KR20200104255A - 3d optical environment analysis apparatus of plant factory using artificial light source and method thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a three-dimensional (3D) optical environment analysis apparatus for a plant factory using an artificial light source to optimize an optical environment of the plant factory and a method thereof. According to the present invention, a method of enabling a computing device operated by at least one process to analyze an optical environment of a plant factory comprises the following steps of: generating a 3D plant model including structural features of plants based on collected plant data; generating a virtual plant factory and arranging one or more 3D plant models and one or more artificial light sources in the virtual plant factory; performing a plurality of light tracking simulations for the 3D plant model in accordance with a plurality of pieces of different location information of the artificial light source; predicting the light reception amount of the 3D plant model from each light tracking simulation and inputting the light reception amount into a photosynthesis model to predict the photosynthesis speed of the plants; and selecting the biggest light reception amount from the predicted light reception amounts of the 3D plant model and setting location information of the artificial light source corresponding to the selected light reception amount and light tracking simulation.

Description

인공광원을 이용한 식물공장의 3차원 광환경 분석 장치 및 그 방법{3D OPTICAL ENVIRONMENT ANALYSIS APPARATUS OF PLANT FACTORY USING ARTIFICIAL LIGHT SOURCE AND METHOD THEREOF}3D optical environment analysis device and method of plant factory using artificial light source {3D OPTICAL ENVIRONMENT ANALYSIS APPARATUS OF PLANT FACTORY USING ARTIFICIAL LIGHT SOURCE AND METHOD THEREOF}

인공광원을 이용한 식물공장의 광환경 분석 장치 및 그 방법이 제공된다. An apparatus and method for analyzing the light environment of a plant factory using an artificial light source are provided.

식물공장으로 대표되는 작물 재배시설에서는 식물 생장의 원동력이 되는 광합성에 필요한 빛을 형광등과 LED 등과 같은 인공광원을 이용하여 공급한다. 이는 작물 재배 시 광 환경을 정교하게 조절할 수 있다는 장점이 있지만, 전기에너지를 지속적으로 소모하기 때문에 유지비용이 높다. In crop cultivation facilities represented by plant factories, light necessary for photosynthesis, which is the driving force for plant growth, is supplied using artificial light sources such as fluorescent lamps and LEDs. This has the advantage of being able to precisely control the light environment during crop cultivation, but the maintenance cost is high because it continuously consumes electric energy.

또한, 식물공장에서의 식물의 수광을 예측하거나 이를 이용하여 광합성을 예측하여 식물공장에서의 식물에 공급되는 자원을 제어하지만 인공광원에서의 수광 예측이나 광합성 예측하기에는 어려움이 많다. In addition, it is difficult to predict the light reception of plants in a plant factory or predict photosynthesis by using it to control the resources supplied to plants in the plant factory, but it is difficult to predict light reception or photosynthesis in an artificial light source.

일반적으로 작물의 수광을 예측하는 모델로는 대표적으로 비어-램버트(Beer-lambert) 법칙을 작물 수관에 적용시킨 몬시-사에끼(Monsi-Saeki) 방법론이 있다. 이러한 모델은 태양광 환경에서 빛이 작물 수관을 통과하면서 지수적으로 감소하는 광량을 통해 작물의 수광량을 예측한다. In general, as a model for predicting the light-receiving of a crop, there is a Monsi-Saeki methodology in which the Beer-lambert law is applied to the crop crown. This model predicts the amount of light received by the crop through the exponentially decreasing amount of light as the light passes through the crop crown in the solar environment.

그러나 태양광과 인공광원 환경의 특성은 매우 다른 양상을 보인다. 예를 들어, 인공광원은 점광원으로써 거리의 제곱에 비례하여 광량이 감소하지만 태양광은 면광원의 특성을 가지기 때문에 거리에 따른 광량 감소가 없다. 또한 인공광원은 광원의 배치, 배광, 출력 및 종류에 따른 고유의 특성 등의 광 환경에 영향을 미치는 다양한 변수들을 가지고 있다. However, the characteristics of the environment of sunlight and artificial light source are very different. For example, an artificial light source is a point light source, and the amount of light decreases in proportion to the square of the distance, but since sunlight has the characteristics of a surface light source, there is no decrease in the amount of light according to the distance. In addition, the artificial light source has a variety of variables that affect the light environment, such as the arrangement of the light source, light distribution, output and unique characteristics according to the type.

그러므로 인공광원의 경우에는 광원의 종류마다 그 특성이 서로 다르며, 동시에 광원의 배치에 따라 작물의 수광에 차이가 발생한다. Therefore, in the case of an artificial light source, its characteristics are different for each type of light source, and at the same time, there is a difference in light reception of crops according to the arrangement of the light source.

하지만, 이러한 인공광원의 특성을 반영할 수 있는 수광 예측 모델은 연구 중이며, 단순 수식으로 모델을 구성하기에는 여러 변수들에 의한 한계가 존재한다. However, a light-receiving prediction model that can reflect the characteristics of such an artificial light source is being studied, and there are limitations due to several variables to construct a model with a simple formula.

따라서 인공광 재배시설에서는 전기 및 빛 에너지를 효율적으로 제공하기 위해 특정 광 환경에서 작물의 수광량을 정확히 예측 및 평가하는 기술이 요구된다. Therefore, artificial light cultivation facilities require a technology to accurately predict and evaluate the amount of light received by crops in a specific light environment in order to efficiently provide electricity and light energy.

본 발명의 하나의 실시예는 정교한 3D 식물모델과 광학 시뮬레이션을 통해 인공광원 재배 환경에서 작물의 수광과 광합성을 예측하여 분석하는 방법을 제공하기 위한 것이다. One embodiment of the present invention is to provide a method of predicting and analyzing light reception and photosynthesis of crops in an artificial light source cultivation environment through a sophisticated 3D plant model and optical simulation.

본 발명의 하나의 실시예는 인공광원을 이용하는 식물공장에서 작물의 수광 분포를 분석하여 인공광원의 효율적인 배치 정보와 출력 값을 제공하기 위한 것이다. One embodiment of the present invention is to provide efficient arrangement information and output values of the artificial light source by analyzing the light distribution of crops in a plant factory using an artificial light source.

상기 과제 이외에도 구체적으로 언급되지 않은 다른 과제를 달성하는 데 사용될 수 있다.In addition to the above tasks, it can be used to achieve other tasks not specifically mentioned.

본 발명의 하나의 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세스에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치가 식물공장의 광환경을 분석하는 방법으로서, 수집된 식물 데이터에 기초하여 식물의 구조적 특성을 포함하는 3차원 식물 모델을 생성하는 단계, 가상의 식물공장을 생성하고 가상의 식물공장의 내부에 하나 이상의 3차원 식물 모델과 하나 이상의 인공광원을 배치하는 단계, 인공광원의 상이한 복수개의 위치 정보에 따른 3차원 식물 모델에 대한 복수 개의 광추적 시뮬레이션을 수행하는 단계, 그리고 각각의 광추적 시뮬레이션으로부터 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고, 수광량을 광합성 모델에 입력하여 식물의 광합성 속도를 예측하는 단계, 예측된 3차원 식물 모델의 수광량 중에서 가장 큰 값을 가지는 수광량을 선택하고, 선택된 수광량과 광추적 시뮬레이션에 대응하는 상기 인공광원의 위치 정보를 설정하는 단계를 포함한다. A method for analyzing a light environment of a plant factory by a computing device operated by at least one process according to an embodiment of the present invention, comprising: a 3D plant model including structural characteristics of plants based on collected plant data. Generating, creating a virtual plant factory and arranging at least one 3D plant model and at least one artificial light source inside the virtual plant factory, for a 3D plant model according to a plurality of different positional information of the artificial light source Performing a plurality of light tracking simulations, predicting the amount of light received from the 3D plant model from each of the light tracking simulations, and inputting the received light amount into the photosynthetic model to predict the photosynthetic rate of the plant, and the predicted 3D plant model And selecting an amount of received light having the largest value among the received amount of light, and setting position information of the artificial light source corresponding to the selected amount of received light and light tracking simulation.

3차원 식물 모델을 생성하는 단계는 식물의 메쉬 데이터를 수집하고, 메쉬 데이터의 역설계를 통해 식물의 3차원 식물 형상을 구축하고, 식물에 따른 광 투과율과 반사율을 반영하여 3차원 식물 모델을 생성할 수 있다. The step of creating a 3D plant model is to collect the mesh data of the plant, construct a 3D plant shape of the plant through reverse engineering of the mesh data, and create a 3D plant model by reflecting the light transmittance and reflectance according to the plant. can do.

