KR20210106173A - Apparatus and method for growing crops - Google Patents

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Abstract

A method for growing crops according to an embodiment of the present disclosure may include the steps of: loading information on growth conditions of crops including temperature conditions, light conditions, and cultivation periods; monitoring the growth information of crops or environmental information of a cultivation space by a sensor, and allowing a processor to adjust the amount of light and the temperature of the cultivation space based on at least one of the growth condition information, growth information, and environmental information.

Description

작물을 생육하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GROWING CROPS}Apparatus and method for growing crops

본 개시는 작물을 생육하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 작물의 생육 모델 및 작물 재배의 연 이익에 기반하여 생육 조건을 최적화한 작물 생육 장치 및 방법에 관한 것이다.The present disclosure relates to an apparatus and method for growing a crop, and more particularly, to an apparatus and method for growing a crop that optimizes growth conditions based on a growth model of a crop and an annual profit of crop cultivation.

작물재배는 노지재배, 수경재배 등 다양한 방식으로 이루어지고, 최근 효율적인 작물재배를 위해 시설 농가를 위한 작물 재배 시스템으로서, 재배 작물의 생육 환경의 온실 내의 온도, 습도 및 일사량 등을 센서로 수집하고, 수집한 센싱 데이터에 기초하여 적절한 생육 환경을 갖도록 온도 조절 설비, 수분 공급 설비 등을 제어하는 기술이 존재한다.Crop cultivation is carried out in various ways such as open-field cultivation and hydroponics. Recently, as a crop cultivation system for facility farmers for efficient crop cultivation, the temperature, humidity, and solar radiation in the greenhouse of the growing environment of cultivated crops are collected with sensors, There is a technology for controlling a temperature control facility, a water supply facility, etc. to have an appropriate growth environment based on the collected sensing data.

또한, 가정용 식물 재배기를 통해 각 가정에서 필요한 채소 등을 용이하게 재배 가능하도록 급수, 온도 및 습도 등을 제어하는 장치가 존재한다.In addition, there is a device for controlling water supply, temperature, humidity, etc. so that vegetables necessary for each home can be easily grown through a home plant cultivation machine.

종래의 기술은 개별 작물마다 다른 생육 모델을 고려하여 각 작물에 적합한 생육 환경을 가지도록 설비를 제어하지 않는 문제점이 있다. The prior art has a problem in that it does not control the equipment to have a growth environment suitable for each crop in consideration of a different growth model for each crop.

또한, 종래의 기술은 재배자의 연 이익을 고려한 개별 작물의 생장 주기에 적합한 생육 환경을 가지도록 설비를 제어하지 않는 문제점이 있다.In addition, the prior art has a problem in that it does not control the equipment to have a growth environment suitable for the growth cycle of individual crops in consideration of the annual profit of the grower.

선행기술 1: 한국 공개특허공보 제10-2017-0061293호(2017.06.05. 공개)Prior Art 1: Korean Patent Publication No. 10-2017-0061293 (published on May 5, 2017)

본 개시의 일 실시 예는 작물의 생육 모델에 기초하여 재배 공간의 광량 및 온도를 제어하는 작물 생육 장치 및 방법을 제공한다. An embodiment of the present disclosure provides a crop growth apparatus and method for controlling the amount of light and temperature of a cultivation space based on a crop growth model.

본 개시의 다른 실시 예는 작물의 생육 모델에 기초하여 재배자의 연 이익을 최대화하는 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 적용 가능한 작물 생육 장치 및 방법을 제공한다.Another embodiment of the present disclosure provides a crop growth apparatus and method to which a temperature condition, a light quantity condition, and a cultivation period for maximizing an annual profit of a grower can be applied based on a crop growth model.

본 개시의 다른 실시 예는 작물 수율을 고려하여 재배자의 연 이익을 최대화하는 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 적용 가능한 작물 생육 장치 및 방법을 제공한다.Another embodiment of the present disclosure provides an apparatus and method for growing crops that can apply temperature conditions, light quantity conditions, and cultivation periods to maximize the annual profit of a grower in consideration of crop yield.

본 개시의 일 실시 예는 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함하는 작물의 생육 조건 정보에 기초하여 재배 공간의 환경 조건을 조절하는 작물 생육 장치 및 방법을 제공한다.An embodiment of the present disclosure provides a crop growth apparatus and method for controlling environmental conditions of a cultivation space based on information on growth conditions of crops including temperature conditions, light quantity conditions, and cultivation periods.

본 개시의 다른 실시 예는 작물의 재배를 통해 연 이익을 최대로 얻을 수 있는 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함하는 작물의 생육 조건 정보에 기초하여 재배 공간의 환경 조건을 조절하는 작물 생육 장치 및 방법을 제공한다.Another embodiment of the present disclosure is a crop growth apparatus that adjusts the environmental conditions of a cultivation space based on information on growth conditions of crops including temperature conditions, light conditions, and cultivation periods that can maximize annual profits through cultivation of crops and methods.

본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 방법은 작물을 생육하는 장치에서 수행하는 방법으로서, 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함하는 작물의 생육 조건 정보를 로딩하는 단계, 센서에 의해, 작물의 생육 정보 또는 재배 공간의 환경 정보를 모니터링하는 단계 및 프로세서에 의해, 생육 조건 정보, 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 재배 공간의 광량 및 온도를 조절하는 단계를 포함할 수 있다.A method for growing a crop according to an embodiment of the present disclosure is a method performed by an apparatus for growing a crop, and includes the steps of loading information on the growth condition of a crop including a temperature condition, a light amount condition, and a cultivation period, by a sensor, It may include the step of monitoring the growth information or environmental information of the cultivation space and adjusting, by the processor, the amount of light and the temperature of the cultivation space based on at least one of growth condition information, growth information, and environmental information.

본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 장치는 작물이 생육되는 재배 공간, 재배 공간의 온도를 조절하는 온도 조절부, 재배 공간의 광량을 조절하는 광량 조절부, 작물의 생육 정보 또는 재배 공간의 온도 및 광량을 포함하는 환경 정보를 모니터링하는 센서부, 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함하는 작물의 생육 조건 정보를 저장하는 메모리 및 생육 조건 정보, 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 온도 조절부 또는 광량 조절부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.A crop growth apparatus according to an embodiment of the present disclosure includes a cultivation space in which crops are grown, a temperature control unit for controlling the temperature of the cultivation space, a light quantity control unit for adjusting the amount of light in the cultivation space, and information on the growth of crops or the temperature of the cultivation space. and a sensor unit for monitoring environmental information including the amount of light, a memory for storing growth condition information of a crop including a temperature condition, a light amount condition, and a cultivation period, and a temperature based on at least one of growth condition information, growth information, and environmental information It may include a controller for controlling the adjusting unit or the light amount adjusting unit.

본 개시의 실시 예에 따른 작물 생육 장치 및 방법은 각 작물의 생육 모델을 제공함으로써, 재배하는 작물의 종류에 적합한 생육 환경을 제공할 수 있다.The apparatus and method for growing crops according to embodiments of the present disclosure may provide a growth environment suitable for the type of crop to be grown by providing a growth model of each crop.

본 개시의 실시 예에 따른 작물 생육 장치 및 방법은 재배자의 연 이익을 최대화하는 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 고려한 생육 환경을 제공함으로써, 재배자의 경제적인 이익을 최대화할 수 있다.The apparatus and method for growing crops according to an embodiment of the present disclosure may maximize the economic benefit of the grower by providing a growth environment in consideration of the temperature condition, the light quantity condition, and the cultivation period that maximize the annual profit of the grower.

