KR102623119B1

KR102623119B1 - Method and device for detecting dew and frost

Info

Publication number: KR102623119B1
Application number: KR1020230064612A
Authority: KR
Inventors: 조은수; 김규랑
Original assignee: 대한민국
Priority date: 2023-05-18
Filing date: 2023-05-18
Publication date: 2024-01-10

Abstract

본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법은 건조지수 산출부가 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 지속적으로 수집되어 저장되는 출력 전압 데이터 세트를 이용하여 상기 인공엽습윤 센서의 건조지수를 산출하는 단계; 기준값 산출부가 상기 인공엽습윤 센서의 건조지수에 근거하여 이슬 및 서리 탐지에 이용되는 건조 기준값 및 습윤 기준값을 산출하는 단계; 및 판별부가 상기 산출된 건조 기준값, 상기 산출된 습윤 기준값, 표면온도 센서를 통해 감지된 상기 인공엽습윤 센서의 표면온도 및 상기 인공엽습윤 센서의 현재 출력 전압에 근거하여 이슬 및 서리를 판별하는 단계를 포함한다. In the dew and frost detection method according to an exemplary embodiment of the present disclosure, the dryness index calculation unit calculates the dryness index of the artificial leaf wetness sensor using an output voltage data set in which the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is continuously collected and stored. steps; A reference value calculation unit calculating a dry reference value and a wet reference value used for dew and frost detection based on the dryness index of the artificial leaf wetness sensor; And a step where the determination unit determines dew and frost based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor detected through a surface temperature sensor, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor. Includes.

Description

Method and device for detecting dew and frost}

본 개시는 이슬 및 서리 탐지 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 인공엽습윤 센서(Leaf Wetness Sensor, LWS)를 이용하여 이슬 및 서리를 탐지할 때, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있는 이슬 및 서리 탐지 방법 및 장치에 관한 것이다. This disclosure relates to dew and frost detection methods and devices. More specifically, it relates to a dew and frost detection method and device that can improve detection accuracy when detecting dew and frost using an artificial leaf wetness sensor (LWS).

정전용량 기반의 인공엽습윤 센서는 농업환경에서 이슬 및 서리를 관측하기 위해 사용된다. 인공엽습윤 센서의 출력 전압은 인공엽습윤 센서의 표면에 존재하는 오염체의 종류, 상태 및 양에 따라 달라지는데 출력 전압의 변화 정도를 감지함으로써 해당 오염체가 이슬인지 서리인지를 탐지할 수 있다. Capacitance-based artificial leaf moisture sensors are used to observe dew and frost in agricultural environments. The output voltage of the artificial leaf wetting sensor varies depending on the type, state, and amount of contaminants present on the surface of the artificial leaf wetting sensor. By detecting the degree of change in the output voltage, it is possible to detect whether the contaminant in question is dew or frost.

좀 더 구체적으로, 인공엽습윤 센서는 유전체마다 서로 다른 유전상수(Dielectric constant)를 가지고 있다는 점에 근거하여 이슬 및 서리를 탐지한다. 유전상수란 어떤 물질의 유전율(Permittivity)과 진공의 유전율 사이의 비율을 말하는 것으로, 액상 물의 유전상수는 약 80이고, 얼음의 유전상수는 약 3이며, 공기의 유전상수는 약 1이다. 유전상수가 상대적으로 매우 높은 액상 물이 인공엽습윤 센서의 표면에 접촉하면 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 순간적으로 상승하는데, 이러한 출력 전압의 변화 정도를 감지함으로써 이슬을 감지할 수 있는 것이다. More specifically, artificial leaf moisture sensors detect dew and frost based on the fact that each dielectric has a different dielectric constant. Dielectric constant refers to the ratio between the permittivity of a material and the dielectric constant of vacuum. The dielectric constant of liquid water is about 80, the dielectric constant of ice is about 3, and the dielectric constant of air is about 1. When liquid water, which has a relatively high dielectric constant, contacts the surface of the artificial leaf wetting sensor, the output voltage of the artificial leaf wetting sensor instantly increases. By detecting the degree of change in this output voltage, dew can be detected.

한편, 종래에는 인공엽습윤 센서의 표면 상의 이슬이나 서리를 탐지하기 위하여 두 개의 기준값을 이용한다. 이들 기준값들은 인공엽습윤 센서의 제조사에 의해 경험적으로 도출된 것으로(Decagon Devices, 2010; Savage, 2012; Campbell Scientific, 2018), 건조 기준값(Dry threshold, DTS) 및 습윤 기준값(Wet threshold, WTS)을 포함한다. 종래 기술에 따르면, 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 건조 기준값보다 낮으면 건조 상태인 것으로 판단된다. 그리고 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 습윤 기준값보다 높으면 습윤 즉, 이슬 상태인 것으로 판단된다. 또한 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 건조 기준값과 습윤 기준값 사이에 해당하는 경우에는 서리 상태인 것으로 판단된다. Meanwhile, conventionally, two reference values are used to detect dew or frost on the surface of an artificial leaf wetness sensor. These reference values have been empirically derived by manufacturers of artificial leaf moisture sensors (Decagon Devices, 2010; Savage, 2012; Campbell Scientific, 2018), and include dry threshold (DTS) and wet threshold (WTS). Includes. According to the prior art, if the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is lower than the dryness reference value, it is determined to be in a dry state. And if the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is higher than the wetness reference value, it is judged to be wet, that is, in a dew state. Additionally, if the output voltage of the artificial leaf wetness sensor falls between the dry reference value and the wet reference value, it is judged to be in a frost state.

그러나 종래의 방법에 따르면 상수 형식의 건조 기준값 및 습윤 기준값을 이용하여 이슬 및 서리를 판단하기 때문에 이슬 및 서리를 탐지함에 있어서 정확도가 떨어진다는 문제가 있다.However, according to the conventional method, since dew and frost are determined using constant dry and wet reference values, there is a problem of low accuracy in detecting dew and frost.

발명의 명칭: 서리 무게 측정 장치; 등록번호: 10-2342395; 등록일: 2021년 12월 20일)Title of invention: Frost weighing device; Registration number: 10-2342395; Registration date: December 20, 2021)

본 개시가 해결하고자 하는 과제는 상수 형식의 절대적인 건조 기준값 및 습윤 기준값 대신 주위 환경에 따라 상대적으로 결정된 건조 기준값 및 습윤 기준값을 이용하여 이슬 및 서리를 탐지함으로써, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있는 이슬 및 서리 탐지 방법 및 장치를 제공하는 것이다. The problem that the present disclosure aims to solve is to detect dew and frost using dry and wet reference values relatively determined according to the surrounding environment instead of absolute dry and wet reference values in constant form, thereby improving the detection accuracy of dew and frost. To provide detection methods and devices.

본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. The problems to be solved by the present disclosure are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from this specification and the attached drawings. You will be able to.

이 요약은 하기 상세한 설명에서 추가로 설명되는 단순화된 형태로의 개념의 선택을 소개하기 위해 제공된다. 이 요약은 청구된 주제의 주요 특징 또는 필수적인 특징을 식별하기 위한 것이 아니며 청구된 주제의 범위를 결정하는데 도움을 주기 위한 것이 아니다. This summary is provided to introduce a selection of concepts in a simplified form that are further explained in the detailed description below. This summary is not intended to identify key features or essential features of the claimed subject matter or to be an aid in determining the scope of the claimed subject matter.

상술한 과제를 해결하기 위하여, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법은 건조지수 산출부가 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 지속적으로 수집되어 저장되는 출력 전압 데이터 세트를 이용하여 상기 인공엽습윤 센서의 건조지수를 산출하는 단계; 기준값 산출부가 상기 인공엽습윤 센서의 건조지수에 근거하여 이슬 및 서리 탐지에 이용되는 건조 기준값 및 습윤 기준값을 산출하는 단계; 및 판별부가 상기 산출된 건조 기준값, 상기 산출된 습윤 기준값, 표면온도 센서를 통해 감지된 상기 인공엽습윤 센서의 표면온도 및 상기 인공엽습윤 센서의 현재 출력 전압에 근거하여 이슬 및 서리를 판별하는 단계를 포함한다. In order to solve the above-described problem, the dew and frost detection method according to an exemplary embodiment of the present disclosure uses an output voltage data set in which the dryness index calculation unit continuously collects and stores the output voltage of the artificial leaf wetness sensor. Calculating the dryness index of the leaf moisture sensor; A reference value calculation unit calculating a dry reference value and a wet reference value used for dew and frost detection based on the dryness index of the artificial leaf wetness sensor; And a step where the determination unit determines dew and frost based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor detected through a surface temperature sensor, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor. Includes.

상술한 과제를 해결하기 위하여, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 장치는 하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서가 작업(Operation)을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장하도록 구성되는, 하나 이상의 메모리를 포함하고, 상기 작업은 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 지속적으로 수집되어 저장되는 출력 전압 데이터 세트를 이용하여 상기 인공엽습윤 센서의 건조지수를 산출하는 것; 상기 인공엽습윤 센서의 건조지수에 근거하여 이슬 및 서리 탐지에 이용되는 건조 기준값 및 습윤 기준값을 산출하는 것; 상기 산출된 건조 기준값, 상기 산출된 습윤 기준값, 상기 수집된 인공엽습윤 센서의 출력 전압 및 표면온도 데이터에 근거하여 이슬 및 서리를 판별하는 것을 포함한다. In order to solve the above-described problem, a dew and frost detection device according to an exemplary embodiment of the present disclosure includes one or more processors; And one or more memories configured to store instructions that cause the one or more processors to perform an operation, wherein the operation includes an output voltage data set in which the output voltage of the artificial leaf moisture sensor is continuously collected and stored. Calculating the dryness index of the artificial leaf moisture sensor using; Calculating a dry reference value and a wet reference value used for dew and frost detection based on the dryness index of the artificial leaf moisture sensor; It includes determining dew and frost based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, and the collected output voltage and surface temperature data of the artificial leaf moisture sensor.

