KR102185637B1 - 스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법이 개시된다. 이에 의하면, 양식 수조의 수면 영상과 내부환경정보 및 상기 양식 수조내의 서식 어류의 정보를 수신하는 입력부; 와, 어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성하는 학습부; 와, 상기 수면 영상을 분석하여 서식 어류가 사료 공급 개시 후 양식 수조에 최초로 투입되는 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 분석부; 와, 양식 수조내에 소정량의 사료를 공급할 수 있도록, 사료 저장고에 밸브 개방 신호를 전송하는 사료 공급부; 및 어종별 사료공급모델 중에서 서식 어류에 대응하는 소정 사료공급모델을 선택하고, 소정 사료공급모델을 참조하여 초기사료공급량을 설정한 후, 사료 공급이 개시되면 초기사료공급량을 양식 수조내에 투입하도록 사료 공급부를 제어하고, 소정 사료공급모델 및 먹이행동패턴을 참조하여 서식 어류에의 단계별 공급 사료량을 결정한 후, 단계별 공급 사료량을 순차적으로 상기 양식 수조내에 투입하도록 사료 공급부를 제어하는 제어부를 포함한다.
Description
본 발명은 스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 수면 영상 분석을 기반으로 단계별 사료 공급을 수행하는 스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
일반적인 양식장은 어류에의 사료 공급을 사람이 직접 수행하거나 시스템이 정해진 시간에 자동적으로 수행하도록 구성되어 있다.
사람이 직접 사료를 급여하는 경우, 어류의 상태를 육안으로 직접 확인한 후 어류의 상태에 따라 사료를 공급하게 된다. 이를 위해서 양식장을 수시로 관리할 수 있는 인력이 필요하지만, 근래 가속화되고 있는 어촌의 고령화 및 인력 부족 현상으로 인해 양식장 관리는 점점 더 어려워지고 있다.
반면, 정해진 시간에 맞추어 자동으로 사료를 공급하는 경우, 시스템 상에 일회 급여량을 설정해 놓으면, 시스템이 정해진 시간마다 일회 급여량을 자동적으로 공급한다. 이 경우, 양식장을 관리할 별도의 인력이 필요하지 않게 되어 운용의 편리성 및 관리비용 면에서는 장점이 있지만, 어류의 상태를 직접적으로 관리하지 못한다는 단점이 존재한다.
적정 사료의 공급은 어류 양식에서 가장 중요한 문제이다. 만일, 사료 공급량이 과다하면, 어류가 제대로 소비하지 못한 사료에 의해 양식장 환경이 변화하게 되어, 어류가 집단 폐사 하는 등의 심각한 피해가 발생할 수 있다. 반면, 사료 공급량이 부족하면, 어류가 제대로 성장하지 못하게 되어 상품성이 떨어지거나 양식 기간이 늘어나는 등의 문제점이 발생한다.
어류는 수온이나 수소이온지수(PH) 또는 용존산소량 등의 서식 환경에 의해 상태가 달라지며, 어류 상태에 따라 어류의 사료소비량 또한 달라진다. 따라서, 적정한 양의 사료를 공급하기 위해서는 사료 소비에 영향을 미치는 다양한 인자를 고려하여 급여량을 산정하여야 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사료 소비량에 영향을 미치는 다양한 인자를 고려하여 서식 어류에게 최적 사료량을 공급할 수 있는 스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 초기 적은 사료를 투하하고 수면 카메라를 통해 서식 어류가 수면에서 사료를 소비하는 패턴을 분석한 후 최적 사료량을 설정하여 단계적으로 공급할 수 있는 스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법을 제공하는 것이다.
