KR20200044217A - 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템 및 방법 - Google Patents

사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템 및 방법 Download PDF

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이명배
조현욱
박철영
양수영
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Abstract

사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템이 개시된다. 본 발명의 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템은, 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 시스템으로서, 특용작물의 생장 정보를 수집하는 센서부; 특용작물의 상태 정보를 촬영하는 촬영부; 상기 센서부와 촬영부의 정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 정보 수집부에 수집된 센서부 정보와 촬영부 정보가 각각 저장되는 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스; 상기 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스에 저장된 정보를 기반으로 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 진단 수행부; 및 상기 진단 수행부의 결과를 사용자 인터페이스로 전송하는 사용자 안내부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 사용자가 항시 용이하게 특용작물의 생장 환경을 모니터링할 수 있고 병충해 발생 예찰 정보를 전달받아 병충해 발생 가능성이 농후한 경우 신속하게 후속처리를 진행하여 피해 발생과 확산을 최소화할 수 있다.

Description

사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템 및 방법{System and method for predicting the occurrence of pest based on internet}
본 발명은 광역 기상정보 및 농업 환경지수 정보와 재배지역에 특화된 미세지역 재배지 내의 지중/지상 환경정보와 미세기상 정보를 실시간으로 수집하고 적용하여 특용작물(매실, 유자 등)의 기상재해, 병충해의 발생 징후 및 확산을 예찰하여 사용자에게 실시간으로 전달할 수 있는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 사물인터넷(Internet of things)이란 생활 속 사물들을 유무선 네트워크로 연결해 정보를 공유하는 환경 또는 생활 속 사물들에 장착되는 유무선 네트워크 장치로서, 최근 들어 사물인터넷과 관련된 아이템이 널리 개발되고 있는 추세이다. 이러한 사물인터넷을 이용하여 가전제품, 전자기기뿐만 아니라 헬스케어, 원격검침, 스마트홈,스마트카 등 다양한 분야에서 사물을 네트워크로 연결해 정보를 공유할 수 있다.
한편, 농업 분야에 있어서 농작물 재배 기술 및 관리 기술 등이 꾸준히 발전하고 있으나, 여전히 각종 질병으로 인한 농작물이나 과수의 피해가 꾸준히 발생하고 있고, 농작물 재배 기술의 현대화 필요성도 계속 증가하고 있는 실정이다.
덧붙이자면, 고추, 토마토, 가지, 수박 등 시설원예작물에 발생하는 각종 병, 해충, 생리장해 현상의 발생상황을 파악하고, 진단에 필요한 멀티미디어 정보를 현장에서 수집함과 아울러 중요한 병해충의 개략적인 발생밀도 변동과 농가 대처방법, 증상자료 등을 수집하고 작물에 피해를 주는 병해충 및 생리장해를 농가단위에서 손쉽고 정확하게 진단하고 대처방법이 현재 농가에서 절실하게 필요한 상황이나 재배지 환경에 맞는 맞춤형 정보의 제공이 어려운 현실이다.
대한민국 공개특허 제10-2018-0078698호(2018.07.10. 공개)
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 광역 기상정보 및 농업 환경지수 정보와 재배지역에 특화된 미세지역 재배지 내의 지중/지상 환경정보와 미세기상 정보를 실시간으로 수집하고 적용하여 특용작물(매실, 유자 등)의 기상재해, 병충해의 발생 징후 및 확산을 예찰하여 사용자에게 실시간으로 전달할 수 있는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 시스템으로서, 특용작물의 생장 정보를 수집하는 센서부; 특용작물의 상태 정보를 촬영하는 촬영부; 상기 센서부와 촬영부의 정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 정보 수집부에 수집된 센서부 정보와 촬영부 정보가 각각 저장되는 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스; 상기 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스에 저장된 정보를 기반으로 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 진단 수행부; 및 상기 진단 수행부의 결과를 사용자 인터페이스로 전송하는 사용자 안내부를 포함하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템이 제공된다.
상기 정보 수집부는, 상기 촬영부의 정보를 실시간 영상으로 전달하도록 영상 정보를 생성하는 스트리밍 서버; 상기 센서부, 촬영부의 정보가 일시 저장되는 데이터 획득 서버; 상기 데이터 획득 서버에 저장된 정보를 웹상에서 확인 가능하도록 하는 데이터 웹서버; 및 상기 특용작물의 병해충 관련 정보가 저장되는 병해충정보 서버를 포함하며, 상기 진단 수행부는 상기 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스에 저장된 정보를 상기 병해충정보 서버에 기저장된 정보와 대응 비교하여 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행할 수 있다.
