KR102397628B1 - 생육정보 수집장치 - Google Patents

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윤치훈
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송윤석
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집 장치는 작물이 성장할 수 있는 공간 및 환경을 제공하는 포트(pot)부; 상기 포트부와 연결 또는 연결해제 가능한 지지부; 및 상기 포트부 및 상기 지지부 중 적어도 하나에 구비되어 상기 작물에 대한 생육 정보를 센싱하는 생육정보 센싱부; 상기 포트부 및 상기 지지부 중 적어도 하나에 구비되어 상기 생육정보 센싱부로부터 전송된 상기 생육 정보를 외부로 전송하는 생육정보 전송부를 포함한다.

Description

생육정보 수집장치{APPARATUS FOR COLLECTING CULTIVATION INFORMATION}
본 발명은 생육정보 수집장치에 관한 것이다.
4차 산업 시대를 맞이하여 농업 분야에도 다양한 기술을 접목시켜 4차 산업화하려는 연구 및 시도가 진행되고 있다.
농업의 경우 작물의 다양한 생육정보를 수집하여 이를 분석함으로써 농업 생산력을 높일 수 있다.
이와 같은 작물에 대한 생육정보를 자동으로 수집하여 분석할 수 있는 장치에 대한 요구가 증대되고 있다.
공개특허 10-2019-0007583 (공개일 2019년01월23일)
본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집 장치는 작물의 생육 상태를 파악하기 위한 것이다.
본 출원의 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 과제는 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일측면에 따르면, 작물이 성장할 수 있는 공간 및 환경을 제공하는 포트(pot)부; 상기 포트부와 연결 또는 연결해제 가능한 지지부; 및 상기 포트부 및 상기 지지부 중 적어도 하나에 구비되어 상기 작물에 대한 생육 정보를 센싱하는 생육정보 센싱부; 상기 포트부 및 상기 지지부 중 적어도 하나에 구비되어 상기 생육정보 센싱부로부터 전송된 상기 생육 정보를 외부로 전송하는 생육정보 전송부를 포함하는 생육정보 수집장치가 제공된다.
상기 포트부에 상기 작물의 생육에 필요한 물을 공급하는 제1 유입부 및 제2 유입부가 구비되고, 상기 제1 유입부는 상기 포트부의 바닥에 가깝게 구비되고, 상기 제2 유입부는 상기 포트부의 상측에 가깝게 구비될 수 있다.
상기 생육정보 센싱부는 상기 지지부에 구비되어 상기 작물의 무게를 측정하기 위한 제1 로드셀 센서(load cell sensor)와, 상기 포트부 하단과 접촉하여 상기 포트부에 공급되는 배지의 무게를 측정하기 위한 제2 로드셀 센서를 포함할 수 있다.
상기 생육정보 센싱부는, 상기 포트부에 설치되어 상기 포트부에 담긴 토양의 온도 및 습도를 센싱하는 제1 온습도 센서와, 상기 지지부에 설치되어 대기의 온도 및 습도를 센싱하는 제2 온습도 센서를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집 장치는 상기 지지부와 연결해제된 상기 포트부를 이송시키는 이송부, 상기 이송부에 배치된 상기 포트부의 작물에서 일어나는 광합성 관련 정보를 측정하는 광합성 측정부, 상기 이송부에 배치된 상기 포트부의 작물에 대한 열화상을 생성하는 열화상 카메라부, 상기 이송부에 배치된 상기 포트부의 작물에 대한 가시광 이미지를 생성하는 가시광 카메라부를 더 포함할 수 있다.
상기 이송부는 상기 포트부를 이송시키는 컨베이어 벨트와, 상기 광합성 측정부, 상기 열화상 카메라부, 상기 가시광 카메라부가 장착되는 장비 장착부를 포함하고, 상기 컨베이어 벨트 상의 상기 포트부는 상기 컨베이어 벨트의 동작에 따라 상기 장비 장착부를 통과할 수 있으며, 상기 포트부의 통과 과정에서 상기 장비 장착부에 장착된 상기 광합성 측정부, 상기 열화상 카메라부, 상기 가시광 카메라부가 상기 포트부의 작물에 대한 광합성 관련 정보의 측정과, 열화상 및 가시광 이미지를 생성할 수 있다.
