KR20200057830A - 시설원예 운영 시스템, 재배환경 분석 시스템 및 그 방법들 - Google Patents

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KR20200057830A
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Abstract

본 발명은 시설원예 운영 시스템, 재배환경 분석 시스템 및 그 방법들에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 재배환경 제어를 통해 다수의 재배단에서 작물을 재배하는 시설원예의 운영 시스템 및 이로부터 획득한 데이터를 기초로 재배환경을 분석하는 시스템 및 그 방법들에 관한 것이다.
본 발명의 시설원예 운영 시스템은 다수의 작물을 적재하는 다수의 재배단; 상기 다수의 재배단에 각각 설치되는 다수의 계측센서; 상기 재배단 상면에서의 미리 결정된 계측데이터 분포모델을 저장하는 메모리부; 및 상기 재배단에서의 상기 계측센서의 설치 위치 및 상기 계측센서가 획득한 데이터를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여, 상기 다수의 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 개별작물 모니터부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의해, 작물 개수만큼의 다량의 계측 데이터를 사용하지 않더라도 개별 작물의 재배환경 데이터를 획득할 수 있으므로, 이에 기초한 시설원예의 정밀제어 및 빅데이터 분석이 가능하다.

Description

시설원예 운영 시스템, 재배환경 분석 시스템 및 그 방법들{GREENHOUSE OPERATING SYSTEM, GROWTH-ENVIRONMENT ANALYSIS SYSTEM AND METHODS THEREOF}
본 발명은 시설원예 운영 시스템, 재배환경 분석 시스템 및 그 방법들에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 재배환경 제어를 통해 다수의 재배단에서 작물을 재배하는 시설원예의 운영 시스템 및 이로부터 획득한 데이터를 기초로 재배환경을 분석하는 시스템 및 그 방법들에 관한 것이다.
농업 분야에 다양한 과학기술이 적용되면서 온실 형태의 단순한 시설원예가 식물공장, 스마트 팜과 같은 고도화된 재배시스템으로 발전하고 있다.
식물공장은 일반적으로 밀폐된 공간에서 작물재배에 필요한 영양과 환경을 작물에 제공하는 방식으로 운용된다. 작물은 재배단에서 자라는데, 재배단의 길이는 길게는 15m 이상, 폭은 1m 미만으로 형성되고, 이러한 재배단이 약 7~8 m 높이로 적층되어 운영되고 있다. 재배단에는 작물들에게 광을 공급하는 LED 모듈, 양액을 공급하는 튜브 등이 설치되고, 실내 환기를 위한 공조시설 및 온도 관리를 위한 냉난방 시스템이 부대시설로 설치 운영된다.
작물 재배에 최적화된 온도, 습도, 관수, 조도, CO2 등이 균일하게 작물들에게 공급되어야 하지만, 충분한 정밀제어가 되고 있지 않아 예컨대 재배단 선반의 상하간, 좌우간 온도차는 섭씨 5도 이상, 습도는 25% 이상 편차가 존재하고 있는 실정이다.
균일 제어를 위해 모든 재배단, 재배단 전면에 환경센서를 설치하는 것은 경제적으로 타당성이 없고, 재배환경을 데이터를 수집하고 분석하는 기술 또한 부족한 실정이다.
또한, 최근 데이터 기반의 농업이 4차 혁명의 바람을 타고 부상하고 있지만, 작물별로 최적의 재배 환경이 무엇이고, 어떤 재배환경이 최적인지를 분석하기 위한 빅데이터를 수집하는 것은 현실적으로 매우 어렵다.
따라서, 균일한 재배환경 정밀제어 및 작물재배를 위한 빅데이터 획득/분석에 유용하게 활용할 수 있도록, 식물공장, 스마트 팜과 같이 다단의 재배단을 중심으로 운영되는 시설원예에서 작물 각각에 대한 재배환경 데이터를 수집할 수 있는 솔루션이 필요하다.
