KR20210074509A - 클라우드 기반 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템 - Google Patents

클라우드 기반 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템 Download PDF

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KR20210074509A
KR20210074509A KR1020190165247A KR20190165247A KR20210074509A KR 20210074509 A KR20210074509 A KR 20210074509A KR 1020190165247 A KR1020190165247 A KR 1020190165247A KR 20190165247 A KR20190165247 A KR 20190165247A KR 20210074509 A KR20210074509 A KR 20210074509A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 작물 영상 촬영 장치로부터 수신되는 주간 작물 영상에 따라 판단되는 작물 생육상에 기초하여, 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 온실 환경 제어 모듈; 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터를 선출하고, 이에 대응되는 과거 온실 데이터에 기초하여 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 온실 환경 제어 모듈; 및 온실 센서로부터 수신되는 온실 환경 데이터에 기초하여, 일간 환경 제어값 내에서 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 제어 모듈을 포함하며, 현재 기상 데이터는 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하고, 실시간 온실 환경 제어 모듈은, 온실 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시켜 시각화하는 온실 그래프 맵핑부; 및 몰리어 다이어그램에 기초하여, 냉방, 난방, 가습, 제습 중 적어도 하나의 환경 요소의 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함한다.

Description

클라우드 기반 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템{CLOUD-BASED REAL-TIME GREENHOUSE ENVIRONMENT DECISION SUPPORT SERVER AND REAL-TIME GREENHOUSE ENVIRONMENT DECISION SUPPORT SYSTEM USING THE SAME}
본 발명은 클라우드 기반 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템에 관한 것이다.
최근 정보통신기술을 농업 기술에 접목하여 원격에서 자동으로 작물의 생육 환경을 관리하고 생산 효율성을 높일 수 있도록 하는 스마트 팜(smart farm)이 각광받고 있다.
그러나 이러한 스마트팜 환경 제어 시스템이 장기적인 관점에서 작물의 생산량과 품질에 실질적인 증대 효과를 나타내는지는 불명확한 실정이다. 많은 경우 제어 명령이 수행된 이후에도 온실의 환경이 설정된 목표치에 도달하지 못하는 것으로 확인되며, 이는 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경요소를 고려하지 않고, 기존의 작물의 최대생산을 위한 표준 환경 데이터를 모든 온실에 그대로 적용하기 때문인 것으로 파악된다.
현재의 스마트팜 환경제어 시스템의 경우, 이러한 불확실성을 충분히 고려하고 있지 못하는 문제가 지속적으로 발생하고 있으며, 이에 따라 스마트팜을 효율적으로 관리할 수 있는 환경제어 시스템 개발의 필요성이 제기되었다.
본 발명의 목적은 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경의 온도, 상대 습도, 이슬점 등을 모두 고려하여, 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공할 수 있는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 목적은 선도 농가의 표본 데이터를 그대로 적용시키지 않고, 작물의 생육상 및 기상 그래프 패턴의 유사도를 고려하여 가장 최적의 선도 농가 데이터를 반영함으로써, 작물의 생장을 더욱 향상시킬 수 있는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 온실 데이터 시각화 정보 생성부는, 제1 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제1 환경 예측값에 따라 변경되는 제2 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하고, 제2 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제2 환경 예측값에 따라 변경되는 제1 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 작물 영상 촬영 장치로부터 수신되는 주간 작물 영상에 따라 판단되는 작물 생육상에 기초하여, 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 온실 환경 제어 모듈; 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터를 선출하고, 이에 대응되는 과거 온실 데이터에 기초하여 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 온실 환경 제어 모듈; 및 온실 환경 데이터에 기초하여, 일간 환경 제어값 내에서 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 제어 모듈을 더 포함하며, 현재 기상 데이터는 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하고, 실시간 온실 환경 제어 모듈은, 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 온실 환경 제어 모듈은, 작물 생육상을 기초로 환경 제어 요소를 결정하는 환경 제어 요소 결정부; 제1 예보 데이터와 과거 기상 데이터와 이에 대응되는 과거 온실 데이터를 비교하여 산출된 온도 차 및 습도 차를 고려하여 환경 제어 수치를 결정하는 환경 제어 수치 결정부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 온실 환경 제어 모듈은, 과거 온실 데이터의 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정하는 환경 한계값 설정부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 온실 환경 제어 모듈은, 환경 제어 요소 및 환경 제어 수치를 기초로, 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 환경 제어값 산출부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 온실 환경 제어 모듈은, 일간 온실 환경 제어 모듈은, 현재 기상 데이터와 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 선출하는 유사 그래프 선출부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 유사 그래프 선출부는, 과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 가장 작은 주간 유사 그래프를 과거 데이터 내에서 선출하는 주간 유사 그래프 선출부; 및 주간 유사 그래프 선출부에 의해 선출된 주간 유사 그래프 내에서, 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 일간 유사 그래프 선출부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 유사 그래프 선출부는, 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식을 이용하여, 현재 기상 데이터와 시간대별 각각의 거리 차가 가장 작은 유사 그래프를 선출한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식은,
Figure pat00001
이며,
Figure pat00002
(
Figure pat00003
,
Figure pat00004
,
Figure pat00005
, … ,
Figure pat00006
)는 현재 기상 데이터,
Figure pat00007
(
Figure pat00008
,
Figure pat00009
,
Figure pat00010
, … ,
Figure pat00011
)는 과거 기상 데이터이고,
Figure pat00012
는 그래프의 시작점으로부터의 경과 시간을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 온실 환경 제어 모듈은, 일간 유사 그래프의 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터의 차이 값을 제2 예보 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출하고, 주간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 일간 환경 예측값을 고려하여 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 환경 제어값 산출부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템은, 작물 영상을 촬영하는 작물 영상 촬영 장치; 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터가 작물의 품목별로 저장되는 데이터 베이스; 온실에 제공되어, 온실 환경 데이터를 감지하는 온실 센서; 작물 영상 촬영 장치, 데이터 베이스, 및 온실 센서와 데이터 송수신을 통해 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버; 및 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버로부터 수신되는 실시간 환경 제어값을 기초로 온실 환경을 제어하는 온실 제어기를 포함하며, 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서, 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 온실 그래프 맵핑 단계에서 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 사용하면, 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경의 온도, 상대 습도, 이슬점 등을 모두 고려하여, 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 선도 농가의 표본 데이터를 그대로 적용시키지 않고, 작물의 생육상 및 기상 그래프 패턴의 유사도를 고려하여 가장 최적의 선도 농가 데이터를 반영함으로써, 작물의 생장을 더욱 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 도시한 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 작물의 생육상 판단 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 6 및 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시간 실내 환경 시스템은 작물의 생산 과정에서 실내 환경의 온도 및 습도와 같은 작물 품질에 영향을 미치는 환경 요소를 최적으로 제어하기 위한 것이다. 특히, 본 발명은 작물의 선도 농가의 표본 데이터를 그대로 적용시키지 않고, 각각의 환경요소에 대한 그래프 패턴을 고려하여 가장 최적의 환경 제어값을 산출 가능함으로써, 작물의 생장을 더욱 향상시킬 수 있는 이점이 있다.