나아가, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 최적 사료량를 공급하기 위해 어종의 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성하고 이에 기초하여 초기에 투입하는 사료량을 결정하는 스마트양식장 사료공급장치 및 이의 제어 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치는, 양식 수조의 수면 영상과 내부환경정보 및 상기 양식 수조내의 서식 어류의 정보를 수신하는 입력부;와, 어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성하는 학습부;와, 상기 수면 영상을 분석하여 상기 서식 어류가 사료 공급 개시 후 상기 양식 수조에 최초로 투입되는 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 분석부;와, 상기 양식 수조내에 소정량의 사료를 공급할 수 있도록, 사료 저장고에 밸브 개방 신호를 전송하는 사료 공급부;및 상기 어종별 사료공급모델 중에서 상기 서식 어류에 대응하는 소정 사료공급모델을 선택하고, 상기 소정 사료공급모델을 참조하여 상기 초기사료공급량을 설정한 후, 사료 공급이 개시되면 상기 초기사료공급량을 상기 양식 수조내에 투입하도록 상기 사료 공급부를 제어하고, 상기 소정 사료공급모델 및 상기 먹이행동패턴을 참조하여 상기 서식 어류에의 단계별 공급 사료량을 결정한 후, 상기 단계별 공급 사료량을 순차적으로 상기 양식 수조내에 투입하도록 상기 사료 공급부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 스마트양식장 사료공급장치에 있어서, 상기 학습부는 어류의 소화기관의 외부형태 및 조직학성 특성 중 적어도 하나에 기초하여 상기 어종별 사료섭취패턴 및 상기 소화 기능을 학습할 수 있다.
상기 스마트양식장 사료공급장치에 있어서, 상기 학습부는 상기 소화기관의 크기에 비례하여 사료공급횟수는 감소되고, 상기 소화기관의 크기에 비례하여 일회 사료공급량은 증가되는 것으로 판단할 수 있다.
상기 스마트양식장 사료공급장치에 있어서, 상기 학습부는 상기 어류의 근육층과 점막근층 및 위선 중 적어도 하나가 잘 발달될수록 상기 소화 기능이 높아지는 것으로 판단할 수 있다.
상기 스마트양식장 사료공급장치에 있어서, 상기 분석부는 초기사료공급량을 투입한 상태에서의 수면 영상인 제1 수면 영상과, 초기사료공급량을 투입한 후 소정 시간이 경과된 상태에서의 수면 영상인 제2 수면 영상을 획득하고, 상기 제1 수면 영상과 상기 제2 수면 영상 각각에 대해 영상 처리를 수행하고 이를 비교하여 상기 초기사료공급량의 감소율을 판단하고, 이에 기초하여 상기 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 제어 방법은, 양식 수조의 수면 영상과 내부환경정보 및 상기 양식 수조내의 서식 어류의 정보를 수신하는 단계;와, 어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성하는 단계;와, 상기 어종별 사료공급모델 중에서 상기 서식 어류에 대응하는 소정 사료공급모델을 선택하는 단계;와, 상기 소정 사료공급모델을 참조하여, 사료 공급 개시 후 상기 양식 수조에 최초로 투입되는 초기사료공급량을 설정하는 단계;와, 사료 공급이 개시되면, 상기 초기사료공급량을 상기 양식 수조내에 투입하는 단계;와, 상기 수면 영상을 분석하여 상기 서식 어류가 상기 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 단계;와, 상기 소정 사료공급모델 및 상기 먹이행동패턴을 참조하여 상기 서식 어류에의 단계별 공급 사료량을 결정하는 단계; 및 상기 단계별 공급 사료량을 순차적으로 상기 양식 수조내에 투입하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 서식 어류에게 최적의 사료량을 단계적으로 공급함으로써, 양식 현장에서의 적정 사료 공급량 산정과 공급 방법의 개선에 직접적인 도움을 줄 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 적정 사료 공급을 통해 어류를 최단시간에 최대 크기로 성장이 가능한 알고리즘을 제공할 수 있다.
나아가, 본 발명의 실시예에 따르면, 무분별한 사료 공급의 예방으로 인한 사료비용의 절감과 환경오염 방지 효과에 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치를 포함하는 스마트양식장의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치가 생성하는 어종별 사료공급모델을 도시한 그래프이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치가 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 제어 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급을 수행하는 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치가 생성하는 어종별 사료공급모델을 도시한 그래프이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치가 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 제어 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급을 수행하는 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.
또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치를 포함하는 스마트양식장의 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 스마트양식장은 양식 수조(10), 사료 저장고(40), 스마트양식장 사료공급장치(100) 및 원격 서버(50)를 포함하여 구성될 수 있다.