상기 센서부와 상기 정보 수집부에 각각 마련되어 센서부의 감지정보를 무선 송수신하는 무선 송신부와 무선 수신부를 더 포함할 수 있다.
상기 진단 수행부는, 상기 특용작물 생육환경에 맞는 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 탑재하고 재배지 기상환경에 맞는 특용작물 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 탑재하고 적용한 알고리즘을 기반으로 산출된 병해충 발생 예찰 모형에 특용작물 재배지에서 수집된 실측데이터를 적용하여 맞춤형 병해충 발생지수를 산출할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 방법로서, (a) 특용작물의 생장 정보를 수집하고 촬영하는 단계; (b) 상기 (a)단계의 정보를 무선 송수신을 이용하여 수집하는 단계; (c) 상기 (b)단계에서 수집된 정보와 각종 특용작물의 병해충 관련 정보를 비교하여 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 단계; 및 (d) 상기 (c)단계의 수행 결과를 사용자 인터페이스로 전송하는 단계를 포함하되, 상기 (c)단계는 상기 특용작물 생육환경에 맞는 병해충 예찰 소프트웨어 엔진에 탑재된 알고리즘을 기반으로 산출된 병해충 발생 예찰 모형에 특용작물 재배지에서 수집된 실측데이터를 적용하여 맞춤형 병해충 발생지수를 산출하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측방법이 제공된다.
상기에서 설명한 본 발명의 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템 및 방법에 의하면, 사용자가 항시 용이하게 특용작물의 생장 환경을 모니터링할 수 있고 병충해 발생 예찰 정보를 전달받아 병충해 발생 가능성이 농후한 경우 신속하게 후속처리를 진행하여 피해 발생과 확산을 최소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템을 나타내는 구성도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 방법을 나타내는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템은 광역 기상정보 및 농업 환경지수 정보와 재배지역에 특화된 미세지역 재배지 내의 지중/지상 환경정보와 미세기상 정보를 실시간으로 수집하고 적용하여 특용작물(매실, 유자 등)의 기상재해, 병충해의 발생 징후 및 확산을 예찰하여 사용자에게 실시간으로 전달함으로써 피해 확산을 조기에 방지하고 수확을 증가시킬 수 있도록 마련된다.
이하, 실시예를 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템은 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 시스템으로서, 센서부(100), 촬영부(200), 정보 수집부(300), 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410), 진단 수행부(500), 사용자 안내부(600)를 포함한다.
먼저 센서부(100)는 특용작물 재배지의 환경정보를 수집하는 것으로서 특용작물이 생장하는 비닐하우스 등에 설치되어 생장정보를 감지하게 된다. 구체적으로 센서부(100)는 매실, 유자 등이 생장하는 비닐하우스 내부의 온도, 습도, 조도를 측정할 수 있고 토양의 EC(Electrical Conductivity)를 측정할 수 있다.
촬영부(200)는 특용작물의 상태 정보를 촬영하는 일종의 CCTV로서, 마찬가지로 비닐하우스 내부에 설치된다.
다음 정보 수집부(300)는 센서부(100)와 촬영부(200)의 정보를 수집한다.
도 1에 도시한 바와 같이, 정보 수집부(300)는 스트리밍 서버(310), 데이터 획득 서버(320), 데이터 웹서버(330), 병해충정보 서버(340)를 포함한다.
또한 본 발명은 센서부(100)와 정보 수집부(300)에 각각 마련되어 센서부(100)의 감지정보를 무선 송수신하는 무선 송신부(350)와 무선 수신부(360)를 더 포함한다. 구체적으로 무선 송신부(350)는 비닐하우스에 마련되어 센서부(100)의 감지신호를 전달받아 무선 수신부(360)로 주기적으로 전송하며, 무선 수신부(360)는 비닐하우스 외부(정보 수집부가 설치된 영역 주변 등)에 설치되어 무선 송신부의 송신 정보를 수신하며 수신된 정보는 데이터 획득 서버(320)에 저장된다. 예를 들면, 무선 송신부(350)는 1시간 내지 6시간의 주기로 전송할 수 있으며, 무선 송수신은 인터넷, WIFI, LTE 등 무선 통신망을 이용하여 가능하다.
먼저 스트리밍 서버(310)는 촬영부(200)의 정보를 실시간 영상으로 전달하도록 영상 정보를 생성하는 것으로서, 촬영부(200)로부터 전송되는 데이터를 동영상 스트리밍 서비스로 제공하기 위해 마련되며 사용자는 스마트폰 등의 무선통신기기를 이용하여 촬영부(200)의 촬영 영상을 실시간으로 확인할 수 있다.
데이터 획득 서버(320)는 센서부(100), 촬영부(200)의 정보가 일시 저장되는 것으로서 저장된 정보는 결국 후술하는 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410)로 전송되어 저장된다.
데이터 웹서버(330)는 데이터 획득 서버(320)에 저장된 정보를 웹상에서 확인 가능하도록 마련되며, 후술하는 사용자 안내부(600)는 데이터 웹서버(330)에 저장된 정보를 사용자 인터페이스(스마트폰 등)로 전송하여 사용자가 촬영부의 촬영 영상 뿐만 아니라 센서부의 감지값도 실시간으로 확인 가능하도록 한다.