본 발명은 주로 작물 재배지, 특히 스마트 온실에 활용될 수 있으나 그 대상이 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 분야에서 활용이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는, 온실 그래프 맵핑부(310), 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320), 환경 예측값 산출부(330), 및 실시간 환경 제어값 산출부(340)를 포함한다.
먼저, 온실 그래프 맵핑부(310)는 온실 센서(40)로부터 실시간으로 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램(Mollier diagram)에 맵핑시키는 기능을 수행한다.
제1 환경값 및 제2 환경값은 현재 온실 내부의 온도 및 습도일 수 있다.
몰리어다이어 그램(Mollier diagram) 상에는 온도(T), 상대습도(RH), 절대습도(AH), 이슬점온도(DEW), 수분부족량(HD), 및 수증기압 포차(VPD)의 환경 요소들을 종합적으로 고려한 기준 영역이 함께 표시되도록 제공될 수 있다.
여기서, 기준 영역은 각 작물의 생장 시기에 가장 적합한 수분부족량(HD), 및 수증기압 포차(VPD)의 최대값 및 최소값을 나타내는 기준 범위를 상기 몰리어다이어 그램 상에서 면적을 가지는 영역의 형태로 표시한 것을 의미한다.
기준 범위는 작물의 품목 및 생장 시기별 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 데이터를 말하며, 베이스로부터 수신되는 선도 농가의 과거 온실 데이터에 따라 최대값 및 최소값을 갖도록 기설정된다.
이 때, 수증기압 포차(VPD)란, 온실 공기의 현재 온도에 포화될 수 있는 절대 수분량과 현재 공기의 수분량에 해당되는 수증기압의 차를 말하며, 수증기압 포차(VPD) 및 수분부족량(HD)은 작물의 품목 및 생장시기별로 상이한 기준 범위를 갖는다.
본 발명은 작물의 생장에 가장 적합한 수증기압 포차(VPD) 및 수분부족량(HD)의 기준 범위를 설정하고, 이를 충족시키기 위해 온도 및 습도를 제어하여 상대습도를 기준 범위 내에서 유지시키기 위한 것으로서, 아래 구성들을 더 포함하여 온실 환경을 제어한다.
이어서, 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320)는 온실 그래프 맵핑부(310)로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시한다.
예를 들면, 실시간으로 변화하는 온실 환경 데이터에 대해 한시간 단위 환경값을 시계열 데이터로 생성하여, 막대 그래프 혹은 꺾은선 그래프 등의 형태로 나타내고, 기준 범위를 함께 표시할 수 있다.
이어서, 환경 예측값 산출부(330)는 상술한 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320)가 그래프상에 기준 범위를 함께 표시함에 따라, 온실 환경의 시간별 추이를 기준 범위에 대해 용이하게 분석이 가능하게 된다. 이에 따라, 시간 단위 온실 환경에 대한 적정 환경 예측값을 도출하여, 온실 환경 제어를 수행하기 위한 자료로 사용할 수 있게 된다.
환경 예측값 산출부(330)는 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출한다.
여기서, 제1 환경 예측값은 제1 환경값에 대해 기준 범위를 고려하여 도출되는 예측값을 의미하며, 제2 환경 예측값은 제2 환경값에 대해 기준 범위를 고려하여 도출되는 예측값을 의미한다.
즉, 제1 환경 예측값은 온실 내 현재 온도에 대한 온도 변화량일 수 있으며, 제2 환경 예측값은 온실 내 현재 습도에 대한 습도 변화량일 수 있다.
예를 들어, 온도에 대한 기준 범위가 17℃~20℃일 때, 제1 환경값이 16℃인 경우, 제1 환경 예측값은 기준 범위의 최소값을 만족시키기 위해 +1℃로 산출된다.
이러한 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값은 서로 상관 관계를 가진다.
일예로, 낮에는 기온이 높아 포화 수증기량이 크므로 상대습도가 낮고, 밤이나 새벽에는 기온이 낮아 반대로 포화수증기량이 작아서 상대습도가 높게 된다.
여기서, 상대 습도란 일상 생활에서 공기의 건습 정도를 나타낼 때 사용하는 것으로, 주어진 온도의 포화 수증기량에 대한 실제 수증기압의 비를 백분율로 나타낸 것을 말한다.
Figure pat00013
도 10을 살펴보면, 온실 내 온도를 변화시키는 경우에도, 상대 습도를 선도 농가의 온실 데이터에 상응하는 기준 범위 내에서 제어하기 위해서는, 온도에 따라 변화하는 습도를 함께 고려해야 함을 알 수 있다.
즉, 환경 예측값 산출부(330)는 이러한 상대 습도의 기준 범위를 충족시키기 위해, 상기와 같은 두 개의 변수들의 상관 관계를 고려하여 하나의 독립 변수에 대한 다른 하나의 변수의 종속값을 실시간으로 예측함으로써, 기준 범위를 만족시키기 위한 보다 정확한 데이터를 산출할 수 있다.
더하여, 전술한 본 발명의 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320)가 제1 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제1 환경 예측값에 따라 변경되는 제2 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하고, 제2 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제2 환경 예측값에 따라 변경되는 제1 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하여 제공함으로써, 가시성을 향상시켜 사용자가 더욱 직관적이고 용이하게 환경 예측값을 파악할 수 있게 하는 이점이 있다.
이렇게 산출되는 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값은 기저장된 알고리즘에 의해 현재 온실 내부 환경 데이터와의 비교를 통해 냉방, 난방, 가습, 및 제습의 신호를 출력하여 온실 제어기로 전송함으로써, 온실 환경이 제어되도록 구현될 수도 있다.
이어서, 실시간 환경 제어값 산출부(340)는 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출한다.
실시간 환경 제어값 산출부(340)는 상기에서 산출된 환경 예측값을 최대한 적용하되, 일간 환경 제어값의 최대값을 초과하는 예측값은 최대값으로 보정하고, 최소값 미만인 예측값은 최소값으로 보정함으로써, 실시간 환경 제어값을 산출할 수 있다.
