KR20220117100A - Water culture system and computing device for executing the system - Google Patents

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KR20220117100A
KR20220117100A KR1020210055540A KR20210055540A KR20220117100A KR 20220117100 A KR20220117100 A KR 20220117100A KR 1020210055540 A KR1020210055540 A KR 1020210055540A KR 20210055540 A KR20210055540 A KR 20210055540A KR 20220117100 A KR20220117100 A KR 20220117100A
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cultivation environment
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박병운
이태원
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동신대학교산학협력단
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Abstract

Disclosed are a hydroponic cultivation system and a computing device for performing the same. The computing device has one or more processors and a memory storing one or more programs executed by the one or more processors, and comprises: a communication module receiving a plant image from a cultivation device; a cultivation environment analysis module estimating a growth rate of a plant from the plant image by using a machine learning-based technology, and setting a cultivation environment based on the estimated plant growth rate; and a cultivation environment control module generating cultivation environment control information for controlling the cultivation device to satisfy the set cultivation environment. Accordingly, plants being grown in the cultivation device can be efficiently managed.

Description

수경 재배 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치{WATER CULTURE SYSTEM AND COMPUTING DEVICE FOR EXECUTING THE SYSTEM}Hydroponic cultivation system and computing device for performing the same

본 발명의 실시예들은 수경 재배 기술과 관련된다.Embodiments of the present invention relate to hydroponic cultivation techniques.

일반적으로 수경재배는 식물의 성장에 필요한 양분이 모두 함유된 배양액을 적당한 양액공급 방법에 의하여 공급시켜 각종 작물을 재배하도록 하는 과학적인 영농기술로서, 토양재배에서 발생하는 여러가지 문제점을 극복할 수 있는 재배방식이다. 이러한 수경재배는 배지를 사용하는 고형배지 재배방식이 있으며, 고형배지로는 암면(ROCKWOOL), 펄라이트, 피트모스, 우레탄 포옴 등을 각각 단독으로 사용하고 있다.In general, hydroponics is a scientific farming technique that allows various crops to be grown by supplying a culture medium containing all the nutrients necessary for plant growth by an appropriate nutrient solution supply method. Cultivation that can overcome various problems occurring in soil cultivation method. There is a solid medium cultivation method using a medium for such hydroponics, and rock wool, perlite, peat moss, urethane foam, etc. are used individually as solid medium.

그러나, 이러한 구성의 고형배지는 수분의 보유량이 적어 양액의 공급주기를 짧게 하여야 하므로 양액의 소비가 많게 되며 배지의 하부에는 과습하여 식물의 생장을 저해하는 문제가 있다. 또한, 이러한 수경재배를 위해서는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 광 조사량 등이 중요한 관리 요인(factor)으로 작용하고 있으나, 효율적인 관리를 할 수 없음으로써, 일반인들이 식물의 재배가 매우 어려울 뿐만 아니라 농가 또한 상당한 어려움을 겪는 문제가 있다.However, the solid medium of this configuration has a small amount of water retention, so the supply cycle of the nutrient solution needs to be shortened, so the consumption of the nutrient solution is high, and there is a problem that the lower part of the medium is excessively humid to inhibit the growth of plants. In addition, for such hydroponics, temperature, humidity, carbon dioxide concentration, light irradiation, etc. act as important management factors. There is a problem you are having trouble with.

대한민국 등록특허공보 제10-1036597호 (2011.05.24.)Republic of Korea Patent Publication No. 10-1036597 (2011.05.24.)

본 발명의 실시예들은 식물의 재배공간이 마련되는 각각의 재배 트레이에 필요로 하는 온도, 습도, 빛 등과 같은 재배환경을 자동제어하기 위한 것이다.Embodiments of the present invention are for automatically controlling the cultivation environment, such as temperature, humidity, light, etc. required for each cultivation tray in which a plant cultivation space is provided.

본 발명의 예시적인 실시예에 따르면, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서, 재배 장치로부터 식물 영상을 수신하는 통신 모듈, 머신러닝(Machine Learning) 기반 기술을 사용하여 상기 식물 영상으로부터 식물의 생장 정도를 추정하고, 상기 추정된 식물의 생장 정도를 기반으로 재배 환경을 설정하는 재배 환경 분석 모듈 및 상기 설정된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 장치를 제어하는 재배 환경 제어 정보를 생성하는 재배 환경 제어 모듈을 포함하는 컴퓨팅 장치가 제공된다.According to an exemplary embodiment of the present invention, as a computing device having one or more processors, and a memory for storing one or more programs executed by the one or more processors, a communication module for receiving a plant image from a cultivation device; A cultivation environment analysis module for estimating the degree of plant growth from the plant image using machine learning-based technology, and setting a cultivation environment based on the estimated degree of plant growth and satisfying the set cultivation environment A computing device including a cultivation environment control module for generating cultivation environment control information for controlling the cultivation apparatus is provided.

상기 재배 환경 분석 모듈은 상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습되는 머신 러닝 모델을 포함하는 머신 러닝 모듈 및 상기 머신 러닝 모듈로부터 출력된 식물 생장 정도를 기반으로 상기 재배 환경을 설정하는 후처리 모듈을 포함할 수 있다.The cultivation environment analysis module receives the plant image and based on the plant growth level output from the machine learning module and the machine learning module including a machine learning model trained to estimate the growth degree of the plant from the plant image. It may include a post-processing module for setting the cultivation environment.

상기 머신 러닝 모델은 상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 길이를 추출하고, 상기 추출한 식물의 길이에 기반하여 상기 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습될 수 있다.The machine learning model may be trained to receive the plant image, extract the length of the plant from the plant image, and estimate the growth degree of the plant based on the extracted plant length.

상기 통신 모듈은 외부 서버로부터 식물 재배 정보를 수신하고, 상기 후처리 모듈은 상기 식물의 생장 정도를 기반으로 상기 식물의 생장 정도와 상기 식물 재배 정보를 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 식물의 생장에 필요한 파장의 광을 출력하도록 상기 재배 환경을 설정할 수 있다.The communication module receives plant cultivation information from an external server, and the post-processing module compares the growth degree of the plant with the plant cultivation information based on the growth degree of the plant, and according to the comparison result, The cultivation environment can be set to output light of a required wavelength.

