KR20160076907A - 병충해 발생 예측 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

복수의 온도 센서 및 습도 센서가 각각 수집한 온도 정보와 습도 정보를 수신하고, 미리 저장되어 있는 온도 정보를 토대로 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값을 생성한다. 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값, 습도 정보와 미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 토대로 병충해 발생 수준 정보를 생성하고, 생성한 병충해 발생 수준 정보를 예측 이벤트로 발생하여 단말로 전송한다.

Description

병충해 발생 예측 시스템 및 방법{System and method for blight occurrence prediction}

본 발명은 병충해 발생 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.

농촌 지역의 비닐하우스 재배 농가의 가장 큰 어려움 중 하나는 각종 농작물 병충해로 인한 수확 감소이다. 이러한 병충해의 발생은 당해 겨울철 기온이 상대적으로 과거 겨울철 기온보다 높을 때 병해충이 월동하기 좋은 환경이 조성됨에 따라 다양하게 변경된다. 뿐만 아니라, 초봄의 평균 기온이 늦봄의 평균 기온보다 높은 이상 기온을 나타내는 경우, 병충해가 발생할 조건과 확률이 더욱 더 증가하게 된다.

이 외에도 농촌 지역의 이상 기온 환경의 발생과 함께 비닐하우스 내부 온도까지 높아지면, 병해충이 비닐하우스 내에 생존할 수 있는 최적의 조건으로 제공된다. 따라서, 비닐하우스 내 병해충 발생의 가능성을 예측 진단하여 사전에 병충해 발생을 방지할 수 있는 감지 시스템의 도입이 필요하다.

따라서, 본 발명은 멀티 센서 기반으로 병충해 발생에 대한 수준별 예측이 가능하도록 하는 예측 시스템 및 방법을 제공한다.

상기 본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 하나의 특징인 병충해 발생을 예측하는 시스템은,

외부로부터 전달되는 복수의 온도 정보 및 습도 정보를 수신하고, 미리 저장되어 있는 온도 정보들로부터 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값을 생성하는 센서 데이터 분석부; 미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 토대로 상기 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값 및 상기 습도 정보로부터 병충해 발생 수준 정보를 생성하는 룰셋 조건 검색부; 및 상기 룰셋 조건 검색부가 생성한 병충해 발생 수준 정보를 단말로 전송하는 이벤트 관리부를 포함한다.

실외 온도를 측정하여 온도 정보로 상기 센서 데이터 분석부로 제공하는 온도 센서; 및 비닐하우스 안의 습도를 측정하여 상기 습도 정보로 상기 센서 데이터 분석부로 제공하는 습도 센서를 포함할 수 있다.

상기 본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 특징인 병충해 발생 예측 시스템이 병충해 발생을 예측하는 방법은,

복수의 온도 센서 및 습도 센서가 각각 수집한 온도 정보와 습도 정보를 수신하고, 미리 저장되어 있는 온도 정보를 토대로 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값을 생성하는 단계; 상기 생성한 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 그리고 상기 수신한 습도 정보와 미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 토대로 병충해 발생 수준 정보를 생성하는 단계; 및 상기 생성한 병충해 발생 수준 정보를 예측 이벤트로 발생하여 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따르면 겨울철과 봄철의 온도 및 습도 센서 데이터 정보를 수집, 분석하여, 비닐하우스 내 병충해 발생 가능성을 사전에 실시간으로 예측함으로써, 여름철 또는 가을철 농작물 수확 시기에 병충해로 인한 수확 감소를 최소화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 시스템이 적용된 환경의 예시도이다..
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 시스템의 구조도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 방법에 대한 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 명세서에서 단말(terminal)은, 이동국(Mobile Station, MS), 이동 단말(Mobile Terminal, MT), 가입자국(Subscriber Station, SS), 휴대 가입자국(Portable Subscriber Station, PSS), 사용자 장치(User Equipment, UE), 접근 단말(Access Terminal, AT) 등을 지칭할 수도 있고, 이동 단말, 가입자국, 휴대 가입자 국, 사용자 장치 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.