대한민국 등록특허 제1692486호 (2016.12.28) "LED 식물공장 자동화시스템" 대한민국 공개특허 제2013-0035794호 (2013.4.9) "센서 이동형 작물생장 환경 모니터링 장치 및 그 방법"
따라서 본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로서, 다층의 재배단에서 자라는 수많은 작물 각각에 대해 재배환경 데이터를 실시간으로 획득하고, 또한 시계열적 데이터로서 저장하고 분석하는 시설원예 운영 시스템, 재배환경 분석 시스템 및 그 방법들을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적은 본 발명의 일 양태에 따른 시설원예 운영 시스템에 있어서, 다수의 작물을 적재하는 다수의 재배단; 상기 다수의 재배단에 각각 설치되는 다수의 계측센서; 상기 재배단 상면에서의 미리 결정된 계측데이터 분포모델을 저장하는 메모리부; 및 상기 재배단에서의 상기 계측센서의 설치 위치 및 상기 계측센서가 획득한 데이터를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여, 상기 다수의 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 개별작물 모니터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 시스템에 의해 달성될 수 있다.
그리고, 상기 시설원예 운영 시스템은 상기 다수의 재배단 중 하나인 표본 재배단에 설치되는 다수의 모니터 센서; 및 상기 다수의 모니터 센서에서 획득한 데이터를 기초로 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 분포모델 도출부를 더 포함할 수 있고, 상기 다수의 재배단에 대해서 공기를 유동시키기 위한 하나 이상의 블로우를 포함하는 공기유동부; 및 동일한 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 중 미리 결정된 위치에서 재배되는 적어도 2 이상의 작물들 사이에 상기 계측데이터의 편차가 미리 결정된 문턱값 이상인 경우, 상기 블로우로 하여금 공기를 유동시키도록 하는 제어부를 더 포함할 수도 있다. 또한, 상기 분포모델 도출부는 상기 블로우의 동작 상태에 따른 다수의 계측데이터 분포모델을 도출하는 것으로 할 수 있으며, 상기 계측데이터는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 중 적어도 하나를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 상기 목적은 본 발명의 다른 양태에 따른 재배환경 분석시스템에 있어서, 다수의 작물을 적재하는 다수의 재배단; 상기 다수의 재배단에 각각 설치되는 다수의 계측센서; 상기 재배단 상면에서의 미리 결정된 계측데이터 분포모델을 저장하는 메모리부; 상기 재배단에서의 상기 계측센서의 설치 위치 및 상기 계측센서가 획득한 데이터를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여, 상기 다수의 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 개별작물 모니터부; 상기 개별작물 모니터부에서 도출된 상기 계측데이터를 상기 개별 작물 각각에 대한 시계열적 계측데이터로 제공받아 저장하는 개별작물 데이터 관리부; 및 상기 개별 작물에 대한 시계열적 계측데이터와 상기 개별 작물의 표현형 사이의 연관성을 규명하는 빅데이터 분석부를 포함하는 것을 특징으로 재배환경 분석시스템에 의해 달성될 수 있다.
상기 재배환경 분석 시스템은 상기 다수의 재배단 중 하나인 표본 재배단에 설치되는 다수의 모니터 센서; 및 상기 다수의 모니터 센서에서 획득한 데이터를 기초로 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 분포모델 도출부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 목적은 본 발명의 또다른 양태에 따른, 계측센서가 설치된 다수의 재배단을 포함하는 시설원예 운영 방법에 있어서, (a) 상기 재배단 상부에 대해 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계; (b) 상기 계측센서에서 계측데이터를 획득하는 단계; 및 (c) 상기 획득한 계측데이터 및 상기 계측센서의 설치 위치를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여 상기 재배단 상면에서 재배되는 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 방법에 의해 달성될 수 있다.