인공광원의 위치 정보가 설정되면, 설정된 인공광원의 배치에서 인공광원의 상이한 복수개의 출력 값에 따른 3차원 식물 모델에 대한 복수개의 광추적 시뮬레이션을 수행하는 단계, 그리고 각각의 광추적 시뮬레이션으로부터 예측된 상기 3차원 식물 모델의 수광량을 분석하고, 예측된 수광량과 출력 값 간의 관계에 기초하여 인공광원의 출력값을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다. When the location information of the artificial light source is set, performing a plurality of light tracking simulations for a 3D plant model according to a plurality of different output values of the artificial light source in the set artificial light source arrangement, and predicted from each light tracking simulation. The method may further include analyzing the received light amount of the 3D plant model and selecting an output value of the artificial light source based on a relationship between the predicted received light amount and the output value.

하나의 인공광원의 출력값을 선택하는 단계는, 예측된 수광량과 출력값 간의 광 이용 효율을 분석하여 광 이용 효율이 가장 큰 값을 가지는 인공광원의 출력값을 선택할 수 있다. In the step of selecting the output value of one artificial light source, the output value of the artificial light source having the highest light use efficiency may be selected by analyzing the light use efficiency between the predicted received light amount and the output value.

하나 이상의 인공광원을 배치하는 단계는, 인공광원의 파장 분포, 배광 분포, 개수, 광원간의 간격 중에서 하나 이상을 설정하여 배치할 수 있다. In the step of arranging one or more artificial light sources, one or more of the wavelength distribution, light distribution, number, and interval between light sources of the artificial light source may be set and disposed.

본 발명의 하나의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치로서, 메모리, 그리고 메모리에 로드된 프로그램의 명령들(instructions)을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 프로그램은 선택된 식물의 구조적 특징을 포함하는 3차원 식물 모델을 생성하고, 3차원 식물 모델과 3차원 식물 모델로 인공광을 조사하는 하나 이상의 인공광원을 가상의 식물공장 내부에 배치하는 동작, 배치한 인공광원의 위치 정보 또는 출력 정보에 기초하여 상기 3차원 식물 모델에 대한 광학 시뮬레이션을 수행하는 동작, 그리고 광학 시뮬레이션을 통해 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고, 예측된 수광량을 광합성 모델에 입력하여 광합성 속도를 예측하는 동작을 포함한다. A computing device according to an embodiment of the present invention, comprising a memory and at least one processor that executes instructions of a program loaded in the memory, wherein the program includes structural features of a selected plant. An operation of generating a plant model and placing at least one artificial light source that irradiates artificial light with a three-dimensional plant model and a three-dimensional plant model inside a virtual plant factory, based on the position information or output information of the placed artificial light source. It includes an operation of performing an optical simulation on a dimensional plant model, and an operation of predicting the amount of light received by the 3D plant model through optical simulation and inputting the predicted amount of received light into the photosynthesis model to predict the photosynthesis rate.

본 발명의 하나의 실시예에 따른 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체에 기록된 어플리케이션으로서 선택된 식물의 구조적 특징을 포함하고 식물의 광 투과율과 반사율이 반영되는 3차원 식물 모델을 생성하는 단계, 3차원 식물 모델과 상기 3차원 식물 모델로 인공광을 조사하는 하나 이상의 인공광원을 가상의 식물공장 내부에 배치하는 단계, 배치한 인공광원의 위치 정보 또는 출력 정보에 기초하여 변경된 상기 위치 정보 또는 출력 정보를 적용한 복수개의 광학 시뮬레이션을 수행하는 단계, 그리고 광학 시뮬레이션을 통해 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고, 예측된 수광량을 광합성 모델에 입력하여 광합성 속도를 예측하는 단계, 위치 정보에 기초하여 예측된 수광량의 값중에서 가장 큰 값을 가지는 위치 정보를 선택하고, 출력 정보에 기초하여 예측된 수광량의 값 중에서 광 이용 효율 값이 가장 큰 값을 가지는 출력값을 선택하여 제공하는 단계를 실행하는 명령어들을 포함한다. Generating a three-dimensional plant model including structural features of the selected plant and reflecting the light transmittance and reflectance of the plant as an application recorded in a computer-readable storage medium according to an embodiment of the present invention, a three-dimensional plant model And arranging one or more artificial light sources that irradiate artificial light with the 3D plant model inside a virtual plant factory, applying the position information or output information changed based on the position information or output information of the placed artificial light source Performing optical simulation, predicting the amount of light received by the 3D plant model through optical simulation, and predicting the photosynthetic rate by inputting the predicted received light amount into the photosynthetic model, among the values of the predicted received light amount based on location information. And instructions for executing the step of selecting location information having a large value, and selecting and providing an output value having the largest light use efficiency value among values of the predicted received light amount based on the output information.

본 발명의 하나의 실시예는 특정 인공광 환경에서 작물의 수광량을 정량적으로 예측하고 분석함으로써, 식물공장에서의 광 환경을 최적화할 수 있다. One embodiment of the present invention can optimize the light environment in a plant factory by quantitatively predicting and analyzing the amount of light received from a crop in a specific artificial light environment.

또한, 본 발명의 하나의 실시예는 3D 식물 모델과 시뮬레이션을 이용하여 다양한 조건에서 인공광원에 의한 작물의 수광량 및 광합성 속도를 분석하여 최적의 수광을 위한 인공광원의 배치 및 출력 값을 설정할 수 있다. In addition, an embodiment of the present invention can set the arrangement and output value of the artificial light source for optimal light reception by analyzing the amount of light received by the artificial light source and the photosynthesis rate of the crop under various conditions using a 3D plant model and simulation. .

도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 광환경 분석 장치를 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 광환경 분석 장치가 식물공장에서의 광환경 분석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 식물의 분광 투과율과 반사율 그리고 흡수율을 나타내는 그래프이다.
도 4는 동일한 광합성 유효광양자속을 가진 6종류의 광원의 파장 분포를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도출된 광원 종류에 따른 식물 개체의 수광 분포를 나타낸 예시도이다.
도 6는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 광도에 따른 작물 표면의 광도 분포와 총 수광량을 나타낸 예시도이다.
도 7은 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도출된 광원의 배치와 광원과 군락 간의 거리에 따른 식물 개체의 수광 분포를 나타낸 예시도이다.
도 8은 본 발명의 하나의 실시예에 광원 출력에 따른 광 이용 효율을 나타낸 예시도이다.
도 9은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 시뮬레이션 환경과 실제 인공광을 이용하는 광도 실측 챔버를 나타낸 예시도이다.
도 10은 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도출된 수광량과 광합성 속도와 실측값을 비교한 그래프이다.
도 11은 한 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.1 is a block diagram showing an optical environment analysis device according to an embodiment of the present invention.
2 is a flow chart showing a method of analyzing a light environment in a plant factory by the light environment analysis device according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph showing the spectral transmittance, reflectance, and absorption rate of plants.
4 is an exemplary view showing the wavelength distribution of six types of light sources having the same photosynthetic effective photon flux.
5 is an exemplary view showing the distribution of light received by a plant object according to the type of light source derived according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary view showing a luminous intensity distribution and a total amount of light received on a crop surface according to luminous intensity according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is an exemplary view showing an arrangement of a light source derived according to an embodiment of the present invention and a distribution of light received by a plant entity according to a distance between the light source and a community.
8 is an exemplary view showing light utilization efficiency according to an output of a light source according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary view showing a luminous intensity measurement chamber using a simulation environment and an actual artificial light according to an embodiment of the present invention.
10 is a graph comparing the amount of received light, the photosynthetic rate, and measured values derived according to an embodiment of the present invention.
11 is a hardware configuration diagram of a computing device according to an embodiment.

첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대해 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 도면부호가 사용되었다. 또한 널리 알려져 있는 공지기술의 경우 그 구체적인 설명은 생략한다. Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. The present invention may be implemented in various different forms, and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and the same reference numerals are used for the same or similar components throughout the specification. Also, in the case of well-known technologies, detailed descriptions thereof will be omitted.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated.

도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 광환경 분석 장치를 나타낸 구성도이다. 1 is a block diagram showing an optical environment analysis device according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 광환경 분석 장치(100)는 연동되는 데이터베이스(200)로부터 식물 데이터, 인공광원 데이터를 수집하여 3D 식물 모델과 가상 식물공장 모델을 생성하고, 이를 이용하여 인공광 환경에서 작물의 수광과 광합성을 예측한다. As shown in Figure 1, the light environment analysis device 100 collects plant data and artificial light source data from the linked database 200 to generate a 3D plant model and a virtual plant factory model, and uses the Predict crop light reception and photosynthesis.

