KR102338084B1 - 농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법 - Google Patents

농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 장치는, 실외에서 재배되는 작물에 대한 재배 조건 데이터를 저장하는 저장부, 및 작물의 재배지에 대한 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 재배 환경 데이터를 추출하고, 추출한 재배 환경 데이터 및 저장한 재배 조건 데이터를 근거로 재배지의 작물 재배 상황을 판단하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법{Apparatus for Monitoring Crop and Driving Method Thereof}
본 발명은 농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 하우스와 같은 시설 재배의 농작물이 아닌 실제 자연 환경에서 생장하는 식물 또는 농작물에 대하여 특정 농경지에서 발생할 수 있는 이벤트를 영상으로 감시해 실제 재배 지역 내의 재배 환경 및 변수를 구체화하여 기존의 공적데이터의 광역성을 보완해 사후 분석이 가능하도록 하는 농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것이다.
기존의 스마트팜 기술은 작물 등의 조건에 따라 물을 주거나 온도를 맞추는 등 최적의 생장 조건을 자동으로 유지하는 것을 목적으로 한다. 하지만 이러한 방식인 하우스 또는 실내 재배가 가능한 식물 또는 농작물에 대해서는 가능한 방식이나 실제 자연 환경에서 생장하는 식물 또는 농작물에 대해서는 적용이 어려운 측면이 있다. 최근 들어 귀농 또는 젊은 청년들이 고향 등으로 유입되면서 새로운 트랜드를 형성하게 되는데 이럴 때 해당 지역의 농업기술센터나 각종 인터넷을 통해 자신이 재배하고자 하는 식물 또는 농작물에 대한 정보를 얻는 경우가 대부분이다.
하지만 농업기술센터나 인터넷을 통한 정보는 일반적인 정보에 불과하고 실제 재배 결과와는 일치하지 않는 경우가 많이 있다. 이러한 이유는 결국 경험에 의한 변수가 있기 때문이다. 이러한 경험은 통상 수년간의 재배 기간 동안 성과 및 실수 등을 반복하면서 얻어지는 결과인데 이러한 경험은 단기간에 축적한다는 것은 불가능하다. 예를 들어 1년 동안의 재배 과정을 통해 재배 결과에 따라 성공 요인 및 실패 요인을 분석해야 하는데 기존의 농부들은 다년 간의 재배 시간 동안 감각적으로 어떤 문제로 이번에 재배가 성공적이었는지 실패하였는지를 확인할 수 있으나, 초년 농부들에게는 현실적으로 그러한 요인을 분석할 수 있는 능력을 갖추기에는 역부족이라 할 것이다.
따라서, 귀농 또는 젊은 청년 농부들이 실제 자연 환경에서 생장하는 식물 또는 농작물에 대하여 재배 과정의 성공 및 실패 요인을 제대로 확인하여 체계적으로 관리하고 재배에 성공할 수 있도록 하기 위한 시스템이 절실히 요구되고 있다.
한국공개특허공보 제10-2014-0070242호(2014.06.10) 한국공개특허공보 제10-2020-0115717호(2020.10.08) 한국공개특허공보 제10-2020-0064024호(2020.06.05) 한국공개특허공보 제10-2020-0017054호(2020.02.18) 한국공개특허공보 제10-2020-0091524호(2020.07.31) 한국등록특허공보 제10-1412184호(2014.06.19) 한국등록특허공보 제10-1923508호(2018.11.23)
본 발명의 실시예는 가령 하우스와 같은 시설 재배의 농작물이 아닌 실제 자연 환경에서 생장하는 식물 또는 농작물에 대하여 특정 농경지에서 발생할 수 있는 이벤트를 영상으로 감시해 실제 재배 지역 내의 재배 환경 및 변수를 구체화하여 기존의 공적데이터의 광역성을 보완해 사후 분석이 가능하도록 하는 농작물 모니터링장치 및 그 장치의 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 장치는, 실외에서 재배되는 작물에 대한 재배 조건 데이터를 저장하는 저장부, 및 상기 작물의 재배지에 대한 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 재배 환경 데이터를 추출하고, 상기 추출한 재배 환경 데이터 및 상기 저장한 재배 조건 데이터를 근거로 상기 재배지의 작물 재배 상황을 판단하는 제어부를 포함한다.
상기 제어부는, 상기 재배지를 복수로 분할한 각 분할 영역마다 상기 작물 재배 상황을 판단할 수 있다.
상기 제어부는 상기 각 분할 영역의 작물 재배 상황을 판단하기 위하여 상기 촬영 영상의 비디오 프레임을 복수의 영역으로 분할하여 분석할 수 있다.
상기 제어부는 상기 재배 조건 데이터로서 지역별 기후 데이터 및 재배 작물에 사용하는 농약 및 비료의 사용 데이터를 상기 저장부에 저장시킬 수 있다.