여기에서, 시설원예 운영 방법은 (d) 동일한 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 중 미리 결정된 위치에서 재배되는 적어도 2 이상의 작물들 사이에 상기 계측데이터의 편차가 미리 결정된 문턱값 이상인 경우 공기를 유동시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계 (a)는, 상기 다수의 재배단 중 하나인 표본 재배단에 배열 설치된 다수의 모니터 센서로부터 계측된 데이터를 기초로 상기 표본 재배단 상면에 위치한 작물들 각각의 계측데이터 추정이 가능한 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계를 포함하는 것으로 할 수 있다.
또한, 상기 목적은 본 발명의 또다른 양태에 따른 재배환경 분석방법에 있어서, 상기 재배단 상부에 대해 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계; 상기 계측센서에서 계측데이터를 획득하는 단계; 상기 획득한 계측데이터 및 상기 계측센서의 설치 위치를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여 상기 재배단 상면에서 재배되는 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 단계; 상기 계측데이터를 상기 개별 작물 각각에 대한 시계열적 계측데이터로 저장하는 단계; 및 상기 개별 작물에 대한 시계열적 계측데이터와 상기 개별 작물의 표현형 사이의 연관성을 규명하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 재배환경 분석방법에 의해서 달성될 수 있다.
본 발명에 의해, 작물 개수만큼의 다량의 계측 데이터를 사용하지 않더라도 개별 작물의 재배환경 데이터를 획득할 수 있으므로, 이에 기초한 시설원예의 정밀제어 및 빅데이터 분석이 가능하다.
도1은 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 시스템의 블록 구성도;
도2는 본 발명의 실시예에 따른 표본 재배단(11)에 6개의 모니터 센서(30)가 설치되는 상태를 나타내는 모식도;
도3은 본 발명의 실시예에 따른 [수학식 1]에 따른 온도 계측데이터 분포모델의 3차원 곡선 그래프;
도4는 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 방법을 나타내는 흐름도;
도5는 본 발명의 실시예에 따른 재배환경 분석 시스템의 블록 구성도; 및
도6은 본 발명의 실시예에 따른 재배환경 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하도록 한다.
도1은 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 시스템의 블록 구성도이다.
도1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 시스템은 다수의 재배단(10), 다수의 계측센서(20), 모니터 센서(30), 분포모델 도출부(40), 메모리부(50), 개별작물 모니터부(60), 공기유동부(70) 및 제어부(80)를 포함하여 구성된다.
다수의 재배단(10)은 상면에 다수의 작물이 배열되어 자라도록 마련된다. 시설원예의 일반적인 재배단과 같이, 예컨대 LED 모듈, 관수/양액 공급용 튜브 등이 마련될 수 있으며, 선반 형태로 높이 적층되어 배치될 수도 있다.
다수의 계측센서(20)는 다수의 재배단(10)에 각각 설치되며, 이하 설명하는 바와 같이, 개별 작물의 재배환경 데이터를 도출할 수 있도록 적정의 표본 데이터를 얻을 수 있는 위치에 설치된다.
계측센서(20)는 다양한 재배환경 데이터를 측정할 수 있는 하나 이상의 센서로서, 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 중 적어도 하나를 포함하는 계측데이터를 획득할 수 있는 센서 또는 센서모듈로서 설치된다.
다수의 모니터 센서(30)는 '계측데이터 분포모델'을 도출하기 위해 다수의 재배단(10) 중 하나인 표본 재배단(11)에 설치되는 센서로서, 계측센서(20)와 동종의 센서로 구현된다. 또한, 계측데이터 분포모델이 도출된 후 다수의 모니터 센서(30)는 고정 설치되어 실시간 모델링을 위해 사용될 수 있고, 회수될 수도 있다.
분포모델 도출부(40)는 다수의 모니터 센서(30)에서 획득한 데이터를 기초로 계측데이터 분포모델을 도출한다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 표본 재배단(11)에 6개의 모니터 센서(30)가 설치되는 상태를 나타내는 모식도이다.
