KR20200091248A - 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 관한 것으로, 음성인식을 기반으로 명령을 수행 및 인식할 뿐만 아니라, 누적된 제어 데이터 값 및 주변 환경에 대한 조절인자 값을 분석하여 각 상화 및 시기별로 자동제어 될 수 있게 하기 위한 것이다.
본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 제1 농작물 시설하우스 내부 또는 외부에 설치된 대기온도센서, 지온온도센서, 습도센서, 일사량 측정 센서, CO2 센서를 포함하는 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제1 환경정보 센싱단계; 환경조절모듈이 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단을 포함하는 환경조절수단이 동작하였을 때 예상되는 농작물 시설하우스 내 예상환경정보를 예측하는 환경예측단계; 상기 환경예측단계의 예상환경정보를 사용자 단말기로 전송하는 환경정보제공 단계; 사용자 단말기로부터 음성인식 신호를 수신하여 수신된 신호를 제어부에 전달하고, 미리 정해 놓은 시간 내에 사용자 단말기로부터 수신된 제어신호가 없으면, 의사결정모듈이 상기 환경조절모듈로부터 환경정보를 수신하여 생육작물의 이상적인 환경정보와 매칭시킨 뒤 미리 정해놓은 기준에 따라 제어동작에 의사결정을 하는 의사결정단계; 제어부에서 상기 의사결정모듈에서 제어정보를 수신하여 상기 환경조절수단을 제어하는 제어단계; 상기 제어단계 이후에 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 상기 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제2 환경정보 센싱단계를 포함하는 것이다.
본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 제1 농작물 시설하우스 내부 또는 외부에 설치된 대기온도센서, 지온온도센서, 습도센서, 일사량 측정 센서, CO2 센서를 포함하는 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제1 환경정보 센싱단계; 환경조절모듈이 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단을 포함하는 환경조절수단이 동작하였을 때 예상되는 농작물 시설하우스 내 예상환경정보를 예측하는 환경예측단계; 상기 환경예측단계의 예상환경정보를 사용자 단말기로 전송하는 환경정보제공 단계; 사용자 단말기로부터 음성인식 신호를 수신하여 수신된 신호를 제어부에 전달하고, 미리 정해 놓은 시간 내에 사용자 단말기로부터 수신된 제어신호가 없으면, 의사결정모듈이 상기 환경조절모듈로부터 환경정보를 수신하여 생육작물의 이상적인 환경정보와 매칭시킨 뒤 미리 정해놓은 기준에 따라 제어동작에 의사결정을 하는 의사결정단계; 제어부에서 상기 의사결정모듈에서 제어정보를 수신하여 상기 환경조절수단을 제어하는 제어단계; 상기 제어단계 이후에 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 상기 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제2 환경정보 센싱단계를 포함하는 것이다.
Description
본 발명은 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 음성인식을 기반으로 명령을 수행 및 인식할 뿐만 아니라, 누적된 제어 데이터 값 및 주변 환경에 대한 조절인자 값을 분석하여 각 상화 및 시기별로 자동제어 될 수 있는 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 제공하기 위한 것이다.
음성인식 기술은 사람이 일상생활 속에서 사용하는 단말기들의 제어나 정보 서비스를 마우스나 키보드를 사용하지 않고, 사람이 갖는 가장 친화적이면서 편리한 의사소통 도구인 목소리를 사용하여 원하는 기기의 제어나 정보 서비스를 제공 받을 수 있도록 지원하는 기술을 말한다. 요즘처럼 급속하게 발전하는 정보기술과 유비쿼터스 환경에서는 정보기기가 소형화되고, 이동성이 중요시 되기 때문에 음성인식 기술은 더욱 절실히 요구되는 상황에 있다.
음성인식이 음성을 단순히 문자변화에 그치도록 하는 것이 아니라, 입력된 값을 기반으로 명령 및 제어를 수행하는 경우 보다 편리하고 각종 기기의 제어가 이루어질 수 있다. 특히 농업과 같은 분야와 같이 특정한 장비를 다루고 있는 유저가 음성인식 기술을 통하여 팜을 제어할 수 있도록 하는 경우 유저가 특정 장비 등을 사용하면서 보다 편리하게 팜을 제어할 수 있게 된다.
음성인식 기술은 신호처리 기술, 패턴인식, 통계학 언어처리 기술 등이 복합된 기술로 1950년대부터 연구를 시작하여 현재까지 상당히 오랜 기간 동안 진행되어 왔다. 현재 상용화되어 있는 음성 인식 기술은 아주 제한된 어휘 수와 제한된 영역 내에서 가능한 형태이지만, 그 발전 속도가 눈부시게 빨라지고 있다. 또한 무선통신 기술의 발전과 처리하는 데이터 량이 증가하는 점을 기반으로 볼 때 대단위에서 이루어지는 농업이 가능할 수 있도록 하기 위하여 음성인식 및 무선통신이 활용되도록 하는 것이 필요하다.
원격제어 및 이에 대한 학습을 통한 자동제어를 통하여 원거리 농업과 대단위의 농업이 보다 원활하게 이루어질 수 있도록 할 수 있다. 이를 통하여 도시 농업과 대단위 농촌 농업에 대하여 직접 투자되는 노동력을 감소시면서도 그 효율성 증대로 생산된 농산물의 출하량을 높이는 방안이 대두될 수 있다. 이를 통하여 식량문제를 해결하는데 기여하도록 할 수 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 농업은 먹거리를 생산하는 것임에 따라 인류생존에 필수적인 산업이지만, 전통적인 농업기술이 유지되고 있어 혁신이 가장 느린 산업이기도 하다. 이와 더불어 현재 농업 생산인구의 감소와 고령화로 미래 먹거리 생산에 대한 불안이 증대되고 있기도 하다.