본 개시의 실시 예에 따른 작물 생육 장치 및 방법은 작물 수율을 고려한 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 고려한 생육 환경을 제공함으로써, 재배자의 경제적인 이익을 현실적으로 고려할 수 있다.The apparatus and method for growing crops according to an embodiment of the present disclosure may realistically consider economic benefits of growers by providing a growth environment in consideration of a temperature condition, a light quantity condition, and a cultivation period in consideration of a crop yield.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 방법을 수행하거나 작물 생육 장치가 구동하기 위한 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 연 이익을 고려한 생육 조건 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 연 이익을 고려한 생육 조건 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 연 이익을 고려한 생육 모델 및 생육 조건 정보를 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram illustrating an environment for performing a crop growth method or a crop growth apparatus according to an embodiment of the present disclosure;
2 is a block diagram illustrating the configuration of a crop growing apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
3 is a flowchart illustrating a crop growth method according to an embodiment of the present disclosure.
4 is a flowchart illustrating a method of generating growth condition information in consideration of annual profit according to an embodiment of the present disclosure.
5 is a view for explaining a crop growth model according to an embodiment of the present disclosure.
6 is a view for explaining growth condition information in consideration of annual profit according to an embodiment of the present disclosure.
7 is a view for explaining a growth model and growth condition information in consideration of annual profit according to an embodiment of the present disclosure.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, the embodiments disclosed in the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components are assigned the same reference numerals regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. The suffixes "module" and "part" for the components used in the following description are given or mixed in consideration of only the ease of writing the specification, and do not have a meaning or role distinct from each other by themselves. In addition, in describing the embodiments disclosed in the present specification, if it is determined that detailed descriptions of related known technologies may obscure the gist of the embodiments disclosed in the present specification, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in the present specification, and the technical spirit disclosed herein is not limited by the accompanying drawings, and all changes included in the spirit and scope of the present invention , should be understood to include equivalents or substitutes.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including an ordinal number, such as first, second, etc., may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that the other component may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is mentioned that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle.

도 1을 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 방법을 수행하거나 작물 생육 장치를 구동하기 위한 환경을 설명한다.An environment for performing a crop growth method or driving a crop growth apparatus according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 1 .

본 개시의 실시 예에 따른 작물 생육 방법을 수행하거나 작물 생육 장치를 구동하기 위한 환경은 작물 생육 장치(100) 및 서버 장치(200)를 포함할 수 있다.An environment for performing the crop growth method or driving the crop growth apparatus according to an embodiment of the present disclosure may include the crop growth apparatus 100 and the server apparatus 200 .

작물 생육 장치(100)는 스마트 팜(smart farm) 형태부터 가정용 작물 재배 장치를 포함할 수 있다. 작물 생육 장치(100)는 작물 생육 모델을 미리 저장하고 있거나 서버 장치(200) 또는 스마트 폰, PC(Personal Computer) 등의 사용자 단말로부터 작물 생육 모델을 수신할 수 있다. 작물 생육 모델은 작물의 생육 데이터에 생육특성을 대변하는 비선형 회귀모델(nonlinear regression model)을 적용하여 재배 기간에 따른 작물의 길이 또는 무게(상대 무게일 수 있다.)를 모델링한 것일 수 있고, 예시적으로 로지스틱 모델(logistic model)일 수 있다. 아래에서 도 4를 참조하여 자세히 설명한다.The crop growing apparatus 100 may include a home crop cultivation apparatus from a smart farm type. The crop growth apparatus 100 may store the crop growth model in advance or receive the crop growth model from the server device 200 or a user terminal such as a smart phone or a personal computer (PC). The crop growth model may be a model of the length or weight (which may be relative weight) according to the cultivation period by applying a nonlinear regression model representing the growth characteristics to the growth data of the crop. In essence, it may be a logistic model. It will be described in detail with reference to FIG. 4 below.

작물 생육 장치(100)는 작물이 생육되는 공간인 재배 공간을 포함할 수 있고, 재배 공간의 생육 조건과 관련된 인자를 제어 가능한 장치들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광량을 제어하기 위한 광량 조절부로서, LED 램프를 포함할 수 있고, LED 램프는 근자외선 LED, 근적외선 LED, 컬러 별 가시광선 LED 등을 포함할 수 있다. 작물 생육 장치는 재배 공간의 생육 조건을 모니터링하기 위한 센서들을 포함할 수 있다 예를 들어, 작물 생육 장치(100)는 온도 센서, 습도 센서, 광량 센서 등을 포함할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may include a cultivation space that is a space in which crops are grown, and may include devices capable of controlling factors related to the growth conditions of the cultivation space. For example, as a light amount adjusting unit for controlling the amount of light, an LED lamp may be included, and the LED lamp may include a near-ultraviolet LED, a near-infrared LED, a visible light LED for each color, and the like. The crop growth apparatus may include sensors for monitoring the growth conditions of the cultivation space. For example, the crop growth apparatus 100 may include a temperature sensor, a humidity sensor, a light quantity sensor, and the like.

일 실시 예로서, 작물 생육 장치(100)는 생육 모델에 기초하여 생육 조건 정보를 생성하거나 서버 장치(200)로부터 생육 조건 정보를 생성할 수 있다.As an embodiment, the crop growth apparatus 100 may generate growth condition information based on the growth model or may generate growth condition information from the server device 200 .

서버 장치(200)는 작물 생육 장치(100)에 전송하기 위한 작물 생육 모델에 기반한 작물의 생육 조건 정보를 저장할 수 있다. 생육 조건 정보는 각 작물을 생육하기 위해 적절한 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함할 수 있고, 작물 별로 각각 저장될 수 있다. The server device 200 may store crop growth condition information based on a crop growth model to be transmitted to the crop growth device 100 . The growth condition information may include temperature conditions, light conditions, and cultivation periods suitable for growing each crop, and may be stored for each crop.

서버 장치(200)는 생육 조건 정보를 종자(씨앗) 발아를 위한 종자 발아 생육 조건 정보 또는 발아 이후의 작물 생육 조건 정보로 구별하여 저장할 수 있다.The server device 200 may classify and store the growth condition information as seed germination growth condition information for seed (seed) germination or crop growth condition information after germination.

생육 조건 정보가 종자 발아 생육 조건 정보 및 작물 생육 조건 정보로 구별된 경우, 작물 생육 장치(100)는 작물의 생육 시기에 따라 적합한 생육 조건 정보에 기반하여 재배 공간의 환경을 제어할 수 있다.When the growth condition information is divided into the seed germination growth condition information and the crop growth condition information, the crop growth apparatus 100 may control the environment of the cultivation space based on the appropriate growth condition information according to the growth time of the crop.

작물 생육 장치(100)는 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 입력된 작물의 생육 시기(예를 들어, 종자 상태 또는 작물 상태)에 따라 생육 조건 정보를 로딩하거나, 카메라로 재배 공간을 촬영한 영상을 머신 러닝(machine learning) 기반의 학습 모델에 적용하여 작물의 생육 시기를 판단할 수 있다. The crop growth apparatus 100 loads growth condition information according to the growth period (eg, seed state or crop state) of a crop input from a user through a user interface, or performs machine learning on an image captured by a camera in a growing space. (machine learning)-based learning model can be applied to determine the growth period of crops.

