내역, 성장관리 내역, 성장 표준정보, 성장통계를 데이터베이스(41i)로 실시간으로 저장하고 양식어의 생육상태 및 출하상태 등을 기계학습 프로그램함으로써 생육환경 및 양육환경시스템이 스스로 최적화 환경을 만드는 인공지능 통합 자동화 관리 시스템을 제공할 수 있다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an integrated intelligent management system through big data and artificial intelligence machine learning. The present invention relates to an integrated management system for a poultry farm including a heat pump 10, a building farm 20, a heat carrier 30, a smart farm integration management server 40, an integrated control center 50, a worker terminal 60, The smart farm integrated management management server 40 includes a smart farm management server 40 and a smart farm management server 40. The smart farm management server 40 manages the intelligent farm management system A heat pump 10 for transferring temperature, flow rate, and pressure sensor data; A building aquaculture farm 20 for transmitting temperature, pH, dissolved oxygen (hereinafter, referred to as "DO") and flow sensor data to the smart farm integrated management automation management server 40; (30) for transmitting temperature, flow rate and pressure sensor data to the smart farm integration automated management server (40); And the data collection module 41 of the smart farm integrated management automation management server 40 drives the growth management software 43a as artificial intelligence software and provides each collected sensor data to the integrated control module 42 To provide a comprehensive control of the heat pump 10, the building farm 20 and the heat delivery device 30 to the remote integrated control center 50, the worker terminal 60 and the mobile device 70 .
As a result, systematic information management, integrated control and growth (breeding) management for building farms with a large number of breeding tanks can be performed systematically and comprehensively by automated artificial intelligence formed by software (S / W) Lt; / RTI >
In addition, the trend of the water quality information of each water tank can be statistically analyzed, and it is possible to utilize the statistical information as feedback information to enable automatic growth (breeding) management.
In addition to the integrated management of smart aquaculture integrated management, optimization of growth environment control and flow control (estimation of oxygen consumption rate (prediction of growth activities such as eating and sleeping conditions)), light control (Temperature and oxygen, CO2, DO, TGP, turbidity, etc.) can be achieved by automation of solid matter removal, water quality and water temperature control (LED illumination and color control for optimization of fish species growth environment).
In addition, the sensor data, the integrated control details, the growth management details, the growth standard information, and the growth statistics are stored in the database 41i in real time, and the growth state and shipment state of the fish are stored in the machine learning program, It is possible to provide an integrated intelligent automation management system that creates an optimized environment.
Description
본 발명은 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 다수의 사육수조로 이루어진 빌딩양식장에 대한 체계적인 정보 관리와 통합 관제 및 성장(사육) 관리를 소프트웨어(S/W)로 형성된 인공지능에 의해 체계적이고 종합적으로 자동화 관리를 수행하도록 하기 위한 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 관한 것이다. [0001] The present invention relates to an integrated intelligent intelligent management system using big data and artificial intelligence machine learning, and more particularly, to systematic information management, integrated management, and growth (breeding) management for a building aquarium comprising a plurality of breeding tanks, And an integrated intelligent management system for artificial intelligence through big data and artificial intelligence machine learning in order to perform systematic and comprehensive automation management by artificial intelligence formed by software (S / W).
일반적으로, 문명의 발달로 인하여 인류는 무한한 문명의 이기를 누리고 살아가지만 이에 비례하여 식량의 부족과 공해 등으로 인한 환경오염의 문제가 야기되고 있다. 특히, 인류의 마지막 보루라는 바다, 강, 하천 등의 오염도 심각해지고 있어 오염을 방지하고자 각고의 노력을 기울이고 있다.Generally, due to the development of civilization, humankind enjoys being infinite civilization, but in proportion to this, there is a problem of environmental pollution due to lack of food and pollution. In particular, the pollution of sea, river, river and so on, which is the last volcano of mankind, is becoming serious, and every effort is made to prevent pollution.
그리고, 자국의 어자원을 보호하기 위하여 경제수역을 선포하여 맺어 무차별적인 포획으로 인한 어자원의 고갈을 방지하고, 어자원을 보호하고 있다.And, in order to protect the fishery of our country, we declare economic zone to prevent exhaustion of fishery by indiscriminate capture and protect fishery resources.
이로 인하여, 무차별적인 잡는 어업에서 자국의 어자원을 보호하고, 안정적인 어자원의 공급을 위하여 기르는 어업으로 점차 바뀌고 있다.Because of this, indiscriminate catching is gradually changing to fishery which protects its own fishery in the fishery and feeds for the supply of stable fishery.
기르는 어업의 대표적인 예로 양식이 있다. 일반적으로 양식이라 함은, 생물을 자연의 생태계에서 자연발생적으로 생식, 성장의 과정을 거치지 않고, 인위적으로 생식과 성장을 하게 하는 것을 말한다.A typical example of a fishery is fishing. In general, the term "aquaculture" refers to an organism that naturally reproduces and grows in a natural ecosystem without artificial reproduction or growth.
이러한 양식은 주로 세 가지 방법을 사용하고 있는데, 조방적인 방법과 반 집약적인 방법 및 집약적인 방법이 있다.There are three main ways to use this form: coarse, semi-intensive, and intensive.
조방적인 방법은 양식이 가능한 어패류를 한정된 일정한 지역(연못, 호수, 커다란 울타리 등)으로 둘러싸인 상태로 자연적으로 먹이를 섭취하고, 성장을 하게 한다. 일정 이상으로 성장하여, 상품화가 가능하면 잡게 된다.The coarse method nourishes and grows naturally in a state of being surrounded by a certain limited area (ponds, lakes, large fences, etc.) of shellfish that can be cultivated. It grows more than a certain amount, and it catches when commercialization is possible.
상기와 같은 방법의 생산력은 헥타르당 1년에 100∼200kg으로 양식의 효율이 떨어지므로, 거의 사용되지 않는 방법이다.The productivity of the above method is 100 to 200 kg per hectare per year, which is a rarely used method because the efficiency of the culture is lowered.
그러나, 바다 혹은 강의 생태계에서 멸종위기에 처한 생물일 경우, 인위적으로 대량 번식시켜 방류함으로써 멸종되어 가는 생물을 보존하고, 생태계를 안정시키기 위해 상기 방법을 이용한다.However, in the case of an endangered species in the ecosystem of the sea or river, this method is used to preserve the extinct species and to stabilize the ecosystem by artificially propagating and releasing large quantities.