상기 제어부는, 상기 재배 환경 데이터로서 재배 작물에 피해를 주는 피해 상황을 판단할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 판단한 작물 재배 상황을 근거로 상기 재배지에 재배 가능한 다른 작물의 재배를 사용자 단말장치로 권장할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 작물 재배 현황으로서 한해 동안의 작물 재배에 대한 성공 및 실패 요인을 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 장치의 구동방법은, 저장부가, 실외에서 재배되는 작물에 대한 재배 조건 데이터를 저장하는 단계, 및 제어부가, 상기 작물의 재배지에 대한 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 재배 환경 데이터를 추출하고, 상기 추출한 재배 환경 데이터 및 상기 저장한 재배 조건 데이터를 근거로 상기 재배지의 작물 재배 상황을 판단하는 단계를 포함한다.
상기 판단하는 단계는, 상기 재배지를 복수로 분할한 각 분할 영역마다 상기 작물 재배 상황을 판단할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 각 분할 영역의 작물 재배 상황을 판단하기 위하여 상기 촬영 영상의 비디오 프레임을 복수의 영역으로 분할하여 분석할 수 있다.
상기 구동방법은, 상기 재배 조건 데이터로서 지역별 기후 데이터 및 재배 작물에 사용하는 농약 및 비료의 사용 데이터를 상기 저장부에 저장시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 재배 환경 데이터로서 재배 작물에 피해를 주는 피해 상황을 판단할 수 있다.
상기 구동방법은, 상기 판단한 작물 재배 상황을 근거로 상기 재배지에 재배 가능한 다른 작물의 재배를 사용자 단말장치로 권장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 작물 재배 현황으로서 한해 동안의 작물 재배에 대한 성공 및 실패 요인을 분석할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 해당 경작지 및 특정 농작물에 대해 1년 동안 재배하는 과정을 특히 CCTV 영상(예: 농경지를 블록화하여 각 블록별 일조량(시간), 바람세기(흔들림 정도), 새, 짐승 또는 곤충의 침입 등)에서만 확인할 수 있는 정보, 공적 데이터(예: 해당 지역 온도, 강우량, 강수량), 농부(예: 비료, 농약 사용)의 기록을 기초로 하여 재배 과정을 데이터베이스화해 해당 농작물에 대한 최적의 재배조건(예: 농업기술센터)과 비교하여 성공 및 실패 요인을 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 해당 경작지의 CCTV 영상, 공적 데이터를 통해 차후 성공 가능한 농작물을 추천할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 시스템을 나타내는 도면,
도 2는 도 1의 농작물 모니터링장치의 세부구조를 예시한 블록다이어그램,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 과정을 나타내는 도면, 그리고
도 4는 도 1의 농작물 모니터링장치의 구동과정을 나타내는 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 시스템(90)은 촬영장치(100), 사용자 단말장치(110), 통신망(120), 농작물 모니터링장치(130) 및 서드파티장치(140)의 일부 또는 전부를 포함하며, 촬영장치(100)의 촬영 영상을 촬영장치(100)에 근접하여 에지(Edge) 단에서 분석하는 에지장치나 서버로서 동작하는 영상분석장치 등을 더 포함할 수 있다.
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 서드파티장치(140)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 구성되거나, 농작물 모니터링장치(130)를 구성하는 구성요소의 일부 또는 전부가 통신망(120)을 구성하는 네트워크장치(예: 무선교환장치 등)에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.
촬영장치(100)는 가령 야외 또는 실외에서 작물이 재배되는 농경지 즉 재배지를 복수의 블록(혹은 영역)으로 구분하여 촬영할 수 있다. 물론 여기서, 복수의 영역으로 분할하는 것은 동일 작물을 재배하는 재배지를 복수의 영역으로 분할하여 촬영한다고 볼 수 있다. 또한 여기서, 복수의 영역으로 분할하여 촬영하는 경우 각 블록마다 촬영동작을 수행하는 카메라를 설치하여 감시할 수 있지만, 해당 재배지를 하나의 카메라를 통해 촬영한 후 영상 분석시 복수의 영역으로 분할하여 분석하는 것도 얼마든지 가능하므로, 하나의 카메라를 사용하느냐 복수의 카메라를 사용하느냐에 특별히 한정하지는 않을 것이다. 다만, 동일 작물을 재배하는 재배지에 대한 영역 분할이 바람직할 수 있다.
