KR20210121864A - 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 - Google Patents
스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210121864A KR20210121864A KR1020200039239A KR20200039239A KR20210121864A KR 20210121864 A KR20210121864 A KR 20210121864A KR 1020200039239 A KR1020200039239 A KR 1020200039239A KR 20200039239 A KR20200039239 A KR 20200039239A KR 20210121864 A KR20210121864 A KR 20210121864A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- field management
- agricultural field
- data
- management system
- unit
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 135
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 115
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 claims description 20
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 claims description 11
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 23
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 17
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 238000004856 soil analysis Methods 0.000 description 4
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 3
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 3
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 2
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 2
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 1
- 238000012364 cultivation method Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000020477 pH reduction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06314—Calendaring for a resource
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Greenhouses (AREA)
Abstract
본 발명은 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 이동 설치가 가능한 센서 시스템을 구성하여 넓은 지역의 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 편리하게 수집할 수 있다.
Description
본 발명은 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이동 설치가 가능한 환경 측정 센서들을 이용해 재배 현장의 환경 및 재배 작물의 상태를 수집하고 분석하여 예측 솔루션을 제공하는 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재 경작지 토양의 산성화와 대기 오염 그리고 기후 변화에 따라 농부의 경험에 의존하는 농업은 한계에 다다랐다.
반면, 각 재배 작물 및 지역/시기에 따라 다른 재배 방법 및 농약/비료 살포 및 수확시기가 달라지므로 데이터 기반 농업의 중요성을 키우고 있다. 또한 넓은 농업 경작 지역 운영에 있어서 인건비는 생산 비용에 큰 비중을 차지하는 것으로 인건비에 따른 생산 단가의 증가, 이로 인한 가격 상승 등의 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 최근 자동 제어 시스템의 발전으로 공장만 아니라 농장에서도 자동 제어를 이용한 작물 관리 기술이 적용되고 있다.
하지만 종래의 자동 제어 시스템은 제어가 필요한 대부분의 온도, 습도 등과 같은 구체적인 인자에 대해서 사용자의 설정을 원하고 있어 전문적인 지식이 없는 사용자가 사용하는데 불편함이 있었다. 또한 기존 농업 경작 지역의 토양 상태 및 경작에 필요한 데이터를 실질적으로 수집하기 위하여 넓은 지역을 관리하는 데에도 어려움이 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 제 10-2006-0089025호에 개시되어 있다.
본 발명은 이동 설치가 가능한 센서 시스템을 구성하여 넓은 지역의 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 편리하게 수집할 수 있는 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명은 다양한 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 수집하고 분석하여 병해충, 수확시기, 수확량 등의 예측하고 대응 솔루션을 생성하는 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 스마트 농업 현장 관리 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 재배 지역을 목록화하여 관리하는 관리부 및 상기 재배 지역의 환경 데이터를 수집하는 통합 측정부, 설치 후 상기 재배 지역의 환경 데이터 및 작물 상태 정보를 수집하고, 수거되는 이동 측정부 및 분석 정보 및 작업 스케줄을 제안하고 표시하는 표시부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 스마트 농업 현장 관리 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 기록매체는 지역별 재배 작물에 대한 기준 정보를 수집하는 단계, 상기 기준 정보로 통합 측정 장치를 설정하는 단계, 상기 통합 측정 장치가 하나 이상의 이동 측정 장치를 설정하고 관리하는 단계, 상기 이동 측정 장치가 수집한 데이터를 통합 측정 장치로 전송하는 단계, 상기 수집한 데이터를 분석하는 단계 및 상기 분석에 따른 예측 솔루션을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법은 이동 설치가 가능한 센서 시스템을 구성하여 넓은 지역의 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 편리하게 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법은 다양한 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 수집하고 분석하여 병해충, 수확시기, 수확량 등의 예측하고 솔루션을 생성할 수 있다.
도 1 내지 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 시스템을 설명하기 위한 도면들.
도 8내지 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 방법을 설명하기 위한 도면들.
도 11 내지 도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 시스템의 예시 화면들.
도 8내지 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 방법을 설명하기 위한 도면들.
도 11 내지 도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 시스템의 예시 화면들.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1 내지 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 시스템을 설명하기 위한 도면들이다.
도 1을 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 다수의 이동형 센서와 통합 측정 장비를 이용해 경작지의 경작 환경을 주기적으로 모니터링한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 모니터링을 통해 작물의 재배 상태를 예측하고, 적절한 작업과 스케줄을 제시한다.
스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 작물에 대한 직전(이전) 작업 스케줄, 동일한 작물의 주변 재배지 스케줄 정보를 활용하여 현장 재배 작물에 대한 작업 스케줄을 제시할 수 있다. 또, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 측정한 현장 주변의 환경과 작물의 상태를 모니터링 하여 비료 및 농약 주는 시기, 수확 시기, 수확량 등을 예측하고 작업 스케줄을 제안할 수 있다.