반 집약적인 방법은 조방적인 방법과 유사하지만, 일정공간 내에서 물고기가 섭취하는 먹이를 인위적으로 공급해 줌으로써 단위 공간당 생산량을 높이는 것이다. 헥타르당 1년에 약 2,000∼5,000kg의 물고기를 양식할 수 있다.The semi-intensive method is similar to the open-ended method, but it increases the yield per unit space by artificially feeding the food that the fish ingest in a certain space. About 2,000-5,000kg of fish a year can be planted per hectare.
그리고, 집약적인 방법은 인위적인 구조물을 사용하여, 한정된 공간 내에 물고기 등 기를 수 있는 집단으로 가두어, 그 생물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 만들고, 알맞은 먹이를 제공하여, 고밀도의 양식이 가능하게 하는 것이다. 이 방법의 생산량은 헥타르당 1년에 약 300,000kg의 물고기를 양식할 수 있다.And, intensive methods use artificial structures to confine fish to a group that can grow in a limited space, to create an optimal environment for the creature to grow, to provide adequate food, and to enable high-density cultivation . The production of this method can produce about 300,000 kg of fish a year per hectare.
상기와 같이 양식에 있어서 집약적인 방법의 생산량이 월등하고, 이러한 양식의 형태로서 해상에서 하는 가두리 양식 방법을 들 수 있다.As described above, the production amount of the intensive method in the aquaculture is superior, and the caged aquaculture method in the sea form is a form of this form.
전술한 해상 가두리 양식은 한정된 공간에 대량의 어패류를 한정된 공간에 가두어 기르는 방법으로써, 어패류에서 배설되는 배설물과 성장에 필요한 먹이로 제공되는 사료의 찌꺼기, 어패류의 질병을 예방하기 위해 투여되는 약품 등에 의해 바다를 오염시키게 되므로 환경오염의 원인을 제공하는 문제점이 있었다.The marine cage culture described above is a method of raising a large amount of fish and shellfish in confined spaces in a limited space. It is a method of preventing feces excreted from fish and shellfish, feed residue supplied as a food for growth, drugs administered to prevent fish and shellfish diseases There has been a problem of providing the cause of environmental pollution because it pollutes the sea.
또한, 종래 가두리 양식은 여름철에는 적조 및 태풍에 의한 폐사가 발생하고, 겨울철에는 동사 등에 의한 피해가 발생하여 어업에 막대한 지장을 초래하는 문제점이 있었다.Conventionally, there has been a problem in that a cage culture is caused by red tides and typhoons in summer and damage caused by the company in winter, which causes a great disadvantage to fisheries.
이에 따라 해당 기술분야에 있어서는 집약적인 방법으로 양식할 수 있는 양식장을 제공할 뿐만 아니라, 열에너지와 ICT 기술을 이용한 빌딩양식의 융복합 실용화를 통해 생육환경 최적화 제어, 유속제어, 광조절이 가능하며, 고형물질 제거 자동화, 수질 및 수온제어 등이 가능하도록 하기 위한 기술개발이 요구되고 있다. Accordingly, in the related technology field, not only a farm where cultivation can be carried out by an intensive method, but also a growth environment optimization control, a flow rate control, and a light control are possible through practical application of thermal fusion and building style using ICT technology, It is required to develop a technology to enable automatic removal of solid matter, water quality and water temperature control.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 다수의 사육수조로 이루어진 빌딩양식장에 대한 체계적인 정보 관리와 통합 관제 및 성장(사육) 관리를 소프트웨어(S/W)로 형성된 인공지능에 의해 체계적이고 종합적으로 자동화 관리를 수행하도록 하기 위한 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide systematic information management, integrated control and growth (breeding) management for a building farm having a plurality of breeding tanks by systematic and comprehensive To provide an integrated management system for artificial intelligence through big data and AI learning.
또한, 본 발명은 각 사육수조의 수질정보의 변화추이를 통계화할 수 있으며, 통계화된 정보를 다시 피드백 정보로 활용함으로써, 자동화된 성장(사육) 관리를 가능하도록 하기 위한 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention can be applied to a large data and artificial intelligence machine for enabling automatic growth (breeding) management by utilizing statistical information as feedback information again, And to provide an integrated management system of artificial intelligence through learning.
또한, 본 발명은 스마트 양식장 통합 자동화 관리 외에, 열에너지와 ICT 기술을 이용한 빌딩양식의 융복합 실용화를 통해 생육환경 최적화 제어, 유속제어(산소소비율 측정(식사, 수면상태 등의 생육활동 예측)), 광조절(어종별 생육환경의 최적화를 위한 LED 조도 및 색상 제어)이 가능하며, 고형물질 제거 자동화, 수질 및 수온제어(온도, 산소, CO2, DO, TGP, 탁도, 등)가 가능하도록 하기 위한 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention relates to a method for controlling the growth environment, controlling flow rate (measuring oxygen consumption rate (prediction of growth activities such as eating and sleeping conditions)), It is possible to control light intensity (LED illumination and color control to optimize the growth environment of each species) and to automate solid matter removal, water quality and water temperature control (temperature, oxygen, CO2, DO, TGP, turbidity, etc.) Big Data and Artificial Intelligence This is to provide an integrated management system of artificial intelligence through machine learning.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템은, 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30), 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40), 통합관제센터(50), 작업자 단말(60) 및 모바일 디바이스(70)로 이루어져서, 빌딩양식장(20)에 대한 각종 센서 데이터를 지속적으로 관리하기 위한 인공지능 방식을 이용하는 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 있어서, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송하는 히트 펌프(10); 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, pH, 용존산소량(dissolved oxyen, 이하 "DO"), 유량 센서 데이터를 전송하는 빌딩양식장(20); 및 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송하는 열택배장치(30); 을 포함하며, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)의 데이터 수집 모듈(41)은 인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 통합관제 모듈(42)로 제공하여, 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30)에 대한 종합적인 관제를 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, an integrated intelligent management system for artificial intelligence through big data and artificial intelligent machine learning according to an embodiment of the present invention includes a
이때, 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 있어서, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)는, 인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 이용한 빌딩양식장(20)에 양식되는 어류의 성장을 관리하며, 관리된 내역을 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하는 성장관리 모듈(43); 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the artificial intelligence integrated management system using big data and artificial intelligence machine learning according to another embodiment of the present invention, the smart farm integrated management