병해충정보 서버(340)는 특용작물의 병해충 관련 정보가 저장되는 것으로서, 예를 들면 각종 온도, 습도, 조도, EC(electrical conductivity) 조건범위에서 매실, 유자 등의 병해충 발생 확률, 발생 가능한 병해충 등에 대한 다양한 정보가 기저장되어 있다. 구체적으로, 병해충정보 서버(340)에는 각종 특용작물(매실, 유자 등)에 대한 병해충 관련 정보, 최적의 생장 환경 정보 등이 각각 별도로 기저장되어 있다.
다음, 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410)는 정보 수집부(300), 구체적으로 데이터 획득 서버(320)에 일차적으로 수집/저장된 센서부 정보와 촬영부 정보가 각각 저장된다.
다음, 진단 수행부(500)는 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410)에 저장된 정보를 기반으로 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행한다. 진단 수행부(500)는 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410)에 저장된 정보를 병해충정보 서버(340)에 기저장된 정보와 대응 비교하여 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행한다.
구체적으로, 진단 수행부(500)는 특용작물 생육환경에 맞는 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 탑재하는데 특히 재배지(비닐하우스 주변) 기상환경에 맞는 특용작물 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 탑재하고, 적용한 알고리즘을 기반으로 산출된 병해충 발생 예찰 모형에 특용작물 재배지에서 수집된 실측데이터(온도, 습도,조도, EC 등)를 적용하여 맞춤형 병해충 발생지수를 산출한다.
병해충 예찰 소프트웨어 엔진은 병해충정보 서버(340)에 기저장되어 있는 값과 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410)에 저장되는 값을 비교하고 그 편차를 산출하여 편차값의 범위에 따른 발생 가능한 병해충 정보, 병해충 발생확률을 산출하게 된다. 여기서, 병해충 예찰 소프트웨어 엔진은 매실, 유자 등 작물 종류에 따라 별도로 병해충 발생지수를 산출하며 이를 위해 병해충정보 서버(340)에는 각종 작물에 대한 병해충 관련 정보, 최적의 생장 환경 정보 등이 기 저장되어 있으며 병해충 예찰 소프트웨어 엔진은 해당 특용작물에 해당하는 정보를 기준으로 병해충 발생지수를 산출하게 된다.
다음, 사용자 안내부(600)는 진단 수행부(500)의 결과를 사용자 인터페이스로 전송하여 사용자가 실시간으로 특용작물 재배지의 실측데이터, 촬영 영상 뿐만 아니라 진단 수행부(500)에서 산출된 맞춤형 병해충 발생지수를 전달받아 병해충 발생 징후를 미리 예측하고 대비할 수 있도록 한다. 사용자 안내부(600)는 인터넷망, 와이파이, 블루투스 등을 통해 사용자 스마트폰의 GUI로 전송할 수 있다.
도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 방법은, 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 방법로서, (a) 특용작물의 생장 정보를 수집하고 촬영하는 단계; (b) 상기 (a)단계의 정보를 무선 송수신을 이용하여 수집하는 단계; (c) 상기 (b)단계에서 수집된 정보와 각종 특용작물의 병해충 관련 정보를 비교하여 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 단계; 및 (d) 상기 (c)단계의 수행 결과를 사용자 인터페이스로 전송하는 단계를 포함한다.
먼저 센서부(100)와 촬영부(200)를 통해 특용작물 재배지의 환경정보(온도,습도,조도, EC 등)와 특용작물의 생장 모습을 촬영한다(S100).
다음 S100단계에서 수집된 재배지 환경정보와 촬영정보를 무선 송신부(350)와 무선 수신부(360)를 이용하여 정보 수집부(300)로 전송한다(S200).
다음 S200단계에서 수집된 정보와 병해충정보 서버(340)에 기저장되어 있는 각종 특용작물의 병해충 관련 정보를 비교하여 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행한다(S300).
S300단계에서는 특용작물 생육환경(특히 재배지 환경)에 맞는 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 이용하여 적용한 알고리즘을 기반으로 산출된 병해충 발생 예찰 모형에 특용작물 재배지에서 수집된 실측데이터(온도, 습도,조도, EC 등)를 적용하여 맞춤형 병해충 발생지수를 산출한다. 구체적으로 병해충정보 서버(340)에 기저장되어 있는 값과 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410)에 저장되는 값을 비교하고 그 편차를 산출하여 편차값의 범위에 따른 발생 가능한 병해충 정보, 병해충 발생확률을 산출하게 된다.
다음 S300단계에서 산출된 병해충 발생지수를 사용자 인터페이스로 전송하여 사용자가 실시간으로 병해충 발생관련 예측 정보를 확인하고 이에 대비할 수 있도록 한다(S400).
본 발명을 첨부 도면과 전술된 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였으나, 본 발명은 그에 한정되지 않으며, 후술되는 특허청구범위에 의해 한정된다. 따라서, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 후술되는 특허청구범위의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 변형 및 수정할 수 있다.
100: 센서부 200: 촬영부
300: 정보 수집부 310: 스트리밍 서버
320: 데이터 획득 서버 330: 데이터 웹서버
340: 병해충정보 서버 400: 센서정보 데이터 베이스
410: 촬영정보 데이터 베이스 500: 진단 수행부
600: 사용자 안내부

