KR102128266B1 - IoT 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 농장 관리 서버가 농산물을 생산하기 위해 IoT (Internet of Things)를 이용한 스마트 농장을 제어하는 방법을 개시한다. 특히, 상기 방법은, 상기 스마트 농장에서 생산하는 농산물에 대한 정보를 추출하고, 상기 스마트 농장에 설치된 온습도 센서를 통해 상기 스마트 농장의 온습도 정보를 획득하고, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 스마트 농장의 목표 온습도를 설정하고, 상기 목표 온습도를 기반으로, 상기 스마트 농장의 조명 장치 및 가습 장치를 제어하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 IoT (Internet of Things) 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, IoT 기술을 이용한 스마트 농장에서 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
한국 농업은 녹색혁명을 통해 쌀 자급자족에 성공하는 등 생산성 향상으로 경제발전의 밑거름이 되었다. 최근 농산물 시장 개방에 따른 식량자급률 하락, 생산비 증가로 농업소득 정체, 경지면적 감소, 농가 인구의 지속적 감소 속 노령인구비율 증가로 향후 농업 인력 유지와 생산가능성이 불투명한 상황이나 농가당 경지면적이 늘고 농업 전문경영인이 증가하는 등 긍정적 측면도 있다.
세계는 현재 비료, 제초제 등의 남용에 따른 환경오염, 단일 작물 집중 재배에 따른 기상이변이나 병해에 대한 취약, 급증하는 세계 인구, 식생활 변화에 따른 식량에 대한 추가 수요, 석유와 물 등 자원의 고갈 등으로 미래 식량에 대한 위기감이 커지고 있고 중산층과 고령층의 증가로 식품의 질과 안전성, 그리고 다양한 식품에 대한 수요가 늘어나고 있는 가운데 선진국들은 농업이 가진 다양한 공익적 기능을 인지하고 농업에 대한 지원을 지속하고 있다.
4차 산업혁명시대를 맞아 전 세계적으로 커다란 변화가 예상되며, 농업 또한 예외는 아니다.
선진국에서는 ICT기술을 농업에 적용, 생산성과 효율성을 고취하고 미래 성장동력으로 이용하기 위해 노력 중이며, 우리나라 또한 농업에 대한 투자 필요성을 인식하고 관련 정책을 수립하고 예산을 편성하여 노력하고 있으나 아직도 초기 단계를 벗어나지 못하고 선진국과 기술격차가 존재하는 것이 사실이다.
농업이 다원적 기능을 가지고 있다는 인식은 하지만 재정적 지원에 대한 필요성에 대해 여전히 국민의 합의가 부족하고, 하나의 컨트롤타워에서 장기적이고 거시적인 계획을 수립하여 표준화와 플랫폼 구축, 농가에 대한 지속적이고 체계적인 지원방안 마련이 필요하다.
본 발명은 IoT 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 농장 관리 서버가 농산물을 생산하기 위해 IoT (Internet of Things)를 이용한 스마트 농장을 제어하는 방법에 있어서, 상기 스마트 농장에서 생산하는 농산물에 대한 정보를 추출하고, 상기 스마트 농장에 설치된 온습도 센서를 통해 상기 스마트 농장의 온습도 정보를 획득하고, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 스마트 농장의 목표 온습도를 설정하고, 상기 목표 온습도를 기반으로, 상기 스마트 농장의 조명 장치 및 가습 장치를 제어할 수 있다.
이 때, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 농산물에 대응하는 시간 별 목표 조도 및 추천 조명 색상을 획득하고, 현재 시각, 목표 조도 및 추천 조명 색상을 기반으로, 상기 스마트 농장에 설치된 조명 장치를 제어하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 조명 장치는, 조명, 상기 조명의 아래에 설치되어 상기 조명의 명암을 조절하는 개폐 장치 및 상기 조명와 상기 개폐 장치 사이에 설치되어 상기 조명의 색상을 변경하기 위한 색상 조절 장치를 포함하고, 상기 조명 장치를 제어하는 것은, 상기 목표 조도 및 상기 추천 조명 색상을 기반으로, 상기 조명, 상기 개폐 장치 및 상기 색상 조절 장치를 제어하는 것일 수 있다.
또한, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 농산물에 대응하는 목표 진동수를 획득하고, 상기 목표 진동수를 기반으로, 상기 스마트 농장 내부로 재생되는 음파의 진동수를 조절하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 스마트 농장 내부에 설치된 카메라를 이용하여 상기 농산물의 크기를 측정하고, 상기 농산물의 크기를 기반으로, 상기 농산물로 방출되는 조성물의 양 및 상기 조성물의 농도를 결정하고, 상기 양 및 농도에 따라 상기 조성물을 방출할 것을 상기 스마트 농장에 명령하는 것을 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 농산물을 생산하기 위해 IoT (Internet of Things)를 이용한 스마트 농장을 제어하는 농장 관리 서버에 있어서, 스마트 농장과 데이터를 송수신하기 위한 통신 모듈; 상기 데이터를 저장하는 저장 모듈; 및 상기 통신 모듈 및 상기 저장 모듈과 연동되어, 상기 농장 관리 서버의 동작을 제어하는 제어 모듈;을 포함하고, 상기 제어 모듈은, 상기 저장 모듈로부터 상기 스마트 농장에서 생산하는 농산물에 대한 정보를 추출하고, 상기 통신 모듈을 이용하여 상기 스마트 농장에 설치된 온습도 센서를 통해 상기 스마트 농장의 온습도 정보를 획득하고, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 스마트 농장의 목표 온습도를 설정하고,
상기 통신 모듈을 이용하여 상기 목표 온습도를 기반으로, 상기 스마트 농장의 조명 장치 및 가습 장치를 제어할 수 있다.
이 때, 상기 제어 모듈은, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 저장 모듈로부터 상기 농산물에 대응하는 시간 별 목표 조도 및 추천 조명 색상을 획득하고, 상기 통신 모듈을 이용하여 현재 시각, 목표 조도 및 추천 조명 색상을 기반으로, 상기 스마트 농장에 설치된 조명 장치를 제어하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 조명 장치는, 조명, 상기 조명의 아래에 설치되어 상기 조명의 명암을 조절하는 개폐 장치 및 상기 조명와 상기 개폐 장치 사이에 설치되어 상기 조명의 색상을 변경하기 위한 색상 조절 장치를 포함하고, 상기 조명 장치를 제어하는 것은, 상기 목표 조도 및 상기 추천 조명 색상을 기반으로, 상기 조명, 상기 개폐 장치 및 상기 색상 조절 장치를 제어하는 것일 수 있다.
또한, 상기 제어 모듈은, 상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 저장 모듈로부터 상기 농산물에 대응하는 목표 진동수를 획득하고, 상기 통신 모듈을 이용하여 상기 목표 진동수를 기반으로, 상기 스마트 농장 내부로 재생되는 음파의 진동수를 조절하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어 모듈은, 상기 스마트 농장 내부에 설치된 카메라를 이용하여 상기 농산물의 크기를 측정하도록 제어하고, 상기 농산물의 크기를 기반으로, 상기 농산물로 방출되는 조성물의 양 및 상기 조성물의 농도를 결정하고, 상기 통신 모듈을 이용하여 상기 양 및 농도에 따라 상기 조성물을 방출할 것을 상기 스마트 농장에 명령하는 것을 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 농산물의 품종 별/크기 별 목표 생산량에 따라 농산물을 효율적으로 생산할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 농산물 생산 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 내지 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 농장에서 농산물을 재배하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 장치들의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 내지 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 농장에서 농산물을 재배하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 장치들의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시 예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다.
다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하의 설명 및 도면에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "부", "기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
상술한 용어들 이외에, 이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
아울러, 본 발명의 범위 내의 실시 예들은 컴퓨터 실행가능 명령어 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 데이터 구조를 가지거나 전달하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EPROM, CD-ROM 또는 기타 광 디스크 저장장치, 자기 디스크 저장장치 또는 기타 자기 저장장치, 또는 컴퓨터 실행가능 명령어, 컴퓨터 판독가능 명령어 또는 데이터 구조의 형태로 된 소정의 프로그램 코드 수단을 저장하거나 전달하는 데에 이용될 수 있고, 범용 또는 특수 목적 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 기타 매체와 같은 물리적 저장 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
아울러, 본 발명은 퍼스널 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 핸드헬드 장치, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램 가능한 가전제품(programmable consumer electronics), 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 모바일 전화, PDA, 페이저(pager) 등을 포함하는 다양한 유형의 컴퓨터 시스템 구성을 가지는 네트워크 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 본 발명은 또한 네트워크를 통해 유선 데이터 링크, 무선 데이터 링크, 또는 유선 및 무선 데이터 링크의 조합으로 링크된 로컬 및 원격 컴퓨터 시스템 모두가 태스크를 수행하는 분산형 시스템 환경에서 실행될 수 있다. 분산형 시스템 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치에 위치될 수 있다.
또한, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
본 개시의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
이제, 본격적으로 본 발명의 실시 예에 따른 농산물 생산 방법에 대해 살펴보도록 한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 농산물 생산 시스템은, 통신망 (100), 단말 장치(200), 농산물 관리 서버(300) 및 스마트 농장(400)을 포함할 수 있다.