양식 수조(10)는 서식 어류가 양식되는 공간이다. 양식 수조(10)는 물, 서식 어류, 염분, 기타 물질 등으로 채워져 있다. 이 경우, 서식 어류의 종류에 대응하여 수온이나 물의 산성도, 염분, 기타 물질의 종류 등이 달라질 수 있다.
양식 수조(10)의 크기나 형태는 실시 예에 따라 다양하게 구성될 수 있다.
양식 수조(10)에는 카메라(20)와 조명(30)이 구비될 수 있다.
카메라(20)는 양식 수조(10)의 수면 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 수면 영상은 양식 수조(10)에 채워진 물의 표면과 이로부터 소정 거리 내에 포함되는 영역에 대한 영상일 수 있다.
이를 위해, 카메라(20)는 도 1에 도시된 바와 같이 양식 수조(10)의 위쪽 방향에 배치되어, 아래쪽 방향을 향하여 수면 영상을 획득할 수 있다. 실시 예에 따라, 카메라(20)는 수면과 평행하게 배치되거나 수중에 배치될 수도 있다.
조명(30)은 양식 수조(10)의 위쪽에 배치되어, 양식 수조(10)에 빛을 공급할 수 있다. 빛이 공급되면, 양식 수조(10)는 열을 전달받거나, 빛에 의해 수면이 밝아질 수 있다.
사료 저장고(40)는 양식 수조(10)의 서식 어류에게 공급될 사료를 저장할 수 있다. 사료는 생사료 또는 배합사료일 수 있다. 이 경우, 서식 어류의 종류에 대응하여 저장되는 사료의 종류가 달라질 수 있다. 사료 저장고(40)에는 적어도 한 종류 이상의 사료가 저장될 수 있다.
사료 저장고(40)에는 개방 밸브(45)가 구비될 수 있다. 개방 밸브(45)는 스마트양식장 사료공급장치(100)로부터 수신되는 개방신호에 의해 개방되며, 소정 개방도로 소정 시간 동안 개방될 수 있다. 이 경우, 개방도 및 개방 시간에 따라 양식 수조(10)에 공급되는 사료량이 달라질 수 있다.
스마트양식장 사료공급장치(100)는 스마트양식장에의 사료 공급을 단계적으로 제어할 수 있다.
구체적으로, 스마트양식장 사료공급장치(100)는 어종의 일반적 특성을 학습하여 초기사료공급량을 결정하고, 초기 사료 투하 후 카메라가 획득한 수면 영상을 분석하여 어류 상태를 반영한 공급 사료량을 결정한 후, 결정된 공급 사료량을 단계적으로 공급할 수 있다. 여기서, 학습은 머신 러닝, 기타 인공지능에 의한 학습일 수 있다.
이를 위해, 스마트양식장 사료공급장치(100)는, 전원을 온 오프 시키기 위한 전원 버튼(110), 양식 수조(10)와 관련된 제어 또는 양식 수조(10)에의 사료 공급을 제어하기 위한 복수개의 버튼(120), 양식 수조(10)의 상태를 원격 모니터링하기 위한 디스플레이부(130)를 구비할 수 있다.
원격 서버(50)는 스마트양식장 사료공급장치(100) 및 스마트 양식장을 원격에서 제어할 수 있다. 이 경우, 원격 서버(50)는 사용자 관리 단말(60)에 스마트 양식장 관련 정보를 전송하거나 이로부터 스마트양식장 사료공급장치(100) 및 스마트 양식장과 관련된 제어 신호를 수신할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치(100)는 소량의 사료를 공급했을 때의 서식 어류가 사료를 대하는 먹이행동패턴을 학습 및 분석하고, 먹이행동패턴을 반영하여 공급 사료량을 결정한 후, 공급 사료량을 단계별로 조절하여 투입함으로써, 서식 어류가 최적의 사료를 공급받고 공급된 사료를 모두 소비할 수 있게 한다. 구체적으로, 1차적으로 적은 사료를 공급하고, 서식 어류가 수면에서 사료를 소비하는 소비량이나 소비 속도 또는 서식 어류의 활동량 등을 분석한 후 현재의 어류 특성과 상태 및 서식 환경에 맞는 적절한 사료량을 단계별로 공급할 수 있다.