Claims (5)

  1. 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 시스템으로서,
    특용작물 재배지의 환경 정보를 수집하는 센서부(100);
    특용작물의 상태 정보를 촬영하는 촬영부(200);
    상기 센서부와 촬영부의 정보를 수집하는 정보 수집부(300);
    상기 정보 수집부에 수집된 센서부 정보와 촬영부 정보가 각각 저장되는 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스(400,410);
    상기 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스에 저장된 정보를 기반으로 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 진단 수행부(500); 및
    상기 진단 수행부의 결과를 사용자 인터페이스로 전송하는 사용자 안내부(600)를 포함하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정보 수집부(300)는,
    상기 촬영부(200)의 정보를 실시간 영상으로 전달하도록 영상 정보를 생성하는 스트리밍 서버(310);
    상기 센서부(100), 촬영부(200)의 정보가 일시 저장되는 데이터 획득 서버(320);
    상기 데이터 획득 서버(320)에 저장된 정보를 웹상에서 확인 가능하도록 하는 데이터 웹서버(330); 및
    상기 특용작물의 병해충 관련 정보가 저장되는 병해충정보 서버(340)를 포함하며,
    상기 진단 수행부(500)는 상기 센서정보 및 촬영정보 데이터 베이스에 저장된 정보를 상기 병해충정보 서버에 기저장된 정보와 대응 비교하여 특용작물의 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 것을 특징으로 하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센서부와 상기 정보 수집부에 각각 마련되어 센서부의 감지정보를 무선 송수신하는 무선 송신부(350)와 무선 수신부(360)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 진단 수행부(500)는,
    상기 특용작물 생육환경에 맞는 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 탑재하고 재배지 기상환경에 맞는 특용작물 병해충 예찰 소프트웨어 엔진을 탑재하고 적용한 알고리즘을 기반으로 산출된 병해충 발생 예찰 모형에 특용작물 재배지에서 수집된 실측데이터를 적용하여 맞춤형 병해충 발생지수를 산출하되, 병해충정보 서버(340)에 기저장되어 있는 값과 센서부와 촬영부의 측정값을 비교하고 그 편차를 산출하여 편차값의 범위에 따른 발생 가능한 병해충 정보, 병해충 발생확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측 시스템.
  5. 특용작물의 병해충 발생 징후를 감지 및 예측하는 방법로서,
    (a) 특용작물 재배지의 환경정보를 수집하고 특용작물의 생장 정보를 촬영하는 단계;
    (b) 상기 (a)단계의 정보를 무선 송수신을 이용하여 수집하는 단계;
    (c) 상기 (b)단계에서 수집된 정보와 각종 특용작물의 병해충 관련 정보를 비교하여 병해충 진단발생 및 방제 알고리즘을 수행하는 단계; 및
    (d) 상기 (c)단계의 수행 결과를 사용자 인터페이스로 전송하는 단계를 포함하되,
    상기 (c)단계는 상기 특용작물 생육환경에 맞는 병해충 예찰 소프트웨어 엔진에 탑재된 알고리즘을 기반으로 산출된 병해충 발생 예찰 모형에 특용작물 재배지에서 수집된 실측데이터를 적용하여 맞춤형 병해충 발생지수를 산출하되, 병해충정보 서버(340)에 기저장되어 있는 값과 센서부와 촬영부의 측정값을 비교하고 그 편차를 산출하여 편차값의 범위에 따른 발생 가능한 병해충 정보, 병해충 발생확률을 산출하는 사물인터넷기반 병해충 발생 예측방법.
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KR20180078698A (ko) 2016-12-30 2018-07-10 박대성 작물 재배를 위한 인공 시설에 구비된 모니터링 시스템

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KR20180078698A (ko) 2016-12-30 2018-07-10 박대성 작물 재배를 위한 인공 시설에 구비된 모니터링 시스템

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