여기서, 단말 장치(200)는 농산물 관리 서버(300)와 통신망(100)을 통해 연동될 수 있다. 이 때, 통신망(100)은 무선 통신망일 수 있다. 예를 들어, 해당 무선 통신망은 LTE (Long Term Evolution), 5G (5 Generation) 및 WiFi 등을 이용하는 무선 통신망일 수 있다.
본 발명의 단말 장치(200)는 사용자의 조작에 따라 통신망(100)을 경유하여 각종 데이터를 송수신할 수 있는 사용자의 장치를 의미한다. 이러한 단말 장치(200)는 통신망(100)을 통하여 음성 또는 데이터 통신을 수행할 수 있으며, 농산물 관리 서버(300)와 통신망(100)을 통해 정보를 송수신 할 수 있다. 이를 위한 본 발명의 단말 장치(200)는 농산물 관리 서버(300)와 데이터를 송수신하기 위한 프로그램 및 프로토콜을 저장하는 메모리, 각종 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비할 수 있다.
이러한 단말 장치(200)는 우선적으로 통신망(100)에 접속된 어플리케이션(이하, '앱') 제공 장치(미도시) 예컨대, 앱 스토어 등에 접속을 수행하고 해당 앱 스토어로부터 의류 추천 서비스를 위한 앱을 수신하여 설치할 수 있다.
또한, 이러한 단말 장치(200)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 단말 장치(200)는 스마트 폰(smart phone), 타블렛 PC(Tablet PC), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), MP3 Player 등의 이동 단말기는 물론, 스마트 TV(Smart TV), 데스크탑 컴퓨터 등과 같은 고정 단말기가 사용될 수도 있다.
또한, 본 발명의 단말 장치(200)는 디지털 기기의 컨버전스(convergence) 추세에 따라 휴대 기기의 변형이 매우 다양하여 모두 열거할 수는 없으나, 상기 언급된 유닛들과 동등한 수준의 유닛이 본 발명에 따른 단말 장치(200)로 사용될 수 있으며, 본 발명에 따른 의류 추천 서비스에 관련된 앱을 다운 및 설치할 수 있는 장치라면, 그 어떠한 장치도 본 발명의 실시 예에 따른 단말 장치(200)로 이용될 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 본 발명의 실시 예에 따른 IoT 기술을 이용한 농산물 생산 방법을 제공하기 위한 각종 데이터 및 정보를 단말 장치(200) 및 스마트 농장(400)과 송수신하고, 상기 각종 데이터 및 정보를 기반으로 스마트 농장(400) 내의 농산물 생산 환경을 제어하고, 농산물 생산 환경에 대한 정보를 단말 장치(200)로 송수신하기 위한 장치이다.
스마트 농장(400)은 농산물 관리 서버(300)의 제어에 따라 스마트 농장(400) 내에서 생산되는 농산물을 성장시키기 위한 것이다. 스마트 농장(400) 내부에는 농산물의 성장에 필요한 환경을 조성하기 위한 각종 장치들과 스마트 농장(400) 내부의 성장 환경을 측정하기 위한 각종 센서들이 설치될 수 있다.
한편, 후술하는 본 발명에 따른 실시 예에서 '농산물'은 곡식, 채소, 과일, 달걀, 특용 작물 및 화훼를 모두 포함하는 의미로 사용될 수 있으며, 본 발명의 실시 예에서 설명하는 '농산물'은 곡식, 채소, 과일, 달걀, 특용 작물 및 화훼 중 어느 하나일 수 있다.
도 2 내지 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 IoT 기술 기반 농산물 생산 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장(400)에서 재배 중인 농산물에 대한 정보를 추출할 수 있다(S205). 이 때, 농산물에 대한 정보는 해당 농산물의 품종 및 해당 농산물에 최적화되는 생장 환경 (예를 들어, 온습도, 조도, 명암, 조명 색, 필요 농약 및 식물 호르몬 등)에 대한 정보일 수 있다.
또한, 농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장(400)에서 재배 중인 농산물의 품종 및 크기 별로 목표 생산량을 설정할 수 있다(S210). 여기서, 스마트 농장(400)에서 생산할 수 있는 농산물의 종류는 하나이더라도, 해당 농산물의 품종은 여러가지일 수 있다. 예를 들어, 스마트 농장(400)에서 생산하는 농산물이 '딸기'라고 하더라도, 스마트 농장(400)에서 '매향', '여봉', '레드펄'및 '아키히메'등의 여러가지 품종을 재배할 수 있다.
따라서, 농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장(400)에서 재배 중인 농산물의 품종 별 목표 생산량을 설정할 수 있다. 또한, 농산물의 크기(예를 들어, '대', '중', '소')에 따라 판매량 및 판매 가격에 영향을 미칠 수 있으므로, 농산물의 크기에 따른 목표 생산량도 설정할 수 있다. 다시 말해, 농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장(400)에서 재배 중인 농산물의 품종 및/또는 크기 별 목표 생산량을 설정할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 농산물의 품종 및/또는 크기 별 목표 생산량에 따라 농산물을 재배하기 위하여, 스마트 농장(400)에 설치된 센서들을 통해 스마트 농장(400)의 생산 환경을 측정하고(S215), 농산물의 품종 및/또는 크기 별 목표 생산량에 부합하는 농산물들을 생산하기 위하여, 스마트 농장(400)의 생산 환경을 제어할 수 있다(S220). 또한, 농산물 관리 서버(300)는 실시간으로 스마트 농장(400)의 생산 환경 및 제어 되는 생산 환경, 농산물의 품종 별 목표 크기/목표 생산량 달성률, 예상 달성률 등을 단말 장치(200)에 실시간으로 전송할 수 있다.
예를 들어, 스마트 농장(400)에는 온습도 센서들이 설치될 수 있다. 그리고, 농산물 관리 서버(300)는 온습도 센서를 통하여 스마트 농장(400) 내의 온습도를 측정할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 농산물에 대한 정보를 통해, 농산물을 재배하기 위한 목표 온습도를 설정하고, 스마트 농장(400)에 설치된 조명 장치 및 발열 장치 등을 통해 스마트 농장(400)의 온도를 제어하고, 가습 장치를 통해 스마트 농장(400)의 습도를 제어할 수 있다.
예를 들어, 스마트 농장(400)에는 CO2 센서가 설치될 수 있다. 그리고, 농산물 관리 서버(300)는 CO2 센서를 통하여 스마트 농장(400) 내의 CO2 농도를 측정할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 농산물에 대한 정보를 통해, 농산물 재배에 적합한 CO2 농도를 설정할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장(400) 내의 CO2 농도가 설정된 CO2 농도 이상인 것으로 판단되면, 스마트 농장(400) 내에 설치된 산소 공급 장치 또는 CO2 제어 장치를 통해 스마트 농장(400) 내의 CO2 농도를 조절할 수 있다.
예를 들어, 스마트 농장(400)에는 토양 센서가 설치될 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 토양 센서를 통해 각 토양 센서가 설치된 재배 영역의 토양 정보를 획득할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 토양 정보를 기반으로 해당 토양 센서가 설치된 재배 영역에 양분을 제공할 수 있도록 한다.
이 때, 양분을 제공하기 위하여, 스마트 농장(400)의 천장 아래 부분에 설치된 조성물 분사기를 통해 농약, 영양 성분 및/또는 식물 호르몬을 해당 재배 영역에 타겟팅하여 분사할 수 있다.
여기서, 식물 호르몬은 농산물의 성장/분화를 촉진/억제하기 위한 호르몬이다. 예를 들어, 농산물의 성장 호르몬은 옥신 및 지베렐린을 포함할 수 있고, 분화 호르몬에는 사이토키닌 및 플로리겐을 포함할 수 있다. 또한, 성장 억제 호르몬은 에틸렌 및 압시스산을 포함할 수 있다.
한편, 이러한 식물 호르몬의 분사는 농산물의 각 재배 영역에 포함된 농산물의 크기 및 꽃의 개수에 따라 식물 호르몬의 농도를 조절하여 분사할 수 있다.
도 3을 참조하여, 농산물의 크기 및 꽃의 개수를 측정하는 방법을 설명하도록 한다. 도 3을 참조하면, 각 재배 영역에 복수의 카메라를 설치할 수 있다. 이 때, 각 카메라는 농산물이 성장하는 부분과 일정 간격을 두고 설치되며, 초기에 일정 간격은 설정될 수 있다. 카메라가 농산물을 촬영하면, 도 3에서 보는 것과 같이 카메라의 중심선을 기준으로 아래 위로 2개의 측정선을 만들 수 있다. 이 때, 각 측정선이 농산물을 만나는 교차점을 기준으로 선을 긋고, 해당 선과 중심선이 만나는 지점으로부터 카메라까지의 길이를 측정할 수 있다.
그리고, 측정된 길이와 카메라와 각 측정선 사이의 각도를 이용하면, 농산물의 세로 길이를 측정할 수 있다.
또한, 각 카메라는 제 1 시점에서 농산물을 촬영하여, 제 1 이미지를 생성하고, 제 1 시점에서의 해당 농산물의 양 끝점과 카메라 간의 거리들을 측정하여 저장할 수 있다. 그리고, 시간의 흐름에 따라, 제 2 시점에서 다시 농산물을 촬영하여 제 2 이미지를 생성한다. 그리고, 제 1 이미지에서 농산물이 차지하는 비율 및 제 2 이미지에서 농산물이 차지하는 비율 간의 차이를 계산하고, 상기 차이 값 및 제 1 시점에서의 농산물의 양 끝점과 카메라 간의 거리들을 기반으로 해당 농산물의 둘레 길이를 측정할 수 있다.