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 있어서, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)는, 각 수집된 센서 데이터를 데이터베이스(41i)로 저장한 뒤, 제공된 리포트 양식(44a)을 생성하여, 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하는 통계분석 모듈(44); 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence integrated management system using big data and artificial intelligence machine learning according to another embodiment of the present invention, the smart farm integrated management
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 있어서, 통계분석 모듈(44)은, 센서 데이터, 통합관제 내역, 성장관리 내역, 성장 표준정보, 성장통계를 데이터베이스(41i)로 저장하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence integrated management system using big data and artificial intelligence machine learning according to another embodiment of the present invention, the statistical analysis module 44 may include sensor data, integrated control details, growth management details, , And stores the growth statistics in the
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에 있어서, 센서 데이터, 통합관제 내역, 성장관리 내역, 성장 표준정보, 성장통계를 데이터베이스(41i)로 실시간으로 저장하고 양식어의 생육상태 및 출하상태 등을 기계학습 프로그램함으로써 생육환경 및 양육환경시스템이 스스로 최적화 환경을 만드는 것을 특징으로 한다.Further, in the artificial intelligence integrated management system through the big data and artificial intelligence machine learning according to another embodiment of the present invention, sensor data, integrated control details, growth management details, growth standard information, And it is characterized by the fact that the growth environment and the parenting environment system make the optimization environment by themselves by the machine learning program by storing the growth state and the shipping state of the cultured fish.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템은, 수집데이터에 대한 중간 최적값, 최종 최적값을 도출하는 인공지능 S/W; 를 더 포함할 수 있으며, 수집데이터는 생산량, 운동량, 육질(식감), 질병, 수온도, 용존산소, pH, 암모니아, 그리고 조도인 것을 특징으로 한다. According to another embodiment of the present invention, an integrated intelligence management system for artificial intelligence through big data and artificial intelligence machine learning includes an artificial intelligence S / W for deriving an intermediate optimal value and a final optimal value for collected data; And the collected data is characterized by production amount, momentum, meat quality (texture), disease, water temperature, dissolved oxygen, pH, ammonia, and roughness.
본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템은, 다수의 사육수조로 이루어진 빌딩양식장에 대한 체계적인 정보 관리와 통합 관제 및 성장(사육) 관리를 소프트웨어(S/W)로 형성된 인공지능에 의해 체계적이고 종합적으로 자동화 관리를 수행할 수 있는 효과를 제공한다.The integrated intelligent management system of artificial intelligence through big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention is a system for managing integrated information management, integrated control and growth (breeding) management for a building farm having a plurality of breeding tanks, W), it is possible to perform systematic and comprehensive automation management by artificial intelligence.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템은, 각 사육수조의 수질정보의 변화추이를 통계화할 수 있으며, 통계화된 정보를 다시 피드백 정보로 활용함으로써, 자동화된 성장(사육) 관리를 가능한 효과를 제공한다. In addition, according to another embodiment of the present invention, the integrated intelligent management system for artificial intelligence through big data and artificial intelligence machine learning can statistically change the change in the water quality information of each breeding tank, Thereby enabling automated growth (breeding) management.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템은, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 외에, 열에너지와 ICT 기술을 이용한 빌딩양식의 융복합 실용화를 통해 생육환경 최적화 제어, 유속제어(산소소비율 측정(식사, 수면상태 등의 생육활동 예측)), 광조절(어종별 생육환경의 최적화를 위한 LED 조도 및 색상 제어)이 가능하며, 고형물질 제거 자동화, 수질 및 수온제어(온도, 산소, CO2, DO, TGP, 탁도, 등)가 가능한 효과를 제공한다. In addition, the integrated management system of artificial intelligence through large data and artificial intelligence machine learning in accordance with another embodiment of the present invention can be applied to a smart farm environment through integrated management of integrated management of smart aquaculture, Optimal control, flow control (measurement of oxygen consumption rate (prediction of growth activities such as eating and sleeping conditions)), light control (LED illumination and color control for optimization of fish species growth environment) Water temperature control (temperature, oxygen, CO2, DO, TGP, turbidity, etc.) provides a possible effect.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에서 사용되는 RAS(Recirculating Aquaculture System) Sensing Point를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 1의 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 데이터 수집 모듈(41)의 센서 데이터 모니터링을 위한 구체적인 구성요소를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에서 통합관제센터(50)로 제공한 통합관제 대시보드 유저 인터페이스 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에서 통합관제 모듈(42)을 구동하기 위한 통합관제 소프트웨어(S/W)(42a)에 의해 통합관제센터(50)로 제공한 통합관제 관리 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에서 모바일 디바이스(70)로 제공되는 통합관제관리 모바일앱 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 외에, 열에너지와 ICT 기술을 이용한 빌딩양식의 융복합 실용화를 나타내는 개념도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에서의 인공지능 기계학습 개념을 나타내는 도면이다. FIG. 1 is a diagram illustrating an integrated intelligence management system based on big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a Recirculating Aquaculture System (RAS) sensing point used in the artificial intelligence integrated management system through big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing concrete components for monitoring sensor data of the data collection module 41 among the artificial intelligence integrated management system through the big data and the AI learning.