예를 들면, 온도에 대한 일간 환경 제어값의 범위가 18℃~20℃일 때, 제1 환경 예측값이 17℃인 경우, 실시간 환경 제어값은 일간 환경 제어값의 최소값을 만족시키기 위해 18℃로 산출된다.
이렇게 산출된 실시간 환경 제어값에 따라 난방, 냉방, 가습, 및 제습 신호를 온실 제어기로 전송하여, 작물이 재배되는 실내 환경의 온도 및 습도 중 적어도 하나 이상을 제어하도록 구현될 수 있다.
상술한 본 발명의 실시간 온실 환경 제어 모듈을 활용하는 경우, 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경의 온도, 상대 습도, 이슬점 등을 모두 고려하여, 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상술한 구성들은 실시간 온실 환경 제어 모듈에 포함되는 형태로 제공될 수도 있으며, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는 다음과 같은 구성요소를 더 포함하는 형태로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 외부로부터 데이터를 수신하기 위해 다음과 같은 구성을 포함할 수 있다.
먼저, 작물 영상 수신부(101)는, 작물 영상 촬영 장치로부터 촬영된 주간 작물 영상을 수신하는 기능을 수행한다.
기상 데이터 수신부(102)는 기상청 혹은 기상 데이터의 제공 인프라와 통신함으로써, 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하는 현재 기상 데이터를 수신하도록 제공된다.
예를 들면, 기상 데이터 수신부(210)는 일별로 제1 예보 데이터를 수신하고, 시간별로 제2 예보 데이터를 수신하도록 제공될 수 있다.
기상청 혹은 인프라와의 통신은 네트워크를 사용하여 이루어지도록 제공될 수 있다. 여기서 네트워크는 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어 망일 수 있으며, Cellular 기술(5G 통신 기술, LTE 통신 기술, 3GPP 기술) 등이 활용될 수 있다.
이외에도, 기상 데이터 수신부(102)는 다양한 공지 기술을 사용하여 기상 예보 데이터를 수신하고 이를 저장하여 주간별로 초기화 및 갱신되도록 마련될 수 있다.
또한, 기상 데이터 수신부(102)는 수신된 기상 예보 데이터를 데이터 베이스화 하여 후술할 데이터 베이스 내에 누적 저장하도록 제공될 수 있다.
과거 데이터 수신부(103)는, 데이터 베이스로부터 작물의 품목에 대응되는 지난 작기 선도 농가의 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 수신한다.
온실 데이터 수신부(104)는, 온실 센서로부터 온실 내부의 온도, 습도, 이슬점, 및 상대습도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 온실 환경 데이터를 수신하도록 제공된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상술한 구성들로부터 수신한 데이터를 토대로 온실 환경 제어값을 산출하기 위해, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는, 주간 온실 환경 제어 모듈(100), 일간 온실 환경 제어 모듈(200), 및 실시간 온실 환경 제어 모듈(300)을 더 포함하도록 제공될 수 있다.
계속해서 도 2를 참조하면, 주간 온실 환경 제어 모듈(100)은 아래 구성요소들을 포함한다.
환경 제어 요소 결정부(110)는 작물 영상 수신부(101)로부터 주간 작물 영상을 수신하여 작물 생육상을 판단한다.
이 때, 작물 영상들은 후술할 데이터 베이스에 누적 저장될 수 있으며, 데이터 베이스 내에 작물 영상 분석을 위한 알고리즘이 미리 저장되도록 마련될 수 있다.
이에 따라, 작물의 생장을 분석하기 위한 빅데이터를 구축할 수 있으며, 영상 분석 시 이러한 빅데이터를 적용하여 작물 영상 인식률을 보다 향상시키도록 구현될 수 있다.
작물 영상은 작물의 꽃, 줄기, 잎, 열매, 화방, 몽우리 및 생장점을 포함하는 영상일 수 있으며, 작물의 생육상을 판단하기 위한 자료로 활용된다.
작물 생육상은 작물의 생장상 및 생장 강도를 고려하여 판단된다.
아래 표는 작물의 생장상을 판단하는 방법을 나타낸 것이다.
구분 생식 생장 영양 생장

개화		 생장점에 가까움(15cm 미만)꽃 개약 속도가 빠름
화방 내 꽃이 균일
개화속도가 빠름		 개화거리가 멀고
화판이 서로 붙어 있으며
화방 내 꽃 크기 및 개화 불균일

엽색 및
화색		 진노랑색의 화색, 화방이 말림줄기두께 11mm 이하
엽과 꽃이 작음
엽이 작고 단단함
생장 흔적이 미미		 화색이 옅음
화방이 곧게 뻗고, 꽃이 큼
줄기두께 11mm 이상
옆이 크고 연약함
생장흔적이 많음
화방줄기 두껍고, 억세며, 짧고, 말려있음 가늘고, 길며, 위쪽으로 뻗어 있음

과일		 크기가 큼착과수 많음
품질이 좋으며,
발달속도가 빠름		 크기가 작음
착과수 적음
품질이 좋지 않으며
발달속도 늦음
표 1을 참조하면, 생장상은, 영양 생장 및 생식 생장 간의 생장 방향성을 나타내는 지표로서 사용되는 것으로, 생식 생장 혹은 영양 생장 정도에 따라 결정된다. 생장상은 개화속도, 개화거리, 화방 간 거리, 화방 줄기 형상, 엽색, 화색, 개화 균일성, 착과수, 과일의 발달속도, 및 과일의 품질 중 적어도 하나 이상을 기초로 결정된다.또한, 생장 강도는 작물의 생장 크기를 나타내는 지표로서, 생장점, 줄기 두께, 및 화방 높이 중 적어도 하나 이상을 기초로 결정된다. 여기에서, 생장점이란 수직 방향으로 작물의 가장 높은 위치를 의미한다.
상기와 같이 작물의 생육상을 판단함에 따라, 작물의 영양 생장 및 생식 생장 간의 치우침을 방지하여 균형 생장이 가능하도록 유도할 수 있는 이점이 있으며, 이에 따라, 작물의 착과수, 크기, 및 품질이 향상되는 효과가 있다.
환경 제어 요소 결정부(110)는 판단된 작물 생육상을 기반으로 온실의 환경 제어 요소를 결정하며, 결정된 환경 제어 요소는 클라우드 형태로 제공되는 데이터 베이스에 누적 저장될 수 있다. 환경 제어 요소는 주간 온도, 주간 습도, 야간 온도, 야간 습도, 평균 온도, 및 평균 습도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
아래 그림은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 작물 생육상에 따라 환경 제어 요소를 결정하는 방법을 나타낸 것이다.