스마트양식장 사료공급장치(100)는 입력부(210), 학습부(220), 분석부(230), 사료 공급부(240) 및 제어부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
입력부(210)는 양식 수조(10)의 수면 영상과 내부환경정보 및 상기 양식 수조(10)내의 서식 어류의 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 수면 영상은, 양식 수조(10)에 채워진 물의 표면을 포함하는 영상일 수 있다. 일반적으로, 양식 수조(10)에 투입된 사료는 수면에 부유하게 되며, 이 상태에서 서식 어류는 수면으로 떠올라 부유하는 사료를 섭이한다. 따라서, 수면 영상을 획득하게 되면, 서식 어류가 사료를 섭이하는 모습이나 행동 패턴을 분석할 수 있다.
내부환경정보는 물의 온도, 수소이온지수(PH), 산소농도, 염분, 서식 개체수 등의 정보를 포함할 수 있다. 어류는 수온이나 수소이온지수(PH) 또는 용존산소량 등의 서식 환경에 의해 상태가 달라지며, 어류 상태에 따라 어류의 사료소비량 또한 달라진다.
또한, 서식 어류의 정보는, 양식 수조(10) 내에서 양식되는 서식 어류의 종류, 개별 ID, 나이, 중량, 크기 및 질병 유무 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 어류의 크기와 질병 판별을 통해 양식장의 출하 시기 및 양식장에 생길 질병에 대한 문제를 미리 예측할 수 있다. 이에 의해, 양식장의 이익은 최대화하면서 안전하게 양식을 수행할 수 있다.
한편, 입력부(210)는 원격 서버(50) 또는 사용자 관리 단말(60)로부터 수면 영상과 내부환경정보 및 상기 양식 수조(10)내의 서식 어류의 정보를 수신하거나, 스마트양식장 사료공급장치(100)에 연결된 사용자 인터페이스를 통하여 상기 정보들을 입력 받을 수 있다.
학습부(220)는 어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성할 수 있다. 여기서, 어종별 사료섭취패턴은 서식환경이나 개별 개체 특성 등의 인자를 고려하지 않은 상태에서 도출되는 해당 어종의 일반화된 섭식 특성일 수 있다. 어종별 사료공급모델은 어종에 따른 1회 적정 급여량을 1회 적정 급여 시간에 따라 세분화하여 표현할 수 있다. 각 어종에 따라 사료섭취패턴 및 소화 기능은 상이하므로, 학습부(220)는 이를 학습하여 어종별 사료공급모델을 결정하게 된다.
구체적으로, 학습부(220)는 어류의 소화기관의 외부형태 및 조직학성 특성 중 적어도 하나에 기초하여 어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습할 수 있다. 예를 들어, 어종별로 소화기관의 형태 및 조직학적 차이가 존재할 수 있다. 이 경우, 소화기관의 형태적 차이에 따라 사료 섭취량이나 섭취속도가 차이를 나타내게 되고, 이러한 차이에 의해 소실속도와 영양소의 소화 흡수의 단계적 차이가 발생하며, 결국 혈액 내 영양소 함량에도 영향을 미쳐 전체적인 소화 기능의 차이를 유발하게 된다.