FIG. 4 is a block diagram showing an integrated control dashboard user interface (UI) provided by the
FIG. 5 is a block diagram showing an integrated management software (S) for driving the integrated control module 42 in the smart farm integrated
FIG. 6 is a view showing an integrated management management mobile application UI screen provided to the
FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating practical application of fusion fusion of building style using heat energy and ICT technology, in addition to the artificial intelligence integrated management system through the big data and artificial intelligence machine learning according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing an artificial intelligent machine learning concept in an integrated artificial intelligence management system through big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present invention can be variously modified and may have various embodiments, and specific embodiments will be described in detail with reference to the drawings. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including ordinals, such as first, second, etc., may be used to describe various elements, but the elements are not limited to these terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석 되어야하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be construed as ideal or overly formal in meaning unless explicitly defined in the present application Do not.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, a preferred embodiment of an artificial intelligence integrated management system using big data and artificial intelligence machine learning according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thicknesses of the lines and the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user, the operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템은 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30), 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40), 통합관제센터(50), 작업자 단말(60) 및 모바일 디바이스(70)로 이루어짐으로써, 빌딩양식장(20)에 대한 각종 센서 데이터를 지속적으로 관리하기 위한 인공지능 방식을 이용할 수 있다. FIG. 1 is a diagram illustrating an integrated intelligence management system based on big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the integrated management system for artificial intelligence through big data and artificial intelligence machine learning includes a
그리고, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)는 데이터 수집 모듈(41), 통합관제 모듈(42), 성장관리 모듈(43), 통계분석 모듈(44)을 구비할 수 있으며, 통합관제 모듈(42)을 구동하기 위한 통합관제 소프트웨어(S/W)(42a), 성장관리 모듈(43)을 구동하기 위한 성장관리 S/W(43a), 통계분석 모듈(44)에 의해 제공된 리포트 양식(44a)을 더 구비할 수 있다. The smart farm integrated management
그리고 본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.In this specification, a module may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the module may mean a logical unit of a predetermined code and a hardware resource for executing the predetermined code, and it does not necessarily mean a physically connected code or a kind of hardware. Can be easily deduced to the average expert in the field of < / RTI >
여기서, 히트 펌프(10)는 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)의 데이터 수집 모듈(41)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송할 수 있다.Here, the
빌딩양식장(20)은 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)의 데이터 수집 모듈(41)로 온도, pH, 용존산소량(dissolved oxyen, 이하 "DO"), 유량 센서 데이터를 전송할 수 있다.The
열택배장치(30)는 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)의 데이터 수집 모듈(41)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송할 수 있다.The
이에 따라, 데이터 수집 모듈(41)은 인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 통합관제 모듈(42)로 제공함으로써, 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30)에 대한 종합적인 관제를 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공할 수 있다.Accordingly, the data collection module 41 drives the growth management software 43a, which is artificial intelligence software, and supplies the collected sensor data to the integrated control module 42 so that the
한편, 성장관리 모듈(43)은 인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 이용한 빌딩양식장(20)에 양식되는 어류의 성장을 관리하며, 관리된 내역을 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공할 수 있다.On the other hand, the
그리고, 통계분석 모듈(44)은 각 수집된 센서 데이터를 데이터베이스(41i)로 저장한 뒤, 제공된 리포트 양식(44a)을 생성하여, 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공할 수 있다.The statistical analysis module 44 stores the collected sensor data in the
또한, 통계분석 모듈(44)은 센서 데이터, 통합관제 내역, 성장관리 내역, 성장 표준정보, 성장통계를 데이터베이스(41i)로 저장할 수 있다.In addition, the statistical analysis module 44 may store sensor data, integrated control details, growth management details, growth standard information, and growth statistics in the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에서 사용되는 RAS(Recirculating Aquaculture System) Sensing Point를 나타내는 도면이다. 도 2를 참조하면, 빌딩양식장(20)은 Aquarium에 해당하는 다수의 사육수조(21), 그리고 각 사육수조(21)에 구비된 크리너(21a), 그리고 Recirculating Aquaculture System(RAS)에 해당하는 순환여과조(22), 저장탱크(23), 전기보일러(24a), 기름보일러(24b), 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)를 구비할 수 있다.FIG. 2 is a diagram illustrating a Recirculating Aquaculture System (RAS) sensing point used in the artificial intelligence integrated management system through big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention. 2, the
여기서 사육수조(21)의 제 1 센싱 포인트(p1)에서 온도, pH, DO 센서 데이터를 데이터 수집 모듈(41)이 수집하며, 사육수조(21)의 제 2 센싱 포인트에서 온도, 유량 센서 데이터를 데이터 수집 모듈(41)이 수집할 수 있다. The data acquisition module 41 collects the temperature, pH, and DO sensor data at the first sensing point p1 of the