한 쌍의 상기 열화상 카메라부와 상기 가시광 카메라부가 상기 장비 장착부의 상측에 장착되고, 상기 장비 장착부의 양측 각각마다 한 쌍의 상기 열화상 카메라부와 상기 가시광 카메라부가 장착되어, 상기 작물의 양측 및 상부에 대한 열화상 및 가시광 이미지가 생성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집 장치는 생육정보를 센서 및 카메라를 통하여 수집하여 분석함으로써 작물의 생육 상태를 파악할 수 있다.
본 출원의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 효과는 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치를 나타낸다.
도 3은 생육정보 전송부의 블록구성도 일례를 나타낸다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치의 이송부를 나타낸다.
도 6은 센서의 보정을 위한 평균 및 표준편차 도출 과정을 나타낸다.
도 7은 센서의 보정을 위한 정규분포곡선을 나타낸다.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 다만, 첨부된 도면은 본 발명의 내용을 보다 쉽게 개시하기 위하여 설명되는 것일 뿐, 본 발명의 범위가 첨부된 도면의 범위로 한정되는 것이 아님은 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 알 수 있을 것이다.
또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 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.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치를 나타낸다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치의 사시도를 나타낸다. 도 2의 좌측 및 우측 각각은 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치의 정면 투시도 및 측면 투시도를 나타낸다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치는 포트(pot)부(100), 지지부(200), 생육정보 센싱부(300), 생육정보 전송부(400)를 포함한다.
포트부(100)는 작물이 성장할 수 있는 공간 및 환경을 제공한다. 예를 들어, 포트부(100)에는 작물이 심어진 토양이 채워지거나 작물이 담궈진 배양액이 채워질 수 있다.
지지부(200)는 포트부(100)와 연결 또는 연결해제 가능하다. 지지부(200)와 포트부(100)의 연결 및 연결해제 구조는 통상의 기술자에게 일반적인 것이므로 이에 대한 설명은 생략된다.
생육정보 센싱부(300)는 포트부(100) 및 지지부(200) 중 적어도 하나에 구비되어 작물에 대한 생육 정보를 센싱한다. 생육정보 센싱에 대해서는 이후에 상세히 설명한다.
생육정보 전송부(400)는 포트부(100) 및 지지부(200) 중 적어도 하나에 구비되어 생육정보 센싱부(300)로부터 전송된 생육 정보를 외부로 전송한다. 생육정보 전송부(400)는 생육정보 센싱부(300)와 생육정보 처리 서버(미도시) 사이에서 게이트웨이(gateway)의 기능을 수행할 수 있다.
이를 위하여 생육정보 전송부(400)는 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 통신 모듈(410), 제2 통신 모듈(430), 컨트롤부(450), 메모리부(470)를 포함할 수 있다.
제1 통신 모듈(410)은 생육정보 센싱부(300)와 근거리 통신을 수행할 수 있다. 이를 위하여 제1 통신 모듈(410)은 지그비 모듈, 지웨이브 모듈, 블루투스 모듈, Wi-fi 모듈, RFID 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
제2 통신 모듈(430)은 생육정보 전송부(400)와 생육정보 처리 서버 사이의 원거리 통신을 수행할 수 있다. 이를 위하여 제2 통신 모듈(430)은 Wi-fi 모듈, LTE 모듈, LTE-M 모듈, NB-IoT모듈, eMTC 모듈, 및 이더넷 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
컨트롤부(450)는 생육정보 전송부(400)의 동작을 제어하고 생육정보 센싱부(300)에 대한 전력 관리를 수행할 수 있다. 생육정보 센싱부(300)는 센싱 데이터를 장시간 지속적으로 생성하므로 컨트롤부(450)는 미리 설정된 조건에 따라 생육정보 센싱부(300)의 일부 센서에 대한 전력 공급 여부를 제어할 수 있다.