일반적으로 농장의 하우스에서 재배되는 작물은 온도, 습도, 일사량, 급수, 이산화탄소 등의 영향을 통해 작물의 성장속도, 소출량, 맛 등의 품질이 영향을 받는다. 따라서, 농장의 하우스 등의 환경 하에서 온도, 습도, 일사량 등을 일정하게 하는 기기가 사용되고 있으나, 관리자가 직접 현장에서 작동해야 하는 단점이 있다.
따라서 이에 대응하기 위한 농업의 혁신이 다양하게 시도되고 있는데, 정보통신기술을 농업의 생산, 가공, 유통, 소비 등에 접목하여 원격에서 자동으로 작물의 생육환경을 관리하도록 하고 생산효율성을 높일 수 있도록 하는 스마트 팜이 현재 주목 받고 있다.
그러나, 종래 하우스 자동제어시스템의 경우 미리 설정된 온도나 습도 등에 대한 정보와 센서에서 검출된 값과 비교한 결과 값이 다른 경우 해당되는 센서에 대응되는 액추에이터가 실행되도록 제어하여 온실 내부의 작물 재배 환경이 일정한 수준을 유지하도록 한다. 하지만, 자동 제어 시스템이 액추에이터가 실행되도록 제어할 경우, 예를 들어, 자동제어 시스템이 온도 향상 조절 액추에이터의 실행을 제어하지만, 하우스 천장에 장착된 창문이 열려있는 경우, 온도 향상 조절 액추에이터를 실행하여 하우스 내의 온도를 상승 시키지만 하우스 천장에 장착된 열려져있는 창문으로 인해 하우스 내의 온도를 감소시키기 때문에 액추에이터간의 충돌이 발생될 수 있다는 문제점이 있다.
따라서 상호 간에 영향을 미칠 수 있는 환경 인자를 종합적으로 분석 및 고려할 수 있는 알고리즘을 제공하여 실제 농민이 판단하는 바와 같이 의사결정을 내릴 수 있는 형태의 제어방법이 필요하다. 특히, 농작물의 생육환경과 발육정도의 결과를 주기적으로 학습하여 상술한 알고리즘을 보다 고도화시킴으로서 스마트 팜의 경쟁력을 높이는 방법에 대한 개발이 필요하다.
한편 누적적인 데이터 값을 학습한 경우에도 인간의 개입을 통한 제어단계가 필요한 현실을 반영될 수 있도록 음성인식 기술과 무선통신을 이용하여 원거리 제어가 가능하도록 하여 유저의 직접적인 명령이 추가될 수 있도록 하여 보다 안정적인 스마트 팜의 제어기술에 대한 개발이 필요하다.
나아가 친환경 농법을 접목하여 인공적인 화합물 또는 인위적인 수단이 개입하지 않고 생물의 발육을 증진시켜 친환경적인 유기농 농법에 스마트 팜이 적용될 수 있는 하는 방안이 필요하다.
관련하여 선행기술을 살펴보면, 선행기술 1(KR 10-2012-0076584 A)은 하우스 내부에 장착된 액추에이터가 실행될 시 다른 액추에이터와의 동시 실행 여부를 판단하여 엑추에이터를 실행하는 기술이 개시되었다. 다만 종합적인 환경인자를 고려하여 스마트 팜의 구동방향을 결정하는 단계까지 이르지 못하고 있다.
선행기술 2(KR 10-2012-0076584 A)는 복수의 액추에이터간에 동시 실행이 불가능하도록 시스템이 동작되므로, 운용시간이 길어져 자원의 낭비가 발생할 수 있으며, 동시에 동작되어도 관계없거나 인위로 동시에 동작되어야 하는 경우에는 사용할 수 없는 단점이 있다.
또한 상기 선행기술들은 스마트 팜의 친환경적인 농법이 적용될 수 있는 수단을 접목하지 못하고 있는 일정한 한계를 가진다.