스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 근거리 무선통신망 및 이동통신망을 이용해 모니터링 데이터를 수집하고 분석하여, 적절한 작업과 스케줄을 제안할 수 있다.
도 2를 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 관리부(100), 통합 측정부(200), 이동 측정부(300) 및 표시부(400)를 포함한다.
관리부(100)는 현장의 환경과 재배 작물의 상태 정보를 수집하여 분석하고 예측한다. 관리부(100)는 오픈 소스(SaaS : Software as a Service) 서비스를 이용하여 작물별 복수의 재배 지역을 목록화하여 관리할 수 있다. 관리부(100)는 작물별 재배지역에 위치하는 통합 측정부(200)에 식별 ID를 부여하고 관리할 수 있다.
관리부(100)는 재배 작물에 대한 직전(이전) 작업 스케줄, 동일한 작물의 주변 재배지 스케줄 정보를 수집하여 분석에 활용한다. 관리부(100)는 통합 측정부(200)가 수집한 데이터를 수신한다.
관리부(100)는 재배 작물에 대해 수집한 정보와 각 통합 측정부(200)에서 수집한 데이터를 분류하여 시계열 변화에 따른 정확한 분석 기준을 제공할 수 있다. 관리부(100)는 토양 및 작물의 변화를 분석하여 박테리아/바이러스(균)에 대한 예측 데이터를 생성하고, 사용자 단말기에 알람을 제공할 수 있다. 관리부(100)는 병해충 예측, 성장 예측, 수확량 및 수확시기 등을 예측 데이터로 생성할 수 있다. 또한 관리부(100)는 병해충 예측 데이터를 기반으로 농약 사용량 및 시기에 대한 정보를 제안하고 공유할 수 있다. 예를 들면 관리부(100)는 클라우드 시스템을 이용해 데이터를 저장, 분석 및 관리할 수 있다.
관리부(100)는 사용자 단말기로부터 재배 지역 관리자의 의견, 수확 현황, 특징 등을 수집하여 관리할 수 있다
통합 측정부(200)는 작물 재배 현장에 고정 설치하여 상시 주변 환경의 자료를 수집한다. 통합 측정부(200)는 하나 이상의 이동 측정부(300)가 수집한 환경 자료를 취합하고 관리한다. 예를 들면, 하나의 통합 측정부(200)는 최대 100개의 이동 측정부(300)를 관리할 수 있다.
통합 측정부(200)는 하나 이상의 이동 측정부(300)와 무선 통신으로 통신할 수 있다. 예를 들면 통합 측정부(200)는 WiFi6 네트워크로 2Km 이내의 하나 이상의 이동 측정부(300)와 원활하게 통신할 수 있다. 또한 이미지를 비롯한 큰 대역폭의 데이터도 수집이 가능하도록 메쉬 네트워크를 지원할 수 있다. 통합 측정부(200)는 이동 측정부(300)의 설치 좌표와 IP 주소를 설정하고 관리할 수 있다. 통합 측정부(200)는 위성자료 또는 지난 자료를 통해 이동 측정부(300)의 설치 좌표를 참고할 수 있다.
통합 측정부(200)는 취합한 데이터를 관리부(100)에 전송한다.
도 3을 참조하면, 통합 측정부(200)는 센서부(210), 취합부(220), 통신부(230), 전원부(240), GPS부(250) 및 저장부(260)를 포함한다.
센서부(210)는 현장 환경을 측정하기 위한 다양한 측정 센서를 이용할 수 있다. 센서부(210)는 현장의 동영상 및 스틸 컷 이미지를 수집할 수 있는 센서로 카메라를 이용할 수 있다. 예를 들면 카메라는 180도 와이드, 초당 1Frame, HD급 해상도, 컬러 또는 흑백으로 동영상 또는 스틸 컷 이미지를 수집할 수 있는 폴대형 파노라마 카메라일 수 있다. 센서부(210)는 현장의 기온, 강수, 풍속, 풍향, 상대 습도, 일사량 등 기후 정보를 측정할 수 있다. 센서부(210)는 현장의 공기(Air)에 대해 증기압, 습도, 온도 및 압력을 측정할 수 있다.
취합부(220)는 하나 이상의 이동 측정부(300)에서 측정한 주변 환경 데이터를 수집한다. 예를 들면 취합부(220)는 하나 이상의 이동 측정부(300)에서 측정한 환경 데이터들을 수집한다. 취합부(220)는 통합 측정부(200)가 측정한 환경 데이터와 이동 측정부(300)로부터 취합한 데이터를 관리부(100)로 전송한다.