[그림 1]
Figure pat00014
그림 1을 참조하면, 생장상 및 생장강도를 포함하는 생육상에 기초하여, 환경 제어 요소를 결정할 수 있다.
예를 들어, 생식 생장이 강하고, 생장 강도가 강한 경우, 밤 온도를 높이도록 환경 제어 요소가 결정될 수 있다.
이외에도, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 평균 온도의 제어 방향을 결정할 수 있다.
이하는, 본 발명의 일 실시예에 있어서, 환경 제어 요소를 결정하기 위한 방법을 나타낸 것이다.
구분 줄기 두께 화방 높이 착과 부하
평균온도 낮추기 10.5mm 이하 13.5cm 이하 낮음
평균온도 높이기 10.5mm 이하 13.5cm 이하 높음
평균온도 유지 10.5mm~11.5mm 13.5cm~17.0cm 보통
평균온도 높이기 11.5mm 이하 17.0cm 이하 높음
표 2를 참조하면, 줄기 두께와 화방 높이를 고려하여 착과 부하 정도를 도출함으로써, 환경 제어 요소를 결정할 수 있다.예를 들면, 줄기 두께 대비 화방 높이가 큰 경우, 착과 부하가 커지므로, 평균 온도를 높여 생장 균형을 맞추도록 환경 제어 요소가 결정될 수 있다.
이어서, 환경 제어 수치 결정부(120)는 과거 데이터 수신부(103)로부터 수신되는 작물에 대한 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 토대로 환경 제어 수치를 결정한다.
이 때, 과거 온실 데이터는, 작물의 품목에 따른 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 온도, 습도, CO2, EC, pH, 누적일사 등의 데이터를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는 상기 과거 온실 데이터 중 온도 및 습도를 제어함으로써 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 데이터는 각 선도 농가들의 온실 데이터에 따른 작물의 최대수량 데이터를 기반으로 통계 처리를 통해 각 시기별 최대 생산 환경 제어값이 도출되도록 제공될 수 있으며, 월별로 제공될 수 있다.
이어서, 환경 한계값 설정부(130)는 선도 농가의 월별 과거 온실 데이터에 따른 온실 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정한다.
환경 한계값은, 작물의 품목에 따라 주간 및 야간 각각에 상이하게 설정될 수 있으며, 주간으로 초기화 및 갱신되도록 제공되어 주간에 가장 최적화된 환경 한계값이 도출되도록 제공될 수 있다.
이어서, 주간 환경 제어값 산출부(140)는, 주간 기상 예보 데이터와, 과거 데이터를 비교하여 온도 차 및 습도 차를 산출하고, 산출된 온도 차 및 습도 차를 고려하여 환경 제어 수치를 결정한다. 이 때, 과거 데이터의 과거 온실 데이터와 주간 기상 예보 데이터와의 차이 값을 산출함으로써, 환경 제어 수치를 결정할 수 있다.
예를 들면, 현재 외부 기상 온도가 17℃ 이고, 같은 시기 지난 작기 선도 농가의 실내 온도가 20℃인 경우, 이들의 차이 값인 +3℃가 환경 제어 수치로 결정될 수 있다.
즉, 지난 작기의 선도 농가의 환경 데이터에 상응하도록 온도 및 습도를 제어함으로써, 지난 작기와 유사한 작물 생장 환경을 조성할 수 있게 된다.
또한, 다른 실시예에 있어서, 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터 간의 차이 값을 산출하여 이를 주간 기상 예보 데이터에 적용함으로써, 환경 제어 수치를 결정할 수도 있다.
예를 들면, 현재 외부 기상 온도가 17℃이고, 같은 시기 지난 작기 선도 농가의 외부 기상 온도가 16℃, 실내 온도가 20℃인 경우, 선도 농가의 내외부 온도 차를 산출하여 이를 현재 외부 기상 온도에 적용함에 따라, +4℃가 환경 제어 수치로 결정될 수도 있다.
이어서, 주간 환경 제어값 산출부(140)는 환경 제어 요소 및 환경 제어 수치를 기초로 주간 환경 제어값을 산출한다.
이 때, 주간 환경 제어값 산출부(140)는 선도 농가 월별 데이터를 기초로 얻어진 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하도록 제공될 수 있다.
전술한 예시를 들어 설명하면, 현재 외부 기상 온도가 17℃이고, 환경 한계값이 18℃ 내지 20℃로 설정된 경우, 환경 제어 수치는 +4℃로 결정되나, 환경 한계값을 초과하므로, 이를 고려하여 17℃+3℃=20℃로 주간 환경 제어값이 산출될 수 있다.
주간 환경 제어값은, 환경 한계값 내에서 시간별 상이한 값을 갖도록 제공될 수 있다. 이렇게 산출되는 주간 환경 제어값은 클라우드 형태로 제공되는 후술할 데이터 베이스 내에 누적 저장됨에 따라 빅데이터를 구축할 수 있다.
본 발명이 상술한 주간 온실 환경 제어 모듈을 포함함에 따라, 작물의 영양 생장 및 생식 생장 간의 치우침을 방지하여 균형 생장이 가능하도록 유도할 수 있는 이점이 있다. 이에 따라, 작물의 착과수, 크기, 및 품질이 향상되는 효과가 있다.
또한, 선도 농가의 환경 데이터를 함께 활용함으로써, 최대 생산 환경과 유사한 환경을 제공하되, 작물의 생육상을 함께 고려함으로써, 작물에 최적화된 환경을 제공할 수 있는 이점이 있다.
다음으로, 일간 온실 환경 제어 모듈(200)은 다음과 같은 구성요소들을 포함하도록 제공될 수 있다.
먼저, 유사 그래프 선출부는 현재 기상 데이터와 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 하는 기능을 수행하며, 주간 유사 그래프 선출부(210) 및 일간 유사 그래프 선출부(220)를 포함하도록 구성될 수 있다.
주간 유사 그래프 선출부(210)는, 과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 가장 작은 주간 유사 그래프를 과거 데이터 내에서 선출하는 기능을 수행한다.
일간 유사 그래프 선출부(220)는, 주간 유사 그래프 선출부(210)에 의해 선출된 주간 유사 그래프 내에서, 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 기능을 수행한다.
이 때, 일간 유사 그래프 선출부(220)는, 하루 2회에 걸쳐 제2 예보 데이터를 갱신하고, 갱신된 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 유사한 패턴을 가지는 일간 유사 그래프를 선출하도록 제공될 수 있다.