메모리부(470)는 생육정보 전송부(400)의 동작에 필요한 프로그램, 로직, 데이터, 드라이버 등을 저장할 수 있다.
한편, 포트부(100)에 작물의 생육에 필요한 물을 공급하는 제1 유입부(110) 및 제2 유입부(130)가 구비될 수 있다. 제1 유입부(110) 및 제2 유입부(130)에는 물의 유입량을 제어하기 위한 밸브가 구비될 수 있다. 밸브는 사람에 의하여 수동으로 조작되어 개폐량이 제어될 수도 있고, 솔레노이드 밸브와 같이 전자 제어될 수도 있으나 이에 한정되지 않는다.
이 때, 제1 유입부(110)는 포트부(100)의 바닥에 가깝게 구비되고, 제2 유입부(130)는 포트부(100)의 상측에 가깝게 구비될 수 있다. 포트부(100)에 토양이 채워질 경우 포트부(100) 하부에 물의 공급을 원활하게 하기 위하여 제1 유입부(110)는 제2 유입부(130)에 비하여 포트부(100)의 바닥에 가깝게 구비될 수 있다.
또한 제2 유입부(130)는 제1 유입부(110)에 비하여 포트부(100)의 상측에 구비될 수 있다. 제2 유입부(130)는 작물이 심어진 토양에 점적(點滴) 방식으로 물을 공급함으로써 적은 양으로도 물이 토양의 상층에서 하층으로 충분히 스며들 수 있다.
한편, 생육정보 센싱부(300)는 제1 로드셀 센서(load cell sensor)(310)와 제2 로드셀 센서(320)를 포함할 수 있다.
제1 로드셀 센서(310)는 지지부(200)에 구비되어 작물의 무게를 측정하기 위한 것일 수 있다.
제2 로드셀 센서(320)는 포트부(100) 하단과 접촉하여 포트부(100)에 공급되는 배지(培地)의 무게를 측정하기 위한 것일 수 있다.
한편, 생육정보 센싱부(300)는, 제1 온습도 센서와 제2 온습도 센서(330)를 포함할 수 있다.
제1 온습도 센서는 포트부(100)에 설치되어 포트부(100)에 담긴 토양의 온도 및 습도를 센싱한다. 이 때 제1 온습도 센서는 포트부(100)에 설치된 센서 하우징(340)에 구비될 수 있다. 센서 하우징(340)에는 제1 온습도 센서 이외에 다양한 센서들이 구비될 수 있다.
제2 온습도 센서(330)는 지지부(200)에 설치되어 대기의 온도 및 습도를 센싱할 수 있다. 또한 지지부(200)에는 대기의 이산화탄소 농도를 센싱할 수 있는 CO2 센서(350)가 구비될 수 있다.
또한 생육정보 센싱부(300)는 포트부(100) 내의 토양의 PH를 측정하는 PH 센서와 포트부(100) 내부로 공급된 배지의 농도를 센싱하는 EC 센서를 포함할 수 있으며, PH 센서와 EC 센서는 센서 하우징(340)에 구비될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치는 이송부(500) , 광합성 측정부, 열화상 카메라부, 가시광 카메라부를 더 포함할 수 있다. 광합성 측정부, 열화상 카메라부 및 가시광 카메라부는 모듈화되어 모듈 하우징(600)에 구비될 수 있으나 모듈화없이 별개로 구비될 수도 있다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 생육정보 수집장치의 이송부(500)를 나타낸다. 도 4는 이송부(500)의 사시도를 나타내고, 도 5의 상측은 이송부(500)의 정면도를, 그리고 도 5의 하측은 이송부(500)의 측면도를 나타낸다.