상세하게는 광환경 분석 장치(100)는 3D 식물 모델을 생성하거나 가상 식물공장을 모델링하는 모델링부(110), 모델링된 가상 식물공장 환경에서 3D 식물 모델의 광 추적 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션부(120), 광 추적 시뮬레이션을 통해 획득한 3D 식물 모델의 수광량과 수광량에 기초한 광합성을 예측하는 예측부(130) 그리고 시뮬레이션에 적용되는 인공광원의 특성 값과 배치를 제어하는 제어부(140)를 포함한다. In detail, the optical environment analysis apparatus 100 includes a modeling unit 110 for generating a 3D plant model or modeling a virtual plant factory, and a simulation unit 120 for performing a light tracking simulation of a 3D plant model in the modeled virtual plant factory environment. ), a prediction unit 130 for predicting photosynthesis based on the received amount of light and the amount of received light of the 3D plant model acquired through the light tracking simulation, and a control unit 140 that controls the characteristic value and arrangement of the artificial light source applied to the simulation.

설명을 위해, 모델링부(110), 시뮬레이션부(120), 예측부(130) 그리고 제어부(140)로 명명하여 부르나, 이들은 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 모델링부(110), 시뮬레이션부(120), 예측부(130) 그리고 제어부(140)는 하나의 컴퓨팅 장치에 구현되거나, 별도의 컴퓨팅 장치에 분산 구현될 수 있다. 별도의 컴퓨팅 장치에 분산 구현된 경우, 모델링부(110), 시뮬레이션부(120), 예측부(130) 그리고 제어부(140)는 통신 인터페이스를 통해 서로 통신할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 본 발명을 수행하도록 작성된 소프트웨어 프로그램을 실행할 수 있는 장치이면 충분하고, 예를 들면, 서버, 랩탑 컴퓨터 등일 수 있다. For explanation, the modeling unit 110, the simulation unit 120, the prediction unit 130, and the control unit 140 are referred to as being called, but these are computing devices operated by at least one processor. Here, the modeling unit 110, the simulation unit 120, the prediction unit 130, and the control unit 140 may be implemented in one computing device or distributedly implemented in a separate computing device. When distributed in a separate computing device, the modeling unit 110, the simulation unit 120, the prediction unit 130, and the control unit 140 may communicate with each other through a communication interface. The computing device may be a device capable of executing a software program written to carry out the present invention, and may be, for example, a server, a laptop computer, or the like.

모델링부(110)는 식물의 종류, 성장 단계, 식물의 크기 등을 입력받으면, 해당 식물에 대응하는 데이터를 데이터베이스(200) 또는 연동되는 스캐너(미도시함)로부터 수집할 수 있다. When the modeling unit 110 receives input of the type of plant, the growth stage, and the size of the plant, the modeling unit 110 may collect data corresponding to the plant from the database 200 or an interlocked scanner (not shown).

여기서, 식물에 대응하는 데이터는 고해상도의 3D 광학 스캐너를 통해 식물을 스캐닝하여 획득한 메쉬 데이터(mesh)를 의미한다. Here, the data corresponding to the plant means mesh data (mesh) obtained by scanning the plant through a high-resolution 3D optical scanner.

그리고 모델링부(110)는 수집한 메쉬 데이터를 역설계하여 3D 식물 모델을 생성할 수 있다. In addition, the modeling unit 110 may generate a 3D plant model by reverse engineering the collected mesh data.

또한 모델링부(110)는 식물공장의 구조, 크기, 형태 등을 입력받으면 입력된 정보에 기초하여 가상의 식물공장 모델을 생성할 수 있다. 그리고 모델링부(110)는 생성한 가상의 식물공장 모델에 하나 이상의 3D 식물 모델과 하나 이상의 인공광원을 배치할 수 있다. In addition, the modeling unit 110 may generate a virtual plant factory model based on the input information when the structure, size, and shape of the plant factory are input. In addition, the modeling unit 110 may arrange one or more 3D plant models and one or more artificial light sources on the generated virtual plant factory model.

이처럼 모델링부(110)는 3D 식물 모델과 인공광원이 배치된 가상의 식물공장을 모델링 할 수 있다. 이때, 모델링부(110)는 인공광원의 파장 분포, 배광 분포를 포함하는 특성과 광원의 개수, 광원간의 간격을 설정할 수 있다. As such, the modeling unit 110 may model a virtual plant factory in which a 3D plant model and an artificial light source are arranged. In this case, the modeling unit 110 may set characteristics including wavelength distribution and light distribution of the artificial light source, the number of light sources, and intervals between light sources.

광원의 배광 정보는 3차원 공간에 광원이 위치하였을 때 전방향으로 발산되는 빛의 세기의 절대적인 각도에 따라 결정되는 값으로, 광원으로부터 나오는 광도의 공간분포를 의미한다. 광원의 파장 분포는 파장에 따른 광의 세기를 나타낸 정보이다. The light distribution information of the light source is a value determined according to the absolute angle of the intensity of light emitted in all directions when the light source is positioned in a three-dimensional space, and refers to the spatial distribution of the intensity of light emitted from the light source. The wavelength distribution of a light source is information indicating the intensity of light according to the wavelength.

그리고 모델링부(110)는 이동광원의 조사 방향 및 광원 배치의 밀도 등을 더 설정할 수 있다In addition, the modeling unit 110 may further set the irradiation direction of the moving light source and the density of the light source arrangement.

시뮬레이션부(120)는 가상의 식물공장에서 배치된 인공광원의 위치 정보에 기초하여 광학 시뮬레이션을 수행한다. The simulation unit 120 performs optical simulation based on position information of an artificial light source disposed in a virtual plant factory.

여기서, 인공광원의 위치 정보는 인공광원의 수평 및 수직 위치로 초기 위치, 최종 위치, 그리고 이동 간격을 의미하지만 이에 한정하는 것은 아니다. Here, the position information of the artificial light source refers to an initial position, a final position, and a moving interval as the horizontal and vertical positions of the artificial light source, but is not limited thereto.

이처럼 시뮬레이션부(120)는 인공광원의 초기 위치에서부터 최종 위치까지 설정된 이동 간격마다 광 추적 (ray-tracing) 기법의 광학 시뮬레이션을 수행할 수 있다. In this way, the simulation unit 120 may perform optical simulation of a ray-tracing technique at each set movement interval from the initial position of the artificial light source to the final position.

예를 들어, 시뮬레이션부(120)는 초기 위치에서 최종 위치까지 설정된 이동 간격에 따라 N번의 위치 정보가 입력되면, N번의 인공광원의 위치가 바뀐 조건으로 광학 시뮬레이션을 수행할 수 있다. For example, the simulation unit 120 may perform the optical simulation under the condition that the position of the N artificial light source is changed when N number of position information is input according to the movement interval set from the initial position to the final position.

또한, 시뮬레이션부(120)는 인공광원의 위치가 설정되면, 인공광원의 초기 출력과 최종 출력까지 설정된 출력 간격을 포함하는 출력 정보에 기초하여 광 추적 (ray-tracing) 기법의 광학 시뮬레이션을 수행할 수 있다. In addition, when the position of the artificial light source is set, the simulation unit 120 performs optical simulation of a ray-tracing technique based on output information including an output interval set between the initial output and the final output of the artificial light source. I can.

예측부(130)는 광학 시뮬레이션을 통해 인공광원에 의한 식물의 수광량을 예측한다. 그리고 예측부(130)는 식물의 수광량을 FvCB 엽 광합성 모델에 입력하여 식물의 광합성 속도를 예측할 수 있다. The prediction unit 130 predicts the amount of light received by the plant by the artificial light source through optical simulation. In addition, the prediction unit 130 may predict the photosynthesis rate of the plant by inputting the received light amount of the plant into the FvCB leaf photosynthesis model.

분석부(140)는 N번의 인공광원의 위치에 따른 광학 시뮬레이션 결과에 따라 N개의 예측된 수광량을 비교하여 수광량이 가장 높은 인공광원의 위치를 선택한다. The analysis unit 140 selects the position of the artificial light source with the highest received amount of light by comparing the N predicted received light amounts according to the optical simulation result according to the position of the N artificial light source.

그리고 분석부(140)는 인공광원의 출력값에 따른 광학 시뮬레이션 결과에 따라 예측된 수광량에 대한 광 이용 효율을 분석한다. In addition, the analysis unit 140 analyzes the light use efficiency for the predicted received light amount according to the optical simulation result according to the output value of the artificial light source.