본 개시의 과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 않은 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. 기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.The means for solving the problem of the present disclosure are not limited to the above-mentioned solution means, and the solution methods not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from this specification and the attached drawings. You will be able to. Specific details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.

본 개시의 예시적인 실시예들에 따르면, 상수 형식의 절대적인 건조 기준값 및 습윤 기준값 대신 주위 환경에 따라 상대적으로 결정된 건조 기준값 및 습윤 기준값을 이용하여 이슬 및 서리를 탐지함으로써, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있다. According to exemplary embodiments of the present disclosure, detection accuracy can be improved by detecting dew and frost using dry reference values and wet reference values relatively determined according to the surrounding environment instead of absolute dry reference values and wet reference values in constant form. .

본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present disclosure are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from this specification and the attached drawings. .

도 1은 강원도 내의 6개의 지점에 대하여 인공엽습윤 센서의 기본 출력 전압이 시간이 지남에 따라 변하는 모습을 도시한 그래프이다.
도 2는 인공엽습윤 센서에서 관측된 물의 상태에 따른 인공엽습윤 센서의 출력 전압의 변화를 도시한 그래프이다.
도 3a는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3b는 도 3a의 건조지수 산출부에 저장될 수 있는 출력 전압 데이터 세트를 예시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 결과와 종래 방법에 따른 이슬 및 서리 탐지 결과를 비교하여 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시의 몇몇 예시적인 실시예들에 따른 탐지 장치를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 6은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법을 도시한 순서도이다.
도 7은 도 6의 S640 단계인 건조지수 산출 단계를 보다 상세히 도시한 순서도이다.
도 8은 도 6의 S660 단계인 이슬 및 서리 판별 단계를 보다 상세히 도시한 순서도이다. Figure 1 is a graph showing the basic output voltage of the artificial leaf wetness sensor changing over time for six points in Gangwon-do.
Figure 2 is a graph showing the change in output voltage of the artificial leaf wetting sensor according to the state of water observed in the artificial leaf wetting sensor.
Figure 3A is a block diagram showing the configuration of a dew and frost detection device according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
FIG. 3B is a diagram illustrating an output voltage data set that can be stored in the dryness index calculation unit of FIG. 3A.
Figure 4 is a diagram illustrating a comparison between dew and frost detection results according to an exemplary embodiment of the present disclosure and dew and frost detection results according to a conventional method.
5 is a hardware configuration diagram of an example computing device capable of implementing a detection device according to some example embodiments of the present disclosure.
Figure 6 is a flow chart illustrating a method for detecting dew and frost according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
Figure 7 is a flowchart showing the dryness index calculation step, which is step S640 of Figure 6, in more detail.
FIG. 8 is a flow chart illustrating in more detail the dew and frost determination step S660 of FIG. 6.

본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. The advantages and features of the present disclosure and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present disclosure is not limited to the embodiments posted below and may be implemented in various different forms. These embodiments are merely provided to ensure that the present disclosure is complete and to fully inform those skilled in the art of the scope of the invention, and that the present disclosure is defined only by the scope of the claims. .

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings that can be commonly understood by those skilled in the art to which this disclosure pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 출입문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. The terminology used herein is for the purpose of describing embodiments and is not intended to limit the disclosure. In this specification, the singular form also includes the plural form unless specifically mentioned in the text. As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other elements in addition to the mentioned elements.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법 및 장치를 설명한다. 도면에서 동일한 도면 부호는 동일한 구성요소를 나타낸다. Hereinafter, a method and device for detecting dew and frost according to exemplary embodiments of the present disclosure will be described with reference to the attached drawings. In the drawings, like reference numerals represent like components.

본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법 및 장치에 대한 구체적인 설명에 앞서 종래의 이슬 및 서리 탐지 방법의 문제점을 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다. Prior to a detailed description of the dew and frost detection method and device according to an exemplary embodiment of the present disclosure, the problems of the conventional dew and frost detection method will be described in more detail as follows.

종래의 이슬 및 서리 탐지 방법은 건조 기준값 및 습윤 기준값을 이용하여 이슬 및 서리를 탐지한다. 구체적으로, 습윤 기준값은 건조 기준값에 비하여 높은 값을 가지는데 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 건조 기준값보다 낮으면 건조 상태인 것으로 판단한다. 그리고 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 습윤 기준값보다 높으면 이슬 상태인 것으로 판단한다. 만약 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 건조 기준값보다 높고 습윤 기준값보다 낮으면 서리 상태인 것으로 판단한다. Conventional dew and frost detection methods detect dew and frost using dry reference values and wet reference values. Specifically, the wet reference value has a higher value than the dry reference value, and if the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is lower than the dry reference value, it is judged to be in a dry state. And if the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is higher than the wetness reference value, it is judged to be in a dew state. If the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is higher than the dry reference value and lower than the wet reference value, it is judged to be in frost state.

그러나 이러한 종래의 이슬 및 서리 탐지 방법은 다음과 같은 문제점들이 있다. However, these conventional dew and frost detection methods have the following problems.

첫째, 인공엽습윤 센서의 기본 출력 전압(Default output voltage)이 주위 환경(예를 들어, 상대습도)에 따라 변한다는 점을 고려하고 있지 못하기 때문에 이슬 및 서리를 탐지함에 있어서 정확도가 떨어진다는 문제가 있다. 인공엽습윤 센서의 출력 전압은 인공엽습윤 센서의 표면에 이슬이나 서리가 발생하지 않더라도 변한다. 때문에 같은 양의 이슬이 발생하더라도 상황에 따라 인공엽습윤 센서의 출력 전압이 달라질 수 있다. 예를 들어, 상대습도가 매우 낮은 환경에서는 기본 출력 전압이 낮기 때문에 인공엽습윤 센서의 표면에 이슬 또는 서리가 발생하더라도 건조 기준값이나 습윤 기준값에 도달하지 못하는 상황이 발생한다. 다른 예로, 상대습도가 매우 높은 환경에서는 인공엽습윤 센서의 표면이 실제로는 건조한 상태임에도 불구하고 이슬 또는 서리가 발생한 것으로 탐지될 수 있다. 이에 대한 좀 더 구체적인 설명을 위해 도 1을 참조하기로 한다. First, the problem of low accuracy in detecting dew and frost because it does not take into account that the default output voltage of the artificial leaf moisture sensor changes depending on the surrounding environment (e.g., relative humidity). There is. The output voltage of the artificial leaf wetness sensor changes even if there is no dew or frost on the surface of the artificial leaf wetness sensor. Therefore, even if the same amount of dew occurs, the output voltage of the artificial leaf moisture sensor may vary depending on the situation. For example, in an environment with very low relative humidity, the basic output voltage is low, so even if dew or frost occurs on the surface of the artificial leaf wetness sensor, the dry or wet reference value cannot be reached. As another example, in an environment with very high relative humidity, the surface of the artificial leaf wetness sensor may be detected as having dew or frost even though it is actually dry. For a more detailed explanation, please refer to Figure 1.

도 1은 강원도 내의 6개의 지점에 대하여 인공엽습윤 센서의 기본 출력이 시간이 지남에 따라 변하는 모습을 도시한 그래프이다. 도 1에 도시된 것처럼 기본 출력 전압은 동일한 날짜라 하더라도 지역에 따라 다르게 나타나는 것을 알 수 있으며, 동일한 지역에서도 시간이 지남에 따라 변하는 것을 알 수 있다. 이처럼 인공엽습윤 센서의 기본 출력 전압이 지역 및 시기별로 다르기 때문에 지역 및 시기별로 기준값을 보정해야한다. 그러나 종래에 이르기까지 사용자는 상기의 문제점을 인지하지 못하여 기준값을 보정하지 않고 그대로 사용하기 때문에 오탐지가 자주 발생한다는 문제가 있다. 또한, 이러한 문제를 인지하더라도 기존의 관측 장소가 많을수록 기준값을 보정하는 작업에 소요되는 시간과 인력이 증가한다는 문제가 있다. Figure 1 is a graph showing the basic output of the artificial leaf moisture sensor changing over time for six points in Gangwon-do. As shown in Figure 1, the basic output voltage can be seen to vary depending on the region even on the same day, and can be seen to change over time even in the same region. Since the basic output voltage of the artificial leaf wetness sensor is different depending on the region and time, the standard value must be corrected according to the region and time. However, until now, users were not aware of the above problem and used the reference value as is without correcting it, so there is a problem that false positives often occur. In addition, even if this problem is recognized, there is a problem that the more existing observation locations, the more time and manpower required to correct the reference value.

