KR20200077713A - Method for estimating brix degree of citrus using climate information, device and computer readable medium for performing the method - Google Patents

Method for estimating brix degree of citrus using climate information, device and computer readable medium for performing the method Download PDF

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KR20200077713A KR1020180166842A KR20180166842A KR20200077713A KR 20200077713 A KR20200077713 A KR 20200077713A KR 1020180166842 A KR1020180166842 A KR 1020180166842A KR 20180166842 A KR20180166842 A KR 20180166842A KR 20200077713 A KR20200077713 A KR 20200077713A
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Abstract

According to one embodiment of the present invention, provided is a method for estimating a brix degree of citrus using climate information which periodically collects a measurement value representing the brix degree of the citrus and temperature data for each measurement value collection point, corrects a measurement value based on the temperature data to generate a brix degree calibration curve by using the corrected measurement value for each time period, estimates the brix degree of the citrus to be estimated by using the brix degree calibration curve, and, accordingly, estimates the brix degree at a harvest time based on a brix degree value measured during a growing process of the citrus.

Description

기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체 {METHOD FOR ESTIMATING BRIX DEGREE OF CITRUS USING CLIMATE INFORMATION, DEVICE AND COMPUTER READABLE MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}Method for predicting citrus sugar content using weather information, a device and a recording medium for performing the same {METHOD FOR ESTIMATING BRIX DEGREE OF CITRUS USING CLIMATE INFORMATION, DEVICE AND COMPUTER READABLE MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}

본 발명은 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 측정장치를 통해 측정된 감귤 당도의 변화량을 예측하는 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predicting citrus sugar content using weather information, an apparatus and a recording medium for performing the same, and more specifically, a method for predicting citrus sugar content using weather information for predicting a change in citrus sugar content measured through a measurement device, It relates to a device and a recording medium for performing this.

당도는 감귤의 상품성을 결정하는 중요한 지표로 사용되고 있으며, 이에 따라 감귤의 당도를 측정하기 위한 다양한 기술들이 제시되고 있다.Sugar content has been used as an important index to determine the commerciality of citrus fruits. Accordingly, various techniques for measuring the sugar content of citrus fruits have been proposed.

하지만, 종래의 기술들은 주로 감귤의 현재 당도를 측정하는 기술에 그치고 있기 때문에, 감귤의 상품성을 평가하기 위해서는 감귤의 수확 시점에 당도를 측정해야 되는 불편함이 있다. However, since the conventional technologies are mainly limited to the technology for measuring the current sugar content of citrus fruits, there is an inconvenience in that the sugar content must be measured at the time of harvesting the citrus fruits in order to evaluate the commerciality of the citrus fruits.

감귤의 생장 과정에서 발생되는 정보를 이용하여 감귤의 수확 시점의 정보가 예측되는 경우, 착과로 인해 해거리를 방지하고 생산자로 하여금 품질관리 및 생산량 조절에 도움이 될 수 있다는 점을 고려하면, 감귤의 생장 과정에서 측정되는 당도를 이용하여 수확 시점의 당도를 예측하는 기술에 대한 필요성이 대두되고 있는 실정이다.If the information at the time of harvesting the citrus fruits is predicted by using the information generated during the growth process of citrus fruits, considering that it can help prevent the distance due to fruiting and help the producer to control the quality and control the production of citrus fruits. There is a need for a technique for predicting the sugar content at the time of harvesting using sugar measured in the growth process.

한국등록특허 제10-1475445호Korean Registered Patent No. 10-1475445 한국공개특허 제10-2011-0111970호Korean Patent Publication No. 10-2011-0111970

본 발명의 일측면은 생장 과정에서 측정된 감귤의 당도 및 당도 측정 시의 기상 데이터에 기초하여 미래 시점, 예컨대 수확 시기의 당도를 예측하는 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체를 제공한다.One aspect of the present invention is a method for predicting citrus sugar content using weather information for predicting sugar content at a future time point, such as a harvest time, based on the sweetness of citrus fruits measured during the growth process and weather data at the time of measuring sugar, and an apparatus for performing the same. Provide a record carrier.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른, 감귤 당도 예측 장치에 의해 수행되는 기상정보를 이용한 감귤 당도 및 산도 예측 방법은, 감귤의 당도를 나타내는 측정값을 소정 시간 간격마다 수집하고, 각각의 측정값 수집 시점에 대한 온도 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터를 기초로 상기 측정값을 보정하고, 보정된 시간별 상기 측정값을 이용하여 당도 검량선을 생성하며, 상기 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도를 예측한다.According to an embodiment of the present invention, a method for predicting citrus sugar content and acidity using weather information performed by a citrus sugar prediction device collects measurement values indicating the sugar content of citrus fruits at predetermined time intervals and collects each measurement value Collect temperature data for, calibrate the measured value based on the temperature data, generate a sugar content calibration curve using the corrected measured hourly value, and predict the sugar content of the citrus fruit to be predicted using the sugar content calibration curve. .

상기 측정값을 보정하는 것은, 상기 온도 데이터를 기초로 온도 변화에 따른 상기 측정값의 오차를 보정하기 위한 온도 보상값을 생성하고, 상기 온도 보상값에 의해 보정된 측정값을 상기 당도 검량선 생성을 위한 샘플 데이터로 설정하는 것일 수 있다.Correcting the measurement value generates a temperature compensation value for correcting an error of the measurement value according to a temperature change based on the temperature data, and generates the sugar content calibration curve for the measurement value corrected by the temperature compensation value. It may be set as sample data.

상기 온도 보상값을 생성하는 것은, 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 상기 측정값 수집 시점에 대한 평균 온도값을 추출하고, 상기 평균 온도와 상기 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 상기 차이값의 크기에 따라 상기 온도 보상값을 설정하는 것일 수 있다.Generating the temperature compensation value, referring to a pre-stored climate database, extracting an average temperature value for the measurement value collection time point, calculating a difference value between the average temperature and the temperature data, and the magnitude of the difference value Depending on, it may be to set the temperature compensation value.

