KR20060117747A - 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단시스템 및 그방법 - Google Patents

인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단시스템 및 그방법 Download PDF

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KR20060117747A
KR20060117747A KR1020050040268A KR20050040268A KR20060117747A KR 20060117747 A KR20060117747 A KR 20060117747A KR 1020050040268 A KR1020050040268 A KR 1020050040268A KR 20050040268 A KR20050040268 A KR 20050040268A KR 20060117747 A KR20060117747 A KR 20060117747A
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ginseng
pest
diagnosis
disease
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KR1020050040268A
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조대휘
유연현
박현석
박은우
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주식회사 케이티앤지
주식회사 한국인삼공사
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Abstract

본 발명은 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템에 관한 것으로써, 인삼에 관한 병징정보 및 이에 대한 병, 해충 등의 정보가 데이터베이스화된 인삼 병해충 데이터베이스; 및 현재 인삼의 상태정보를 입력받아 상기 데이터베이스를 이용하여 이를 토대로 그 결과를 추론하여 현재 인삼의 병해충 상태를 진단하는 인삼 병해충 진단 및 관리 장치를 포함한다. 그리고 인터넷을 이용한 온라인 인산 병해충 진단방법은 인삼 병해충 진단 및 관리 시스템 회원제 웹 사이트에 로그인 하는 단계; 병해충 진단방법을 선택하는 단계; 상기 선택된 진단방법에 의해 최종 진단 결과를 디스플레이하는 단계를 포함한다.
상기 인터넷을 이용한 온라인 인산 병해충 진단 시스템 및 방법은 인삼 재배자들이 현장에서 병해충발생을 자가 진단하여 방제대책을 신속, 정확하게 수립할 수 있는 병해충관리 기술지원 강화에 기여할 수 있다.
인삼, 병해충, 진단, 인터넷

Description

인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단시스템 및 그 방법{On-Line Ginseng Disease and Pest Diagnosis System using Internet and Method thereof}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트 자료의 데이터베이스를 구축하는 예시를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인삼 병해충 자료 데이터베이스의 데이터 모델을 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 Wrapper의 해석 및 웹 연동에 따라 보여지는 사용자 인터페이스를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인삼병해 진단정보 원시자료를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 점무늬병 자료로부터 "IF-, THEN-"형식의 규칙을 만드는 예이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인삼 병해 진단 전문가 시스템의 지식 베이스 질문 구조를 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 KT&G 중앙연수원 수원시험장 포장에 설치된 인삼밭 군락기상 관측 시스템 구조이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 로그인 후 첫 화면을 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 일반진단 내 전체검색을 나타낸 화면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 일반진단 내 전체검색화면을 나타낸 것이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 일반진단 내 병종류별 내용을 나타낸 것이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 일반진단 내 병 종류별 내용을 나타낸 것이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 전문진단 차례 중 병발생 시기별 선택화면을 나타낸 것이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 전문진단 차례 중 묘포, 본포 병발생 선택화면을 나타낸 것이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 전문진단 차례 중 병발생 위치별 선택화면을 나타낸 것이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 전문진단 차례 중 병징별 선택화면을 나타낸 것이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 전문진단 차례 중 최종 병진단 화면을 나타낸 것이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리자 페이지를 나타낸 화면이다.
{도면의 주요부분의 부호에 대한 설명}
101 : 사용자 클라이언트
102 : 웹 기반 인삼 병해충 진단 및 관리 시스템 회원제 웹 사이트 관리 서버
103 : 웹 기반 기상정보 서버 104 : 기상자료 데이터베이스
105 : 표준기상자료 106 : KT&G 중앙연구원 수원시험장
107 : 웹 기반 인삼 병해충 진단 및 관리서버
108 : 인삼 병해충 데이터베이스
본 발명은 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로써, 특히 한국인삼공사 원료사업소와 계약 재배자에게 실시간으로 광역적이며 신속한 인터넷 통신망을 통해 방제관련 정보 및 효율적인 방제대책을 제공함으로서 정관장 원료삼의 안정적 생산과 증수가 가능한 인터넷을 통한 인삼 병해충 진 단 및 방제 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
인삼은 우리나라 고유의 이름은 "심"이며 그 어원 및 사용연대는 알 수 없으나 동의보감, 제중신편이나 방약합편에 인삼이 "심"이라고 표기되어 있음을 보면 그 당시에 상용명칭으로 "심"이 쓰였음을 알 수 있고 근래까지 산삼 채취인의 은어로 명맥을 유지하고 있다.