본 발명의 목적은 각 센서에서 측정된 값을 기반으로 각 환경인자를 종합적으로 분석하여 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 음성인식을 통한 제어 명령을 수신할 수 있도록 하여 유저가 농장 또는 외부에서 스마트 팜을 즉각적으로 제어할 수 있도록 하는 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 자동제어 또는 음성인식을 통한 수동제어에 있어서, 고려인자와 제어대상이 되는 대상 범위에 친환경적인 환경요소를 추가하여 친환경적인 농업이 스마트 팜에서 구현될 수 있도록 하는 제어방법을 제공하기 위함이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 이용한 스마트 팜을 제공하기 위한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 제1 농작물 시설하우스 내부 또는 외부에 설치된 대기온도센서, 지온온도센서, 습도센서, 일사량 측정 센서, CO2 센서를 포함하는 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제1 환경정보 센싱단계; 환경조절모듈이 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단을 포함하는 환경조절수단이 동작하였을 때 예상되는 농작물 시설하우스 내 예상환경정보를 예측하는 환경예측단계; 상기 환경예측단계의 예상환경정보를 사용자 단말기로 전송하는 환경정보제공 단계; 사용자 단말기로부터 음성인식 신호를 수신하여 수신된 신호를 제어부에 전달하고, 미리 정해 놓은 시간 내에 사용자 단말기로부터 수신된 제어신호가 없으면, 의사결정모듈이 상기 환경조절모듈로부터 환경정보를 수신하여 생육작물의 이상적인 환경정보와 매칭시킨 뒤 미리 정해놓은 기준에 따라 제어동작에 의사결정을 하는 의사결정단계; 제어부에서 상기 의사결정모듈에서 제어정보를 수신하여 상기 환경조절수단을 제어하는 제어단계; 상기 제어단계 이후에 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 상기 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제2 환경정보 센싱단계를 포함하는 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 의사결정단계는 상기 예상환경정보 및 제2 환경정보 값을 비교한 결과가 상기 의사결정단계에 누적적으로 반영되는 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 환경정보는 외부 데이터 베이스로부터 수신된 환경정보를 더 포함하는 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 이상적인 환경정보 미리 정해 놓은 제2 농작물 시설하우스의 실내 및 실외의 환경정보 값을 기준으로 하는 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 단말기를 통하여 상기 제2 농작물 시설하우스에서 생산된 작물을 평가한 값과 상기 제1 농작물 시설하우스에서 생산된 작물을 평가한 값을 입력받는 작물평가 입력단계 및 의사결정모듈이 입력된 작물평가 값을 기초로 작물의 생육기간의 상기 제2 농작물 시설하우스 및 상기 제1 농작물 시설하우스의 환경정보를 비교하여 상기 제1 농작물 시설하우스에서 개선되어야 할 환경정보를 분석하는 분석단계를 더 포함하는 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서 상기 입력단계는 음성인식으로 이루어진 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 천연추출물 제공수단은 상기 제1 농작물 시설하우스 내에 미리 정해 놓은 기준에 따라 설치된 분사장치를 통하여 천연 추출물이 분사되는 것이고, 상기 천연 추출물을 열수 추출물인 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 열수 추출물은 비자나물 및 모시풀 추출물이 혼합된 것일 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 스마트 팜은 상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 이용한 것일 수 있다.
이하, 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 제1 농작물 시설하우스 내부 또는 외부에 설치된 대기온도센서, 지온온도센서, 습도센서, 일사량 측정 센서, CO2 센서를 포함하는 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제1 환경정보 센싱단계; 환경조절모듈이 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단을 포함하는 환경조절수단이 동작하였을 때 예상되는 농작물 시설하우스 내 예상환경정보를 예측하는 환경예측단계; 상기 환경예측단계의 예상환경정보를 사용자 단말기로 전송하는 환경정보제공 단계; 사용자 단말기로부터 음성인식 신호를 수신하여 수신된 신호를 제어부에 전달하고, 미리 정해 놓은 시간 내에 사용자 단말기로부터 수신된 제어신호가 없으면, 의사결정모듈이 상기 환경조절모듈로부터 환경정보를 수신하여 생육작물의 이상적인 환경정보와 매칭시킨 뒤 미리 정해놓은 기준에 따라 제어동작에 의사결정을 하는 의사결정단계; 제어부에서 상기 의사결정모듈에서 제어정보를 수신하여 상기 환경조절수단을 제어하는 제어단계; 상기 제어단계 이후에 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 상기 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제2 환경정보 센싱단계를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명에서 말하는 음성인식은 소리신호를 데이터 처리가능한 형태로 인식 및 변환할 수 있는 기술을 모두 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 스마트팜은 작물을 재배하는 시설에 ICT를 접목하여 원격 및 자동으로 작물의 생육환경을 적절하게 유지관리 할 수 있도록 하는 농장을 의미한다.
본 발명에서 말하는 농작물 시설하우스는 그 사전적 의미를 포함하며, 작물을 재배하기 위하여 벽과 지붕이 있는 구조로 되어 있는 설치물을 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 대기온도센서는 농작물 시설하우스의 내부 또는 외부의 대기 온도를 측정할 수 있도록 설치된 센서를 말하며, 해당 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 사용할 수 있는 센서를 모두 포함한다.
본 발명에서 말하는 지온온도센서은 토지 또는 수중재배시 수중의 온도를 측정할 수 있도록 설치된 센서를 말하며, 해당 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 사용할 수 있는 센서를 모두 포함한다.
본 발명에서 말하는 습도센서는 농작물 시설하우스의 내부 또는 외부의 습도를 측정할 수 있는 장치를 모두 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 일사량 측정 센서는 농작물 시설하우스의 내부 또는 외부에 전달되는 태양 복사에너지를 측정할 수 있는 장치를 모두 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 CO2 센서는 농작물 시설하우스 내부 또는 외부의 공기 중에 포함된 이산화탄소를 측정할 수 있는 장치를 모두 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 환경센서는 대기온도센서, 지온온도센서, 습도센서, 일사량 측정 센서, CO2 센서를 택일적으로 하나 이상 포함하는 것을 말하며, 상기 기술한 센서에 한정하는 것은 아니다.