다시 말해, 각 카메라가 동일한 시점에서 시간의 흐름에 따라 지속적으로 농산물을 촬영하고 있다면, 각 카메라는 동일한 시점에서 동일한 영역의 이미지를 생성할 것인데, 농산물의 크기가 커지면 해당 이미지에서 농산물이 차지하는 비율이 증가할 것이다. 따라서, 과거의 특정 시점에서 농산물의 사이즈를 안다면, 시간이 흐른 뒤, 이미지들에서 농산물이 차지하는 비율의 차이를 측정한다면, 제 2 시점에서의 농산물의 크기를 측정할 수 있다. 또한, 각 카메라가 촬영한 이미지를 통해 농산물의 꽃의 개수 및 크기 등을 측정할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 농산물의 품종/크기 별 목표 생산량 및 상술한 도 3의 방법을 통해 획득한 농산물의 크기 및 꽃의 개수 등을 기반으로 각 재배 영역에 분사할 식물 호르몬의 양 및 농도를 조절할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 지베릴린과 사이토키닌의 농도를 50:50의 비율로 맞추어 분사하다가, 현 상태를 기준으로 꽃이 제 1 값 이상이면, 지베렐린과 사이토키닌의 농도를 80:20의 비율로 맞추어 분사할 수 있다. 또한, 꽃이 제 2 값 미만이면, 지베렐린과 사이토키닌의 농도를 30:70의 비율로 맞추어 분사할 수 있다. 이 때, 제 1 값과 제 2 값은, 농산물의 품종/크기 별 목표 생산량 및 현 시점이 농산물의 성장 주기 중 어느 시점에 해당하는지 등을 기반으로 농산물 관리 서버(300)가 설정할 수 있다.
한편, 농산물 관리 서버(300)는 각 재배 영역에서 측정된 농산물의 크기가 제 3 값 이상으로 성장한 경우, 농산물의 성장 속도를 늦추기 위하여, 압시스산 및/또는 에틸렌을 일정 농도로 해당 재배 영역에 분사할 수 있다. 여기서, 제 3 값은 품종/크기 별 목표 생산량 및 농산물의 성장 주기에서 현 시점이 어디에 해당하는지 등을 기반으로 농산물 관리 서버(300)가 설정할 수 있다.
한편, 스마트 농장(400)에는 농산물에 빛을 조사하기 위한 조명 장치가 설치될 수 있다. 낮과 밤에 상관없이, 해당 농산물에 최적화된 명암과 조도, 광색(光色)을 제공함으로써, 농산물이 가장 잘 성장할 수 있는 환경을 만들 수 있다.
이를 위해, 농산물 관리 서버(300)는 농산물에 대한 정보를 기반으로 해당 농산물에 대응하는 시간 별 목표 조도 및 광색을 획득하고, 현재 시각, 목표 조도 및 광색을 기반으로 조명 장치를 제어할 수 있다.
구체적으로, 스마트 농장(400)에 설치된 조명 장치는 도 4와 같을 수 있다. 도 4를 참조하면, 조명 장치는 빛을 방출하는 조명, 방출되는 빛의 광색을 조절하기 위한 광색 조절 장치 및 명암을 조절하기 위한 개폐 장치를 포함할 수 있다. 도 4에서 볼 수 있는 것과 같이, 광색 조절 장치는 조명의 아래 쪽에 설치되고, 개폐 장치는 광색 조절 장치 아래 쪽에 설치된다.
이 때, 조명은 백색 혹은 주광색의 빛을 방출할 수 있다. 광색 조절 장치는 다양한 색상들로 이루어진 복수의 광색 판들로 구성되어 있다. 농산물 관리 서버(300)는 복수의 광색 판들 중, 현재 시간을 기반으로 해당 농산물에 대응하는 광색에 가장 가까운 광색을 가지는 광색판을 조명의 바로 아래쪽으로 위치하도록 제어하고, 나머지 광색 판들은 조명에서 방출되는 빛에 영향을 미치지 않는 거리에 떨어져 위치하도록 제어하여, 조명의 광색을 제어할 수 있도록 한다.
한편, 농산물에 대응하는 광색에 가장 가까운 광색은, RGB 값을 기준으로 결정할 수 있다. 즉, 농산물 관리 서버(300)는 농산물에 대한 정보로부터 시간 별 광색에 대한 정보를 RGB 값으로 획득하고, 조명의 바로 아래쪽으로 농산물에 대한 정보의 RGB 값과 가장 가까운 RGB 값을 가지는 광색 판을 위치하도록 제어할 수 있다.
한편, 최근 특정 음악을 재생하여, 농산물에게 들려주면, 해당 농산물의 성장이 빠르게 증가하는 실험에 대한 연구 결과들이 많이 나오고 있다. 따라서, 농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장(400) 설치된 스피커를 통해 특정 진동수를 가지는 음악 혹은 백색 소음 등과 같은 음파를 재생할 수 있다,
예를 들어, 농산물 관리 서버(300)는 농산물에 대한 정보로부터 해당 농산물의 성장을 촉진하는 목표 진동수 및 시간에 대한 정보를 획득할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 기 저장되어 있는 음악, 백색 소음을 포함하는 복수의 음파 정보들 중, 해당 목표 진동수에 가장 가까운 음파를 선택하고, 농산물에 대한 정보로부터 획득한 시간에 상기 선택한 가장 가까운 음파가 상기 스피커를 통해 재생될 수 있도록 제어할 수 있다. 한편, 농산물 관리 서버(300)는 사람의 귀에는 들리지 않는 가청 주파수 범위 밖에 있으나, 해당 농산물의 성장 촉진에 도움이 되는 주파수가 존재하는 경우, 스피커로부터 재생되는 음파의 진동수가 해당 농산물의 성장 촉진에 도움이 되는 주파수와 일치하도록 해당 음파의 진동수를 조절할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 농산물의 재배 영역 별로 심어 재배하는 방법에 관하여 설명하도록 한다.
도 5를 참조하면, 스마트 농장(400) 내부에서 재배되는 농산물은 복수의 재배 영역들에 심어져서 생산될 수 있다. 이 때, 복수의 재배 영역들은 이동할 수 있는 형태일 수 있다. 복수의 재배 영역들은 생산물들이 재배되기 위한 토양의 충분한 깊이를 가질 수 있다.
예를 들어, '딸기'의 재배를 위해서는 토양의 깊이가 '25cm' 이상이 되어야 하며, 따라서, 재배 영역의 깊이는 적어도 25cm 이상, 바람직하게는 30cm 이상이 될 수 있다.
또한, 복수의 재배 영역들은 서로 다른 면적을 자리 수 있다. 다만, 이동의 편의성 및 각 가로 이동 레일의 간격이 동일하도록 하기 위하여, 복수의 재배 영역들의 세로 길이는 동일하되, 가로 길이 만을 조절하여 복수의 재배 영역의 면적을 서로 달리할 수 있다.
한편, 농산물은 그 품종 및 목표 크기에 따라 서로 다른 재배 영역들에 심어질 수 있다. 예를 들어, 농산물의 품종 및 목표 크기가 동일한 것끼리 동일한 재배 영역에서 재배될 수 있도록 심을 수 있다. 또한, 목표 생산량이 큰 품종 및 크기를 가지는 농산물을 가장 큰 재배 영역에 심을 수 있으나, 가장 큰 재배 영역에 심더라도 농산물의 목표 생산량을 충족하지 못하는 경우에는 작은 재배 영역에 나머지 목표 생산량만큼 농산물을 심을 수 있다. 다시 말해, 각 재배 영역에 심어지는 농산물의 품종은, 목표 크기 및 목표 생산량을 기반으로 분배될 수 있다.
한편, 다시 도 5를 참조하면, 복수의 재배 영역들은 각 라인 별로 가로 이동 레일 위에 설치될 수 있다. 다시 말해, 각 재배 영역은 각 재배 영역이 설치된 가로 이동 레일의 움직임에 따라 가로 방향(예를 들어, 좌우 방향)으로 이동할 수 있다.
한편, 재배 영역이 가로 이동 레일에 따라 가장 우측 방향으로 이동하여, 세로 이동 레일 위로 옮겨지면, 세로 이동 레일의 움직임에 따라 세로 방향 (예를 들어, 위 아래 방향)으로 이동할 수 있다. 이러한 가로 이동 레일과 세로 이동 레일을 제어하여, 각 재배 영역은 서로 다른 위치로 움직일 수 있다. 이 때, 가로 이동 레일들과 세로 이동 레일은 농산물 관리 서버(300)이 제어 하에서 움직일 수 있다. 즉, 농산물 관리 서버(300)가 각 가로 이동 레일과 세로 이동 레일이 움직이도록 제어함으로써, 각 재배 영역이 이동할 수 있다.
예를 들어, 첫번째 가로 이동 레일의 라인에 위치한 재배 영역이 가로 이동 레일의 움직임에 따라 세로 이동 레일로 이동 후, 세로 이동 레일의 움직임에 따라 2번째 가로 이동 레일의 라인으로 움직일 수 있다. 그리고, 2번째 가로 이동 레일의 움직임에 따라 2번째 가로 이동 레일의 어느 특정 위치로 이동할 수 있다.
