KR20190060423A - Cnn을 이용한 화분 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

Cnn을 이용한 화분 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 화분 관리 시스템은 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분, 내장되어 있는 카메라를 통해 상기 스마트 화분에 심겨져 있는 식물을 촬영하는 이동통신 단말기, 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스 및 상기 이동통신 단말기에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하고, 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 식물 판단 서버를 포함한다. 본 발명에 의하면, 용이하게 화분에 심겨진 식물의 성장을 관리할 수 있는 효과가 있다.

Description

CNN을 이용한 화분 관리 시스템 및 방법 {System and method for managing flowerpot using convolutional neural network}
본 발명은 화분 관리에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 화분의 환경을 측정하여, 식물의 성장에 필요한 환경을 조성하는 화분 관리 기술에 관한 것이다.
사람들의 소득수준이 높아지고 먹을거리에 대한 관심이 증가하면서 여가생활로 주말농장에서 분양하는 텃밭이나 베란다에 설치된 텃밭 또는 화분에서 채소 등을 직접 키우는 인구가 점차 늘어나고 있다.
특히, 반려 식물의 인기가 나날이 높아지고 있는 추세이다. 한 온라인 쇼핑몰에 따르면 2016년 개인 원예 식물 관련 판매 물품이 전년 동기 판매량에 비해 19% 상승했다고 한다. 또한, 원예 식물 판매량도 급증하여 같은 기간 동안 선인장 화분 및 미니 다육 표정 화분의 판매량은 각각 17%, 21% 상승하였다. 미국 및 일본에선 이미 도시인의 반려식물 육성을 국가적으로 장려하며, 공동 도시 텃밭을 조성하고 있는데, 이러한 세계적인 추세를 볼 때, 이와 같은 반려식물의 인기는 당연하다 할 것이다.
이러한 세계적인 추세에 맞춰, 우리나라도 반려식물 시장을 장려하고 있으나, 해결하기 어려운 현실적인 문제가 있다. 즉, 우리나라는 다른 선진국에 비해 국가의 면적이 협소한 편이므로, 도시를 더 집약적으로 발전시켜 왔는데, 이로 인해 반려식물을 위한 공동 도시 텃밭을 가꿀 여유가 없었던 것이다. 따라서, 한국의 경우, 도시 농업이 테라스 및 건물 옥상에 화분의 형태로 육성되고 있다.
또한, 현대인들의 농업에 관한 지식이 부족하다 보니, 반려식물 육성에 관한 심적인 부담감 역시 반려식물 시장의 성장을 저해하는 하나의 요인이 되고 있다.
대한민국 등록특허 10-1721508
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 초보자들이 반려식물을 쉽게 육성할 수 있도록, 스마트 화분을 이용한 화분 관리 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 화분 관리 시스템은 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분, 내장되어 있는 카메라를 통해 상기 스마트 화분에 심겨져 있는 식물을 촬영하는 이동통신 단말기, 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스 및 상기 이동통신 단말기에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하고, 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 식물 판단 서버를 포함한다.
상기 스마트 화분은 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 측정한 환경값과 상기 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하며, 내부의 환경값을 측정하여 상기 이동통신 단말기에 전송한다.
상기 스마트 화분은 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 한다.
상기 식물 판단 서버는 전송된 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단하고, 병충해가 있는 것으로 판단되면, 이를 상기 이동통신 단말기에 알릴 수 있다.
상기 식물 판단 서버는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단할 수 있다.
상기 식물 판단 서버는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행하고, 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행하고, 미리 정해진 횟수만큼 상기 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하고, 뉴런의 연결강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단할 수 있다.