도2를 참조하면, 표본 재배단(11)의 좌측 하단의 모서리를 원점으로 길이 방향의 x축, 폭 방향의 y축으로 하고 거의 동일한 간격으로 배열된 작물들을 하나의 좌표로 하는 2차원 평면을 정의할 수 있다. 여기에, 중앙 내측으로 2, 6번 모니터 센서(30)가 설치되고, 1, 3, 4, 5번 모니터 센서(30)가 각 모서리에 위치되어 있다.
6개의 모니터 센서(30)에 대해서 계측데이터 분포모델은 3차원 삼원 2차 방정식으로 다음과 같이 결정할 수 있다:
Figure pat00001
여기에서, a,b,c,d,e,f는 상수이고, x, y는 xy 평면상의 좌표이다.
모니터 센서(30)의 위치 좌표 및 계측 데이터를 입력하면, 1차 방정식 6개가 생성되고 이를 통해 a, b, c, d, e, f 계수를 결정할 수 있다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 [수학식 1]에 따른 온도 계측데이터 분포모델의 3차원 곡선을 보여준다. 도3의 그래프는 계측된 온도 데이터가 재배단의 중앙 부분에서 가장 큰 값을 가지고, 말단으로 갈수록 온도가 낮아지는 것을 보여준다.
시설원예의 내부 환경에 있어서 큰 변화가 있는 경우에는 계측데이터 분포모델을 각각의 경우에 개별적으로 구축할 필요가 있다. 예를 들어, 계측데이터가 온도라면, 주간에 LED 모듈이 켜져 있는 시간과 야간 LED 모듈이 꺼져 있거나 광량이 현격하게 줄어든 경우 각각에 대응하는 계측데이터 분포모델을 개별적으로 도출해야 할 수 있다. 또다른 경우로, 이하 후술하는 바와 같이, 온도 편차 및 습도 편차가 크게 나타나 작물에 영향을 주지 않는 범위에서 공기 유동을 시켜주는 경우에도 새로운 계측데이터 분포모델이 도출되어야 한다.
[수학식 1]과 같은 계측데이터 분포모델에서 계수가 결정되어 있다면, 이제 개별 작물의 위치 좌표값을 입력함으로써 개별 작물의 온도와 같은 데이터를 도출할 수 있다.
모니터 센서(30)가 5개라면, 계측데이터 분포모델은 [수학식 2]와 같이 모델링될 수 있다:
Figure pat00002
여기에서, a,b,c,d,e는 상수이고, x, y는 xy 평면상의 좌표이다.
모니터 센서(30)가 4개라면, 계측데이터 분포모델은 [수학식 3]과 같이 모델링될 수 있다:
Figure pat00003
여기에서, a,b,c,d,는 상수이고, x, y는 xy 평면상의 좌표이다.
이상 살펴본 바와 같이, 도2는 표본 재배단(11)에 6개의 모니터 센서(30)가 설치된 것으로 예시되어 있지만, 모니터 센서(30)의 설치 위치나 설치 개수는 임의로 결정될 수 있다. 예를 들어, 중앙 내측으로 한두 개의 모니터 센서가 설치되고, 나머지 모니터 센서가 각 모서리선에 위치되도록 배치될 수도 있다. 또한, 한번 배치된 모니터 센서들(30)은 영구적으로 모니터할 수 있게 고정 설치하여 운영될 수있고, 개발된 예측 모델의 상수값이 정해지면 특정위치 센서 하나만 남겨 계측센서로 사용하고 나머지는 제거해도 된다. 그리고 특정 기간(일주일 혹은 한 달 정도)마다 모델 업데이트를 위해 다시 적절한 위치(위치 변동 가능하며, 임의의 위치로 선택 가능)에 모니터 센서(30)를 두고 모델을 다시 개발하는 식으로 활용 가능하다.
다시 도1을 참조하면, 메모리부(50)는 미리 결정된 계측데이터 분포모델을 저장하고, 개별작물 모니터부(60)는 재배단(10)에서의 계측센서(20)의 설치 위치 및 계측센서(20)가 획득한 계측데이터를 계측데이터 분포모델에 적용하여, 다수의 재배단(10) 상면에서 재배되는 다수의 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출한다.