한편, 제 2 센싱 포인트(p2)와 한 단이 연결된 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)는 통합관제 모듈(42) 및/또는 성장관리 모듈(43)의 제어에 따라 용존산소량, pH, DO를 조절할 수 있으며, 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)의 다른 한단은 저장탱크(23)와 연결됨으로써, 저장탱크(23)로부터 사육수조(21)로 제공되는 온도 및 유량에 대한 피드백(feedback) 조절도 수행할 수 있다. On the other hand, the oxygen, pH, and DO (Oxygen) 25 connected to the second sensing point p2 are controlled by the integrated control module 42 and / or the
피드백 조절에 대해 보다 구체적으로, 전기보일러(24a), 기름보일러(24b)는 통합관제 모듈(42) 및/또는 성장관리 모듈(43)의 제어에 따라 저장탱크(23)에 대한 유량 및 온도에 대한 제어를 수행함으로써, 저장탱크(23)와 연결된 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)를 거쳐 사육수조(21)로 제공되는 온도 및 유량에 대한 피드백(feedback) 조절이 자동적으로 수행될 수 있다. More specifically regarding the feedback control, the
그리고, 순환여과조(22)는 드럼스크린(22a), 스키머(22b), 고정상여과조(22c), 유동상여과조(22d), 수질조정조(22e)로 이루어짐으로써, 드럼스크린(22a)에 의해 투입된 사육수조(21)의 사육수를 스키머(22b)를 통해 단백질 등을 분해하고, 고정상여과조(22c) 및 유동상여과조(22d)에 의해 이물질의 필터링을 수행한 뒤, 수질조정조(22e)로 제공할 수 있다. 여기서 수질조정조(22e)에서는 유동상여과조(22d)로부터 유입되는 센싱 포인트에서 온도 센서 데이터를 데이터 수집 모듈(41)에 의해 수집할 수 있는 구조를 제공할 수 있다. 그리고, 수질조정조(22e)는 통합관제 모듈(42)의 제어에 따라 저장된 사육수를 다시 저장탱크(23)로 유입시킬 수 있다. The
보다 구체적으로 사육수조(21)의 일측에 구비된 드럼스크린(22a)으로 고형물을 제거하고, 또 다른 일측에 도시되지 않았지만 구비된 살균기를 통해 양식수 내 미생물을 제거하며, 상기 고형물 여과 용량, 양식수 탁도, 양식수 내 영양염류 농도 및 제거된 미생물 종류 정보에 대한 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에 의한 실시간 취득 및 처리가 가능하다. More specifically, the solid material is removed by a
또한, 드럼스크린(22a)의 일측에 구비된 스키머(22b)로 유기물을 제거하며, 제거된 상기 유기물 농도와 영양염류, 황화수소, 암모니아, 질산염 및 잔류염소 농도 정보 에 대한 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에 의한 실시간 취득 및 처리가 가능하다. 그리고 스키머(22b)의 일측에 구비된 생물학적 및/또는 물리적 여과조로 형성 가능한 고정상여과조(22c), 유동상여과조(22d)에서 암모니아와 질산염을 제거하며, 제거된 상기 암모니아 및 상기 질산염의 농도 정보에 대한 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에 의한 실시간 취득 및 처리가 가능하다. In addition, organic matter is removed by a
한편, 히트펌프(10)는 통합관제 모듈(42)의 제어에 따라 온도, 유량, 압력 센서데이터, 그 밖의 상태 데이터를 데이터 수집 모듈(41)에 의해 수집할 수 있는 센싱 포인트를 구비하며, 발전소(10a)로부터 전력을 제공받아 구동됨으로써, 지속적으로 미리 설정된 온도 이상의 사육수를 저장탱크(23) 및 열택배장치(30)의 축열 시스템으로 공급할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 사육수는 히트펌프(10)에 의해 25℃ 내지 80℃로 가열할 수 있다. On the other hand, the
도 3은 도 1의 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 데이터 수집 모듈(41)의 센서 데이터 모니터링을 위한 구체적인 구성요소를 나타내는 도면이다. 도 3을 참조하면, 데이터 수집 모듈(41)은 센서 컨트롤 파트(Sensor Control Part), 데이터 수집 엔진&모니터링 파트(Data Collect Engine & Monitoring Part)로 구분될 수 있다.FIG. 3 is a diagram showing concrete components for monitoring sensor data of the data collection module 41 among the artificial intelligence integrated management system through the big data and the AI learning. Referring to FIG. 3, the data collection module 41 may be divided into a sensor control part and a data collection engine & monitoring part.
센서 컨트롤 파트(Sensor Control Part)는 온도센서(Temp Sensor)(41a), 유량센서(Water Flow Sensor)(41b), pH, DO 센서(pH, DO Sensor)(41c), 압력 센서(Pressure Sensor)(41d), 아두이노(41e), 센서 데이터 수집 엔진(41g)을 구비할 수 있다.The sensor control part includes a
온도센서(Temp Sensor)(41a)는 통합관제 모듈(42)의 제어에 따라 사육수조(21)의 내부 및 양식수 유입 영역, 수질조정조(22e), 저장탱크(23)에서 수실조정보(22e)에서 유입되는 양식수 유입 영역과 저장탱크(23)에서 전기보일러(24a) 및 기름보일러(24b)와 연결된 영역, 저장탱크(23)에서 열택배장치(30)로 유출되는 영역, 저장탱크(23)에서 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)로 유출되는 영역, 열택배장치(30), 히트펌프(10)의 유출 영역에 대한 온도 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공할 수 있다. The
유량센서(Water Flow Sensor)(41b)는 통합관제 모듈(42)의 제어에 따라 사육수조(21)의 양식수 유입 영역, 저장탱크(23)에서 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)로 유출되는 영역, 저장탱크(23)에서 열택배장치(30)로 유출되는 영역, 저장탱크(23)와 전기보일러(24a) 및 기름보일러(24b)와 연결된 영역, 열택배장치(30)의 유입 또는 유출되는 영역에 대한 유량 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공할 수 있다. The water flow sensor 41b is controlled by the integrated control module 42 to control the oxygen concentration in the culture water inflow region of the
pH, DO 센서(pH, DO Sensor)(41c)는 사육수조(21)의 내부, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)에서 사육수조(21)로 유출되는 영역의 pH, DO 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공할 수 있다. The pH and the
*압력 센서(Pressure Sensor)(41d)는 히트 펌프(10) 내부의 압력, 열택배장치(30) 내부의 압력 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공할 수 있다. The
아두이노(41e)는 센서 데이터 수집 엔진(41g)의 제어를 받는 기기 제어용 기판으로 오픈 소스의 방식이며, 온도센서(Temp Sensor)(41a), 유량센서(Water Flow Sensor)(41b), pH, DO 센서(pH, DO Sensor)(41c), 압력 센서(Pressure Sensor)(41d) 그 밖의 센서나 부품 등의 장치를 연결할 수 있는 구조로 되어 있다. The
센서 데이터 수집 엔진(41g)은 아두이노(41e)를 통해 수집된 센서 데이터를 데이터 수집 엔진&모니터링 파트(Data Collect Engine & Monitoring Part)로 전달할 수 있다. The sensor data collection engine 41g may forward the sensor data collected via the
데이터 수집 엔진&모니터링 파트(Data Collect Engine & Monitoring Part)는 센서 데이터 수집 에이전트(41f), 모니터링 모듈(41h) 및 데이터베이스(41i)를 구비할 수 있다. The Data Collect Engine & Monitoring Part may comprise a sensor
데이터 수집 에이전트(41f)는 각 구성요소별 센서 데이터를 유저 인터페이스 화면으로 그래픽화하여 모니터링 모듈(41h)을 통해 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 전송하며, 각 구성요소별 센서데이터를 데이터베이스(41i)에 저장할 수 있다.The
여기서, 데이터베이스(41i)라 함은, 각각의 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장하는 소프트웨어 및 하드웨어의 기능적 구조적 결합을 의미할 수 있다. 데이터베이스(41i)는 적어도 하나의 테이블로 구현될 수도 있으며, 데이터베이스에 저장된 정보를 검색, 저장, 및 관리하기 위한 별도의 DBMS(Database Management System)을 더 포함할 수도 있다. 또한, 링크드 리스트(linked-list), 트리(Tree), 관계형 데이터베이스의 형태 등 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장할 수 있는 모든 데이터 저장매체 및 데이터 구조를 포함한다.Here, the
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에서 통합관제센터(50)로 제공한 통합관제 대시보드 유저 인터페이스(User Interface, 이하 "UI") 화면을 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)는 사육수조(21), 순환여과조(22), 저장탱크(23), 히트 펌프(10), 열택배장치(30) 등의 센서 데이터 및 상태 정보를 네트워크를 통해 통합관제센터(50)로 제공할 수 있다. FIG. 4 is a block diagram showing an integrated control dashboard user interface (UI) provided by the