본 발명에서 말하는 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단은 시설하우스 내 문, 창문 및 환풍기를 포함하며, 상기 시설하우스 내 내기와 외기가 환기될 수 있는 모든 수단을 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 조명조절수단은 백열등을 포함한 광을 전달할 수 있는 모든 수단을 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 난방수단은 난로, 훈증기, 난방순환 펌프를 포함하며, 농작물 시설하우스의 내부 온도를 조절할 수 있는 수단을 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 CO2 공급수단은 농작물 시설하우스 내로 이산화탄소를 공급할 수 있는 모든 수단을 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 광차폐수단은 창광막, 커튼 등 농작물 시설하우스 내로 빛이 전달되는 것을 차단하거나 조절할 수 있는 수단을 모두 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 천연추출물 제공수단은 작물의 생장을 촉진하거나 병충해를 제거하기 위하여 사용되는 것으로서 천연물로부터 제조된 추출물을 모두 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 습도조절수단은 스프링쿨러 등 농작물 시설하우스 내로 수분을 공급하여 습도를 조절할 수 있도록 하는 모든 수단을 포함하는 것으로 정의한다.
본 발명에서 말하는 환경조절수단을 상기 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단을 포함하면서, 상기 농작물 시설하우스 내의 온도, 습도, 일사량, 지온, 습도 이산화탄소의 농도를 조절할 수 있는 수단을 말한다. 또한 상기 환경조절수단은 상기 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 제1 환경정보 센싱단계는 제1 농작물 시설하우스의 내부 또는 외부에 설치된 환경센서를 통하여 작물의 생육환경에 상당한 영향을 미치는 온도, 일사량, 지온, 습도 및 이산화탄소를 포함하는 작물의 생육환경정보를 수집하는 단계를 말한다. 또한 상기 센싱은 일정한 시간적 간격적으로 진행되는 것일 수 있다.
한편, 상기 환경정보는 시설하우스 내부 또는 외부에 설치된 센서로부터 수집된 정보에 한정하는 것은 아니며, 기상청의 대기환경정보를 기상청 데이터 베이스를 통하여 전송받거나 농촌진흥청으로부터 상기 농작물의 시설하우스가 위치한 지역에 발생한 병충해 정보를 전송받는 것을 포함한다.
상기 환경예측단계는 상기 농작물 시설하우스 내의 환경조절수단이 동작하였을 때 예측되는 농작물 시설하우스 내의 환경정보 값을 도출하는 것을 말한다.
보다 상세하게 설명하면, 상기 농작물 시설하우스 내의 습도가 적정수준 이하로 측정되는 경우 습도를 높이기 위한 수단으로서 스프링쿨러를 이용하여 농작물 시설하우스 내 물을 공급할 수 있다. 이 경우 물을 공급받는 시설하우스는 습도가 상승하지만, 공급된 물에 의하여 지온이 하강하는 새로운 환경 변화에 노출된다.
또한 상기 농작물 시설하우스 내 온도가 적정수준 이하인 경우 난방기를 이용하여 시설하우스 내 온도를 높이는 경우 온도 변화에 따라 습도가 변하는 새로운 환경변경인자가 발생하게 된다.
즉, 온도, 일사량, 지온, 습도, 이산화탄소와 같은 기본적인 환경항목은 서로 간에 직접적인 영향을 미치기 때문에 종합적인 환경항목의 변화를 고려하는 것이 필요하다. 특히 병충해, 기타 생육 환경은 복잡하게 얽혀 있기 때문에 환경조절수단 중 어느 하나를 작동하는 경우 변화하는 환경항목은 복수개가 되기 때문에 일정한 환경조절수단에 의하여 변동되는 복수개의 환경항목을 고려할 필요가 있다.
이에 따라 상기 환경예측단계는 하나의 환경조절수단이 작동하였을 경우 발생하는 환경항목의 변화를 예측하여 그 결과 값이 농작물의 적절한 생육환경의 범위 내에 위치하는 것인지 예측하는 것을 말한다. 또한 필요한 경우 복수 개의 환경조절수단이 작동하는 경우에 발생하는 환경항목의 변화를 예측하는 것일 수 있다.
상기 의사결정단계는 우선적으로 사용자 단말기를 통하여 사용자의 명령을 수신하여 제어될 수 있도록 하며, 일정한 시간 내에 제어명령이 수신되지 않는 경우 상기 의사결정단계는 상기 환경예측단계에서 도출된 정보를 예측 값을 기반으로 생육대상이 되는 농작물의 적정한 생육환경 여부를 평가하여 상기 환경조절수단에 작동여부 및 제어를 결정하도록 하는 단계이다.
즉, 사용자의 제어명령 수신을 우선적으로 고려하며, 사용자의 편의성 등을 감안하여 음성인식을 통하여 시스템 제어가 가능하도록 하는 것이다. 또한 사용자의 명령이 수신되지 않는 경우 사용자의 명령을 계속 기다리면서 제어가 중단되는 것이 아니라 상기 의사결정단계에서 도출된 정보를 기반으로 적절한 제어기능이 수행되도록 하는 것이다.
한편, 사용자 단말기로부터 일정한 명령이 수신되지 않는 경우 상기 의사결정단계는 상기 환경예측단계의 예측 값을 토대로 대상이 되는 농작물의 생육환경에 가장 최적이 되는 환경인자의 변화 값으로 결정하기 때문에 농작물의 생장에 가장 합리적인 환경조절수단의 제어방안을 결정할 수 있다.
상기 제어단계는 제어부를 통하여 상기 의사결정단계에서 결정된 환경조절수단이 작동 및 제어되는 단계를 의미한다.