고려인삼(人蔘)의 "人"자는 인삼의 뿌리 형상이 사람의 모양을 닮았다하여 생긴 것으로 보는데 삼을 표시하는 한자는 蔘, 參등으로 중국 문헌에 기재되어 있으며, 사람의 형상을 닮지 않은 다른종의 인삼과 구별된다.
세계적으로 인삼속의 식물 종은 6~7종이 알려지고 있으나 경제적으로 재배되어 세계시장에서 상품으로 유통되고 있는 인삼종은 크게 3가지 종류가 있다.
지리적으로 한국을 비롯한 중국 등 아시아 극동지역에 분포, 재배되고 있는 [Panax ginseng C.A.Meyer]라는 식물명을 가지고 있는 고려인삼종과 미국 및 캐나다 지역에서 재배되고 있는 미국삼(Panax quinguefolium L.) 및 중국남부의 운남성, 광서성에서 생산되고 잇는 전칠삼(Panax notoginseng F. H. Chen)이 있다.
미국삼이나 전칠삼, 죽절삼은 고려인삼종과는 다른 식물종으로 인반적으로 인(人)자를 사용하지 않으며 고려인삼(Panax ginseng C. A. Meyer)만을 인(人)자를 사용하여 인삼(人蔘)이라고 한다.
이러한 인삼은 수년을 걸쳐 재배되어야만 하는데, 인삼 재배시 인삼이 병해충에 걸렸을 경우 이에 대한 구체적인 정보가 없어서 책을 찾아보거나 실시간 전문가와 상담이 곤란하여 무분별하게 약제를 뿌리는 등의 조치를 행하곤 했다. 따라서 농가에서는 인삼 병해충 전문가의 방문 및 상담 없이는 정확한 진단에 의한 방제가 어려운 상황으로 진단과 처방이 지연될 경우에는 병해충 발생을 효과적으로 차단하기가 어려운 상황이었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해서 안출된 것으로써, 한국인삼공사 원료사업소와 계약 재배자에게 실시간으로 광역적이며 신속한 인터넷 통신망을 통해 방제관련 정보 및 효율적인 방제대책을 제공함으로서 정관장 원료삼의 안정적 생산과 증수가 가능하도록 인터넷을 통한 인삼 병해충 진단 및 방제 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템은 인삼에 관한 병징정보 및 이에 대한 병, 해충 등의 정보가 데이터베이스화된 인삼 병해충 데이터베이스; 및 현재 인삼의 상태정보를 입력받아 상기 데이터베이스를 이용하여 이를 토대로 그 결과를 추론하여 현재 인삼의 병해충 상태를 진단하는 인삼 병해충 진단 및 관리 서버를 포함한다.
본 발명은 인터넷을 통하여 상기 서버에 접속하는 사용자 클라이언트를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에서 상기 인삼 병해충 데이터베이스는 인삼의 병징정보에 대한 텍스 트 자료 및 상기 병징정보에 대한 텍스트 자료의 이해도를 향상시키기 위하여 이에 대한 화상 정보를 제공하는 사진자료를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에서 상기 인삼 병해충 데이터베이스는 병원균목록, 전염성종류, 병원균종류, 사진목록 및 병목록 테이블을 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법은 인삼 병해충 진단 및 관리 서버에 로그인 하는 단계; 병해충 진단방법을 선택하는 단계; 상기 선택된 진단방법에 의해 최종 진단 결과를 디스플레이하는 단계를 포함한다.
본 발명에서 상기 각 선택단계화면은 이해도를 향상시키기 위하여 이에 대한 사진 정보가 동시에 디스플레이 되는 것이 바람직하다.
본 발명에서 상기 병해충 진단을 선택하는 단계는 일반진단 및 전문진단과정으로 나뉘는 것이 바람직하다.
본 발명에서 상기 일반진단 과정은 발생부위별, 발생기간별, 병원균 종류별, 및 병명별로 인삼의 병해충 및 생리장해를 진단할 수 있는 것이 바람직하다.
본 발명에서 상기 전문진단 과정은 상기 인삼 병해충 진단 및 관리 서버와 사용자가 사진을 통하여 단계별로 서로 응답하여 최종 병해의 진단을 내릴 수 있는 것이 바람직하다.