상기 후처리 모듈은 상기 식물의 생장 정도를 기반으로 상기 식물의 생장 정도와 상기 식물 재배 정보를 비교하여 상기 식물의 생장 정도가 더딘 것으로 판단된 경우, 상기 식물의 생장을 촉진시키기 위하여 적색의 광을 출력하도록 상기 재배 환경을 설정하고, 상기 식물의 생장 정도가 빠른 것으로 판단된 경우, 상기 식물의 생장을 억제시키기 위하여 청색의 광을 출력하도록 상기 재배 환경을 설정할 수 있다.The post-processing module compares the growth degree of the plant with the plant cultivation information based on the growth degree of the plant. When it is determined that the growth degree of the plant is slow, a red light is emitted to promote the growth of the plant. The cultivation environment may be set to output, and when it is determined that the growth degree of the plant is fast, the cultivation environment may be set to output blue light to suppress the growth of the plant.

상기 재배 장치는 상기 식물의 재배공간이 마련되는 재배 트레이, 상기 재배 트레이의 식물에 광량을 조사하는 인공 조명 장치를 포함하는 재배 환경 조절부, 상기 재배 환경 제어 정보를 수신하는 통신부, 및 상기 식물에 설정된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 환경 제어 정보에 따라 상기 재배 환경 조절부를 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.The cultivation apparatus includes a cultivation tray in which a cultivation space for the plant is provided, a cultivation environment control unit including an artificial lighting device for irradiating light to the plants in the cultivation tray, a communication unit receiving the cultivation environment control information, and the plant. The control unit may further include a control unit for controlling the cultivation environment control unit according to the cultivation environment control information to satisfy the set cultivation environment.

상기 재배 환경 제어 모듈은 기 저장된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 환경 조절부를 제어하는 재배 환경 제어 정보를 생성하며, 상기 기 저장된 재배 환경은 상기 인공 조명 장치가 적색의 광 및 청색의 광을 동시에 출력하도록 하되, 상기 적색의 광과 청색의 광의 비율이 2:1이 되도록 할 수 있다.The cultivation environment control module generates cultivation environment control information for controlling the cultivation environment control unit to satisfy a previously stored cultivation environment, and the stored cultivation environment causes the artificial lighting device to simultaneously output red light and blue light However, the ratio of the red light to the blue light may be 2:1.

본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따르면, 식물의 재배 공간이 마련되는 재배 트레이 및 상기 식물을 촬영하는 촬영부를 포함하는 재배 장치 및 네트워크를 통하여 상기 재배 장치로부터 상기 식물 영상을 수신하는 통신 모듈, 머신러닝(Machine Learning) 기반 기술을 사용하여 상기 식물 영상으로부터 상기 식물의 생장 정도를 추정하고, 상기 추정된 식물의 생장 정도를 기반으로 재배 환경을 설정하는 재배 환경 분석 모듈, 및 상기 설정된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 장치를 제어하는 재배 환경 제어 정보를 생성하는 재배 환경 제어 모듈을 포함하는 관리 서버를 포함하는 수경 재배 시스템이 제공된다.According to another exemplary embodiment of the present invention, a communication module for receiving the plant image from the cultivation device through a network and a cultivation device including a cultivation tray in which a cultivation space of a plant is provided and a photographing unit for photographing the plant, and a machine; A cultivation environment analysis module for estimating the growth degree of the plant from the plant image using a learning-based technology, and setting a cultivation environment based on the estimated growth degree of the plant, and the set cultivation environment is satisfied There is provided a hydroponic cultivation system including a management server including a cultivation environment control module for generating cultivation environment control information for controlling the cultivation apparatus to do so.

상기 관리 서버는 상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습되는 머신 러닝 모델을 포함하는 머신 러닝 모듈 및 상기 머신 러닝 모듈로부터 출력된 식물 생장 정도를 기반으로 상기 재배 환경을 설정하는 후처리 모듈을 포함할 수 있다.The management server receives the plant image, and a machine learning module including a machine learning model trained to estimate the growth degree of a plant from the plant image, and a plant growth degree output from the machine learning module Based on the cultivation environment It may include a post-processing module that sets

상기 머신 러닝 모델은 상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 길이를 추출하고, 상기 추출한 식물의 길이에 기반하여 상기 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습될 수 있다.The machine learning model may be trained to receive the plant image, extract the length of the plant from the plant image, and estimate the growth degree of the plant based on the extracted plant length.

본 발명의 실시예들에 따르면, 식물의 재배공간이 마련되는 각각의 재배 트레이에 필요로 하는 온도, 습도, 빛 등과 같은 재배환경을 자동 제어함으로써, 재배장치에서 재배중인 식물을 효율적으로 관리할 수 있다.According to the embodiments of the present invention, by automatically controlling the cultivation environment such as temperature, humidity, light, etc. required for each cultivation tray in which a growing space for plants is provided, it is possible to efficiently manage the plants being grown in the cultivation device. have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템을 설명하기 위한 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템의 재배 장치를 설명하기 위한 사시도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템를 설명하기 위한 구성도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템의 관리 서버를 설명하기 위한 구성도
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템의 관리 서버의 재배 환경 분석 모듈을 설명하기 위한 구성도
도 6은 광원 종류에 따른 식물의 생장 정도를 나타낸 도면
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도1 is a configuration diagram for explaining a hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 is a perspective view for explaining the cultivation apparatus of the hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention
Figure 3 is a configuration diagram for explaining a hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention
Figure 4 is a configuration diagram for explaining the management server of the hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention
5 is a configuration diagram for explaining the cultivation environment analysis module of the management server of the hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention;
6 is a view showing the growth degree of plants according to the type of light source;
7 is a block diagram illustrating and describing a computing environment including a computing device suitable for use in example embodiments;

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The following detailed description is provided to provide a comprehensive understanding of the methods, apparatus, and/or systems described herein. However, this is merely an example and the present invention is not limited thereto.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. And, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators. Therefore, the definition should be made based on the content throughout this specification. The terminology used in the detailed description is for the purpose of describing embodiments of the present invention only, and should in no way be limiting. Unless explicitly used otherwise, expressions in the singular include the meaning of the plural. In this description, expressions such as “comprising” or “comprising” are intended to indicate certain features, numbers, steps, acts, elements, some or a combination thereof, one or more other than those described. It should not be construed to exclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, acts, elements, or any part or combination thereof.