상기 제2 환경정보 센싱단계는 실제 상기 환경조절수단의 작동에 따라 변경된 농작물의 시설하우스의 환경정보를 측정하여 그것이 환경예측단계에서의 예측 값과 얼마나 달라졌는지 여부를 평가하는 단계를 말한다. 상기 제2 환경정보 센싱단계를 통하여 상기 환경조절모듈에 그 결과 값을 누적적으로 업데이트 하여 예측 값이 보정되도록 함으로서 환경예측단계의 정확도를 높일 수 있다.
상기 의사결정단계는 의사결정트리 모델을 이용한 것이고, 상기 예상환경정보 및 제2 환경정보 값을 비교한 결과가 상기 의사결정단계에 누적적으로 반영되는 것일 수 있다.
상기 의사결정트리를 이용하는 경우 하나의 환경조절수단에 의하여 상호 간에 영향을 받는 환경인자를 예측하여 위험 영역에 위치한 환경영역을 조절하면서 전체적으로 농작물의 생육에 가장 적합한 범위를 도출할 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서 상기 환경정보는 외부 데이터 베이스로부터 수신된 환경정보를 더 포함하는 것일 수 있다.
상술한 바와 같이 기상청의 데이터베이스로부터 농작물 시설하우스가 위치한 지역의 날씨정보를 받아 활용할 수 있으며, 농촌진흥청의 데이터베이스로부터 농작물 시설하우스가 위치한 지역의 병충해 정보 또는 병충예 발생 위험정보를 수신하여 선제적으로 대처하도록 할 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 이상적인 환경정보 미리 정해 놓은 제2 농작물 시설하우스의 실내 및 실외의 환경정보 값을 기준으로 하는 것일 수 있다.
상기 제2 농작물 시설하우스는 임의로 정해 놓은 농업전문가가 농작물을 생육시키는 공간 및 시설을 말한다. 이는 환경인자를 제어하는 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법이 적용되는 농작물 시설하우스 즉, 제1 농작물 시설하우스와 구별된다.
농작물에 영향을 미치는 환경정보는 상호 영향을 미치며, 직접적인 영향 외에 간접적인 인자가 되는 요소가 상당하다. 따라서 특정한 농업 전문가가 관리하는 제2 농작물 시설하우스의 실내 및 실외 환경 정보 값을 측정하고, 상기 측정된 값을 기초로 제1 농작물 시설하우스의 환경인자가 상기 제2 농작물의 시설하우스 값에 매칭되도록 조정하는 것을 말한다.
따라서 의사결정단계에서 이상적인 환경정보를 상기 제2 농작물 시설하우스의 환경정보를 기준으로 하는 경우 실제 전문가가 운영하는 농작물의 생육환경과 동일한 환경을 도출할 수 있으며, 이를 통하여 상기 전문가의 노하우가 제1 농작물 시설하우스에 그대로 적용될 수 있고, 의사결정모듈이 반복적인 학습을 통하여 상기 전문가와 유사한 의사결정단계를 도출하게 할 수 있다. 즉, 반복적인 단계진행 이후에는 실시간으로 제공되는 상기 제2 농작물 시설하우스의 환경정보 값이 제공되지 않아도 제1 농작물 시설하우스의 생육환경이 해당 농작물에 최적화 되도록 하게 할 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 단말기를 통하여 상기 제2 농작물 시설하우스에서 생산된 작물을 평가한 값과 상기 제1 농장물 시설하우스에서 생산된 작물을 평가한 값을 입력받는 작물평가 입력단계 및 의사결정모듈이 입력된 작물평가 값을 기초로 작물의 생육기간의 상기 제2 농작물 시설하우스 및 상기 제1 농작물 시설하우스의 환경정보를 비교하여 상기 제1 농작물 시설하우스에서 개선되어야 할 환경정보를 분석하는 분석단계를 더 포함하는 것일 수 있다.
상기 분석단계에 따른 정보를 의사결정모듈에 의사결정단계에 있어 보정 값으로 적용되도록 함으로서, 생산된 농작물을 평가하여 최적의 농산물이 생산되는데 필요한 환경인자 및 시기별, 주기별 환경인자의 조절범위를 개선하게 할 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 의사결정모듈이 상기 분석단계에서 얻어진 정보를 상기 의사결정트리 모델에 반영하는 것일 수 있다.
상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 천연추출물 제공수단은 상기 제1 농작물 시설하우스 내에 미리 정해 놓은 기준에 따라 설치된 분사장치를 통하여 천연 추출물이 분사되는 것이고, 상기 천연 추출물을 열수 추출물인 것일 수 있다.
상기 천연 추출물은 식물성 병원균에 대한 향균활성을 나타낼 뿐만 아니라 식물 비료로서 사용되어 농작물의 생육을 촉진하고 높은 색도와 당도를 가진 작물을 재배하게 할 수 있다.
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 있어서, 상기 열수 추출물은 비자나물 및 모시풀 추출물이 혼합된 것일 수 있다.
상기 비자나무 및 모시풀 추출물이 혼합된 천연추출물을 사용하는 식물성 병원균에 대한 향균 활성을 나타낼 뿐만 아니라, 토질을 향상시켜 재배되는 작물의 생육을 촉진하고 재배된 작물의 색상이 우수하게 나타나도록 하여 그 상품성이 보다 높아지게 할 수 있다.
바람직하게 상기 천연 추출물은 비자나무 추출물을 포함하고 상기 비자나무 추출물 100중량부에 대하여 모시풀 10 내지 30 중량부, 매실나무 추출물 40 내지 80 중량부가 혼합된 것일 수 있다. 상기 범위에 의하는 경우 식물의 병원균에 대한 향균활성이 높을 뿐만 아니라, 토질을 개선하여 작물의 생육활성을 높일 수 있다.