공기유동부(70)는 다수의 재배단(10)에 대해서 공기를 유동시키기 위한 하나 이상의 블로우를 포함하여 구성되며, 블로우는 작물에 성장에 영향을 주지 않는 미풍을 일으켜 공기가 혼합될 수 있도록 한다.
제어부(80)는 미리 결정된 조건을 만족하는 경우에 공기유동부(70)에 의해 공기가 혼합되도록 제어한다. 예컨대, 동일한 재배단(10) 상면에서 재배되는 다수의 작물 중 미리 결정된 위치에서 재배되는 적어도 2 이상의 작물들 사이에, 예를 들어, 내측 중앙에 위치한 작물과 말단에 위치한 작물 사이에, 계측데이터의 편차가 미리 결정된 문턱값 이상인 경우에 공기가 혼합되도록 유동을 형성시킨다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도4를 참조하여, 도1에 개시된 본 발명의 시설원예 운영 시스템의 동작을 설명하도록 한다.
먼저, 분포모델 도출부(40)는 재배단(10) 상부에 대해 계측데이터 분포모델을 도출하여 메모리부(50)에 저장한다(S100). 다수의 재배단(10) 중 하나인 표본 재배단(11)에 배열 설치된 다수의 모니터 센서(30)로부터 계측된 데이터 및 그 위치 정보를 기초로, 모니터 센서(30)의 개수에 따라 적절한 [수학식 1] 내지 [수학식 3] 중 하나를 선택하여 분포모델의 계수를 결정한다.
다음, 다수의 재배단(10)에 설치된 다수의 계측센서(20)가 계측데이터를 획득한다(S110). 전술한 바와 같이, 계측센서(20)는 다양한 물리량을 측정할 수 있도록 선택될 수 있고, 모듈화되어 2종 이상의 물리량을 측정할 수 있도록 구성될 수 있다. 계측센서(20)는 재배단(10) 각각에 설치되되 다만, 계측데이터 분포모델을 사용하기 위한 목적상 그 개수는 1개 또는 최소한의 수량으로 제한하는 것이 바람직하다.
개별작물 모니터부(60)는 계측데이터 및 계측센서(20)의 설치 위치를 계측데이터 분포모델에 적용하여 재배단(10) 상면에서 재배되는 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출한다(S120).
[수학식 1]과 같은 모델에서, a ~ f까지의 모든 계수가 결정된 상태에서, 임의의 재배단(10)에 위치한 계측센서(20)로부터 계측데이터가 개별작물 모니터부(60)로 입력된다.
개별작물 모니터부(60)는 계측센서(20)로부터 입력된 계측데이터 및 계측센서(20)의 좌표값을 [수학식 1] 과 같은 계측데이터 분포모델에 적용하여 개별 작물의 재배환경 데이터를 도출할 수 있다. 예를 들어, 계측데이터 분포모델에서 계측센서(20)의 좌표를 입력할 때 계측데이터와 다른 값이 도출된다면, 실측된 계측데이터와 모델로부터 도출된 데이터간의 차이만큼 다른 좌표에서도 선형적으로 가감하도록 할 수 있다. 또한, 계측데이터 분포모델이 온도별로 수개의 레이어로 구축되어 있는 경우, 계측센서(20)의 위치에서의 계측데이터에 근사한 2개의 계측데이터 분포모델로부터, 가중평균을 취함으로써 임의의 위치에서의 계측데이터를 근사화할 수 있다.
다음, 제어부(80)는 미리 결정된 임의의 조건에 대해서 판단하고(S130), 블로우를 동작시켜 공기 유동을 일으키도록 할 수 있다(S140). 예컨대, 동일한 재배단(10) 상면에서 재배되는 다수의 작물 중 미리 결정된 위치에서 재배되는 적어도 2 이상의 작물들 사이에 계측데이터의 편차가 미리 결정된 문턱값 이상인 경우 공기를 유동시키도록 할 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 시스템은 소량의 계측데이터를 이용하더라도 다수의 작물 각각의 재배환경 데이터에 기초하여 최적의 재배 환경 조성을 위한 정밀 제어를 수행할 수 있다.