통신부(230)는 통합 측정부(200)와 이동 측정부(300)의 네트워크 연결을 지원한다. 예를 들면 통신부(230)는 근거리 무선통신망을 이용해 통합 측정부(200)와 하나 이상의 이동 측정부(300)가 무선 통신할 수 있다. 여기서, 근거리 무선통신망은 예를 들면, WiFi 6 네트워크 환경일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
통신부(230)는 통합 측정부(200)와 관리부(100)의 네트워크 연결을 지원한다. 예를 들면 통신부(230)는 이동 통신망을 이용해 통합 측정부(200)와 관리부(100)가 무선 통신할 수 있도록 한다. 여기서, 이동 통신망은 4G(LTE) 네트워크 환경일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
전원부(240)는 외부 전원에 연결되거나 배터리를 장착하여 전원을 공급한다.
GPS부(250)는 위성 지도 지원 서비스를 이용을 위한 통합 측정부(200)의 GPS값을 추출한다. GPS부(250)는 추출된 GPS 값이 통합 측정부(200)가 설치된 농작물 재배 현장마다 고유의 값을 가지게 되므로 통합 측정부(200)의 식별값(ID)으로 생성하여 관리할 수 있다.
저장부(260)는 센서부(210)에서 수집한 환경 데이터 및 GPS값, 통합 측정부의 식별값(ID)을 저장한다. 저장부(260)는 이동 측정부(300)의 정보 및 수집 데이터를 수신하고 저장한다. 저장부(260)는 통합 측정부 및 이동 측정부가 수집한 데이터를 관리부(100)로 전송하고, 일정기간 동안은 백업데이터로 저장할 수 있다.
도 4를 참조하면, 통합 측정부(200)는 영상 센서부(201), 센서 관리부(202) 및 지지부(203)를 더 포함할 수 있다.
영상 센서부(201)는 현장의 이미지를 동영상 또는 스틸 컷 이미지로 수집한다. 예를 들면 영상 센서부(201)는 180도 와이드, 초당 1Frame, HD급 해상도, 컬러 또는 흑백으로 동영상 또는 스틸 컷 이미지를 수집하고 저장이 가능하다. 예를 들면 영상 센서부(201)는 풀대형 파노라마 카메라를 이용해 현장의 동영상 또는 스틸 컷 이미지를 수집할 수 있다.
센서 관리부(202)는 연결된 온도 및 습도 센서로 주변 환경을 측정한다. 센서 관리부(202)는 센서 장착이 가능한 소켓을 포함한다. 센서 관리부(202)는 기후 측정, 공기 측정, 토양 측정, 토양 분석 및 잎사귀 상태 측정 센서 중 하나 이상의 측정 센서를 포함한다. 센서 관리부(202)는 나열된 센서 이외에도 현장 환경의 측정을 위해 다양한 측정 센서를 이용할 수 있다.
지지부(203)는 영상 센서부(201) 및 센서 관리부(202)를 지지한다. 지지부(203)는 재배 식물의 종류나 성장 상태에 따라 수집하는 영상 센서부(201)의 높이가 조절되어야 하므로, 높이 조절이 가능하다. 예를 들면, 지지부(203)는 지상 5M 이내의 높이로 높이 조절이 가능한 막대형일 수 있다. 지지부(203)는 외부 전원에 연결되거나 배터리를 장착하여 전원을 공급 장치와 연결된다. 지지부(203)는 통합 측정부(200)가 쓰러지거나 흔들리지 않도록 안정적으로 바닥에 고정되도록 구성된다.
도 5를 참조하면, 이동 측정부(300)는 장비의 보안 및 데이터의 주기별 수집을 위해 정기적으로 설치 및 수거가 가능하다. 이동 측정부(300)는 이동 설치 및 수거가 정기적으로 발생하므로 경량화하고, 설치 시마다 위치와 IP 정보를 통합 측정부(200)로부터 부여받는다.
이동 측정부(300)는 주변 환경 및 현장의 재배 작물에 대한 변화 및 성장 변화를 동영상 또는 스틸 컷 이미지로 수집할 수 있다. 이동 측정부(300)는 기후 상태, 토양 상태, 재배 작물의 잎사귀 상태 등 주변 환경과 재배 작물에 대한 자료를 수집한다. 예를 들면 이동 측정부(300)의 각 센서 프로브들은 5m 이내의 거리까지 연장할 수 있다.
이동 측정부(300)는 제3의 장비를 결합하여 확장할 수 있다. 예를 들면, 이동 측정부(300)는 병충 방지를 위한 초음파 생성기를 결합하여 재배 작물의 상태를 보고 초음파 생성기를 작동시켜 병충해를 방지할 수 있다. 이동 측정부(300)는 제3의 방지 장비와 연동하여 예측에 따른 방지 작업을 진행하고 전후 데이터를 수집할 수 있다. 이때 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집한 데이터를 통해 실제 방지 효과 분석 및 추가 작업에 대한 제안을 할 수 있다.