또한, 상측, 하측, 일측, 타측 등과 같은 방향성 용어는 개시된 도면들의 배향과 관련하여 사용된다. 본 발명의 실시예의 구성 요소는 다양한 배향으로 위치 설정될 수 있으므로, 방향성 용어는 예시를 목적으로 사용되는 것이지 이를 제한하는 것은 아니다.Also, directional terms such as top, bottom, one side, the other side, etc. are used in connection with the orientation of the disclosed figures. Since components of embodiments of the present invention can be positioned in various orientations, the directional terminology is used for purposes of illustration and not limitation.

한편, 본 발명의 실시예는 본 명세서에서 기술한 방법들을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램, 및 상기 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나, 또는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상적으로 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 프로그램의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.Meanwhile, an embodiment of the present invention may include a program for performing the methods described in this specification on a computer, and a computer-readable recording medium including the program. The computer-readable recording medium may include program instructions, local data files, local data structures, etc. alone or in combination. The medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be commonly used in the field of computer software. Examples of computer-readable recording media include hard disks, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and program instructions specially configured to store and execute program instructions such as ROMs, RAMs, flash memories, and the like. Hardware devices are included. 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.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템을 설명하기 위한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템의 재배 장치를 설명하기 위한 사시도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템를 설명하기 위한 구성도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템의 관리 서버를 설명하기 위한 구성도이다.1 is a configuration diagram for explaining a hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a perspective view for explaining a cultivation apparatus of a hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention, Figure 3 is this A configuration diagram for explaining a hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention, Figure 4 is a configuration diagram for explaining a management server of the hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention.

도 1 내지 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 수경 재배 시스템은 재배 장치(100) 및 관리 서버(200)를 포함할 수 있다.1 to 4 , the hydroponic cultivation system according to an embodiment of the present invention may include a cultivation apparatus 100 and a management server 200 .

재배 장치(100) 및 관리 서버(200)는 서로 통신 네트워크를 사용하여 연결됨에 따라, 통신 가능할 수 있다.As the cultivation apparatus 100 and the management server 200 are connected to each other using a communication network, communication may be possible.

몇몇 실시 예들에서, 통신 네트워크는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wire area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있으며, 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 적외선(Infra-red) 등 근거리에서 전달 가능한 공지의 통신 방식을 활용할 수 있다.In some embodiments, the communication network includes the Internet, one or more local area networks, wire area networks, cellular networks, mobile networks, other types of networks, or a combination of these networks. and can utilize known communication methods that can be delivered in a short distance, such as Bluetooth, Zigbee, and Infra-red.

재배 장치(100)는 복수의 재배 트레이(110), 촬영부(120), 센서부(130), 재배 환경 조절부(140), 제어부(150) 및 통신부(160)를 포함할 수 있다. 재배 장치(100)는 가용한 표면적의 가능한 최대 이용을 위하여 수직농법에 따라 복수의 층 재배를 이용할 수 있다. 식물은 그 내부에 식물의 뿌리들을 수용하기 위한 배지(culture medium)를 포함하는 재배 트레이(110) 내에 수용될 수 있다.The cultivation apparatus 100 may include a plurality of cultivation trays 110 , a photographing unit 120 , a sensor unit 130 , a cultivation environment control unit 140 , a control unit 150 , and a communication unit 160 . The cultivation apparatus 100 may use a plurality of layer cultivation according to vertical farming for maximum possible use of the available surface area. The plant may be accommodated in a cultivation tray 110 including a culture medium therein for accommodating the roots of the plant.

재배 트레이(110)는 재배 장치(100)에 고정되며, 식물의 재배공간이 마련될 수 있다. 재배 트레이(110)는 식물의 뿌리들을 수용하기 위한 배지(culture medium)를 포함할 수 있다. The cultivation tray 110 is fixed to the cultivation device 100 , and a cultivation space for plants may be provided. The cultivation tray 110 may include a culture medium for accommodating the roots of the plant.

촬영부(120)는 재배 트레이(110)의 식물을 촬영하여 식물에 대한 영상(식물 영상)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 촬영부(120)는 재배 장치(100) 내에 마련된 카메라를 이용하여 식물이 촬영된 영상을 획득할 수 있다.The photographing unit 120 may acquire an image (plant image) of the plant by photographing the plant in the cultivation tray 110 . For example, the photographing unit 120 may acquire an image in which a plant is photographed using a camera provided in the cultivation apparatus 100 .

센서부(130)는 재배 장치(100) 내의 재배 환경을 감지할 수 있다. 센서부(130)는 재배 장치(100) 내의 온도를 감지하는 온도 센서(131), 재배 장치(100) 내의 습도를 감지하는 습도 센서(132), 재배 트레이(110)의 식물에 조사되는 광량을 감지하는 조도 센서(133), 재배 트레이(110)의 수위를 감지하는 수위 센서(134), 및 재배 트레이(110)의 약액의 농도를 측정하는 pH 센서(135)를 포함할 수 있다. 다수의 센서들은 재배 장치(100) 내의 재배 환경 정보를 측정할 수 있다. 구체적으로, 센서부(130)는 식물의 재배 환경을 감지 또는 수집하기 위하여 센서들에 의해 감지되는 온도, 습도, 광량, 수위, 농도 정도를 측정할 수 있다. 여기서, 재배 환경 정보는 온도, 습도, 광량, 수위, 농도 등 일 수 있다.The sensor unit 130 may sense the cultivation environment in the cultivation apparatus 100 . The sensor unit 130 detects the temperature sensor 131 for detecting the temperature in the cultivation apparatus 100 , the humidity sensor 132 for detecting the humidity in the cultivation apparatus 100 , and the amount of light irradiated to the plants in the cultivation tray 110 . It may include an illuminance sensor 133 for sensing, a water level sensor 134 for sensing the water level of the cultivation tray 110 , and a pH sensor 135 for measuring the concentration of the chemical solution in the cultivation tray 110 . A plurality of sensors may measure cultivation environment information in the cultivation apparatus 100 . Specifically, the sensor unit 130 may measure the temperature, humidity, light quantity, water level, and concentration level sensed by the sensors in order to detect or collect the growing environment of plants. Here, the cultivation environment information may be temperature, humidity, light quantity, water level, concentration, and the like.