상기 스마트 화분은, 내부의 조도를 측정하기 위한 조도 센서, 내부의 습도를 측정하기 위한 습도 센서, 내부에 빛을 조사하기 위한 조명부, 내부에 물을 공급하기 위한 물 공급부, 상기 식물 판단 서버 및 상기 이동통신 단말기와 통신하기 위한 통신부 및 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 상기 조도 센서에서 측정한 조도와 상기 식물 정보에 포함된 조도를 비교하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도와 상기 식물 정보에 포함된 습도를 비교하고, 비교 결과, 상기 조도 센서에서 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면 상기 조명부를 구동하여 빛이 조사되도록 하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면 상기 물 공급부를 구동하여 물이 공급되도록 하는 제어부를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 화분 관리 시스템은 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 카메라를 통해 상기 스마트 화분에 심겨져 있는 식물을 촬영하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분, 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스 및 상기 스마트 화분에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하고, 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 식물 판단 서버를 포함한다.
상기 스마트 화분은 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 측정한 환경값과 상기 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하며, 내부의 환경값을 측정하여 상기 식물 판단 서버에 전송한다.
상기 스마트 화분은 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 한다.
상기 식물 판단 서버는 전송된 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 식물 판단 서버는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단할 수 있다.
상기 식물 판단 서버는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행하고, 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행하고, 미리 정해진 횟수만큼 상기 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하고, 뉴런의 연결강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단할 수 있다.
상기 스마트 화분은, 식물을 촬영하기 위한 카메라, 내부의 조도를 측정하기 위한 조도 센서, 내부의 습도를 측정하기 위한 습도 센서, 내부에 빛을 조사하기 위한 조명부, 내부에 물을 공급하기 위한 물 공급부, 상기 식물 판단 서버 및 상기 이동통신 단말기와 통신하기 위한 통신부 및 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 상기 조도 센서에서 측정한 조도와 상기 식물 정보에 포함된 조도를 비교하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도와 상기 식물 정보에 포함된 습도를 비교하고, 비교 결과, 상기 조도 센서에서 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면 상기 조명부를 구동하여 빛이 조사되도록 하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면 상기 물 공급부를 구동하여 물이 공급되도록 하는 제어부를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명의 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분, 식물 판단 서버 및 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스를 포함하는 화분 관리 시스템에서의 화분 관리 방법에서, 상기 식물 판단 서버는 전송된 식물 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하는 단계, 상기 식물 판단 서버는 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하는 단계, 상기 식물 판단 서버는 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 단계 및 상기 스마트 화분은 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 자체적으로 측정한 환경값과 상기 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하는 단계를 포함한다.
상기 내부의 습도 및 조도를 조절하는 단계에서, 상기 스마트 화분은 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 할 수 있다.
상기 식물 판단 서버는 전송된 식물 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단하고, 병충해가 있는 것으로 판단할 수 있다.
상기 식물 판단 서버는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단할 수 있다.
상기 식물의 종류를 판단하는 단계에서, 상기 식물 판단 서버는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하는 단계, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행하는 단계, 상기 컨볼루션 과정 후에 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행하는 단계, 미리 정해진 횟수만큼 상기 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하는 단계 및 상기 뉴런의 연결 강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 화분에 심겨진 식물의 종류를 판단하고, 식물의 종류에 따른 최적의 환경이 되도록 습도와 조명을 자동으로 관리함으로써, 용이하게 화분에 심겨진 식물의 성장을 관리할 수 있는 효과가 있다. 특히, 반려식물을 키우는 초보자에게 유용할 것으로 기대된다.
더 나아가서, 본 발명에 의하면, 화분 식물 재배의 활성화를 도모하여, 관련 식물 시장의 성장과, 관련 마케팅에 도움이 될 것으로 기대된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분을 이용한 화분 관리 시스템의 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분의 내부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 화분을 이용한 화분 관리 시스템의 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 화분의 내부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분을 위에서 내려다 본 모습과, 옆에서 바라 본 모습을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화분 관리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 CNN 기법을 이용한 식물 판단 알고리즘을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 CNN 기법을 이용한 병충해 판단 학습 알고리즘을 도시한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분을 이용한 화분 관리 시스템의 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 화분 관리 시스템은 스마트 화분(100), 이동통신 단말기(200), 식물 판단 서버(300), 데이터베이스(400)를 포함한다.
스마트 화분(100)은 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있다.