상기 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 것은, 상기 예측대상 감귤의 당도값 및 상기 예측대상 감귤의 당도 측정 시간을 수집하고, 상기 당도값 및 상기 당도 측정 시간을 좌표화한 좌표 데이터를 복수의 상기 당도 검량선이 표시된 기준 그래프상에 표시하고, 복수의 상기 당도 검량선 중 상기 측정 데이터와 가장 근접한 거리에 위치한 어느 하나의 당도 검량선을 추출하고, 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 상기 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정하는 것일 수 있다.Prediction of the sugar content of the predicted citrus is obtained by collecting the sugar value of the predicted citrus fruit and the measurement time of the sugar of the predicted citrus fruit, and the coordinate data obtained by coordinating the sugar content and the sugar measurement time is a plurality of the sugar content. The calibration curve is displayed on the displayed reference graph, and among the plurality of sugar content calibration curves, any one sugar content calibration curve located closest to the measured data is extracted, and the extracted sugar content calibration curve is used to extract the citrus target of the prediction object. It may be to estimate the sugar content of the predicted citrus fruit at a specific time point by predicting the change in sugar content by time.

상기 기준 그래프상에 표시하는 것은, 상기 당도값의 측정 시간에 대한 온도 데이터를 수집하고, 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 상기 당도 측정 시간에 대한 평균 온도값을 추출하고, 상기 평균 온도와 상기 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 상기 차이값의 크기에 따라 상기 좌표 데이터를 보정하는 것을 포함할 수 있다.Displaying on the reference graph collects temperature data for the measurement time of the sugar value, extracts an average temperature value for the sugar measurement time by referring to a pre-stored climate database, and calculates the average temperature and the temperature. Computing the difference value of the data, and may include correcting the coordinate data according to the size of the difference value.

상기 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 것은, 상기 예측대상 감귤의 당도값을 소정 시간 간격으로 수집하고, 수집된 적어도 두 개의 당도값의 기울기를 산출하고, 복수의 상기 당도 검량선 중 동일한 시간 구간에서 상기 당도값의 기울기와 가장 유사한 기울기를 가진 어느 하나의 당도 검량선을 추출하고, 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 상기 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정하는 것일 수 있다.Predicting the sugar content of the prediction target citrus, collects the sugar content of the prediction target citrus at predetermined time intervals, calculates a slope of the collected at least two sugar content values, and calculates a slope of the at least two sugar content calibration curves in the same time interval. Extracting any sugar content calibration curve with the slope most similar to the slope of the sugar value, and predicting the change in the sugar content of the prediction target citrus by time using the extracted sugar content calibration curve by time to predict the citrus object at a specific time point It may be to estimate the sugar content of.

상기 어느 하나의 당도 검량선을 추출하는 것은, 상기 예측대상 감귤의 당도값을 기초로 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 구성하는 측정값을 보정하는 것을 포함할 수 있다.Extracting any one sugar content calibration curve may include correcting a measurement value constituting the one sugar content calibration curve extracted based on the sugar content of the predicted citrus fruit.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는, 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록될 수 있다.In addition, in the computer-readable recording medium according to an embodiment of the present invention, a computer program for performing a method for predicting citrus sugar content using weather information according to the present invention may be recorded.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 감귤 당도 예측 장치는, 감귤의 당도를 나타내는 측정값을 소정 시간 간격마다 수집하고, 각각의 측정값 수집 시점에 대한 온도 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 온도 데이터를 기초로 상기 측정값을 보정하고, 보정된 시간별 상기 측정값을 이용하여 당도 검량선을 생성하는 당도 검량선 모델링부 및 상기 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 당도 예측부를 포함한다.In addition, the citrus sugar predicting apparatus according to an embodiment of the present invention, a data collection unit for collecting a measurement value indicating the sugar content of citrus fruits at predetermined time intervals, and collecting temperature data for each measurement value collection time point, the temperature A sugar contention curve modeling unit for correcting the measurement value based on data and generating a sugar content calibration curve using the corrected measurement values for each time, and a sugar content prediction unit for predicting the sugar content of the predicted citrus fruit using the sugar content calibration curve.

상기 당도 검량선 모델링부는, 상기 온도 데이터를 기초로 온도 변화에 따른 상기 측정값의 오차를 보정하기 위한 온도 보상값을 생성하고, 상기 온도 보상값에 의해 보정된 측정값을 상기 당도 검량선 생성을 위한 샘플 데이터로 설정할 수 있다.The sugar content calibration curve modeling unit generates a temperature compensation value for correcting an error of the measurement value according to a temperature change based on the temperature data, and samples the measurement value corrected by the temperature compensation value to generate the sugar content calibration curve. Can be set as data.

상기 당도 예측부는, 상기 예측대상 감귤의 당도값 및 상기 예측대상 감귤의 당도 측정 시간을 수집하고, 상기 당도값 및 상기 당도 측정 시간을 좌표화한 좌표 데이터를 복수의 상기 당도 검량선이 표시된 기준 그래프상에 표시하고, 복수의 상기 당도 검량선 중 상기 측정 데이터와 가장 근접한 거리에 위치한 어느 하나의 당도 검량선을 추출하며, 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 상기 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정할 수 있다.The sugar content prediction unit collects the sugar value of the predicted citrus fruit and the sugar measurement time of the citrus fruit to be predicted, and the coordinate data obtained by coordinating the sugar content and the sugar measurement time is displayed on a reference graph on which a plurality of sugar content calibration curves are displayed. And extracting any one sugar content calibration curve located at a distance closest to the measured data among the plurality of sugar content calibration curves, and using the extracted sugar content calibration curve, change the sugar content of the predicted citrus fruit by time By predicting, it is possible to estimate the sugar content of the predicted citrus fruit at a specific time point.