둘째, 인공엽습윤 센서의 표면에 강한 강도의 서리가 발생했을 때의 출력 전압의 구간과 약한 강도의 이슬이 발생했을 때의 출력 전압의 구간은 서로 인접하다. 때문에 이슬을 서리로 오탐지하거나 서리를 이슬로 오탐지하는 사례가 빈번하게 발생한다는 문제가 있다. 이에 대한 좀 더 구체적인 설명을 위해 도 2를 참조하기로 한다. Second, the output voltage section when strong frost occurs on the surface of the artificial leaf wetness sensor and the output voltage section when low intensity dew occurs are adjacent to each other. Therefore, there is a problem that cases of falsely detecting dew as frost or misdetecting frost as dew frequently occur. For a more detailed explanation, please refer to FIG. 2.

도 2는 인공엽습윤 센서에서 관측된 물의 상태에 따른 인공엽습윤 센서의 출력 전압의 변화를 도시한 그래프이다. 도 2에 도시된 그래프들은 디바이스 제조사에서 제공된 그래프들로, 위쪽의 그래프는 Savage 및 Decagon Devices에서 제공된 그래프이고, 아래쪽의 그래프는 Campbell Scientific에서 제공된 그래프이다. 도 2의 위쪽 그래프를 참조하면, 제조사에서 제공하는 두 개의 기준값(DTS: 274mV, WTS: 284mV)에 따라 건조(Dry; 274mV 미만의 전압 출력값), 이슬(Wet; 284mV 이상의 전압 출력값), 서리(Ice; 274mV~284mV 사이의 전압 출력값)로 구분하고 있다. 하지만 실제 자연에서 인공엽습윤 센서를 이용하여 관측했을 때, 강한 강도의 서리는 충분히 284mV 전압 출력값을 넘어서며, 약한 강도의 이슬은 284mV 미만의 전압 출력값을 보이는 사례가 빈번히 발생한다.Figure 2 is a graph showing the change in output voltage of the artificial leaf wetting sensor according to the state of water observed in the artificial leaf wetting sensor. The graphs shown in Figure 2 are provided by device manufacturers. The upper graph is provided by Savage and Decagon Devices, and the lower graph is provided by Campbell Scientific. Referring to the upper graph of Figure 2, according to the two reference values (DTS: 274mV, WTS: 284mV) provided by the manufacturer, dry (voltage output value less than 274mV), dew (wet; voltage output value more than 284mV), and frost ( Ice; voltage output value between 274mV and 284mV). However, when observed using an artificial leaf moisture sensor in nature, there are frequent cases where strong frost sufficiently exceeds the voltage output value of 284mV, and weak intensity dew shows a voltage output value of less than 284mV.

셋째, 이슬로 인해 출력 전압이 증가하는 경우, 증가하는 출력 전압은 서리로 판단하는 출력 전압의 구간을 필연적으로 지나간다. 때문에 순수 이슬 사례인 경우에도 서리가 발생한 것으로 오탐지될 수 있다. Third, when the output voltage increases due to dew, the increased output voltage inevitably passes the section of the output voltage that is judged to be frost. Therefore, even in cases of pure dew, frost may be falsely detected.

상술한 문제점들을 개선하기 위하여, 본 개시에서는 상수 형식의 절대적인 건조 기준값 및 습윤 기준값 대신 주위 환경에 따라 상대적으로 결정되는 건조 기준값 및 습윤 기준값을 이용하여 이슬 및 서리를 탐지한다. 이하, 도 3 내지 도 6을 참조하여 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 탐지 방법 및 장치에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다. In order to improve the above-mentioned problems, in the present disclosure, dew and frost are detected using dry and wet reference values that are relatively determined depending on the surrounding environment instead of absolute dry and wet reference values in constant form. Hereinafter, the dew and detection method and device according to exemplary embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 6.

도 3a는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 장치의 구성을 도시한 도면이다. 이하 설명의 편의를 위하여 '이슬 및 서리 탐지 장치'를 '탐지 장치'라 칭하기로 한다. FIG. 3A is a diagram illustrating the configuration of a dew and frost detection device according to an exemplary embodiment of the present disclosure. For convenience of explanation below, the 'dew and frost detection device' will be referred to as the 'detection device'.

도 3a를 참조하면, 탐지 장치(300)는 인공엽습윤 센서(310), 표면온도 센서(320), 건조지수 산출부(330), 기준값 산출부(340) 및 판별부(350)를 포함한다. Referring to FIG. 3A, the detection device 300 includes an artificial leaf wetness sensor 310, a surface temperature sensor 320, a dryness index calculation unit 330, a reference value calculation unit 340, and a determination unit 350. .

인공엽습윤 센서(310)는 정전용량 기반의 센서일 수 있으며, 하나 이상 구비될 수 있다. 본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 인공엽습윤 센서(310)는 관측 노장 내에 설치된 봉에 설치된다. 이때 봉은 관측 노장 내에서 하루 중 태양의 이동으로 인한 그림자의 간섭이 없는 곳에 수직 방향으로 설치된다. 그리고 인공엽습윤 센서(310)는 지면으로부터 기준 높이에 해당하는 위치에 설치된다. The artificial leaf wetness sensor 310 may be a capacitance-based sensor and may be provided with one or more. According to an exemplary embodiment of the present disclosure, the artificial leaf wetness sensor 310 is installed on a rod installed in the observation field. At this time, the rod is installed vertically within the observation field in a place where there is no shadow interference due to the movement of the sun during the day. And the artificial leaf moisture sensor 310 is installed at a position corresponding to the reference height from the ground.

표면온도 센서(320)는 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도를 감지한다. 표면온도 센서(320)는 접촉식 표면온도 센서 및 비접촉식 표면온도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 접촉식 표면온도 센서는 인공엽습윤 센서(310)의 표면에 직접 접촉되어 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도를 감지한다. 비접촉식 표면온도 센서는 예를 들어 적외선 기반의 센서로 구현될 수 있다. 이러한 비접촉식 표면온도 센서는 인공엽습윤 센서(310)로부터 이격된 위치에 설치되어 인공엽습윤 센서(310)가 방출하는 적외선 복사열을 측정하고, 측정된 적외선 복사열을 기반으로 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도를 감지한다. 표면온도 센서(320)로 접촉식 표면온도 센서와 비접촉식 표면온도 센서가 모두 구비된 경우라면, 접촉식 표면온도 센서에 의해 감지된 온도와 비접촉식 표면온도 센서에 의해 감지된 온도에 기초하여 연산된 값(예: 평균값, 가중평균값)이 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도로 결정될 수 있다. 접촉식 표면온도 센서 및/또는 비접촉식 표면온도 센서에 의해 감지된 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도는 후술될 판별부(350)로 제공된다. The surface temperature sensor 320 detects the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310. The surface temperature sensor 320 may include at least one of a contact surface temperature sensor and a non-contact surface temperature sensor. The contact surface temperature sensor is in direct contact with the surface of the artificial leaf wetness sensor 310 and detects the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310. A non-contact surface temperature sensor can be implemented as an infrared-based sensor, for example. This non-contact surface temperature sensor is installed in a location spaced apart from the artificial leaf wetness sensor 310, measures infrared radiation emitted by the artificial leaf wetness sensor 310, and uses the artificial leaf wetness sensor 310 based on the measured infrared radiation. Detects the surface temperature of If the surface temperature sensor 320 is equipped with both a contact surface temperature sensor and a non-contact surface temperature sensor, the value calculated based on the temperature detected by the contact surface temperature sensor and the temperature detected by the non-contact surface temperature sensor. (e.g., average value, weighted average value) may be determined as the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310. The surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 detected by the contact surface temperature sensor and/or the non-contact surface temperature sensor is provided to the determination unit 350, which will be described later.

건조지수 산출부(330)는 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수를 산출한다. 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수란 인공엽습윤 센서(310)가 건조 사례에서 출력하는 기본 출력 전압(Default value)을 의미한다. 여기서, 건조 사례는 인공엽습윤 센서(310)의 표면에 아무런 물 현상(예: 이슬, 서리) 또는 오염이 발생하지 않은 상태를 의미한다. 건조지수 산출을 위해, 건조지수 산출부(330)는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압을 실시간으로, 그리고 지속적으로 획득하여 저장할 수 있다. The dryness index calculation unit 330 calculates the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310. The dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310 means the basic output voltage (Default value) output by the artificial leaf wetness sensor 310 in a dry case. Here, the dry case refers to a state in which no water phenomenon (e.g., dew, frost) or contamination occurs on the surface of the artificial leaf wetness sensor 310. To calculate the dryness index, the dryness index calculation unit 330 may acquire and store the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 in real time and continuously.

실시예에 따르면, 획득된 출력 전압에 기초하여 도 3b에 도시된 바와 같은 출력 전압 데이터 세트(30)가 생성될 수 있다. 도 3b를 참조하면, 출력 전압 데이터 세트(30)는 제1 칼럼(31), 제2 칼럼(32), 제3 칼럼(33) 및 제4 칼럼(34)를 포함할 수 있다. According to an embodiment, an output voltage data set 30 as shown in FIG. 3B may be generated based on the obtained output voltage. Referring to FIG. 3B, the output voltage data set 30 may include a first column 31, a second column 32, a third column 33, and a fourth column 34.

제1 칼럼(31)에는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압이 획득된 시각이 저장될 수 있다. 인공엽습 센서(310)의 출력 전압은 기준 시간 간격마다 수집될 수 있다. 기준 시간 간격이 1분인 경우, 제1 칼럼(31)에는 1분 단위로 시각이 기록될 수 있다. The time at which the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 was acquired may be stored in the first column 31. The output voltage of the artificial leaf weed sensor 310 may be collected at standard time intervals. When the standard time interval is 1 minute, the time may be recorded in 1 minute increments in the first column 31.