이동 측정부(300)는 수집한 자료를 근거리 무선통신망을 통해 통합 측정부(200)로 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들면 근거리 무선통신망은 WiFi6 무선 통신망일 수 있다.
이동 측정부(300)는 이동 설치가 쉽도록 배터리를 이용해 전원을 제공할 수 있다.
도 6을 참조하면, 이동 측정부(300)는 이동 센서부(310), 제어부(320), 통신부(330) 및 전원부(340)를 포함한다.
이동 센서부(310)는 기후 측정, 공기 측정, 토양 측정, 토양 분석 및 잎사귀 상태 측정 센서 중 하나 이상의 이용해 주위 환경을 측정할 수 있다. 예를 들면, 이동 센서부(210)는 측정 센서를 5m 이내의 거리까지 연장할 수 있다.
이동 센서부(310)는 카메라, 공기 센서, 토양 센서, 잎사귀 센서 등을 통해 현장의 환경을 측정한다. 예를 들면, 이동 센서부(310)는 설치 현장의 동영상 및 스틸 컷 이미지를 수집할 수 있다. 이동 센서부(310)는 현장의 기온, 강수, 풍속, 풍향, 상대 습도 및 일사량 중 적어도 하나의 기후 정보를 측정할 수 있다. 이동 센서부(310)는 현장의 공기(Air)에 대해 증기압, 습도, 온도 및 압력 중 적어도 하나를 측정할 수 있다. 이동 센서부(310)는 현장의 토양 온도 및 체적 수분 함량을 측정할 수 있다. 이동 센서부(310)는 토양의 전도도, 수분 함량 및 토양의 온도 중 적어도 하나를 측정할 수 있다. 이동 센서부(310)는 식물의 잎사귀의 습도를 측정할 수 있다. 식물의 잎사귀를 이용해 병충해 예측이 가능하다.
수집부(320)는 이동 센서부(310)의 각 센서들이 측정한 데이터들을 수집한다. 예를 들면 수집부(320)는 수집한 데이터를 임시 플래쉬 메모리를 사용하여 저장할 수 있다.
통신부(330)는 통합 측정부(200)와 무선 통신을 지원한다. 통신부(330)는 통합 측정부(200)와 이동 측정부(300)의 네트워크 연결을 지원한다. 예를 들면, 통신부(330)는 네트워크 부하 및 거리 확장을 위해 메쉬 네트워크 WiFi 6모듈을 구성할 수 있다.
통신부(330)는 지정된 통합 측정부(200)에만 데이터 송신이 가능하도록 설정할 수 있다. 예를 들면 이동 측정부(300)는 특정 IP로만 데이터 송신을 할 수 있다.
통신부(330)는 하나 이상의 이동 센서부(310)들과 수집부(320)를 시리얼 포트로 연결할 수 있다. 예를 들면, 통신부(330)의 시리얼 포트를 통해 수집된 환경 측정 데이터를 WiFi6 무선 통신망을 이용해 통합 측정부(200)로 데이터를 전송할 수 있다.
전원부(340)는 이동 설치가 쉽도록 배터리를 이용해 전원을 제공한다. 예를 들면 전원부(340)는 충전식으로 리튬 배터리를 이용할 수 있다.
도 7의 이동 측정부(300)의 예시를 참조하면, 이동 측정부(300)는 영상 센서부(301), 센서 관리부(302) 및 지지부(303)을 포함한다.
영상 센서부(301)는 현장의 이미지를 동영상 또는 스틸 컷 이미지로 수집한다. 예를 들면 영상 센서부(301)는 180도 와이드, 초당 1Frame, HD급 해상도, 컬러 또는 흑백으로 동영상 또는 스틸 컷 이미지를 수집하고 저장이 가능하다. 예를 들면 영상 센서부(301)는 풀대형 파노라마 카메라를 이용해 현장의 동영상 또는 스틸 컷 이미지를 수집할 수 있다.
센서 관리부(302)는 기후 측정, 공기 측정, 토양 측정, 토양 분석 및 잎사귀 상태 측정 센서 중 하나 이상의 이용해 주위 환경을 측정하고 측정 자료를 관리한다. 센서 관리부(302)는 센서 장착이 가능한 소켓을 포함한다. 센서 관리부(302)는 기후 측정, 공기 측정, 토양 측정, 토양 분석 및 잎사귀 상태 측정 센서 중 하나 이상의 측정 센서를 포함한다. 센서 관리부(302)는 나열된 센서 이외에도 현장 환경의 측정을 위해 다양한 측정 센서를 이용할 수 있다.