도5는 본 발명의 실시예에 따른 재배환경 분석 시스템의 블록 구성도이다.
도5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 재배환경 분석 시스템은 다수의 재배단(10), 다수의 계측센서(20), 모니터 센서(30), 분포모델 도출부(40), 메모리부(50), 개별작물 모니터부(60), 개별작물 데이터 관리부(90), 및 빅데이터 분석부(91)를 포함하여 구성된다.
도1에 개시된 본 발명의 실시예에 따른 시설원예 운영 시스템 중 일부는, 도5에 개시된 본 발명의 실시예에 따른 재배환경 분석 시스템의 구성요소와 동일하고, 따라서 설명의 간략화 및 용이한 이해를 돕기 위하여 중복되는 구성요소에 대해서는 동일한 도면부호를 사용하고 설명을 생략하도록 한다.
중복 구성요소는 다수의 재배단(10), 다수의 계측센서(20), 모니터 센서(30), 분포모델 도출부(40), 메모리부(50), 및 개별작물 모니터부(60)이다.
개별작물 데이터 관리부(90)는 개별작물 모니터부(60)에서 도출한 데이터를 개별 작물 별로 시계열 계측데이터로서 제공받아 저장하기 위한 것으로 DB를 형성한다.
빅데이터 분석부(91)는 개별 작물에 대한 시계열 계측데이터와 개별 작물의 표현형 사이의 연관성을 분석하기 위한 것으로, 딥러닝 네트워크로 구현된다. 이를 통해 작물별로 어떠한 재배 환경으로 제어할 때 작물을 원하는 형태로 재배할 수 있는지에 대한 솔루션을 얻을 수 있다.
도6은 본 발명의 실시예에 따른 재배환경 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도6을 참조하여, 도5에 개시된 재배환경 분석 시스템의 동작을 간략하게 설명하도록 한다.
먼저, 분포모델 도출부(40)는 재배단(10) 상부에 대한 계측데이터 분포모델을 도출한다(S200). 표본 재배단(11)에 설치된 다수의 모니터 센서(30)의 계측데이터를 기초로, 그 개수에 맞춤화된 모델 수학식에 따라 계수를 구함으로써 계측데이터 분포모델을 도출하는 것은 앞서 설명한 바와 같다.
계측센서(20)는 계측데이터를 획득하고(S210), 개별작물 모니터부(60)는 획득한 계측데이터 및 계측센서(20)의 설치 위치를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여 상기 재배단(10) 상면에서 재배되는 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하여 개별작물 데이터 관리부(90)로 전송한다(S220).
개별작물 데이터 관리부(90)는 계측데이터를 개별 작물 각각에 대한 시계열적 계측데이터로 저장하고(S230), 빅데이터 분석부(91)는 개별 작물에 대한 시계열적 계측데이터와 개별 작물의 표현형 사이의 연관성을 규명하는 네트워크를 형성한다(S240).