도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 이송부(500)는 지지부(200)와 연결해제된 포트부(100)를 이송시킬 수 있다.
광합성 측정부는 이송부(500)에 배치된 포트부(100)의 작물에서 일어나는 광합성 관련 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 광합성 측정부는 리프 챔버(Leaf Chamber)의 입구 및 출구에 CO2 애널라이저(Analyzer)와 H2O 애널라이저를 부착하여 각각의 농도를 측정한 후 작물 표면에서의 수분 증발량, 기공 개폐 정도, 및 광합성 속도 JCO2 (μmol CO2·m-2·s-1)를 산출할 수 있다.
또한 광합성 측정부는 LED와 같은 인공 광원을 이용하여 광량과 광합성과의 관계를 조사할 수도 있다. 이와 같은 광합성 측정부의 구성이나 측정 방식은 일례일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
열화상 카메라부는 이송부(500)에 배치된 포트부(100)의 작물에 대한 열화상을 생성할 수 있다. 또한, 가시광 카메라부는 이송부(500)에 배치된 포트부(100)의 작물에 대한 가시광 이미지를 생성할 수 있다. 작물의 열화상 및 가시광 이미지를 통하여 작물의 생육 환경에 따른 작물의 표면 온도 및 시각적 정보가 도출될 수 있다.
이와같이 본 발명의 실시예에 대한 생육정보 수집장치는 생육정보 센싱부(300)가 설치된 지지부(200)로부터 연결해제된 다수의 포트부(100)를 이송시키면서 작물의 열화상, 가시광 이미지 및 광합성 관련 정보를 신속하게 도출할 수 있다.
한편, 이송부(500)는 포트부(100)를 이송시키는 컨베이어 벨트(510)와, 광합성 측정부, 열화상 카메라부, 가시광 카메라부가 장착되는 장비 장착부(520)를 포함할 수 있다. 장비 장착부(520)에는 광합성 측정부, 열화상 카메라부, 가시광 카메라부가 별개로 장착될 수도 있고, 광합성 측정부, 열화상 카메라부 및 가시광 카메라부가 모듈화된 모듈 하우징(600)이 장착될 수도 있다.
컨베이어 벨트(510) 상의 포트부(100)는 컨베이어 벨트(510)의 동작에 따라 장비 장착부(520)를 통과할 수 있다.
포트부(100)의 통과 과정에서 장비 장착부(520)에 장착된 광합성 측정부, 열화상 카메라부, 가시광 카메라부가 포트부(100)의 작물에 대한 광합성 관련 정보의 측정과, 열화상 및 가시광 이미지를 생성할 수 있다.
한편, 한 쌍의 열화상 카메라부와 가시광 카메라부가 장비 장착부(520)의 상측에 장착되고, 장비 장착부(520)의 양측 각각마다 한쌍의 열화상 카메라부와 가시광 카메라부가 장착될 수 있다. 이에 따라 작물의 양측 및 상부에 대한 열화상 및 가시광 이미지가 생성될 수 있으며, 작물에 대한 관찰이 다양한 방향에서 이루어질 수 있다.
컨트롤부(450) 또는 생육정보 처리 서버는 가시광 이미지를 통하여 잎의 면적과 개수, 작물의 길이, 작물의 마디 수와 마디의 길이, 잎의 초록색 정도에 따른 엽록소 함량이 도출될 수 있다. 이를 위하여 컨트롤부(450) 또는 생육정보 처리 서버는 가시광 이미지에 기계 학습을 통하여 잎, 줄기, 열매의 패턴을 도출할 수 있다.
한편, 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 생육정보 센싱부(300)의 센싱값을 보정할 수 있다. 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 설정 시간(예를 들어, 24시간) 동안 측정한 센싱값의 결측치 및 이상치(peak, drift, loss)를 보정한다.