이동통신 단말기(200)는 내장되어 있는 카메라를 통해 스마트 화분(100)에 심겨져 있는 식물을 촬영한다. 본 발명에서 이동통신 단말기(200)는 무선 통신망을 통해 통신할 수 있는 이동 기기로서, 예를 들어 스마트폰, 핸드폰, PDA, 태블릿 PC 등이 있다.
데이터베이스(400)에는 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있다. 예를 들어, 데이터베이스(400)는 농촌진흥청 API(Application Programming Interface)로 구현될 수 있다. 농촌진흥청 API를 통해 다양한 식물의 성장 환경 정보를 제공받을 수 있다.
식물 판단 서버(300)는 이동통신 단말기(200)에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 데이터베이스(400)에 요청한다. 그리고, 데이터베이스(400)로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 스마트 화분(100)에 전송한다.
스마트 화분(100)은 식물 판단 서버(300)로부터 식물 정보를 수신하면, 측정한 환경값과 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하며, 내부의 환경값을 측정하여 이동통신 단말기(200)에 전송한다. 이때, 스마트 화분(100)은 미리 설정된 시간에 따라 주기적으로 내부의 환경값을 측정하여 이동통신 단말기(200)에 전송할 수 있다.
본 발명에서 스마트 화분(100)은 측정한 습도가 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 한다.
본 발명의 일 실시예에서 식물 판단 서버(300)는 전송된 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단하고, 병충해가 있는 것으로 판단되면, 이를 이동통신 단말기(200)에 알릴 수 있다. 예를 들어, 식물 판단 서버(300)는 문자 메시지를 통해 이동통신 단말기(200)에 병충해의 유무를 고지할 수 있다. 따라서, 본 발명에서 사용자는 이동통신 단말기(200)를 통해 화분에 심겨진 식물의 병충해 발생 사실을 인지할 수 있고, 병충해 제거와 예방을 위한 적절한 조치를 취할 수 있다.
본 발명에서 식물 판단 서버(300)는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단할 수 있다.
식물 판단 서버(300)에서 식물의 종류를 판단하는 구체적인 과정은 다음과 같다.
먼저, 식물 판단 서버(300)는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행한다. 그리고, 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행한다. 그리고, 미리 정해진 횟수만큼 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하고, 뉴런의 연결강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단한다.
식물 판단 서버(300)에서 병충해 유무를 판단하는 구체적인 학습 알고리즘에 대해서는 후술하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분의 내부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분은 조도센서(110), 습도센서(120), 조명부(130), 물 공급부(140), 통신부(150), 제어부(160)를 포함한다.
조도 센서(110)는 화분 내부의 조도를 측정하는 역할을 한다.
습도 센서(120)는 화분 내부의 습도를 측정하는 역할을 한다.
조명부(130)는 화분 내부에 빛을 조사하는 역할을 한다.
물 공급부(140)는 화분 내부에 물을 공급하는 역할을 한다. 예를 들어, 물 공급부(140)는 화분 내부의 토양에 물을 공급할 수 있다.
통신부(150)는 식물 판단 서버(300) 및 이동통신 단말기(200)와 통신하는 역할을 한다.
제어부(160)는 식물 판단 서버(300)로부터 식물 정보를 수신하면, 조도 센서(110)에서 측정한 조도와 식물 정보에 포함된 조도를 비교하고, 비교 결과, 조도 센서(110)에서 측정한 조도가 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면 조명부(130)를 구동하여 빛이 조사되도록 한다.
그리고, 제어부(160)는 습도 센서(120)에서 측정한 습도와 식물 정보에 포함된 습도를 비교하고, 비교 결과, 습도 센서(120)에서 측정한 습도가 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면 물 공급부(140)를 구동하여 물이 공급되도록 한다.
도 1 및 도 2의 실시예에서는 이동통신 단말기(200)를 이용하여 식물의 사진을 촬영하는 실시예에 대해 예시하였는데, 본 발명의 다른 실시예로서 이동통신 단말기(200)를 이용하지 않고, 스마트 화분(100) 자체에 내장된 카메라를 이용하여 식물 사진을 촬영하는 실시예를 제안하고자 한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 화분을 이용한 화분 관리 시스템의 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 화분 관리 시스템은 스마트 화분(100), 식물 판단 서버(300), 데이터베이스(400)를 포함한다.