지지부(303)는 영상 센서부(301) 및 센서 관리부(302)를 지지한다. 지지부(303)는 재배 식물의 종류나 성장 상태에 따라 수집하는 영상 센서부(301)의 높이가 상이하여 높이 조절이 가능하다. 예를 들면, 지지부(303)는 지상 5M 이내의 높이로 높이 조절이 가능한 막대형일 수 있다. 지지부(303)는 이동 설치가 쉽도록 배터리를 장착하여 전원을 공급할 수 있다. 지지부(303)는 이동 측정부(300)가 쓰러지거나 흔들리지 않도록 안정적으로 바닥에 설치되도록 구성할 수 있다. 지지부(303)는 이동 측정부(300)를 이동 설치 및 수거하기 편리하고 안정적으로 구성할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 표시부(400)는 수집한 데이터 및 재배 작물의 정보, 작업 스케줄 등의 정보를 사용자 단말기로 전송하여 표시한다.
도 8내지 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 방법의 전체적인 순서를 볼 수 있다.
스마트 농업 현장 관리 방법은 토양, 공기, 날씨와 같은 환경 정보를 수집하고 데이터를 분석하여 상태를 예측하고 작업 솔루션을 제공할 수 있다. 이하 설명하는 각 과정은 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)을 구성하는 각 기능부가 수행하는 과정이나, 본 발명의 간결하고 명확한 설명을 위해 각 단계의 주체를 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)으로 통칭하도록 한다.
단계 S801에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 작물에 대한 직전 재배 스케쥴 및 현장 주변 재배지에서 같은 작물의 정보를 미리 수집하고 대략적인 재배 스케줄을 생성한다. 예를 들면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 주변 재배지의 작물 또는 재배하려는 작물의 비료 및 농약 살포 시기, 수확시기, 수확량 등을 사전 정보로 수집하고 참고할 수 있다.
단계 S802에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 통합 측정 장비를 설정하고 관리한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 통합 측정 장비에 재배 지역별로 개별 식별자(ID)를 부여하고 설정한다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 지역, 재배 작물, 재배 시작일, 농장 GPS 및 농장명의 정보 중 하나 이상을 수집하고, 수집한 정보를 포함한 개별 식별자를 생성한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 농장의 GPS 값을 확인하고 위성 지도 지원 서비스를 이용할 수 있다.
단계 S803에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 단계 S801과 단계 S802에서 수집한 정보를 바탕으로 시계열적 기준 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면 전년도 또는 이전의 재배 정보를 통해서 시계열적 기준 데이터를 생성하고 비료(Fertilizer) 및 영양분(Stimulant) 살포 시기를 예정하고 살포 양의 기준을 설정할 수 있다.
단계 S804에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 현장의 현 상태 정보를 획득한다.
단계 S805에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 통합 측정 장비가 복수의 이동 센서 장비를 관리하도록 설정한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 현장 상태, 위성 자료 및 이전 정보를 이용해 이동 센서 장비의 설치 위치를 지정하고 통신을 위한 IP를 부여한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 이동 센서 장비가 통합 측정 장비와 통신이 가능하도록 설정한다. 예를 들면 이동 센서 장비는 특정 IP로만 연결되어 특정 IP를 사용하는 통합 측정 장비만 통신이 가능하다.
단계 S806에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 통합 측정 장비가 지정한 위치에 이동 센서 장비를 설치한다. 이동 센서 장비는 설치 및 수거가 쉬운 이동형으로 제작한다. 예를 들면 이동 센서 장비는 주기적으로 설치하여 데이터를 수집하고 수거할 수도 있고, 비료/영양 살포 또는 농약 살포 시기에 맞추어 설치하고 데이터 수집 후 수거할 수도 있다.
단계 S807에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 이동 센서 장비로부터 데이터들을 수집한다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 토양, 작물 성장 변화 및 주변 기후 등 환경 데이터들을 수집할 수 있다.
단계 S808에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 단계 S807에서 수집한 데이터의 시계열 분석을 통해 현재의 생장 진행 단계 및 병해충을 판단한다. 예를 들면 현재 데이터를 비교 분석하여 작물의 생장 상태 및 병충해 등을 판단한다.
단계 S809에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 작물의 생장 상태 및 병충해 등을 대비한 대응 솔루션을 제공할 수 있다. 예를 들면 작물의 생장에 따라 재배 스케쥴을 조정하거나 병충해 판단을 통해 병충해를 대비할 수 있다.
단계 S810에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수확이 완료되면 재배 기간 중 토양의 변화, 비료/영양분 살포 기간 동안의 작물 변화 데이터를 제공하여 향 후 재배 시에 기준 데이터를 추출하는 참고자료로 이용할 수 있다.