영상에 기반하여 작물의 생육 시기를 판단 가능한 머신 러닝 기반의 학습 모델은 서버 장치(200)로부터 수신하거나 사용자 단말로부터 작물 생육 모델을 수신할 수 있다. 또는, 작물 생육 장치(100)는 재배 공간을 촬영한 영상을 서버 장치(200)로 전송하거나 사용자 단말로 전송하고, 서버 장치(200) 또는 사용자 단말에서 머신 러닝 기반의 학습 모델을 영상에 적용하여 판단한 작물의 생육 시기를 응답으로서 수신할 수 있다.The machine learning-based learning model capable of determining the growth time of a crop based on the image may be received from the server device 200 or may receive the crop growth model from the user terminal. Alternatively, the crop growth apparatus 100 transmits the image of the cultivation space to the server apparatus 200 or transmits it to the user terminal, and applies a machine learning-based learning model to the image in the server apparatus 200 or the user terminal. The determined growth time of the crop may be received as a response.

머신 러닝 기반의 학습 모델은 학습 모델은 CNN 또는 R-CNN(Region based CNN), C-RNN(Convolutional Recursive Neural Network), Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN(Region based Fully Convolutional Network), YOLO(You Only Look Once) 또는 SSD(Single Shot Multibox Detector)구조의 신경망을 포함할 수 있다.Machine learning-based learning models are CNN or R-CNN (Region based CNN), C-RNN (Convolutional Recursive Neural Network), Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN (Region based Fully Convolutional Network) ), YOLO (You Only Look Once), or SSD (Single Shot Multibox Detector) structure may include a neural network.

학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있으며, 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어는 메모리에 저장될 수 있다.The learning model may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software, and when a part or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in a memory.

도 2를 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 장치(100)의 구성을 설명한다.A configuration of the crop growing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 2 .

작물 생육 장치(100)는 작물이 생육되는(재배되는) 재배 공간, 재배 공간에 작물을 위치시키기 위한 도어, 재배 공간의 온도를 조절하는 온도 조절부(120), 재배 공간의 광량을 조절하는 광량 조절부(130), 생육 조건 정보를 저장하는 메모리(140), 재배 공간의 환경과 관련된 인자들을 모니터링하는 센서부(150) 및 생육 조건 정보, 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 온도 조절부(120) 또는 광량 조절부(130)를 제어하는 제어부(110)를 포함할 수 있다.The crop growth apparatus 100 includes a cultivation space in which crops are grown (cultivated), a door for locating crops in the cultivation space, a temperature control unit 120 for controlling the temperature of the cultivation space, and light quantity for controlling the amount of light in the cultivation space Temperature control based on the control unit 130, the memory 140 for storing growth condition information, the sensor unit 150 for monitoring factors related to the environment of the cultivation space, and at least one of growth condition information, growth information, and environmental information It may include a control unit 110 for controlling the unit 120 or the light quantity adjusting unit 130 .

온도 조절부(120)는 재배 공간의 온도와 관련된 환경 조건을 조절하고, 히터를 포함할 수 있다. 히터는 공기 가열식일 수 있다.The temperature controller 120 may control environmental conditions related to the temperature of the cultivation space and include a heater. The heater may be air heated.

광량 조절부(130)는 재배 공간의 광과 관련된 환경 조건을 조절하고, 램프, LED 등을 포함할 수 있다. 램프 또는 LED는 근자외선, 근적외선, 컬러 별 가시광선을 방사할 수 있다.The light quantity control unit 130 may adjust environmental conditions related to light in the cultivation space, and may include a lamp, an LED, and the like. A lamp or LED may emit near-ultraviolet, near-infrared, and visible light by color.

일 실시 예에서, 작물 생육 장치(100)는 재배 공간의 습도와 관련된 환경 조건을 조절하고, 가습기를 포함하는 습도 조절부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the crop growing apparatus 100 may include a humidity control unit including a humidifier to adjust environmental conditions related to humidity of a cultivation space.

메모리(140)는 생육 조건 정보를 저장할 수 있다. 생육 조건 정보는 각 작물을 생육하기 위해 적절한 온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함할 수 있고, 작물 별로 각각 저장될 수 있다. 광량 조건은 작물에 광을 제공하는 시간을 포함할 수 있다.The memory 140 may store growth condition information. The growth condition information may include temperature conditions, light conditions, and cultivation periods suitable for growing each crop, and may be stored for each crop. The light quantity condition may include a time to provide light to the crop.

메모리(140)는 생육 조건 정보를 종자(씨앗) 발아를 위한 종자 발아 생육 조건 정보 또는 발아 이후의 작물 생육 조건 정보로 구별하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 종자 발아 생육 조건은 21도의 온도 조건, 0시간의 광량 조건이고, 작물 생육 조건은 23도의 온도 조건, 8시간의 광량 조건으로 서로 다르거나 일부 환경 조건은 동일할 수 있다. 따라서, 작물의 생육 시기에 따라 적합한 생육 조건 정보를 저장하여 작물의 생육 시기에 적절한 환경을 제공함으로써 종자의 발아 및 작물의 생육을 모두 촉진할 수 있다.The memory 140 may classify and store the growth condition information as seed germination growth condition information for seed (seed) germination or crop growth condition information after germination. For example, the seed germination and growth conditions are a temperature condition of 21 degrees Celsius and a light amount condition of 0 hours, and the crop growth conditions are a temperature condition of 23 degrees Celsius and a light amount condition of 8 hours, and some environmental conditions may be the same. Therefore, it is possible to promote both the germination of seeds and the growth of crops by storing information on suitable growth conditions according to the growing season of the crop and providing an appropriate environment for the growing time of the crop.

생육 조건 정보가 종자 발아 생육 조건 정보 및 작물 생육 조건 정보로 구별된 경우, 작물 생육 장치(100)는 사용자의 입력 또는 머신 러닝 기반의 학습 모델에 재배 공간을 촬영한 영상을 적용한 결과에 기초하여 작물의 생육 시기에 따라 적합한 생육 조건 정보에 기반하여 재배 공간의 환경을 제어할 수 있다.When the growth condition information is divided into the seed germination growth condition information and the crop growth condition information, the crop growth apparatus 100 is a crop based on a result of applying an image of a cultivation space to a user input or a machine learning-based learning model. It is possible to control the environment of the cultivation space based on information on suitable growth conditions according to the growth period of

센서부(150)는 재배 공간의 광과 관련된 조도, 광량 등의 광 정보를 감지하는 광 센서(적외선 센서, 자외선 센서, 조도 센서 등), 재배 공간의 온도를 감지하는 온도 센서, 재배 공간의 습도를 감지하는 습도 센서, 재배 공간의 산소 농도를 감지하는 산소 농도 감지 센서 및 재배 공간의 이산화탄소 농도를 감지하는 이산화탄소 농도 감지센서를 포함할 수 있다. 센싱부(150)는 재배 공간 또는 재배 공간 내의 생육되는 작물을 촬영하기 위한 카메라를 포함할 수 있다.The sensor unit 150 includes an optical sensor (infrared sensor, ultraviolet sensor, illuminance sensor, etc.) that detects light information such as illuminance and quantity related to light in the cultivation space, a temperature sensor that detects the temperature of the cultivation space, and humidity of the cultivation space. It may include a humidity sensor for detecting the, an oxygen concentration sensor for detecting the oxygen concentration in the cultivation space, and a carbon dioxide concentration sensor for detecting the carbon dioxide concentration in the cultivation space. The sensing unit 150 may include a camera for photographing the cultivation space or crops grown in the cultivation space.

일 실시 예에서, 작물 생육 장치(100)는 사용자 단말 또는 서버 장치(200)와 통신을 수행하기 위한 통신 인터페이스를 포함할 수 있다.In an embodiment, the crop growing apparatus 100 may include a communication interface for performing communication with the user terminal or the server apparatus 200 .