제2 칼럼(32)에는 해당 시각에 획득된 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압이 저장된다. 제2 칼럼(32)에 기록되는 출력 전압의 단위는 ㎷일 수 있다. The second column 32 stores the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 obtained at the corresponding time. The unit of output voltage recorded in the second column 32 may be ㎷.

제3 칼럼(33)에는 해당 시각을 기준으로 과거 3일 동안의 최소 전압값(Moving Minimum value for 3 days, MM3)이 저장될 수 있다. 여기서는 '과거 3일이'라는 기준기간을 예로 들었지만, 기준기간이 이러한 값으로 한정되는 것은 아니며, 기준기간은 시간 단위 또는 분 단위로 설정될 수도 있다. 앞서 예시한 바와 같이, 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압이 1분 간격으로 수집되는 경우, 특정 시각을 기준으로 과거 3일 동안의 출력 전압은 총 4,320개에 해당하고, 이들 데이터 중에서 최소 전압값이 제3 칼럼(33)에 저장될 수 있다. The third column 33 may store the minimum voltage value (Moving Minimum value for 3 days, MM3) for the past 3 days based on the relevant time. Here, the standard period 'past 3 days' is used as an example, but the standard period is not limited to this value, and the standard period may be set in hours or minutes. As previously exemplified, when the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is collected at 1-minute intervals, the output voltage for the past 3 days based on a specific time corresponds to a total of 4,320, and among these data, the minimum voltage The value may be stored in the third column 33.

제3 칼럼(330)에는 해당 시각을 기준으로 과거 3일 동안의 최소 전압값들의 평균값(Average of MM3, AMM3)가 기록될 수 있다. In the third column 330, the average value (Average of MM3, AMM3) of the minimum voltage values for the past 3 days based on the corresponding time may be recorded.

인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압은 실시간으로, 그리고 지속적으로 획득될 수 있으므로, 시간이 지남에 따라 출력 전압 데이터 세트의 양도 점차 증가한다. 따라서 출력 전압 데이터 세트의 양이 지나치게 방대해지는 것을 방지하기 위해 출력 전압 데이터 세트 내의 데이터들은 일정 기간이 경과하는 경우 먼저 저장되었던 데이터부터 순차적으로 삭제될 수 있다. Since the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 can be acquired in real time and continuously, the amount of output voltage data set gradually increases over time. Therefore, in order to prevent the amount of the output voltage data set from becoming too large, the data in the output voltage data set may be deleted sequentially, starting with the data stored first, when a certain period of time elapses.

일 예로, 상술한 바와 같은 출력 전압 데이터 세트(30)를 생성 또는 관리하는데 필요한 연산은 건조지수 산출부(330)에서 수행될 수 있다. 다른 예로, 출력 전압 데이터 세트(30)를 생성 또는 관리하는데 필요한 연산은 별도로 구비된 구성요소에서 수행될 수도 있다. As an example, the calculations necessary to generate or manage the output voltage data set 30 as described above may be performed in the dryness index calculation unit 330. As another example, operations required to generate or manage the output voltage data set 30 may be performed in separately provided components.

한편, 건조지수 산출부(330)는 저장되어 있는 출력 전압 데이터 세트(30)를 이용하여 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수를 산출한다. 실시예에 따르면, 건조지수 산출부(330)는 현재 시각(도 3b의 '35' 참조)을 기준으로 과거 3일 동안의 최소 전압값(MM3) 및 현재 시각(35)을 기준으로 과거 3일 동안의 최소 전압값들의 평균값(AMM3)을 출력 전압 데이터 세트(30)로부터 획득한다. 그 다음, 건조지수 산출부(330)는 획득된 데이터에 근거하여, 과거 3일 동안의 건조 사례 발생 여부를 판단한다. Meanwhile, the dryness index calculation unit 330 calculates the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310 using the stored output voltage data set 30. According to the embodiment, the dryness index calculator 330 calculates the minimum voltage value (MM3) for the past 3 days based on the current time (see '35' in FIG. 3B) and the minimum voltage value (MM3) for the past 3 days based on the current time (35). The average value (AMM3) of the minimum voltage values during the period is obtained from the output voltage data set 30. Next, the dryness index calculation unit 330 determines whether a dryness case has occurred in the past 3 days based on the acquired data.

구체적으로, 획득된 최소 전압값(MM3)과 획득된 최소 전압값들의 평균값(AMM3) 간의 차이가 기준값 이하라면, 건조지수 산출부(330)는 과거 3일 동안 건조 사례가 발생한 것으로 판단한다. 이 경우, 건조지수 산출부(330)는 획득된 최소 전압값(MM3)을 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수로 산출한다. 실시예에 따르면, 기준값은 7㎷일 수 있다. Specifically, if the difference between the obtained minimum voltage value (MM3) and the average value (AMM3) of the obtained minimum voltage values is less than or equal to the reference value, the dryness index calculation unit 330 determines that a dryness case has occurred in the past 3 days. In this case, the dryness index calculation unit 330 calculates the obtained minimum voltage value (MM3) as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310. According to an embodiment, the reference value may be 7 mV.

만약 획득된 최소 전압값(MM3)과 획득된 최소 전압값들의 평균값(AMM3) 간의 차이가 기준값 보다 크다면, 건조지수 산출부(330)는 과거 3일 동안 건조 사례가 발생하지 않은 것으로 판단한다. 이 경우, 건조지수 산출부(330)는 획득된 최소 전압값들의 평균값(AMM3)을 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수로 산출한다. 즉, 3일 동안 단 한 사례(1분)도 건조 사례가 나타나지 않는다면(예를들어 3일 동안의 연속 강우 또는 강설 이후 적설이 3일 동안 녹지 않은 경우 등), 과거 3일 동안의 최소 전압값들의 평균값(AMM3)이 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수로 산출된다. If the difference between the obtained minimum voltage value (MM3) and the average value of the obtained minimum voltage values (AMM3) is greater than the reference value, the dryness index calculation unit 330 determines that no drying case has occurred in the past 3 days. In this case, the dryness index calculation unit 330 calculates the average value (AMM3) of the obtained minimum voltage values as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310. That is, if there is not a single instance (1 minute) of dryness in 3 days (e.g. 3 days of continuous rainfall or snowfall followed by snow that has not melted for 3 days, etc.), then the minimum voltage value for the past 3 days. The average value (AMM3) is calculated as the dryness index of the artificial leaf moisture sensor 310.

상술한 방법에 따라 산출된 건조지수(단위: mV)는 기준값 산출부(340)로 제공된다. The dryness index (unit: mV) calculated according to the above-described method is provided to the reference value calculation unit 340.

기준값 산출부(340)는 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수에 근거하여, 건조 기준값 및 습윤 기준값을 각각 산출한다. 일 예로, 기준값 산출부(340)는 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수에 제1 값(단위: mV)을 더하여 건조 기준값을 산출한다. 다른 예로, 기준값 산출부(340)는 산출된 건조 기준값에 제2 값(단위: mV)을 더하여 습윤 기준값을 산출한다. 실시예에 따르면, 제2 값은 제1 값보다 클 수 있다. 구체적으로, 제1 값은 7mV 일 수 있으며, 제2 값은 10mV 일 수 있다. 그러나 제1 값과 제2 값이 예시된 값들로 반드시 한정되는 것은 아니며, 제1 값 및 제2 값은 예시된 값과는 다른 값으로 설정될 수도 있음은 물론이다. 예를 들어, 기준범위가 미리 설정될 수 있으며, 제1 값과 제2 값의 차이가 이 기준범위를 벗어나지 않도록 제1 값과 제2 값이 설정될 수도 있다. 상술한 방식에 따라 산출된 건조 기준값 및 산출된 습윤 기준값은 판별부(350)로 제공된다. The reference value calculation unit 340 calculates a dry reference value and a wet reference value, respectively, based on the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310. As an example, the reference value calculation unit 340 calculates a drying reference value by adding the first value (unit: mV) to the drying index of the artificial leaf wetness sensor 310. As another example, the reference value calculation unit 340 calculates a wet reference value by adding a second value (unit: mV) to the calculated dry reference value. According to embodiments, the second value may be greater than the first value. Specifically, the first value may be 7mV and the second value may be 10mV. However, the first value and the second value are not necessarily limited to the illustrated values, and of course, the first value and the second value may be set to values different from the illustrated values. For example, a reference range may be set in advance, and the first value and the second value may be set so that the difference between the first value and the second value does not exceed this reference range. The dry reference value and the calculated wet reference value calculated according to the above-described method are provided to the determination unit 350.

판별부(350)는 기준값 산출부(340)로부터 제공받은 산출된 건조 기준값 및 산출된 습윤 기준값, 표면온도 센서(320)로부터 제공받은 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도, 그리고 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압에 근거하여, 인공엽습윤 센서(310) 상의 이슬 및 서리를 판별한다. The determination unit 350 includes the calculated dry reference value and the calculated wet reference value provided by the reference value calculation unit 340, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 provided by the surface temperature sensor 320, and the artificial leaf wetness sensor. Based on the current output voltage of 310, dew and frost on the artificial leaf moisture sensor 310 are determined.