이에 따라, 작물의 재배환경과 작물의 표현형 또는 작물품질에 대한 빅데이터를 얻기 어려웠던 문제를 해소하고, 소량의 계측센서(20)로 작물별 재배환경 데이터를 확보하여 작물 재배환경 제어에 대한 솔루션을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 기술분야에 속하는 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 전술한 실시예를 변형하거나 일부 치환하는 것이 가능한 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서 전술한 실시예는 예시적인 것으로 본 발명을 제한하는 것은 아니며, 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 기재된 발명 및 그 균등물에 미치는 것으로 이해되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 시설원예 운영 시스템에 있어서,
    다수의 작물을 적재하는 다수의 재배단;
    상기 다수의 재배단에 각각 설치되는 다수의 계측센서;
    상기 재배단 상면에서의 미리 결정된 계측데이터 분포모델을 저장하는 메모리부; 및
    상기 재배단에서의 상기 계측센서의 설치 위치 및 상기 계측센서가 획득한 데이터를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여, 상기 다수의 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 개별작물 모니터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 다수의 재배단 중 하나인 표본 재배단에 설치되는 다수의 모니터 센서; 및
    상기 다수의 모니터 센서에서 획득한 데이터를 기초로 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 분포모델 도출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 다수의 재배단에 대해서 공기를 유동시키기 위한 하나 이상의 블로우를 포함하는 공기유동부; 및
    동일한 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 중 미리 결정된 위치에서 재배되는 적어도 2 이상의 작물들 사이에 상기 계측데이터의 편차가 미리 결정된 문턱값 이상인 경우, 상기 블로우로 하여금 공기를 유동시키도록 하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 분포모델 도출부는 상기 블로우의 동작 상태에 따른 다수의 계측데이터 분포모델을 도출하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 계측데이터는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 시스템.
  6. 재배환경 분석 시스템에 있어서,
    다수의 작물을 적재하는 다수의 재배단;
    상기 다수의 재배단에 각각 설치되는 다수의 계측센서;
    상기 재배단 상면에서의 미리 결정된 계측데이터 분포모델을 저장하는 메모리부;
    상기 재배단에서의 상기 계측센서의 설치 위치 및 상기 계측센서가 획득한 데이터를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여, 상기 다수의 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 개별작물 모니터부;
    상기 개별작물 모니터부에서 도출된 상기 계측데이터를 상기 개별 작물 각각에 대한 시계열적 계측데이터로 제공받아 저장하는 개별작물 데이터 관리부; 및
    상기 개별 작물에 대한 시계열적 계측데이터와 상기 개별 작물의 표현형 사이의 연관성을 규명하는 빅데이터 분석부를 포함하는 것을 특징으로 재배환경 분석시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 다수의 재배단 중 하나인 표본 재배단에 설치되는 다수의 모니터 센서; 및
    상기 다수의 모니터 센서에서 획득한 데이터를 기초로 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 분포모델 도출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재배환경 분석 시스템.
  8. 계측센서가 설치된 다수의 재배단을 포함하는 시설원예 운영 방법에 있어서,
    (a) 상기 재배단 상부에 대해 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계;
    (b) 상기 계측센서에서 계측데이터를 획득하는 단계; 및
    (c) 상기 획득한 계측데이터 및 상기 계측센서의 설치 위치를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여 상기 재배단 상면에서 재배되는 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    (d) 동일한 재배단 상면에서 재배되는 상기 다수의 작물 중 미리 결정된 위치에서 재배되는 적어도 2 이상의 작물들 사이에 상기 계측데이터의 편차가 미리 결정된 문턱값 이상인 경우 공기를 유동시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계 (a)는, 상기 다수의 재배단 중 하나인 표본 재배단에 배열 설치된 다수의 모니터 센서로부터 계측된 데이터를 기초로 상기 표본 재배단 상면에 위치한 작물들 각각의 계측데이터 추정이 가능한 상기 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설원예 운영 방법.
  11. 계측센서가 설치된 다수의 재배단을 이용한 재배환경 분석 방법에 있어서,
    (a) 상기 재배단 상부에 대해 계측데이터 분포모델을 도출하는 단계;
    (b) 상기 계측센서에서 계측데이터를 획득하는 단계;
    (c) 상기 획득한 계측데이터 및 상기 계측센서의 설치 위치를 상기 계측데이터 분포모델에 적용하여 상기 재배단 상면에서 재배되는 작물 각각에 대한 계측데이터를 도출하는 단계
    (d) 상기 계측데이터를 상기 개별 작물 각각에 대한 시계열적 계측데이터로 저장하는 단계; 및
    (e) 상기 개별 작물에 대한 시계열적 계측데이터와 상기 개별 작물의 표현형 사이의 연관성을 규명하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 재배환경 분석 방법.










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