재배 환경 조절부(140)는 제어부(150)의 제어에 의하여 온도, 습도, 광량, 수위, 농도 정도를 조절할 수 있다. 재배 환경 조절부(140)는 재배 장치(100) 내의 온도를 조절하는 냉난방 장치(141), 재배 장치(100) 내의 습도를 조절하는 습도 발생 장치(142), 재배 트레이(110)의 식물에 광량을 조사하는 인공 조명 장치(143), 재배 트레이(110)의 식물에 물 안개를 분사하는 물 분사 장치(144) 및 재배 트레이(110)에 양액을 공급하는 양액 공급 장치(145)를 포함할 수 있다. 재배 환경 조절부(140)는 재배 트레이(110) 각각에 마련되어 하나 이상의 재배 트레이(110)를 개별적으로 조절할 수도 있다.The cultivation environment control unit 140 may adjust the temperature, humidity, light quantity, water level, and concentration degree under the control of the control unit 150 . The cultivation environment control unit 140 includes a heating/cooling device 141 for controlling the temperature in the cultivation device 100 , a humidity generating device 142 for controlling humidity in the cultivation device 100 , and the amount of light applied to plants in the cultivation tray 110 . It may include an artificial lighting device 143 for irradiating the plant, a water spraying device 144 for spraying water mist on the plants of the cultivation tray 110, and a nutrient solution supply device 145 for supplying a nutrient solution to the cultivation tray 110. have. The cultivation environment control unit 140 may be provided in each of the cultivation trays 110 to individually control one or more cultivation trays 110 .

인공 조명 장치(143)는 재배 트레이(110)의 식물에 광량을 하방으로 조사할 수 있도록 설치될 수 있다. 인공 조명 장치(143)는 식물마다 생장에 필요한 파장의 광을 출력하도록 각각 서로 다른 파장대의 광을 출력하는 다종의 LED 등과 같은 발광소자가 마련될 수 있다. 예를 들어, 인공 조명 장치(143)는 백색, 청색, 적색 등의 광을 출력하는 다종의 LED가 마련될 수 있다. 또한, 인공 조명 장치(143)는 제어부(150)의 제어에 의하여 식물의 성장에 따라 필요한 파장의 광을 가지는 발광소자를 온(ON)시킬 수 있다. 즉, 인공 조명 장치(143)는 재배 트레이(110)에 재배되는 식물의 성장에 따라 필요한 광을 조사함으로써, 식물의 생장에 도움을 줄 수 있다. The artificial lighting device 143 may be installed to irradiate the amount of light downward to the plants of the cultivation tray 110 . The artificial lighting device 143 may be provided with light emitting devices such as various kinds of LEDs that output light of different wavelength bands to output light of a wavelength required for growth for each plant. For example, the artificial lighting device 143 may be provided with various types of LEDs that output white, blue, and red light. Also, the artificial lighting device 143 may turn on a light emitting device having a light having a wavelength required according to the growth of a plant under the control of the controller 150 . That is, the artificial lighting device 143 may help the growth of plants by irradiating light necessary for the growth of plants grown on the cultivation tray 110 .

물 분사 장치(144)는 물이 저장된 저수조(144a)로부터 제공된 물을 재배 트레이(110)의 식물에 물안개로 분사할 수 있도록 설치될 수 있다. 이 때, 저수조(144a)에는 여과기(미도시)가 설치되어 재배 트레이(110)에 분사된 물이 반환되면 반환된 물을 여과하여 정화시킬 수 있다. The water spraying device 144 may be installed to spray the water provided from the water storage tank 144a in which water is stored to the plants of the cultivation tray 110 as water mist. At this time, when a filter (not shown) is installed in the water storage tank 144a and the water sprayed on the cultivation tray 110 is returned, the returned water may be filtered and purified.

양액 공급 장치(145)는 양액이 저장된 양액 탱크(미도시)로부터 제공된 양액을 재배 트레이(110)로 제공하도록 설치될 수 있다. The nutrient solution supply device 145 may be installed to provide the nutrient solution provided from a nutrient solution tank (not shown) in which the nutrient solution is stored to the cultivation tray 110 .

이에, 재배 환경 조절부(140)는 식물의 재배공간이 마련되는 각각의 재배 트레이(110)에 필요로 하는 온도, 습도, 빛 등과 같은 재배환경을 조절함으로써, 재배장치에서 재배중인 식물의 생장을 효율적으로 관리할 수 있다.Accordingly, the cultivation environment control unit 140 controls the growth of plants being grown in the cultivation apparatus by adjusting the cultivation environment such as temperature, humidity, light, etc. required for each cultivation tray 110 in which the cultivation space for plants is provided. can be managed efficiently.

제어부(150)는 통신부(160)를 통하여 수신된 재배 환경 조절 정보에 따라 재배 환경 조절부(140)를 각각 제어할 수 있다.The control unit 150 may control the cultivation environment control unit 140 according to the cultivation environment control information received through the communication unit 160 , respectively.

통신부(160)는 관리 서버(200)와 통신할 수 있다. 통신부(160)는 촬영부(120)에서 획득한 식물 영상 및 센서부(130)에서 측정된 재배 환경 정보를 관리 서버(200)로 전송할 수 있다. 또한, 통신부(160)는 관리 서버(200)로부터 재배 환경 조절 정보를 수신할 수 있다.The communication unit 160 may communicate with the management server 200 . The communication unit 160 may transmit the plant image obtained by the photographing unit 120 and the cultivation environment information measured by the sensor unit 130 to the management server 200 . Also, the communication unit 160 may receive cultivation environment control information from the management server 200 .