우선, 판별부(350)는 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 건조 기준값보다 큰지를 판단한다. 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 건조 기준값 이하인 경우, 판별부(350)는 현재 상태를 건조 상태로 판단한다. 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 건조 기준값보다 큰 경우, 판별부(350)는 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도가 0℃ 미만인지를 판단한다. First, the determination unit 350 determines whether the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is greater than the calculated dryness reference value. As a result of the determination, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than or equal to the calculated dryness reference value, the determination unit 350 determines the current state as a dry state. As a result of the determination, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is greater than the calculated drying reference value, the determination unit 350 determines whether the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than 0°C.

판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도가 0℃ 미만이라면, 판별부(350)는 현재 상태를 서리 상태로 판단한다. 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도가 0℃ 이상이라면, 판별부(350)는 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 습윤 기준값보다 작은지를 판단한다. As a result of the determination, if the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than 0°C, the determination unit 350 determines the current state as a frost state. As a result of the determination, if the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 is 0° C. or higher, the determination unit 350 determines whether the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than the calculated wetness reference value.

판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 습윤 기준값보다 작다면, 판별부(350)는 현재 상태를 건조 상태로 판단한다. 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 습윤 기준값 이상이라면, 판별부(350)는 현재 상태를 이슬 상태로 판단한다. As a result of the determination, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than the calculated wetness reference value, the determination unit 350 determines the current state as a dry state. As a result of the determination, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is greater than or equal to the calculated wetness reference value, the determination unit 350 determines the current state as a dew state.

도 4는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 결과와 종래 방법에 따른 이슬 및 서리 탐지 결과를 비교하여 도시한 도면이다. Figure 4 is a diagram illustrating a comparison between dew and frost detection results according to an exemplary embodiment of the present disclosure and dew and frost detection results according to a conventional method.

도 4에는 총 5개의 시계열 그래프가 도시되어 있는데 위에서부터 순서대로 각각 제1 그래프(410), 제2 그래프(420), 제3 그래프(430), 제4 그래프(440) 및 제5 그래프(450)라 칭하기로 한다. A total of five time series graphs are shown in Figure 4, in order from the top, the first graph 410, the second graph 420, the third graph 430, the fourth graph 440, and the fifth graph 450. ) will be called.

제1 그래프(410)는 강원도 진부 지점에서 2022년 3월 20일부터 2022년 3월 27일까지의 관측 기간 동안에 관측된 3가지의 기상 자료를 도시한 것이다. 구체적으로, 제1 그래프에서 흑색 실선(①)은 기온을 나타내고, 적색 실선(②)은 이슬점 온도를 나타낸다. 그리고 녹색 실선(③)은 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도를 나타낸다. 또한, 보라색 음영(F1, F2, F3, F4, F5)으로 표시된 부분은 실제 서리가 발생한 것으로 관측된 실제 서리 사례(기간)를 나타낸다. 도 4의 경우, 관측 기간 동안의 실제 서리 사례는 총 다섯 사례인 것일 알 수 있다. The first graph 410 shows three types of meteorological data observed during the observation period from March 20, 2022 to March 27, 2022 at Jinbu, Gangwon-do. Specifically, in the first graph, the black solid line (①) represents the temperature, and the red solid line (②) represents the dew point temperature. And the green solid line (③) represents the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310. Additionally, the areas shaded in purple (F1, F2, F3, F4, F5) represent actual frost instances (periods) during which frost was observed to occur. In the case of Figure 4, it can be seen that the actual frost cases during the observation period are a total of five cases.

제2 그래프(420)는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압을 도시한 것이다. 제2 그래프(420)에서 두 개의 청색 실선(④, ⑤)은 각각 종래의 건조 기준값(④)과 습윤 기준값(⑤)을 나타낸다. 그리고 흑색 실선(⑥)은 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압을 난타낸다. 제2 그래프(420)를 참조하면, 건조 기준값(④; 274mV)과 습윤 기준값(⑤; 284mV)이 시간이 경과함에 따라 변하지 않는 것을 알 수 있다(상수값). The second graph 420 shows the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310. In the second graph 420, the two blue solid lines (④, ⑤) represent the conventional dry reference value (④) and the wet reference value (⑤), respectively. And the black solid line (⑥) indicates the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310. Referring to the second graph 420, it can be seen that the dry reference value (④; 274 mV) and the wet reference value (⑤; 284 mV) do not change over time (constant values).

제3 그래프(430)는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압을 도시한 것이다. 제3 그래프(430)에서 두 개의 적색 실선(⑦, ⑧)은 각각 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 건조 기준값(⑦)과 습윤 기준값(⑧)을 나타낸다. 그리고 흑색 실선(⑨)은 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압을 나타낸다. 제3 그래프(430)를 참조하면, 건조 기준값(⑦)과 습윤 기준값(⑧)이 시간이 경과함에 따라 변하는 것을 알 수 있다. The third graph 430 shows the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310. In the third graph 430, two red solid lines (⑦, ⑧) respectively represent a dry reference value (⑦) and a wet reference value (⑧) according to an exemplary embodiment of the present disclosure. And the black solid line (⑨) represents the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310. Referring to the third graph 430, it can be seen that the dry reference value (⑦) and the wet reference value (⑧) change over time.

제4 그래프(440)는 종래의 방법에 따라 이슬 및 서리를 탐지한 결과를 도시한 것이다. 제4 그래프(440)에서 세로 축은 물의 상태를 나타낸다. 구체적으로, 세로축에서 '0'은 건조 상태를 의미하고, '1'은 이슬 상태를 의미하며, '2'는 서리 상태를 의미한다. 그리고 제4 그래프(440)에서 청색 실선(⑩)은 이슬 및 서리 탐지 결과를 나타낸다. 청색 실선(⑩) 중에서 서리로 탐지된 부분과 실제 서리 사례인 보라색 음영 부분들(F1, F2, F3, F4, F5)을 비교해 보면, 두 번째 실제 서리 사례(F2)를 제외하고, 나머지 실제 서리 사례들(F1, F3, F4, F5)에서는 '2'에 해당하는 부분에는 청색 실선(⑩)이 표시되지 않는 부분이 많은 것을 알 수 있으며, 오히려 '0'에 해당하는 부분이나 '1'에 해당하는 부분에 청색 실선(⑩)이 표시되어 있는 것을 알 수 있다. 즉, '2'에 해당하는 부분에 청색 실선(⑩)이 표시되지 않은 만큼 오탐지가 발생한 것임을 알 수 있다. The fourth graph 440 shows the results of detecting dew and frost according to a conventional method. In the fourth graph 440, the vertical axis represents the state of water. Specifically, on the vertical axis, '0' means a dry state, '1' means a dew state, and '2' means a frost state. And in the fourth graph 440, the blue solid line (⑩) represents the dew and frost detection results. Comparing the part detected as frost in the blue solid line (⑩) with the purple shaded parts (F1, F2, F3, F4, F5), which are actual frost cases, except for the second actual frost case (F2), the remaining actual frost cases are In the cases (F1, F3, F4, F5), you can see that there are many parts where the blue solid line (⑩) is not displayed in the part corresponding to '2', but rather in the part corresponding to '0' or '1'. You can see that the corresponding part is marked with a blue solid line (⑩). In other words, since the blue solid line (⑩) is not displayed in the part corresponding to '2', it can be seen that a false positive has occurred.

제5 그래프(450)는 본 개시의 예시적인 실시예에 따라 이슬 및 서리를 탐지한 결과를 도시한 것이다. 제5 그래프(450)에서 세로 축은 물의 상태를 나타낸다. 구체적으로, 세로축에서 '0'은 건조 상태를 의미하고, '1'은 이슬 상태를 의미하며, '2'는 서리 상태를 의미한다. 그리고 제5 그래프(450)에서 적색 실선(⑪)은 이슬 및 서리 탐지 결과를 나타낸다. 적색 실선(⑪) 중에서 서리로 탐지된 부분과 실제 서리 사례인 보라색 음영 부분들(F1, F2, F3, F4, F5)를 비교해 보면, 모든 실제 서리 사례에서 적색 실선이 표시되어 있는 것을 알 수 있다. 즉, 오탐지가 거의 발생하지 않았음을 알 수 있다. The fifth graph 450 shows the results of detecting dew and frost according to an exemplary embodiment of the present disclosure. In the fifth graph 450, the vertical axis represents the state of water. Specifically, on the vertical axis, '0' means a dry state, '1' means a dew state, and '2' means a frost state. And in the fifth graph 450, the red solid line (⑪) represents the dew and frost detection results. Comparing the part detected as frost among the red solid lines (⑪) with the purple shaded parts (F1, F2, F3, F4, F5), which are actual frost cases, you can see that all actual frost cases are marked with a red solid line. . In other words, it can be seen that almost no false positives occurred.