스마트 화분(100)은 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 카메라를 통해 스마트 화분에 심겨져 있는 식물을 촬영하고, 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있다.
본 발명에서 스마트 화분(100)은 측정한 습도가 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 한다.
데이터베이스(400)에는 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있다. 예를 들어, 데이터베이스(400)는 농촌진흥청 API(Application Programming Interface)로 구현될 수 있다. 농촌진흥청 API를 통해 다양한 식물의 성장 환경 정보를 제공받을 수 있다.
식물 판단 서버(300)는 스마트 화분(100)에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 데이터베이스(400)에 요청한다. 그리고, 데이터베이스(400)로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 스마트 화분(100)에 전송한다.
본 발명의 일 실시예에서 식물 판단 서버(300)는 전송된 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명에서 식물 판단 서버(300)는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단할 수 있다.
식물 판단 서버(300)에서 식물의 종류를 판단하는 구체적인 과정은 다음과 같다.
먼저, 식물 판단 서버(300)는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행한다. 그리고, 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행한다. 그리고, 미리 정해진 횟수만큼 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하고, 뉴런의 연결강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단한다.
식물 판단 서버(300)에서 병충해 유무를 판단하는 구체적인 학습 알고리즘에 대해서는 후술하기로 한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 화분의 내부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분은 조도센서(110), 습도센서(120), 조명부(130), 물 공급부(140), 통신부(150), 제어부(160), 카메라(170)를 포함한다.
카메라(170)는 화분에 심겨진 식물을 촬영하는 역할을 한다.
조도 센서(110)는 화분 내부의 조도를 측정하는 역할을 한다.
습도 센서(120)는 화분 내부의 습도를 측정하는 역할을 한다.
조명부(130)는 화분 내부에 빛을 조사하는 역할을 한다.
물 공급부(140)는 화분 내부에 물을 공급하는 역할을 한다. 예를 들어, 물 공급부(140)는 화분 내부의 토양에 물을 공급할 수 있다.
통신부(150)는 식물 판단 서버(300)와 통신하는 역할을 한다.
제어부(160)는 식물 판단 서버(300)로부터 식물 정보를 수신하면, 조도 센서(110)에서 측정한 조도와 식물 정보에 포함된 조도를 비교하고, 비교 결과, 조도 센서(110)에서 측정한 조도가 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면 조명부(130)를 구동하여 빛이 조사되도록 한다.
그리고, 제어부(160)는 습도 센서(120)에서 측정한 습도와 식물 정보에 포함된 습도를 비교하고, 비교 결과, 습도 센서(120)에서 측정한 습도가 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면 물 공급부(140)를 구동하여 물이 공급되도록 한다.
도 1 및 도 2의 실시예에서 식물의 종류를 판단하고, 식물의 환경 정보를 얻기 위해 식물 판단 서버(300)와 데이터베이스(400)를 구비하는 실시예를 제안하였으나, 본 발명의 다른 실시예로서 식물 판단 서버(300) 및 데이터베이스(400)를 구비하지 않고, 스마트 화분(100) 자체에서 식물의 종류를 판단하고, 식물의 환경 정보를 얻을 수 있는 실시예도 가능하다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 화분을 위에서 내려다 본 모습과, 옆에서 바라 본 모습을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5에서 (a)는 스마트 화분(100)을 위에서 내려다 본 모습이고, (b)는 옆에서 바라 본 모습이다.
도 5 (a)를 참조하면, 스마트 화분(100)의 원 둘레 표면에 조도 센서(110)와 물 공급을 위한 물 투입구(510)가 구비되어 있다.
그리고, 도 5 (b)를 참조하면, 스마트 화분(100)의 토양에 물을 분사하기 위한 물 공급부(140)가 마련되어 있으며, 'ㄱ'자 프레임(520)의 끝단에 조명을 조사하기 위한 조명부(130)가 구비되어 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화분 관리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 먼저, 스마트 화분(100)에서 식물 사진을 전송한다(S601).
