KR20190109644A - 온실 데이터 수집 이상 감지 장치 및 그 방법 - Google Patents

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안수용
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노동희
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Abstract

본 발명은 스마트 농업 서비스에 있어서 온실 내, 외부 환경 데이터 수집의 효과적 제공을 위하여 수집 데이터에 대한 신뢰성 제공을 위한 온실 데이터 수집 이상 감지 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 상기 장치는, 다수의 센서를 이용하여 감지된 온실 내,외부의 환경 데이터를 타입별, 시간별로 각각 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집되는 환경 데이터를 타입별 및 시간별로 각각 평균값 및 표준편차를 계산하고, 계산된 평균값 및 표준편차값이 이전 시간에 계산되어 데이터베이스에 저장된 평균값 및 표준편차값에 임의의 임계값이 가감된 기준 범위에 포함되는지 판단하여 현재 수집되는 환경데이터가 정상 데이터인지 비정상 데이터인지를 판단하는 이상 감지부; 및 상기 이상 감지부에서의 판단 골과 현재 수집되는 환경 데이터가 비정상 데이터라고 판단되는 경우, 수집된 환경 데이터를 상기 기준 범위에 포함되도록 보정한 후, 보정된 환경 데이터를 데이터베이스에 저장하는 데이터 보정부를 포함한다.

Description

온실 데이터 수집 이상 감지 장치 및 그 방법{Apparatus and method for detecting greenhouse data collection error}
본 발명은 온실 데이터 수집 이상 감지 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 스마트 농업 서비스에 있어서 온실 내, 외부 환경 데이터 수집의 효과적 제공을 위하여 수집 데이터에 대한 신뢰성 제공을 위한 온실 데이터 수집 이상 감지 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 국내 농업 기술은 여러 가지 IT 기술을 접목하여 노동집약적 농업에서 노동력 절감을 위한 스마트 팜으로 발전하고 있다.
IoT 기반 센싱 기술을 통하여 수집된 정보는 경험기반의 농업지식과 더불어 데이터 분석 기술을 통합하여 새로운 스마트 팜 서비스 제공이 가능하다.
일반적으로 작물 생장을 위한 자동화된 스마트 팜 환경 조절 시스템은 통신 망을 이용하여 관리할 온실 내부의 온도, 습도 및 환경 조절에 필요한 센싱 데이터를 수집한다.
온도/습도/조도/CO2/토양성분(EC, pH) 등의 기본 환경정보 모니터링하여 작물생장 DB에 저장한다.
여기서, 온실의 환경 정보를 수집하는 센서로는 풍향, 풍속, 강설, 강우 등을 감지할 수 있는 기상 관련 센서, EC, pH, 무기 성분 등을 감지할 수 있는 토양 관련 센서, 온실 내외의 온도, 습도, 조도, CO2 등을 감지할 수 있는 대기 관련 센서 등을 포함할 수 있다.
이와 같은, 센서들을 통해 수집된 환경정보를 바탕으로 온실의 측창이나, 천창 등을 통한 온도 조절 및 환기조절 등의 서비스가 가능하다.
또한, CO2 농도가 적정치 않은 경우, CO2 발생기를 통해 CO2를 조절하는 서비스가 가능하다. 이러한 스마트 팜 환경을 조절함에 있어, 현재 환경데이터 수집을 자동으로 수행하고 있지만, 수집된 환경데이터의 오류를 감지할 수 있는 방법은 없다. 또한 센서 장치의 하드웨어 이상을 조기에 감지할 수 있어, 빠른 교체가 가능하다.
수집된 환경정보를 기반으로 환경 조절 작업을 진행하기 때문에 환경 오류를 자동으로 감지할 수 있는 방법은 중요하다.
그러나, 접근 방식이 복잡해지면서 실시간 응용 프로그램에서 작업을 적용하는 것은 쉽지 않다.