그 과정은 크게 보면 다음과 같다. 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 먼저 loss를 보정해서 모든 센싱값이 null이 되지 않도록 만든다. 그 이유는 drift 보정은 null 값이 없어야 하기 때문이다.
그리고 drift가 있을 경우, 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 센싱값에 대한 drift 보정 후에 센싱값에 대한 loss를 다시 보정한다. 그 이유는drift에 따른 loss가 발생하기 때문이다.
마지막으로 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 상기 설정 시간을 단위 시간(예를 들어, 10분)으로 나눠서 peak 보정을 반복한다.
컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 peak 보정을 다음과 같은 방법으로 수행할 수 있다.
(1) 셋 팅
다음 알고리즘은 10분동안 측정한 값에 대해 적용된다.
센서의 개수가 K일 때, si 를 10분 동안 i번째 센서에서 감지한 값의 평균으로 놓는다(i=1,…,K). 그리고 그 집합이 S={s1,…,sK}일 때, 랜덤으로 크기가 k인 표본을 추출한 뒤, 그 표본평균을
Figure 112021007893150-pat00001
라 놓는다. 이렇게 도 6과 같이 표본을 총 n개를 추출하여 표본평균의 평균을 m(
Figure 112021007893150-pat00002
), 표준편차를 σ(
Figure 112021007893150-pat00003
)라 놓는다.
이제 도 7과 같이 평균이 m(
Figure 112021007893150-pat00004
)이고, 표준편차가 σ(
Figure 112021007893150-pat00005
)인 정규분포
Figure 112021007893150-pat00006
의 확률밀도함수가
Figure 112021007893150-pat00007
을 만족한다. 여기서 x는 확률변수이다.
(2) 판 단
만약 si
Figure 112021007893150-pat00008
라면 si를 peak라 판단한다. 여기서
Figure 112021007893150-pat00009
이다. 이렇게 peak들의 집합을 P라 놓는다.
(3) 보 정
집합
Figure 112021007893150-pat00010
의 평균을 m'라 놓은 뒤, peak si의 값을 m'으로 보정한다.
한편, 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 drift 보정을 다음과 같은 방법으로 수행할 수 있다.
다음의 설명은 상기 설정된 시간 동안의 센싱값에 대해 적용된다.
대부분 drift가 측정값(온도,습도,조도 등등)에서 동시에 일어나기 때문에 가장 단순한 그래프를 가질 것으로 예상되는 "온도"를 이용해 drift를 보정한다.
Peak 보정과 마찬가지로 센서의 개수를
Figure 112021007893150-pat00011
라 할 때,
Figure 112021007893150-pat00012
Figure 112021007893150-pat00013
번째 센서에서 0시 0분을 기준으로
Figure 112021007893150-pat00014
분일 때 온도라 하자. 그러면
Figure 112021007893150-pat00015
마다
Figure 112021007893150-pat00016
라는 벡터를 가진다. 여기서 설정된 시간인 24시간은 총 1440분이기 때문에
Figure 112021007893150-pat00017
의 성분 개수가 1440개이다.
이 벡터를 input으로 least square 알고리즘을 사용하면,
Figure 112021007893150-pat00018
마다
Figure 112021007893150-pat00019
차 다항함수
Figure 112021007893150-pat00020
를 가진다. 여기서
Figure 112021007893150-pat00021
로 가정한다.
이제
Figure 112021007893150-pat00022
마다 최댓값을 가지는 시간
Figure 112021007893150-pat00023
를 찾는다. 그 과정을 식으로 쓰면 다음과 같다:
Figure 112021007893150-pat00024
을 만족하는 모든 시간
Figure 112021007893150-pat00025
를 찾는다.
Figure 112021007893150-pat00026
가 닫힌구간
Figure 112021007893150-pat00027
에서 정의된 다항함수이기 때문에,
Figure 112021007893150-pat00028
를 만족하는
Figure 112021007893150-pat00029
의 개수는 유한하다. 그 개수를 J라 놓고, 이러한
Figure 112021007893150-pat00030
들을
Figure 112021007893150-pat00031
라 놓는다.)