그리고, 식물 판단 서버(300)는 전송된 식물 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단한다(S603).
그리고, 식물 판단 서버(300)는 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 데이터베이스(400)에 요청한다(S605).
식물 정보를 요청받은 데이터베이스(400)는 해당 식물 정보를 식물 판단 서버(300)에 전송한다(S607).
그리고, 식물 판단 서버(300)는 데이터베이스(400)로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 스마트 화분(100)에 전송한다(S609).
스마트 화분(100)은 식물 판단 서버(300)로부터 식물 정보를 수신하면, 자체적으로 측정한 환경값과 식물 정보에 포함된 환경값을 비교한다(S611).
그래서, 스마트 화분(100)은 측정한 습도가 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면(S613), 화분 내부에 물이 공급되도록 한다(S615).
그리고, 측정한 조도가 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면(S617), 화분 내부에 빛이 조사되도록 한다(S619).
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 CNN 기법을 이용한 식물 판단 알고리즘을 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 식물 판단 서버(300)는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환한다(S701).
그리고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행한다(S703).
그리고, 컨볼루션 과정 후에 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행한다(S705).
그리고, 미리 정해진 횟수만큼 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면(S707), 뉴런(neuron)을 활성화한다(S709).
그리고, 뉴런의 연결 강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단한다(S711).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 CNN 기법을 이용한 병충해 판단 학습 알고리즘을 도시한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 먼저 식물 판단 서버(300)는 식물 종류에 따른 병충해 사진을 분류한다(S801).
그리고, 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환한다(S803).
그리고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행한다(S705).
그리고, 컨볼루션 과정 후에 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행한다(S807).
그리고, 미리 정해진 횟수만큼 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면(S809), 뉴런(neuron)을 활성화한다(S811).
뉴런을 활성화한 결과, 오차율이 허용치를 초과하면(S813), 뉴런의 연결강도를 변경하여 다시 컨볼루션과 풀링 과정을 수행한다(S815).
그리고, 오차율이 허용치를 초과하지 않으면, 학습을 종료한다(S817).
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
100 스마트 화분 200 이동통신 단말기
300 식물 판단 서버 400 데이터베이스
110 조도 센서 120 습도 센서
130 조명부 140 물 공급부
150 통신부 160 제어부
170 카메라

Claims (17)

  1. 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분;
    내장되어 있는 카메라를 통해 상기 스마트 화분에 심겨져 있는 식물을 촬영하는 이동통신 단말기;
    식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스; 및
    상기 이동통신 단말기에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하고, 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 식물 판단 서버를 포함하고,
    상기 스마트 화분은 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 측정한 환경값과 상기 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하며, 내부의 환경값을 측정하여 상기 이동통신 단말기에 전송하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 스마트 화분은 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단하고, 병충해가 있는 것으로 판단되면, 이를 상기 이동통신 단말기에 알리는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행하고, 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행하고, 미리 정해진 횟수만큼 상기 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하고, 뉴런의 연결강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 스마트 화분은,
    내부의 조도를 측정하기 위한 조도 센서;
    내부의 습도를 측정하기 위한 습도 센서;
    내부에 빛을 조사하기 위한 조명부;
    내부에 물을 공급하기 위한 물 공급부;
    상기 식물 판단 서버 및 상기 이동통신 단말기와 통신하기 위한 통신부; 및
    상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 상기 조도 센서에서 측정한 조도와 상기 식물 정보에 포함된 조도를 비교하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도와 상기 식물 정보에 포함된 습도를 비교하고, 비교 결과, 상기 조도 센서에서 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면 상기 조명부를 구동하여 빛이 조사되도록 하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면 상기 물 공급부를 구동하여 물이 공급되도록 하는 제어부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  7. 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 카메라를 통해 상기 스마트 화분에 심겨져 있는 식물을 촬영하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분;