물론 촬영장치(100)는 감시카메라로서 일반 CCTV(Closed Circuit Television) 카메라나 IP(Internet Protocol) 카메라 등을 포함할 수 있으며 고정식 카메라뿐 아니라 팬(Pan), 틸트(Tilt) 및 줌(Zoom) 동작이 가능한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 포함할 수 있다. 따라서, 재배지의 전체 촬영을 위하여 줌 아웃을 통해 지속적인 촬영이 이루어지도록 할 수 있으며, 촬영되는 재배지의 영역에 따라 자유롭게 배율을 조정하여 촬영동작이 이루어질 수 있다. 물론 이러한 동작은 도 1의 농작물 모니터링장치(130)의 제어에 의해 이루어질 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
사용자 단말장치(110)는 자연 환경 상태에서 논이나 밭 등에 작물을 재배하는 재배자의 단말장치를 의미한다. 사용자 단말장치(110)는 데스크탑컴퓨터, 랩탑컴퓨터, 태블릿PC, 스마트폰, 국내S사의 갤럭**어와 같이 손목에 착용하는 웨어러블장치를 포함할 수 있으며, 사무실 등에 구비되는 인공지능(AI) 스피커 등을 더 포함할 수 있다. 사용자 단말장치(110)는 자신의 작물 재배에 대한 성공요인이나 실패요인에 대한 결과를 농작물 모니터링장치(130)로부터 제공받을 수 있으며, 혹은 농작물 모니터링장치(130)에 접속하여 관련 데이터를 확인할 수 있다.
예를 들어, 기존의 농부들은 다년 간의 재배 시간 동안 감각적으로 어떤 문제로 이번에 재배가 성공적이었는지 실패하였는지를 확인할 수 있다. 그러나, 초보 농부들에게는 특히 귀농하는 귀농인들의 경우에는 현실적으로 그러한 요인을 분석할 수 있는 능력을 갖추기에는 부족한 점이 많다. 따라서, 그러한 초보 농부의 경우에는 자신의 사용자 단말장치(110)를 통해 자신이 재배하려는 작물에 대한 재배방법, 그리고 재배 후에는 성공적인 경우 성공요인을, 그리고 실패의 경우에는 실패요인에 대한 결과를 확인해 볼 수 있게 된다.
또한, 사용자 단말장치(110)는 재배지의 현재 상태, 또는 시간 변화에 따라 모니터링되는 재배지의 재배 현황을 근거로 해당 재배지에 적합한 재배 작물을 추천받을 수도 있다. 통상 농촌에서는 동일 재배지에 동일 작물을 지속적으로 재배하는 경우 특정 병충해 등에 취약한 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 작물 갈이가 이루어질 수 있으며, 이의 경우에는 해당 재배지에서 재배 가능한 작물을 추천받음으로써 농사에 어려움을 줄일 수 있을 것이다.
물론 사용자 단말장치(110)는 농작물 모니터링시스템(90)을 어떠한 형태로 설계하느냐에 따라 다양하게 서비스를 이용할 수 있지만, 예를 들어 농작물 모니터링장치(130)가 플랫폼의 형태로 구성되는 경우에는 전국의 많은 농부들이 자신의 사용자 단말장치(110)를 사용해 농작물 모니터링장치(130)에 접속하여 서비스를 이용할 수 있으며, 이의 과정에서 다양한 형태의 사용자 인터페이스(UI) 화면을 표시하고, 요청하는 데이터를 입력하는 등의 다양한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 재배 작물을 추천받기 위하여 연락 정보를 제공하는 것은 분명하며, 이외에도 작물 재배와 관련한 뉴스를 제공받는 등 다양한 데이터를 제공받을 수 있다.
통신망(120)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 가령 통신망(120)으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서, 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(120)은 이에 한정되는 것이 아니며, 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망(120)이 유선 통신망인 경우 통신망(120) 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Transmissive Station), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.
통신망(120)은 액세스포인트(AP)를 포함할 수 있다. 여기서의 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 촬영장치(100)나 사용자 단말장치(110) 등을 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 촬영장치(100)나 사용자 단말장치(110) 등과 지그비 및 와이파이 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신모듈을 포함할 수 있다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선, UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 농작물 모니터링장치(130)로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.