본 발명에서 상기 인삼 병해충 진단 및 관리 서버와 사용자가 사진을 통하여 단계별로 서로 응답하는 과정은 인삼의 병해충에 대한 이상증상이 나타난 시기를 선택하는 단계; 이상증상이 발생된 곳을 선택하는 단계; 상기 이상증상이 나타난 식물부위를 선택하는 단계; 상기 지체부에 나타난 병징을 선택하는 단계를 포함하 는 것이 바람직하다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 하기의 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하며, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단시스템의 구성도이다.
상기 실시예에서, 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단시스템은 사용자 클라이언트(101), 웹 기반 인삼 병해충 진단 및 관리 시스템 회원제 웹 사이트 운영 서버(102), 웹 기반 기상정보 열람 시스템(103), 기상자료 데이터베이스(104), 웹 기반 인삼 병해충 진단 및 관리 서버(107) 및 인삼 병해충 데이터베이스(108)를 포함한다.
상기 인삼 병해충 데이터베이스는 인삼에 관련된 병, 해충, 그 밖의 장해에 대한 정보를 포함하고 있는 것으로써, MySQL을 툴로 사용하여 구축하는 것이 바람직하다. 상기 인삼 병해충 데이터베이스는 텍스트 자료와 화상 자료를 포함하는 데, 현재 확보된 화상 자료는 KT&G 중앙연구원의 연구결과로 얻어진 총 238건 (병 122건, 충 33건, 생리장해 52건, 기타 31건)으로 35종류의 병, 해충, 생리장해를 진단하는데 활용된다. 효율적인 데이터베이스 관리를 위하여 관리자가 웹페이지를 통해서 새로운 자료의 입력, 기존 자료의 수정과 삭제 작업을 손쉽게 할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
본 발명과 같은 전문가시스템은 전문가를 대신하는 역할 뿐만 아니라 지식의 전수자로서의 역할도 중요하고 실용적인 지식 및 학술적인 지식이 모두 중요하다. 따라서 전문가 접견의 결과로 얻은 자료뿐만 아니라 학술적인 정보를 획득하여 이를 진단결과와 함께 사용자에게 제공하기 위하여 관련 문헌을 조사하였다. 수집된 텍스트 자료는 한국인삼공사 및 舊 한국인삼연초연구원(현재 KT&G 중앙연구원)에서 2001년에 간행한 인삼 병해충 원색도감, 제 3판의 병충해 명칭 및 종류를 기준으로 하여 정리하였다. 상기의 내용은 수시로 KT&G 중앙연구원의 연구결과에 의한 신규 및 수정내용을 계속 업그레이드 하는 것이 바람직하다.
상기에서 수집한 내용은 다음과 같다. 인삼 병해충 관련 내용은 크게 총 3개의 카테고리로 나누어진다. 그 내용은 병해분야, 해충 및 소(小)동물에 의한 피해분야, 및 생리장해 및 약해분야로 나눌 수 있다. 상기 각각의 분야는 각각 세세한 내용으로 나뉘게 된다. 상기 병해분야는 모썩음병, 모잘록병, 무름병, 균핵병, 흑색균핵병, 뿌리썩음병, 역병, 잿빛곰팡이병, 점무늬병, 줄기마름병, 줄기속무름병, 줄기썩음병, 및 탄저병으로 나뉜다.
상기 해충 및 소동물에 의한 피해는 거세미나방류, 조명나방, 가루깍지벌레, 굼벵이류, 누런방아벌레, 들민달팽이, 땅깡아지, 명주달팽이, 감자썩이선충, 당근뿌리혹선충, 애우단풍뎅이, 및 쥐류로 나눈다.
상기 생리장해 및 약해분야에서는 은피삼, 적변삼, 고온장해, 황갈색반점형 황증, 황색반점형 황증, 황증(염류장해에 의한 증상), 황증(산성장해에 의한 증상), 황화형 황증, 기상재해 등이 있다.
상기와 같이 세분화된 인삼 병해충 자료는 데이터베이스화 된다. 또한, 사용자로부터 질문을 통해 병징 정보를 얻기 때문에 질문에 대한 이해도를 향상시키기 위한 도움자료가 필수적이다. 따라서 각 질문에서 나오는 병징의 언어 묘사와 함께 그에 대한 화상정보를 제공하기 위하여 각 증상에 대한 사진 자료도 같이 수집하여 앞서 정리한 텍스트 자료와 함께 데이터베이스를 구축한다. 조사 정리한 자료를 전문가 시스템과의 연결, 사진 자료 데이터베이스와 연결 및 데이터베이스 관리 편이성을 고려하여 도 2와 같은 형식으로 데이터베이스를 먼저 구축하는 것이 바람직하다.