여기서, 광 이용 효율은 인공광원의 소비 에너지 대비 수광량 또는 광합성 속도를 통해 도출할 수 있다. 예를 들어, 광원에서 발산되는 광양자수(mol·m-2)당 식물 동화량(광합성 속도)를 산출하여 도출할 수 있다. Here, the light utilization efficiency can be derived through the amount of light received relative to the energy consumption of the artificial light source or the photosynthesis rate. For example, it can be derived by calculating the amount of plant assimilation (photosynthesis rate) per number of photons (mol·m -2 ) emitted from the light source.

그리고 분석부(140)는 인공광원의 소비 에너지 대비 수광량 또는 광합성 속도의 효율이 가장 높은 인공광원의 특성을 선택할 수 있다. In addition, the analysis unit 140 may select a characteristic of the artificial light source having the highest efficiency in the amount of light received or the photosynthetic rate relative to the energy consumed by the artificial light source.

그리고 분석부(140)는 최종 선택된 광원 출력을 가지는 모델링된 식물공장의 내부 정보를 연동되는 사용자 단말(미도시함) 또는 인터페이스 장치(미도시함)에 제공할 수 있다. In addition, the analysis unit 140 may provide internal information of the modeled plant factory having the finally selected light source output to an interlocked user terminal (not shown) or an interface device (not shown).

모델링된 식물공장의 내부 정보는 식물공장의 내부 구조, 특징, 식물의 배치, 식물의 성장 단계, 인공광원의 종류, 개수, 배치 정보 등을 모두 포함할 수 있다.The modeled internal information of the plant factory may include all of the internal structure and characteristics of the plant factory, arrangement of plants, growth stages of plants, types of artificial light sources, number of artificial light sources, and arrangement information.

이외에도 분석부(140)는 복수개의 시뮬레이션을 통해 예측된 수광량에 기초하여 식물공장에 배치된 식물들의 수광 분포의 균등 정도, 총 수광량 등을 분석할 수 있다. In addition, the analysis unit 140 may analyze an even degree of light-receiving distribution of plants arranged in a plant factory, a total amount of light received, and the like, based on the amount of light received through a plurality of simulations.

그리고 분석부(140)는 시뮬레이션을 통해 예측된 수광량을 FvCB 엽 광합성 모델에 적용하여 개체의 광합성 속도를 예측할 수 있다. In addition, the analysis unit 140 may predict the photosynthesis rate of the individual by applying the amount of received light predicted through the simulation to the FvCB lobe photosynthesis model.

여기서, FvCB (Farquhar, von Caemmerer, and Berry)엽 광합성 모델은 온도와 광도, 이산화탄소 농도 등의 환경 요인과 식물의 수광량을 입력값으로 하여 광합성 속도를 도출할 수 있는 모델이다. Here, the FvCB (Farquhar, von Caemmerer, and Berry) leaf photosynthesis model is a model that can derive the photosynthesis rate using environmental factors such as temperature, light intensity, and carbon dioxide concentration as input values and the amount of light received from plants.

한편, 데이터베이스(200)는 식물 DB(210) 그리고 인공광원 DB(220)를 포함한다. Meanwhile, the database 200 includes a plant DB 210 and an artificial light source DB 220.

식물 DB(210)는 각 식물 마다 3D 스캐너를 통해 측정된 메시 데이터, 식물 이미지, 식물의 성장 주기, 식물의 성장 주기마다의 크기 등을 포함한다. The plant DB 210 includes mesh data measured through a 3D scanner for each plant, a plant image, a plant growth cycle, and the size of each plant growth cycle.

인공광원 DB(220)는 인공광원 종류에 따른 배광 정보, 광원의 파장 분포, 출력 단계, 인공광원의 크기, 무게, 비용 등을 포함할 수 있다. The artificial light source DB 220 may include light distribution information according to an artificial light source type, a wavelength distribution of a light source, an output stage, a size, weight, and cost of the artificial light source.

인공광원 DB(220)는 인공광원 제조사로부터 수집한 각각의 인공광원의 특성 정보를 저장하거나 별도로 연동되는 배광기(Goniophotometer), 분광복사기(Spectroradiometer) 등을 통해 측정된 데이터를 수집하여 저장할 수 있다. The artificial light source DB 220 may store characteristic information of each artificial light source collected from an artificial light source manufacturer, or may collect and store data measured through a separately linked Goniophotometer or Spectroradiometer.

여기서, 데이터베이스(200)를 광환경 분석 장치(100)와 별개로 도시하였으나, 데이터베이스(200)는 광환경 분석 장치(100) 내부에 포함되어 구현될 수 있다. Here, although the database 200 is shown separately from the optical environment analysis apparatus 100, the database 200 may be included in the optical environment analysis apparatus 100 and implemented.

도 2는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 광환경 분석 장치가 식물공장에서의 광환경 분석 방법을 나타내는 순서도이다. 2 is a flow chart showing a method of analyzing a light environment in a plant factory by the light environment analysis device according to an embodiment of the present invention.

광환경 분석 장치(100)는 선택된 식물의 3차원 식물 모델을 생성한다(S110). The light environment analysis apparatus 100 generates a 3D plant model of the selected plant (S110).

광환경 분석 장치(100)는 선택된 식물의 종류, 성장 단계, 크기 등을 고려하여 식물의 실제 구조적 특성을 반영하는 3차원 식물 모델을 생성한다. The optical environment analysis apparatus 100 generates a 3D plant model that reflects the actual structural characteristics of the plant in consideration of the type, growth stage, size, etc. of the selected plant.

이때, 광환경 분석 장치(100)는 해당 식물의 잎 광 투과율과 반사율을 포함하는 광학적 특성을 더 반영하여 3차원 식물 모델을 생성할 수 있다. In this case, the optical environment analysis apparatus 100 may generate a 3D plant model by further reflecting optical characteristics including light transmittance and reflectance of the leaf of the plant.

이처럼 광환경 분석 장치(100)는 구조적 특징과 광학적 특징을 모두 포함하여 3차원 식물 모델을 생성하며, 하나 이상의 3차원 식물 모델을 생성할 수 있다. As such, the optical environment analysis apparatus 100 generates a 3D plant model including both structural features and optical features, and may generate one or more 3D plant models.

예를 들어, 식물 개체 마다 잎의 크기, 방향, 면적 등이 각각 상이하게 설정된 복수개의 3차원 식물 모델을 생성할 수 있다. For example, it is possible to generate a plurality of 3D plant models in which the size, direction, area, etc. of leaves are set differently for each plant object.

다음으로 광환경 분석 장치(100)는 가상의 식물공장 내부에 3차원 식물 모델과 인공광원 배치한다(S120). Next, the optical environment analysis device 100 arranges a 3D plant model and an artificial light source inside the virtual plant factory (S120).

광환경 분석 장치(100)는 구축된 가상의 식물공장 내부에 하나 이상의 3차원 식물 모델을 배치할 수 있다. 이때, 광환경 분석 장치(100)는 하나 이상의 식물 군락이 형성되도록 배치하거나 개별적으로 나열되도록 배치할 수 있다. The optical environment analysis apparatus 100 may arrange one or more 3D plant models inside the built virtual plant factory. In this case, the optical environment analysis apparatus 100 may be arranged to form one or more plant communities or arranged to be individually arranged.

그리고 광환경 분석 장치(100)는 배치된 3차원 식물 모델을 향해 인공광을 조사하는 하나 이상의 인공광원을 배치할 수 있다. In addition, the optical environment analysis apparatus 100 may arrange one or more artificial light sources that irradiate artificial light toward the arranged 3D plant model.

여기서, 인공광원을 배치하기 전에 광환경 분석 장치(100)는 인공광원의 종류, 파장 분포, 배광 정보 등에 기초하여 배치할 인공광원의 특성을 선택할 수 있다. Here, before disposing the artificial light source, the optical environment analysis apparatus 100 may select characteristics of the artificial light source to be disposed based on the type of the artificial light source, wavelength distribution, and light distribution information.

도 3은 식물의 분광 투과율과 반사율 그리고 흡수율을 나타내는 그래프이다. 3 is a graph showing the spectral transmittance, reflectance, and absorption rate of plants.

도 3의 (a)는 식물 개체의 분광 투과율과 반사율을 나타낸 그래프이고, (b)는 식물 개체의 흡수율을 나타낸 그래프이다. Figure 3 (a) is a graph showing the spectral transmittance and reflectance of the plant individual, (b) is a graph showing the absorption rate of the plant individual.