도 4에 도시되어 있듯이, 종래의 이슬 및 서리 탐지 방법의 경우, 주위 환경에 따른 인공엽습윤 센서(310)의 기본 출력 전압의 변화를 고려하지 않기 때문에 오탐지가 발생한 것을 알 수 있다. 구체적으로, 제2 그래프(420)에서 두 번째 실제 서리 사례 구간(F2)에서는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압(⑥)이 건조 기준값(④)과 습윤 기준값(⑤) 사이에 형성된 것을 알 수 있다. 이에 비하여, 세 번째 내지 다섯 번째 실제 서리 사례 구간들(F3, F4, F5)에서는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압(⑥)이 건조 기준값(④)인 274㎷ 보다 아래에 형성되는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 제4 그래프(440)에 도시된 바와 같이, 두 번째 실제 서리 사례 구간(F2)에 대해서는 서리 상태가 탐지되지만, 세 번째 내지 다섯 번째 실제 서리 사례 구간들(F3, F4, FE5)에 대해서는 서리 상태가 탐지되지 않는다. 즉, 강원도 진부 지역의 환경 특성 상 인공엽습윤 센서(310)의 기본 전압 출력이 낮은데 서리에 의한 출력 전압이 건조 기준값(④)인 274㎷ 이상으로 증가하지 못하기 때문에 이러한 오탐지가 발생한 것이다. As shown in FIG. 4, in the case of the conventional dew and frost detection method, it can be seen that false detections occur because changes in the basic output voltage of the artificial leaf moisture sensor 310 according to the surrounding environment are not considered. Specifically, in the second actual frost case section (F2) in the second graph 420, it can be seen that the output voltage (⑥) of the artificial leaf moisture sensor 310 is formed between the dry reference value (④) and the wet reference value (⑤). You can. In comparison, it can be confirmed that in the third to fifth actual frost case sections (F3, F4, F5), the output voltage (⑥) of the artificial leaf wetness sensor 310 is formed below 274㎷, which is the drying reference value (④). You can. Accordingly, as shown in the fourth graph 440, frost conditions are detected for the second actual frost case section F2, but for the third to fifth actual frost case sections F3, F4, and FE5. No frost conditions detected. In other words, due to the environmental characteristics of the Jinbu region in Gangwon-do, the basic voltage output of the artificial leaf wetness sensor 310 is low, but the output voltage due to frost does not increase above 274 mV, which is the drying standard value (④), so this false positive occurs.

이에 비하여, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법은 주위 환경에 따른 인공엽습윤 센서(310)의 기본 출력 전압의 변화를 고려한다. 구체적으로, 인공엽습윤 센서(310)의 주위 환경을 고려하여 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수를 산출하고, 산출된 건조지수에 근거하여 건조 기준값 및 습윤 기준값을 산출한 후, 산출된 건조 기준값 및 습윤 기준값을 이용하여 이슬 및 서리를 판별한다. 제3 그래프(430)에서 두 번째 실제 서리 사례 구간(F2)에 대해서는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압(⑨)이 습윤 기준값(⑧)보다 위에 형성된 것을 알 수 있다. 그리고 세 번째 내지 다섯 번째 실제 서리 사례 구간들(F3, F4, F5)에서는 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압(⑨)이 산출된 건조 기준값(⑦)과 산출된 습윤 기준값(⑧) 사이에 형성되는 것을 알 수 있다. 따라서, 제5 그래프(450)에 도시된 바와 같이, 두 번째 내지 다섯 번째 실제 서리 사례 구간들(F2, F3, F4, F5)에 대해서 서리 상태가 탐지된다. 뿐만 아니라, 종래 방법의 경우, 첫 번째 실제 서리 사례 구간(F1)에 대해서는 서리 상태가 아닌 이슬 상태를 탐지하였지만, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 방법의 경우, 첫 번째 실제 서리 사례 구간(F1)에 대해서도 서리 상태가 탐지된 것을 알 수 있다. 즉, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 방법의 경우, 종래 방법에 비하여 탐지 정확도가 향상되었음을 알 수 있다. In comparison, the dew and frost detection method according to an exemplary embodiment of the present disclosure considers changes in the basic output voltage of the artificial leaf moisture sensor 310 depending on the surrounding environment. Specifically, the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310 is calculated in consideration of the surrounding environment of the artificial leaf wetness sensor 310, and the drying reference value and wetness reference value are calculated based on the calculated drying index, and then the calculated dryness Dew and frost are determined using reference values and wetness reference values. In the third graph 430, it can be seen that for the second actual frost case section (F2), the output voltage (⑨) of the artificial leaf wetness sensor 310 is formed above the wetness reference value (⑧). And in the third to fifth actual frost case sections (F3, F4, F5), the output voltage (⑨) of the artificial leaf wetness sensor 310 is between the calculated dry reference value (⑦) and the calculated wet reference value (⑧). formation can be seen. Accordingly, as shown in the fifth graph 450, frost conditions are detected for the second to fifth actual frost case sections (F2, F3, F4, and F5). In addition, in the case of the conventional method, a dew state rather than a frost state was detected for the first actual frost case section (F1), but in the case of the method according to an exemplary embodiment of the present disclosure, the first actual frost case section (F1) was detected. ), it can be seen that the frost condition was also detected. That is, it can be seen that in the case of the method according to the exemplary embodiment of the present disclosure, detection accuracy is improved compared to the conventional method.

이상 도 3 및 도 4를 참조하여 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 탐지 장치(300)에 대해서 설명하였다. 도 3을 참조한 설명에서는 탐지 장치(300)가 인공엽습윤 센서(310) 및 표면온도 센서(320)를 포함하는 경우를 예로 들어 설명하였지만 탐지 장치(300)는 인공엽습윤 센서(310)와 표면온도 센서(320)를 제외하고 건조지수 산출부(330), 기준값 산출부(340) 및 판별부(350)로만 구성될 수도 있다. The detection device 300 according to an exemplary embodiment of the present disclosure has been described above with reference to FIGS. 3 and 4 . In the description referring to FIG. 3, the case where the detection device 300 includes the artificial leaf wetness sensor 310 and the surface temperature sensor 320 is described as an example, but the detection device 300 includes the artificial leaf wetness sensor 310 and the surface temperature sensor 320. Excluding the temperature sensor 320, it may be composed only of a dryness index calculation unit 330, a reference value calculation unit 340, and a determination unit 350.

도 3에 도시된 구성요소들은 모듈로 구현될 수 있다. 모듈은 소프트웨어 또는 Field Programmable Gate Array(FPGA)나 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, 모듈은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 모듈은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. The components shown in FIG. 3 may be implemented as modules. A module refers to software or hardware components such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) or Application Specific Integrated Circuit (ASIC), and the module performs certain roles. However, module is not limited to software or hardware. A module may be configured to reside on an addressable storage medium and may be configured to execute on one or more processors.

따라서, 일 예로서 모듈은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 모듈들에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 모듈들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 모듈들로 더 분리될 수 있다. Thus, as an example, a module may contain components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, as well as processes, functions, properties, procedures, and subroutines. , segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. The functionality provided by components and modules may be combined into smaller numbers of components and modules or may be further separated into additional components and modules.

도 5는 본 개시의 몇몇 예시적인 실시예들에 따른 탐지 장치를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다. 5 is a hardware configuration diagram of an example computing device capable of implementing a detection device according to some example embodiments of the present disclosure.

도 5를 참조하면, 컴퓨팅 장치(500)는 하나 이상의 프로세서(510), 컴퓨터 프로그램(551)을 저장하는 스토리지(550), 프로세서(510)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(551)을 로드(load)하는 메모리(520), 버스(530) 및 네트워크 인터페이스(540)를 포함할 수 있다. 다만 도 5에는 본 개시의 예시적인 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 5에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다. Referring to FIG. 5, the computing device 500 includes one or more processors 510, a storage 550 that stores a computer program 551, and a computer program 551 executed by the processor 510. It may include a memory 520, a bus 530, and a network interface 540. However, only components related to exemplary embodiments of the present disclosure are shown in FIG. 5 . Accordingly, a person skilled in the art to which this disclosure pertains can recognize that other general-purpose components may be further included in addition to the components shown in FIG. 5 .

프로세서(510)는 컴퓨팅 장치(500)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(510)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한 프로세서(510)는 본 개시의 예시적인 실시예들에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(500)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다. The processor 510 controls the overall operation of each component of the computing device 500. The processor 510 includes a Central Processing Unit (CPU), Micro Processor Unit (MPU), Micro Controller Unit (MCU), Graphic Processing Unit (GPU), or any type of processor well known in the art to which this disclosure pertains. It can be configured. Additionally, the processor 510 may perform operations on at least one computer program for executing the dew and frost detection method according to example embodiments of the present disclosure. Computing device 500 may include one or more processors.

메모리(520)는 컴퓨팅 장치(500)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(520)는 컴퓨팅 장치(500)에서 구동되는 다수의 컴퓨터 프로그램(App, Application program, 또는 Application software), 컴퓨팅 장치(500)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들 및 정보 중 하나 이상을 저장한다. 컴퓨터 프로그램 중 적어도 일부는 외부 장치(도시되지 않은)로부터 다운로드 될 수 있다. 또한, 컴퓨터 프로그램 중 적어도 일부는 컴퓨팅 장치(500)의 기본적인 기능(예를 들어, 메시지 수신, 메시지 발신)을 위하여 출고 당시부터 컴퓨팅 장치(500) 상에 존재할 수 있다. 한편, 메모리(520)는 본 개시의 예시적인 실시예들에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법을 실행하기 위하여 스토리지(550)로부터 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(551)을 로드할 수 있다. 도 5에서 메모리(520)의 예시로 RAM(Random Access Memory)이 도시되었다. The memory 520 stores data supporting various functions of the computing device 500. The memory 520 stores one or more of a plurality of computer programs (App, Application program, or Application software) running on the computing device 500, data for operation of the computing device 500, instructions, and information. . At least some of the computer programs may be downloaded from an external device (not shown). Additionally, at least some of the computer programs may be present on the computing device 500 from the time of shipment for basic functions (eg, receiving messages, sending messages) of the computing device 500. Meanwhile, the memory 520 may load one or more computer programs 551 from the storage 550 to execute the dew and frost detection method according to example embodiments of the present disclosure. In FIG. 5 , RAM (Random Access Memory) is shown as an example of the memory 520.