예를 들면, 실시간으로 변동되는 제2 예보 데이터를 반영하기 위하여, 10시 14시에 각각 1회씩 갱신된 제2 예보 데이터에 대한 유사 패턴을 가지는 일간 유사 그래프를 선출하도록 마련될 수 있다.
일간 유사 그래프 선출 방법은 상기 예시에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 설정에 따라 시간과 횟수가 다양하게 설정될 수 있다.
유사 그래프 선출부는, 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식을 이용하여, 현재 기상 데이터와 시간대별 각각의 거리 차가 가장 작은 유사 그래프를 선출한다.
유클리디안 거리란, 평면상에서 두 대상 좌표간의 거리를 의미하는 것으로, 유클리디안 거리 개념상에서 대상들 사이의 거리는 유사성 정도를 나타낸다. 상기 유클리디안 거리는 피타고라스의 정리를 사용하여 구할 수 있다.
즉, 유클리디안 거리를 활용함에 따라, 평면상에서 과거와 현재의 온습도 그래프를 비교할 수 있으며, 거리 차를 산출하여 유사도를 비교할 수 있다.
본 발명에서 사용하는 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식은 다음과 같다.
Figure pat00015
여기서,
Figure pat00016
(
Figure pat00017
,
Figure pat00018
,
Figure pat00019
, … ,
Figure pat00020
)는 현재 기상 데이터,
Figure pat00021
(
Figure pat00022
,
Figure pat00023
,
Figure pat00024
, … ,
Figure pat00025
)는 과거 기상 데이터이고,
Figure pat00026
는 그래프의 시작점으로부터의 경과 시간을 의미한다.
주간 유사 그래프를 선출하는 경우에는, 아래 식을 이용할 수 있다.
Figure pat00027
이 때,
Figure pat00028
Figure pat00029
는 그래프의 시작점으로부터의 경과 시간을 의미하므로 n = 24(시간) x 7(일) = 168로 설정될 수 있으며, a는 과거 주간 데이터의 24시간 단위 시작일의 순번을 의미한다.
이에 따라, 상기 유클리디안 거리 차 산출 식을 활용하여 주간 유사 그래프를 선출하는 경우, 수신된 제1 예보 데이터의 전후 15일에 해당하는 과거 데이터 내에서, 24시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동하면서 각각의 유클리디안 거리 차를 산출하여 거리 차가 가장 작은 값을 가지는 과거 데이터를 주간 유사 그래프로 선출할 수 있다.
예를 들어, 11월 8일부터 11월 14일까지의 제1 예보 데이터에 대한 유클리디안 거리 차를 산출하는 경우, 11월 1일부터 11월 21일까지의 과거 데이터 내에서 24시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동시킨다.
이 때, 발생하는 각각의 경우에 대한 거리 차(
Figure pat00030
)를 모두 구하여, 가장 작은 값을 갖는 주간 유사 그래프를 선출한다.
아래는 11월 8일부터 11월 14일까지의 제1 예보 데이터와 지난 작기 11월 7일부터 11월 13일까지의 과거 기상 데이터 간의 거리 차를 구하는 식을 나타낸 예시이다.
Figure pat00031
일간 유사 그래프를 선출하는 경우에는, 아래 식을 이용할 수 있다.
Figure pat00032
이 때,
Figure pat00033
는 그래프의 시작점으로부터의 경과 시간을 의미하므로 n = 24로 설정될 수 있으며, a는 과거 일간 데이터의 24시간 단위 시작일의 순번, b는 과거 일간 데이터의 1시간 단위 시작 시간을 의미한다.
이에 따라, 상기 유클리디안 거리 차 산출 식을 활용하여 일간 유사 그래프를 선출하는 경우, 수신된 제2 예보 데이터에 대응되는 과거 주간 데이터 내에서, 시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동하면서 각각의 유클리디안 거리 차를 산출하여 거리 차가 가장 작은 값을 가지는 과거 데이터를 일간 유사 그래프로 선출할 수 있다.
예를 들어, 11월 1일부터 11월 7일까지의 과거 데이터 내에서 11월 4일의 제2 예보 데이터에 대한 유클리디안 거리 차를 산출하는 경우, 1시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동시킨다.
이 때, 발생하는 각각의 경우에 대한 거리 차(
Figure pat00034
)를 모두 구하여, 가장 작은 값을 갖는 주간 유사 그래프를 선출한다.
아래는 11월 4일 00시부터 24시까지의 제2 예보 데이터와 지난 작기 11월 3일 02시부터 11월 4일 02시까지의 과거 기상 데이터 간의 거리 차를 구하는 식을 나타낸 예시이다.
Figure pat00035
상기에서 살펴본 바와 같이, 24시간 단위로 그래프를 전후 이동하여 주간 유사 그래프를 먼저 산출하고, 이후 1시간 단위로 그래프를 전후 이동하여 일간 유사 그래프를 산출함으로써, 유사 그래프를 더욱 용이하고 신속하게 선출할 수 있게 되며, 소요 시간을 단축할 수 있는 이점이 있다.
또한, 하루 동안의 그래프 패턴만 고려하여 유사 그래프를 선출하는 것에 비해, 주간 동안의 그래프 패턴이 가장 유사한 과거 데이터의 범위를 먼저 제한하고, 그 안에서 일간 유사 그래프를 선출함으로써, 기상 그래프의 단순 수치가 아닌 패턴을 중점적으로 고려하여 실제 기상 환경에 적용이 더욱 용이한 그래프를 선출할 수 있는 이점이 있다.
이어서, 일간 환경 제어값 산출부(230)는 먼저 유사 그래프의 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터의 차이 값을 산출하고, 차이 값을 현재 기상 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출한다.
일간 환경 예측값은, 현재 외부 온도에 대한 실내 온도와, 현재 외부 습도에 대한 실내 습도 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들면, 현재 외부 기상 온도가 17℃이고, 같은 시기 지난 작기 선도 농가의 외부 기상 온도가 16℃, 실내 온도가 20℃인 경우, 선도 농가의 내외부 온도 차 +4℃를 산출하여 이를 현재 외부 기상 온도에 적용함에 따라, 21℃가 일간 환경 예측값으로 산출될 수 있다.
이후, 일간 환경 제어값 산출부(230)는 과거 데이터를 기반으로 설정된 주간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 실내 환경이 제어되도록, 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 예측값을 고려하여 일간 환경 제어값을 산출한다.
예를 들어 설명하면, 일간 환경 예측값은 21℃이나, 주간 환경 제어값의 범위가 18℃ 내지 20℃로 설정된 경우 일간 환경 예측값이 주간 환경 제어값을 초과하지 않도록 20℃를 일간 환경 제어값으로 산출할 수 있다.