따라서, 본 발명의 목적은, 스마트 농업 서비스에 있어서 온실 내, 외부 환경 데이터 수집의 효과적 제공을 위하여 수집 데이터에 대한 신뢰성 제공을 위한 온실 데이터 수집 이상 감지 장치 및 그 방법을 제공함에 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 장치는, 다수의 센서를 이용하여 감지된 온실 내,외부의 환경 데이터를 타입별, 시간별로 각각 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집되는 환경 데이터를 타입별 및 시간별로 각각 평균값 및 표준편차를 계산하고, 계산된 평균값 및 표준편차값이 이전 시간에 계산되어 데이터베이스에 저장된 평균값 및 표준편차값에 임의의 임계값이 가감된 기준 범위에 포함되는지 판단하여 현재 수집되는 환경데이터가 정상 데이터인지 비정상 데이터인지를 판단하는 이상 감지부; 및 상기 이상 감지부에서의 판단 골과 현재 수집되는 환경 데이터가 비정상 데이터라고 판단되는 경우, 수집된 환경 데이터를 상기 기준 범위에 포함되도록 보정한 후, 보정된 환경 데이터를 데이터베이스에 저장하는 데이터 보정부를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 기존의 스마트 팜에서 수집되는 데이터에 오류가 발생하는 경우 수동적으로 발견하는 부담을 줄이고 데이터의 신뢰성을 높이기 위한 자동적으로 데이터 이상을 감지할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 데이터의 특성을 반영하기 위하여 데이터 별 평균과 표준편차 값 등 데이터 특성을 반영할 수 있는 방법으로 간단하게 이상을 감지할 수 있으며, 가중치를 두어 최신 값의 반영도를 높일 수 있으며, 시간별로 패턴이 발생하는 농업 데이터의 특성을 반영하여 시간별 데이터 값을 활용할 수 있다.
따라서 자동적으로 데이터 이상이 감지되면 해당데이터를 보정함으로써, 정밀 스마트 팜 서비스를 가능하게 하고, 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 장치에 대한 블록 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 방법에 대한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 방법에 대한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는 데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다. 본 발명의 실시 예를 설명하면서, 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려졌고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시 예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시 예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시 예에서의 각각의 구성 요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 장치에 대한 블록 구성을 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 감지부(10), 데이터 수집부(20), 이상 감지부(30), 데이터 보정부(40) 및 데이터베이스(50)를 포함할 수 있다.
상기 감지부(10)는 온실 내, 외부에 각각 다수개 설치된 센서들을 포함하고, 각 센서들은 온실의 환경 정보를 수집하는 센서로는 풍향, 풍속, 강설, 강우 등을 감지할 수 있는 기상 관련 센서, EC, pH, 무기 성분 등을 감지할 수 있는 토양 관련 센서, 온실 내외의 온도, 습도, 조도, CO2 등을 감지할 수 있는 대기 관련 센서 등을 포함할 수 있다.
이러한 각 센서들에서 감지된 각각의 환경 데이터들은 데이터 수집부(20)로 제공된다.
데이터 수집부(20)는 상기 감지부(10)를 통해 감지된 다수의 종류별 환경 데이터를 수집하여 데이터베이스(50)에 저장함과 동시에 데이터의 이상 유무를 판단하기 위해 이상 감지부(30)로 제공된다.
이상 감지부(30)는 데이터 수집부(20)를 통해 제공되는 각 타입(종류)별 환경 감지 데이터와 데이터베이스(50)에 저장된 이전 환경 감지 데이터를 이용하여 현재 감지된 환경 데이터의 이상유무를 판단한다.
데이터 보정부(40)는 상기 이상 감지부(30)에서 판단 결과, 현재 감지되는 환경 데이터가 비정상적인 데이터라고 판단되는 경우, 설정된 기준에 따라 자동 또는 사용자가 수동으로 데이터를 보정하여 데이터베이스(50)에 저장하는 것이다.
여기서, 상기한 이상 감지부(30)에서 감지되는 환경 데이터의 이상 유무를 2가지 방법에 의하여 감지할 수 있으며, 이러한 2가지 방법에 대한 각각의 실시예에 대하여 도 2 및 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 방법에 대한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 도 1에 도시된 감지부(10)의 다수의 센서를 통해 온실 내, 외부의 환경 데이터를 감지하여 수집한다(S201).
이어, 도 1에 도시된 이상 감지부(30)는 상기 데이터 타입(데이터 종류)별로 수집된 환경 데이터의 특성값을 계산한다. 즉, 수집된 환경 데이터가 온도 데이터라고 가정하면, 데이터베이스(50)에 저장된 이전 시간에 저장된 데이터 평균값과 표준편차값을 리드한 후, 리드한 이전 시간에 저장된 데이터 평균값과 표준편차값을 이용하여 하기의 수학식 1과 수학식 2와 같이 각각 기 설정된 가중치를 반영한 해당 시간의 평균과 표준 편차를 계산한 후, 계산된 해당 시간의 데이터 평균 및 표준 편차값을 데이터베이스(50)에 저장한다(S202).
Figure pat00001
여기서, 시간 t를 기준으로 현재 데이터를 Xt라고 가정하면 이전 데이터는 Xt-1를 의미한다. 따라서 이전 Xt-1까지의 데이터 평균은
Figure pat00002
이고 현재데이터의 평균은
Figure pat00003
가 된다.