이하 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측시스템 및 방법에 대해 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 시스템이 적용된 환경의 예시도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 멀티 센서를 기반으로 병충해 발생을 예측할 수 있는 병충해 발생 예측 시스템(300)은 복수의 센서(100)들로부터 각각 수집된 실외 온도와 비닐하우스 내 습도들에 대한 센서 데이터들이 게이트웨이(200)를 통해 병충해 발생 예측시스템(300)으로 입력된다. 병충해 발생 예측 시스템(300)은 센서 데이터를 분석하고 미리 설정되어 있는 룰셋 조건에 따라 병충해 발생 여부를 감지하고, 병충해가 발생할 것으로 예측되는 경우 이를 재배 농가 또는 지자체에 설치되어 있는 단말(400)로 안내하여 준다.

이를 위해, 발명의 실시예에서는 복수의 센서(100)에 실외 온도에 대한 온도 정보를 수집하는 온도 센서(110)와 비닐하우스 내의 습도 정보를 수집하는 습도 센서(120)를 포함하는 것을 예로 하여 설명하나, 반드시 이와 같이 한정되는 것은 아니다. 온도 센서(110)와 습도 센서(120)는 미리 설정한 시간에 따라 외부 온도와 비닐하우스 내 습도를 센싱하는 것을 예로 하여 설명한다.

또한, 온도 센서(110)와 습도 센서(120)는 비닐하우스 내부와 외부에 복수 개 설치되기 때문에, 어느 비닐하우스에서 온도와 습도를 센싱하였는지 확인할 수 있도록 비닐하우스 식별 정보 또는 센서 위치 정보를 함께 병충해 발생 예측 시스템(300)으로 전달한다. 본 발명의 실시예에서는 비닐하우스별로 설정되어 있는 식별 정보가 함께 병충해 발생 예측 시스템(300)으로 전달되는 것을 예로 하여 설명한다.

그리고 센서 데이터들을 병충해 발생 예측 시스템(300)으로 전달하는 게이트웨이(200)의 기능에 대해서는 이미 알려진 사항으로, 본 발명의 실시예에서는 상세한 설명을 생략한다.

다음은 센서(100)에 의해 수집된 센서 데이터를 이용하여 병충해 발생을 예측하는 병충해 발생 예측 시스템(300)의 구조에 대해 도 2를 참조로 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 시스템의 구조도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 시스템(300)은 센서 데이터 분석부(310), 이벤트 관리부(320) 및 룰셋 조건 검색부(330)를 포함한다.

센서 데이터 분석부(310)는 과거 연도의 겨울철 평균 온도 정보, 봄철 평균 온도 정보 및 습도 정보를 저장하고 관리한다. 여기서 과거 연도에 대한 온도 정보와 습도 정보는 당해 연도 이전에 측정한 온도 정보와 습도 정보에 대한 것으로, 과거 몇 년치에 대한 정보로 한정하지는 않는다.

그리고 센서 데이터 분석부(310)는 복수의 센서(100)들로부터 전송되는 센서 데이터를 온도 데이터와 습도 데이터로 분석한다. 그리고 분석한 온도 데이터의 통계를 산출하여 당해 연도의 겨울철 평균 온도와 봄철 평균 온도를 확인한다. 여기서 본 발명의 실시예에서는 겨울철 평균 온도를 확인하기 위하여 12월과 1월의 온도 데이터를 이용하고, 봄철 평균 온도를 확인하기 위하여 3월과 4월의 온도 데이터를 이용한다.

또한 센서 데이터 분석부(310)는 확인한 당해 연도의 겨울철 평균 온도가 과거 겨울철 평균 온도와 비교하여 높은지 또는 낮은지 확인한다. 그리고, 당해 연도의 겨울철 평균 온도가 과거 겨울철 평균 온도보다 높을 경우에는 'high' 값을, 낮은 경우에는 'low' 값을 온도 비교 값으로 생성한다. 이와 동시에, 당해연도 봄철 3월 평균 온도가 4월 평균 온도와 비교하여 높은지 또는 낮은지 비교한다.