도 3에 도시한 바와 같이, 식물 개체의 투과, 반사 그리고 흡수율은 인공광원의 파장에 의해 달라지는 것을 확인할 수 있다. As shown in Figure 3, it can be seen that the transmission, reflection, and absorption rate of the plant individual varies depending on the wavelength of the artificial light source.

이에 보다 상세하게 인공광원의 특성에 기초하여 수광 분포가 다르게 나타나는 내용을 다음 도 4 및 도 5을 이용하여 설명한다. Accordingly, in more detail, contents in which the light-receiving distribution is different based on the characteristics of the artificial light source will be described with reference to FIGS. 4 and 5.

도 4는 동일한 광합성 유효광양자속을 가진 6종류의 광원의 파장 분포를 나타낸 예시도이고, 도 5는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도출된 광원 종류에 따른 식물 개체의 수광 분포를 나타낸 예시도이다. 4 is an exemplary view showing the wavelength distribution of six types of light sources having the same photosynthetic effective photon flux, and FIG. 5 is an exemplary view showing the distribution of light received by plant individuals according to the type of light source derived according to an embodiment of the present invention. to be.

도 4에서 RGB는 적색과 녹색, 청색 LED 조합에서 각 파장 영역의 비율, White는 백색 LED, WR은 백색과 적색 LED 조합에서 각 파장 영역의 비율을 나타낸다. In FIG. 4, RGB represents the ratio of each wavelength region in the combination of red, green, and blue LEDs, White represents the ratio of each wavelength region in the combination of white LEDs and WR of white and red LEDs.

도 4에 도시한 서로 상이한 파장 분포를 가지는 광원을 식물 개체에 적용하면 도 5과 같으며, 도 5를 다음 표 1과 같이 나타낼 수 있다. When light sources having different wavelength distributions shown in FIG. 4 are applied to a plant individual, it is as shown in FIG. 5, and FIG. 5 can be expressed as shown in Table 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

도 5과 표 1을 살펴보면, 식물 잎에서 흡수율이 높은 적색과 청색 영역의 비중이 높은 광원에서 상추의 수광이 높게 나타났으며, 녹색의 비중이 높은 광원에서 수광량이 낮음을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 5 and Table 1, it can be seen that light reception of lettuce was high in a light source having a high proportion of red and blue regions having a high absorption rate in a plant leaf, and a light received amount was low in a light source having a high proportion of green.

그리고 식물 수관의 상부와 하부로 구분하면, 수관 상부의 경우에는 잎에서 흡수율이 높은 파장 영역의 비중이 큰 광원 하에서 수광량이 높은 반면에 수관 하부의 경우에는 수관 상부에서 투과되는 광량이 높은, 즉 잎에서 흡수율이 높은 파장 영역의 비중이 작은 광원 하에서 수광량이 높은 것을 알 수 있다. In addition, in the case of the upper part of the plant crown, the amount of light transmitted from the upper part of the crown is high, that is, in the case of the lower part of the crown, the amount of light transmitted from the upper part of the crown is high. It can be seen that the amount of received light is high under a light source having a small specific gravity in a wavelength region with a high absorption rate in

다시 말해, 인공광원의 파장 분포에 따라 식물의 수광 차이를 가지기 때문에, 광환경 분석 장치(100)는 해당 식물 개체에 적합한 파장을 가지는 인공광원 중에서 하나를 선택할 수 있다. In other words, since there is a difference in light reception of plants according to the wavelength distribution of the artificial light source, the optical environment analysis apparatus 100 may select one of artificial light sources having a wavelength suitable for a corresponding plant individual.

이처럼 광환경 분석 장치(100)는 인공광원의 파장 분포, 배광 분포를 포함하는 특성을 설정하고, 인공광원의 개수, 광원간의 간격을 미리 설정할 수 있다. As described above, the optical environment analysis apparatus 100 may set characteristics including a wavelength distribution and a light distribution distribution of an artificial light source, and preset the number of artificial light sources and an interval between light sources.

그리고 광환경 분석 장치(100)는 설정한 인공광원의 정보에 기초하여 가상의 식물공장 내부에 하나 이상의 인공광원을 배치할 수 있다. In addition, the optical environment analysis apparatus 100 may arrange one or more artificial light sources inside a virtual plant factory based on information on the set artificial light source.

다음으로 광환경 분석 장치(100)는 인공광원의 수평, 수직적 초기 위치와 최종 위치, 이동 간격을 적용하여 3차원 식물 모델의 광추적 시뮬레이션을 수행한다(S130).Next, the optical environment analysis apparatus 100 performs a light tracking simulation of the 3D plant model by applying the horizontal and vertical initial positions and final positions of the artificial light source, and the movement interval (S130).

광환경 분석 장치(100)는 초기 위치와 최종 위치까지의 거리에 대응하여 이동 간격마다 변경된 인공광원의 위치 값을 적용한 복수개의 광추적 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기서, 이동 간격은 추후에 사용자에 의해 용이하게 변경가능하다. The optical environment analysis apparatus 100 may perform a plurality of light tracking simulations by applying the position value of the artificial light source changed for each movement interval in correspondence with the distance between the initial position and the final position. Here, the movement interval can be easily changed by the user later.

이때, 광환경 분석 장치(100)는 광 추적(Ray-tracing) 기법의 광학 시뮬레이션을 수행하여 가상의 식물공장 내부의 인공광원에 의한 3차원 식물 모델의 수광량을 예측할 수 있다. In this case, the optical environment analysis apparatus 100 may predict the amount of light received by the 3D plant model by the artificial light source inside the virtual plant factory by performing optical simulation using a ray-tracing technique.

이처럼 광환경 분석 장치(100)는 상이하게 적용된 인공광원의 위치 값에 기초한 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고 수광량을 광합성 모델에 입력하여 광합성 속도 예측할 수 있다. As described above, the photoenvironment analysis apparatus 100 may predict a photosynthesis rate by predicting the amount of light received by the 3D plant model based on the position value of the artificial light source applied differently and inputting the received amount of light into the photosynthesis model.

그리고 광환경 분석 장치(100)는 예측된 수광량과 예측된 광합성 속도에 기초하여 각각의 시뮬레이션의 조건에 대응하는 광환경을 분석할 수 있다. In addition, the photoenvironment analysis apparatus 100 may analyze the photoenvironment corresponding to the conditions of each simulation based on the predicted received light amount and the predicted photosynthesis rate.

다음으로 광환경 분석 장치(100)는 예측된 수광량 중에서 가장 높은 값을 가지는 인공광원의 배치를 선택한다(S140). Next, the optical environment analysis apparatus 100 selects an arrangement of the artificial light source having the highest value among the predicted received light amounts (S140).

다시 말해, 광환경 분석 장치(100)는 복수의 인공광원들의 위치에 대응하는 배치 정보를 선택할 수 있다. In other words, the optical environment analysis apparatus 100 may select arrangement information corresponding to positions of a plurality of artificial light sources.

다음으로, 광환경 분석 장치(100)는 선택된 인공광원의 배치에서 인공광원의 초기 출력과 최종 출력 그리고 출력 간격을 설정하여 광추적 시뮬레이션 수행한다(S150). Next, the optical environment analysis apparatus 100 performs a light tracking simulation by setting an initial output, a final output, and an output interval of the artificial light source in the arrangement of the selected artificial light source (S150).

광환경 분석 장치(100)는 초기 출력값과 최종 출력값까지의 출력 간격에 대응하여 출력 간격마다 변경된 인공광원의 위치 값을 적용한 복수개의 광추적 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기서, 출력 간격은 추후에 사용자에 의해 용이하게 변경가능하다. The optical environment analysis apparatus 100 may perform a plurality of light tracking simulations by applying a position value of an artificial light source changed for each output interval in correspondence with an output interval between an initial output value and a final output value. Here, the output interval can be easily changed by the user later.

광환경 분석 장치(100)는 상이하게 적용된 인공광원의 출력값에 기초하여 광추적 시뮬레이션을 통해 수광량을 예측한다. The light environment analysis apparatus 100 predicts the amount of received light through light tracking simulation based on output values of differently applied artificial light sources.

이때, 3차원 식물 모델의 예측된 수광량을 이미지로 나타내면 다음 도 5와 같다. In this case, the predicted amount of light received by the 3D plant model is shown in FIG. 5 below.

도 6는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 광도에 따른 작물 표면의 광도 분포와 총 수광량을 나타낸 예시도이다. 6 is an exemplary view showing a luminous intensity distribution and a total amount of light received on a crop surface according to luminous intensity according to an embodiment of the present invention.