통신 인터페이스는 무선 통신부 또는 유선 통신부를 포함할 수 있다.The communication interface may include a wireless communication unit or a wired communication unit.

무선 통신부는, 이동통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The wireless communication unit may include at least one of a mobile communication module, a wireless Internet module, a short-range communication module, and a location information module.

이동통신 모듈은, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. The mobile communication module includes technical standards or communication methods for mobile communication (eg, Global System for Mobile communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Code Division Multi Access 2000 (CDMA2000), EV-DO ( Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), Wideband CDMA (WCDMA), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), Long Term Evolution (LTE), Long Term (LTE-A) Evolution-Advanced), etc.), transmits and receives a radio signal with at least one of a base station, an external terminal, and a server on a mobile communication network.

무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 작물 생육 장치(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.The wireless Internet module refers to a module for wireless Internet access, and may be built-in or external to the crop growing apparatus 100 . The wireless Internet module is configured to transmit and receive wireless signals in a communication network according to wireless Internet technologies.

무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있다.As wireless Internet technologies, for example, WLAN (Wireless LAN), Wi-Fi (Wireless-Fidelity), Wi-Fi (Wireless Fidelity) Direct, DLNA (Digital Living Network Alliance), WiBro (Wireless Broadband), WiMAX (World Interoperability for Microwave Access), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), Long Term Evolution (LTE), Long Term Evolution-Advanced (LTE-A), and the like.

근거리 통신 모듈은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.The short-range communication module is for short range communication, and includes Bluetooth™, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), Ultra Wideband (UWB), ZigBee, and Near Field (NFC). Communication), Wi-Fi (Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, and Wireless USB (Wireless Universal Serial Bus) technology may be used to support short-distance communication.

위치정보 모듈은 작물 생육 장치(100)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 예를 들어, 단말기는 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 작물 생육 장치(100)의 위치를 획득할 수 있다. The location information module is a module for acquiring the location (or current location) of the crop growth apparatus 100 , and a representative example thereof includes a Global Positioning System (GPS) module or a Wireless Fidelity (WiFi) module. For example, if the terminal utilizes a GPS module, it may acquire the position of the crop growing apparatus 100 using a signal transmitted from a GPS satellite.

일 실시 예에서, 작물 생육 장치(100)는 사용자의 입력을 위한 입력부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the crop growing apparatus 100 may include an input unit for a user's input.

입력부는 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부를 포함할 수 있다. The input unit may include a microphone for receiving an audio signal and a user input unit for receiving information from a user.

사용자 입력부는 기계식(mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 터치식 입력수단을 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치식 입력수단은, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다.The user input unit may include a mechanical input means (or a mechanical key, a button, a dome switch, a jog wheel, a jog switch, etc.) and a touch input means. As an example, the touch input means consists of a virtual key, a soft key, or a visual key displayed on the touch screen through software processing, or a part other than the touch screen. It may be made of a touch key (touch key) disposed on the.

일 실시 예에서, 작물 생육 장치(100)는 사용자에게 정보를 전달하기 위한 출력부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the crop growing apparatus 100 may include an output unit for transmitting information to a user.

출력부는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부, 음향 출력부, 광 출력부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The output unit is for generating an output related to visual, auditory or tactile sense, and may include at least one of a display unit, a sound output unit, and a light output unit.

디스플레이부는 작물 생육 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부는 작물 생육 장치(100)에서 재배 기간 중 도과한 기간의 비율, 현재 생육되고 있는 작물의 종류 등 작물의 재배에 필요한 정보를 표시할 수 있다. The display unit displays (outputs) information processed by the crop growing apparatus 100 . For example, the display unit may display information necessary for cultivation of crops, such as a ratio of a period elapsed during a cultivation period in the crop growth apparatus 100 , and a type of crop currently being grown.

음향 출력부는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.The sound output unit may include at least one of a receiver, a speaker, and a buzzer.

광출력부는 작물 생육 장치(100)에 장착된 광원의 빛을 이용하여 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 작물 생육 장치(100)에서 발생 되는 이벤트의 예로는 종자 발아 단계에서 작물 생육 단계로의 전환, 생육 조건 정보에 따른 재배 기간의 도과, 온도 조절부 및/또는 광량 조절부의 제어에 따른 성공 또는 실패 등일 수 있다.The light output unit outputs a signal for notifying the occurrence of an event by using the light of the light source mounted on the crop growing apparatus 100 . Examples of events that occur in the crop growth apparatus 100 include the transition from the seed germination stage to the crop growth stage, the progress of the cultivation period according to the growth condition information, success or failure according to the control of the temperature control unit and/or the light quantity control unit, etc. can

작물 생육 장치(100)는 작물 생육 장치(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행하는 인터페이스부를 포함할 수 있다. 인터페이스부는, 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port)중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The crop growing apparatus 100 may include an interface unit serving as a passage with various types of external devices connected to the crop growing apparatus 100 . The interface unit includes a wired/wireless data port, a memory card port, a port for connecting a device equipped with an identification module, an audio I/O (Input/Output) port, a video I It may include at least one of an /O (Input/Output) port and an earphone port.

도 3을 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 장치(100)의 작물 생육 방법을 설명한다.A method of growing a crop of the crop growing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 3 .

작물 생육 장치(100)는 사용자 단말 또는 서버 장치(200)로부터 수신한 작물의 생육 조건 정보를 로딩할 수 있다(S310). 작물의 생육 조건 정보는 온도 조건, 광량 조건 및 재배 조건을 포함할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may load the crop growth condition information received from the user terminal or the server apparatus 200 ( S310 ). The crop growth condition information may include a temperature condition, a light quantity condition, and a cultivation condition.

온도 조건은 작물을 생육하거나 종자를 발아시키기 위해 유지되어야 하는 온도일 수 있다. 광량 조건은 작물을 생육하거나 종자를 발아시키기 위해 유지되어야 하는 광량과 관계된 조건으로서 광량을 제공하기 위한 램프 또는 LED의 출력 제어, 광량이 제공되는 유지 시간일 수 있다. 재배 기간은 작물이 종자의 발아로부터 수확 가능한 시기의 도래까지의 기간일 수 있다.The temperature condition may be a temperature that must be maintained in order to grow a crop or to germinate a seed. The light quantity condition is a condition related to the light quantity to be maintained in order to grow a crop or to germinate a seed, and may be an output control of a lamp or LED for providing the light quantity, and a holding time at which the light quantity is provided. The growing period may be the period from the germination of the seed to the arrival of the harvestable period of the crop.

작물 생육 장치(100)는 사용자 입력 또는 머신 러닝 기반의 학습 모델에 재배 공간을 촬영한 영상을 적용한 결과에 기초하여 종자 발아를 위한 생육 조건 정보 또는 작물의 생육을 위한 작물 생육 조건 정보를 선택하여 로딩할 수 있다.The crop growth apparatus 100 selects and loads growth condition information for seed germination or crop growth condition information for the growth of crops based on a result of applying an image of a cultivation space to a user input or a machine learning-based learning model can do.

작물 생육 장치(100)는 센서(카메라를 포함한다.)를 통해 재배 공간의 온도, 습도, 조도 등을 포함하는 재배 공간의 환경 정보 또는 작물의 무게, 길이 등을 포함하는 작물의 생육 정보를 센싱하고(S320), 생육 조건 정보에 따른 온도, 습도, 조도 등에 도달할 때까지 재배 공간의 광량, 온도, 습도 등을 조절할 수 있다(S330).The crop growth apparatus 100 senses environmental information of the cultivation space including temperature, humidity, illuminance, etc. of the cultivation space, or crop growth information including the weight and length of the crop, through a sensor (including a camera). and (S320), it is possible to adjust the amount of light, temperature, humidity, etc. of the cultivation space until the temperature, humidity, illuminance, etc. according to the growth condition information is reached (S330).