일 실시 예에 의하면, 학습부(220)는 소화기관의 크기에 비례하여 사료공급횟수는 감소되고, 상기 소화기관의 크기에 비례하여 일회 사료공급량은 증가되는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 소화기관인 위와 장의 경우, 어종이나 개체 크기에 따라 크기나 형태 및 발달 정도가 다르다. 관련 연구에 의하면, 위의 크기에 따라 사료 섭취량과 섭취 횟수 등의 섭식 생태를 파악할 수 있으며, 장의 길이는 식성과 밀접한 관계를 가진다. 장길이와 체장의 비에 따라 어류의 식성을 육식성, 잡식성, 초식성으로 나눌 수 있으며, 유문수 개수에 의해서도 그들의 섭식 생태를 파악할 수 있다. 예를 들어, 외관적 형태로 볼 때 점농어, 넙치, 조피볼락은 위가 대체적으로 큰것으로 나타나고, 참돔과 돌돔은 장에 비해 위가 매우 왜소한 형태를 나타났다. 또한, 실제 측정된 소화기관 무게에서도 참돔과 돌돔은 위의 무게가 장보다 작은 값을 나타냈으며, 어체중에 대한 비율에서도 1, 1세어 모두 같은 경향을 나타냈다. 위가 큰 어종은 대체적으로 먹이 섭취 기회가 적고 한번에 섭취하는 먹이의 양이 많으며, 위가 작으면 섭취된 먹이의 양이 적게 됨으로써 먹이 섭취횟수는 증가하게 된다. 따라서, 위가 큰 어류는 사료 공급횟수가 위가 작은 어류보다 상대적으로 적어진다는 것을 의미하므로 사료 공급횟수는 어류의 소화 기관의 크기에 대응하여 설정할 수 있다.
다른 실시 예에 의하면, 학습부(220)는 어류의 근육층과 점막근층 및 위선 중 적어도 하나가 잘 발달될수록 소화 기능이 높아지는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 위의 소화기작은 크게 물리적 소화작용과 화학적 소화작용으로 분류될 수 있다. 물리적 소화작용은 근육층과 점막근층의 발달에 따라 그 정도가 다르며, 화학적 소화작용은 위선의 발달 정도에 따라 달라진다. 관련 연구 결과에 의하면, 조피볼락과 돌돔, 점농어, 참돔은 근육층과 점막근층이 대체적으로 잘 발달함으로써 물리적 소화 기능을 효율적으로 수행할 수 있다. 반면, 넙치는 근육층의 발달도 타어종에 비해 미약하지만, 점막근층의 조직도 느슨한 형태를 나타냄으로써 물리적 소화에 있어서는 타 어종보다 다소 불리한 여건을 갖추고 있다. 또한, 위를 절개하여 내부를 관찰해보면, 조피볼락과 점농어는 점막 주름이 매우 발달된 형태를 나타내며, 참돔과 돌돔은 주름이 굵고 강하게 발달된 반면, 넙치는 매끄럽고 골이 깊지 않게 발달한 형태를 나타내어 딱딱한 먹이의 일시적 소화에는 다소 부적합한 구조를 나타냈다. 그러나, 화학적 소화기능을 담당하는 위선은 대체적으로 잘 발달된 경향을 나타냄으로써 넙치는 사료 개발 시 형태에도 충분한 고려가 있어야 할 것으로 판단된다. 이러한 점을 반영하여 어종에 따라 배급되는 사료의 종류를 다르게 설정할 수도 있다.
분석부(230)는 수면 영상을 분석하여 서식 어류가 사료 공급 개시 후 양식 수조에 최초로 투입되는 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석할 수 있다. 여기서, 먹이행동패턴은 서식 어류가 초기사료공급량을 소비하는 패턴으로서, 초기사료공급량의 감소량이나 감소속도 및 감소율 등의 인자로 분석될 수 있다.
서식 어류의 사료 소비량은 개별적인 개체 특성에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 어류가 성체인지 여부, 성장 기간, 어류의 개체수, 개체 크기, 개체 중량 및 생장률 등에 따라 달라질 수 있다.
서식 어류의 사료 소비량은 개별적인 개체 상태에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 어류가 정상 상태이거나 이상 상태인지 여부에 따라 달라질 수 있다.
또한, 서식 어류의 사료 소비량은 서식 환경에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 양식장의 수온, 용존 산소농도, 수소이온지수(PH) 등에 따라 달라질 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 분석부(230)는 초기사료공급량의 감소량에 기초하여, 서식 어류의 먹이행동패턴을 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석부(230)는 초기사료공급량을 투입한 상태에서의 수면 영상인 제1 수면 영상과, 초기사료공급량을 투입한 후 소정 시간이 경과된 상태에서의 수면 영상인 제2 수면 영상을 획득하고, 상기 제1 수면 영상과 상기 제2 수면 영상 각각에 대해 영상 처리를 수행하고 이를 비교하여 초기사료공급량의 감소량을 판단하고, 이에 기초하여 상기 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 학습 및 분석할 수 있다.