도 6는 하나의 식물 개체에 대하여 광도를 100, 200, 그리고 300 PPFD(Photosynthetic Photon Flux Density)을 적용하여 식물 표면의 광도 분포와 총 수광량을 나타낸다. 6 shows the luminous intensity distribution and the total amount of light received on a plant surface by applying luminous intensity of 100, 200, and 300 PPFD (Photosynthetic Photon Flux Density) to one plant individual.

도 6에 도시한 바와 같이, 광학 시뮬레이션을 수행한 결과로 식물 표면에는 인공광원의 광도에 따른 광도 분포를 확인할 수 있다. As shown in FIG. 6, as a result of performing the optical simulation, the luminous intensity distribution according to the luminous intensity of the artificial light source can be confirmed on the plant surface.

인공광원의 광도가 높아질수록 식물 개체의 수광량은 증가하지만, 식물 객체의 구조적인 특징에 따라 인공광원과 직접적인 식물의 상부와 식물의 하부에 수광량이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있다. As the luminous intensity of the artificial light source increases, the amount of light received by the plant individual increases, but it can be seen that the amount of light received from the artificial light source and directly above the plant and below the plant is different according to the structural characteristics of the plant object.

그리고 광환경 분석 장치는 인공광원의 출력값과 예측된 수광량을 비교분석하여 광 이용 효율을 분석한다(S160). And the optical environment analysis device analyzes the light utilization efficiency by comparing and analyzing the output value of the artificial light source and the predicted amount of received light (S160).

이때, 광환경 분석 장치(100)는 예측된 수광량과 예측된 광합성 속도에 기초하여 각각의 시뮬레이션에서의 상이한 출력값 조건에 대응하는 광환경을 분석할 수 있다. In this case, the optical environment analysis apparatus 100 may analyze a light environment corresponding to different output value conditions in each simulation based on the predicted received light amount and the predicted photosynthesis rate.

다음으로 광환경 분석 장치(100)는 가장 높은 광 이용 효율을 가지는 인공광원의 출력 값을 최종 선택하고, 최종 선택된 인공광원의 출력값에 따른 광 환경 구성에 관한 정보 제공한다(S170). Next, the optical environment analysis apparatus 100 finally selects the output value of the artificial light source having the highest light use efficiency, and provides information on the light environment configuration according to the output value of the finally selected artificial light source (S170).

다시 말해 광환경 분석 장치(100)는 인공광원의 소비 에너지 대비 수광량에 대한 효율이 가장 높은 인공광원의 출력값을 선택할 수 있다. In other words, the optical environment analysis apparatus 100 may select an output value of the artificial light source having the highest efficiency with respect to the amount of light received relative to the energy consumption of the artificial light source.

도 7은 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도출된 광원의 배치와 광원과 군락 간의 거리에 따른 식물 개체의 수광 분포를 나타낸 예시도이고, 도 8은 본 발명의 하나의 실시예에 광원 출력에 따른 광 이용 효율을 나타낸 예시도이다. FIG. 7 is an exemplary view showing the arrangement of light sources derived according to an embodiment of the present invention and the distribution of light received by the plant object according to the distance between the light source and the community, and FIG. 8 is a light source output according to an embodiment of the present invention. It is an exemplary view showing the light utilization efficiency according to the.

도 7의 (a)는 광원의 배치와 광원과 군락 간의 거리에 따른 식물 개체의 수광 분포를 나타내고 (b)는 광원의 배치와 조사 거리에 따른 식물 개체 수광량을 나타낸다. FIG. 7A shows the distribution of light received by the plant individual according to the arrangement of the light source and the distance between the light source and the community, and (b) shows the amount of light received by the plant individual according to the arrangement of the light source and the irradiation distance.

도 7에서 VER은 식물 개체의 중심을 기준으로 광원을 배치한 경우이고, BTW는 식물 개체간의 중심을 기준으로 광원을 배치한 경우를 나타낸다. In FIG. 7, VER denotes a case in which a light source is arranged based on the center of a plant object, and BTW denotes a case in which a light source is arranged with respect to the center between plant objects.

도 7에 도시한 바와 같이, 광원과 군락 간의 거리가 가까울 때 광원의 배광이 식물 개체의 수광 분포에 미치는 영향이 큰 것을 알 수 있다. 또한, 식물 개체 상의 수광 분포가 불균등하게 나타나지만, 광원과 군락간의 거리가 멀어질수록 수광 분포가 균등해지고 광원 배치에 의한 영향이 줄어든 것을 확인할 수 있다As shown in FIG. 7, when the distance between the light source and the community is close, it can be seen that the light distribution of the light source has a large effect on the light reception distribution of the plant individual. In addition, although the distribution of light received on the plant object appears uneven, it can be seen that the further the distance between the light source and the community increases, the more the distribution of light becomes even and the influence of the light source arrangement is reduced.

이처럼 광환경 분석 장치(100)는 반복적인 시뮬레이션을 통해 식물 개체 및 식물 군락에 있어서 식물 군락와의 30cm 거리 간격에 따라 식물 객체간의 중심을 기준으로 배열되는 인공광원의 배치를 선택할 수 있다. As described above, the optical environment analysis apparatus 100 may select an arrangement of artificial light sources arranged based on the center of the plant objects according to the 30cm distance between the plant objects and the plant communities through repetitive simulations.

또한 도 8에 도시한 바와 같이 광도의 세기에 따른 VER 배열과 BTW의 광 효율 값을 그래프로 나타낼 수 있다. In addition, as shown in FIG. 8, the VER array according to the intensity of the luminous intensity and the light efficiency value of BTW can be expressed as a graph.

도 8에서는 광 효율값이 가장 높은 지점은 그래프에서 기울기 값이 0인 출력값으로 추정할 수 있다. In FIG. 8, the point with the highest light efficiency value can be estimated as an output value having a slope value of 0 in the graph.

이에 식물 객체간의 중심을 기준으로 광원을 배치한 경우(BTW)의 광 효율 값이 가장 높은 출력값은 약 320 PPFD 으로 추정할 수 있다. Accordingly, when the light source is arranged based on the center of the plant objects (BTW), the output value having the highest light efficiency value can be estimated to be about 320 PPFD.

다음으로 광환경 분석 장치(100)는 해당 인공광원의 배치 정보를 연동되는 사용자 단말 또는 인터페이스 장치에 제공할 수 있다. Next, the optical environment analysis apparatus 100 may provide arrangement information of the artificial light source to an interlocked user terminal or an interface device.

이하에서는 도 9 및 도 10를 이용하여 시뮬레이션을 통해 도출된 수광량과 광합성 속독 값과 실제 재배 환경에서의 실측값과 비교 설명한다. Hereinafter, the amount of light received and the photosynthetic speed reading values derived through simulations will be compared with the measured values in an actual cultivation environment using FIGS. 9 and 10.

도 9은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 시뮬레이션 환경과 실제 인공광을 이용하는 광도 실측 챔버를 나타낸 예시도이고, 도 9은 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도출된 수광량과 광합성 속도와 실측값을 비교한 그래프이다. 9 is an exemplary view showing a light intensity measurement chamber using a simulation environment and actual artificial light according to an embodiment of the present invention, and FIG. 9 is an exemplary view showing an amount of received light, a photosynthesis rate, and measured values derived according to an embodiment of the present invention. This is a comparison graph.

도 9의 (a)는 모델링된 식물공장을 나타내고, (b)는 실제 인공광을 이용하는 챔버를 나타낸다. (A) of FIG. 9 shows a modeled plant factory, and (b) shows a chamber using actual artificial light.

도 9의 (a)와 (b)의 조건을 동일하게 하기 위해 상추 개체를 아크릴 챔버 중앙에 배치하고 챔버 상부에는 적색과 청색의 비율이 8:2인 LED 광원을 배치한다. 이때, 광 센서를 이용하여 작물의 수광을 정량적으로 측정할 수 없기 때문에 작물이 배치된 환경에 몇 개의 기준 위치를 설정하고, 해당 위치에서 광도를 측정하였다. 이후 아크릴 챔버를 밀폐한 후 챔버 내부의 이산화탄소가 소모되는 속도를 통해 개체 광합성 속도를 측정하였다. In order to achieve the same conditions as (a) and (b) of FIG. 9, a lettuce object is placed in the center of the acrylic chamber, and an LED light source having a red and blue ratio of 8:2 is placed on the top of the chamber. At this time, since it is not possible to quantitatively measure the received light of the crop using an optical sensor, several reference positions were set in the environment where the crop was placed, and the light intensity was measured at the corresponding position. After the acrylic chamber was sealed, the individual photosynthesis rate was measured through the rate at which carbon dioxide inside the chamber was consumed.