작물 생육 장치(100)는 생육 조건 정보의 재배 기간의 도달 여부를 모니터링하고, 재배 기간의 만료에 도달한 경우 또는 재배 기간의 만료로부터 일정한 시간 이전에 사용자에게 알림을 제공할 수 있다. 알림은, 광 출력, 소리 출력이거나 사용자 단말에 메시지를 전송하는 것일 수 있다.The crop growth apparatus 100 may monitor whether or not the cultivation period of the growth condition information is reached, and provide a notification to the user when the expiration of the cultivation period is reached or a predetermined time before the expiration of the cultivation period. The notification may be light output, sound output, or transmission of a message to the user terminal.

작물 생육 장치(100)가 종자부터 작물을 재배하는 경우, 작물 생육 장치(100)는 종자 발아 환경과 작물 생육 환경에 서로 다른 생육 조건 정보를 적용한 환경을 제공할 수 있다. When the crop growth apparatus 100 grows crops from seeds, the crop growth apparatus 100 may provide an environment in which different growth condition information is applied to a seed germination environment and a crop growth environment.

작물 생육 장치(100)는 종자부터 작물을 재배하는 경우, 재배 공간을 모니터링하고 종자 발아 생육 조건 정보를 적용하고, 종자가 발아한 것을 판단하면 작물의 생육에 필요한 환경을 제공하도록 작물 생육 조건 정보를 로딩하고 이를 적용할 수 있다.The crop growth apparatus 100 monitors the cultivation space and applies the seed germination growth condition information when growing a crop from a seed, and when determining that the seed has germinated, the crop growth condition information is provided to provide an environment necessary for the growth of the crop. You can load it and apply it.

작물 생육 장치(100)는 카메라를 포함하고, 재배 공간을 촬영한 영상을 머신 러닝 기반의 학습 모델에 적용하여, 종자의 발아를 판단할 수 있다. 또는, 입력부를 통한 사용자의 입력으로 종자 발아 생육 조건 정보의 적용에서 작물 생육 조건 정보의 적용으로 변경할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may include a camera, and may determine germination of seeds by applying an image of the cultivation space to a machine learning-based learning model. Alternatively, the application of the seed germination and growth condition information may be changed to the application of the crop growth condition information by a user input through the input unit.

작물 생육 장치(100)는 종자의 발아 이후부터 작물의 생육 조건 정보를 적용하고, 재배 기간의 도달 여부 판단을 위한 모니터링을 시작할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may apply the information on the growth condition of the crop after germination of the seed, and start monitoring for determining whether the cultivation period has been reached.

도 4를 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 작물 생육 장치(100) 또는 별개의 장치에서 수행 가능한 생육 조건 정보 생성 방법을 설명한다. 아래에서는, 작물 생육 장치(100)에서 생육 조건 정보를 생성하는 것을 전제로 하여 설명한다.A method of generating growth condition information that can be performed in the crop growth apparatus 100 or a separate apparatus according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 4 . Hereinafter, it will be described on the assumption that the crop growth apparatus 100 generates growth condition information.

작물 생육 장치(100)는 작물 별 생육 모델을 생성하기 위해 실험적으로 작물을 생육하면서 작물의 생육 데이터를 수집할 수 있다. 작물의 생육 데이터는 발아 이후의 생육 기간에 따른 작물의 길이, 무게일 수 있다. 작물 생육 장치(100)는 발아 이후의 생육 기간에 따른 작물의 길이를 포함하는 생육 데이터에 기초하여 길이 생육 모델을 생성하거나, 발아 이후의 생육 기간에 따른 작물의 무게를 포함하는 생육 데이터에 기초하여 무게 생육 모델을 생성할 수 있다. 생육 모델은 생육 기간에 따른 생육 데이터 분포의 중간 값에 기초할 수 있다. 무게 생육 모델은 절대 무게 또는 상대 무게일 수 있다. 상대 무게는 종자의 무게에 대한 상대 무게일 수 있다.The crop growth apparatus 100 may collect crop growth data while experimentally growing crops in order to generate a growth model for each crop. The crop growth data may be the length and weight of the crop according to the growth period after germination. The crop growth apparatus 100 generates a length growth model based on growth data including the length of the crop according to the growth period after germination, or based on the growth data including the weight of the crop according to the growth period after germination. A weight growth model can be created. The growth model may be based on a median value of the distribution of growth data according to the growth period. The weight growth model can be absolute weight or relative weight. The relative weight may be a weight relative to the weight of the seed.

작물의 생육 데이터는 서로 다른 환경 조건에서 수집될 수 있다. 온도 및 광량을 서로 다르게 설정한 조합의 환경 조건에서 생육 데이터가 수집될 수 있다. 예를 들어, 두 개의 온도 조건 및 두 개의 광량 조건을 조합하여 네 개의 환경 조건에서 생육 기간에 따른 작물의 길이 및 무게를 포함하는 생육 데이터가 수집될 수 있다.Crop growth data can be collected under different environmental conditions. Growth data may be collected under a combination of environmental conditions in which the temperature and the amount of light are set differently. For example, by combining two temperature conditions and two light quantity conditions, growth data including a length and weight of a crop according to a growth period in four environmental conditions may be collected.

작물 생육 장치(100)는 작물의 생육 데이터에 생육특성을 대변하는 비선형 회귀모델을 적용하여 재배 기간에 따른 작물의 길이 또는 무게(상대 무게일 수 있다.)의 생육 모델을 생성할 수 있다. 비선형 회귀모델은 로지스틱 모델일 수 있다. 작물의 길이의 생육 모델은 길이 생육 모델이라 칭할 수 있고, 작물의 무게의 생육 모델은 무게 생육 모델이라 칭할 수 있다. 본 개시에서는 비선형 회귀모델 중 로지스틱 모델을 이용하여 생육 모델을 수립한 것을 예시적으로 설명한다. The crop growth apparatus 100 may generate a growth model of the length or weight (which may be a relative weight) of the crop according to the cultivation period by applying a nonlinear regression model representing the growth characteristics to the growth data of the crop. The nonlinear regression model may be a logistic model. The growth model of the length of the crop may be referred to as a length growth model, and the growth model of the weight of the crop may be referred to as a weight growth model. In the present disclosure, it is exemplarily described that a growth model is established using a logistic model among nonlinear regression models.

작물 생육 장치(100)는 종자 발아 이후의 생육 데이터에 로지스틱 모델 등의 비선형 회귀모델을 적용하여 생육 모델을 생성할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may generate a growth model by applying a nonlinear regression model such as a logistic model to growth data after seed germination.

작물의 생육 모델 생성에 사용되는 로지스틱 모델은 아래와 같을 수 있다.The logistic model used to generate the crop growth model may be as follows.

Figure pat00001
Figure pat00001

i: l(길이) 또는 w(상대무게)i: l (length) or w (relative weight)

t: 재배기간(일)t: cultivation period (days)

y(t): 재배일 t에서의 길이 (또는 상대무게)y(t): length (or relative weight) at growing day t

ymax: 생육 모델 포화 수준ymax: growth model saturation level

k: 생육 모델 기울기k: growth model slope

작물 생육 장치(100)는 최소 자승법(least square estimation) 또는 최대 우도 추정법(Maximum likelihood estimation method)으로 생육 모델의 파라미터를 추정할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may estimate the parameters of the growth model using a least square method or a maximum likelihood estimation method.