비자나무는 나무 크기가 8~15m, 직경이 50~120cm로 수령은 정확하게 알 수 없지만 대략 300년에서 500년쯤으로 추정된다. 비자나무는 척박하고 건조한 곳을 매우 싫어하며, 내음성이 강하지만 생장은 아주 느린 편이다. 암나무와 수나무가 다르며, 4월에 꽃이 펴서 열매는 이듬해 가을에 익는데, 아몬드와 같이 생겼다.
모시풀은 동남아시아 원산이며 줄기의 인피섬유(靭皮纖維)를 얻어 옷감을 만드는 목적으로 오래 전부터 재배되었다. 이집트에서는 이미 7,000년 전에 아마와 더불어 미라포(mummy cloth)로 사용되었다. 유럽에서 도입된 것은 18세기였고, 한국에서는 고려시대부터 재배되었다. 목화가 도입되기 전까지는 한국을 비롯하여 중국, 일본 등 동아시아 지역에서 가장 중요한 섬유작물이었다. 모시풀을 한자로는 저마(苧麻)라고 한다.
더 바람직하게 상기 천연 추출물은 열수 추출물이고 상기 열수추출물 100 중량부에 대하여 액상규산칼륨 0.0001 내지 0.001 중량부가 혼합된 것일 수 있다. 상기 범위에 의하는 경우 토질을 개선하여 작물의 생육활성을 높이는 효과와 함께 우수한 색상을 가진 작물을 재배하게 할 수 있다.
상기 액상규산칼륨이 0.0001 미만으로 포함되는 경우 토질 개선의 향상 효과가 나타나지 않으며, 0.001 중량부로 포함되는 경우 토지가 지나치게 단단하게 되어 식물생장에 방해가 되며, 적정 pH를 초과할 수 있어 주기적인 사용에 문제가 될 수 있다.
한편, 상기 열수 추출물과 액상규산칼륨은 직접 혼합한 뒤 바로 토지에 분사해야 한다. 토지에 상기 액상 규산칼륨과 열수 추출물을 따로 분사하는 경우 토지별로 굳어지는 부분이 발생하여 상기 열수 추출물이 효과적으로 흡수될 수 없는 문제가 있다. 또한 액상규산칼륨과 상기 천연 추출물을 직접 혼합하여 방치하는 경우에는 상기 액상규산칼륨의 물성 및 염기도에 의하여 부분적으로 부유물이 생기거나 상기 천연 추출물의 향균 활성 및 토질 개선효과가 급격히 저하되는 문제를 가진다.
따라서 상기 천연 추출물 및 상기 액상 규산칼륨은 토지에 분사하는 시점에 바로 혼합한 것이어야 한다. 그러므로 본 발명의 의사결정나무를 이용한 스마트 팜의 제어방법에서 사용하는 경우에는 상기 천연추출물을 제공하는 탱크와 연결된 노즐과 상기 액상규산칼륨이 제공되는 탱크와 연결된 노즐이 서로 180°미만을 유지하도록 설치하여 노즐에서 상기 천연추출물 및 액상규산칼륨이 각각 분사되면서 공중에서 상기 천연추출물 및 액상규산칼륨이 혼합되면서 토지에 뿌려질 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 스마트 팜은 상기 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 이용한 것일 수 있다.
본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 각 센서에서 측정된 값을 기반으로 각 환경인자를 종합적으로 분석하여 최적의 생육환경을 유지할 수 있게 한다.
본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 음성인식을 통한 제어 명령을 수신할 수 있도록 하여 유저가 농장 또는 외부에서 스마트 팜을 즉각적으로 제어할 수 있도록 한다.
본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법은 자동제어 또는 음성인식을 통한 수동제어에 있어서 고려인자 및 제어대상이 되는 대상 범위에 친환경적인 환경요소를 추가하여 친환경적인 농업이 스마트 팜에서 구현될 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 관한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 따른 흐름도에 관한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 따른 흐름도에 관한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 따른 흐름도에 관한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법에 따른 흐름도에 관한 것이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
[제조예 1: 천연 추출물의 제조]
본 발명에 따른 천연 추출물의 효과상 특징을 확인하기 위하여 하기의 [표 1]과 같은 조성에 따라 열수추출물을 혼합하였다.
M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | M9 | M10 | M11 | |
A | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
B | - | 5 | 10 | 20 | 30 | 40 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
C | - | - | - | - | - | - | 20 | 40 | 60 | 80 | 100 |
(단위: 중량부)A: 비자나무 추출물
B: 모시풀 추출물
C: 매실 나무 추출물
[실험예 2: 식물 곰팡이에 대한 억제 활성 실험]
토마토 및 파프리카의 모판에서 모종을 이식한 화분에 형성된 식물 곰팡이(균근균)와 토지를 채취하고 10일에 걸쳐 상기 M1 내지 M11을 주기적으로 도포하였다. 대조군으로는 정제수를 도포하였고, 정제수를 도포한 군과 비교하여 상기 식물 곰팡에 대한 증식정도를 유관으로 평가하여 1 내지 10의 지수로 표현하고 이를 하기의 [표 2]에 나타내었다. 상기 정제수를 사용한 경우를 지수 10으로 하였고, 상기 숫자가 낮을수록 식물 곰팡이의 증식에 대한 억제 활성이 우수한 것이다.