이때, 챔버 내부 광도는 아크릴 챔버 바닥 중앙을 기준으로 PPFD (photosynthetic photon flux density) 100, 200 그리고 300 μmol m-2 s-1으로 설정하고, 광합성 측정 시 챔버 내부의 이산화탄소 농도는 800μmol mol-1, 온도는 22±1℃로 설정하였으며, 이와 동일한 조건으로 가상의 식물공장에서도 시뮬레이션을 수행한다. At this time, the light intensity inside the chamber is set to PPFD (photosynthetic photon flux density) 100, 200 and 300 μmol m -2 s -1 based on the center of the acrylic chamber bottom, and the carbon dioxide concentration inside the chamber is 800 μmol mol -1 when photosynthesis is measured. The temperature was set to 22±1℃, and simulation was also performed in a virtual plant factory under the same conditions.

이러한 조건에서 광도 값과 광합성 속도 값은 도 10와 같다. In this condition, the luminosity value and the photosynthesis rate value are shown in FIG. 10.

도 10의 (a)는 시뮬레이션을 통해 획득한 광도 값과 실측 광도 값을 나타내며, (b)는 시뮬레이션을 통해 예측한 광합성 속도 값과 실측 광합성 속도 값을 나타낸다. FIG. 10A shows the luminous intensity value and the measured luminous intensity value obtained through simulation, and (b) shows the photosynthesis rate value and the measured photosynthesis rate value predicted through the simulation.

도 10의 그래프를 비교해 보면, 실측값과 본 발명의 실시예에 따른 예측 값이 매우 유사한 범위를 가지는 것을 확인할 수 있다. Comparing the graph of FIG. 10, it can be seen that the measured value and the predicted value according to the exemplary embodiment of the present invention have very similar ranges.

한편, 도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.Meanwhile, FIG. 11 is a hardware configuration diagram of a computing device according to an embodiment of the present invention.

도 11를 참고하면, 도 1 에서 설명한 모델링부(110), 시뮬레이션부(120), 예측부(130), 제어부(140)은 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치(300)에서 본 발명의 동작을 실행하도록 기술된 명령들(instructions)이 포함된 프로그램을 실행할 수 있다. Referring to FIG. 11, the modeling unit 110, the simulation unit 120, the prediction unit 130, and the control unit 140 described in FIG. 1 are used in the computing device 300 operated by at least one processor. You can run a program that contains instructions described to perform an action.

컴퓨팅 장치(300)의 하드웨어는 적어도 하나의 프로세서(310), 메모리(320), 스토리지(330), 통신 인터페이스(340)을 포함할 수 있고, 버스(350)를 통해 연결될 수 있다. 이외에도 입력 장치 및 출력 장치 등의 하드웨어가 포함될 수 있다. The hardware of the computing device 300 may include at least one processor 310, a memory 320, a storage 330, and a communication interface 340, and may be connected through a bus 350. In addition, hardware such as an input device and an output device may be included.

컴퓨팅 장치(300)는 프로그램을 구동할 수 있는 운영 체제를 비롯한 각종 소프트웨어가 탑재될 수 있다.The computing device 300 may be equipped with various software including an operating system capable of driving a program.

프로세서(310)는 컴퓨팅 장치(300)의 동작을 제어하는 장치로서, 프로그램에 포함된 명령들을 처리하는 다양한 형태의 프로세서일 수 있고, 예를 들면, CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 등 일 수 있다. 메모리(320)는 본 발명의 동작을 실행하도록 기술된 명령들이 프로세서(310)에 의해 처리되도록 해당 프로그램을 로드할 수 있다. 메모리(320)는 예를 들면, ROM(read only memory), RAM(random access memory) 등 일 수 있다. 스토리지(330)는 본 발명의 동작을 실행하는데 요구되는 각종 데이터, 프로그램 등을 저장할 수 있다. 통신 인터페이스(340)는 유/무선 통신 모듈일 수 있다.The processor 310 is a device that controls the operation of the computing device 300, and may be various types of processors that process instructions included in a program. For example, a CPU (Central Processing Unit) or a Micro Processor Unit (MPU) ), MCU (Micro Controller Unit), GPU (Graphic Processing Unit), etc. The memory 320 may load a corresponding program such that instructions described to execute the operation of the present invention are processed by the processor 310. The memory 320 may be, for example, read only memory (ROM), random access memory (RAM), or the like. The storage 330 may store various types of data and programs required to perform the operation of the present invention. The communication interface 340 may be a wired/wireless communication module.

본 발명에 따르면, 일반적인 태양광의 세기나 지리적 위치, 날짜 시간 등에 따른 태양광의 입사 각도 또는 세기 등이 반영되는 태양광에 의한 수광 및 광합성을 추정하는 방법과는 달리 인공광원에 특화된 특성을 시뮬레이션에 적용함으로써 인공광원에 의한 식물의 수광 및 광합성을 보다 정확하게 정량적으로 예측할 수 있다. According to the present invention, unlike the method of estimating light reception and photosynthesis by sunlight in which the incident angle or intensity of sunlight according to the intensity of sunlight, geographic location, date and time, etc. are reflected, characteristics specialized for artificial light sources are applied to the simulation. By doing so, it is possible to more accurately and quantitatively predict the light reception and photosynthesis of plants by the artificial light source.

또한 본 발명에 따르면 광원과 식물 군락간의 위치와 수광과의 관계를 시뮬레이션을 통해 식물공장의 광환경을 분석하여 인공광원의 소비 에너지 대비 최적의 수광량에 따른 인공광원의 출력값을 설정할 수 있다. In addition, according to the present invention, it is possible to set the output value of the artificial light source according to the optimal amount of received light relative to the energy consumed of the artificial light source by analyzing the light environment of the plant factory through simulation of the relationship between the location of the light source and the plant community and the received light.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.The embodiments of the present invention described above are not implemented only through an apparatus and a method, but may be implemented through a program that realizes a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium on which the program is recorded.

이상에서 본 발명의 바람직한 하나의 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.Although one preferred embodiment of the present invention has been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements by those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of the present invention.

Claims (12)