다른 실시 예에 의하면, 분석부(230)는 초기사료공급량의 감소속도에 기초하여, 서식 어류의 먹이행동패턴을 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석부(230)는 상기 제1 수면 영상과 상기 제2 수면 영상 각각에 대해 영상 처리를 수행하고 이를 비교하여 초기사료공급량의 감소량을 판단하고, 초기사료공급량의 감소량을 상기 소정 시간으로 나눈 값을 산정하여 초기사료공급량의 감소속도를 판단하고, 이에 기초하여 상기 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 학습 및 분석할 수 있다.
또 다른 실시 예에 의하면, 분석부(230)는 초기사료공급량의 감소율에 기초하여, 서식 어류의 먹이행동패턴을 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석부(230)는 상기 제1 수면 영상과 상기 제2 수면 영상 각각에 대해 영상 처리를 수행하고 이를 비교하여 초기사료공급량의 감소량을 판단하고, 초기사료공급량에 대한 감소량의 비율을 산정하여 초기사료공급량의 감소율을 판단하고, 이에 기초하여 상기 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 학습 및 분석할 수 있다.
한편, 실시 예에 따라, 분석부(230)는 초기사료공급량 투입 시의 서식 어류의 활동량에 기초하여, 서식 어류의 먹이행동패턴을 분석할 수도 있다.
사료 공급부(240)는 양식 수조(10)내에 소정량의 사료를 공급할 수 있도록, 사료 저장고(40)에 밸브 개방 신호를 전송할 수 있다. 이 경우, 사료 공급부(240)는 밸브가 개방되는 시간이나 개방 정도를 조절함으로써, 원하는 적량의 사료를 양식 수조(10) 내에 공급할 수 있다.
제어부(250)는 어종별 사료공급모델 중에서 서식 어류에 대응하는 소정 사료공급모델을 선택하고, 소정 사료공급모델을 참조하여 초기사료공급량을 설정할 수 있다. 실시 예에 따라, 초기사료공급량은 1회 적정 급여량의 소정 비율로 결정되거나, 1회 적정 급여 시간의 초기 소정 시간 동안으로 결정될 수 있다.
제어부(250)는 사료 공급이 개시되면, 초기사료공급량을 양식 수조(10)내에 투입하도록 사료 공급부(240)를 제어할 수 있다.
제어부(250)는 소정 사료공급모델 및 먹이행동패턴을 참조하여 서식 어류에의 단계별 공급 사료량을 결정할 수 있다. 즉, 제어부(250)는 서식 어류의 일반적인 어종 특성에 따른 소정 사료공급모델과, 현재 서식 어류가 보여주는 먹이행동패턴을 함께 고려하여, 서식 어류에 최적화된 단계별 공급 사료량을 결정할 수 있다.
이 경우, 제어부(250)는 단계별 공급 사료량을 순차적으로 양식 수조(10)내에 투입하도록 사료 공급부(240)를 제어할 수 있다. 여기서, 단계별 공급 사료량은 N 단계로 구성되어, 1단계 사료량, 2단계 사료량, ?? N단계 사료량이 순차적으로 공급될 수 있다. 이 경우, 각 단계 사료량은 동량으로 설정되거나, 단계에 따라 오름차순으로 사료량이 늘어나거나, 단계에 따라 내림차순으로 사료량이 줄어들거나, 또는 사료공급모델에 대응되게 단계별 사료량이 설정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치가 생성하는 어종별 사료공급모델을 도시한 그래프이다.
스마트양식장 사료공급장치(100)는 어종별 사료공급모델을 생성할 수 있다. 여기서, 어종별 사료공급모델은 어종에 따른 1회 적정 급여량을 1회 적정 급여 시간에 따라 세분화하여 표현할 수 있다.
어종 별로 소화기관의 크기나 소화기능이 상이하므로, 1회 급여 시 급여시간 경과에 따른 사료 소비량이나 소비 증가율 및 소비 속도 등도 상이하다. 따라서, 1회 적정 급여량을 1회 적정 급여 시간에 따라 세분화하여 표현하면, 어종별로 서로 상이한 형태의 그래프로 나타난다. 즉, 어종별 사료공급모델을 구성하는 곡선의 형태, 곡선의 기울기, 최대값 및 최소값 등은 각각 다르다.