Figure pat00004
이와 같이, 해당 시간의 데이터 평균과 표준 편차의 계산이 완료되면, 계산된 해당 시간의 데이터 평균값(
Figure pat00005
)을 아래의 수학식 3과 같이 임계값이 가감된 이전 데이터 평균값의 범위에 포함되는지 비교한다(S203).
Figure pat00006
여기서, 상기 ε는 기 설정된 임계값이다.
상기 S203 단계에서의 비교 결과, 해당 시간의 데이터 평균값이 상기 수학식 3과 같이 임계값이 가감된 이전 시간의 데이터 평균값의 범위에 포함되지 않은 경우, 해당 센서로부터 수신되는 환경 데이터값에 이상이 발생한 것으로 비정상 데이터로 판단한다(S206).
이와 같이, 센서로부터 센싱된 환경 데이터가 비정상 데이터로 판단되면, 사용자가 수동으로 또는 자동으로 상기 기준 범위내로 환경 데이터값을 보정하게 되는 것이다(S207).
한편, 상기 S203 단계에서의 비교 결과, 해당 시간의 데이터 표준 편차값이 상기 수학식 4와 같이 임계값이 가감된 이전 시간의 표준편차값의 범위에 포함되는지 판단한다(S204).
Figure pat00007
판단 결과, 해당 시간의 데이터 표준 편차값이 상기 수학식 4와 같이 임계값이 가감된 이전 시간의 표준편차값의 범위에 포함되지 않은 경우, 해당 센서로부터 수신되는 환경 데이터값이 이상이 발생한 것으로 비정상 데이터로 판단한다(S206).
이와 같이, 센서로부터 센싱된 환경 데이터가 비정상 데이터로 판단되면, 사용자가 수동으로 또는 자동으로 상기 기준 범위내로 환경 데이터값을 보정하게 되는 것이다(S207).
그러나, 상기 S204 단계에서의 비교 결과, 해당 시간의 데이터 표준 편차값이 상기 수학식 4와 같이 임계값이 가감된 이전 시간의 표준편차값의 범위에 포함되는 경우에는, 해당 센서로부터 수신되는 환경 데이터값을 정상적인 데이터로 판단하여 데이터베이스(50)에 해당 감지 데이터를 저장하는 것이다(S205).
결국, 상기한 본 발명의 제 1 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지방법은 지속적으로 감지 환경 데이터에 대한 평균값과 표준편차값을 계산하여 해당 평균과 표준편차값이 이전 평균값과 표준편차값의 기준범위에 속하면 정상 데이터로 판단하고, 기준범위에 속하지 않으면 비정상 데이터로 판단하는 방법이다.
이하, 본 발명의 제2 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지방법에 대하여 도 3을 참조하여 단계적으로 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지 방법에 대한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면으로서, 제2 실시예에서는 전날 해당 시간의 평균값과 표준편차값을 기준으로 평균값과 표준편차값의 범위에 속하면 정상, 속하지 않으면 비정상적으로 간주하는 방법이다. 이는 시간별 데이터의 특징을 반영하기 위한 방법으로 상기한 제1 실시예와는 달리 데이터베이스(50)에 시간별 데이터별 평균과 표준편차 값을 저장하는 것을 조건으로 한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제2 실시예는, 먼저, 도 1에 도시된 감지부(10)의 다수의 센서를 통해 온실 내, 외부의 환경 데이터를 감지하여 수집한다(S301).
이어, 도 1에 도시된 이상 감지부(30)는 상기 데이터 타입(데이터 종류)별로 수집된 환경 데이터의 특성값을 계산한다. 즉, 수집된 환경 데이터가 온도 데이터라고 가정하면, 데이터베이스(50)에 저장된 전날 같은 시간에 저장된 기준 온도 데이터 평균값과 표준편차값을 리드한다. 여기서, 데이터베이스(50)에는 24시간 기준 온도 데이터에 대한 시간(t), 표준편차 및 평균값이 저장되어 있다. 여기서, 평균값과 표준편차값은 시간 h, 분 k, 오늘 d를 기준으로 현재 데이터를 Xd ,k라 가정하면, 전날 평균값은 Xd -1,h를 의미한다.
정리하면, 데이터가 수집되고, 데이터베이스(50)로부터 리드한 전날 같은 시간에 저장된 기준 데이터의 평균값과 표준편차값을 이용하여 특정시간 k에 임의의 데이터 x가 발생한 경우, 해당 시간의 0 ≤ k ≤ 60,(k: 분)까지의 평균
Figure pat00008
와 표준편차
Figure pat00009
가 계산한다.
그리고, 해당 일(d), 해당 시간(h)의 평균값과 표준편차값을 아래의 수학식 5와 수학식 6과 같이 계산한 후, 각각 데이터베이스(50)에 저장한다(S302, S303).