    식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스; 및
    상기 스마트 화분에서 촬영된 식물 사진이 전송되면, 전송된 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하고, 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하고, 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 식물 판단 서버를 포함하고,
    상기 스마트 화분은 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 측정한 환경값과 상기 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하며, 내부의 환경값을 측정하여 상기 식물 판단 서버에 전송하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 스마트 화분은 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하고, 데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행하고, 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행하고, 미리 정해진 횟수만큼 상기 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하고, 뉴런의 연결강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  12. 청구항 7에 있어서,
    상기 스마트 화분은,
    식물을 촬영하기 위한 카메라;
    내부의 조도를 측정하기 위한 조도 센서;
    내부의 습도를 측정하기 위한 습도 센서;
    내부에 빛을 조사하기 위한 조명부;
    내부에 물을 공급하기 위한 물 공급부;
    상기 식물 판단 서버 및 상기 이동통신 단말기와 통신하기 위한 통신부; 및
    상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 상기 조도 센서에서 측정한 조도와 상기 식물 정보에 포함된 조도를 비교하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도와 상기 식물 정보에 포함된 습도를 비교하고, 비교 결과, 상기 조도 센서에서 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면 상기 조명부를 구동하여 빛이 조사되도록 하고, 상기 습도 센서에서 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면 상기 물 공급부를 구동하여 물이 공급되도록 하는 제어부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 화분 관리 시스템.
  13. 식물이 심겨져 있는 화분으로서, 내부의 습도 및 조도를 포함하는 환경값을 측정하고, 상기 식물에 물과 빛을 공급하는 기능이 구비되어 있는 스마트 화분, 식물 판단 서버 및 식물의 종류 별로 식물이 성장하는데 필요한 최적의 습도 조건 및 온도 조건을 포함하는 식물 정보가 저장되어 있는 데이터베이스를 포함하는 화분 관리 시스템에서의 화분 관리 방법에서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 식물 사진을 분석하여 식물의 종류를 판단하는 단계;
    상기 식물 판단 서버는 판단된 식물의 종류에 따른 식물 정보를 상기 데이터베이스에 요청하는 단계;
    상기 식물 판단 서버는 상기 데이터베이스로부터 식물 정보를 수신하면, 수신한 식물 정보를 상기 스마트 화분에 전송하는 단계; 및
    상기 스마트 화분은 상기 식물 판단 서버로부터 식물 정보를 수신하면, 자체적으로 측정한 환경값과 상기 식물 정보에 포함된 환경값을 비교하여, 내부의 습도 및 조도를 조절하는 단계를 포함하는 화분 관리 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 내부의 습도 및 조도를 조절하는 단계에서,
    상기 스마트 화분은 측정한 습도가 상기 식물 정보에 포함된 습도보다 낮으면, 화분 내부에 물이 공급되도록 하고, 측정한 조도가 상기 식물 정보에 포함된 조도보다 낮으면, 화분 내부에 빛이 조사되도록 하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 방법.
  15. 청구항 13에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 식물 사진을 분석하여 해당 식물에 병충해가 있는지 여부를 판단하고, 병충해가 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 식물 판단 서버는 딥러닝 기법 중 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 식물의 종류를 판단하고, 병충해의 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 식물의 종류를 판단하는 단계에서,
    상기 식물 판단 서버는 전송된 사진의 크기를 CNN에 필요한 크기로 변환하는 단계;
    데이터의 특징을 추출하는 컨볼루션(Convolution) 과정을 수행하는 단계;
    상기 컨볼루션 과정 후에 가장 핵심적인 부분을 추출하는 풀링(Pooling) 작업을 수행하는 단계;
    미리 정해진 횟수만큼 상기 컨볼루션 과정과 풀링 과정을 수행하면, 뉴런(neuron)을 활성화하는 단계; 및
    상기 뉴런의 연결 강도를 분석하는 방식으로 식물의 종류를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화분 관리 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101721508B1 (ko) 2015-09-14 2017-03-30 상명대학교 천안산학협력단 스마트 옥상녹화 시스템 및 이를 이용한 옥상녹화방법

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