작물 생육 장치(100)는 서로 다른 환경 조건에서 수집된 생육 데이터에 기반하여 각 환경 조건에 따른 생육 모델을 별개로 생성할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may separately generate a growth model according to each environmental condition based on growth data collected under different environmental conditions.

예를 들어, 도 5의 (b)는 23 도 및 18 도의 온도 조건과 8 시간 및 16 시간의 광 제공 시간인 광량 조건을 조합하여 네 개의 환경 조건에서 생육 기간에 따른 작물의 길이에 기초하여 생성된 길이 생육 모델을 도시하고, 도 5의 (a)는 네 개의 환경 조건의 생육 데이터에 기초하여 생성된 길이 생육 모델을 종합하여 도시한다.For example, FIG. 5(b) shows a combination of a temperature condition of 23 degrees and 18 degrees and a light amount condition of 8 hours and 16 hours of light provided based on the length of crops according to the growth period in four environmental conditions. Figure 5 (a) shows the combined length growth model generated based on the growth data of four environmental conditions.

작물 생육 장치(100)는 작물의 길이 생육 모델에 기초하여 작물 수율을 산정할 수 있다(S410). The crop growth apparatus 100 may calculate a crop yield based on the length growth model of the crop (S410).

작물 생육 장치(100)는 작물의 실제 판매 가능한 무순의 비율로서 미리 설정된 출하 최소 길이 미만 작물의 비율인 폐기 비율 및 미리 설정된 출하 최대 길이를 초과하는 작물에서 출하 최대 길이에 기초하여 작물을 절단하는 비율인 절단 비율에 기초하여 작물 수율을 산정할 수 있다.The crop growth apparatus 100 cuts the crops based on the discard ratio, which is the ratio of crops less than the preset shipment minimum length, as the ratio of the actual salable radish shoots of the crop, and the maximum shipment length from the crops exceeding the preset shipment maximum length The crop yield can be estimated based on the phosphorus cut rate.

일 실시 예에서, 작물 수율은,In one embodiment, the crop yield is

Figure pat00002
Figure pat00002

Figure pat00003
은 폐기 비율로서, 일 실시 예에서,
Figure pat00003
is the discard rate, in one embodiment,

Figure pat00004
Figure pat00004

일 수 있고, y(D)는 재배 기간에 따른 작물의 길이를 의미한다., and y(D) means the length of the crop according to the cultivation period.

Figure pat00005
은 절단 비율로서, 일 실시 예에서,
Figure pat00005
is the cleavage rate, in one embodiment,

Figure pat00006
Figure pat00006

일 수 있다.can be

Figure pat00007
는 출하 최대 길이를 초과하는 작물의 평균 길이를 의미한다.
Figure pat00007
means the average length of crops exceeding the maximum length for shipment.

작물에 따라, 출하 최대 길이가 정해지지 않는 경우 작물 수율에서 절단 비율은 고려하지 않을 수 있다.Depending on the crop, the cutting rate may not be considered in crop yield if the maximum release length is not determined.

Figure pat00008
,
Figure pat00009
는 각각 미리 설정된 출하 최소 길이 및 출하 최대 길이를 의미한다.
Figure pat00008
,
Figure pat00009
denotes a preset minimum shipment length and maximum shipment length, respectively.

작물 생육 장치(100)는 작물 수율, 무게 생육 모델, 판매 단가 및 출하 횟수에 기초하여 연 매출을 산정할 수 있다(S420).The crop growth apparatus 100 may calculate annual sales based on a crop yield, a weight growth model, a selling unit price, and the number of shipments (S420).

출하 회수는 연간 재배 가능하여 상품으로 출하 가능한 회수를 의미하며, 재배 기간에 따라 변동될 수 있다.The number of shipments means the number of times that can be grown as a product per year and can be changed depending on the cultivation period.

예를 들어, 무게 생육 모델이 종자의 무게를 기준으로 한 상대 무게에 기초한 무게 생육 모델인 경우, 연 매출은 일 실시 예에서,For example, if the weight growth model is a weight growth model based on relative weight relative to the weight of the seed, the annual sales are, in one embodiment,

Figure pat00010
Figure pat00010

일 수 있다.can be

작물 생육 장치(100)는 작물의 종자 원가 및 재배 기간에 기초하여 연 비용을 산정할 수 있다(S430).The crop growth apparatus 100 may calculate the annual cost based on the seed cost and the cultivation period of the crop ( S430 ).

예를 들어, 연 비용은 고정비와 변동비를 포함할 수 있다. 고정비는 종자 원가, 종자 발아용 배지 비용 등 필수적인 비용일 수 있다. 변동비는 재배 기간에 따라 변동되는 재배 공간의 환경 조건의 제어에 소요되는 에너지 비용, 공간 임대 비용 등이거나 작물의 무게에 따라 달라지는 작물의 상품 출시에 필요한 포장 비용 등일 수 있다.For example, annual costs may include fixed and variable costs. The fixed cost may be an essential cost, such as the cost of the seed, the cost of a medium for seed germination, and the like. The variable cost may be an energy cost, space rental cost, etc. required for controlling the environmental conditions of the growing space that varies depending on the growing period, or a packaging cost required for launching a product of a crop depending on the weight of the crop.

작물 생육 장치(100)는 연 매출 및 상기 연 비용에 기초하여 연 이익을 산정할 수 있고(S440), 도 6과 같이 환경 조건에 따라 변화할 수 있다.The crop growth apparatus 100 may calculate an annual profit based on the annual sales and the annual cost (S440), and may change according to environmental conditions as shown in FIG. 6 .

도 7은 네 개의 환경 조건 및 재배 기간에 따른 연 이익을 도시한 도면이다.7 is a view showing the annual profit according to four environmental conditions and cultivation period.

작물 생육 장치(100)는 환경 조건(온도, 광량 등)과 재배 기간을 결정 변수로 하는 제약 조건과 작물 생육 장치(100)의 재배 면적, 재배 밀도, 제품 포장 단위 등의 장치 환경 조건을 고려 하여 연 이익을 최대화하는 결정 변수 조합을 그리드 서치(grid search) 방법으로 탐색할 수 있다(S450).The crop growth apparatus 100 considers the environmental conditions (temperature, light quantity, etc.) and the environmental conditions such as the planting area of the crop growth apparatus 100, the planting density, and the product packaging unit in consideration of the constraint conditions in which the cultivation period is a determining variable. A combination of decision variables that maximize annual profit may be searched for by a grid search method (S450).

예를 들어, 도 7의 네 개의 환경 조건 및 재배 기간에 따른 연 이익이 산정된 경우, 그리드 서치 방법으로 탐색하여 23 도의 재배 온도 및 광량 제공 시간 8시간/일의 환경 조건에서 8.5일의 재배 기간 동안 재배하는 경우(740), 최대의 연 이익을 획득할 수 있다. 따라서, 작물 생육 장치(100)는 해당 작물에 대하여 23 도의 온도 조건, 광량 제공 시간 8시간/일의 광량 조건 및 8.5일의 재배 기간을 해당 작물의 생육 조건 정보로 저장할 수 있다.For example, if the annual profit according to the four environmental conditions and the cultivation period in FIG. 7 is calculated, the cultivation period of 8.5 days under the environmental conditions of 23 degrees Celsius cultivation temperature and 8 hours/day light provision time by searching by grid search method If cultivated during the 740, it is possible to obtain the maximum annual profit. Accordingly, the crop growth apparatus 100 may store a temperature condition of 23°C, a light amount condition of 8 hours/day for a light amount provision time, and a cultivation period of 8.5 days for the corresponding crop as growth condition information of the corresponding crop.