버스(530)는 컴퓨팅 장치(500)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(530)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다. Bus 530 provides communication functionality between components of computing device 500. The bus 530 may be implemented as various types of buses, such as an address bus, a data bus, and a control bus.

네트워크 인터페이스(540)는 컴퓨팅 장치(500)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 네트워크 인터페이스(540)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 네트워크 인터페이스(540)는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. The network interface 540 supports wired and wireless Internet communication of the computing device 500. Additionally, the network interface 540 may support various communication methods other than Internet communication. To this end, the network interface 540 may be configured to include a communication module well known in the technical field to which this disclosure pertains.

스토리지(550)는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(551)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지(550)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다. Storage 550 may non-temporarily store one or more computer programs 551. The storage 550 is a non-volatile memory such as Read Only Memory (ROM), Erasable Programmable ROM (EPROM), Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), flash memory, a hard disk, a removable disk, or a device well known in the art to which this disclosure pertains. It may be configured to include any known type of computer-readable recording medium.

이하, 도 6 내지 도 8을 참조하여 본 개시의 일 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐징 방법에 대해서 설명하기로 한다. Hereinafter, a method for detecting dew and frost according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 6 to 8.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법을 도시한 순서도이다. Figure 6 is a flow chart illustrating a method for detecting dew and frost according to an embodiment of the present disclosure.

우선, 인공엽습윤 센서(310)의 출력 전압이 실시간으로, 그리고 지속적으로 수집되어 출력 전압 데이터 세트(30)가 생성된다(S630). 출력 전압 데이터 세트(30)는 도 3b를 참조하여 설명하였으므로 중복되는 설명을 생략하기로 한다. First, the output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is collected in real time and continuously to generate an output voltage data set 30 (S630). Since the output voltage data set 30 has been described with reference to FIG. 3B, redundant description will be omitted.

이후, 출력 전압 데이터 세트(30)에 근거하여 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수가 산출된다(S640). 여기서 도 7을 참조하여 상기 S640 단계에 대해서 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다. Afterwards, the dryness index of the artificial leaf moisture sensor 310 is calculated based on the output voltage data set 30 (S640). Here, step S640 will be described in more detail with reference to FIG. 7.

도 7은 도 6의 S640 단계인 건조지수 산출 단계를 보다 상세히 도시한 순서도이다. Figure 7 is a flowchart showing the dryness index calculation step, which is step S640 of Figure 6, in more detail.

우선, 출력 전압 데이터 세트(30)에서 현재 시각(35)을 기준으로 과거 3일 동안의 최소 전압값(MM3) 및 현재 시각(35)을 기준으로 과거 3일 동안의 최소 전압값들의 평균값(AMM3)가 획득된다(S641). First, in the output voltage data set 30, the minimum voltage value (MM3) for the past 3 days based on the current time (35) and the average value (AMM3) of the minimum voltage values for the past 3 days based on the current time (35) ) is obtained (S641).

그 다음, 획득된 최소 전압값(MM3) 및 최소 전압값들의 평균값(AMM3)에 근거하여, 과거 3일 동안 건조 사례가 발생했는지에 대한 판단이 이루어진다(S643). 여기서, 건조 사례란 인공엽습윤 센서(310)의 표면에 이슬이나 서리가 발생하지 않은 상태 즉, 인공엽습윤 센서(310)의 표면이 말라 있는 상태를 의미한다. 또한 기준기간으로 과거 3일을 예로 들었지만 기준기간은 기준기간은 시간 단위 또는 분 단위로 설정될 수도 있다. Next, based on the obtained minimum voltage value (MM3) and the average value (AMM3) of the minimum voltage values, a determination is made as to whether a dry case has occurred in the past 3 days (S643). Here, the dry case refers to a state in which no dew or frost occurs on the surface of the artificial leaf wetness sensor 310, that is, a state in which the surface of the artificial leaf wetness sensor 310 is dry. In addition, although the past three days were used as an example as the standard period, the standard period may be set in hours or minutes.

상기 S643 단계는 획득된 최소 전압값(MM3)과 획득된 최소 전압값들의 평균값(AMM3)의 차이값을 산출하는 단계, 산출된 차이값이 기준값 이하인 경우, 과거 3일 동안 건조 사례가 발생한 것으로 판단하는 단계, 그리고 산출된 차이값이 기준값 보다 큰 경우, 과거 3일 동안 건조 사례가 발생하지 않은 것으로 판단하는 단계를 포함한다. Step S643 is a step of calculating the difference between the obtained minimum voltage value (MM3) and the average value (AMM3) of the obtained minimum voltage values. If the calculated difference value is less than the reference value, it is determined that a dry case has occurred in the past 3 days. and, if the calculated difference value is greater than the reference value, determining that no drying case has occurred in the past 3 days.

S643 단계의 판단 결과, 과거 3일 동안 건조 사례가 발생한 경우(S643, 예), 과거 3일 동안의 최소 전압값(MM3)이 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수로 산출된다(S645). As a result of the determination in step S643, if a dry case has occurred in the past 3 days (S643, example), the minimum voltage value (MM3) for the past 3 days is calculated as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310 (S645).

S643 단계의 판단 결과, 과거 3일 동안 건조 사례가 발생하지 않은 경우(S643, 아니오), 과거 3일 동안의 최소 전압값들의 평균값(AMM3)이 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수로 산출된다(S647). As a result of the determination in step S643, if no drying case has occurred in the past 3 days (S643, No), the average value (AMM3) of the minimum voltage values for the past 3 days is calculated as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310. (S647).

다시 도 6을 참조하면, S640 단계 이후, 산출된 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수에 근거하여, 건조 기준값 및 습윤 기준값이 산출된다(S650). 상기 S650 단계는 인공엽습윤 센서(310)의 건조지수에 제1 값을 더하여 건조 기준값을 산출하는 단계 및 산출된 건조 기준값에 제2 값을 더하여 습윤 기준값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 제2 값은 제1 값보다 클 수 있다. 구체적으로, 제1 값은 7mV 일 수 있으며, 제2 값은 10mV 일 수 있다. Referring again to FIG. 6, after step S640, a dry reference value and a wet reference value are calculated based on the calculated dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310 (S650). The step S650 may include calculating a dry reference value by adding a first value to the dryness index of the artificial leaf wetness sensor 310 and calculating a wet reference value by adding a second value to the calculated dryness reference value. According to embodiments, the second value may be greater than the first value. Specifically, the first value may be 7mV and the second value may be 10mV.

이후, 산출된 건조 기준값, 산출된 습윤 기준값, 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도 및 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압에 근거하여, 이슬 및 서리가 판별된다(S660). 여기서 도 8을 참조하여 상기 S660 단계에 대해서 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다. Thereafter, dew and frost are determined based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wet sensor 310, and the current output voltage of the artificial leaf wet sensor 310 (S660). Here, step S660 will be described in more detail with reference to FIG. 8.

도 8은 도 6의 S660 단계인 이슬 및 서리 판별 단계를 보다 상세히 도시한 순서도이다. FIG. 8 is a flow chart illustrating in more detail the dew and frost determination step S660 of FIG. 6.

우선, 산출된 건조 기준값, 산출된 습윤 기준값, 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도 및 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압을 수신한다(S661). 산출된 건조 기준값과 산출된 습윤 기준값은 기준값 산출부(340)로부터 수신될 수 있다. 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도는 표면온도 센서(320)로부터 수신될 수 있다. 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압은 인공엽습윤 센서(310)로부터 수신될 수 있다. First, the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wet sensor 310, and the current output voltage of the artificial leaf wet sensor 310 are received (S661). The calculated dry reference value and the calculated wet reference value may be received from the reference value calculation unit 340. The surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 may be received from the surface temperature sensor 320. The current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 may be received from the artificial leaf wetness sensor 310 .

이후, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 건조 기준값보다 큰지에 대한 판단이 이루어진다(S662). Afterwards, a determination is made as to whether the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is greater than the calculated dryness reference value (S662).

S662 단계의 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 건조 기준값 이하인 경우(S662, 아니오), 현재 상태는 건조 상태인 것으로 판단된다(S663). As a result of the determination in step S662, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than or equal to the calculated dryness reference value (S662, No), the current state is determined to be dry (S663).

S662 단계의 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 건조 기준값보다 큰 경우(S662, 예), 인공엽습 센서(310)의 표면온도가 0℃ 미만인지에 대한 판단이 이루어진다(S664). As a result of the determination in step S662, if the current output voltage of the artificial leaf moisture sensor 310 is greater than the calculated drying reference value (S662, example), judgment as to whether the surface temperature of the artificial leaf moisture sensor 310 is less than 0°C. This is accomplished (S664).

S664 단계의 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도가 0℃ 미만인 경우(S664, 예), 현재 상태는 서리 상태인 것으로 판단된다(S665). As a result of the determination in step S664, if the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than 0°C (S664, example), the current state is determined to be a frost state (S665).

S664 단계의 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 표면온도가 0℃ 이상인 경우(S664, 아니오), 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 습윤 기준값 미만인지에 대한 판단이 이루어진다(S666). As a result of the determination in step S664, if the surface temperature of the artificial leaf wetting sensor 310 is 0°C or higher (S664, No), a determination is made as to whether the current output voltage of the artificial leaf wetting sensor 310 is less than the calculated wetting reference value. (S666).