Figure pat00010
Figure pat00011
여기서, 0 ≤ h ≤ 24, d-1는 전날, d는 오늘을 의미한다.
이어, 이와 같이 계산된 평균값(
Figure pat00012
)와 표준편차(
Figure pat00013
)값이 이전날 동일시간에 계산된 평균값(
Figure pat00014
)에 임의의 기 설정된 임계값(ε)을 가감한 기준 범위에 포함되는지 아래의 수학식 7과 같이 비교한다(S304).
Figure pat00015
상기 S304단계에서의 비교 결과, 계산된 평균값(
Figure pat00016
)와 표준편차(
Figure pat00017
)값을 이전날 동일시간에 계산된 평균값(
Figure pat00018
)에 임의의 기 설정된 임계값(ε)을 가감한 기준 범위에 포함되지 않을 경우에는, 해당일 해당 시간내에 센서로부터 수신되는 환경 데이터값들에 이상이 발생한 것으로 비정상 데이터로 판단한다(S307).
이와 같이, 비정상 데이터로 판단되면, 사용자가 수동으로 또는 자동으로 상기 기준 범위내로 환경 데이터값을 보정하게 되는 것이다(S308).
한편, 상기 S304단계에서의 비교 결과, 계산된 평균값(
Figure pat00019
)와 표준편차(
Figure pat00020
)값을 이전날 동일시간에 계산된 평균값(
Figure pat00021
)에 임의의 기 설정된 임계값(ε)을 가감한 기준 범위에 포함되는 경우, 상기 S302단계에서 계산된 표준편차값(
Figure pat00022
)이 이전날 동일시간에 계산된 표준편차값(
Figure pat00023
)에 임의의 기 설정된 임계값(ε)을 가감한 기준 범위에 포함되는지 아래의 수학식 8과 같이 비교한다(S305).
Figure pat00024
상기 비교 결과, S302단계에서 계산된 표준편차값(
Figure pat00025
)이 이전날 동일시간에 계산된 표준편차값(
Figure pat00026
)에 임의의 기 설정된 임계값(ε)을 가감한 기준 범위에 포함되지 않을 경우에는, 해당일 해당 시간내에 센서로부터 수신되는 환경 데이터값들에 이상이 발생한 것으로 비정상 데이터로 판단한다(S307).
이와 같이, 비정상 데이터로 판단되면, 사용자가 수동으로 또는 자동으로 상기 기준 범위내로 환경 데이터값을 보정하게 되는 것이다(S308).
그러나, 상기 S305단계에서의 비교결과, S302단계에서 계산된 표준편차값(
Figure pat00027
)이 이전날 동일시간에 계산된 표준편차값(
Figure pat00028
)에 임의의 기 설정된 임계값(ε)을 가감한 기준 범위에 포함되는 경우, 해당 시간 범위내에 센서로부터 수신되는 환경 데이터값들은 정상적인 데이터로 판단하여 데이터베이스(50)에 해당 환경 감지 데이터를 저장하는 것이다(S306).
결론적으로, 상기한 본 발명의 제2 실시예에 따른 온실 데이터 수집 이상 감지방법은, 시간별 데이터의 특징을 반영하기 위한 방법으로 도 2에 도시된 본 발명에 따른 제 1 실시예와는 달리 데이터베이스에 시간별 데이터별 평균과 표준편차 값을 저장한 후, 전날 해당 시간의 평균과 편준편차 값을 기준으로 평균과 표준편차값의 범위에 속하면 정상, 속하지 않으면 비정상적으로 간주하는 방법이다.
이상에서 설명한 실시 예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 : 감지부
20 : 데이터 수집부
30 : 이상 감지부
40 : 데이터 보정부
50 : 데이터베이스

Claims (1)

  1. 다수의 센서를 이용하여 감지된 온실 내,외부의 환경 데이터를 타입별, 시간별로 각각 수집하는 데이터 수집부;
    상기 수집되는 환경 데이터를 타입별 및 시간별로 각각 평균값 및 표준편차를 계산하고, 계산된 평균값 및 표준편차값이 이전 시간에 계산되어 데이터베이스에 저장된 평균값 및 표준편차값에 임의의 임계값이 가감된 기준 범위에 포함되는지 판단하여 현재 수집되는 환경데이터가 정상 데이터인지 비정상 데이터인지를 판단하는 이상 감지부; 및
    상기 이상 감지부에서의 판단 골과 현재 수집되는 환경 데이터가 비정상 데이터라고 판단되는 경우, 수집된 환경 데이터를 상기 기준 범위에 포함되도록 보정한 후, 보정된 환경 데이터를 데이터베이스에 저장하는 데이터 보정부를 포함하는 온실 데이터 수집 이상 감지 장치.
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