전술한 본 개시는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 상기 컴퓨터는 작물 생육 장치의 프로세서를 포함할 수도 있다.The present disclosure described above can be implemented as computer-readable code on a medium in which a program is recorded. The computer-readable medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable media include Hard Disk Drive (HDD), Solid State Disk (SSD), Silicon Disk Drive (SDD), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is this. In addition, the computer may include a processor of the crop growing apparatus.

한편, 상기 프로그램은 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the program may be specially designed and configured for the present disclosure, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the program may include not only machine language codes such as those generated by a compiler but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

본 개시의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 개시에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. In the specification of the present disclosure (especially in the claims), the use of the term "above" and similar referential terms may be used in both the singular and the plural. In addition, when a range is described in the present disclosure, each individual value constituting the range is described in the detailed description of the invention as including the invention to which individual values belonging to the range are applied (unless there is a description to the contrary). same as

본 개시에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 개시가 한정되는 것은 아니다. 본 개시에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 개시를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 인자(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The steps constituting the method according to the present disclosure may be performed in an appropriate order unless there is an explicit order or description to the contrary. The present disclosure is not necessarily limited to the order of description of the above steps. The use of all examples or exemplary terminology (eg, etc.) in the present disclosure is merely for the purpose of describing the present disclosure in detail, and the scope of the present disclosure is limited by the examples or exemplary terms unless limited by the claims. it's not going to be In addition, those skilled in the art will appreciate that various modifications, combinations, and changes may be made according to design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.

따라서, 본 개시의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 개시의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present disclosure should not be limited to the above-described embodiments, and the scope of the spirit of the present disclosure as well as the claims to be described later are equivalent to or equivalently changed therefrom. will be said to belong to

100: 작물 생육 장치
200: 서버 장치100: crop growth device
200: server device

Claims (17)