이 중 최댓값을 갖는 시간을
Figure 112021007893150-pat00032
라 놓는다. 이제
Figure 112021007893150-pat00033
를 peak 보정 알고리즘에 S 대신 input으로 넣는다.
그러면 "판단 과정"에서 peak가 생기는
Figure 112021007893150-pat00034
를 drift라 판단한다. 그 다음에 drift를 모아놓은 집합을
Figure 112021007893150-pat00035
라고 놓고,
Figure 112021007893150-pat00036
의 평균을
Figure 112021007893150-pat00037
으로 놓는다.
Figure 112021007893150-pat00038
Figure 112021007893150-pat00039
의 반올림값으로 놓고, 모든 점
Figure 112021007893150-pat00040
Figure 112021007893150-pat00041
로 보정한다. (
Figure 112021007893150-pat00042
인 경우엔 null로 표시한다.)
i 번째 센서에서 측정된 다른 측정값도 마찬가지로
Figure 112021007893150-pat00043
Figure 112021007893150-pat00044
로 보정한다.
한편, 컨트롤부(450)나 생육정보 처리 서버는 loss 보정을 다음과 같은 방법으로 수행할 수 있다.
다음 알고리즘은 loss가 생겼을 때만 작동한다. 그 시각을
Figure 112021007893150-pat00045
라고 하자. 이 시각에 Loss가 생긴 센서를 전부 찾아서, 그 센서들의 집합을
Figure 112021007893150-pat00046
로 놓는다. 모든 센서들의 집합을
Figure 112021007893150-pat00047
로 놓고,
Figure 112021007893150-pat00048
라 하자. 이제
Figure 112021007893150-pat00049
을 peak 알고리즘에 넣었을 때, "판단 과정"에서 평균
Figure 112021007893150-pat00050
이 나오면 loss가 생긴 센서의 측정값을 null에서
Figure 112021007893150-pat00051
으로 보정한다.
이상과 같이 본 발명에 따른 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화 될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.
포트(pot)부(100)
제1 유입부(110)
제2 유입부(130)
지지부(200)
생육정보 센싱부(300)
제1 로드셀 센서(310)
제2 로드셀 센서(320)
제2 온습도 센서(330)
센서 하우징(340)
생육정보 전송부(400)
제1 통신 모듈(410)
제2 통신 모듈(430)
컨트롤부(450)
메모리부(470)
이송부(500)
컨베이어 벨트(510)
장비 장착부(520)
모듈 하우징(600)

Claims (6)

  1. 작물이 성장할 수 있는 공간 및 환경을 제공하는 포트(pot)부;
    상기 포트부와 연결 또는 연결해제 가능한 지지부; 및
    상기 포트부 및 상기 지지부 중 적어도 하나에 구비되어 상기 작물에 대한 생육 정보를 센싱하는 생육정보 센싱부;
    상기 포트부 및 상기 지지부 중 적어도 하나에 구비되어 상기 생육정보 센싱부로부터 전송된 상기 생육 정보를 외부로 전송하는 생육정보 전송부를 포함하고,
    상기 생육정보 전송부는
    상기 생육정보 센싱부와 생육정보 처리 서버 사이에서 게이트웨이(gateway)의 기능을 수행하며,
    상기 생육정보 센싱부와 근거리 통신을 수행하는 제1 통신 모듈, 상기 생육정보 전송부와 상기 생육정보 처리 서버 사이의 원거리 통신을 수행하는 제2 통신 모듈, 및 상기 생육정보 전송부의 동작을 제어하고 상기 생육정보 센싱부에 대한 전력 관리를 수행하는 컨트롤부를 포함하고,
    상기 컨트롤부 또는 상기 생육정보 처리 서버는
    상기 생육정보 센싱부가 설정 시간 동안 측정한 센싱값의 이상치를 보정하고,