그리고, KT&G 중앙연구원의 연구결과로 얻어진 총 238건의 사진자료를 디지털 이미지 파일로 저장한다. 병, 해충, 생리장해별로 저장된 건수는 표 1과 같다.
데이터베이스에 포함된 사진자료내용
병 해충 생리장해 기타 합계
건수 13 7 8 7 35
이미지파일수 122 33 52 31 238
또한, 확보된 사진자료와 텍스트자료는 도 3과 같이 5개의 테이블로 이루어져 있는 데이터 모델을 최종 작성하여 인삼 병해충 자료 데이터베이스의 초기자료로서 구축한다. 데이터베이스는 MySQL을 이용하여 구축하여 병해충 진단용 전문가시스템에서 이 자료를 이용한다. 한편 초기 구축된 자료의 데이터 모델에 맞게 병해충 자료를 웹 페이지를 통해서 관리자가 새로운 자료 입력, 기존자료 수정 및 삭제 작업을 할 수 있도록 한다.
상기 웹 기반 인삼 병해충 진단 및 관리 장치는 상기 인삼 병해충 데이터베이스에 저장된 자료를 바탕으로 클라이언트에 병해충 정보를 제공한다. 지식베이스 구축을 위하여 KT&G 중앙연구원의 자료를 바탕으로 인삼 병해충 진단용 원시 자료를 작성하고, 이를 바탕으로 전문가시스템 개발도구인 CLIPS를 사용하여 추론엔진을 개발하였다. 지식표현법은 "IF(CONDITION), THEN(ACTION)" 형식의 경험적 지식 표현 방법인 production rule-based method를 사용하는 것이 바람직하다.
전문가시스템은 전문가의 지식을 체계화하여 컴퓨터에 입력하고, 이러한 지식을 이용하여 사용자에 의해서 주어진 정보를 처리하고, 추론하여 결론을 도출하 는 프로그램이다. 이 때 전문가의 지식을 처리하는 부분이 추론엔진으로 전문가 시스템에 있어 가장 중요한 부분이다. 이러한 전문가시스템의 추론엔진을 개발하기 위해서는 우선 지식의 표현 방법이 결정되고, 추후에 이러한 지식을 처리하기 위한 적합한 추론 엔진의 개발이 이루어진다. 본 발명에서는 Production-rule based method와 순방향 추론법을 사용한다.
전문가 시스템에서 가장 많이 사용되는 지식 표현법으로 추천, 지령 또는 전략(directives, recommendation, or strategies)을 나타내는 규격화된 방법을 제공하는데, 이들은 영역에서의 문제를 해결하는 다년간의 경험을 통해 얻어지는 경험적인 지식인 경우에 적절하다. 다른 지식 표현 방법에 비해 장점은 심벌과 수치를 동시에 조작하고, 지식과 추론 엔진을 분리할 수 있어서 시스템을 인코딩(encoding)하기 쉬우며, 유지가 쉽다. 또한, 영어와 같은 문법을 가지고 있어서, 전문가 시스템의 개발이 쉽고, 확신도 등을 이용하여 불확실한 정보를 다룰 수 있으며, 시스템의 행동-추론 사슬(inference chain)을 설명할 수 있다. 게다가 rule은 "IF(조건), THEN(수행)"의 형식으로 이루어진다.
순방향 추론은 Data-Driven search라고도 하며, 논리에서의 연역법과 비슷한 접근 방법으로 문제 해결을 위해 주어진 사실(Fact)과 규칙(Rule)을 통해 새로운 사실을 생성하고, 이렇게 생성된 사실을 바탕으로 또 새로운 사실을 생성하는 작업을 계속하여, 결론에 도달하는 추론 방식이다. 가능성 있는 결론들에 비해 규칙수가 적을 때 효과적으로 적용될 수 있다. 실제 이러한 전향 추론은 제어, 계획 등의 분야에 많이 적용되고 있다.