센서 데이터 분석부(310)에서 확인한 정보들은 설명의 편의를 위해, 당해 봄철 3월 평균 온도를 '제1 온도', 당해 4월 평균 온도를 '제2 온도', 당해 겨울철 평균 온도를 '제3 온도', 당해 겨울철 평균 온도를 '제4 온도', 과거 봄철 평균 온도를 '제5 온도'라 지칭한다. 그리고 당해 봄철인 4월 평균 온도 대비 3월 평균 온도 비교 값을 '제1 온도 비교 값', 제3 온도와 제4 온도의 비교를 통해 생성한 온도 비교 값을 '제2 온도 비교 값'이라 지칭한다.

이벤트 관리부(320)는 센서 데이터 분석부(310)로부터 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 및 습도 정보를 수신하여 룰셋 조건 검색부(330)로 전달한다. 그리고 수신한 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 및 습도 정보를 토대로 룰셋 조건 검색부(330)에서 예측한 병충해 발생 수준 정보를 수신하여, 예측 이벤트로서 단말(400)로 전송한다.

룰셋 조건 검색부(330)는 이벤트 관리부(320)로부터 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 및 습도 정보를 수신한다. 그리고 미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 및 습도 정보에 대입하여 병충해 발생 수준 정보를 추출한다. 이를 위해 룰셋 조건 검색부(330)에 저장되어 있는 룰셋 조건은 다음 표 1과 같다. 표 1에 나타낸 룰셋 조건은 본 발명의 하나의 실시예에 해당하며, 반드시 이와 같이 한정되는 것은 아니다.

습도	제2 온도 비교 값/제1 온도 비교 값
	High/High	High/Low	Low/High	Low/High
> 60%	아주 높음	아주 높음	높음	보통
60~40%	아주 높음	높음	보통	낮음
40~20%	높음	높음	보통	아주 낮음
< 20%	보통	보통	낮음	아주 낮음

다음은 상기에서 설명한 병충해 발생 예측 시스템(300)으로 병충해 발생을 예측하는 방법에 대해 도 3을 참조로 설명한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 병충해 발생 예측 방법에 대한 흐름도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 병충해 발생 예측 시스템(300)의 센서 데이터 분석부(310)는 복수의 온도 센서(110) 및 습도 센서(120)가 각각 수집한 실외 온도 정보와 비닐하우스 내 습도 정보를 수신한다(S100). S100 단계에서 온도 정보와 습도 정보를 수신할 때, 해당 온도와 습도가 수집된 위치 정보나 비닐하우스의 식별 정보도 함께 수신될 수 있다.

센서 데이터 분석부(310)는 S100 단계에서 수신한 온도 정보와 미리 센서 데이터 분석부(310)에 저장되어 있든 과거 온도 정보를 이용하여 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값을 생성한다(S101, S102). 즉, 수신하거나 저장되어 있는 복수의 온도 중 당해 봄 4월 평균 온도인 제2 온도와 당해 봄 3월 평균 온도인 제1 온도를 비교하여, 제1 온도 비교 값을 생성한다. 그리고 당해 겨울철 평균 온도인 제3 온도와 과거 겨울철 평균 온도인 제4 온도를 비교하여 제2 온도 비교 값을 생성한다.

S101 단계와 S102 단계에서 센서 데이터 분석부(310)가 생성한 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값, 그리고 S100 단계에서 센서 데이터 분석부(310)가 수신한 습도 정보를 이벤트 관리부(320)로 전달한다(S103). 이때, 해당 온도들이 수집된 위치 정보나 습도가 측정된 비닐하우스의 식별 정보가 포함되어 전달될 수도 있다. 이벤트 관리부(320)는 S103 단계에서 수신한 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 및 습도 정보를 룰셋 조건 검색부(330)로 전달한다(S104).