농작물 모니터링장치(130)는 작물을 재배하는 재배지를 촬영하는 촬영장치(100)로부터 촬영 영상을 수신하고, 수신한 촬영 영상을 분석하며, 재배지에서 발생할 수 있는 이벤트를 판단한다. 여기서, 이벤트를 판단한다는 것은 영상 분석을 통해 실제 재배지의 재배 환경 및 변수를 판단한다고 볼 수 있으며, 동일 작물을 재배하는 재배지의 경우에는 영역에 따라 그 분석 결과가 다를 수 있다. 예를 들어, 일조량이나 바람세기, 그리고 동물의 침입 등은 재배지에서 매우 다를 수 있다. 따라서, 농작물 모니터링장치(130)는 각 재배지를 복수의 영역으로 분할하여 촬영하는 복수의 촬영장치(100)로부터 촬영영상을 각각 수신하여 각 영역을 분석하거나, 또는 해당 재배지의 전체 촬영을 통해 촬영 영상을 복수의 영역으로 분할하는 방식으로 각 영역을 분석할 수 있다. 전자의 경우에는 촬영장치(100)가 많이 설치되는 등의 관계로 비용이 많이 발생할 수 있으며, 후자의 경우에는 농작물 모니터링장치(130)에서의 연산처리 부담이 증가될 수 있지만, 이러한 경우에는 재배지의 상황에 따라 적절하게 선택되어 운영될 수 있다. 다시 말해, 개별적으로 사용하는 것 이외에 혼용하는 것도 얼마든지 가능하고, 또 시스템 설계자의 의도에 따라 얼마든지 달라질 수 있는 것이므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링장치(130)는 현장에 설치되는 촬영장치(100)로부터 촬영영상을 수신하는 것 이외에도 USB 등과 같은 저장매체에 저장되어 있는 촬영영상을 수신하여 분석하는 것도 얼마든지 가능하므로 본 발명의 실시예에서는 촬영장치(100)를 이용하는 방식에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
좀더 구체적으로, 농작물 모니터링장치(130)는 재배지 또는 경작지 및 특정 농작물에 대하여 1년 동안 재배하는 과정을 CCTV 등과 같은 촬영장치(100)의 촬영영상에서만 확인할 수 있는 정보, 공적 데이터(예: 해당 지역 온도, 강우량, 강수량 등), 농부(예: 비료, 농약)의 기록을 기초로 하여 재배 과정을 데이터베이스화하여 해당 농작물에 대한 최적의 재배 조건(예: 농업기술센서 등에서 제공)과 비교하여 성공 및 실패 요인을 분석한다. 또한, 해당 재배지의 CCTV 영상(예: 일조량, 바람세기, 동물의 침입 등), 공적 데이터를 통해 차후 성공 가능한 농작물을 추천할 수 있다. 이와 같이 재배지에서 발생할 수 있는 이벤트를 영상으로 감시함으로써 실제 재배지역 내의 재배 환경 및 변수를 구체화함으로써 기존의 공적데이터들의 광역성을 보완하여 사후 분석이 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.
예를 들어, 농작물 모니터링장치(130)는 정부기관이나 유관기관으로부터 특정 농작물에 대한 재배 조건 데이터를 제공받아(혹은 수집하여) 도 1의 DB(130a)에 저장시킬 수 있다. 또한 공적 데이터로서 해당 지역의 온도, 강우량, 강수량 등과 관련되는 환경 데이터도 수집하여 DB(130a)에 저장시킬 수 있다. 이후 농작물 모니터링장치(130)는 재배지의 촬영영상을 분석하여 각 블록 즉 영역별로 일조량, 바람세기, 새나 짐승 또는 곤충의 침입을 확인할 수 있다. 물론 이는 영상 분석을 통해 판단된다. 촬영영상에서 일조량은 화소의 밝기값으로 판단할 수 있으며, 바람세기의 경우에는 영상 분석을 통해 작물의 흔들림 정보를 판단하여 바람세기를 측정할 수 있다. 또한, 멧돼지 등 동물의 침입이 있는 경우에는 어느 쪽에서 해당 이벤트가 발생하였는지를 판단할 수 있다. 따라서, 농작물 모니터링장치(130)는 이러한 분석 결과를 기저장된 재배 조건 데이터나 환경 데이터 등과 비교하여 재배 환경과 변수를 구체화할 수 있다. 특정 작물에 대한 분석 결과를 기준 데이터와 비교하므로 해당 재배지는 현재의 작물을 재배하기에 적합하지 않다고 분석 결과를 내거나 하는 등 재배 작물의 성공요인과 실패요인을 재배자나 관리자 등에게 제공할 수 있는 것이다.
무엇보다 농작물 모니터링장치(130)는 전국의 재배자들에게 서비스를 제공하는 일종의 플랫폼으로서 동작할 수 있으므로, 재배지가 A 지역(예: 강원도)에 있을 때와, 동일 작물을 재배하는 재배지가 B 지역(예: 경기도)에 있을 때 동일 작물이라 하더라도 그 재배 환경이 매우 다를 수 있다. 따라서, 공공 데이터로서 해당 지역들의 환경 데이터 또는 공적 데이터를 따로 분류하여 저장한 후, 어느 지역의 재배지인지를 판단하여 관련 데이터를 비교하는 것이 바람직하다. 물론 같은 경기도 내에 위치하는 재배지라 하더라도 동부, 서부, 남부, 북부권에 따라서도 그 재배 환경은 다르므로 이러한 세부 사항을 고려하여 공적 데이터를 활용하는 것이 바람직하다. 또한, 이러한 공적 데이터의 활용은 1년을 주기로 하는 것이 바람직하다.
예를 들어, 지구온난화 등으로 인해 기후 조건, 즉 작물 재배를 위한 자연 환경의 환경 조건은 조금씩 변화하고 있다. 따라서, 어떤 농부의 재배 작물에 대하여 성공요인과 실패요인을 분석하여 만약 환경 조건이 맞지 않다고 판단될 때에는 해당 환경에 부합한 새로운 작물을 가령 도 1의 DB(130a)에 기저장한 데이터에서 작물 정보를 추출하여 사용자 단말장치(110)로 제공해 줄 수도 있을 것이다. 또한, 이러한 작물을 추천함에 있어서도, 물론 다른 경우도 마찬가지지만 농작물 모니터링장치(130)는 인공지능(AI) 프로그램의 딥러닝 기능을 적용해 보다 정밀한 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 특정 재배지에서 환경 조건이 변화한 것으로 예측되지만, 수년간의 분석 결과를 더 참조하여 최종 결론을 내리거나, 또는 주변 인접지에서 해당 작물을 통해 성공 경험이 있는 재배자의 데이터를 근거로 가령 초보 농부에게 작물을 추천하는 등의 동작을 수행할 수 있는 것이다.