상기 당도 예측부는, 상기 당도값의 측정 시간에 대한 온도 데이터를 수집하고, 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 상기 당도 측정 시간에 대한 평균 온도값을 추출하고, 상기 평균 온도와 상기 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 상기 차이값의 크기에 따라 상기 좌표 데이터를 보정할 수 있다.The sugar content prediction unit collects temperature data for the measurement time of the sugar value, extracts an average temperature value for the sugar measurement time by referring to a pre-stored climate database, and a difference value between the average temperature and the temperature data And calculates the coordinate data according to the size of the difference value.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 감귤의 생장 과정에서 측정되는 당도값을 기초로 수확 시점의 당도를 예측할 수 있어 감귤의 품질관리 및 생산량 조절을 위한 지표로 활용할 수 있다. 또한, 감귤 당도 예측 과정에서 기상정보를 고려함으로써 온도 변화에 따른 당도 오차를 보정할 수 있어 예측 결과의 신뢰성을 보장할 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, it is possible to predict the sugar content at the time of harvesting based on the sugar value measured in the process of growing citrus fruits, which can be used as an index for quality control and production control of citrus fruits. In addition, by considering weather information in the process of citrus sugar prediction, it is possible to correct the sugar error due to temperature change, thereby ensuring reliability of the prediction result.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 감귤 당도 예측 장치의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.
도 2는 도 1의 감귤 당도 예측 장치에서 생성된 당도 검량선의 일 예가 도시된 도면이다.
도 3 내지 도 5는 도 2의 당도 검량선을 이용하여 감귤의 당도를 예측하는 구체적인 실시예들이 도시된 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법의 개략적인 흐름이 도시된 순서도이다.
1 is a block diagram showing a schematic configuration of an apparatus for predicting citrus sugar according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a sugar content calibration curve generated by the citrus sugar content predicting apparatus of FIG. 1.
3 to 5 are views illustrating specific embodiments for predicting the sugar content of citrus fruits using the sugar content calibration curve of FIG. 2.
6 is a flowchart illustrating a schematic flow of a citrus sugar content prediction method using weather information according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.For a detailed description of the present invention, which will be described later, reference is made to the accompanying drawings that illustrate, by way of example, specific embodiments in which the present invention may be practiced. These examples are described in detail enough to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with one embodiment. In addition, it should be understood that the location or placement of individual components within each disclosed embodiment can be changed without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the following detailed description is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if appropriately described, is limited only by the appended claims, along with all ranges equivalent to those claimed. In the drawings, similar reference numerals refer to the same or similar functions throughout several aspects.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of an apparatus for predicting citrus sugar content 1 according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)는 생장 과정에서 측정되는 감귤의 당도 정보를 이용하여 미래 시점의 감귤의 당도 변화량을 예측할 수 있다. The tangerine sugar prediction apparatus 1 according to the present invention can predict the change in sugar content of citrus fruits at a future time point by using the sugar content of citrus fruits measured in the growth process.

이를 위해, 본 발명에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)는 당도에 영향을 미치는 온도 관계를 통계학적으로 모델링한 당도 검량선을 생성할 수 있으며, 기 생성된 당도 검량선을 이용하여 온도에 따른 당도 변화를 예측할 수 있다.To this end, the citrus sugar content predicting device 1 according to the present invention can generate a sugar content calibration curve statistically modeling a temperature relationship affecting sugar content, and uses the previously generated sugar content calibration curve to change the sugar content with temperature. Predictable.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)는 데이터 수집부(100), 당도 검량선 모델링부(200) 및 당도 예측부(300)를 포함할 수 있다.Specifically, the citrus sugar content prediction device 1 according to an embodiment of the present invention may include a data collection unit 100, a sugar content calibration curve modeling unit 200, and a sugar content prediction unit 300.

한편, 본 발명에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)는 이동성을 갖거나 고정될 수 있다. 예컨대, 감귤 당도 예측 장치(1)는, 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 스마트폰(smartphone), 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다. On the other hand, the citrus sugar content predicting apparatus 1 according to the present invention may have mobility or be fixed. For example, the citrus sugar content predicting apparatus 1 may be in the form of a server or an engine, and includes a smart phone, a device, an apparatus, a terminal, and a user equipment (UE). ), a mobile station (MS), a wireless device, a handheld device, and other terms.

또한, 감귤 당도 예측 장치(1)는 도 1에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 감귤 당도 예측 장치(1)는 데이터 수집부(100), 당도 검량선 모델링부(200) 및 당도 예측부(300) 중 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.In addition, the citrus sugar content predicting apparatus 1 may be implemented by more components than the components illustrated in FIG. 1, and may be implemented by fewer components. Alternatively, the citrus sugar content predicting device 1 has at least two components of the data collection unit 100, the sugar content calibration curve modeling unit 200, and the sugar content predicting unit 300 being integrated into one component, so that one component is included. It can also perform complex functions. Hereinafter, the above-described components will be described in detail.

데이터 수집부(100)는 당도 검량선 생성을 위한 데이터를 수집할 수 있다.The data collection unit 100 may collect data for generating a sugar content calibration curve.

구체적으로, 데이터 수집부(100)는 감귤의 당도를 나타내는 측정값을 소정 시간 간격마다 수집할 수 있다.Specifically, the data collection unit 100 may collect measurement values indicating the sugar content of citrus fruits at predetermined time intervals.

이때, 측정값은 기 공지된 종래의 당도 측정 장치들 중 어느 하나로부터 생성되거나, 감귤 당도 예측 장치(1)에서 자체적으로 감귤 당도를 측정할 수도 있다. At this time, the measurement value may be generated from any of the known sugar content measuring devices, or the citrus sugar content prediction device 1 may measure citrus sugar by itself.

데이터 수집부(100)는 감귤의 착과 시점으로부터 소정 시간 간격(예컨대, 1주)마다 측정된 감귤의 당도값(측정값)을 수집할 수 있다. 또는, 데이터 수집부(100)는 하루 동안 시간 경과에 따른 당도 변화에 대한 데이터베이스를 구축하기 위하여, 1시간 간격마다 총 24개의 측정값을 수집할 수도 있다.The data collection unit 100 may collect the sugar value (measured value) of the citrus fruits measured at predetermined time intervals (eg, one week) from the time when the citrus fruits arrive. Alternatively, the data collection unit 100 may collect a total of 24 measurement values for each hour interval in order to build a database of sugar content changes over time during the day.