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에서 통합관제 모듈(42)을 구동하기 위한 통합관제 소프트웨어(S/W)(42a)에 의해 통합관제센터(50)로 제공한 통합관제 관리 UI 화면을 나타내는 도면이다. 보다 구체적으로, 도 5a는 통합관제 모니터링 관제 UI 화면, 도 5b는 히트펌프 관제 UI 화면, 도 5c는 빌딩양식 관제 UI 화면, 도 5d는 열택배 관제 UI 화면을 나타낸다. FIG. 5 is a block diagram showing an integrated management software (S) for driving the integrated control module 42 in the smart farm integrated
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 중 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)에서 모바일 디바이스(70)로 제공되는 통합관제관리 모바일앱 UI 화면을 나타내는 도면이다. FIG. 6 is a view showing an integrated management management mobile application UI screen provided to the
보다 구체적으로, 도 6a는 통합관제관리 모바일앱 대시보드 UI 화면을 나타내며, 도 6b는 통합모니터링 UI 화면을 나타내며, 도 6c는 히트펌프 UI 화면을 나타내며, 도 6d는 열택배 UI 화면을 나타내며, 도 6e는 빌딩양식 UI 화면을 나타낸다.6B shows the integrated monitoring UI screen, FIG. 6C shows the heat pump UI screen, FIG. 6D shows the thermal courier UI screen, and FIG. 6e represents a building style UI screen.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템 외에, 열에너지와 ICT 기술을 이용한 빌딩양식의 융복합 실용화를 나타내는 개념도이다. 도 7을 참조하면, 상기 융복합 실용화를 통해 ICT 기반 양식수조 생육환경 최적화 제어, 유속제어(산소소비율 측정(식사, 수면상태 등의 생육활동 예측)), 광조절(어종별 생육환경의 최적화를 위한 LED 조도 및 색상 제어)이 가능하며, 고형물질 제거 자동화, 수질 및 수온제어(온도, 산소, CO2, DO, TGP, 탁도, 등)가 가능할 수 있다. FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating practical application of fusion fusion of building style using heat energy and ICT technology, in addition to the artificial intelligence integrated management system through the big data and artificial intelligence machine learning according to the embodiment of the present invention. 7, the ICT-based aquaculture growth environment optimization control and flow control (oxygen consumption rate estimation (prediction of growth activities such as eating and sleeping conditions)), light control (optimization of the growth environment for each species) (Temperature, oxygen, CO2, DO, TGP, turbidity, etc.) can be enabled.
또한 본 발명은, 센서 데이터, 통합관제 내역, 성장관리 내역, 성장 표준정보, 성장통계를 데이터베이스(41i)로 실시간으로 저장하고 양식어의 생육상태 및 출하상태 빅데이터 정보를 기계학습 프로그램함으로써 생육환경 및 양육환경시스템이 스스로 최적화 환경을 만드는 인공지능 통합 자동화 관리 시스템으로 활용할 수 있다.In addition, the present invention stores sensor data, integrated control details, growth management details, growth standard information, and growth statistics in real time in the
한편, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 통한 인공지능 통합관리 시스템에서의 인공지능 기계학습 개념을 나타내는 도면이다. 도 8을 참조하면, 인공지능 S/W는 수집데이터에 대한 중간 최적값, 최종 최적값을 도출할 수 있다. 그리고 여기서 각 수집데이터는 생산량, 운동량, 육질(식감), 질병, 수온도, 용존산소, pH, 암모니아, 그리고 조도일 수 있다. 8 is a diagram illustrating an artificial intelligent machine learning concept in an artificial intelligence integrated management system through big data and artificial intelligence machine learning according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 8, the AI S / W can derive an intermediate optimal value and a final optimal value for the collected data. And where each collected data can be production, momentum, texture, disease, temperature, dissolved oxygen, pH, ammonia, and roughness.
즉, 스마트 양식장의 생산관리 데이터 즉, 물고기 종류별 최적의 생육조건을 도출하기 위하여 물고기의 생산량, 물고기의 운동량, 물고기의 육질(식감), 물고기의 질병상태 등을 체계적으로 관리하여 이러한 데이터가 오랫동안 축적되면, 어떻게 하면, 최대의 생산을 하면서 고기의 육질이 좋은 상태, 즉, 온도, pH, 용존산소량 등의 데이터가 되는지, 이에대한 데이터가 오랜기간 동안 데이터가 축적되고, 이러한 빅데이터를 이용하여 인공지능 학습 알고리즘을 이용하여 최적의 생육조건을 도출하게 된다. In other words, in order to derive the production management data of the smart farm, that is, the optimal growth conditions for each fish species, systematically managing the production quantity of fish, momentum of fish, meat quality (texture) of fish and disease condition of fish, The data is stored for a long period of time to determine whether the meat is in good condition, that is, data such as temperature, pH, and dissolved oxygen amount, while the maximum production is being made. The optimum growth conditions are derived using intelligent learning algorithms.
이러한 인공지능 알고리즘은 수질관리 최적화, 먹이 공급량 최적화, 산소공급 최적화 생육단계별 환경관리 최적화를 도출하며, 그 중 중요한 데이터는 물의 온도, 용존산소량, pH, 암모니아, 조도 등이며, 이러한 데이터는 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 면저 중간 최적값을 도출하고, 다시 이를 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 최적값을 도출하는 형태로 스마트 양식장의 인공지능 알고리즘을 구현한다.These artificial intelligence algorithms derive water quality optimization, food supply optimization, and oxygen supply optimization. The important data are water temperature, dissolved oxygen, pH, ammonia, and illumination. We derive the midpoint optimal value by the algorithm and then implement the artificial intelligence algorithm of the smart farm in the form of deriving the optimal value by the artificial intelligence learning algorithm.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The present invention can also be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device and the like, and also implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet) .
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner. And functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers skilled in the art to which the present invention pertains.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they have been used only in a general sense to easily describe the technical contents of the present invention and to facilitate understanding of the invention , And are not intended to limit the scope of the present invention. It is to be understood by those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.