S666 단계의 판단 결과, 인공엽습윤 센서(310)의 현재 출력 전압이 산출된 습윤 기준값 미만인 경우(S666, 예), 현재 상태는 건조 상태인 것으로 판단된다(S667). As a result of the determination in step S666, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor 310 is less than the calculated wetness reference value (S666, example), the current state is determined to be dry (S667).

S666 단계의 판단 결과, 인공엽습윤 센서의 현재 출력 전압이 산출된 습윤 기준값 이상인 경우(S666, 아니오), 현재 상태는 이슬 상태인 것으로 판단된다(S668). As a result of the determination in step S666, if the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is higher than the calculated wetness reference value (S666, No), the current state is determined to be a dew state (S668).

상술한 과정을 통해 획득된 이슬 및 서리 탐지 결과는 탐지 장치(300) 내에 구비된 출력부(도시되지 않음)를 통해 음성 및/또는 영상의 형태로 출력되거나 네트워크 인터페이스(540)를 통해 특정 서비스 장치로 제공될 수 있다. 예를 들어, 이슬 및 서리 탐지 결과는 도면에 도시되지는 않았으나, 농업기상재해 조기경보 서비스 장치로 제공되어, 기상악화에 대한 알림 및 기상악화에 대한 회피-경감 방안을 적시에 농가에 제공하는데 활용될 수 있다. The dew and frost detection results obtained through the above-described process are output in the form of audio and/or video through an output unit (not shown) provided in the detection device 300 or through a specific service device through the network interface 540. It can be provided as . For example, although the dew and frost detection results are not shown in the drawing, they are provided as an agricultural meteorological disaster early warning service device and are used to provide farmers with notifications of bad weather and measures to avoid and mitigate bad weather in a timely manner. It can be.

이상으로 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이슬 및 서리 탐지 방법 및 장치에 대해서 설명하였다. 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다. Above, a method and device for detecting dew and frost according to an exemplary embodiment of the present disclosure has been described. The disclosed embodiments may be implemented in the form of a recording medium that stores instructions executable by a computer. Instructions may be stored in the form of program code, and when executed by a processor, may create program modules to perform operations of the disclosed embodiments. The recording medium may be implemented as a computer-readable recording medium.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(read only memory), RAM(random access memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. Computer-readable recording media include all types of recording media storing instructions that can be decoded by a computer. For example, there may be read only memory (ROM), random access memory (RAM), magnetic tape, magnetic disk, flash memory, optical data storage, etc.

또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다. Additionally, computer-readable recording media may be provided in the form of non-transitory storage media. Here, 'non-transitory storage medium' simply means that it is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves). This term refers to cases where data is semi-permanently stored in a storage medium and temporary storage media. It does not distinguish between cases where it is stored as . For example, a 'non-transitory storage medium' may include a buffer where data is temporarily stored.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 기록 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접 배포되거나, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 기록 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.According to one embodiment, methods according to various embodiments disclosed in this document may be provided and included in a computer program product. Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers. The computer program product may be distributed in the form of a machine-readable recording medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or via an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It may be distributed directly between smartphones (e.g. smartphones) or distributed online (e.g. downloaded or uploaded). In the case of online distribution, at least a portion of a computer program product (e.g., a downloadable app) is stored at least temporarily on a machine-readable recording medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server. It can be stored or created temporarily.

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 개시에 따른 실시예들을 설명하였다. 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시가 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. Embodiments according to the present disclosure have been described with reference to the above and the attached drawings. A person skilled in the art to which this disclosure pertains will understand that this disclosure can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

300: 이슬 및 서리 탐지 장치
310: 인공엽습윤 센서
320: 표면온도 센서
330: 건조지수 산출부
340: 기준값 산출부
350: 판별부300: Dew and frost detection device
310: Artificial leaf moisture sensor
320: Surface temperature sensor
330: Dryness index calculation unit
340: Reference value calculation unit
350: Determination unit

Claims

A drying index calculation unit calculating a drying index of the artificial leaf wetness sensor using an output voltage data set in which the output voltage of the artificial leaf wetness sensor is continuously collected and stored;
A reference value calculation unit calculating a dry reference value and a wet reference value used for dew and frost detection based on the dryness index of the artificial leaf wetness sensor; and
A determination unit determining dew and frost based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor detected through the surface temperature sensor, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor. Including,
The step of calculating the dryness index of the artificial leaf moisture sensor is
Obtaining the minimum voltage value during a past reference period and the average value of the minimum voltage values during the reference period from the output voltage data set based on the current time;
If the difference between the minimum voltage value and the average value of the minimum voltage values is less than or equal to a reference value, determining that a dry case occurred during the reference period, and calculating the minimum voltage value as a dryness index of the artificial leaf wetness sensor;
If the difference between the minimum voltage value and the average value of the minimum voltage values is greater than the reference value, it is determined that no drying case occurred during the reference period, and the average value of the minimum voltage values is used as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor. Including the step of calculating,
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 1,
The output voltage data set is,
A first column storing the time at which the output voltage of the artificial leaf wetness sensor was acquired;
a second column storing the output voltage of the artificial leaf wetness sensor obtained at the time;
a third column storing the minimum voltage value for the past reference period based on the time; and
Comprising a fourth column in which the average value of the minimum voltage values for the past reference period based on the time is stored,
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 2,
The standard period is 3 days, and the standard period is implemented to be changeable by the user,
Dew and frost detection methods.

delete

According to paragraph 1,
The step of calculating the dry reference value and the wet reference value is,
Calculating the dryness reference value by adding a first value to the dryness index of the artificial leaf wetness sensor; and
Comprising the step of calculating the wet reference value by adding a second value to the calculated dry reference value,
Dew and frost detection methods.

According to clause 6,
The second value is greater than the first value,
Dew and frost detection methods.

In clause 7,
The first value is 7mV and the second value is 10mV,
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 1,
The step of determining dew and frost is,
When the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is less than or equal to the calculated dryness reference value, determining the current state to be a dry state,
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 1,
The step of determining dew and frost is,
If the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is greater than the calculated drying reference value and the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor is less than 0°C, determining the current state as a frost state, comprising:
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 1,
The step of determining dew and frost is,
If the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is greater than the calculated drying reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor is 0 ° C or higher, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is less than the calculated wetness reference value, Including determining the current state to be a dry state,
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 1,
The step of determining the dew and frost is,
If the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is greater than the calculated drying reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor is 0° C. or higher, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor is greater than the calculated wetness reference value, Including determining that the current state is a dew state,
Dew and frost detection methods.

According to paragraph 1,
The surface temperature sensor is
Comprising one or more of a contact surface temperature sensor and a non-contact surface temperature sensor,
The contact surface temperature sensor is in contact with the surface of the artificial leaf wetness sensor and detects the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor,
The non-contact surface temperature sensor detects the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor based on the infrared radiation emitted by the artificial leaf wetness sensor.
Dew and frost detection methods.

One or more processors; and
Comprising one or more memories configured to store instructions that allow the one or more processors to perform operations,
The above task is,
Calculating a dryness index of the artificial leaf moisture sensor using an output voltage data set in which the output voltage of the artificial leaf moisture sensor is continuously collected and stored;
Calculating a dry reference value and a wet reference value used for dew and frost detection based on the dryness index of the artificial leaf moisture sensor; and
Including determining dew and frost based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor detected through the surface temperature sensor, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor,
Calculating the dryness index of the artificial leaf moisture sensor is,
Obtaining the minimum voltage value during a past reference period and the average value of the minimum voltage values during the reference period based on the current time from the output voltage data set;
If the difference between the minimum voltage value and the average value of the minimum voltage values is less than or equal to a reference value, determining that a dry case occurred during the reference period, and calculating the minimum voltage value as a dryness index of the artificial leaf wetness sensor; and
If the difference between the minimum voltage value and the average value of the minimum voltage values is greater than the reference value, it is determined that no drying case occurred during the reference period, and the average value of the minimum voltage values is used as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor. Including calculating,
Dew and frost detection device.

delete

According to clause 14,
Calculating the dry reference value and wet reference value is
Calculating the dryness reference value by adding a first value to the dryness index of the artificial leaf wetness sensor; and
Comprising calculating the wet reference value by adding a second value greater than the first value to the calculated dry reference value,
Dew and frost detection device.

to the processor
Calculating a dryness index of the artificial leaf moisture sensor using an output voltage data set in which the output voltage of the artificial leaf moisture sensor is continuously collected and stored;
Calculating a dry reference value and a wet reference value used for dew and frost detection based on the dryness index of the artificial leaf moisture sensor; and
Configured to determine dew and frost based on the calculated dry reference value, the calculated wet reference value, the surface temperature of the artificial leaf wetness sensor detected through a surface temperature sensor, and the current output voltage of the artificial leaf wetness sensor. Contains instructions,
Calculating the dryness index of the artificial leaf moisture sensor is,
Obtaining the minimum voltage value during a past reference period and the average value of the minimum voltage values during the reference period based on the current time from the output voltage data set;
If the difference between the minimum voltage value and the average value of the minimum voltage values is less than or equal to a reference value, determining that a dry case occurred during the reference period, and calculating the minimum voltage value as a dryness index of the artificial leaf wetness sensor; and
If the difference between the minimum voltage value and the average value of the minimum voltage values is greater than the reference value, it is determined that no drying case occurred during the reference period, and the average value of the minimum voltage values is used as the dryness index of the artificial leaf wetness sensor. Including calculating,
Non-transitory computer-readable recording medium.