도 3을 참조하면, 4개 어종 각각의 사료공급모델을 나타내는 그래프가 도시된다.
A 어종의 그래프(310)는 시작값이 가장 크고 초기 구간에서 가장 빠른 속도로 사료 투입량이 증가하므로, 초기 투입 구간에서 가장 많은 사료가 투입된다는 것을 알 수 있다.
B 어종의 그래프(320)는 사료 공급 시작 후 계속적으로 기울기가 감소하므로, B 어종은 사료 공급 후 소비량이 계속적으로 감소한다는 것을 알 수 있다.
C 어종의 그래프(330)는 A 어종 및 D 어종에 비해 곡선의 기울기가 상대적으로 완만하므로, 상대적으로 사료 소비 속도의 변화량이 적다는 것을 알 수 있다.
D 어종의 그래프(340)는 최대값이 가장 크므로, 4 어종 중 가장 많은 사료량을 소비할 수 있는 소화 능력을 가진다는 것을 알 수 있다.
이와 같이, 어종별 사료공급모델에 의하면 어종별로 사료의 소비 속도, 초기 소비량, 소비되는 사료의 변화량이 모두 상이하다. 따라서, 어종에 맞는 사료공급모델을 학습하고 이에 기초하여 초기사료공급량을 설정함으로써, 해당 어종에 최적화된 사료를 공급할 수 있다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치가 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4c에서는, 초기사료공급량의 감소량에 기초하여 먹이행동패턴을 분석하는 경우를 가정한다.
도 4a는 초기사료공급량을 투입한 상태에서 획득한 수면 영상(400)을 도시한다. 수면 영상(400)에는 서식 어류(410)와 사료(420)가 표시된다. 스마트양식장 사료공급장치(100)는 영상처리를 수행하여, 수면 영상(400)에서 사료(420)에 해당하는 부분만을 추출하고, 사료(420)에 해당하는 부분에 대응하여 점(430)을 생성한다. 여기서, 영상처리는 특징점 추출 알고리즘 등을 포함할 수 있다.
도 4b는 도 4a에서 사료(420) 부분 및 이에 대응하는 점(430) 만을 추출한 영상이다. 도 4a의 영상에서 서식 어류(410) 부분을 제거하여 사료(420) 부분 및 이에 대응하는 점(430) 만을 추출한다. 이 경우, 영상에서 점(430)의 개수를 계산하여 초기사료공급량을 산정할 수 있다.
도 4c는 초기사료공급량을 투입한 후 소정 시간이 경과된 상태에서 획득한 영상에 대해 도 4b와 동일하게 영상 처리를 수행한 영상을 도시한다. 이 경우, 도 4c에 도시된 바와 같이, 서식 어류(410)에 의해 소비된 후 남은 사료(420) 및 이에 대응하는 점(430) 만이 표시된다. 영상에서 점(430)의 개수를 계산함으로써 잔존 사료량이 산정되고, 이로부터 초기사료공급량의 감소량을 산정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급장치의 제어 과정을 도시한 도면이다.
스마트양식장 사료공급장치(100)는 양식 수조의 수면 영상과 내부환경정보 및 양식 수조내의 서식 어류의 정보를 수신한다(S501).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성한다(S502).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 어종별 사료공급모델 중에서 서식 어류에 대응하는 소정 사료공급모델을 선택한다(S503).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 소정 사료공급모델을 참조하여, 사료 공급 개시 후 양식 수조에 최초로 투입되는 초기사료공급량을 설정한다(S504).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 사료 공급이 개시되면, 초기사료공급량을 양식 수조내에 투입한다(S505).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 수면 영상을 분석하여 서식 어류가 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석한다(S506).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 소정 사료공급모델 및 먹이행동패턴을 참조하여 서식 어류에의 단계별 공급 사료량을 결정한다(S507).
스마트양식장 사료공급장치(100)는 단계별 공급 사료량을 순차적으로 양식 수조내에 투입한다(S508).