10 : 히트 펌프
20 : 빌딩양식장
21 : 사육수조
21a : 크리너
22 : 순환여과조
23 : 저장탱크
24a : 전기보일러
24b : 기름보일러
25 : 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)
30 : 열택배장치
40 : 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버
41 : 데이터 수집 모듈
41a : 온도센서(Temp Sensor)
41b : 유량센서(Water Flow Sensor)
41c: pH, DO 센서(pH, DO Sensor)
41d : 압력 센서(Pressure Sensor)
41e : 아두이노
41g : 센서 데이터 수집 엔진
41f : 센서 데이터 수집 에이전트
41h : 모니터링 모듈
41i : 데이터베이스
42 : 통합관제 모듈
42a : 통합관제 S/W
43 : 성장관리 모듈
43a : 성장관리 S/W
44 : 통계분석 모듈
44a : 리포트 양식
50 : 통합관제센터
60 : 작업자 단말
70 : 모바일 디바이스10: Heat pump
20: Building farm
21: Breeding tank
21a: Cleaner
22: circulation filtration tank
23: Storage tank
24a: Electric boiler
24b: Oil boiler
25: oxygen, pH, DO controller (Oxygen, pH, DO Control)
30: Heat delivery unit
40: Smart farm integrated management automation management server
41: Data acquisition module
41a: Temperature sensor (Temp sensor)
41b: Water Flow Sensor
41c: pH, DO sensor (pH, DO sensor)
41d: Pressure sensor
41e: Arduino
41g: Sensor data collection engine
41f: Sensor data collection agent
41h: Monitoring module
41i: Database
42: Integrated control module
42a: Integrated control S / W
43: Growth management module
43a: Growth management S / W
44: Statistical analysis module
44a: Report Form
50: Integrated Control Center
60: worker terminal
70: Mobile device
Claims (6)
스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송하는 히트 펌프(10);
스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, pH, 용존산소량(dissolved oxygen, 이하 "DO"), 유량 센서 데이터를 전송하는 빌딩양식장(20); 및 스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)로 온도, 유량, 압력 센서 데이터를 전송하는 열택배장치(30); 을 포함하며,
스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)의 데이터 수집 모듈(41)은 인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 통합관제모듈(42)로 제공하여, 히트 펌프(10), 빌딩양식장(20), 열택배장치(30)에 대한 종합적인 관제를 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하고,
빌딩양식장(20)은 Aquarium에 해당하는 다수의 사육수조(21), 그리고 각 사육수조(21)에 구비된 크리너(21a), 그리고 Recirculating Aquaculture System(RAS)에 해당하는 순환여과조(22), 저장탱크(23), 전기보일러(24a), 기름보일러(24b),산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)를 구비하며,
순환여과조(22)는 드럼스크린(22a), 스키머(22b), 고정상여과조(22c), 유동상여과조(22d), 수질조정조(22e)로 이루어짐으로써, 드럼스크린(22a)에 의해 투입된 사육수조(21)의 사육수를 스키머(22b)를 통해 단백질 등을 분해하고, 고정상 여과조(22c) 및 유동상 여과조(22d)에 의해 이물질의 필터링을 수행한 뒤, 수질조정조(22e)로 제공하며, 인공지능 알고리즘은 수질관리 최적화, 먹이 공급량 최적화, 산소공급 최적화, 생육단계별 환경관리 최적화를 도출하되, 물의 온도, 용존산소량, pH, 암모니아, 조도의 데이터에 대해 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 먼저 중간 최적값을 도출하고, 다시 인공지능 학습 알고리즘에 의하여 최종 최적값을 도출하는 형태로 스마트 양식장의 인공지능 알고리즘을 구현하고,
스마트 양식장 통합 자동화 관리 서버(40)는,
인공지능 소프트웨어인 성장관리 S/W(43a)를 구동하여 각 수집된 센서 데이터를 이용한 빌딩양식장(20)에 양식되는 어류의 성장을 관리하며, 관리된 내역을 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하는 성장관리 모듈(43); 각 수집된 센서 데이터를 데이터베이스(41i)로 저장한 뒤, 제공된 리포트 양식(44a)을 생성하여, 원격의 통합관제센터(50), 작업자 단말(60), 모바일 디바이스(70)로 제공하는 통계분석 모듈(44); 을 더 포함하고,
통계분석 모듈(44)은,
센서 데이터, 통합관제 내역, 성장관리 내역, 성장 표준정보, 성장통계를 데이터베이스(41i)로 저장하고, 양식어의 생육상태 및 출하상태를 기계학습 프로그램함으로써 생육환경 및 양육환경시스템이 스스로 최적화 환경을 만들고,
수집데이터에 대한 중간 최적값, 최종 최적값을 도출하는 인공지능 S/W; 를 더 포함할 수 있으며, 상기 수집데이터는 생산량, 운동량, 육질(식감), 질병, 수온도, 용존산소, pH, 암모니아 및 조도이고,
상기 데이터 수집 모듈(41)은,
센서 컨트롤 파트 및 데이터 수집 엔진&모니터링 파트를 포함하고,
상기 센서 컨트롤 파트는,
온도센서(Temp Sensor)(41a), 유량센서(Water Flow Sensor)(41b), pH, DO 센서(pH, DO Sensor)(41c), 압력 센서(Pressure Sensor)(41d), 아두이노(41e), 센서 데이터 수집 엔진(41g)를 포함하고,
상기 온도센서(41a)는,
통합관제 모듈(42)의 제어에 따라 사육수조(21)의 내부 및 양식수 유입 영역, 수질조정조(22e), 저장탱크(23)에서 수실조정보(22e)에서 유입되는 양식수 유입 영역과 저장탱크(23)에서 전기보일러(24a) 및 기름보일러(24b)와 연결된 영역, 저장탱크(23)에서 열택배장치(30)로 유출되는 영역, 저장탱크(23)에서 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)로 유출되는 영역, 열택배장치(30), 히트펌프(10)의 유출 영역에 대한 온도 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공하고,
유량센서(Water Flow Sensor)(41b)는,
통합관제 모듈(42)의 제어에 따라 사육수조(21)의 양식수 유입 영역, 저장탱크(23)에서 산소, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)로 유출되는 영역, 저장탱크(23)에서 열택배장치(30)로 유출되는 영역, 저장탱크(23)와 전기보일러(24a) 및 기름보일러(24b)와 연결된 영역, 열택배장치(30)의 유입 또는 유출되는 영역에 대한 유량 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공하고,
pH, DO 센서(pH, DO Sensor)(41c)는
사육수조(21)의 내부, pH, DO 제어기(Oxygen,pH,DO Control)(25)에서 사육수조(21)로 유출되는 영역의 pH, DO 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공하고,
압력 센서(Pressure Sensor)(41d)는,
히트 펌프(10) 내부의 압력, 열택배장치(30) 내부의 압력 센서 데이터를 측정한 뒤, 아두이노(41e)로 제공하고,
상기 아두이노(41e)는 센서 데이터 수집 엔진(41g)의 제어를 받는 기기 제어용 기판으로 오픈 소스의 방식이며, 온도센서(Temp Sensor)(41a), 유량센서(Water Flow Sensor)(41b), pH, DO 센서(pH, DO Sensor)(41c), 압력 센서(Pressure Sensor)(41d)와 연결하고,
센서 데이터 수집 엔진(41g)은,
상기 아두이노(41e)를 통해 수집된 센서 데이터를 상기 데이터 수집 엔진&모니터링 파트로 전달하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 이용한 양식장 통합관리 시스템.