서드파티장치(140)는 농작물 모니터링장치(130)에서 운영하는 프로그램의 제작회사에서 운영하는 서버나 컴퓨터, 또 농작물 모니터링장치(130)의 서비스를 운영하는 관리자의 관리자 장치 등을 포함할 수 있다. 물론 관리자 장치도 컴퓨터 등을 포함할 수 있다. 또는 서드파티장치(140)가 영상분석장치로서 동작하고, 농작물 모니터링장치(130)는 서비스 동작만 수행하는 경우 농작물 모니터링장치(130)는 서드파티장치(140)에서 제공하는 데이터를 사용자 단말장치(110)로 제공하는 등의 동작을 수행할 수 있을 것이다.
도 2는 도 1의 농작물 모니터링장치의 세부구조를 예시한 블록다이어그램이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 도 1의 농작물 모니터링장치(130)는 통신 인터페이스부(200), 제어부(210), 농작물재배관리부(220) 및 저장부(230)의 일부 또는 전부를 포함한다.
통신 인터페이스부(200)는 도 1의 통신망(120)을 경유하여 촬영장치(100), 사용자 단말장치(110) 및 서드파티장치(140)와 각각 통신한다. 통신을 수행하는 과정에서 통신 인터페이스부(200)는 변/복조, 먹싱/디먹싱, 인코딩/디코딩 등의 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 이는 당업자에게 자명하므로 더 이상의 설명은 생략하도록 한다.
통신 인터페이스부(200)는 하우스와 같은 시설 재배가 아닌 자연 상태에서 재배되는 임의의 작물 재배지에 대한 촬영영상을 수신한다. 물론 촬영영상의 수신은 해당 재배지를 촬영하는 촬영장치(100)로부터 제공받을 수 있지만, USB와 같은 저장매체를 통해 제공받는 것도 얼마든지 가능하므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
통신 인터페이스부(200)는 제어부(210)의 제어하에 사용자 단말장치(110)로 작물을 재배한 사용자 즉 재배자의 1년 동안의 작물 재배에 대한 성공요인이나 실패요인에 대한 결과 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 비료나 농약의 사용량이 많았다면 이의 사실을 통지할 수 있고, 또는 해당 작물의 재배가 재배지의 환경에 적합하지 않다는 등의 사실을 통지할 수 있다.
또한 제어부(210)는 도 1의 농작물 모니터링장치(130)를 구성하는 도 2의 통신 인터페이스부(200), 농작물재배관리부(220) 및 저장부(230)의 전반적인 제어 동작을 담당한다. 통신 인터페이스부(200)로부터 도 1의 촬영장치(100)에서 제공하는 촬영영상이 수신된 경우 이를 저장부(230)에 임시 저장한 후 불러내어 농작물재배관리부(220)에 제공하여 영상 분석 등을 요청할 수 있다.
제어부(210)는 나아가 농작물재배관리부(220)로부터 가령 1년 동안의 작물 재배와 관련한 결과가 제공되는 경우 이를 도 1의 사용자 단말장치(110)로 제공되도록 통신 인터페이스부(200)를 제어할 수 있다. 제어부(210)는 이외에도 농작물재배관리부(220)와 연계하여 본 발명의 실시예에 따른 동작을 위해 데이터를 구축하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 작물이 재배되는 재배지의 온도, 강우량 등의 환경 데이터를 공적 데이터로서 공공기관 등에서 수집하여 가공한 후 도 1의 DB(130a)에 체계적으로 분류하여 저장시킬 수 있다.
농작물재배관리부(220)는 동일 작물이 재배되는, 물론 동일 작물에 특별히 한정하려는 것은 아니지만, 재배지의 촬영영상을 근거로 복수의 블록 즉 영역에 대한 작물의 재배 환경 및 변수를 구체화한다고 볼 수 있다. 다시 말해, 각 영역마다의 재배 환경이나 변수를 일종의 이벤트로서 영상 내에서 감지하고 이를 기저장한 기준 데이터 또는 비교 데이터와 비교하여 해당 재배지의 재배 환경이나 변수, 또는 재배자의 실수 등을 분석해 낼 수 있다. 대표적으로 사용자가 농경지에서 재배하는 작물과 현재의 자연 상태를 확인하여 기준 데이터로서 기저장한 최적의 재배 조건 데이터와 비교하여 사용자로 하여금 작물을 바꾸도록 하거나, 또는 새나 곤충 등으로 인해 해당 작물의 재배가 실패하였다는 외적 요인을 판단할 수 있다. 물론 농작물재배관리부(220)는 사용자 즉 재배자의 농약 살포나 비료 사용량 등에 있어서, 잘못이 있는 경우에는 이를 판단해 낼 수 있다. 대표적으로, 횟수 즉 농약 살포 횟수나 비료 사용 횟수, 그리고 시기가 적절한지 등을 분석함으로써 성공이나 실패 요인을 제공할 수도 있다.