관리 서버(200)는 통신 모듈(210), 수집 모듈(220), 재배 환경 분석 모듈(230) 및 재배 환경 제어 모듈(240)을 포함할 수 있다.The management server 200 may include a communication module 210 , a collection module 220 , a cultivation environment analysis module 230 , and a cultivation environment control module 240 .

통신 모듈(210)은 통신부(160)를 통하여 재배 장치(100)와 데이터 통신을 수행할 수 있다. 통신 모듈(210)은 재배 장치(100)로부터 식물 영상 및 재배 환경 정보를 수신할 수 있다. 또한, 통신 모듈(210)은 재배 장치(100)로 재배 환경 조절 정보를 전송할 수 있다. 또한, 통신 모듈(210)은 외부 서버(미도시)로부터 식물 재배 정보를 수신할 수 있다.The communication module 210 may perform data communication with the cultivation apparatus 100 through the communication unit 160 . The communication module 210 may receive a plant image and cultivation environment information from the cultivation apparatus 100 . Also, the communication module 210 may transmit cultivation environment control information to the cultivation apparatus 100 . Also, the communication module 210 may receive plant cultivation information from an external server (not shown).

수집 모듈(220)은 재배 장치(100)로부터 수신한 식물 영상 및 재배 환경 정보를 수집할 수 있다. 또한, 수집 모듈(220)은 외부 서버로부터 식물 재배 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 식물 재배 정보는 식물의 생장에 따라 적합한 재배 환경을 제공하기 위한 온도, 습도, 급수량, 급수 횟수, 조명 종류, 조명 시간, 양액 공급량, 양액 공급 횟수 등을 포함할 수 있다.The collection module 220 may collect the plant image and cultivation environment information received from the cultivation apparatus 100 . Also, the collection module 220 may collect plant cultivation information from an external server. Here, the plant cultivation information may include temperature, humidity, water supply amount, water supply frequency, lighting type, lighting time, nutrient solution supply amount, nutrient solution supply frequency, etc. for providing a suitable cultivation environment according to the growth of plants.

재배 환경 분석 모듈(230)은 수집 모듈(220)에서 수집된 재배 환경 정보 및 식물 재배 정보를 기반으로 재배 환경을 설정할 수 있다. 구체적으로, 재배 환경 분석 모듈(230)은 재배 환경 정보가 수집된 기간으로부터 식물의 생장 정도를 추정할 수 있다. 또한, 재배 환경 분석 모듈(230)은 추정된 식물의 생장 정도에 대응하는 식물 재배 정보를 기반으로 재배 환경을 설정할 수 있다. 예를 들어, 재배 환경 정보를 수집한 기간이 2주이고, 식물 재배 정보로부터 2주 생장한 식물의 재배 환경을 추출하여 재배 환경으로 설정할 수 있다. 즉, 2주 생장한 식물의 적합한 재배 환경이 20도~24도이고 습도가 70%~75%인 경우, 이를 적합한 재배 환경으로 설정할 수 있다.The cultivation environment analysis module 230 may set the cultivation environment based on the cultivation environment information and plant cultivation information collected by the collection module 220 . Specifically, the cultivation environment analysis module 230 may estimate the degree of plant growth from the period in which the cultivation environment information is collected. Also, the cultivation environment analysis module 230 may set the cultivation environment based on plant cultivation information corresponding to the estimated plant growth degree. For example, the period during which the cultivation environment information is collected is 2 weeks, and the cultivation environment of a plant grown for 2 weeks may be extracted from the plant cultivation information and set as the cultivation environment. That is, when the suitable cultivation environment for a plant grown for 2 weeks is 20°C to 24°C and the humidity is 70% to 75%, it can be set as a suitable cultivation environment.

예시적인 실시예에서, 도 5에 도시된 바와 같이, 재배 환경 분석 모듈(230)은 머신러닝 모듈(231) 및 후처리 모듈(232)을 포함할 수 있다. 재배 환경 분석 모듈(230)은 머신러닝(Machine Learning) 기반 기술을 사용하여 수집 모듈(220)로부터 제공된 영상이 입력되면, 머신러닝 모듈(231)이 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습된다.In an exemplary embodiment, as shown in FIG. 5 , the cultivation environment analysis module 230 may include a machine learning module 231 and a post-processing module 232 . The cultivation environment analysis module 230 is trained to estimate the growth degree of plants when the image provided from the collection module 220 is input using a machine learning-based technology.

머신러닝 모듈(231)은 수집 모듈(220)로부터 식물 영상을 입력받고, 식물 영상에서 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습된 생장 추정 모델로 구현될 수 있다. 머신러닝 모듈(231)은 식물 영상이 입력되는 경우, 이미 학습된 생장 추정 모델을 기반으로 머신러닝(Machine Learning)을 수행하여 식물 영상에서 식물의 생장 정도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 머신러닝 모듈(231)은 수집 모듈(220)로부터 식물 영상을 입력받아 식물 영상에서 식물의 길이를 추출하고, 추출한 식물의 길이를 기반으로 식물의 생장 정도를 추정할 수 있다.The machine learning module 231 may receive a plant image from the collection module 220 and may be implemented as a growth estimation model trained to estimate the degree of plant growth from the plant image. When a plant image is input, the machine learning module 231 may perform machine learning based on a previously learned growth estimation model to estimate the growth degree of a plant from the plant image. For example, the machine learning module 231 may receive a plant image from the collection module 220 , extract the length of the plant from the plant image, and estimate the growth degree of the plant based on the extracted plant length.

후처리 모듈(232)은 머신러닝 모듈(231)로부터 출력된 식물의 생장 정도를 기반으로 재배 환경을 설정할 수 있다. 구체적으로, 후처리 모듈(232)은 머신러닝 모듈(231)로부터 출력된 식물의 생장 정도와 식물 재배 정보를 비교하고, 비교 결과에 따라 필요한 파장의 광을 출력하도록 재배 환경을 설정할 수 있다. 예를 들어, 식물의 생장 정도와 식물의 재배 정보를 비교한 결과, 식물의 생장 속도가 더딘 경우에는 식물의 생장을 촉진시키기 위하여 적색의 광을 출력하도록 재배 환경을 설정할 수 있다. 또한, 식물의 생장 정도와 식물의 재배 정보를 비교한 결과, 식물의 생장 속도가 빠른 경우에는 식물의 생장을 억제시키기 위하여 청색의 광을 출력하도록 재배 환경을 설정할 수 있다.The post-processing module 232 may set a cultivation environment based on the degree of plant growth output from the machine learning module 231 . Specifically, the post-processing module 232 may compare the growth degree of the plant output from the machine learning module 231 with the plant cultivation information, and set the cultivation environment to output light of a required wavelength according to the comparison result. For example, when the growth rate of the plant is slow as a result of comparing the growth degree of the plant with the information on the cultivation of the plant, the cultivation environment may be set to output red light to promote the growth of the plant. In addition, as a result of comparing the growth degree of the plant with the information on the cultivation of the plant, when the growth rate of the plant is fast, the cultivation environment may be set to output blue light in order to suppress the growth of the plant.