본 실시 예에 의하면, 초기 사료 투하 후 영상을 통해 어류의 사료 소비량 또는 그 외 먹이행동패턴을 측정하고 머신러닝을 통해 학습 및 분석하여 단계별로 사료 공급을 조절함으로써, 서식 어류에게 적합한 최적량의 사료를 단계적으로 공급할 수 있다. 이에 의해, 양식장의 다양한 어종에게 최대로 소비가능한 최적량의 사료를 공급하고, 적정 사료 공급을 통해 어류를 최단시간에 최대 크기로 성장시킴으로써 양식 산업을 발전을 시킬 수 있다. 또한, 자동화를 통한 최소 인력으로도 사료 공급을 수행할 수 있을 뿐 아니라, 해양환경 오염을 최소화할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 의한 스마트양식장 사료공급을 수행하는 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
도 6의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 스마트양식장 사료공급장치(100) 일 수 있다.
도 6의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
10: 양식 수조 20: 카메라
30: 조명 40: 사료 저장고
50: 원격 서버 100: 스마트양식장 사료공급장치
210: 입력부 220: 학습부
230: 분석부 240: 사료 공급부
250: 제어부
30: 조명 40: 사료 저장고
50: 원격 서버 100: 스마트양식장 사료공급장치
210: 입력부 220: 학습부
230: 분석부 240: 사료 공급부
250: 제어부
Claims (6)
- 스마트양식장 사료공급장치에 있어서,
양식 수조의 수면 영상과 내부환경정보 및 상기 양식 수조내의 서식 어류의 정보를 수신하는 입력부;
어종별 사료섭취패턴 및 소화 기능을 학습하여 어종별 사료공급모델을 생성하는 학습부;
상기 수면 영상을 분석하여, 상기 서식 어류가 사료 공급 개시 후 상기 양식 수조에 최초로 투입되는 초기사료공급량을 소비하는 먹이행동패턴을 분석하는 분석부;
상기 양식 수조내에 소정량의 사료를 공급할 수 있도록, 사료 저장고에 밸브 개방 신호를 전송하는 사료 공급부; 및
상기 어종별 사료공급모델 중에서 상기 서식 어류에 대응하는 소정 사료공급모델을 선택하고, 상기 소정 사료공급모델을 참조하여 상기 초기사료공급량을 설정한 후, 사료 공급이 개시되면 상기 초기사료공급량을 상기 양식 수조내에 투입하도록 상기 사료 공급부를 제어하고, 상기 소정 사료공급모델 및 상기 먹이행동패턴을 참조하여 상기 서식 어류에의 단계별 공급 사료량을 결정한 후, 상기 단계별 공급 사료량을 순차적으로 상기 양식 수조내에 투입하도록 상기 사료 공급부를 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 학습부는,
어류의 소화기관의 외부형태 및 조직학성 특성 중 적어도 하나에 기초하여 상기 어종별 사료섭취패턴 및 상기 소화 기능을 학습하는, 스마트양식장 사료공급장치. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 학습부는,
상기 소화기관의 크기에 비례하여 사료공급횟수는 감소되고, 상기 소화기관의 크기에 비례하여 일회 사료공급량은 증가되는 것으로 판단하는, 스마트양식장 사료공급장치. - 제1항에 있어서,
상기 학습부는,
상기 어류의 근육층과 점막근층 및 위선 중 적어도 하나가 잘 발달될수록 상기 소화 기능이 높아지는 것으로 판단하는, 스마트양식장 사료공급장치. - 제1항에 있어서,
상기 분석부는,
상기 초기사료공급량을 투입한 상태에서의 상기 수면 영상인 제1 수면 영상과, 상기 초기사료공급량을 투입한 후 소정 시간이 경과된 상태에서의 상기 수면 영상인 제2 수면 영상을 획득하고,
상기 제1 수면 영상과 상기 제2 수면 영상 각각에 대해 영상 처리를 수행하고 이를 비교하여 상기 초기사료공급량의 감소량을 판단하고, 이에 기초하여 상기 초기사료공급량을 소비하는 상기 먹이행동패턴을 분석하는, 스마트양식장 사료공급장치. - 삭제
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