주간 환경 제어값은, 전술한 주간 온실 환경 제어 모듈(100)로부터 수신되는 값으로 이에 대한 자세한 설명은 상기를 참조한다.
상술한 본 발명의 일간 온실 환경 제어 모듈을 활용하면, 선도 농가의 온실 데이터를 그대로 적용하는 것이 아닌, 온실이 위치한 지역의 기상 패턴과 가장 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터에 대한 과거 온실 데이터를 고려하여 최적의 환경 제어값을 산출할 수 있다.
즉, 온실별 맞춤 적용이 가능함에 따라, 현재 기상 패턴에 가장 최적화된 온실 제어가 가능해진다.
다음으로, 실시간 온실 환경 제어 모듈(300)은 도 1을 참조하여 전술한 바와 같이, 온실 그래프 매핑부(310), 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320), 환경 예측값 산출부(330), 및 실시간 환경 제어값 산출부(340)를 포함하며, 이에 대한 설명은 상기를 참조한다.
이상에서는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버에 대해 살펴보았다. 이하에서는 상술한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 이용하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템에 대해 설명한다. 설명의 편의를 위해, 도 1을 참조하여 설명한 부분과 중복되는 내용은 생략하거나 간단히 기재한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 도시한 개략도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템(10)은 다음과 같은 구성을 포함하도록 제공될 수 있다.
먼저, 작물 영상 촬영 장치(20)는 주간 동안의 작물 영상을 촬영한다. 작물 영상 촬영 장치(20)는 사용자가 소지할 수 있는 카메라 혹은 휴대용 단말의 형태로 제공될 수 있으며, 사용자가 작물 영상 촬영 장치(20)를 수동으로 조작하여 작물 영상을 촬영하도록 제공될 수 있다. 또한, 작물 영상 촬영 장치(20)는 재배지 내에서 자율 주행이 가능하여 각각의 작물을 자동을 인지하고 작물 영상을 촬영할 수 있도록 구현될 수도 있다.
이어서, 데이터 베이스(30)에는 지난 작기의 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터가 저장되며, 상기 과거 데이터들을 누적 및 갱신하여 저장하도록 제공될 수 있다.
데이터 베이스(30)는 작물의 품목에 따른 환경 제어값을 각 시기별로 데이터 베이스(DB)화하여 저장, 분류 및 관리할 수 있다.
예를 들면, 데이터 베이스(30)는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이터 베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이터 베이스 관리 시스템(OODBMS)을 이용하여 본 출원의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(field)들을 가지고 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 데이터 베이스(30)는 클라우드 형태로 제공되어 본 발명의 주간 온실 환경 의사결정지원 서버(100)로 수신되는 데이터들을 데이터 베이스화하여 누적 저장함에 따라 빅데이터를 구축할 수 있다.
예를 들면, 데이터 베이스(30) 내에 작물 영상들이 품목별 생장 시기에 따라 데이터 베이스화되어 누적 저장됨에 따라 빅데이터가 구축될 수 있으며, 작물 영상 분석을 위한 알고리즘이 별도로 저장될 수 있다. 이에 따라, 작물 영상 인식률을 보다 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 데이터 베이스(30) 내에는 작물의 품목에 따른 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 온실 환경 데이터가 필드별로 데이터 베이스화되어 누적 저장됨에 따라 빅데이터가 구축될 수도 있다.
또한, 데이터 베이스(30) 내에는 실시간 온실 환경에 따라 산출되는 실시간 환경 제어값이 데이터 베이스화되어 누적 저장되고, 빅데이터가 구축된다. 이를 본 발명에 적용하는 경우, 선도 농가의 온실 환경 데이터가 테스트베드 데이터를 대체할 수 있게 되며, 작업 속도와 정확도를 향상시킴에 따라, 작물의 생장에 가장 최적화된 실시간 환경 제어값을 산출할 수 있게 된다.
이어서, 온실 센서(40)는 온실 내부에 제공되어, 온도, 습도, CO2, EC, pH, 누적일사 중 적어도 하나를 포함하는 온실 환경 데이터를 감지하는 기능을 한다.
실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는 상술한 작물 영상 촬영 장치(20), 데이터 베이스(30), 및 온실 센서(40)와 데이터 송수신을 통해 주간 환경 제어값을 산출한다.
온실 제어기(50)는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)로부터 수신되는 실시간 환경 제어값을 기초로 작물이 재배되는 실내 환경의 온도 및 습도를 제어한다.
상술한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 및 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함하도록 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상술한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는 IaaS(Infrastructure as Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service) 등 다양한 클라우드 서버의 형태로 제공될 수 있다.
클라우드 서버를 활용하면 작물 영상 촬영 장치(20) 및 기상청으로부터 제공되는 작물 영상과 기상 데이터를 기반으로 작물이 재배되는 온실 환경에 제공되는 온실 제어기(50)를 원격 자동 제어하는 것이 가능하다.
또한, 도면에는 도시되지 않았으나, 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)에 연결이 가능한 관리자 단말이 별도로 제공될 수 있다.
관리자 단말은 통상의 웹브라우저(Web Browser)가 구비되고, 농산물 생산 유통 관리 서버에 접속하여 다양한 웹서비스(Web Service)를 이용할 수 있는 모든 종류의 유무선 통신 장치로 제공될 수 있다.
이에 따라, 관리자 단말상에서 작물이 재배되는 환경을 모니터링 할 수 있으며, 온실 제어기(50)를 수동 제어하는 것이 가능하도록 구현될 수도 있다.
이하에서는, 상술한 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 사용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법에 대해 설명한다.
이하, 각 단계를 설명하는 과정에서 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 부분과 중복되는 내용은 생략하거나 간단히 기재하며, 설명의 이해를 돕기 위해, 도 1 내지 도 3을 함께 참조한다. 또한, 특별히 언급하지 않는 한, 이하에서 설명하는 각 단계의 수행 주체는 도 1 내지 도 3에 도시한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버로 가정한다.
실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은 주간 환경 제어값 산출 단계, 일간 환경 제어값 산출 단계, 및 실시간 환경 제어값 산출 단계로 이루어진다.
먼저, 주간 환경 제어값 산출 단계에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 작물의 생육상 판단 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 4 및 5를 참조하면, 먼저, 작물 영상 촬영 장치로부터 주간 작물 영상을 수신하여 작물 생육상을 판단하는 작물 생육상 판단 단계(S110)가 수행된다. 해당 단계는 도 5와 같이 작물의 화방 높이(cm)와 줄기 두께(cm)를 측정하여 작물의 생장을 모니터링 함과 동시에 작물의 생장 시기별 생육상을 시각화하여 나타내도록 구현될 수 있다.