이와 동시에, 데이터 수집부(100)는 측정값의 측정 시점 또는 측정값의 수집 시점에 대한 기상정보를 함께 수집할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(100)는 측정값이 수신되면 감귤 당도 예측 장치(1)와 연동되는 외부 서버(기상청 서버)에 접속하여 현재 시점의 기상정보를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(100)는 수집한 기상정보로부터 온도 데이터를 추출하여 수신된 측정값에 매칭시켜 저장할 수 있다.At the same time, the data collection unit 100 may collect weather information for a measurement time point of a measurement value or a measurement time point of a measurement value. For example, when the measurement value is received, the data collection unit 100 may connect to an external server (Meteorological Agency server) interworking with the citrus sugar prediction apparatus 1 to collect weather information at the current time. The data collection unit 100 may extract temperature data from the collected weather information and match and store the received measurement values.

이와 같은 방법으로, 데이터 수집부(100)는 복수의 샘플(감귤) 각각에 대한 시구간별 측정값 및 이에 대응되는 온도 데이터를 수집하여 관리할 수 있다.In this way, the data collection unit 100 may collect and manage measurement values for each time interval for each of a plurality of samples (citrus fruits) and temperature data corresponding thereto.

당도 검량선 모델링부(200)는 데이터 수집부(100)에 의해 수집된 시간별 측정값을 이용하여 당도 성분에 영향을 미치는 온도와의 관계를 통계학적으로 모델링한 당도 검량선을 생성할 수 있다.The sugar content calibration curve modeling unit 200 may generate a sugar content calibration curve statistically modeling the relationship with temperature affecting the sugar content using the hourly measurement values collected by the data collection unit 100.

즉, 당도 검량선 모델링부(200)는 수집된 측정값을 시간에 따라 배열하여, 시간의 경과에 따른 당도의 변화를 나타내는 당도 검량선을 생성할 수 있다.That is, the sugar content calibration curve modeling unit 200 may arrange the collected measurement values over time to generate a sugar content calibration curve indicating a change in sugar content over time.

이 과정에서, 당도 검량선 모델링부(200)는 온도에 따른 당도 변화 보정을 위해 측정 시간에 따른 온도 보상값을 설정할 수 있다. In this process, the sugar content calibration curve modeling unit 200 may set a temperature compensation value according to the measurement time to correct the sugar content change with temperature.

감귤의 생산성에 관한 연구에서 과실 생장에 영향을 미치는 중요한 환경요인 중 하나로 온도요인이 지적되었으며 이는 과수의 생산성 모델을 해명하고 예측하는 중요한 요소 고려되고 있다. 따라서, 본 발명에 따른 당도 검량선 모델링부(200)는 온도 데이터를 기초로 측정값을 보정할 수 있다.In the research on the productivity of citrus fruits, the temperature factor was pointed out as one of the important environmental factors affecting fruit growth, and this is considered as an important factor to elucidate and predict the productivity model of fruit trees. Therefore, the sugar content calibration curve modeling unit 200 according to the present invention can correct the measured value based on the temperature data.

이때, 동일한 날짜의 동일한 시각에서 온도를 측정하더라도, 측정된 온도는 년도별로 상이할 수 있으며, 상술한 바와 같이 당도는 온도에 따라 영향을 받기 때문에, 특정 시점에서 측정된 측정값은 평균적인 온도에 대한 당도값으로 보정될 필요가 있다.At this time, even if the temperature is measured at the same time on the same day, the measured temperature may be different for each year, and as described above, the sugar content is affected by the temperature, so the measured value at a specific point in time is average temperature. It needs to be corrected for the sugar content value.

이를 위해, 당도 검량선 모델링부(200)는 온도 데이터를 기초로 온도 변화에 따른 측정값의 오차를 보정하기 위한 온도 보상값을 생성할수 있다.To this end, the sugar content calibration curve modeling unit 200 may generate a temperature compensation value for correcting an error of a measurement value according to a temperature change based on temperature data.

구체적으로, 당도 검량선 모델링부(200)는 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 측정값의 수집 시점에 대한 평균 온도값을 추출하고, 평균 온도와 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 차이값의 크기에 따라 온도 보상값을 설정할 수 있다.Specifically, the sugar content calibration curve modeling unit 200 refers to a pre-stored climate database, extracts an average temperature value for a collection point of measurement values, calculates a difference value between the average temperature and the temperature data, and determines the size of the difference value. Accordingly, the temperature compensation value can be set.

예를 들어, 1월 1일 오전 10시의 온도 데이터가 10℃이고, 1월 1일 오전 10시의 연도별 온도의 평균값이 11℃인 경우, 그 차이값은 1℃가 될 수 있다. 이때, 당도 검량선 모델링부(200)는 차이값이 1℃씩 증가할 때마다 측정값을 0.2 내지 0.3브릭스(bx)씩 증가시킬 수 있다. 즉, 상술한 예시에 따르면, 1월 1일 오전 10시에 측정된 측정값이 10bx인 경우, 보정된 측정값은 10.2bx로 결정될 수 있다. 반면, 연도별 온도의 평균값이 9℃인 경우, 보정된 측정값은 9.8bx로 설정될 수 있다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.For example, if the temperature data at 10 am on January 1 is 10°C, and the average temperature of each year at 10 am on January 1 is 11°C, the difference value may be 1°C. At this time, the sugar content calibration curve modeling unit 200 may increase the measured value by 0.2 to 0.3 brix (bx) each time the difference value increases by 1°C. That is, according to the above example, when the measured value measured at 10 am on January 1 is 10 bx, the corrected measured value may be determined as 10.2 bx. On the other hand, when the average temperature of each year is 9°C, the corrected measurement value may be set to 9.8bx. This is expressed by the following equation.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서,

Figure pat00002
는 보정된 측정값,
Figure pat00003
는 측정값,
Figure pat00004
는 온도 보상값을 의미한다.here,
Figure pat00002
Is the calibrated reading,
Figure pat00003
Is the measured value,
Figure pat00004
Means the temperature compensation value.

이와 같은 방법으로, 당도 검량선 모델링부(200)는 수집된 각각의 측정값을 온도 데이터에 기초하여 보정하고, 온도 보상값에 의해 보정된 측정값을 당도 검량선 생성을 위한 샘플 데이터로 설정할 수 있다.In this way, the sugar content calibration curve modeling unit 200 may correct each collected measurement value based on the temperature data, and set the measurement value corrected by the temperature compensation value as sample data for generating a sugar content calibration curve.