상술한 재배 영역의 이동을 통해, 농산물의 품종에 따른 목표 크기 및 목표 생산량에 최대한 부합하도록 농산물을 재배할 수 있다. 예를 들어, 제 1 재배 영역에서 재배되는 농산물의 품종이 현재 생장 현황으로 볼 때, 목표 크기 및/또는 목표 생산량을 달성하지 못할 것으로 예상되는 반면, 제 2 재배 영역에서 재배되는 농산물의 품종이 목표 크기 및/또는 목표 생산량을 초과할 것으로 예상되는 경우에는 농산물 관리 서버(300)는 제 1 재배 영역과 제 2 재배 영역의 위치가 변경될 수 있도록, 가로 이동 레일과 세로 이동 레일이 이동하도록 제어할 수 있다.
이를 통해, 농산물 품종 별 목표 크기 및/또는 목표 생산량에 따라 해당 목표 크기 및/또는 목표 생산량에 부합할 수 있는 농산물이 생산될 수 있도록, 적정한 환경을 가진 위치에 지속적으로 재배 영역을 이동함으로서, 효율적인 농산물의 생산 효과를 가져올 수 있다.
한편, 농산물 관리 서버(300)는 복수의 스마트 농장(400)과 연동될 수 있다. 이러한 경우, 농산물 관리 서버(300)는 상술한 농산물의 품종 별 목표 생산량 및/또는 목표 크기 별로 분류하고, 복수의 스마트 농장(400)들에서 생산되고 있는 농산물들의 생장 과정(예를 들어, 생장 중인 농산물의 크기 및 재배량)에 대한 데이터를 수집하고, 이를 통해 전체 복수의 스마트 농장(400)들에서 생산되고 있는 농산물들의 재배를 제어할 수 있다.
예를 들어, '딸기'를 생산하고 있는 스마트 농장(400)들이 복수 개인 경우, 복수의 스마트 농장(400)들에서 재배되고 있는 '딸기'의 재배 현황에 대한 데이터를 IoT 센서들을 통해 실시간으로 수신하고, 이러한 데이터들을 기반으로 복수의 스마트 농장(400)들 각각에서 생산되고 있는 '딸기'의 품종 별 크기 및/또는 생산량을 조절하고, 이에 따라, 농산물 관리 서버(300)는 복수의 스마트 농장(400)들 각각에 대한 온습도, CO2 농도, 조도, 광색, 농약 등의 조성물 성분 및/또는 음파 등을 제어할 수 있다.
이를 통해, 복수의 스마트 농장(400)의 생산 효율성과 수익 효율성을 극대화할 수 있으며, 어느 하나의 스마트 농장(400)에서 예상치 못한 기기 고장, 병충해 발생 등으로 인하여 생산량이 극감할 수 밖에 없는 상황이 발생하였을 경우에도, 복수의 스마트 농장(400)들에서 생산되는 농산물의 전체적인 생산량이 일정하게 유지될 수 있도록 하여, 농산물의 안정적인 공급과 안정적인 가격 유지를 이룰 수 있도록 할 수 있다.
이제, 본 발명의 실시 예에 따른 농산물의 생산량을 예측하기 위한 방법을 설명하기 위한 실시 예이다.
농산물 관리 서버(300)는 기상 예측 서버(500)로부터 현 시점으로부터 몇 개월 이후의 기간까지의 기상 예측 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 기상 예측 정보는 농산물을 생산하는데 영향을 주는 농업 피해 요소들에 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 상기 농업 피해 요소들은, 도 3에서 볼 수 있는 것과 같이, 풍수, 침수, 산불, 폭염 및 가뭄에 관련된 피해 요소들을 포함할 수 있고, 기상 예측 정보에는 상기 피해 요소들과 관련된 예상 태풍 발생 시기, 예상 태풍 발생 횟수 및 해당 태풍의 예상 크기, 월별 평균 풍향, 월별 평균 풍속, 월별 평균 강수량, 월별 평균 습도, 월별 평균 온도 등이 포함될 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 작년도 또는 수년 간의 해당 농산물의 판매량, 판매 가격 및 농업 피해 요소들에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 한편, 이러한 정보들은 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈(330)에 저장되어 있을 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 각 농업 피해 요소들 각각에 대한 농업 피해 규모를 획득하고, 농업 피해 규모를 기반으로 상기 농업 피해 요소들 각각에 대하여 서로 다른 제 1 가중치를 설정할 수 있다. 이 때, 제 1 가중치는 농업 피해 규모를 기반으로 설정될 수 있는데, 풍수 피해로 인한 농업 피해 규모가 가장 크므로, 가장 큰 제 1 가중치를 부여할 수 있다. 한편, 야생 동물 피해, 침수 피해, 산불 피해는 농업 피해에 미치는 규모가 유사하므로, 동일한 제 1 가중치를 부여할 수 있다.
예를 들어, 각 피해 요소들의 피해 규모 간의 차이가 일정 미만(예를 들어, 10억원)인 경우, 각 피해 규모 간의 제 1 가중치는 동일하게 설정할 수 있다. 다만, 동일한 제 1 가중치가 부여된 피해 요소들 간의 차이가 모두 일정 미만이어야 할 것이다. 예를 들어, 야생 동물 피해 요소의 농업 피해 규모가 118인 경우, 침수 피해와는 10 미만의 차이이지만, 산불 피해와는 10 이상의 차이가 나므로, 야생 동물 피해, 침수 피해, 산불 피해는 동일한 제 1 가중치를 부여받지 못할 수 있다.
이러한 경우에는, 상기 3가지 요소에 모두 동일한 제 1 가중치를 부여한 다음, 가장 농업 피해 규모가 큰 야생 동물 피해 요소에, 제 1 가중치 * X (예를 들어, 1.1)의 가중치를 더 부여하여, 가중치 간의 차이를 만들 수 있다. 유사하게, 폭염 피해와 가뭄 피해는 동일한 제 1 가중치를 부여할 수 있다.
한편, 야생동물 피해 요소는 기상 예측 정보에는 포함되지 않을 수 있다. 따라서, 농산물 관리 서버(300)는 저장 모듈(330)에 저장된 야생 동물 피해 관련 정보를 추출하여, 이를 기반으로 야생 동물 피해 요소를 더 고려하여 제 1 가중치들을 설정할 수 있다.
한편, 야생 동물 피해 요소와 관련된 정보로는, 농산물 생산 지역에서 해당 농산물을 취식하거나 농산물 생산 지역에 피해가 될 수 있는 야생 동물의 개체 수, 해당 농산물 생산 지역에 내려올 확률 등을 포함할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 상기 기상 예측 정보 및 농업 피해 요소들의 가중치들을 기반으로 농산물의 생산량을 예측할 수 있다. 이를 위해, 농산물 관리 서버(300)는 각 농업 피해 요소들과 관련된 기상 예측 정보의 그룹핑을 수행할 수 있다. 예를 들어, 풍수 피해와 관련된, 예상 태풍 발생 시기, 예상 태풍 발생 횟수 및 해당 태풍의 예상 크기, 월별 평균 강수량, 월별 평균 풍향, 월별 평균 풍속을 제 1 그룹으로 묶을 수 있다. 또한, 침수 피해와 관련된, 예상 태풍 발생 시기, 예상 태풍 발생 횟수 및 해당 태풍의 예상 크기, 월별 평균 강수량을 제 2 그룹으로 묶을 수 있다. 또한, 산불 및 폭염에 관련된, 월별 평균 습도, 월별 평균 온도을 제 3 그룹으로 묶을 수 있다. 또한, 가뭄과 관련된, 월별 평균 강수량, 월별 평균 습도, 월별 평균 온도를 제 4 그룹으로 묶을 수 있다. 즉, 동일한 기상 예측 정보가 서로 다른 그룹에 공통적으로 포함될 수도 있다.
농산물 관리 서버(300)는 각 그룹에 대응하는 피해 요소들의 제 1 가중치를 적용하고, 제 1 가중치가 적용된 각 그룹의 기상 예측 정보 각각을 더할 수 있다. 예를 들어, 풍수 피해 요소에 제 1 가중치 10, 침수 피해, 야생동물 피해 및 산불 피해에 제 1 가중치 5, 폭염 피해 및 가뭄 피해에 제 1 가중치 2.5가 부여된 것으로 가정하자.
예를 들어, 월별 평균 강수량은 제 1 그룹, 제 2 그룹 및 제 4 그룹에 포함되므로, 월별 평균 강수량에 (10+5+2.5)의 가중치를 적용하여 기상 예측 정보들을 재가공할 수 있다. 또 다른 예로, 월별 평균 습도는 제 3 그룹(산불 및 폭염) 및 제 4 그룹에 포함되므로, 월별 평균 습도에 (5+2.5+2.5)의 가중치를 적용하여 기상 예측 정보들을 재가공할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 재가공된 기상 예측 정보들 및 작년도 또는 수년 간의 해당 농산물의 판매량, 판매 가격 등을 기반으로 해당 농산물의 생산량을 예측할 수 있다.