또한, 최초에 가령 초보농부는 인접지에서 재배하는 작물(예: 감자, 고구마 등)을 재배하지만, 이러한 재배작물은 초보농부가 운영하는 현재의 재배지에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서, 농작물재배관리부(220)는 초보농부의 1년 동안의 농사 과정에 대한 촬영 영상을 근거로 해당 작물의 재배와 관련한 성공 및 실패 요인을 분석하여 분석 결과를 제공하고, 작물의 변경이 필요한 경우에는 해당 재배지의 환경에 적합한 작물을 추천해 줄 수 있다. 물론 추천 작물은 복수개가 추천될 수 있으며, 시장성을 더 근거로 제공될 수도 있을 것이다. 작물 재배의 목적도 결국은 시장에서 잘 팔리는 작물을 재배하는 것도 중요하므로 이러한 정보를 더 제공할 수도 있다.
좀더 구체적으로 농작물재배관리부(220)는 하나의 비디오 프레임을 분할하는 경우, 복수의 블록 즉 영역으로 영상을 분리한다. 즉 수신한 비디오 프레임을 복수의 영역을 분할한다. 가령 4등분을 할 수 있다. 그리고 각 영역의 화소 분석을 통해 시간별, 또는 하루의 일조량을 계산한다. 일조량은 햇빛이 많이 비추는 경우에는 화소의 밝기가 높게 계산된다. 따라서, 화소의 밝기값에 매칭되는 일조량값 등을 근거로 해당 화소의 밝기값에 대응되는 일조량을 계산해 낼 수 있다. 또한 각 영역은 밝기값의 평균값을 계산해 이를 근거로 일조량을 계산할 수도 있을 것이다.
또한, 농작물재배관리부(220)는 비디오의 특정 영역에서 동물 등의 침입이 있는지를 판단할 수 있다. 그리고, 이러한 동물의 침입이 어느쪽에서 이루어지는 진입로 등을 판단해 낼 수 있다. 따라서, 영상에서 해당 동물의 침입 부위를 추출하고 동물의 침입에 의한 농작물 피해가 발생하였다는 것을 감지해 낼 수도 있다. 물론 동물이 침입하는 시간 등에 대한 정보를 더 생성할 수 있을 것이다.
나아가 농작물재배관리부(220)는 해당 재배지에서 재배되는 농작물의 움직임을 계산하여 이를 근거로 바람의 세기를 측정할 수 있다. 물론 외부장치(예: 기상청 서버 등)로부터 환경 데이터에 대한 정보를 제공받아 이용할 수도 있다. 다만, 본 발명의 실시예에서는 영상의 분석을 통해 농작물의 움직임을 판단한다. 즉 화소에서의 해당 작물의 특정 부위의 벡터를 추적해서 그 움직임 벡터값에 매칭되어 있는 바람세기의 값을 찾아 이를 근거로 바람세기를 판단할 수 있다.
저장부(230)는 제어부(210)의 제어하에 처리되는 다양한 데이터를 저장 및 출력한다. 저장부(230)는 제어부(210)의 제어하에 특정 재배지의 촬영영상을 수신하여 저장한 후 출력하여 농작물재배관리부(220)에 제공되도록 한다. 또한, 저장부(230)는 농작물재배관리부(220)에서 분석되는 분석 결과를, 즉 실제 재배 지역 내의 재배 환경 및 변수와 관련한 데이터를 저장한 후 제어부(210)의 제어하에 도 1의 DB(130a)로 제공되어 체계적으로 분류하여 저장되도록 할 수 있다.