다시 도 1 내지 도4를 참조하면, 재배 환경 제어 모듈(240)은 재배 환경 분석 모듈(230)로부터 재배 식물에 설정된 재배 환경을 만족시키도록 재배 환경 조절부(140)를 제어할 수 있다. 구체적으로, 재배 환경 제어 모듈(240)은 재배 장치(100)로부터 수신한 재배 환경 정보와 재배 환경 분석 모듈(230)로부터 재배 식물에 설정된 재배 환경을 비교하여, 재배 식물에 대하여 설정된 재배 환경을 만족시키도록 재배 환경 조절부(140)를 제어하기 위한 재배 환경 조절 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 재배 식물에 대하여 설정된 재배 환경이 재배 환경이 20도~24도이고 습도가 70%~75%인 경우, 재배 장치(100)로부터 수신한 재배 환경 정보가 해당 범위에 포함되도록 재배 환경 조절부(140)를 제어하기 위한 재배 환경 조절 정보를 생성할 수 있다. Referring back to FIGS. 1 to 4 , the cultivation environment control module 240 may control the cultivation environment controller 140 to satisfy the cultivation environment set for the cultivated plant by the cultivation environment analysis module 230 . Specifically, the cultivation environment control module 240 compares the cultivation environment information received from the cultivation device 100 with the cultivation environment set for the cultivated plant from the cultivation environment analysis module 230 to satisfy the cultivation environment set for the cultivated plant. It is possible to generate cultivation environment control information for controlling the cultivation environment control unit 140 to For example, when the cultivation environment set for the cultivated plant has a cultivation environment of 20°C to 24°C and a humidity of 70% to 75%, the cultivation environment information received from the cultivation device 100 is included in the corresponding range. It is possible to generate cultivation environment control information for controlling the control unit 140 .

예시적인 실시예에서, 재배 환경 제어 모듈(240)은 재배 환경 분석 모듈(230)에서 설정된 재배 환경을 만족시키도록 재배 환경 조절부(140)를 제어하기 위한 재배 환경 조절 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 재배 식물에 대하여 설정된 재배 환경이 적색의 광인 경우, 재배 장치(100)로부터 수신한 재배 환경 정보가 해당 광을 출력하도록 재배 환경 조절부(140)를 제어하기 위한 재배 환경 조절 정보를 생성할 수 있다.In an exemplary embodiment, the cultivation environment control module 240 may generate cultivation environment control information for controlling the cultivation environment control unit 140 to satisfy the cultivation environment set by the cultivation environment analysis module 230 . For example, when the cultivation environment set for the cultivated plant is red light, the cultivation environment control information for controlling the cultivation environment control unit 140 so that the cultivation environment information received from the cultivation apparatus 100 outputs the corresponding light. can create

한편, 재배 환경 제어 모듈(240)은 기 저장된 재배 환경을 만족시키도록 재배 환경 조절부(140)를 제어할 수 있다.Meanwhile, the cultivation environment control module 240 may control the cultivation environment control unit 140 to satisfy a pre-stored cultivation environment.

도 6은 광원 종류에 따른 식물의 생장 정도를 나타낸 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 동일한 조건에서 광원 종류만 다르게 하여 새싹 인삼의 생장 정도를 측정하였다. 이 때, LED 광량은 20 μmol이다. 새싹 인삼은 일반 광(백색의 광)을 기준으로 하면 청색의 광에서 생장이 억제되었으며, 적색의 광에서는 생장이 촉진되는 효과가 있다. 그러나, 적색의 광에서는 새싹 인삼의 생장 속도가 너무 높아 줄기 및 잎 상태가 약해지는 증상이 있다. 이에, 적색의 광이나 백색의 광보다 적색의 광과 청색의 광을 혼합시킨 광을 출력하는 경우 새싹 인삼의 잎과 줄기의 급격한 성장을 방지하며 우수한 품질로 생산이 가능한 것으로 확인할 수 있다. 6 is a view showing the degree of plant growth according to the type of light source. As shown in FIG. 6 , the growth degree of sprouted ginseng was measured by changing only the light source type under the same conditions. At this time, the amount of LED light is 20 μmol. In terms of normal light (white light), growth of sprouted ginseng is inhibited in blue light, and growth is promoted in red light. However, in red light, the growth rate of sprouted ginseng is too high and the stem and leaf conditions are weakened. Accordingly, it can be confirmed that, when outputting a mixture of red light and blue light rather than red light or white light, rapid growth of leaves and stems of sprouted ginseng is prevented and production is possible with excellent quality.

즉, 재배 환경 제어 모듈(240)은 광원 종류에 따른 식물의 생장 정도를 기반으로 재배 환경을 미리 설정할 수 있다. 예를 들어, 재배 환경 제어 모듈(240)은 인공 조명 장치(143)가 광을 조사하는 시간을 12시간 이상으로 설정하고, 적색의 광과 청색의 광의 비율이 2:1이 되도록 출력할 수 있다. 또한, 조도는 10000 내지 11000 룩스(lux)로 설정할 수 있다.That is, the cultivation environment control module 240 may preset the cultivation environment based on the degree of plant growth according to the type of light source. For example, the cultivation environment control module 240 may set the time for the artificial lighting device 143 to irradiate light to 12 hours or more, and output it so that the ratio of red light and blue light is 2:1. . In addition, the illuminance may be set to 10000 to 11000 lux.