한편, 농업 피해 요소로 농산물 가격 폭락(공급과잉, 수입산 증가)를 볼 수 있다. 이는, 후술하는 농산물 수요 및 가격을 예측하기 위해, 해당 농산물의 수입량 및 수입 농산물의 가격을 결정하고, 이를 기반으로 결정된 농산물의 수요 및 가격을 해당 농산물의 생산량과 비교하여, 공급 과잉 및 수입산이 해당 농산물의 국내 생산에 미치는 정도를 산출하여, 이를 기반으로 추정된 농산물 가격 폭락 정도에 상기 농업 피해 규모에 따른 제 1 가중치를 적용할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예는 머신 러닝 기술을 접목하여 농산물의 생산량을 산출하고, 산출된 농산물의 생산량 및 해당 농산물의 수입 가격 및 수입량을 기반으로 다시 해당 농산물의 생산량을 산출하여, 농산물의 생산량을 정확하게 산출할 수 있다.
이제, 본 발명의 실시 예에 따른 농산물의 수요 및 가격을 예측하는 방법을 설명하도록 한다.
농산물 관리 서버(300)는 상술한 바에 따라 농산물의 예상 생산량을 획득할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 미디어 서버(400)로부터 SNS (Social Network Service) 및 각종 포털 사이트에서 해당 농산물이 검색된 검색량 및 해당 농산물을 검색하면서 발생한 관련 검색어 및/또는 관련 키워드 등에 관한 정보를 수신할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 동영상 재생 사이트, TV 매체 등의 영상 미디어 매체에 해당 농산물이 노출된 횟수 및 노출된 시간에 대한 정보를 수신할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물이 검색된 검색량을 미디어 별로 분류하고, 상기 관련 검색어 및/또는 관련 키워드를 미디어 별로 분류할 수 있다. 또한, 해당 농산물이 영상 미디어 매체에 해당 노출된 횟수 및 노출된 시간을 미디어 별로 분류할 수 있다.
또한, 농산물 관리 서버(300)는 미디어 별로 제 2 가중치를 부여할 수 있다(S410). 예를 들어, 농산물 관리 서버(300)는 영상 미디어, SNS 및 각종 포털 사이트의 영향력, 사용자 수, 구독자 수, 조회수, 시청률, 화제성 등을 기반으로 미디어 별로 제 2 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 최근 1개월 내에 화제성이 '최상'인 TV 프로그램 (예를 들어, 방영 시간이 1시간인 TV 프로그램) 에서 해당 농산물을 이용한 요리 혹은 레시피, 해당 농산물의 유통에 대한 정보가 30분 이상 노출되었다면, 제 2 가중치를 후보 가중치들 중, 가장 높은 제 2 가중치를 부여할 수 있다.
특히, 관련 검색어 및/또는 관련 키워드에 대한 제 2 가중치를 설정하는 경우, 해당 관련 검색어 및/또는 해당 관련 키워드의 타입에 따라 제 2 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 해당 관련 검색어 및/또는 해당 관련 키워드를 '매우 긍정', '긍정', '부정' 및 '매우 부정' 등으로 분류하고, '매우 긍정'에 제 2 가중치를 2로, '긍정'에 제 2 가중치를 1.5로, '부정'에 제 2 가중치를 0.5로 '매우 부정'에 제 2 가중치를 0.25로 부여할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물의 검색량, 상기 농산물과 관련된 키워드 및 해당 농산물이 영상 미디어에 노출된 횟수 및 노출된 시간 등에 상기 각각의 미디어 별로 부여된 제 2 가중치들을 적용하여 해당 농산물의 앞으로의 소비 추이를 분석할 수 있다.
또한, 농산물 관리 서버(300)는 분석된 소비 추이, 해당 농산물의 예상 생산량, 작년도 또는 수년간의 해당 농산물의 판매 가격 및 판매량 등을 기반으로 특정 시점에서의 농산물의 예상 수요 및 예상 가격을 산출할 수 있다.
한편, 농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물의 예상 수요 및 예상 가격을 산출하기 위하여, 상술한 바와 같이, 해당 농산물의 수입량 및 수입 농산물의 가격을 더 고려할 수 있다. 이 때, 농산물 관리 서버(300)는 작년도 또는 지난 수년간의 해당 농산물의 수입량 및 수입 농산물 가격 및 올해 해당 농산물의 예상 수입량 및 수입 가격을 더 고려하여 농산물의 예상 수요 및 예상 가격을 산출할 수 있다. 한편, 작년도 또는 지난 수년간의 해당 농산물의 수입량 및 수입 농산물 가격 및 올해 해당 농산물의 예상 수입량 및 수입 가격에 대한 정보는 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈(330)에 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 특정 시점에서의 농산물의 가격 및 수요를 예측하고, 수입 농산물의 양 및 가격을 고려하여, 특정 시점에서 해당 농산물의 감소할 가격 및 수요를 다시 예측할 수 있다.
이 때, 수입 농산물의 판매량과 국산 농산물의 판매량 비율 및 가격의 비율을 작년도 또는 지난 수년간의 해당 농산물의 수입량 및 수입 농산물 가격을 기반으로 특정 시점에서의 해당 농산물의 가격 및 수요를 결정할 수 있다. 또한, 미디어 매체에 국산 농산물이 홍보된 정도 (예를 들어, 해당 미디어의 화제성, 사용자 수, 영향력, 구독자 수, 조회수, 시청률, 노출 시간 등)을 고려하여, 상기 수입 농산물의 판매량과 국산 농산물의 판매량 비율 및 가격을 다시 재조정한 후, 재조정된 수입 농산물의 판매량과 국산 농산물의 판매량 비율 및 가격을 기반으로 해당 농산물의 가격 및 수요를 예측할 수 있다.
한편, 농산물 관리 서버(300)는 예측된 농산물의 가격 및 수요를 기반으로 특정 시점에서의 농산물의 출하 여부 및 출하량을 결정할 수 있는데, 이를 위하여 해당 농산물과 관련된 병충해 정보를 획득할 수 있다.
이러한 병충해 정보는 농산물 관리 서버(300)과 병충해 제공 서버(미도시)로부터 수신할 수 있다. 병충해 정보에는 현시점에서 발생 가능한 병충해 및 해당 병충해의 종류, 예상 개체 수, 해당 농산물에 입히는 피해 종류 등을 포함할 수 있다. 또한, 병충해 정보에는 해당 병충해가 발생 가능한 시점에 대한 정보가 포함될 수도 있다. 예를 들어, 병충해 정보에는 복수의 시점 별 발생 가능한 병충해 및 해당 병충해의 종류, 예상 개체 수, 해당 농산물에 입히는 피해 종류 등을 포함할 수 있다.
또한, 농산물 관리 서버(300)는 해당 병충해 정보를 기반으로 해당 병충해로 인한 해당 농산물의 피해 규모 및 피해 기간을 추정할 수 있다. 또한, 해당 병충해로 인한 피해 규모 및 피해 기간을 최소화하기 위한 방지책을 결정하고, 이를 단말 장치(200)에 전송할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물의 소비 추이, 해당 농산물의 예측 생산량, 전년도 또는 지난 수년간의 해당 농산물의 판매 가격 및 판매량을 기반으로 해당 농산물의 출하 시점 및 출하량을 결정할 수 있다. 즉, 농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물의 소비 추이, 해당 농산물의 예측 생산량, 전년도 또는 지난 수년간의 해당 농산물의 판매 가격 및 판매량을 기반으로 특정 시점에서의 해당 농산물의 출하 여부 및 출하량을 결정할 수 있다(S430). 즉, 해당 농산물의 출하 시점 및 해당 출하 시점에서의 출하량을 결정할 수 있다.
이 때, 농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물의 출하 여부 및 출하량을 결정할 때, 병충해 정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, 농산물 관리 서버(300)는 병충해 정보를 기반으로 병충해가 발생하기 이전에 농산물이 모두 출하될 수 있도록, 출하 시점 및 각각의 출하 시점에서의 출하량을 결정할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 상기 예측한 농산물의 가격, 수요 및 생산량 예측 결과 및 출하 시점 및 각각의 출하 시점에서의 출하량 등에 관한 정보를 단말 장치(200)로 전송할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 농산물 수요 및 가격 예측 방법은 농산물을 생산하는 생산자뿐만 농산물을 구매하려고 하는 도소매업자들도 이용할 수 있다. 따라서, 농산물 관리 서버(300)는 이러한 도소매 업자들을 위해, 농산물의 가격 및 수요 예측 결과를 기반으로 해당 농산물의 매입 시점 및 매도 시점을 추천할 수 있다.
예를 들면, 농산물 관리 서버(300)는 해당 농산물의 예상 가격이 저점에서 고점으로 올라가는 7월, 10월에 농산물을 구입할 것을 추천하고, 해당 농산물이 소비되는 시점인 8월, 11월에 농산물을 매도할 것을 추천할 수 있다. 일반적으로 농산물의 유통 기한이 길지 않을 가능성이 높으므로, 농산물 관리 서버(300)는 예상 가격이 하락하다가 반등하는 시점 (예를 들어, 도 5에서의 7월, 10월)을 농산물 구입 추천 시점으로 결정하고, 해당 시점에서 한달이 지난 시점(예를 들어, 도 5에서의 8월, 11월)을 농산물 판매 추천 시점으로 결정할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 이러한 매입 시점 및 매도 시점에 대한 정보를 단말 장치(200)로 전송할 수 있다.
이제, 상술한 병충해 관련 정보를 획득하는 구체적인 방법을 살펴보도록 한다.