상기한 내용 이외에도 본 발명의 실시예에 따른 도 2의 통신 인터페이스부(200), 제어부(210), 농작물재배관리부(220) 및 저장부(230)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서 제어부(210)는 CPU 및 메모리를 포함할 수 있으며, 원칩화하여 형성될 수 있다. CPU는 제어회로, 연산부(ALU), 명령어해석부 및 레지스트리 등을 포함하며, 메모리는 램을 포함할 수 있다. 제어회로는 제어동작을, 그리고 연산부는 2진비트 정보의 연산동작을, 그리고 명령어해석부는 인터프리터나 컴파일러 등을 포함하여 고급언어를 기계어로, 또 기계어를 고급언어로 변환하는 동작을 수행할 수 있으며, 레지스트리는 소프트웨어적인 데이터 저장에 관여할 수 있다. 상기의 구성에 따라, 가령 농작물 모니터링장치(130)의 동작 초기에 농작물재배관리부(220)에 저장되어 있는 프로그램을 복사하여 메모리 즉 램(RAM)에 로딩한 후 이를 실행시킴으로써 데이터 연산 처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링 과정을 나타내는 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링장치(130)는 서버로서, 지역별 공적 데이터를 수신할 수 있다(S300). 여기서, 공적 데이터(혹은 공공 데이터)는 지역별 온도, 강우량, 강수량 등의 환경 데이터를 포함할 수 있다. 이외에도 농작물 모니터링장치(130)는 특정 작물들의 최적의 재배 조건에 대한 데이터를 수집하여 저장할 수 있다. 물론, 그러한 최적의 재배 조건은 환경과 관련한 환경 데이터를 포함할 수 있다. 나아가, 최적의 재배 조건 데이터는 농약이나 비료의 사용량이나 횟수, 또 시기 등의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 농작물 모니터링장치(130)는 도 1의 촬영장치(100) 또는 USB 등의 저장매체를 통해 제공되는 재배지의 촬영영상을 수신하여 영상을 분석할 수 있다. 그러나, 도 3에서와 같이 별도의 영상분석장치에서 이루어진 분석 결과를 수신하거나, 예를 들어, 촬영장치(100)에 인접하여 구비되어 영상분석 동작을 수행하는 에지장치로부터 분석 결과를 수신할 수 있다.
구체적으로 해당 장치(예: 에지장치 등)나 농작물 모니터링장치(130)는 일조량, 바람세기, 새, 짐승 또는 곤충의 침입 일별 이벤트를 감지할 수 있다(S320). 영상의 분석을 통해 이벤트를 감지하는 것과 관련해서는 앞서 충분히 설명하였으므로 더 이상의 설명은 생략하도록 한다. 이러한 이벤트의 감지 결과는 농작물 모니터링장치(130)로 제공되어 저장될 수 있다.
또한, 촬영영상은 블록화될 수 있으며(S330), 앞서 언급한 바와 같이 동일 작물이 재배되는 재배지를 복수의 영역을 분할할 수 있다. 비디오 프레임을 실질적으로 쪼갠다는 것은 패킷 데이터를 실질적으로 시간별로 나누는 것을 의미할 수 있지만, 복호화를 통해 단위 비디오 프레임을 생성한 후 해당 비디오 프레임을 복수의 영역으로 나누는 것이 바람직할 수 있다. 가령 해당 영역의 좌표를 기준으로 영상 분석이 이루어질 수 있다.
이와 같이 각 영역의 일일 일조량 등을 점검하고 점검 결과를 농작물 모니터링장치(130)로 제공한다(S130). 다시 말해 영상 분석을 통해 분석 결과는 농작물 모니터링장치(130)로 제공되어 체계적으로 분류한 후 도 1의 DB(130a)에 저장시킬 수 있다.
이외에도 농작물 모니터링장치(130)는 기저장한 지역별 공적 데이터 및 이벤트 감지결과, 그리고 블록별 일조량 점검 결과 등을 근거로 성공 및 실패 요인을 분석하고, 각 블록 일조량 등 변수에 따른 농작물을 추천할 수 있으며, 즉 추천을 위한 농작물 데이터를 생성할 수 있으며(S350), 이후 작물 재배지의 사용자가 사용하는 사용자 단말장치(110)로 제공해 줄 수 있을 것이다.
도 4는 도 1의 농작물 모니터링장치의 구동과정을 나타내는 흐름도이다.
설명의 편의상 도 4를 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 도 1의 농작물 모니터링장치(130)는 실외에서 자연 재배되는 작물에 대한 재배 조건 데이터를 저장한다(S400). 여기서, 재배 조건 데이터는 온도, 강우량, 강수량 등의 환경 데이터를 포함할 수 있으며, 비료나 농약의 사용량이나 사용 횟수 등의 데이터를 더 포함할 수 있을 것이다.
또한, 농작물 모니터링장치(130)는 작물의 재배지에 대한 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 재배 환경 및 변수를 추출하고, 추출한 재배 환경 및 변수의 데이터를 (기)저장한 재배 조건 데이터와 비교하여 재배지의 작물 재배 현황을 파악한다(S410). 여기서, 재배 환경은 재배지의 일조량이나 바람세기 등의 기후 상태를 포함할 수 있으며, 동물 등의 침입 여부 등을 포함할 수 있다. 또한, 변수라 함은 온난화 등의 상태를 포함할 수 있으며, 위의 동물 등의 침입이 변수가 될 수도 있다. 가령 동물 등의 침입은 시기를 잘 알 수 없고, 작물 재배시 일종의 돌발 변수에 해당한다고 볼 수 있다. 가령, 어떠한 작물을 재배하는지에 따라 동물의 유형은 다양할 수 있으므로, 또 계절과 같은 시간 변화에 따라서도 다를 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 그러한 것에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
상기한 내용 이외에도 본 발명의 실시예에 따른 농작물 모니터링장치(130)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.
한편, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.