본 발명에서는 전문가시스템의 개발 도구로 CLIPS를 이용하였다. CLIPS는 미국 NASA에서 개발한 범용 전문가시스템 개발 도구로 순방향 및 역방향 추론을 수행하는 추론엔진을 가지고 있다. 개발한 추론 엔진은 순방향 추론법과＂IF(CONDITION), THEN (ACTION)" 형식의 경험적 지식 표현 방법인 production rule-based method를 사용하였다. 또한, 웹상에서 한글 입출력이 가능한 사용자 인터페이스를 개발하고 영문 입출력 환경의 CLIPS System과 한글 환경의 사용자 인터페이스를 연결하는 Wrapper 프로그램을 C 언어를 기반으로 개발하였다(도 4).지식베이스 (Knowledge-base)는 전문가시스템의 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 부분으로 전문가들의 경험적 지식을 적절한 지식표현방법으로 체계화 시킨 것이다. 본 발명에서는 인삼병해충에 대한 전문가들의 경험적 지식을 축적하기 위하여 문헌상에 나타난 병해충 진단에 관한 전문지식을 습득하였고, 지난 수 년 동안 KT&G 중앙연구원에서 인삼 병해충에 관한 연구를 수행한 연구자들의 조언을 얻었다.
이렇게 전문가들의 경험적 지식과 문헌상에 제시된 전문지식을 종합하여 인삼병에 대한 지식베이스 구축에 쉽게 사용할 수 있도록 표 형태의 원시자료로 정리하였다(도 5). 원시자료의 가로축에는 진단되는 병으로, 세로축에는 세부적인 병징 묘사로 구성되어 있고, 제시된 병징에 따른 진단확신도 (certainty factor)를 다섯 단계로 구분하여 표시하였다.
원시자료를 근거로 하여 CLIPS에서 지원하는 지식표현방법인 "IF -, THEN -" 형식의 지식베이스를 구축하였다. 도 6은 점무늬병 자료로부터 "IF -, THEN -" 형식의 규칙을 만드는 예이다.
도 6을 참조하면, cf=50과 같이 표시된 부분은 각 IF문의 조건들이 해당 병해에 대하여 갖고 있는 연관성의 정도를 나타내는 확신도(certainty factor)이다. 확신도는 -100부터 100까지의 값을 갖고, 수치가 높을수록 높은 연관성을 나타낸다. 확신도는 새로운 사실이 추가되어 새로운 규칙이 적용될 때마다 새로이 계산되는 데, 본 발명에서는 다음과 같은 계산법을 사용하는 것이 바람직하다.
cf = cfold + [cfnew x (100 - cfold) / 100]
여기서 cf는 새로 계산되는 확신도, cfold는 이전의 확신도, cfnew는 현재의 확신도를 나타낸다. 위의 규칙작성 예에서 두 가지 규칙에 따른 확신도를 계산하면 줄기점무늬병은 75%, 계산식= 50+[50x(100-50)/100], 역병은 35%, 계산식 = 50+[(-30)x(100-50)/100]의 확신도를 갖게 된다.
해충과 생리장해로 인하여 인삼에 나타나는 증상은 많은 경우 병원균의 2차 감염에 의하여 병에 의한 피해로 오인될 수 있다. 따라서 인삼밭에 대한 전반적 인 피해상황과 해충발생을 판단한 후 해충 또는 생리장해로 인한 피해로 판단 될 경우 사진자료를 이용하여 원인을 진단하였다. 또한 병의 경우에도 사용자의 편의를 위하여 사진자료를 제시한다.
앞서 구축된 지식베이스는 다시 본 발명을 위해서 채택된 전문가 시스템 개발도구인 CLIPS 6.20에서 이용할 수 있게 변형을 하였다. CLIPS는 영문환경의 프로그램이기 때문에 한글을 사용하지 못하기 때문에 코드 및 기호를 사용하여 표현하였다.
다음은 묘포에서의 병해를 진단하기 위한 룰의 일부분이다.