농산물 관리 서버(300)는 외부 장치 또는 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈로부터 농산물의 특정 부위에 대한 N 개의 제 1 이미지들을 획득할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 N 개의 제 1 이미지들 각각을 복수의 제 1 구역들로 구분할 수 있다. 이 때, N 개의 제 1 이미지들 각각에 대한 복수의 제 1 구역들은 임의적(randomly)으로 구분될 수 있으며, 따라서, N 개의 제 1 이미지들 각각에 대한 복수의 제 1 구역들의 크기와 배치가 일치하지 않을 수도 있다. 또한, 여기서 제 1 이미지들은, 농산물의 특정 부위가 병충해 피해를 입지 않은 정상적인 상태가 촬영된 이미지들일 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 N 개의 제 1 이미지들 각각에 대한 복수의 제 1 구역들에 대하여 구역 별로 분석하여, 제 1 색상 정보를 추출할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 N 개의 제 1 이미지들 각각의 꼭지점을 추출하고, 추출된 꼭지점을 기준으로 대응되는 복수의 제 1 구역들을 매칭시키고, 상기 매칭된 제 1 구역들 간의 오차를 산출할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 제 1 구역들 간의 오차를 기반으로, 복수의 제 1 구역들을 재설정한 복수의 제 2 구역들에 관한 설정을 수행할 수 있다.
다시 말해, 임의적으로 구분된 N 개의 제 1 이미지들 이 때, 복수의 제 2 구역들 각각은 동일한 크기로 설정될 수 있으나, 서로 다른 크기로 설정될 수도 있다. 또한, 서로 다른 크기로 설정되는 경우, 복수의 제 2 구역들 각각에 대하여 절대적 크기로 설정하면, 서로 다른 해상도와 크기를 가진 이미지들의 색상 정보를 제대로 분석하기 어려울 수 있다.
따라서, 농산물 관리 서버(300)는 복수의 제 2 구역들 각각에 대한 비율을 설정하고, 각 이미지 마다 상기 비율을 적용하여 복수의 제 2 구역들을 구분할 수 있다. 또한, 제 1 이미지들 및 후술하는 제 2 이미지들은 동일한 해상도와 크기를 가지는 이미지들만으로 구성될 수 있으며, 이는, 스마트 농장의 카메라를 통해 촬영되는 제 3 이미지와 동일한 해상도와 크기를 가질 수 있다. 이러한 경우, 농산물 관리 서버(300)는 복수의 제 2 구역들을 상기 해상도와 크기를 기반으로, 복수의 제 2 구역들 각각에 대한 절대 크기로 설정할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 N개 보다 많은 M 개의 제 1 이미지들을 외부 장치 또는 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈로부터 획득할 수 있다. 이 때, M 개의 제 1 이미지들에는 N 개의 제 1 이미지들이 일부 또는 전부가 포함될 수도 있다.
농산물 관리 서버(300)는 M 개의 제 1 이미지들 각각을 복수의 제 2 구역들에 관한 설정을 기반으로 복수의 제 2 구역들로 구분하고, M 개의 제 1 이미지들 각각의 복수의 제 2 구역들 각각에 대한 제 2 색상 정보를 추출할 수 있다(S230). 농산물 관리 서버(300)는 추출한 제 2 색상 정보를 병충해 피해를 입지 않은 농산물의 특정 부위에 대한 정보로서, 저장 모듈에 저장할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 외부 장치 또는 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈로부터 X 개의 제 2 이미지들을 획득할 수 있다. 이 때, 제 2 이미지는, 농산물의 특정 부위가 병충해에 의해 피해를 입은 이미지들을 의미할 수 있다. 또한, X 는 M 보다 많을 수도 있고, 적을 수도 있으며, 동일한 수일 수도 있다.
농산물 관리 서버(300)는 복수의 제 2 구역들에 관한 설정을 기반으로, X 개의 제 2 이미지들 각각을 복수의 제 2 구역들로 구분할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 X 개의 제 2 이미지들 각각에 대한 복수의 제 2 구역들 각각에 대하여 제 3 색상 정보를 추출할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 저장 모듈에 저장된 제 2 색상 정보와 추출된 제 3 색상 정보를 각각의 제 2 구역 별로 비교하여, 오차 범위가 일정 임계 값 이상인 하나 이상의 제 2 구역을 결정할 수 있다. 또한, 농산물 관리 서버(300)는 하나 이상의 제 2 구역에 대한 제 3 색상 정보를 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈에 저장할 수 있다. 이 때, 제 3 색상 정보는 하나 이상의 제 2 구역 각각에 대한 평균값, 최빈 값 및 분포도 등을 포함할 수 있다. 다시 말해, 농산물 관리 서버(300)는 X 개의 제 2 이미지들 각각에 대한 특정 제 2 구역에 대한 평균 색상 값, 최빈 색상 값, 색상 값들의 분포도 등을 제 3 색상 정보에 포함시켜 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈에 저장시킬 수 있다.
또한, 농산물 관리 서버(300)는 X 개의 제 2 이미지들을 획득할 때, X 개의 제 2 이미지들 각각의 병충해 피해 정보를 함께 수집할 수 있다. 이 때, 병충해 피해 정보는 병충해의 종류, 병충해의 개체 수 및 병충해로 인한 농산물의 피해 정도를 포함할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 제 3 색상 정보를 저장할 때, 상기 병충해의 종류, 병충해의 개체 수 및 병충해로 인한 농산물의 피해 정도를 포함할 수 있다. 일반적으로, 병충해의 개체 수에 비례하여 피해 정도가 커질 것이다. 또한, 병충해의 개체 수가 많을 수록, 각 제 2 구역에서 오차 값이 일정 이상인 범위가 넓게 나타날 것으로 생각될 수 있다.
따라서, 하나 이상의 제 2 구역들의 제 3 색상 정보를 기반으로, 각각의 제 2 구역에서 병충해가 발생한 범위를 판단할 수 있다. 그리고, 하나의 제 2 이미지에 포함된 하나 이상의 제 2 구역들 및 해당 하나 이상의 제 2 구역들의 제 3 색상 정보를 기반으로, 병충해가 발생한 범위에 따라 병충해의 개체 수 및 피해 정도를 추정할 수 있다.
예를 들어, 특정 하나 이상의 제 2 구역의 제 3 색상 정보를 기반으로, 특정 하나 이상의 제 2 구역에서 오차 범위가 일정 이상인 부분(즉, 병충해가 발생한 것으로 판단되는 부분)이 하나의 제 2 이미지 전체에 나타난 오차 범위가 일정 이상인 부분의 40%라면, 해당 제 2 이미지의 병충해 개체 수 및 피해 정도의 40 %가 해당 특정 하나 이상의 제 2 구역 상에서 발생한 것으로 볼 수 있다. 따라서, 농산물 관리 서버(300)는 특정 하나 이상의 제 2 구역의 제 3 색상 정보를 저장할 때, 상술한 바를 기반으로 병충해 개체 수 및 피해 정도를 함께 저장할 수 있다.
예를 들어, 하나의 제 2 이미지 전체에 발생한 병충해의 개체 수가 10만 마리라고 하면, 해당 특정 하나 이상의 제 2 구역에서 발생한 병충해의 개체 수는 4만 마리인 것으로 추정하고, 해당 특정 하나 이상의 제 2 구역에 대한 제 3 색상 정보를 저장할 때, 상기 병충해의 개체 수 및 병충해의 종류를 함께 연동하여 저장할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 스마트 농장에 설치된 카메라를 통해 농산물의 특정 부위가 촬영된 제 3 이미지를 수신할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 복수의 제 2 구역들에 관한 설정을 기반으로, 제 3 이미지를 복수의 제 2 구역들로 구분할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 제 3 이미지의 복수의 제 2 구역들 각각에 대한 제 4 색상 정보를 추출하고, 상기 제 4 색상 정보를 농산물 관리 서버(300)의 저장 모듈에 저장된 제 3 색상 정보와 비교하여, 제 3 이미지에 포함된 농산물의 특정 부위에 병충해가 발생하였는지를 판단할 수 있다. 이 때, 농산물 관리 서버(300)는 복수의 제 2 구역들 각각에 대한 제 4 색상 정보가 제 3 색상 정보에 포함된 색상 값들 중, 어느 하나에 대하여 일정 이상의 일치율을 가지는 경우, 해당 색상 값에 대응하는 병충해의 개체 수와 피해 정도가 제 3 이미지의 해당 제 2 구역에 발생한 것으로 판단할 수 있다.
한편, 제 3 이미지를 통해 농산물의 특정 부위에 대한 병충해로 인한 피해 정도를 판단할 때, 제 3 이미지의 복수의 제 2 구역들 중, 해당 구역 내에서 병충해가 발생된 것으로 보이는 정도가 5% 미만인 제 2 구역들은 제 3 색상 정보와 일정 이상의 일치율을 가지더라도, 병충해의 개체 수 및 피해 정도를 파악하는 것에서 제외할 수 있다. 따라서, 제 3 이미지의 복수의 제 2 구역들 중, 병충해가 발생된 것으로 보이는 정도가 5% 이상인 제 2 구역들의 수를 기반으로, 해당 농산물의 특정 부위에서의 병충해로 인한 피해 정도를 판단할 수 있다.
이 때, 농산물 관리 서버(300)는 농산물의 특정 부위에 대한 병충해로 인한 피해 정도를 정확히 결정하기 위하여, 해당 병충해가 어떤 병충해인지, 병충해의 종류에 대해서 판단할 수 있다.