이후, 작물 생육상을 기반으로 온실 환경 제어 요소를 결정하는 환경 제어 요소 결정 단계(S120)가 수행된다. 해당 단계에서는 환경 제어 요소만이 결정되며, 구체적인 제어 수치는 이하 단계들에서 산출된다. 예를 들면, 생식 생장이 강하고, 생장 강도가 강한 경우, 환경 제어 요소는 “밤 온도 상승”으로 결정될 수 있다.
이후, 데이터 베이스로부터 작물에 대한 선도 농가 월별 데이터를 수신하는 월별 데이터 수신 단계(S130)가 수행된다.
이후, 선도 농가 월별 데이터의 온실 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정하는 환경 한계값 설정 단계(S140)가 수행된다.
이후, 기상청으로부터 주간 기상 예보 데이터를 수신하는 기상 데이터 수신 단계(S150)가 수행된다.
이후, 주간 기상 예보 데이터와, 선도 농가 월별 데이터를 비교하여 온도 차 및 습도 차를 산출하는 기상 데이터 비교 단계(S160)가 수행된다. 이 때, 기상 예보가 실시간으로 변경될 수 있으므로, 특정 시간마다 기상 예보의 변경 여부를 확인하여 변경된 기상 예보 데이터가 적용될 수 있도록 기상 데이터 수신 단계(S10)를 다시 수행하도록 제공될 수 있다. 이에 따라, 실시간 가장 정확한 주간 기상 예보 데이터를 기초로 환경 제어 수치를 결정할 수 있는 이점이 있다.
이후, 온도 차 및 습도 차를 고려하여 온실 환경 제어 수치를 결정하는 환경 제어 수치 결정 단계(S170)가 수행된다. 기상 데이터 비교 단계(S160) 및 환경 제어 수치 결정 단계(S170)들에서 선도 농가 월별 데이터의 과거 온실 데이터와 선도 농가 월별 데이터의 외부 기상 데이터의 차이 값을 산출하여, 이를 현재의 기상 예보 데이터에 적용함으로써, 환경 제어 수치를 결정할 수도 있다.
이후, 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 환경 제어값 산출 단계(S180)가 수행된다. 주간 환경 제어값은 환경 제어 요소 결정 단계(S120)에서 결정된 환경 제어 요소와 환경 제어 수치 결정 단계(S170)에서 결정된 환경 제어 수치를 모두 고려하여 주간 환경 제어값을 산출한다. 이 때, 환경 한계값 설정 단계(S140)에서 설정된 환경 한계값을 고려하여 제한 범위 내에서 주간 환경 제어값을 산출하도록 한다.
다음으로, 일간 환경 제어값 산출 단계를 설명한다.
도 6 및 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 6 및 7을 참조하면, 먼저, 기상청으로부터 현재 기상 데이터를 수신하는 기상 데이터 수신 단계(S210)가 수행된다.
이후, 데이터 베이스로부터 작물의 품목에 대응되는 지난 작기 선도 농가의 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 수신하는 과거 데이터 수신 단계(S220)가 수행된다.
이후, 현재 기상 데이터와 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 선출하는 유사 그래프 선출 단계가 수행된다. 유사 그래프 선출 단계는 주간 유사 그래프 선출 단계(S230) 및 일간 유사 그래프 선출 단계(S240)를 포함하도록 제공될 수 있다.
주간 유사 그래프 선출 단계(S230)는, 제1 예보 데이터에 대해 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 검색하는 단계가 수행되며, 이후, 과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 주간 유사 그래프를 선출하는 단계가 수행된다.
일간 유사 그래프 선출 단계(S240)에서는, 제2 예보 데이터에 대해 상기에서 선출된 주간 유사 그래프 내에서 과거 데이터를 검색하는 단계가 수행되며, 이후, 과거 데이터를 주간 유사 그래프 내에서 시간 단위로 변경하면서, 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 단계가 수행된다.
이후, 유사 그래프의 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터의 차이 값을 산출하고, 차이 값을 현재 기상 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출하는 일간 환경 예측값 산출 단계(S250)가 수행된다.
이후, 산출된 일간 환경 예측값에 주간 환경 제어값을 함께 고려하여 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 환경 제어값 산출 단계(S260)가 수행된다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 7 및 8을 참조하면, 작물의 생육상에 따른 환경 제어 요소와, 주간 기상 예보 데이터에 따른 환경 제어 수치에 따라 결정되는 주간 환경 제어값에 기초하여, 주간 동안 온실 환경의 제어 방법을 분석하여 사용자에게 제공되도록 구현될 수 있다.
또한, 주간 환경 제어값의 범위 내에서 일간 기상 예보 데이터에 따른 일간 환경 제어값을 사용자에게 함께 제공할 수 있으며, 일간 환경 제어값을 온실 제어기로 전송하여 온실 내부 환경이 자동 제어되도록 구현될 수도 있다.
다음으로, 실시간 환경 제어값 산출 단계에 대해 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 먼저, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 수신하는 단계(S310)가 수행되며, 이 때, 제1 환경값 및 제2 환경값은 온도 및 습도일 수 있다.
이후, 실시간으로 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 몰리어 다이어그램(Mollier diagram)에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계(S320)가 수행된다.
이하에서, 도 10을 더 참조하여 온실 그래프 맵핑 단계(S320) 및 그 이후의 단계에 대하여 설명한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 9 및 10을 참조하면, 몰리어 다이어그램(Mollier diagram) 상에는 온도(T), 상대습도(RH), 절대습도(AH), 이슬점온도(DEW), 수분부족량(HD), 및 수증기압 포차(VPD)를 종합적으로 고려한 기준 범위가 그래프상에서 면적을 가지는 영역으로 표시되도록 제공될 수 있다. 상기 영역은 데이터 베이스로부터 수신되는 선도농가의 과거 온실 데이터에 따라 기설정될 수 있다. 이 때, 과거 온실 데이터는 작물의 품목 및 생장 시기별 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 데이터일 수 있다.
이후, 온실 그래프 맵핑 단계(S320)에서 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터로 각각 시각화하기 위한 데이터를 생성하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계(S330)가 수행된다. 이 때, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위가 함께 표시되도록 제공될 수 있다.
예를 들면, 실시간으로 변화하는 온실 환경 데이터에 대해 한시간 단위 환경값을 시계열 데이터로 시각화하여, 막대 그래프 혹은 꺾은선 그래프 등의 형태로 나타낼 수 있다.
이후, 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계(S340)를 포함한다.