    상기 이상치의 로스(loss), 드리프트(drift) 및 피크(peak) 중 로스(loss)를 먼저 보정해서 모든 센싱값이 널(null)이 되지 않도록 만들고,
    드리프트가 있을 경우, 상기 센싱값에 대한 드리프트 보정 후에 상기 드리프트 보정에 따라 발생하는 로스로 인한 센싱값을 보정한 후,
    상기 설정 시간을 구성하는 단위 시간마다 피크 보정을 반복하며,
    상기 피크 보정은, 센싱값의 평균에 대한 표본평균을 도출하고, 상기 표본평균의 평균 및 표준편차를 통하여 정규분포의 확률밀도 함수를 도출하고, 상기 정규분포의 확률밀도 함수에 대한 적분 결과를 통하여 피크들을 도출하며, 상기 센싱값의 평균과 상기 도출된 피크의 차이를 도출함으로써 이루어지고,
    상기 드리프트 보정은, 설정 시간을 구성하는 단위 시간에서의 센싱값을 성분으로 하는 벡터를 도출하고, 상기 도출된 벡터를 통하여 다항함수를 도출하며, 상기 도출된 다항함수의 최댓값을 가지는 시간을 도출하고, 상기 도출된 시간으로 드리프트를 판단하며, 상기 최댓값을 가지는 시간과 상기 판단된 드리프트의 차이를 도출함으로써 이루어지고,
    상기 로스 보정은 상기 생육정보 센싱부의 전체 센서의 집합과 센싱값의 로스가 발생한 센서의 집합의 차이를 도출함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 생육정보 수집장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포트부에 상기 작물의 생육에 필요한 물을 공급하는 제1 유입부 및 제2 유입부가 구비되고,
    상기 제1 유입부는 상기 포트부의 바닥에 가깝게 구비되고, 상기 제2 유입부는 상기 포트부의 상측에 가깝게 구비되는 것을 특징으로 하는 생육정보 수집장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생육정보 센싱부는,
    상기 포트부에 설치되어 상기 포트부에 담긴 토양의 온도 및 습도를 센싱하는 제1 온습도 센서와,
    상기 지지부에 설치되어 대기의 온도 및 습도를 센싱하는 제2 온습도 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 생육정보 수집장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 지지부와 연결해제된 상기 포트부를 이송시키는 이송부,
    상기 이송부에 배치된 상기 포트부의 작물에서 일어나는 광합성 관련 정보를 측정하는 광합성 측정부,
    상기 이송부에 배치된 상기 포트부의 작물에 대한 열화상을 생성하는 열화상 카메라부,
    상기 이송부에 배치된 상기 포트부의 작물에 대한 가시광 이미지를 생성하는 가시광 카메라부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생육정보 수집장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 이송부는 상기 포트부를 이송시키는 컨베이어 벨트와, 상기 광합성 측정부, 상기 열화상 카메라부, 상기 가시광 카메라부가 장착되는 장비 장착부를 포함하고,
    상기 컨베이어 벨트 상의 상기 포트부는 상기 컨베이어 벨트의 동작에 따라 상기 장비 장착부를 통과할 수 있으며,
    상기 포트부의 통과 과정에서 상기 장비 장착부에 장착된 상기 광합성 측정부, 상기 열화상 카메라부, 상기 가시광 카메라부가 상기 포트부의 작물에 대한 광합성 관련 정보의 측정과, 열화상 및 가시광 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 생육정보 수집장치.
  6. 제5항에 있어서,
    한 쌍의 상기 열화상 카메라부와 상기 가시광 카메라부가 상기 장비 장착부의 상측에 장착되고,
    상기 장비 장착부의 양측 각각마다 한 쌍의 상기 열화상 카메라부와 상기 가시광 카메라부가 장착되어,
    상기 작물의 양측 및 상부에 대한 열화상 및 가시광 이미지가 생성되는 것을 특징으로 하는 생육정보 수집장치.
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