작물을 생육하는 장치에서 수행하는 방법으로서,
온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함하는 작물의 생육 조건 정보를 로딩하는 단계;
센서에 의해, 작물의 생육 정보 또는 재배 공간의 환경 정보를 모니터링하는 단계; 및
프로세서에 의해, 상기 생육 조건 정보, 상기 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 재배 공간의 광량 및 온도를 조절하는 단계를 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
A method of performing in an apparatus for growing crops, the method comprising:
Loading information on the growth conditions of crops including temperature conditions, light conditions, and cultivation periods;
monitoring the growth information of crops or environmental information of the cultivation space by the sensor; and
Comprising, by a processor, adjusting the amount of light and the temperature of the cultivation space based on at least one of the growth condition information, the growth information, and the environment information,
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 1 항에 있어서,
상기 생육 조건 정보를 로딩하는 단계 이전에,
온도 조건의 변화, 광량 조건의 변화 및 재배 기간의 변화에 따른 작물의 길이 또는 작물의 상대 무게를 비선형 회귀모델에 기반하여 모델링한 작물의 길이 생육 모델 및 작물의 상대 무게 생육 모델에 기초하여 상기 생육 조건 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
The method of claim 1,
Before the step of loading the growth condition information,
The length of the crop or the relative weight of the crop according to the change of the temperature condition, the change of the light condition, and the change of the cultivation period is modeled based on the nonlinear regression model. generating condition information;
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 2 항에 있어서,
상기 생육 조건 정보를 생성하는 단계는,
상기 길이 생육 모델에 기초하여 작물 수율을 산정하는 단계;
상기 작물 수율, 상기 상대 무게 생육 모델, 판매 단가 및 출하 횟수에 기초하여 연 매출을 산정하는 단계;
작물의 종자 원가 및 재배 기간에 기초한 연 비용을 산정하는 단계;
상기 연 매출 및 상기 연 비용에 기초하여 연 이익을 산정하는 단계; 및
상기 연 이익을 최대화하는 상기 온도 조건, 상기 광량 조건 및 상기 재배 기간을 탐색하는 단계를 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
3. The method of claim 2,
The step of generating the growth condition information comprises:
calculating a crop yield based on the length growth model;
calculating annual sales based on the crop yield, the relative weight growth model, a unit selling price, and the number of shipments;
estimating an annual cost based on the seed cost of the crop and the growing period;
calculating an annual profit based on the annual sales and the annual expenses; and
Including the step of searching for the temperature condition, the light quantity condition, and the cultivation period that maximize the annual profit,
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 3 항에 있어서,
상기 작물 수율을 산정하는 단계는,
상기 길이 생육 모델에 기초하여 미리 설정된 출하 최소 길이 미만 작물의 비율인 폐기 비율을 산정하는 단계;
상기 길이 생육 모델에 기초하여 미리 설정된 출하 최대 길이를 초과하는 작물에서 상기 출하 최대 길이에 기초하여 작물을 절단하는 비율인 절단 비율을 산정하는 단계; 및
상기 폐기 비율 및 상기 절단 비율에 기초하여 상기 작물 수율을 산정하는 단계를 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
4. The method of claim 3,
The step of calculating the crop yield,
calculating a discard ratio, which is a ratio of crops less than a preset minimum shipment length, based on the length growth model;
calculating a cutting ratio, which is a ratio at which crops are cut based on the maximum shipment length from a crop exceeding a preset maximum shipment length based on the length growth model; and
estimating the crop yield based on the discard rate and the cut rate;
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 2 항에 있어서,
상기 길이 생육 모델 및 상기 상대 무게 생육 모델은 작물의 종자 발아 이후의 생육 환경의 온도 조건의 변화, 광량 조건의 변화 및 재배 기간의 변화에 따른 작물의 길이 및 작물의 상대 무게를 각각 비선형 회귀모델에 기반하여 모델링한 모델들인,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
3. The method of claim 2,
The length growth model and the relative weight growth model calculate the length of the crop and the relative weight of the crop according to the change in the temperature condition of the growth environment after seed germination of the crop, the change in the light quantity condition and the change in the cultivation period, respectively, to a nonlinear regression model. Models based on
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 1 항에 있어서,
상기 재배 기간을 도과하거나 상기 재배 기간의 도과로부터 미리 설정된 시간 이전에 도달하면 알림을 제공하는 단계를 더 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
The method of claim 1,
The method further comprising the step of providing a notification when the cultivation period has elapsed or arrives before a preset time from the end of the cultivation period,
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 6 항에 있어서,
상기 작물의 종자 발아 이후부터 상기 재배 기간의 도달을 모니터링하는 단계를 더 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
7. The method of claim 6,
Further comprising the step of monitoring the arrival of the cultivation period from after seed germination of the crop,
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 제 7 항에 있어서,
상기 작물의 영상을 머신 러닝(machine learning) 기반의 학습 모델에 적용한 결과에 기초하여 상기 종자 발아를 판단하는 단계; 및
상기 종자 발아의 판단 결과에 기초하여 상기 모니터링을 시작하는 단계를 더 포함하는,
생육 조건을 최적화한 작물의 생육 방법.
8. The method of claim 7,
determining the seed germination based on a result of applying the image of the crop to a machine learning-based learning model; and
Further comprising the step of starting the monitoring based on the determination result of the seed germination,
A method of growing crops with optimized growth conditions.
 작물이 생육되는 재배 공간;
상기 재배 공간의 온도를 조절하는 온도 조절부;
상기 재배 공간의 광량을 조절하는 광량 조절부;
상기 작물의 생육 정보 또는 상기 재배 공간의 온도 및 광량을 포함하는 환경 정보를 모니터링하는 센서부;
온도 조건, 광량 조건 및 재배 기간을 포함하는 작물의 생육 조건 정보를 저장하는 메모리; 및
상기 생육 조건 정보, 상기 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 온도 조절부 또는 상기 광량 조절부를 제어하는 제어부를 포함하는,
작물 생육 장치.
growing space in which crops are grown;
a temperature control unit for controlling the temperature of the cultivation space;
a light quantity control unit for adjusting the light quantity of the cultivation space;
a sensor unit for monitoring the growth information of the crop or environmental information including temperature and light quantity of the cultivation space;
a memory for storing information on growth conditions of crops including temperature conditions, light conditions, and cultivation periods; and
A control unit for controlling the temperature control unit or the light quantity control unit based on at least one of the growth condition information, the growth information, and the environment information,
crop growing device.
 제 9 항에 있어서,
상기 생육 조건 정보는,
온도 조건의 변화, 광량 조건의 변화 및 재배 기간의 변화에 따른 작물의 길이 또는 작물의 상대 무게를 비선형 회귀모델에 기반하여 모델링한 작물의 길이 생육 모델 및 작물의 상대 무게 생육 모델에 기초하여 생성된,
작물 생육 장치.
10. The method of claim 9,
The growth condition information,
The length of the crop or the relative weight of the crop according to the change in temperature condition, the change in the amount of light, and the change in the cultivation period are modeled based on the nonlinear regression model. ,
crop growing device.
 제 10 항에 있어서,
상기 생육 조건 정보의 상기 온도 조건, 상기 광량 조건 및 상기 재배 기간은 연 이익을 최대화하는 상기 온도 조건, 상기 광량 조건 및 상기 재배 기간을 탐색하여 생성되고, 상기 연 이익은 연 매출 및 연 비용에 기초하여 산정되고, 상기 연 매출은 작물 수율, 상기 상대 무게 생육 모델, 판매 단가 및 출하 횟수에 기초하여 산정되고, 상기 연 비용은 작물의 종자 원가 및 재배 기간에 기초하여 산정되고, 상기 작물 수율은 상기 길이 생육 모델에 기초하여 산정되는,
작물 생육 장치.
11. The method of claim 10,
The temperature condition, the light quantity condition, and the cultivation period of the growth condition information are generated by searching for the temperature condition, the light quantity condition, and the cultivation period that maximize the annual profit, and the annual profit is based on the annual sales and the annual cost is calculated, the annual sales are calculated based on the crop yield, the relative weight growth model, the sales unit price and the number of shipments, the annual cost is calculated based on the seed cost and cultivation period of the crop, and the crop yield is the Estimated based on the length growth model,
crop growing device.
 제 11 항에 있어서,
상기 작물 수율은 폐기 비율에 기초하여 산정되고, 상기 폐기 비율은 상기 길이 생육 모델에 기초하여 미리 설정된 출하 최소 길이 미만 작물의 비율로서 산정되는,
작물 생육 장치.
12. The method of claim 11,
The crop yield is calculated based on a discard rate, and the discard rate is calculated as a proportion of crops less than a preset minimum shipment length based on the length growth model,
crop growing device.
 제 12 항에 있어서,
상기 작물 수율은 절단 비율에 더 기초하여 산정되고, 상기 절단 비율은 상기 길이 생육 모델에 기초하여 미리 설정된 출하 최대 길이를 초과하는 작물에서 상기 출하 최대 길이에 기초하여 작물을 절단하는 비율로서 산정되는,
작물 생육 장치.
13. The method of claim 12,
wherein the crop yield is further calculated based on a cutting rate, and the cutting rate is calculated as a rate at which crops are cut based on the shipment maximum length in a crop exceeding a preset shipment maximum length based on the length growth model,
crop growing device.
 제 10 항에 있어서,
상기 길이 생육 모델 및 상기 상대 무게 생육 모델은 작물의 종자 발아 이후의 생육 환경의 온도 조건의 변화, 광량 조건의 변화 및 재배 기간의 변화에 따른 작물의 길이 및 작물의 상대 무게를 각각 비선형 회귀모델에 기반하여 모델링한 모델들인,
작물 생육 장치.
11. The method of claim 10,
The length growth model and the relative weight growth model calculate the length of the crop and the relative weight of the crop according to the change in the temperature condition of the growth environment after seed germination of the crop, the change in the light quantity condition and the change in the cultivation period, respectively, to a nonlinear regression model. Models based on
crop growing device.
 제 9 항에 있어서,
디스플레이, 스피커 또는 통신 인터페이스를 더 포함하고,
상기 제어부는 상기 재배 기간을 도과하거나 상기 재배 기간의 도과로부터 미리 설정된 시간 이전에 도달하면 상기 디스플레이, 상기 스피커 및 상기 통신 인터페이스 중 적어도 하나를 통하여 알림을 제공하는,
작물 생육 장치.
10. The method of claim 9,
further comprising a display, speaker or communication interface;
The control unit provides a notification through at least one of the display, the speaker and the communication interface when the cultivation period elapses or arrives before a preset time from the elapse of the cultivation period,
crop growing device.
 제 15 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 작물의 종자 발아 이후부터 상기 재배 기간의 도달을 모니터링하는,
작물 생육 장치.
16. The method of claim 15,
The control unit monitors the arrival of the cultivation period from the seed germination of the crop,
crop growing device.
 제 16 항에 있어서,
카메라를 더 포함하고,
상기 제어부는 상기 카메라를 통해 촬영한 상기 작물의 영상을 머신 러닝(machine learning) 기반의 학습 모델에 적용한 결과에 기초하여 상기 종자 발아를 판단하고, 상기 종자 발아의 판단 결과에 기초하여 상기 모니터링을 시작하는,
작물 생육 장치.
17. The method of claim 16,
further including a camera,
The control unit determines the seed germination based on a result of applying the image of the crop photographed through the camera to a machine learning-based learning model, and starts the monitoring based on the determination result of the seed germination doing,
crop growing device.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102588643B1 (en) * 2022-12-05 2023-10-16 주식회사 어밸브 Method for predicting crop yield in smart farm, and smart farm managing server using the same

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170061293A (en) 2015-11-26 2017-06-05 에스티원 주식회사 system for testing growth environment of plant
KR20180086738A (en) * 2017-01-23 2018-08-01 한국과학기술연구원 Apparatus for providing guide information for growing crops, and method thereof
KR20190053668A (en) * 2017-11-10 2019-05-20 한국전자통신연구원 Apparatus and method for optimizating production efficiency using growth modeling for crops
JP2019083746A (en) * 2017-11-07 2019-06-06 ヤンマー株式会社 Crop production management device

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170061293A (en) 2015-11-26 2017-06-05 에스티원 주식회사 system for testing growth environment of plant
KR20180086738A (en) * 2017-01-23 2018-08-01 한국과학기술연구원 Apparatus for providing guide information for growing crops, and method thereof
JP2019083746A (en) * 2017-11-07 2019-06-06 ヤンマー株式会社 Crop production management device
KR20190053668A (en) * 2017-11-10 2019-05-20 한국전자통신연구원 Apparatus and method for optimizating production efficiency using growth modeling for crops

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102588643B1 (en) * 2022-12-05 2023-10-16 주식회사 어밸브 Method for predicting crop yield in smart farm, and smart farm managing server using the same

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