; 유묘 잎 부분
(defrule s-leaf-1-1
?f <- (insam (name s-leaf-1) (product L1))
=>
(assert (disease GM cf 40 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-1-2
?f <- (insam (name s-leaf-1) (product L2))
=>
(assert (disease LB cf 80 =(gensym)))
(assert (disease SP cf -50 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-1-3
?f <- (insam (name s-leaf-1) (product L3))
=>
(assert (disease LB cf -50 =(gensym)))
(assert (disease SP cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-1-4
?f <- (insam (name s-leaf-1) (product L4))
=>
(assert (disease LB cf -50 =(gensym)))
(assert (disease SP cf 30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-1-5
?f <- (insam (name s-leaf-1) (product L5))
=>
(assert (disease AN cf 90 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-1-6
?f <- (insam (name s-leaf-1) (product L6))
=>
(retract ?f))
(defrule s-leaf-2-1
?f <- (insam (name s-leaf-2) (product L1))
=>
(assert (disease CN cf 30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-2-2
?f <- (insam (name s-leaf-2) (product L2))
=>
(assert (disease RR cf 90 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-leaf-2-3
?f <- (insam (name s-leaf-2) (product L3))
=>
(retract ?f))
; 유묘 지제부
(defrule s-d-stem-1-1
?f <- (insam (name s-d-stem-1) (product S1))
=>
(assert (disease DF cf 40 =(gensym)))
(assert (disease DR cf -30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-d-stem-1-2
?f <- (insam (name s-d-stem-1) (product S2))
=>
(assert (disease DF cf 80 =(gensym)))
(assert (disease DR cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-d-stem-1-3
?f <- (insam (name s-d-stem-1) (product S3))
=>
(assert (disease DF cf -30 =(gensym)))
(assert (disease DR cf 40 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-d-stem-1-4
?f <- (insam (name s-d-stem-1) (product S4))
=>
(assert (disease DF cf -90 =(gensym)))
(assert (disease DR cf 60 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-d-stem-1-5
?f <- (insam (name s-d-stem-1) (product S5))
=>
(retract ?f))
; 유묘 줄기
(defrule s-u-stem-1-1
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S1))
=>
(assert (disease GM cf 40 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-1-2
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S2))
=>
(assert (disease LB cf 30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-1-3
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S3))
=>
(assert (disease LB cf 30 =(gensym)))
(assert (disease SP cf 30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-1-4
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S4))
=>
(assert (disease LB cf 30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-1-5
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S5))
=>
(assert (disease SP cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-1-6
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S6))
=>
(assert (disease AN cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-1-7
?f <- (insam (name s-u-stem-1) (product S7))
=>
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-2-1
?f <- (insam (name s-u-stem-2) (product S1))
=>
(assert (disease LB cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-2-2
?f <- (insam (name s-u-stem-2) (product S2))
=>
(assert (disease AN cf 60 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-2-3
?f <- (insam (name s-u-stem-2) (product S3))
=>
(assert (disease SP cf 60 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-u-stem-2-4
?f <- (insam (name s-u-stem-2) (product S4))
=>
(retract ?f))
; 유묘 뿌리
(defrule s-root-1-1
?f <- (insam (name s-root-1) (product R1))
=>
(assert (disease GM cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-root-1-2
?f <- (insam (name s-root-1) (product R2))
=>
(assert (disease SP cf 30 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-root-1-3
?f <- (insam (name s-root-1) (product R3))
=>
(assert (disease RR cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-root-1-4
?f <- (insam (name s-root-1) (product R4))
=>
(retract ?f))
(defrule s-root-2-1
?f <- (insam (name s-root-2) (product R1))
=>
(assert (disease GM cf 80 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-root-2-2
?f <- (insam (name s-root-2) (product R2))
=>
(assert (disease LB cf 60 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-root-2-3
?f <- (insam (name s-root-2) (product R3))
=>
(assert (disease CN cf 90 =(gensym)))
(retract ?f))
(defrule s-root-2-4
?f <- (insam (name s-root-2) (product R4))
=>
(retract ?f))
질문구조는 도 7과 같이 전문가시스템이 사용자로부터 진단에 필요한 증상을 효율적으로 획득하기 위하여 트리(tree) 구조로 구성한다.
상기 웹 기반 인삼 병해충 진단 및 관리 시스템 회원제 웹 사이트 운영 서버(102)는 외부에서 사용자가 클라이언트를 이용하여 상기 시스템에 접속을 가능하게 하는 웹사이트를 운영하는 시스템으로써 구현되는 것도 바람직하다. 이러한 시스템에 대한 내용은 당업자에 의해 용이하게 구현가능하고 또한 본 발명의 범위를 벗어나는 것이므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.