적어도 하나의 프로세스에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치가 식물공장의 광환경을 분석하는 방법으로서,
수집된 식물 데이터에 기초하여 식물의 구조적 특성을 포함하는 3차원 식물 모델을 생성하는 단계,
가상의 식물공장을 생성하고 상기 가상의 식물공장의 내부에 하나 이상의 상기 3차원 식물 모델과 하나 이상의 인공광원을 배치하는 단계,
상기 인공광원의 상이한 복수개의 위치 정보에 따른 상기 3차원 식물 모델에 대한 복수 개의 광추적 시뮬레이션을 수행하는 단계, 그리고
각각의 광추적 시뮬레이션으로부터 상기 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고, 상기 수광량을 광합성 모델에 입력하여 식물의 광합성 속도를 예측하는 단계,
예측된 상기 3차원 식물 모델의 수광량 중에서 가장 큰 값을 가지는 수광량을 선택하고, 선택된 수광량과 광추적 시뮬레이션에 대응하는 상기 인공광원의 위치 정보를 설정하는 단계,
를 포함하는 식물공장의 광환경 분석 방법.
A method of analyzing a light environment of a plant factory by a computing device operated by at least one process,
Generating a three-dimensional plant model including the structural characteristics of the plant based on the collected plant data,
Creating a virtual plant factory and arranging at least one 3D plant model and at least one artificial light source inside the virtual plant factory,
Performing a plurality of light tracking simulations for the three-dimensional plant model according to the plurality of different position information of the artificial light source, and
Predicting the received light amount of the three-dimensional plant model from each light tracking simulation, and predicting the photosynthetic rate of the plant by inputting the received light amount into a photosynthesis model,
Selecting an amount of received light having the largest value among the predicted amount of received light of the 3D plant model, and setting position information of the artificial light source corresponding to the selected amount of light and light tracking simulation,
Light environment analysis method of a plant factory comprising a.
제1항에서,
상기 3차원 식물 모델을 생성하는 단계는,
식물의 메쉬 데이터를 수집하고, 상기 메쉬 데이터의 역설계를 통해 상기 식물의 3차원 식물 형상을 구축하고, 상기 식물에 따른 광 투과율과 반사율을 반영하여 상기 3차원 식물 모델을 생성하는 식물공장의 광환경 분석 방법.
In claim 1,
The step of generating the three-dimensional plant model,
Light of a plant factory that collects mesh data of plants, builds a three-dimensional plant shape of the plant through reverse engineering of the mesh data, and creates the three-dimensional plant model by reflecting the light transmittance and reflectance according to the plant Environmental analysis method.
제1항에서,
상기 인공광원의 위치 정보가 설정되면, 설정된 인공광원의 배치에서 상기 인공광원의 상이한 복수개의 출력 값에 따른 상기 3차원 식물 모델에 대한 복수개의 광추적 시뮬레이션을 수행하는 단계, 그리고
각각의 광추적 시뮬레이션으로부터 예측된 상기 3차원 식물 모델의 수광량을 분석하고, 예측된 수광량과 출력 값 간의 관계에 기초하여 인공광원의 출력값을 선택하는 단계를 더 포함하는 식물공장의 광환경 분석 방법.
In claim 1,
When the position information of the artificial light source is set, performing a plurality of light tracking simulations for the 3D plant model according to a plurality of different output values of the artificial light source in the set arrangement of the artificial light source, and
Analyzing the received light quantity of the 3D plant model predicted from each light tracking simulation, and selecting an output value of the artificial light source based on the relationship between the predicted received light quantity and the output value.
제3항에서,
상기 하나의 인공광원의 출력값을 선택하는 단계는,
예측된 수광량과 출력값 간의 광 이용 효율을 분석하여 상기 광 이용 효율이 가장 큰 값을 가지는 인공광원의 출력값을 선택하는 식물공장의 광환경 분석 방법.
In paragraph 3,
Selecting the output value of the one artificial light source,
A method for analyzing a light environment of a plant factory, wherein the output value of the artificial light source having the highest light use efficiency is selected by analyzing the light use efficiency between the predicted received light amount and the output value.
제1항에서,
상기 하나 이상의 인공광원을 배치하는 단계는,
상기 인공광원의 파장 분포, 배광 분포, 개수, 광원간의 간격 중에서 하나 이상을 설정하여 배치하는 식물공장의 광환경 분석 방법.
In claim 1,
Arranging the one or more artificial light sources,
A method of analyzing the light environment of a plant factory by setting and arranging at least one of the wavelength distribution, light distribution, number, and interval between light sources of the artificial light source.
컴퓨팅 장치로서,
메모리, 그리고
상기 메모리에 로드된 프로그램의 명령들(instructions)을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 프로그램은
선택된 식물의 구조적 특징을 포함하는 3차원 식물 모델을 생성하고, 상기 3차원 식물 모델과 상기 3차원 식물 모델로 인공광을 조사하는 하나 이상의 인공광원을 가상의 식물공장 내부에 배치하는 동작,
배치한 상기 인공광원의 위치 정보 또는 출력 정보에 기초하여 상기 3차원 식물 모델에 대한 광학 시뮬레이션을 수행하는 동작, 그리고
상기 광학 시뮬레이션을 통해 상기 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고, 예측된 수광량을 광합성 모델에 입력하여 광합성 속도를 예측하는 동작
을 포함하는 컴퓨팅 장치.
As a computing device,
Memory, and
At least one processor for executing instructions of the program loaded into the memory,
The above program is
Generating a three-dimensional plant model including structural features of the selected plant, and placing one or more artificial light sources irradiating artificial light with the three-dimensional plant model and the three-dimensional plant model inside a virtual plant factory,
An operation of performing optical simulation on the 3D plant model based on position information or output information of the arranged artificial light source, and
Predicting the amount of light received by the 3D plant model through the optical simulation and inputting the predicted amount of received light into the photosynthesis model to predict the photosynthesis rate
Computing device comprising a.
제6항에서,
상기 가상의 식물공장 내부에 배치하는 동작은,
상기 식물의 메쉬 데이터를 수집하고, 메쉬 데이터에 기초하여 상기 식물의 3차원 형상을 생성하고, 상기 식물에 따른 광 투과율과 반사율을 반영하는 하나 이상의 상기 3차원 식물 모델을 생성하여 하나 이상의 식물 군락을 배치하는 컴퓨팅 장치.
In paragraph 6,
The operation of placing inside the virtual plant factory,
Collecting the mesh data of the plant, generating a three-dimensional shape of the plant based on the mesh data, generating one or more three-dimensional plant models reflecting the light transmittance and reflectance according to the plant to create one or more plant communities Computing device to deploy.
제6항에서,
상기 인공광원의 위치 정보는
상기 인공광원의 수평적 및 수직적 초기 위치, 최종 위치, 이동 간격을 포함하고,
상기 광학 시뮬레이션을 수행하는 동작은,
상기 초기 위치에서 상기 최종 위치까지 이동 간격마다 변경된 상기 인공광원의 위치 정보를 적용하여 광학 시뮬레이션을 수행하는 컴퓨팅 장치.
In paragraph 6,
The location information of the artificial light source
Including the horizontal and vertical initial positions, final positions, and movement intervals of the artificial light source,
The operation of performing the optical simulation,
A computing device for performing optical simulation by applying the position information of the artificial light source changed at each movement interval from the initial position to the final position.
제8항에서,
상기 위치 정보를 따른 광학 시뮬레이션에 대한 예측된 수광량들을 분석하여 수광량이 가장 큰 값을 가지는 위치 정보를 상기 인공광원의 배치로 설정하는 동작을 수행하는 컴퓨팅 장치.
In clause 8,
A computing device that performs an operation of analyzing predicted received light amounts for the optical simulation according to the location information and setting location information having the largest received light amount as an arrangement of the artificial light source.
제9항에서,
상기 인공광원의 출력 정보는,
상기 인공광원의 초기 출력, 최종 출력 그리고 출력 간격을 포함하고,
상기 광학 시뮬레이션을 수행하는 동작은,
설정된 상기 인공광원의 배치에서 상기 초기 출력에서 상기 최종 출력까지 출력 간격마다 변경된 상기 인공광원의 출력 값을 적용하여 광학 시뮬레이션을 수행하는 컴퓨팅 장치.
In claim 9,
The output information of the artificial light source,
Including the initial output, final output and output interval of the artificial light source,
The operation of performing the optical simulation,
A computing device for performing optical simulation by applying the output value of the artificial light source changed for each output interval from the initial output to the final output in the set arrangement of the artificial light source.
제10항에서,
상기 출력 값에 따른 광학 시뮬레이션에 대한 예측된 수광량들을 분석하여 상기 광 이용 효율을 산출하고, 상기 광 이용 효율값이 가장 큰 값을 가지는 상기 인공광원의 출력값을 선택하여 제공하는 동작을 더 포함하는 컴퓨팅 장치.
In claim 10,
Computing further comprising: calculating the light use efficiency by analyzing the predicted received light amounts for the optical simulation according to the output value, and selecting and providing an output value of the artificial light source having the highest light use efficiency value Device.
컴퓨터로 판독가능한 저장 매체에 기록된 어플리케이션으로서,
선택된 식물의 구조적 특징을 포함하고 상기 식물의 광 투과율과 반사율이 반영되는 3차원 식물 모델을 생성하는 단계,
상기 3차원 식물 모델과 상기 3차원 식물 모델로 인공광을 조사하는 하나 이상의 인공광원을 가상의 식물공장 내부에 배치하는 단계,
배치한 상기 인공광원의 위치 정보 또는 출력 정보에 기초하여 변경된 상기 위치 정보 또는 출력 정보를 적용한 복수개의 광학 시뮬레이션을 수행하는 단계, 그리고
상기 광학 시뮬레이션을 통해 상기 3차원 식물 모델의 수광량을 예측하고, 예측된 수광량을 광합성 모델에 입력하여 광합성 속도를 예측하는 단계,
상기 위치 정보에 기초하여 예측된 수광량의 값중에서 가장 큰 값을 가지는 위치 정보를 선택하고, 상기 출력 정보에 기초하여 예측된 수광량의 값 중에서 광 이용 효율 값이 가장 큰 값을 가지는 출력값을 선택하여 제공하는 단계를 실행하는 명령어들을 포함하는 어플리케이션. As an application recorded on a computer-readable storage medium,
Generating a three-dimensional plant model including the structural features of the selected plant and reflecting the light transmittance and reflectance of the plant,
Arranging the 3D plant model and at least one artificial light source irradiating artificial light with the 3D plant model inside a virtual plant factory,
Performing a plurality of optical simulations applying the changed position information or output information based on position information or output information of the arranged artificial light source, and
Predicting a photosynthesis rate by predicting the amount of light received by the 3D plant model through the optical simulation and inputting the predicted amount of received light into the photosynthesis model,
Based on the location information, the position information having the largest value among the predicted received light amount is selected, and the output value having the largest light utilization efficiency value among the predicted received light amount values based on the output information is selected and provided. An application containing instructions to execute the step of.
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