이후, 당도 검량선 모델링부(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 보정된 측정값(샘플 데이터)들을 시구간에 따라 배치하고, 이들을 선으로 연결하여 당도 검량선을 생성할 수 있다.Thereafter, as shown in FIG. 2, the sugar content calibration curve modeling unit 200 may arrange the corrected measurement values (sample data) according to a time period, and connect them with a line to generate a sugar content calibration curve.

당도 검량선 모델링부(200)는 서로 다른 복수의 감귤 각각에 대한 복수의 당도 검량선을 생성할 수 있으며, 생성된 당도 검량선들을 동일한 공간에 배치시킨 기준 그래프를 생성할 수 있다.The sugar content calibration curve modeling unit 200 may generate a plurality of sugar content calibration curves for each of a plurality of different citrus fruits, and may generate a reference graph in which the generated sugar content calibration curves are arranged in the same space.

당도 예측부(300)는 생성된 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도를 예측할 수 있다. 이와 관련하여, 도 3 내지 도 5를 함께 참조하여 설명하기로 한다.The sugar content prediction unit 300 may predict the sugar content of the citrus fruit to be predicted using the generated sugar content calibration curve. In this regard, it will be described with reference to FIGS. 3 to 5 together.

도 3 내지 도 5는 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 구체적인 과정을 설명하기 위한 도면들이다.3 to 5 are diagrams for explaining a specific process of predicting the sugar content of the predicted citrus fruits.

일 예로, 도 3을 참조하면, 당도 예측부(300)는 예측대상 감귤에 대한 하나의 당도값을 이용하여 예측대상 감귤의 당도 변화를 추정할 수 있다.For example, referring to FIG. 3, the sugar content predicting unit 300 may estimate the sugar content change of the predicted citrus fruit using one sugar value for the predicted citrus fruit.

당도 예측부(300)는 생장 과정의 특정 시점에서 수집된 예측대상 감귤의 당도값, 당도 측정 시간 및 당도 측정 시 온도 데이터에 대한 정보를 수집할 수 있다.The sugar content prediction unit 300 may collect information on the sugar value of the predicted citrus fruit, the sugar measurement time, and the temperature data when measuring the sugar content, collected at a specific point in the growth process.

당도 예측부(300)는 수신된 당도값 및 당도 측정 시간을 좌표화한 좌표 데이터(P)를 생성하고, 생성된 좌표 데이터(P)를 복수의 당도 검량선이 표시된 기준 그래프상에 표시할 수 있다.The sugar content prediction unit 300 may generate coordinate data P that coordinates the received sugar value and sugar measurement time, and display the generated coordinate data P on a reference graph on which a plurality of sugar content calibration curves are displayed. .

이에 기초하여, 당도 예측부(300)는 복수의 당도 검량선 중 예측대상 감귤의 당도 예측을 위한 어느 하나의 당도 검량선을 추출할 수 있다.Based on this, the sugar content prediction unit 300 may extract any one sugar content calibration curve for predicting the sugar content of the citrus object to be predicted among the plurality of sugar content calibration curves.

구체적으로, 당도 예측부(300)는 좌표 데이터(P)로부터 가장 근접한 거리에 위치한 당도 검량선을 예측대상 감귤의 당도 예측을 위한 어느 하나의 당도 검량선으로 추출할 수 있다. 여기서, 당도 예측부(300)는 좌표 데이터(P)의 수직 방향 거리를 기준으로 가장 가까운 당도 검량선을 추출할 수 있으며, 이에 따라 현재 시점에서 예측대상 감귤의 현재 당도와 가장 유사한 당도 검량선(도시된 실시예에서는 가장 아래에 위치한 당도 검량선을 예측을 위한 검량선으로 이용할 수 있다.Specifically, the sugar content predicting unit 300 may extract the sugar content calibration curve located at the closest distance from the coordinate data P as any sugar content calibration curve for predicting the sugar content of the citrus object to be predicted. Here, the sugar content prediction unit 300 may extract the nearest sugar content calibration curve based on the vertical distance of the coordinate data P, and accordingly, the sugar content calibration curve most similar to the current sugar content of the citrus object to be predicted at the current time point (shown) In an embodiment, a sugar calibration curve located at the bottom may be used as a calibration curve for prediction.

이 과정에서, 당도 예측부(300)는 당도값의 측정 시간에 대한 온도 데이터를 수집하고, 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여 당도 측정 시간에 대한 평균 온도값을 추출하고, 추출된 평균 온도값과 수집된 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 차이값의 크기에 따라 좌표 데이터를 보정할 수 있다.In this process, the sugar content predicting unit 300 collects temperature data for the measurement time of the sugar value, extracts the average temperature value for the sugar measurement time by referring to the pre-stored climate database, and collects the extracted average temperature value The difference value of the calculated temperature data is calculated, and coordinate data can be corrected according to the size of the difference value.

이후, 당도 예측부(300)는 추출된 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정할 수 있다. 즉, 당도 예측부(300)는 특정 시간에 대응되는 당도 검량선의 당도값을 예측대상 감귤의 당도로 추정할 수 있다.Thereafter, the sugar content predicting unit 300 may estimate the sugar content of the predicted citrus fruit at a specific time point by predicting the change in the sugar content of the predicted citrus by time using any extracted sugar content calibration curve. That is, the sugar content predicting unit 300 may estimate the sugar content of the sugar content calibration curve corresponding to the specific time as the sugar content of the predicted citrus fruit.

다른 예로, 도 4 및 도 5를 참조하면, 당도 예측부(300)는 예측대상 감귤에 대한 복수의 당도값을 이용하여 예측대상 감귤의 당도 변화를 추정할 수 있다.As another example, referring to FIGS. 4 and 5, the sugar content predicting unit 300 may estimate the sugar content change of the predicted citrus fruit by using a plurality of sugar values for the predicted citrus fruit.