여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
100: 촬영장치 110: 사용자 단말장치
120: 통신망 130: 농작물 모니터링장치
140: 서드파티장치 200: 통신 인터페이스부
210: 제어부 220: 농작물재배관리부
230: 저장부

Claims (8)

  1. 실외에서 재배되는 작물에 대한 재배 조건 데이터를 저장하는 저장부; 및
    상기 작물의 재배지에 대한 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 재배 환경 데이터를 추출하고, 상기 추출한 재배 환경 데이터 및 상기 저장한 재배 조건 데이터를 근거로 상기 재배지의 작물 재배 상황을 판단하는 제어부;를 포함하되,
    상기 제어부는, 동일 작물을 재배하는 상기 재배지를 복수로 분할한 각 분할 영역마다 상기 작물 재배 상황을 판단하고,
    상기 제어부는, 상기 판단한 작물 재배 상황을 근거로 상기 재배지에 재배 가능한 다른 작물의 재배를 사용자 단말장치로 권장하며,
    상기 제어부는, 지역별 재배지의 환경 데이터를 공적 데이터로서 분류하여 저장하고, A 지역의 재배지와 B 지역의 재배지에서 동일 작물이 재배되는 경우, 어느 지역의 재배지인지를 판단하여 데이터를 비교하며,
    상기 제어부는, 인공지능(AI) 프로그램의 딥러닝 기능을 적용해 임의 재배지에서 환경 조건이 변화한 것으로 예측되면 수년간의 분석 결과를 더 참조하여 환경 조건의 변화에 대한 최종 결론을 내리고, 주변 인접지에서 임의 작물을 통해 성공 경험이 있는 재배자의 데이터를 근거로 초보 농부에게 작물을 추천하며,
    상기 제어부는, 상기 촬영 영상에서 화소의 밝기값으로 일조량을 판단하고, 영상 분석을 통해 작물의 움직임을 계산하여 바람세기를 측정하며, 동물의 침입이 있는 경우 어느 쪽에서 침입의 이벤트가 발생하였는지 판단하되, 상기 촬영 영상의 화소에서 상기 작물의 지정 부위의 벡터를 추적하여 움직임 벡터값에 매칭되어 있는 바람세기의 값을 찾아 바람세기를 판단하는 농작물 모니터링 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 각 분할 영역의 작물 재배 상황을 판단하기 위하여 상기 촬영 영상의 비디오 프레임을 복수의 영역으로 분할하여 분석하는 농작물 모니터링 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 재배 조건 데이터로서 지역별 기후 데이터 및 재배 작물에 사용하는 농약 및 비료의 사용 데이터를 상기 저장부에 저장시키는 농작물 모니터링 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 재배 환경 데이터로서 재배 작물에 피해를 주는 피해 상황을 판단하는 농작물 모니터링 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 작물 재배 현황으로서 한해 동안의 작물 재배에 대한 성공 및 실패 요인을 분석하는 농작물 모니터링 장치.
  8. 저장부가, 실외에서 재배되는 작물에 대한 재배 조건 데이터를 저장하는 단계;
    제어부가, 상기 작물의 재배지에 대한 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 재배 환경 데이터를 추출하고, 상기 추출한 재배 환경 데이터 및 상기 저장한 재배 조건 데이터를 근거로 상기 재배지의 작물 재배 상황을 판단하는 단계;
    상기 제어부가, 동일 작물을 재배하는 상기 재배지를 복수로 분할한 각 분할 영역마다 상기 작물 재배 상황을 판단하는 단계;
    상기 제어부가, 상기 판단한 작물 재배 상황을 근거로 상기 재배지에 재배 가능한 다른 작물의 재배를 사용자 단말장치로 권장하는 단계;
    상기 제어부가, 지역별 재배지의 환경 데이터를 공적 데이터로서 분류하여 저장하고, A 지역의 재배지와 B 지역의 재배지에서 동일 작물이 재배되는 경우, 어느 지역의 재배지인지를 판단하여 데이터를 비교하는 단계;
    상기 제어부가, 인공지능(AI) 프로그램의 딥러닝 기능을 적용해 임의 재배지에서 환경 조건이 변화한 것으로 예측되면 수년간의 분석 결과를 더 참조하여 환경 조건의 변화에 대한 최종 결론을 내리고, 주변 인접지에서 임의 작물을 통해 성공 경험이 있는 재배자의 데이터를 근거로 초보 농부에게 작물을 추천하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 촬영 영상에서 화소의 밝기값으로 일조량을 판단하고, 영상 분석을 통해 작물의 움직임을 계산하여 바람세기를 측정하며, 동물의 침입이 있는 경우 어느 쪽에서 침입의 이벤트가 발생하였는지 판단하되, 상기 촬영 영상의 화소에서 상기 작물의 지정 부위의 벡터를 추적하여 움직임 벡터값에 매칭되어 있는 바람세기의 값을 찾아 바람세기를 판단하는 단계;를
    포함하는 농작물 모니터링 장치의 구동방법.
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