M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | M9 | M10 | M11 | Con | |
억제활성 | 10 | 10 | 8 | 8 | 8 | 10 | 8 | 6 | 4 | 5 | 9 | 10 |
(단위: 지수)상기 [표 2]를 참조하면 천연 추출물의 일정한 혼합범위에서 식물 곰팡이에 대한 억제 활성을 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있다. 특히 M8 내지 M10에 의하는 경우 그 효과가 매우 우수하다는 점을 알 수 있다.
[실험예 3: 생장성 실험 1]
토마토 및 파프리카의 모판에서 모종을 이식한 화분에 일정한 간격으로 상기 M1 내지 M11을 분사시키고, 20일 간 생장성을 평가하였다. 식물 추출물을 분사시키지 않은 것을 대조군으로 하였고, 생장성에 대한 증진효과를 직접적으로 비교할 수 있도록 상기 대조군의 생장성(지수: 5)과 비교하여 1 내지 10의 지수로 평가하였다. 하기의 지수는 그 숫자가 높을수록 효과가 우수한 것이다. 그 결과를 하기의 [표 3]에 나타내었다.
M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | M9 | M10 | M11 | Con | |
생장성 | 5 | 4 | 6 | 6 | 6 | 5 | 7 | 8 | 8 | 7 | 5 | 5 |
(단위: 지수)상기 [표 3]을 참조하면 식물 추출물이 혼합되는 특정 범위 내에서 토마토 및 파프리카 모종에 대한 생장성이 증진된다는 점을 알 수 있다. 따라서 상기 범위에 의하는 경우 토마토 및 파프리카의 생장성을 높이는 비료 조성물로 활용할 수 있다.
[실험예 4: 생장성 실험 2]
액상규산칼륨을 희석하여 상기 M9와 액상규산칼륨이 100 : 0.0005의 범위로 혼합되도록 조절하여 M9 및 액상규산칼륨의 혼합에 따른 생장성을 평가하였다. 다만, 액상규산칼륨과 M9이 분사되는 노즐이 180°미만의 각을 형성하게 하여 공중에서 상기 액상 규산칼륨 및 M9이 혼합되면서 분사되도록 하였다. 그 결과 상기 액상규산칼륨이 혼합되는 경우 M9에 비하여 모종의 생장률이 약 12.4% 정도 높아진다는 점을 확인할 수 있었다.
한편, 상기 M9와 액상규산칼륨을 직접 혼합하여 일정시간 이상 방치하는 경우 미세한 부유물이 형성되었는데, 이를 사용한 경우 M9에 비하여 모종의 생장성이 30% 이상 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
[제조예 2: 스마트 팜의 데이터 처리 예시]
스마트 팜에 생육되는 작물을 파프리카 및 토마토로 선정하고, 환경요인으로 온도, 일사량, 지온, 습도 및 이산화탄소의 농도를 선정하였다. 또한 하기의 [표 4]와 같은 제어항목을 구성하였다.
설치 장비 제어 항목 | 활용 센서 | 제어 내용 |
천창, 이중창, 측창모터개폐 |
실내온도/실내습도/실외온도/일사/강우/풍향/풍속센서 | 환기제어 |
차광, 보온, 측 커튼 모터 개폐 | 신내온도/실내 습도/실외온도/일사센서 | 차광, 보온, 측 커튼제어 |
CO2 공급밸브 | CO2 센서/실내습도/일사센서 | CO2공급량 제어 |
유동팬 | 실내온도/실내습도 센서 | 공기유동제어 |
보광등 | 일사 센서 | 보광등 제어 |
훈증기 | 타이머 | 훈증기 제어 |
스프링클러 | 실내온도/실내습도 센서 | 지붕 SP제어 |
배기팬 | 실내온도/실내습도 센서 | 공기배출 제어 |
난방 순환펌프 | 실내온도/실내습도 센서 | 난방 제어 |
난방 3-WAY 밸브 | 실내온도/난방수온도 센서 | 난방 제어 |
각 센서로부터 수집된 정보를 기반으로 하기의 [표 5]에 따른 데이터를 기준으로 제어할 제어대상장비를 선정하고 제어 유무를 선정하도록 할 수 있다.