구체적으로, 당도 예측부(300)는 예측대상 감귤의 당도값을 소정 시간 간격으로 수집하고, 도 3에서 상술한 바와 유사하게 각각의 당도값에 대한 좌표 데이터(P1, P2)를 기준 그래프상에 표시할 수 있다.Specifically, the sugar content predicting unit 300 collects the sugar content of the citrus object to be predicted at a predetermined time interval, and similarly as described above in FIG. 3, the coordinate data P1 and P2 for each sugar content is displayed on the reference graph. Can be displayed.

당도 예측부(300)는 표시된 두 좌표 데이터(P1, P2)를 연결하는 선분을 생성하고, 생성된 선분의 기울기를 산출할 수 있다. The sugar content predicting unit 300 may generate a line segment connecting two displayed coordinate data P1 and P2, and calculate a slope of the generated line segment.

이때, 당도 예측부(300)는 두 좌표 데이터(P1, P2)가 표시된 시간 구간과 동일한 시간 구간(t)에 형성된 각각의 당도 검량선의 기울기를 검색하여, 두 좌표 데이터(P1, P2)에 대한 기울기와 가장 유사한 기울기를 가진 어느 하나의 당도 검량선을 추출할 수 있다. 예컨대, 도시된 실시예에서, 당도 예측부(300)는 가장 위쪽의 당도 검량선을 예측을 위한 검량선으로 추출할 수 있다.At this time, the sugar content prediction unit 300 searches for the slope of each sugar content calibration curve formed in the same time period t as the time period in which the two coordinate data P1 and P2 are displayed, and the two coordinate data P1 and P2 Any sugar content calibration curve with the most similar slope can be extracted. For example, in the illustrated embodiment, the sugar content predicting unit 300 may extract the uppermost sugar content calibration curve as a calibration curve for prediction.

당도 예측부(300)는 추출된 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 예측대상 감귤의 당도를 추정할 수 있다.The sugar content predicting unit 300 may estimate the sugar content of the predicted citrus at a specific time point by predicting the change in the sugar content of the predicted citrus by time using any extracted sugar content calibration curve.

이 과정에서, 도 5에 도시된 바와 같이 당도 예측부(300)는 예측대상 감귤의 당도값을 기초로 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 구성하는 측정값을 보정할 수 있다.In this process, as illustrated in FIG. 5, the sugar content predicting unit 300 may correct the measurement values constituting any one of the sugar content calibration curves extracted based on the sugar value of the citrus object to be predicted.

도 4를 다시 참조하면, 당도 예측부(300)는 기울의 유사도를 기준으로 당도 검량선을 선택하였기 때문에 도 3의 경우와는 다르게 예측대상 감귤로부터 측정된 당도값과 선택된 당도 검량선의 당도값은 서로 상이한 경우가 발생될 수 있다.Referring back to FIG. 4, since the sugar content predicting unit 300 selects the sugar content calibration curve based on the similarity of the tilt, the sugar value measured from the prediction target citrus and the sugar content of the selected sugar calibration curve are different from each other in the case of FIG. 3. Different cases may occur.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 당도 예측부(300)는 예측대상 감귤의 당도값을 기초로 당도 검량선을 구성하는 측정값을 보정할 수 있다. 즉, 도시된 바와 같이, 당도 예측부(300)는 당도 검량선의 높이(당도)를 예측대상 감귤의 당도값과 일치되도록 당도 검량선을 수직 방향으로 이동시킬 수 있다. 이 상태에서, 당도 예측부(300)는 특정 시점에 대한 당도 검량선의 당도값을 예측대상 감귤의 당도로 추정함으로써, 예측대상 감귤의 수확 시점까지의 당도 변화량을 신뢰성 있게 추정할 수 있다.To solve this problem, the sugar content predicting unit 300 may correct the measurement values constituting the sugar content calibration curve based on the sugar content of the citrus object to be predicted. That is, as illustrated, the sugar content predicting unit 300 may move the sugar content calibration curve in the vertical direction so that the height (sugar content) of the sugar content calibration curve coincides with the sugar value of the citrus object to be predicted. In this state, the sugar content predicting unit 300 can reliably estimate the amount of sugar change until the harvest time of the predicted citrus fruit by estimating the sugar content of the sugar content calibration curve at a specific time point as the predicted citrus fruit.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법의 개략적인 흐름이 도시된 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a schematic flow of a citrus sugar content prediction method using weather information according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법은 상술한 본 발명에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)에 의해 수행될 수 있다. 이를 위해, 본 발명에 따른 감귤 당도 예측 장치(1)는 후술하는 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법을 구성하는 각 단계를 수행하기 위한 애플리케이션(소프트웨어)가 미리 설치될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 컴퓨터에는 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법에 대한 플랫폼이 소프트웨어의 형태로 미리 설치될 수 있으며, 사용자는 컴퓨터에 설치된 소프트웨어를 실행하여 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법이 제공하는 다양한 서비스를 제공받을 수 있다.The method for predicting citrus sugar content using weather information according to the present invention may be performed by the citrus sugar content prediction device 1 according to the present invention described above. To this end, the citrus sugar content predicting apparatus 1 according to the present invention may be pre-installed with an application (software) for performing each step constituting the citrus sugar content prediction method using weather information to be described later. For example, a platform for a method for predicting citrus sugar content using weather information according to the present invention may be pre-installed in the form of software on the user's computer, and the user executes the software installed on the computer to receive the weather information according to the present invention. Various services provided by the citrus sugar content prediction method can be provided.

감귤 당도 예측 장치(1)는 예측 모델을 구축하기 위하여 감귤 당도에 대한 측정값을 소정 시간 간격으로 수집하고, 측정값의 수집 시점마다의 온도 데이터를 함께 수집할 수 있다(61).In order to build a predictive model, the citrus sugar prediction apparatus 1 may collect measurement values for citrus sugar at predetermined time intervals, and collect temperature data for each collection point of measurement (61).