전술한 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계(S330)에서 그래프상에 기준 범위를 함께 표시함에 따라, 온실 환경의 시간별 추이를 기준 범위에 대해 용이하게 분석이 가능하게 된다. 이에 따라, 시간 단위 온실 환경에 대한 적정 환경 예측값을 도출하여, 온실 환경 제어를 수행하기 위한 자료로 사용할 수 있게 된다.
이후, 일간 온실 환경 제어 모듈로부터 수신된 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출 단계(S350)가 수행된다.
이후, 실시간 환경 제어값을 온실 제어기로 전송하여, 작물이 재배되는 실내 환경의 온도 및 습도 중 적어도 하나 이상을 제어하는 온실 제어 단계(S360)가 수행된다.
이상에서 살펴본 본 발명의 일간 온실 환경 의사결정지원 서버와, 이를 이용한 일간 온실 환경 의사결정지원 시스템, 및 일간 온실 환경 의사결정지원 방법을 활용하는 경우, 온실별 최적의 환경 제어값을 산출 가능한 이점이 있다.
즉, 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경 요소를 감지하고, 독립변수에 따른 종속변수의 변화값을 모두 고려하여, 최적의 실시간 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 최대 생장에 가장 적합한 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 일간 온실 환경 의사결정지원 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체가 구현될 수 있다.
이 때, 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 및 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함하도록 구현될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 : 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템
1000 : 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버
100 : 주간 환경 제어값 산출 모듈
110 : 환경 제어 요소 결정부
120 : 환경 제어 수치 결정부
130 : 환경 한계값 설정부
140 : 주간 환경 제어값 산출부
200 : 일간 환경 제어값 산출 모듈
210 : 주간 유사 그래프 선출부
220 : 일간 유사 그래프 선출부
230 : 일간 환경 제어값 산출부
300 : 실시간 환경 제어값 산출 모듈
310 : 온실 그래프 맵핑부
320 : 온실 데이터 시각화 정보 생성부
330 : 환경 예측값 산출부
340 : 실시간 환경 제어값 산출부
20 : 작물 영상 촬영 장치
30 : 데이터 베이스
40 : 온실 센서
50 : 온실 제어기

Claims (14)

  1. 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부;
    상기 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 상기 제1 환경값 및 상기 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하도록 하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및
    상기 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 상기 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 온실 데이터 시각화 정보 생성부는,
    상기 제1 환경 예측값이 독립 변수일 때, 상기 제1 환경 예측값에 따라 변경되는 상기 제2 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하고,
    상기 제2 환경 예측값이 독립 변수일 때, 상기 제2 환경 예측값에 따라 변경되는 상기 제1 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  3. 제1 항에 있어서,
    작물 영상 촬영 장치로부터 수신되는 주간 작물 영상에 따라 판단되는 작물 생육상에 기초하여, 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 온실 환경 제어 모듈;
    현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터를 선출하고, 이에 대응되는 과거 온실 데이터에 기초하여 상기 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 온실 환경 제어 모듈; 및
    상기 온실 환경 데이터에 기초하여, 상기 일간 환경 제어값 내에서 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 제어 모듈을 더 포함하며,
    상기 현재 기상 데이터는 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하고,
    상기 실시간 온실 환경 제어 모듈은, 상기 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 주간 온실 환경 제어 모듈은,
    상기 작물 생육상을 기초로 환경 제어 요소를 결정하는 환경 제어 요소 결정부;
    상기 제1 예보 데이터와 상기 과거 기상 데이터와 이에 대응되는 과거 온실 데이터를 비교하여 산출된 온도 차 및 습도 차를 고려하여 환경 제어 수치를 결정하는 환경 제어 수치 결정부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 주간 온실 환경 제어 모듈은,
    상기 과거 온실 데이터의 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정하는 환경 한계값 설정부를 더 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 주간 온실 환경 제어 모듈은,
    상기 환경 제어 요소 및 상기 환경 제어 수치를 기초로, 상기 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 환경 제어값 산출부를 더 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  7. 제3 항에 있어서,
    상기 일간 온실 환경 제어 모듈은,
    상기 일간 온실 환경 제어 모듈은, 상기 현재 기상 데이터와 상기 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 상기 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 선출하는 유사 그래프 선출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 유사 그래프 선출부는,
    과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 상기 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 가장 작은 주간 유사 그래프를 상기 과거 데이터 내에서 선출하는 주간 유사 그래프 선출부; 및
    상기 주간 유사 그래프 선출부에 의해 선출된 주간 유사 그래프 내에서, 상기 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 일간 유사 그래프 선출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 유사 그래프 선출부는,
    유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식을 이용하여, 상기 현재 기상 데이터와 시간대별 각각의 거리 차가 가장 작은 유사 그래프를 선출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식은,
    Figure pat00036
    이며,
    Figure pat00037
    (
    Figure pat00038
    ,
    Figure pat00039
    ,
    Figure pat00040
    , … ,
    Figure pat00041
    )는 현재 기상 데이터,
    Figure pat00042
    (
    Figure pat00043
    ,
    Figure pat00044
    ,
    Figure pat00045
    , … ,
    Figure pat00046
    )는 과거 기상 데이터이고,
    Figure pat00047
    는 그래프의 시작점으로부터의 경과 시간을 의미하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  11. 제8 항에 있어서,
    상기 일간 온실 환경 제어 모듈은,
    상기 일간 유사 그래프의 상기 과거 기상 데이터와 상기 과거 온실 데이터의 차이 값을 상기 제2 예보 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출하고,
    상기 주간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 상기 일간 환경 예측값을 고려하여 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 환경 제어값 산출부를 더 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
  12. 작물 영상을 촬영하는 작물 영상 촬영 장치;
    과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터가 작물의 품목별로 저장되는 데이터 베이스;
    온실에 제공되어, 온실 환경 데이터를 감지하는 온실 센서;
    상기 작물 영상 촬영 장치, 상기 데이터 베이스, 및 상기 온실 센서와 데이터 송수신을 통해 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버; 및
    상기 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버로부터 수신되는 상기 실시간 환경 제어값을 기초로 온실 환경을 제어하는 온실 제어기를 포함하며,
    상기 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는,
    상기 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 상기 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 및
    상기 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 상기 제1 환경값 및 상기 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 상기 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및
    상기 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 상기 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템.
  13. 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 및
    상기 온실 그래프 맵핑단계에서 맵핑된 상기 제1 환경값 및 상기 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및
    상기 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 상기 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법.
  14. 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서,
    상기 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은,
    온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 및
    상기 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 상기 제1 환경값 및 상기 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및
    상기 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 상기 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
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