따라서, 본 발명에 따른 수경 재배 시스템은 식물의 재배공간이 마련되는 각각의 재배 트레이(110)에 필요로 하는 온도, 습도, 빛 등과 같은 재배환경을 자동제어함으로써, 재배장치에서 재배중인 식물을 효율적으로 관리할 수 있다.Therefore, the hydroponic cultivation system according to the present invention automatically controls the cultivation environment such as temperature, humidity, light, etc. required for each cultivation tray 110 in which the cultivation space for plants is provided, thereby efficiently cultivating plants in the cultivation apparatus. can be managed with

도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.7 is a block diagram illustrating and describing a computing environment including a computing device suitable for use in example embodiments. In the illustrated embodiment, each component may have different functions and capabilities other than those described below, and may include additional components in addition to those described below.

도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 관리 서버(200)일 수 있다.The illustrated computing environment 10 includes a computing device 12 . In one embodiment, computing device 12 may be management server 200 .

컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.Computing device 12 includes at least one processor 14 , computer readable storage medium 16 , and communication bus 18 . The processor 14 may cause the computing device 12 to operate in accordance with the exemplary embodiments discussed above. For example, the processor 14 may execute one or more programs stored in the computer-readable storage medium 16 . The one or more programs may include one or more computer-executable instructions that, when executed by the processor 14, configure the computing device 12 to perform operations in accordance with the exemplary embodiment. can be

컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.Computer-readable storage medium 16 is configured to store computer-executable instructions or program code, program data, and/or other suitable form of information. The program 20 stored in the computer readable storage medium 16 includes a set of instructions executable by the processor 14 . In one embodiment, computer-readable storage medium 16 includes memory (volatile memory, such as random access memory, non-volatile memory, or a suitable combination thereof), one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash It may be memory devices, other forms of storage medium that can be accessed by computing device 12 and store desired information, or a suitable combination thereof.

통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.Communication bus 18 interconnects various other components of computing device 12 , including processor 14 and computer readable storage medium 16 .

컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.Computing device 12 may also include one or more input/output interfaces 22 and one or more network communication interfaces 26 that provide interfaces for one or more input/output devices 24 . The input/output interface 22 and the network communication interface 26 are coupled to the communication bus 18 . Input/output device 24 may be coupled to other components of computing device 12 via input/output interface 22 . Exemplary input/output device 24 may include a pointing device (such as a mouse or trackpad), a keyboard, a touch input device (such as a touchpad or touchscreen), a voice or sound input device, various types of sensor devices, and/or imaging devices. input devices and/or output devices such as display devices, printers, speakers and/or network cards. The exemplary input/output device 24 may be included in the computing device 12 as a component constituting the computing device 12 , and may be connected to the computing device 12 as a separate device distinct from the computing device 12 . may be

이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Although representative embodiments of the present invention have been described in detail above, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will understand that various modifications are possible within the limits without departing from the scope of the present invention with respect to the above-described embodiments. . Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, and should be defined by the claims described below as well as the claims and equivalents.

100 : 재배 장치
110 : 재배 트레이
120 : 촬영부
130 : 센서부
131 : 온도 센서
132 : 습도 센서
133 : 조도 센서
134 : 수위 센서
135 : pH 센서
140 : 재배 환경 조절부
141 : 냉난방 장치
142 : 습도 발생 장치
143 : 인공 조명 장치
144 : 물 분사 장치
145 : 양액 공급 장치
150 : 제어부
160 : 통신부
200 : 관리 서버
210 : 통신 모듈
220 : 수집 모듈
230 : 재배 환경 분석 모듈
231 : 머신러닝 모듈
232 : 후처리 모듈
240 : 재배 환경 제어 모듈100: cultivation device
110: cultivation tray
120: shooting unit
130: sensor unit
131: temperature sensor
132: humidity sensor
133: light sensor
134: water level sensor
135: pH sensor
140: cultivation environment control unit
141: air conditioning unit
142: humidity generating device
143: artificial lighting device
144: water jet device
145: nutrient solution supply device
150: control unit
160: communication department
200: management server
210: communication module
220: collection module
230: cultivation environment analysis module
231: machine learning module
232: post-processing module
240: cultivation environment control module

Claims (10)