A heat pump 10, a building farm 20, a heat delivery unit 30, a smart farm integration management server 40, an integrated control center 50, a worker terminal 60 and a mobile device 70, 1. An artificial intelligence integrated management system using big data and artificial intelligence machine learning using an artificial intelligence method for continuously managing various sensor data for a building farm (20)
A heat pump 10 for transmitting temperature, flow rate, and pressure sensor data to the smart farm integrated management automation management server 40;
A building farm 20 for transmitting temperature, pH, dissolved oxygen (hereinafter, referred to as "DO") and flow sensor data to the smart farm integrated management automation management server 40; (30) for transmitting temperature, flow rate and pressure sensor data to the smart farm integration automated management server (40); / RTI >
The data collection module 41 of the smart farm integrated management automation management server 40 drives the growth management software 43a as artificial intelligence software and provides each collected sensor data to the integrated control module 42, To the remote integrated control center 50, the worker terminal 60, and the mobile device 70, a comprehensive control of the building 10, the building farm 20, and the heat delivery device 30,
The building farm 20 includes a plurality of breeding tanks 21 corresponding to Aquarium, a cleaner 21a provided in each breeding tanks 21, a circulation filtration tank 22 corresponding to a recirculating aquaculture system (RAS) A tank 23, an electric boiler 24a, an oil boiler 24b, and an oxygen, pH, DO controller 25,
The circulation filtration tank 22 is composed of a drum screen 22a, a skimmer 22b, a stationary phase filtration tank 22c, a fluid phase filtration tank 22d and a water quality adjustment tank 22e, 21 are supplied to the water quality adjusting tank 22e after filtering the foreign matter by means of the fixed phase filtration tank 22c and the fluidized phase filtration tank 22d and the proteins and the like are decomposed through the skimmer 22b, The intelligent algorithm first derives the optimization of water quality, optimization of food supply, optimization of oxygen supply, and optimization of environmental management for each stage of growth. The data of water temperature, dissolved oxygen, pH, ammonia, And then, the artificial intelligence algorithm of the smart farm is implemented by deriving the final optimal value by the artificial intelligence learning algorithm,
The smart farm integrated management automation management server 40,
The growth management S / W 43a, which is artificial intelligence software, is operated to manage the growth of fish cultured in the building farm 20 using the collected sensor data, and the managed details are transmitted to the remote control center 50, A growth management module 43 provided to the worker terminal 60 and the mobile device 70; The collected sensor data is stored in the database 41i and then the provided report form 44a is generated and stored in the database 41i so that statistical analysis provided to the remote integrated control center 50, the worker terminal 60, Module 44; Further comprising:
The statistical analysis module (44)
Sensor data, integrated control history, growth management history, growth standard information and growth statistics are stored in the database 41i, and the growth condition and the shipment status of the cultured fish are machine learning program, Create,
An artificial intelligence S / W that derives an intermediate optimal value and a final optimal value for collected data; And the collected data may include production amount, momentum, meat texture, disease, water temperature, dissolved oxygen, pH, ammonia, and roughness,
The data collection module (41)
Sensor control parts and data acquisition engines & monitoring parts,
The sensor control part includes:
A temperature sensor 41a, a water flow sensor 41b, a pH sensor, a DO sensor 41c, a pressure sensor 41d, an Adouino 41e, And a sensor data collection engine 41g,
The temperature sensor (41a)
The inflow water area entering from the faucet water inflow area, the water quality control tank 22e, and the water tank zone information 22e from the faucet inflow area and the storage tank 23 under the control of the integrated control module 42, An area connected to the electric boiler 24a and the oil boiler 24b in the tank 23, an area flowing out from the storage tank 23 to the heat delivery device 30, Temperature sensor data for the outflow region of the heat pump 10, the Oxygen, the pH, the DO control 25, the heat carrier 30, and the outflow region of the heat pump 10 are measured and provided to the Arduino 41e,
The flow sensor 41b,
A region flowing out from the storage tank 23 to the oxygen, the pH, the DO controller (Oxygen, pH, DO Control) 25 in the culture water inflow region of the breeding water tank 21 under the control of the integrated control module 42, An area connected to the storage tank 23, the electric boiler 24a, and the oil boiler 24b, an area connected to the heat pump unit 30, a region connected to the heat pump unit 30, After measuring the flow sensor data, it is provided to the arduino 41e,
The pH, DO sensor (pH, DO sensor) 41c
The pH and DO sensor data of the area flowing into the breeding tank 21 from the inside of the breeding tank 21 and the pH, DO controller (Oxygen, pH, DO Control) 25 are measured, Provide,
The pressure sensor (41d)
The pressure inside the heat pump 10 and the pressure sensor data inside the heat delivery device 30 are measured and provided to the adinino 41e,
The Arduino 41e is an apparatus control substrate under the control of the sensor data collection engine 41g and is an open source system. The Arduino 41e includes a temperature sensor 41a, a flow sensor 41b, A DO sensor 41c, and a pressure sensor 41d,
The sensor data collection engine 41g,
And the sensor data collected through the Adouino (41e) is transmitted to the data collection engine & monitoring part.
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