도 9를 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)이 수집한 데이터를 관리하는 예시를 볼 수 있다.
단계 S901에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 복수의 통합 측정 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 지역별, 재배 작물 별 통합 측정 장치를 별도로 운영할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 각 통합 측정 장치는 복수의 이동 센서를 관리할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)의 이동 센서들은 이동 설치가 가능하므로 복수의 통합 측정 장치별로 세팅하여 함께 사용할 수 있다. 예를 들면 데이터 수집에 시간 차이가 있다면 통합 측정 장치 A가 관리하는 이동 센서를 통합 측정 장치 B가 각각 부여한 IP만 변경하고 세팅하여 이용할 수 있다. 이동 센서들을 특정 IP와의 통신만 허용되므로 설치 및 설정 시에 지정된 통합 측정 장치로만 데이터 전송이 가능하다. 각 통합 측정 장치가 이동 센서 설치 시 마다 이동 센서의 설정을 변경하여 해당 통합 특정 장치하고만 통신하도록 제어할 수 있다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol을 이용하여 통합 측정 장치 A의 통제 하에 있는 이동 센서들은 통합 측정 장치 A로부터 IP를 자동 할당 받아서 통합 측정 장치 A하고만 통신할 수 있다.
단계 S902에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 복수의 이동 센서들의 설치 위치를 미리 설정하고 IP 정보를 설정한다.
단계 S903에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 이동 센서를 지정한 위치에 설치하고 통합 측정 장치와 통신하도록 제어한다.
단계 S904에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 이동 센서의 데이터를 수집하고 취합하여 통합 특정 장치로 전송한다.
단계 S905에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 통합 측정 장치로 취합된 자료를 클라우드 시스템을 이용해 관리 데이터베이스로 저장한다.
도 10을 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 복수의 센서로부터 재배 작물에 대한 상태 및 환경 데이터를 수집하고, 분석하여 생산량 및 병충해에 대한 예측하고 솔루션을 제공한다. 또는 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 작물의 스케쥴을 미리 설정하여 스케줄에 따른 작업 정보를 재배자에게 제공할 수 있다.
단계 S1001에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 복수의 센서들로부터 재배 작물에 대한 상태 및 환경 데이터를 수집한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 센서 주변 환경과 작물의 상태를 동영상 또는 이미지로 수집한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 토양의 온도/습도/전기전도도 및 공기의 습도/온도 등의 환경 데이터를 수집한다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 작물 잎사귀의 습도와 상태를 수집한다.
단계 S1002에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집한 데이터를 취합하고 관리시스템으로 전송한다.
단계 S1003에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집된 데이터를 분석한다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 이미지 분석 AI 알고리즘을 이용해 작물의 상태 변화를 분석할 수 있다. 스마트 농업 관리 시스템(10)은 토양의 상태, 잎의 상태, 기간내 날씨 변화, 작물의 성장, 작물의 상태 변화를 시계열적으로 분석하여 병해충 및 최종 생산량을 예측할 수 있다. 또한 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 작물의 잎사귀의 상태로 병충해를 예측할 수 있다.
단계 1004에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집한 데이터의 분석을 통해 생산량을 예측하고, 병해충을 예측하고 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 농약 및 비료의 살포 시점과 살포 양 또는 수확 시기에 대한 제안을 할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 재배 지역별, 품목별, 기간별 데이터를 수집하여 데이터 마이닝을 통한 통계 처리를 할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 데이터 마이닝 정보를 향 후 재배 작물의 사전 정보로 제공할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 축적한 정보로 정확한 예측에 따른 솔루션을 제공할 수 있다.
단계 S1005에서 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집한 데이터를 분석하여 통합 측정 장치를 관리할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 사용자 단말기를 통해 현장에서 수집된 데이터를 확인할 수 있다. 예를 들면 사용자 단말기와 통합 측정 장치간 데이터 송수신이 여부를 관리하고 데이터 분석에 따른 통합 측정 장치에 셋팅된 데이터 값이 맞는지 확인하여 통합 특정 장치를 관리할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 데이터의 무결성과 실제 저장데이터를 확인하기 위해 클라우드 시스템을 통하여 운용할 수 있다.
도 11 내지 도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 농업 현장 관리 시스템의 예시 화면들이다.
도 11을 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집한 GPS 정보로 재배 관리 농장의 위성 지도 지원 서비스를 이용하여 관리할 수 있다.
도 12를 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 복수의 이동 센서의 위치를 지정하여 데이터를 수집하고 관리할 수 있다.
도 13을 참조하면, 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 다양한 방법으로 수집한 현장 정보를 사용자 단말기를 통해 실시간으로 제공할 수 있다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 수집한 자료를 바탕으로 수확시기 및 비료/농약 살포 시기 등 재배 스케줄에 대한 제안을 사용자 단말기를 통해 제공할 수 있다.