하나 이상의 프로세서들, 및
상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서,
재배 장치로부터 식물 영상을 수신하는 통신 모듈;
머신러닝(Machine Learning) 기반 기술을 사용하여 상기 식물 영상으로부터 식물의 생장 정도를 추정하고, 상기 추정된 식물의 생장 정도를 기반으로 재배 환경을 설정하는 재배 환경 분석 모듈; 및
상기 설정된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 장치를 제어하는 재배 환경 제어 정보를 생성하는 재배 환경 제어 모듈을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
one or more processors, and
A computing device having a memory for storing one or more programs executed by the one or more processors, the computing device comprising:
Communication module for receiving a plant image from the cultivation device;
a cultivation environment analysis module for estimating a growth degree of a plant from the plant image using a machine learning-based technology, and setting a cultivation environment based on the estimated plant growth degree; and
and a cultivation environment control module configured to generate cultivation environment control information for controlling the cultivation apparatus to satisfy the set cultivation environment.
 청구항 1에 있어서,
상기 재배 환경 분석 모듈은,
상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습되는 머신 러닝 모델을 포함하는 머신 러닝 모듈; 및
상기 머신 러닝 모듈로부터 출력된 식물 생장 정도를 기반으로 상기 재배 환경을 설정하는 후처리 모듈을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
The method according to claim 1,
The cultivation environment analysis module,
a machine learning module that receives the plant image and includes a machine learning model trained to estimate the growth degree of a plant from the plant image; and
Computing device comprising a post-processing module for setting the cultivation environment based on the degree of plant growth output from the machine learning module.
 청구항 2에 있어서,
상기 머신 러닝 모델은,
상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 길이를 추출하고, 상기 추출한 식물의 길이에 기반하여 상기 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습되는, 컴퓨팅 장치.
3. The method according to claim 2,
The machine learning model is
A computing device that receives the plant image, extracts the length of the plant from the plant image, and learns to estimate the growth degree of the plant based on the extracted plant length.
 청구항 3에 있어서,
상기 통신 모듈은, 외부 서버로부터 식물 재배 정보를 수신하고,
상기 후처리 모듈은,
상기 식물의 생장 정도를 기반으로 상기 식물의 생장 정도와 상기 식물 재배 정보를 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 식물의 생장에 필요한 파장의 광을 출력하도록 상기 재배 환경을 설정하는, 컴퓨팅 장치.
4. The method of claim 3,
The communication module receives plant cultivation information from an external server,
The post-processing module,
Computing device for comparing the growth degree of the plant and the plant cultivation information based on the growth degree of the plant, and setting the cultivation environment to output light having a wavelength required for the growth of the plant according to the comparison result.
 청구항 4에 있어서,
상기 후처리 모듈은,
상기 식물의 생장 정도를 기반으로 상기 식물의 생장 정도와 상기 식물 재배 정보를 비교하여 상기 식물의 생장 정도가 더딘 것으로 판단된 경우, 상기 식물의 생장을 촉진시키기 위하여 적색의 광을 출력하도록 상기 재배 환경을 설정하고, 상기 식물의 생장 정도가 빠른 것으로 판단된 경우, 상기 식물의 생장을 억제시키기 위하여 청색의 광을 출력하도록 상기 재배 환경을 설정하는, 컴퓨팅 장치.
5. The method according to claim 4,
The post-processing module,
When it is determined that the growth degree of the plant is slow by comparing the growth degree of the plant with the plant cultivation information based on the growth degree of the plant, the cultivation environment to output red light to promote the growth of the plant and, when it is determined that the growth degree of the plant is fast, setting the cultivation environment to output blue light to suppress the growth of the plant.
 청구항 1에 있어서,
상기 재배 장치는,
상기 식물의 재배공간이 마련되는 재배 트레이;
상기 재배 트레이의 식물에 광량을 조사하는 인공 조명 장치를 포함하는 재배 환경 조절부;
상기 재배 환경 제어 정보를 수신하는 통신부; 및
상기 식물에 설정된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 환경 제어 정보에 따라 상기 재배 환경 조절부를 제어하는 제어부를 더 포함하는, 컴퓨팅 장치.
The method according to claim 1,
The cultivation device is
a cultivation tray provided with a cultivation space for the plant;
a cultivation environment control unit including an artificial lighting device for irradiating the amount of light to the plants in the cultivation tray;
a communication unit for receiving the cultivation environment control information; and
The computing device further comprising a control unit for controlling the cultivation environment control unit according to the cultivation environment control information to satisfy the cultivation environment set in the plant.
 청구항 6에 있어서,
상기 재배 환경 제어 모듈은, 기 저장된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 환경 조절부를 제어하는 재배 환경 제어 정보를 생성하며,
상기 기 저장된 재배 환경은,
상기 인공 조명 장치가 적색의 광 및 청색의 광을 동시에 출력하도록 하되, 상기 적색의 광과 청색의 광의 비율이 2:1이 되도록 하는, 컴퓨팅 장치.
7. The method of claim 6,
The cultivation environment control module generates cultivation environment control information for controlling the cultivation environment control unit to satisfy a pre-stored cultivation environment,
The pre-stored cultivation environment is,
and the artificial lighting device outputs red light and blue light at the same time, wherein a ratio of the red light to the blue light is 2:1.
 식물의 재배 공간이 마련되는 재배 트레이 및 상기 식물을 촬영하는 촬영부를 포함하는 재배 장치; 및
네트워크를 통하여 상기 재배 장치로부터 상기 식물 영상을 수신하는 통신 모듈, 머신러닝(Machine Learning) 기반 기술을 사용하여 상기 식물 영상으로부터 상기 식물의 생장 정도를 추정하고, 상기 추정된 식물의 생장 정도를 기반으로 재배 환경을 설정하는 재배 환경 분석 모듈, 및 상기 설정된 재배 환경을 만족시키도록 상기 재배 장치를 제어하는 재배 환경 제어 정보를 생성하는 재배 환경 제어 모듈을 포함하는 관리 서버를 포함하는, 수경 재배 시스템.
a cultivation apparatus comprising a cultivation tray provided with a cultivation space for plants and a photographing unit for photographing the plants; and
Estimate the growth degree of the plant from the plant image using a communication module that receives the plant image from the cultivation device through a network, a machine learning-based technology, and based on the estimated plant growth degree A hydroponic cultivation system comprising: a management server including a cultivation environment analysis module for setting a cultivation environment; and a cultivation environment control module for generating cultivation environment control information for controlling the cultivation apparatus to satisfy the set cultivation environment.
 청구항 8에 있어서,
상기 관리 서버는,
상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습되는 머신 러닝 모델을 포함하는 머신 러닝 모듈; 및
상기 머신 러닝 모듈로부터 출력된 식물 생장 정도를 기반으로 상기 재배 환경을 설정하는 후처리 모듈을 포함하는, 수경 재배 시스템.
9. The method of claim 8,
The management server,
a machine learning module that receives the plant image and includes a machine learning model trained to estimate the growth degree of a plant from the plant image; and
A hydroponic cultivation system comprising a post-processing module for setting the cultivation environment based on the degree of plant growth output from the machine learning module.
 청구항 9에 있어서,
상기 머신 러닝 모델은,
상기 식물 영상을 입력 받고, 상기 식물 영상으로부터 식물의 길이를 추출하고, 상기 추출한 식물의 길이에 기반하여 상기 식물의 생장 정도를 추정하도록 학습되는, 수경 재배 시스템.
10. The method of claim 9,
The machine learning model is
A hydroponic cultivation system that receives the plant image, extracts the length of the plant from the plant image, and learns to estimate the growth degree of the plant based on the extracted plant length.
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KR102627523B1 (en) * 2023-08-11 2024-01-24 에너지팜스 주식회사 Artificial intelligence-based facility horticultural system and method for optimizing crop growth rate thereof
KR102646109B1 (en) * 2023-08-18 2024-03-13 에너지팜스 주식회사 Artificial intelligence-based facility horticultural system and method for maximizing crop sales profit

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KR101036597B1 (en) 2008-07-09 2011-05-24 김은섭 Doorframe assembly

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