감귤 당도 예측 장치(1)는 수신된 온도 데이터를 이용하여 측정값을 보정할 수 있다(62). 구체적으로, 감귤 당도 예측 장치(1)는 수집된 온도 데이터를 동일한 시기의 평균 온도와 비교하여 이에 대한 차이값을 산출하고, 산출된 차이값의 크기에 따라 측정값(당도)를 보정할 수 있다. 예를 들어, 감귤 당도 예측 장치(1)는 차이값이 +1℃인 경우, 측정값을 0.2bx 상향 보정할 수 있다.The citrus sugar content predicting apparatus 1 may correct the measured value using the received temperature data (62). Specifically, the citrus sugar content predictor 1 compares the collected temperature data with the average temperature at the same time, calculates a difference value, and corrects the measured value (sugar content) according to the calculated magnitude of the difference value. . For example, when the difference value is +1° C., the citrus sugar content predicting apparatus 1 may correct the measured value upward by 0.2 bx.

감귤 당도 예측 장치(1)는 보정된 시간별 측정값을 이용하여 샘플(감귤)별 당도 검량선을 생성할 수 있다(63). 감귤 당도 예측 장치(1)는 모든 샘플들에 대한 당도 검량선이 포함된 기준 그래프를 생성할 수 있다.The citrus sugar content predicting device 1 may generate a sugar calibration curve for each sample (citrus) using the corrected hourly measurement (63). The citrus sugar content predicting apparatus 1 may generate a reference graph including a sugar content calibration curve for all samples.

이후, 감귤 당도 예측 장치(1)는 생성된 당도 검량선을 기초로 예측대상 감귤의 당도 변화를 예측할 수 있다(64). 감귤 당도 예측 장치(1)는 예측대상 감귤의 생장 과정에서 측정된 당도값을 기준 그래프에 표시하여, 어느 하나의 당도 검량선의 변화에 기초하여 예측대상 감귤의 미래 시점(예컨대 수확 시점)에서의 당도를 예측할 수 있다.Subsequently, the citrus sugar predicting apparatus 1 may predict a change in sugar content of the citrus fruit to be predicted based on the generated sugar calibration curve (64). The citrus sugar predicting device 1 displays the sugar value measured in the growth process of the predicted citrus fruit on the reference graph, so that the sugar at the future time point (eg, harvest time) of the predicted citrus fruit based on the change in any one sugar calibration curve. Can predict.

상술한 각 단계들(61~64)에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 5를 참조하여 상술하였으므로, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.Since the detailed description of each of the above steps 61 to 64 has been described with reference to FIGS. 1 to 5, repeated description will be omitted.

이와 같은, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.The technology for providing a method for predicting citrus sugar content using weather information may be implemented as an application or may be recorded in a computer-readable recording medium by being implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer-readable recording medium are specially designed and configured for the present invention, and may be known and available to those skilled in the computer software field.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language codes produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to embodiments, those skilled in the art understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. Will be able to.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to embodiments, those skilled in the art understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. Will be able to.

1: 감귤 당도 예측 장치
100: 데이터 수집부
200: 당도 검량선 모델링부
300: 당도 예측부
1: Citrus sugar content prediction device
100: data collection unit
200: sugar content calibration curve modeling department
300: sugar content prediction unit

Claims (12)