도 14는 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)이 사용할 수 있는 환경 센서 예시이다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 공기 센서와 기후 센서로 현장의 기온, 강수, 풍속, 풍향, 상대 습도, 일사량 등 기후 정보와 공기(Air)에 대해 증기압, 습도, 온도 및 압력 등을 측정할 수 있다.
도 15는 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)이 현장의 동영상 및 스틸 컷 이미지를 수집하는 센서의 예시이다. 예를 들면 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 180도 와이드, 초당 1Frame, HD급 해상도, 컬러 또는 흑백으로 동영상 또는 스틸 컷 이미지를 수집할 수 있는 폴대형 파노라마 카메라를 사용할 수 있다.
도 16은 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)이 복수의 센서를 이용할 수 있는 센서 소켓의 예시이다. 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)은 필요한 다수의 환경 센서를 이용해 데이터를 수집할 수 있다.
도 17은 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)이 사용할 수 있는 이동 센서부(310)의 예시이다. 이동 센서부(310)는 센서 소켓(311)과 하나 이상의 환경 또는 작물의 상태를 측정할 수 있는 센서 프로브(312)를 포함한다. 센서 소켓(311) 은 하나 이상의 센서 프로브(312)를 결합할 수 있다.
도 18은 스마트 농업 현장 관리 시스템(10)이 통신하기 위한 통신 장비의 예시이다. 통합 측정부(200)는 WiFi6 Mesh Node 와 안테나를 이용하여 각 센서 노드에서 들어오는 시리얼 포트를 통한 데이터와 영상 신호 데이터를 모아서 관리부(100)로 전송할 수 있다. 통합 측정부(200)와 관리부(100)는 네트워크 부하 및 거리 확장을 위해 메쉬(Mesh) 네트워크 지원 (WiFi6) 모듈 사용할 수 있다.
도 19는 이동 측정부(300)가 사용할 수 있는 배터리의 예시이다. 이동 측정부(300)는 필요에 따라 설치 및 수거할 수 있어야 하므로 전원 공급을 위해 배터리를 이용할 수 있다.
상술한 스마트 농업 현장 관리 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시 예 들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 스마트 농업 현장 관리 시스템
100: 관리부
200: 통합 측정부
300: 이동 측정부
400: 표시부
100: 관리부
200: 통합 측정부
300: 이동 측정부
400: 표시부
Claims (14)
- 스마트 농업 현장 관리 시스템에 있어서,
재배 지역을 목록화하여 관리하는 관리부; 및
상기 재배 지역의 환경 데이터를 수집하는 통합 측정부;
설치 후 상기 재배 지역의 환경 데이터 및 작물 상태 정보를 수집하고, 수거되는 이동 측정부; 및
분석 정보 및 작업 스케줄을 제안하고 표시하는 표시부를 포함하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 관리부는
상기 통합 측정부가 수집한 데이터를 분석하여 예측 데이터를 제공하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 관리부는
하나 이상의 통합 특정부를 목록화하여 관리하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 통합 특정부는
하나 이상의 이동 측정부와 통신하여 환경 데이터를 수집하고 관리하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 통합 측정부는
위성 지도 지원 서비스를 이용해 상기 재배 지역을 관리하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 통합 측정부는
위치가 고정되어 주변 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 수집하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 이동 측정부는
주변 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 수집하고 통합 측정부로 전송하는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 예측 데이터는
재배 작물의 상태 데이터를 분석해 병충해 예측할 수 있는 스마트 농업 현장 관리 시스템.
- 스마트 농업 현장 관리 방법에 있어서,
지역별 재배 작물에 대한 기준 정보를 수집하는 단계;
상기 기준 정보로 통합 측정 장치를 설정하는 단계;
상기 통합 측정 장치가 하나 이상의 이동 측정 장치를 설정하고 관리하는 단계;
상기 이동 측정 장치가 수집한 데이터를 통합 측정 장치로 전송하는 단계;
상기 수집한 데이터를 분석하는 단계 및
상기 분석에 따른 예측 솔루션을 제공하는 단계를 포함하는 전송하는 스마트 농업 현장 관리 방법.
- 제 9 항에 있어서,
복수의 통합 측정 장치를 관리하는 스마트 농업 현장 관리 방법.
- 제 9 항에 있어서,
주변 환경 데이터 및 재배 작물의 상태 데이터를 수집하는 스마트 농업 현장 관리 방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 분석에 따른 예측 솔루션을 제공하는 단계는
병충해 예측, 수확량 및 수확시기를 예측하는 스마트 농업 현장 관리 방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 분석에 따른 예측 솔루션을 제공하는 단계는
병충해 예측에 따라 농약 살포 시기 및 살포량을 제안하는 스마트 농업 현장 관리 방법.