계절, 생장 | 일사량 (J) |
내부 온도 (°C) |
습도 (%) |
잔존 CO2 (ppm) |
흡수량(ml) |
봄 | 1,500~ 2,000 |
18.5 초과 | 78.0 미만 | 395~474 | 3,928 초과 |
여름 | 2,000 초과 | 18.5 초과 | 78.0~84.2 | 395~474 | 3,928 초과 |
가을 | 900~1,500 | 18.5 초과 | 78.0~ 84.2 |
395~474 | 3,928 초과 |
겨울 | 900 미만 | 18.5 초과 | 84.2 초과 | 474 초과 | 2,579~3,928 |
생식 | 900~1,500 | 20.3~ 21.6 |
81.0~ 85.6 |
399 초과 | 3,350~4,699 |
영양 | 2,000 초과 | 20.5~23.4 | 66.8~ 77.5 |
348 초과 | 5,713 초과 |
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
110: 사용자 단말기
210: 네트워크
1000: 농작물 시설하우스
1001: 제1 농작물 시설하우스
1002: 제2 농작물 시설하우스
210: 네트워크
1000: 농작물 시설하우스
1001: 제1 농작물 시설하우스
1002: 제2 농작물 시설하우스
Claims (9)
- 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 제1 농작물 시설하우스 내부 또는 외부에 설치된 대기온도센서, 지온온도센서, 습도센서, 일사량 측정 센서, CO2 센서를 포함하는 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제1 환경정보 센싱단계;
환경조절모듈이 농작물 시설하우스 내 창 개폐수단, 조명조절수단, 난방수단, CO2 공급수단, 광차폐수단, 천연추출물 제공수단 및 습도조절수단을 포함하는 환경조절수단이 동작하였을 때 예상되는 농작물 시설하우스 내 예상환경정보를 예측하는 환경예측단계;
상기 환경예측단계의 예상환경정보를 사용자 단말기로 전송하는 환경정보 제공단계;
사용자 단말기로부터 음성인식 신호를 수신하여 수신된 신호를 제어부에 전달하고, 미리 정해 놓은 시간 내에 사용자 단말기로부터 수신된 제어신호가 없으면, 의사결정모듈이 상기 환경조절모듈로부터 환경정보를 수신하여 생육작물의 이상적인 환경정보와 매칭시킨 뒤 미리 정해놓은 기준에 따라 제어동작에 의사결정을 하는 의사결정단계;
제어부에서 상기 의사결정모듈에서 제어정보를 수신하여 상기 환경조절수단을 제어하는 제어단계;
상기 제어단계 이후에 미리 정해놓은 시간 간격에 따라 상기 환경센서로부터 수집된 환경정보를 제어부로 전달하는 제2 환경정보 센싱단계
를 포함하는
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 1항에 있어서,
상기 의사결정단계는 상기 예상환경정보 및 제2 환경정보 값을 비교한 결과가 상기 의사결정단계에 누적적으로 반영되는 것인
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 1항에 있어서,
상기 환경정보는 외부 데이터 베이스로부터 수신된 환경정보를 더 포함하는 것인
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 1항에 있어서,
상기 이상적인 환경정보 미리 정해 놓은 제2 농작물 시설하우스의 실내 및 실외의 환경정보 값을 기준으로 하는 것인
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 4항에 있어서,
단말기를 통하여 상기 제2 농작물 시설하우스에서 생산된 작물을 평가한 값과 상기 제1 농작물 시설하우스에서 생산된 작물을 평가한 값을 입력받는 작물평가 입력단계 및
의사결정모듈이 입력된 작물평가 값을 기초로 작물의 생육기간의 상기 제2 농작물 시설하우스 및 상기 제1 농작물 시설하우스의 환경정보를 비교하여 상기 제1 농작물 시설하우스에서 개선되어야 할 환경정보를 분석하는 분석단계를 더 포함하는
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 5항에 있어서,
상기 입력단계는 음성인식으로 이루어진 것인
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 1항에 있어서,
상기 천연추출물 제공수단은 상기 제1 농작물 시설하우스 내에 미리 정해 놓은 기준에 따라 설치된 분사장치를 통하여 천연 추출물이 분사되는 것이고,
상기 천연 추출물을 열수 추출물인 것인
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제7항에 있어서,
상기 열수 추출물은 비자나물 및 모시풀 추출물이 혼합된 것인
음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법. - 제 1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법을 이용한
스마트 팜.
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KR1020190008286A KR102359422B1 (ko) | 2019-01-22 | 2019-01-22 | 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법 |
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KR1020210045649A Division KR20210042073A (ko) | 2021-04-08 | 2021-04-08 | 음성인식을 이용한 스마트팜의 제어방법 |
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120076584A (ko) | 2010-12-03 | 2012-07-09 | 한국전자통신연구원 | 농장 관리 방법 및 이를 위한 시스템 |
KR20140132873A (ko) * | 2013-05-08 | 2014-11-19 | 순천대학교 산학협력단 | 온톨로지 기반의 작물 생장환경 관리 장치, 시스템, 및 방법 |
KR20150055809A (ko) * | 2013-11-14 | 2015-05-22 | 정현석 | 복분자의 친환경 병해충 방제방법 |
KR20170110243A (ko) * | 2016-03-23 | 2017-10-11 | 이수열 | 농업 관리 시스템 및 농업 관리 방법 |
JP2018063656A (ja) * | 2016-10-14 | 2018-04-19 | 株式会社日立製作所 | 意思決定支援システムおよび意思決定支援方法 |
-
2019
- 2019-01-22 KR KR1020190008286A patent/KR102359422B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120076584A (ko) | 2010-12-03 | 2012-07-09 | 한국전자통신연구원 | 농장 관리 방법 및 이를 위한 시스템 |
KR20140132873A (ko) * | 2013-05-08 | 2014-11-19 | 순천대학교 산학협력단 | 온톨로지 기반의 작물 생장환경 관리 장치, 시스템, 및 방법 |
KR20150055809A (ko) * | 2013-11-14 | 2015-05-22 | 정현석 | 복분자의 친환경 병해충 방제방법 |
KR20170110243A (ko) * | 2016-03-23 | 2017-10-11 | 이수열 | 농업 관리 시스템 및 농업 관리 방법 |
JP2018063656A (ja) * | 2016-10-14 | 2018-04-19 | 株式会社日立製作所 | 意思決定支援システムおよび意思決定支援方法 |
Non-Patent Citations (1)
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‘팜보이스~ 농장 상태 알려줘 :: 한국형 스마트팜 2세대 개발’, 네이버 블로그(2018.11.22. 게재) 1부.* * |
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