룰셋 조건 검색부(330)는 S104 단계에서 수신한 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 및 습도 정보와, 미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 이용하여 병충해 발생 수준 정보를 생성한다(S105). 예를 들어, 제1 온도 비교 값이 'high', 제2 온도 비교 값이 'low', 습도가 65%라고 가정하면, 상기 표 1에 나타낸 룰셋 조건을 적용할 경우 당해년 여름철 또는 가을철 농작물 수확 시기에 병충해 발생 정도가 "높음"임을 알 수 있다.

이렇게 생성된 병충해 발생 수준 정보는 이벤트 관리부(320)로 전달되고(S106), 이벤트 관리부(320)는 병충해 발생 수준 정보를 예측 이벤트로 재배 농가나 지자체에 있는 단말(400)들로 전송한다(S107). 이때, S103 단계에서 비닐하우스의 식별 정보가 포함되어 이벤트 관리부(320)로 전달된 경우라면, 해당 비닐하우스를 소지한 사용자의 단말로 예측 이벤트가 전송될 수 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (9)

1. 병충해 발생을 예측하는 시스템에 있어서,
   외부로부터 전달되는 복수의 온도 정보 및 습도 정보를 수신하고, 미리 저장되어 있는 온도 정보들로부터 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값을 생성하는 센서 데이터 분석부;
   미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 토대로 상기 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값 및 상기 습도 정보로부터 병충해 발생 수준 정보를 생성하는 룰셋 조건 검색부; 및
   상기 룰셋 조건 검색부가 생성한 병충해 발생 수준 정보를 단말로 전송하는 이벤트 관리부
   를 포함하는 병충해 발생 예측 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   실외 온도를 측정하여 온도 정보로 상기 센서 데이터 분석부로 제공하는 온도 센서; 및
   비닐하우스 안의 습도를 측정하여 상기 습도 정보로 상기 센서 데이터 분석부로 제공하는 습도 센서
   를 포함하는 병충해 발생 예측 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 제1 온도 비교 값은 상기 복수의 온도 정보 중 당해 제1 온도와 제2 온도의 비교를 통해 생성되고, 상기 제2 온도 비교 값은 당해 제3 온도와 과거 제4 온도의 비교를 통해 생성되는 병충해 발생 예측 시스템.
4. 병충해 발생 예측 시스템이 병충해 발생을 예측하는 방법에 있어서,
   복수의 온도 센서 및 습도 센서가 각각 수집한 온도 정보와 습도 정보를 수신하고, 미리 저장되어 있는 온도 정보를 토대로 제1 온도 비교 값과 제2 온도 비교 값을 생성하는 단계;
   상기 생성한 제1 온도 비교 값, 제2 온도 비교 값 그리고 상기 수신한 습도 정보와 미리 저장되어 있는 룰셋 조건을 토대로 병충해 발생 수준 정보를 생성하는 단계; 및
   상기 생성한 병충해 발생 수준 정보를 예측 이벤트로 발생하여 단말로 전송하는 단계
   를 포함하는 병충해 발생 예측 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 각각 수집한 온도 정보는 당해 연도의 3월 평균 온도에 해당하는 제1 온도, 당해 연도의 4월 평균 온도에 해당하는 제2 온도, 당해 연도의 겨울 평균 온도인 제3 온도로 분류되는 병충해 발생 예측 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 겨울 평균 온도는 12월 온도와 1월 온도의 평균으로 계산되는 병충해 발생 예측 방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 제1 온도 비교 값은 상기 제2 온도와 상기 제1 온도의 비교를 통해 생성하고,
   상기 제2 온도 비교 값은 상기 제3 온도와 과거 겨울 평균 온도인 제4 온도의 비교를 통해 생성하는 병충해 발생 예측 방법.
8. 제5항에 있어서,
   상기 온도 정보는 실외 온도에 대한 정보이고, 상기 습도 정보는 비닐하우스 내부에 대한 습도 정보인 병충해 발생 예측 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 병충해 발생 수준 정보는 아주 높음, 높음, 보통, 낮음 또는 아주 낮음 단계로 구분되어 생성되는 병충해 발생 예측 방법.

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