- 제 9 항 내지 제 13 항의 스마트 농업 현장 관리 방법 중 어느 하나를 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200039239A KR20210121864A (ko) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 |
| PCT/KR2020/008262 WO2021201339A1 (ko) | 2020-03-31 | 2020-06-25 | 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200039239A KR20210121864A (ko) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210121864A true KR20210121864A (ko) | 2021-10-08 |
Family
ID=77929293
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200039239A KR20210121864A (ko) | 2020-03-31 | 2020-03-31 | 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20210121864A (ko) |
| WO (1) | WO2021201339A1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20240014739A (ko) | 2022-07-26 | 2024-02-02 | 호봉식 | 스마트 농림업 관리 시스템 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108471714A (zh) * | 2015-12-16 | 2018-08-31 | 富兰帝欧公司 | 植物栽培培养基生成用套件，植物栽培培养基生成方法及使用完毕的植物栽培培养基的再生方法 |
| KR101874972B1 (ko) * | 2016-03-23 | 2018-07-06 | 이수열 | 농업 관리 시스템 및 농업 관리 방법 |
| KR101831880B1 (ko) * | 2016-08-02 | 2018-02-26 | (주)유샘인스트루먼트 | 센서장치를 이용한 딸기작물 병해 예찰 및 약제살포 결정시스템 |
| KR20180076766A (ko) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 농업회사법인 만나씨이에이 주식회사 | 인공지능 스마트팜 관리 시스템 |
| KR102003507B1 (ko) * | 2017-10-26 | 2019-07-24 | 스마프(주) | 스마트 농작물 관리 시스템 및 방법 |
-
2020
- 2020-03-31 KR KR1020200039239A patent/KR20210121864A/ko not_active IP Right Cessation
- 2020-06-25 WO PCT/KR2020/008262 patent/WO2021201339A1/ko active Application Filing
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20240014739A (ko) | 2022-07-26 | 2024-02-02 | 호봉식 | 스마트 농림업 관리 시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2021201339A1 (ko) | 2021-10-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Boursianis et al. | Internet of things (IoT) and agricultural unmanned aerial vehicles (UAVs) in smart farming: A comprehensive review | |
| Channe et al. | Multidisciplinary model for smart agriculture using internet-of-things (IoT), sensors, cloud-computing, mobile-computing & big-data analysis | |
| Gsangaya et al. | Portable, wireless, and effective internet of things-based sensors for precision agriculture | |
| US20160148104A1 (en) | System and method for plant monitoring | |
| CN106657401A (zh) | 一种基于物联网的农作物生长监测平台及其监测方法 | |
| Panpatte | Artificial intelligence in agriculture: An emerging era of research | |
| CN108574737A (zh) | 基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法 | |
| Nookala Venu et al. | Smart agriculture with internet of things and unmanned aerial vehicles | |
| US20180271029A1 (en) | Automated plant management | |
| CA3178928A1 (en) | Real-time projections and estimated distributions of agricultural pests, diseases, and biocontrol agents | |
| CN105512950A (zh) | 一种地理信息系统 | |
| CN113273449A (zh) | 用于日光温室精准监测的数字孪生体构造方法 | |
| El Houssaini et al. | Wireless sensor networks in agricultural applications | |
| CN114493347A (zh) | 农业管理系统及其方法、电子设备 | |
| Varghese et al. | A status quo of WSN systems for agriculture | |
| Pandey et al. | Precision farming and its application | |
| KR20210121864A (ko) | 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법 | |
| US20130096832A1 (en) | Method and system for partitioning farming field | |
| US20240016136A1 (en) | Method and system for monitoring and controlling the presence of at least one type of insect in agricultural crops | |
| KR20210059070A (ko) | 농작물 재배 모니터링 시스템 및 이를 이용한 농작물 재배 모니터링 방법 | |
| Saha et al. | A crop-monitoring system using wireless sensor networking | |
| Joshi et al. | IoT-Based Technology for Smart Farming | |
| Ghobakhlou et al. | Wireless sensor networks for climate data management systems | |
| Sarangi et al. | Effective plantation management with crowd-sensing and data-driven insights: A case study on tea | |
| KR20200080447A (ko) | 드론을 이용한 농업 환경 모니터링 시스템 및 그 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| AMND | Amendment | ||
| X601 | Decision of rejection after re-examination | ||
| J201 | Request for trial against refusal decision | ||
| J301 | Trial decision |
Free format text: TRIAL NUMBER: 2022101001178; TRIAL DECISION FOR APPEAL AGAINST DECISION TO DECLINE REFUSAL REQUESTED 20220519 Effective date: 20220721 |