웹 사이트는 공개 운영체제인 레드햇 리눅스 (9.0 배포판)를 설치한 PC 서버 에서 운영되고 있으며 방화벽과 포트감시 소프트웨어를 이용하여 보안성을 확보하였다. 웹 서버로 apache 소프트웨어를 이용하며 html과 웹 기반 스크립트 언어인 php를 이용하여 웹 페이지들을 구축하는 것이 바람직하다.
도 1의 웹 기반 기상정보 열람 시스템(103) 및 기상자료 데이터베이스(104)는 인삼재배를 위한 기상자료를 제공하여, 사용자가 인삼재배에 있어 효율성을 향상시키도록 한다.
인삼밭의 군락기상관측을 위하여 KT&G 중앙연구원 원료연구소의 인삼시험 포장에 무인기상관측기 (automated weather station: AWS)를 설치하고 전화모뎀을 통하여 관측된 기상자료가 준 실시간에 수집될 수 있도록 한다. 무인기상 관측기에는 CR10X datalogger (Campbell Scientific Inc., USA)를 사용하고 있으며, 관측 기상요소와 설치된 기상센서는 표 3에 제시되어 있고, 기상관측 및 자료수집 시스템의 구조는 도 8과 같다.
관측기상요소 관측위치 센서(모델명) 관측간격 저장자료
기온 및 상대습도 해가림 외부(지상230㎝) 해가림 내부(지상 45㎝) HMP45C 1분 매시간 일 최고, 최저, 평균
지온 지하 5㎝, 20㎝ 107 1분 매시간 일 최고, 최저, 평균
일사량 (광합성 유효복사량) 해가림 외부(지상230㎝) 해가림 내부(지상 30㎝) LI190SB 1분 매시간 일 총합
엽면습윤시간 식물체 높이의 90% 위치(해가림 내부) 237 1분 매시간 일 총합
강우량 해가림 외부(지상 230㎝) TE525 1분 매시간 일 총합
풍향/풍속 해가림 외부(지상 230㎝) 034A 1분 매시간 일 평균(벡터)
이하, 사용자 클라이언트가 상기 시스템에 접속하여 인삼 병해충 정보를 제공받는 과정을 살펴보도록 한다.
로그인하여 각 메뉴를 사용하게 되며 상단 우측 끝의 ADMIN은 관리자페이지로서 회원관리를 할 수 있다. 상단 좌측메뉴에는 병해충(일반진단, 전문진단), 기상현황(KT&G 중앙연구원 원료연구소 수원인삼포지내 미세기상 측정값), 관련사이트(한국인삼공사 등)가 있다.
초기화면 메뉴에서 병해충의 일반진단을 클릭하면 도 9, 10, 11과 같이 병해충의 일반진단을 할 수 있다. 일반진단은 35종류의 병해충, 생리장해를 진단하는데 활용될 수 있다. 검색은 발생부위별, 발생기간별, 병원균 종류별, 병명별로 검색이 가능하다. 세부적으로 각 병해충 및 생리장해 중 대표적인 사진을 클릭하면 역병의 경우 도 12, 13과 같이 병의 특성, 방제, 사진 등이 검색되어 화면에 오르게 된다.
초기화면(도 9)에서 병해충진단중 전문진단을 클릭하면 이 시스템과 사용자가 사진을 통해 단계별로 서로 응답하여 최종 병해의 진단을 내릴 수 있다. 도 14의 전문진단 첫 화면에서는 병발생 시기별로 4월 이전, 4월, 5월, 6월, 7월-9월, 10-12월 별로 해당시기를 정하고 다음을 클릭하면 다음 화면이 나오게 된다. 예로 본포에서 4-5월에 발생하는 줄기썩음병(입고병)을 사용자가 병병은 알지 못 하고 인삼포장에서 병의 발생모습을 보고 이 특성을 입력하여 최종 병명을 알 수 있는지 실제 진단을 해보겠다. 즉 이병이 4월에 발생하였으면 4월을 클릭한다. 그러면 도 15와 같이 묘포, 본포로 구분된 사진과 함께 발생포장에 대한 질문이 나온다. 이때 본포를 선택하고 다음화면을 클릭하면 도 16과 같이 병의 발생부위를 묻는 화면이 나온다. 이병은 줄기(지제부) 병해이므로 해당사진과 다음화면을 클릭하면 도 17과 같이 병징을 선택하게 되며 이 후 최종 병진단이 도 18의 상단처럼 줄기썩음병(입고병) / 확신도 80% 로 진단이 된다. 이 병을 클릭하면 도 18의 하단처럼 병의 특성, 방제방법, 병발생 사진이 나오게 된다.