감귤 당도 예측 장치에 의해 수행되는 기상정보를 이용한 감귤 당도 및 산도 예측 방법에 있어서,
감귤의 당도를 나타내는 측정값을 소정 시간 간격마다 수집하고, 각각의 측정값 수집 시점에 대한 온도 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터를 기초로 상기 측정값을 보정하고,
보정된 시간별 상기 측정값을 이용하여 당도 검량선을 생성하며,
상기 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도를 예측하는, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
In the method for predicting citrus sugar content and acidity using weather information performed by the citrus sugar prediction device,
Measurement values indicating the sugar content of citrus fruits are collected at predetermined time intervals, and temperature data for each measurement value collection time point is collected.
Correct the measured value based on the temperature data,
A sugar content calibration curve is generated using the calibrated time-based measurements.
A method for predicting citrus sugar content using weather information, which predicts the sugar content of a citrus fruit to be predicted using the sugar content calibration curve.
제1항에 있어서, 상기 측정값을 보정하는 것은,
상기 온도 데이터를 기초로 온도 변화에 따른 상기 측정값의 오차를 보정하기 위한 온도 보상값을 생성하고, 상기 온도 보상값에 의해 보정된 측정값을 상기 당도 검량선 생성을 위한 샘플 데이터로 설정하는 것인, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
According to claim 1, Correcting the measured value,
Based on the temperature data, a temperature compensation value for correcting an error of the measurement value according to a temperature change is generated, and a measurement value corrected by the temperature compensation value is set as sample data for generating the sugar content calibration curve. , A method for predicting citrus sugar content using weather information.
제2항에 있어서, 상기 온도 보상값을 생성하는 것은,
미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 상기 측정값 수집 시점에 대한 평균 온도값을 추출하고, 상기 평균 온도와 상기 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 상기 차이값의 크기에 따라 상기 온도 보상값을 설정하는 것인, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
According to claim 2, Generating the temperature compensation value,
Referring to a pre-stored climate database, extracting an average temperature value for the measured value collection time point, calculating a difference value between the average temperature and the temperature data, and setting the temperature compensation value according to the magnitude of the difference value That is, a method for predicting citrus sugar content using weather information.
제1항에 있어서, 상기 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 것은,
상기 예측대상 감귤의 당도값 및 상기 예측대상 감귤의 당도 측정 시간을 수집하고,
상기 당도값 및 상기 당도 측정 시간을 좌표화한 좌표 데이터를 복수의 상기 당도 검량선이 표시된 기준 그래프상에 표시하고,
복수의 상기 당도 검량선 중 상기 측정 데이터와 가장 근접한 거리에 위치한 어느 하나의 당도 검량선을 추출하고,
추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 상기 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정하는 것인, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
The method of claim 1, wherein predicting the sugar content of the predicted citrus fruit,
Collect the sugar value of the predicted citrus and the measurement time of the sugar of the predicted citrus,
Coordinate data obtained by coordinating the sugar content and the sugar measurement time are displayed on a reference graph on which a plurality of the sugar calibration curves are displayed.
Extracting any one of the plurality of sugar content calibration curves located at a distance closest to the measured data, and
A method of predicting citrus sugar content using weather information by estimating the sugar content of the predicted citrus fruit at a specific point in time by predicting the change in sugar content of the predicted citrus fruit by time using the extracted sugar content calibration curve.
제4항에 있어서, 상기 기준 그래프상에 표시하는 것은,
상기 당도값의 측정 시간에 대한 온도 데이터를 수집하고, 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 상기 당도 측정 시간에 대한 평균 온도값을 추출하고, 상기 평균 온도와 상기 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 상기 차이값의 크기에 따라 상기 좌표 데이터를 보정하는 것을 포함하는, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
According to claim 4, The display on the reference graph,
Collect temperature data for the measurement time of the sugar value, extract the average temperature value for the sugar measurement time by referring to a pre-stored climate database, calculate a difference value between the average temperature and the temperature data, and A method of predicting citrus sugar content using weather information, comprising correcting the coordinate data according to the size of the difference value.
제1항에 있어서, 상기 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 것은,
상기 예측대상 감귤의 당도값을 소정 시간 간격으로 수집하고, 수집된 적어도 두 개의 당도값의 기울기를 산출하고,
복수의 상기 당도 검량선 중 동일한 시간 구간에서 상기 당도값의 기울기와 가장 유사한 기울기를 가진 어느 하나의 당도 검량선을 추출하고,
추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 상기 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정하는 것인, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
The method of claim 1, wherein predicting the sugar content of the predicted citrus fruit,
The sugar value of the citrus fruit to be predicted is collected at predetermined time intervals, and the slope of at least two sugar values collected is calculated,
Extracting any one sugar content calibration curve having a slope most similar to the slope of the sugar content value in the same time period among the plurality of sugar content calibration curves,
A method of predicting citrus sugar content using weather information by estimating the sugar content of the predicted citrus fruit at a specific point in time by predicting the change in sugar content of the prediction target citrus by time using the extracted sugar content calibration curve.
제6항에 있어서, 상기 어느 하나의 당도 검량선을 추출하는 것은,
상기 예측대상 감귤의 당도값을 기초로 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 구성하는 측정값을 보정하는 것을 포함하는, 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법.
The method of claim 6, wherein extracting any one of the sugar content calibration curve,
A method of predicting citrus sugar content using weather information, comprising correcting a measurement value constituting the one sugar content calibration curve extracted based on the sugar content of the predicted citrus fruit.
제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 따른 기상정보를 이용한 감귤 당도 예측 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium having a computer program recorded thereon for performing a method for predicting citrus sugar content using weather information according to any one of claims 1 to 7.
감귤의 당도를 나타내는 측정값을 소정 시간 간격마다 수집하고, 각각의 측정값 수집 시점에 대한 온도 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 온도 데이터를 기초로 상기 측정값을 보정하고, 보정된 시간별 상기 측정값을 이용하여 당도 검량선을 생성하는 당도 검량선 모델링부; 및
상기 당도 검량선을 이용하여 예측대상 감귤의 당도를 예측하는 당도 예측부를 포함하는, 감귤 당도 예측 장치.
A data collection unit collecting measurement values indicating the sugar content of citrus fruits at predetermined time intervals and collecting temperature data for each measurement value collection time point;
A sugar content calibration curve modeling unit that corrects the measurement value based on the temperature data and generates a sugar content calibration curve using the corrected measurement values for each hour; And
An apparatus for predicting citrus sugar content, comprising a sugar content predicting unit for predicting the sugar content of the target citrus fruit using the sugar content calibration curve.
제9항에 있어서, 상기 당도 검량선 모델링부는,
상기 온도 데이터를 기초로 온도 변화에 따른 상기 측정값의 오차를 보정하기 위한 온도 보상값을 생성하고, 상기 온도 보상값에 의해 보정된 측정값을 상기 당도 검량선 생성을 위한 샘플 데이터로 설정하는, 감귤 당도 예측 장치.
The method of claim 9, wherein the sugar content calibration curve modeling unit,
Citrus, which generates a temperature compensation value for correcting an error of the measurement value according to a temperature change based on the temperature data, and sets the measurement value corrected by the temperature compensation value as sample data for generating the sugar content calibration curve Sugar content prediction device.
제9항에 있어서, 상기 당도 예측부는,
상기 예측대상 감귤의 당도값 및 상기 예측대상 감귤의 당도 측정 시간을 수집하고, 상기 당도값 및 상기 당도 측정 시간을 좌표화한 좌표 데이터를 복수의 상기 당도 검량선이 표시된 기준 그래프상에 표시하고, 복수의 상기 당도 검량선 중 상기 측정 데이터와 가장 근접한 거리에 위치한 어느 하나의 당도 검량선을 추출하며, 추출된 상기 어느 하나의 당도 검량선을 이용하여 상기 예측대상 감귤의 당도의 변화량을 시간별로 예측하여 특정 시점에서 상기 예측대상 감귤의 당도를 추정하는, 감귤 당도 예측 장치.
The method of claim 9, wherein the sugar content prediction unit,
The sugar value of the predicted citrus fruit and the measurement time of the sugar of the predicted citrus fruit are collected, and the coordinate data obtained by coordinating the sugar value and the sugar measurement time are displayed on a reference graph on which a plurality of the sugar calibration curves are displayed. Extracting any one sugar content calibration curve located at a distance closest to the measured data among the sugar content calibration curves, and predicting the change in sugar content of the predicted citrus fruits by time using the extracted sugar content calibration curve at a specific time point An apparatus for predicting citrus sugar content, which estimates the sugar content of the predicted citrus fruit.
제11항에 있어서, 상기 당도 예측부는,
상기 당도값의 측정 시간에 대한 온도 데이터를 수집하고, 미리 저장된 기후 데이터베이스를 참조하여, 상기 당도 측정 시간에 대한 평균 온도값을 추출하고, 상기 평균 온도와 상기 온도 데이터의 차이값을 산출하며, 상기 차이값의 크기에 따라 상기 좌표 데이터를 보정하는, 감귤 당도 예측 장치.
The method of claim 11, wherein the sugar content prediction unit,
Collect temperature data for the measurement time of the sugar value, extract the average temperature value for the sugar measurement time by referring to a pre-stored climate database, calculate a difference value between the average temperature and the temperature data, and An apparatus for predicting citrus sugar content to correct the coordinate data according to the size of the difference value.
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