그런데, 제 3 색상 정보가 복수의 병충해에 대해서 저장되어 있고, 농산물 관리 서버(300)가 제 3 이미지의 복수의 제 2 구역들 각각에 대한 제 4 색상 정보를 추출하여, 제 3 색상 정보와 비교하였을 때, 일치율이 일정 이상이 되는 제 3 색상 정보가 복수의 병충해들에 대한 것일 때, 어느 병충해가 해당 농산물의 특정 부위에 피해를 주고 있는 것인지를 파악하기 어려울 수 있다.
이러한 경우, 농산물 관리 서버(300)는 상기 일치율이 일정 이상이 되는 제 3 색상 정보에 대응하는 복수의 병충해들을 후보 병충해들로 선정할 수 있다. 농산물 관리 서버(300)는 제 3 이미지가 촬영된 날짜 및 시간, 해당 날짜 및 시간의 스마트 농장의 온습도, 토양 성분을 기반으로, 후보 병충해들 중 하나를 선택할 수 있다.
농산물 관리 서버(300)는 선택된 후보 병충해에 대한 제 3 색상 정보를 상기 추출한 제 4 색상 정보와 다시 비교하여, 상술한 것과 같은 방법으로 농산물의 특정 부위에 발생한 병충해의 개체 수 및 피해 정도를 추정하고, 이에 대한 정보를 단말 장치(200)에 전송할 수 있다.
도 6 내지 도 8은 상술한 본 발명의 실시 예를 구현하기 위한 장치의 구성을 나타내기 위한 블록도이다.
도 6은 상술한 본 발명의 실시 예를 구현하기 위한 단말 장치(200)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 단말 장치(200)는 제어 모듈(210), 통신 모듈(220), 저장 모듈(230), 출력 모듈(240), 입력 모듈(250) 등을 포함할 수 있다.
입력 모듈(250)은 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 단말 장치(200)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 제어 모듈(250)로 전달한다. 또한, 입력 모듈(250)은 사용자의 터치 또는 조작에 따른 입력 신호를 발생하는 키패드와 터치패드 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 이때, 입력모듈(250)은 출력 모듈(240)와 함께 하나의 터치패널(또는 터치스크린(touch screen))의 형태로 구성되어 입력과 표시 기능을 동시에 수행할 수 있다. 또한, 입력 모듈(250)은 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 입력 모듈(250)은 사용자로부터 입력되는 입력 정보를 감지하여 제어 모듈(210)로 전달한다.
출력 모듈(240)은 단말 장치(200)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시한다. 또한, 출력 모듈(240)은 단말 장치(200)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 여기서, 출력 모듈(240)은 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 초박막 액정표시장치(TFT-LCD,Thin Film Transistor LCD), 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광다이오드(OLED, OrganicLED), 능동형 유기발광다이오드(AMOLED, Active Matrix OLED), 레티나 디스플레이(Retina Display), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원(3 Dimension) 디스플레이 등으로 구성될 수 있다. 이때, 출력 모듈(330)이 터치스크린(Touch screen) 형태로 구성된 경우, 출력 모듈(240)은 입력 모듈(250)의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다
저장 모듈(230)은 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함하고, 단말 장치(200)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장한다. 이러한 저장 모듈(230)은 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 단말 장치(200)는 사용자의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어 모듈(210)의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다.
통신 모듈(220)은 통신망(100)을 통해 농산물 관리 서버(300)와 데이터를 송수신할 수 있다. 또한, 통신 모듈(220)은 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신 수단과 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신 수단, 특정 통신 방식에 따른 통신 프로토콜을 처리하기 위한 데이터 처리 수단 등을 포함한다. 이러한 통신 모듈(220)은 무선통신 모듈(미도시) 및 유선통신 모듈(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 무선통신 모듈은 무선 통신 방법에 따라 데이터를 송수신하기 위한 구성이며, 단말 장치(200)가 무선 통신을 이용하는 경우, 무선망 통신 모듈, 무선랜 통신 모듈 및 무선팬 통신 모듈 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 농산물 관리 서버(300)와 송수신할 수 있다. 여기서 통신 모듈(220)은 복수의 통신 모듈들을 포함할 수 있다. 복수의 통신 모듈이 통신 모듈(220)에 포함되어 있는 경우, 하나의 통신 모듈은 블루투스(Bluetooth)를 포함한 PAN(Personal Area Network) 방식의 통신을 수행할 수 있다.
또한, 다른 하나의 통신 모듈은 통신망(100)을 통해 농산물 관리 서버(300) 와 통신할 수 있다. 여기서, 다른 하나의 통신 모듈은 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.
제어 모듈(210)은 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다.
따라서, 단말 장치(200)의 제어 모듈(210)은 입력 모듈(250)을 통해 입력받은 신호를 통신 모듈(220)을 통해 농산물 관리 서버(300)로 전송하도록 제어하고, 통신 모듈(220)을 통해 수신한 비콘, 와이파이, 기지국 신호 또는 농산물 관리 서버(300)에서 전송한 정보들을 출력 모듈(240)을 통해 노출하도록 제어할 수 있다.
또한, 단말 장치(200)의 제어 모듈(210)은 본 발명의 실시 예에 따른 단말 장치(200)의 동작 과정 전반을 제어할 수 있다. 다시 말해, 도 1 내지 도 5를 기반으로 상술한 본 발명의 실시 예들에 따른 단말 장치(200)의 동작 과정 전반이 제어 모듈(210)에 의해 제어될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 농산물 관리 서버(300)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 7을 참조하면, 농산물 관리 서버(300)는 제어 모듈(310), 통신 모듈(320) 및 저장 모듈(330)을 포함할 수 있다.
통신 모듈(320)은 단말 장치(200), 미디어 서버(400) 및 기상 예측 서버(500)와 통신하기 위한 것으로서, 통신 모듈(320)이 기능을 수행하기 위한 통신망은 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식을 이용하는 것이 바람직하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 시스템 구현 방식에 따라 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coaxial Cable), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신 방식을 이용할 수도 있다.
저장 모듈(330)은 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함하고, 농산물 관리 서버(300)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장한다. 이러한 저장 모듈(330)은 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 농산물 관리 서버(300)는 단말 장치(200)의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어 모듈(310)의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다.
제어 모듈(310)은 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다.
따라서, 농산물 관리 서버(300)의 제어 모듈(310)은 본 발명의 실시 예에 따른 농산물 관리 서버(300)의 동작 과정 전반을 제어할 수 있다. 다시 말해, 도 1 내지 도 5를 기반으로 상술한 본 발명의 실시 예들에 따른 농산물 관리 서버(300)의 동작 과정 전반이 제어 모듈(310)에 의해 제어될 수 있다.
특히, 도 8을 참조하면, 농산물 관리 서버(300)의 제어 모듈(310)은 데이터 수집부(311), 모델 구축부(313) 및 서비스 제공부(315)를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(311)는, 미디어 서버(400), 기상 예측 서버(500), 저장 모듈(330)로부터 도 1 내지 도 5를 기반으로 상술한 본 발명의 실시 예들을 수행하기 위해 필요한 각종 데이터들을 수집하기 위한 것이다. 또한, 데이터 수집 부(311)는 복수의 스마트 농장(400)들로부터 각 스마트 농장(400)의 온습도, CO2 농도, 조도, 광색, 농약 등의 조성물 성분, 성장중인 농산물의 크기 및/또는 음파 등과 같은 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(311)는 미디어 서버(400) 및 기상 예측 서버(500)와 같은 외부 장치로부터 데이터를 수집하기 위하여 통신 모듈(320)과 연동될 수 있다.
모델 구축부(313)는, 상기 데이터 수집부(311)에서 수집한 데이터들을 가공하고 분석하여 농산물의 소비 추이, 가격, 수요, 생산량, 매입/매도 시점, 출하시점/출하량 등, 도 1 내지 도 5를 기반으로 상술한 본 발명의 실시 예들을 수행하기 위해 필요한 통계 및 추정 정보들을 생성하는 것이다.
서비스 제공부(315)는, 통신 모듈(320)과 연동되어, 모델 구축부(313)에서 생성한 통계 및 추정 정보들을 단말 장치(200)로 전송하기 위한 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이, 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 구현가능하다. 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.
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 실시 형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 명세서에서 설명한 주제의 특정한 실시형태를 설명하였다. 기타의 실시형태들은 이하의 청구항의 범위 내에 속한다. 예컨대, 청구항에서 인용된 동작들은 상이한 순서로 수행되면서도 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 일 예로서, 첨부도면에 도시한 프로세스는 바람직한 결과를 얻기 위하여 반드시 그 특정한 도시된 순서나 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 특정한 구현 예에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 통상의 기술자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 통상의 기술자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.
따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.
본 발명은 IoT (Internet of Things) 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, IoT 기술을 이용한 스마트 농장에서 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 농산물의 품종 별/크기 별 목표 생산량에 따라 농산물을 효율적으로 생산할 수 있다.
따라서, 본 발명은 IoT (Internet of Things) 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치를 통해 농수산물 산업 전반의 발전에 이바지할 수 있으며, 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.