초기화면 메뉴에서 기상현황을 클릭하면 KT&G 중앙연구원 원료연구소 인삼밭 해가림 내외부 미세기상 12개 요소를 도 19와 같이 시간, 일별로 열람 할 수 있다.
관리자는 도 8의 초기화면상 우측 상단메뉴의 ADMIN을 클릭하면 도 20과 같이 회원관리, 병해충DB 관리 메뉴가 나오며 각 해당화면에서 수정 및 보완과 삭제 업무를 수행할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 인삼 병해충 진단용 전문가시스템이 개발되어 웹상에서 운영됨으로써 인삼 재배자들이 현장에서 병해충발생을 자가 진단하여 방제대책을 신속, 정확하게 수립할 수 있는 병해충관리 기술지원 강화에 기여할 수 있다.
그리고, 본 발명의 시스템을 통해 인삼밭 해가림시설 내부의 군락기상자료를 실시간에 확보할 수 있는 체계가 확립되므로 향후 인삼 재배/생리/생태/병해충에 대한 연구와 기술지도에 필요한 고품질의 기상환경자료를 제공할 수 있다.
또한, 향후 인삼 병해충 발생에 대한 예측정보를 실시간에 제공할 수 있는 기반을 확보하게 된다.

Claims (10)

  1. 인삼에 관한 병징정보 및 이에 대한 병, 해충 등의 정보가 데이터베이스화된 인삼 병해충 데이터베이스; 및 현재 인삼의 상태정보를 입력받아 상기 데이터베이스를 이용하여 이를 토대로 그 결과를 추론하여 현재 인삼의 병해충 상태를 진단하는 인삼 병해충 진단 및 관리 서버를 포함하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 인터넷을 통하여 상기 인삼 병해충 진단 및 관리 장치에 접속하여 인삼에 관한 병해충 정보를 전송받는 사용자 클라이언트를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 인삼 병해충 데이터베이스는 인삼의 병징정보에 대한 텍스트 자료 및 상기 병징정보에 대한 텍스트 자료의 이해도를 향상시키기 위하여 이에 대한 화상 정보를 제공하는 사진자료를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템.
  4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 인삼 병해충 데이터베이스는 병원균목록, 전염성종류, 병원균종류, 사진목록 및 병목록 테이블을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단 시스템.
  5. 인삼 병해충 진단 및 관리 시스템 회원제 웹 사이트에 로그인 하는 단계; 병해충 진단방법을 선택하는 단계; 상기 선택된 진단방법에 의해 최종 진단 결과를 디스플레이하는 단계를 포함하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 각 선택단계화면은 이해도를 향상시키기 위하여 이에 대한 사진 정보가 동시에 디스플레이 되는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 병해충 진단을 선택하는 단계는 일반진단 및 전문진단과정으로 나뉘는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 일반진단 과정은 발생부위별, 발생기간별, 병원균 종류별, 및 병명별로 인삼의 병해충 및 생리장해를 진단할 수 있는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법.
  9. 제 7항에 있어서, 상기 전문진단 과정은 상기 인삼 병해충 진단 및 관리 서버와 사용자가 사진을 통하여 단계별로 서로 응답하여 최종 병해의 진단을 내릴 수 있는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 인삼 병해충 진단 및 관리 서버와 사용자가 사진을 통하여 단계별로 서로 응답하는 과정은 인삼의 병해충에 대한 이상증상이 나타난 시기를 선택하는 단계; 이상증상이 발생된 곳을 선택하는 단계; 상기 이상증상이 나타난 식물부위를 선택하는 단계; 상기 지체부에 나타난 병징을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 온라인 인삼 병해충 진단방법.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101156594B1 (ko) * 2009-12-15 2012-06-20 순천대학교 산학협력단 작물의 병해충 진단 시스템 및 그 방법
KR101470434B1 (ko) * 2012-10-24 2014-12-09 농업협동조합중앙회 농작물 병해충 진단 시스템을 이용한 처방 이력 관리 방법
KR101491830B1 (ko) * 2012-10-24 2015-02-11 농업협동조합중앙회 농작물 병해충 진단 시스템을 이용한 농작물 병해충 처방 방법
WO2024147414A1 (ko) * 2023-01-06 2024-07-11 배철민 작물장해 진단 및 처방 시스템, 이의 방법

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