100: 통신망 200: 단말 장치 300: 농장 관리 서버 400: 스마트 농장
Claims (10)
- 농장 관리 서버가 농산물을 생산하기 위해 IoT (Internet of Things)를 이용한 스마트 농장을 제어하는 방법에 있어서,
상기 스마트 농장에서 생산하는 농산물에 대한 정보를 추출하고,
상기 스마트 농장에 설치된 온습도 센서를 통해 상기 스마트 농장의 온습도 정보를 획득하고,
상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 스마트 농장의 목표 온습도를 설정하고,
상기 목표 온습도를 기반으로, 상기 스마트 농장의 조명 장치 및 가습 장치를 제어하고,
상기 스마트 농장 내부에 설치된 카메라를 이용하여 상기 농산물의 크기를 측정하고,
상기 농산물의 크기를 기반으로, 상기 농산물로 방출되는 조성물의 양 및 상기 조성물의 농도를 결정하고,
상기 양 및 농도에 따라 상기 조성물을 방출할 것을 상기 스마트 농장에 명령하고,
상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 농산물에 대응하는 시간 별 목표 조도 및 추천 조명 색상을 획득하고,
현재 시각, 목표 조도 및 추천 조명 색상을 기반으로, 상기 스마트 농장에 설치된 조명 장치를 제어하고,
상기 조명 장치는,
조명, 상기 조명의 아래에 설치되어 상기 조명의 명암을 조절하는 개폐 장치 및 상기 조명과 상기 개폐 장치 사이에 설치되어 상기 조명의 색상을 변경하기 위한 광색 조절 장치를 포함하고,
상기 조명 장치를 제어하는 것은,
현 시간에 대응하는 상기 농산물을 위한 광색에 대한 정보를 RGB 값으로 획득하고,
상기 광색 조절 장치에 포함된 복수의 광색판들 중, 상기 RGB 값과 가장 가까운 RGB 값을 가지는 제 1 광색판을 상기 조명의 아래쪽으로 위치시키고, 상기 제 1 광색판을 제외한 나머지 제 2 광색판들은 상기 조명으로부터 일정 거리 이상 떨어져 위치하도록 제어하며,
상기 농산물의 크기를 측정하는 것은,
상기 카메라가 제 1 시점에서 상기 농산물을 촬영한 제 1 이미지와 상기 카메라가 상기 제 1 시점 이후인 제 2 시점에서 상기 농산물을 촬영한 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 1 이미지에서 상기 농산물이 차지하는 제 1 비율과 상기 제 2 이미지에서 상기 농산물이 차지하는 제 2 비율 간의 차이 값을 계산하고,
상기 제 1 이미지에서의 상기 농산물의 제 1 크기를 산출하고,
상기 차이 값 및 상기 제 1 크기를 기반으로, 상기 제 2 시점에서의 상기 농산물의 제 2 크기를 결정하는 것을 포함하고,
상기 제 1 크기를 산출하는 것은,
상기 카메라의 중심선을 기준으로 2개의 측정선들을 생성하고, 상기 2개의 측정선들 각각이 상기 농산물을 만나는 교차점들을 결정하고, 상기 교차점들을 잇는 선과 상기 중심선이 만나는 지점으로부터 카메라까지의 길이를 측정하고, 상기 측정된 카메라까지의 길이와, 상기 중심선과 상기 2개의 측정선 사이의 각도를 이용하여 상기 농산물의 세로 길이를 측정하고, 상기 세로 길이 및 상기 농산물의 가로 방향의 양 끝점을 기반으로 상기 농산물의 제 1 크기를 산출하는 것을 포함하며,
상기 농산물은 복수의 재배 영역들에서 재배되고,
상기 복수의 재배 영역들은 세로 길이는 동일하되, 가로 길이는 서로 상이하고,
상기 복수의 재배 영역들은 각 라인 별로 설치된 가로 이동 레일들 위에 설치되어, 가로 방향으로 이동하며,
상기 가로 이동 레일들의 가장 우측 방향으로 이동하여, 세로 이동 레일에 옮겨지면, 상기 세로 이동 레일에 따라 세로 방향으로 이동하는,
스마트 농장 제어 방법. - 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 농산물에 대응하는 목표 진동수를 획득하고,
상기 목표 진동수를 기반으로, 상기 스마트 농장 내부로 재생되는 음파의 진동수를 조절하는 것을 더 포함하는,
스마트 농장 제어 방법. - 삭제
- 농산물을 생산하기 위해 IoT (Internet of Things)를 이용한 스마트 농장을 제어하는 농장 관리 서버에 있어서,
스마트 농장과 데이터를 송수신하기 위한 통신 모듈;
상기 데이터를 저장하는 저장 모듈; 및
상기 통신 모듈 및 상기 저장 모듈과 연동되어, 상기 농장 관리 서버의 동작을 제어하는 제어 모듈;을 포함하고,
상기 제어 모듈은,
상기 저장 모듈로부터 상기 스마트 농장에서 생산하는 농산물에 대한 정보를 추출하고,
상기 통신 모듈을 이용하여 상기 스마트 농장에 설치된 온습도 센서를 통해 상기 스마트 농장의 온습도 정보를 획득하고,
상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 스마트 농장의 목표 온습도를 설정하고,
상기 통신 모듈을 이용하여 상기 목표 온습도를 기반으로, 상기 스마트 농장의 조명 장치 및 가습 장치를 제어하고,
상기 스마트 농장 내부에 설치된 카메라를 이용하여 상기 농산물의 크기를 측정하고,
상기 농산물의 크기를 기반으로, 상기 농산물로 방출되는 조성물의 양 및 상기 조성물의 농도를 결정하고,
상기 양 및 농도에 따라 상기 조성물을 방출할 것을 상기 스마트 농장에 명령하고,
상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 농산물에 대응하는 시간 별 목표 조도 및 추천 조명 색상을 획득하고,
현재 시각, 목표 조도 및 추천 조명 색상을 기반으로, 상기 스마트 농장에 설치된 조명 장치를 제어하고,
상기 조명 장치는,
조명, 상기 조명의 아래에 설치되어 상기 조명의 명암을 조절하는 개폐 장치 및 상기 조명과 상기 개폐 장치 사이에 설치되어 상기 조명의 색상을 변경하기 위한 광색 조절 장치를 포함하고,
상기 조명 장치를 제어하는 것은,
현 시간에 대응하는 상기 농산물을 위한 광색에 대한 정보를 RGB 값으로 획득하고,
상기 광색 조절 장치에 포함된 복수의 광색판들 중, 상기 RGB 값과 가장 가까운 RGB 값을 가지는 제 1 광색판을 상기 조명의 아래쪽으로 위치시키고, 상기 제 1 광색판을 제외한 나머지 제 2 광색판들은 상기 조명으로부터 일정 거리 이상 떨어져 위치하도록 제어하며,
상기 농산물의 크기를 측정하는 것은,
상기 카메라가 제 1 시점에서 상기 농산물을 촬영한 제 1 이미지와 상기 카메라가 상기 제 1 시점 이후인 제 2 시점에서 상기 농산물을 촬영한 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 1 이미지에서 상기 농산물이 차지하는 제 1 비율과 상기 제 2 이미지에서 상기 농산물이 차지하는 제 2 비율 간의 차이 값을 계산하고,
상기 제 1 이미지에서의 상기 농산물의 제 1 크기를 산출하고,
상기 차이 값 및 상기 제 1 크기를 기반으로, 상기 제 2 시점에서의 상기 농산물의 제 2 크기를 결정하는 것을 포함하고,
상기 제 1 크기를 산출하는 것은,
상기 카메라의 중심선을 기준으로 2개의 측정선들을 생성하고, 상기 2개의 측정선들 각각이 상기 농산물을 만나는 교차점들을 결정하고, 상기 교차점들을 잇는 선과 상기 중심선이 만나는 지점으로부터 카메라까지의 길이를 측정하고, 상기 측정된 카메라까지의 길이와, 상기 중심선과 상기 2개의 측정선 사이의 각도를 이용하여 상기 농산물의 세로 길이를 측정하고, 상기 세로 길이 및 상기 농산물의 가로 방향의 양 끝점을 기반으로 상기 농산물의 제 1 크기를 산출하는 것을 포함하며,
상기 농산물은 복수의 재배 영역들에서 재배되고,
상기 복수의 재배 영역들은 세로 길이는 동일하되, 가로 길이는 서로 상이하고,
상기 복수의 재배 영역들은 각 라인 별로 설치된 가로 이동 레일들 위에 설치되어, 가로 방향으로 이동하며,
상기 가로 이동 레일들의 가장 우측 방향으로 이동하여, 세로 이동 레일에 옮겨지면, 상기 세로 이동 레일에 따라 세로 방향으로 이동하는,
농장 관리 서버. - 삭제
- 삭제
- 제 6 항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 농산물에 대한 정보를 기반으로, 상기 저장 모듈로부터 상기 농산물에 대응하는 목표 진동수를 획득하고,
상기 통신 모듈을 이용하여 상기 목표 진동수를 기반으로, 상기 스마트 농장 내부로 재생되는 음파의 진동수를 조절하는 것을 더 포함하는,
농장 관리 서버. - 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200020605A KR102128266B1 (ko) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | IoT 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020200020605A KR102128266B1 (ko) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | IoT 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102128266B1 true KR102128266B1 (ko) | 2020-06-30 |
Family
ID=71120883
Family Applications (1)
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| KR1020200020605A KR102128266B1 (ko) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | IoT 기술을 이용하여 농산물을 생산하는 방법 및 이를 위한 장치 |
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| Country | Link |
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| KR (1) | KR102128266B1 (ko) |
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- 2020-02-19 KR KR1020200020605A patent/KR102128266B1/ko active IP Right Grant
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