KR20220123348A - 정보 처리 장치 - Google Patents

Abstract

농지의 평가를 적정하게 실시할 수 있게 함으로써, 농가가 금융 기관으로부터 저금리로 신속하게 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 를 받을 수 있게 하는 것을 과제로 한다.
포장 정보 취득부 (103) 는, 토양에 관한 정보를 적어도 포함하는, 농가 (F) 의 포장에 관한 포장 정보를 취득한다. 제시 정보 생성부 (105) 는, 포장 정보에 기초하여, 포장의 수확성에 관한 영농 정보와, 농가의 신용에 관한 신용 정보를 생성한다. 이로써 상기 과제를 해결한다. 상공으로부터 촬상된 지표를 나타내는 지표 화상 (R) 을, 포장을 나타내는 단위마다 구분하는 폴리곤 생성부 (101) 와, 폴리곤 (P) 마다 영농 정보 또는 신용 정보를 시각화시켜 표시시키는 제어를 실행하는 표시 제어부 (106) 를 추가로 구비하는 것이 바람직하다. 이로써 상기 과제를 해결한다.

Description

정보 처리 장치

본 발명은, 정보 처리 장치에 관한 것이다.

종래부터, 농업을 효율화시키는 것을 목적으로 한 기술은 존재한다.(예를 들어 특허문헌 1 참조).

특허문헌 1: 일본 공개특허공보 2010-166851호

그러나, 특허문헌 1의 기술을 포함하여 종래의 기술만으로는, 농지가 갖는 잠재적인 수확력을 용이하게 파악할 수 있도록 할 수는 없었다. 이 때문에, 예를 들어 금융 기관은, 비용면을 이유로 농가가 보유하는 농지의 장래성을 전망할 수 없어, 농가로부터의 소액 융자(마이크로 파이낸스)의 의뢰에 대해 소극적으로 될 수밖에 없었다. 그 결과, 농가는 적극적인 농업 경영을 실시할 수 없었다.

본 발명은, 이와 같은 상황을 감안하여 이루어진 것으로, 농지의 잠재적인 수확력을 용이하게 파악할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 양태의 정보 처리 장치는,

토양에 관한 정보를 적어도 포함하는, 농가의 포장에 관한 제 1 정보를 취득하는 취득 수단과,

상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 포장의 수확성에 관한 제 2 정보와, 상기 농가의 신용에 관한 제 3 정보를 생성하는 생성 수단을 구비한다.

본 발명에 의하면, 농지의 잠재적인 수확력을 용이하게 파악할 수 있게 된다.

도 1 은, 본 발명의 정보 처리 장치의 일 실시형태에 관련된 서버가 적용되는 정보 처리 시스템의 적용 대상이 되는 본 서비스의 개요를 나타내는 도면이다.
도 2a 는, AI 모델의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 2b 는, AI 모델의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 2c 는, AI 모델의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 3a 는, 기계 학습의 결과를 나타내는 그래프이다.
도 3b 는, 기계 학습의 결과를 나타내는 그래프이다.
도 4 는, 본 서비스에서 생성되는 폴리곤의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5 는, 본 발명의 정보 처리 장치의 일 실시형태에 관련된 서버가 적용되는 정보 처리 시스템의 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6 은, 도 5 에 나타내는 정보 처리 시스템 중, 서버의 하드웨어 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 7 은, 도 6 의 서버를 포함하는 정보 처리 시스템의 기능적 구성 중, 스코어링 처리를 실행하기 위한 기능적 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 8 은, 도 5 의 정보 처리 시스템 중, 농가 단말에 표시되는 UI 의 일례를 나타내는 도면이다.
도 9 는, 포장 정보에 기초하여 영농 정보가 생성될 때에 사용되는 알고리즘의 개요를 나타내는 이미지도이다.
도 10 은, 포장 정보로서 취득되는 데이터의 제휴의 개요를 나타내는 이미지 도이다.
도 11 은, 포장의 검색 화면의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 12 는, 기계 학습을 활용한 폴리곤 생성의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 13a 는, 기계 학습을 활용한 폴리곤 생성의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 13b 는, 기계 학습을 활용한 폴리곤 생성의 구체예를 나타내는 도면이다.
도 13c 는, 기계 학습을 활용한 폴리곤 생성의 구체예를 나타내는 도면이다.

이하, 본 발명의 실시형태에 대해, 도면을 사용하여 설명한다.

먼저, 도 1 내지 도 4 를 참조하여, 본 발명의 정보 처리 장치의 일 실시형태에 관련된 서버 (1) 가 적용되는 정보 처리 시스템 (후술하는 도 5 참조) 의 적용 대상이 되는 서비스 (이하, 「본 서비스」라고 한다) 의 개요에 대해 설명한다.

도 1 은, 본 발명의 정보 처리 장치의 일 실시형태에 관련된 서버가 적용되는 정보 처리 시스템의 적용 대상이 되는 본 서비스의 개요를 나타내는 도면이다.

도 1 에는, 본 서비스를 제공하는 서비스 제공자 (G) 와, 농작물을 재배하기 위한 농지를 구성하는 1 이상의 포장을 이용하여 농업을 경영하는 농가 (F) 와, 농가 (F) 의 신용에 관한 정보 (이하, 「신용 정보」라고 한다) 에 기초하여 농가 (F) 에 대한 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 를 실시하는 금융 기관 (B) 이 묘화되어 있다. 또, 도 1 에는, 서비스 제공자 (G) 에 의해 관리되는 서버 (1) 와, 농가 (F) 에 의해 조작되는 농가 단말 (2) 과, 금융 기관 (B) 에 의해 조작되는 금융 기관 단말 (5) 이 묘화되어 있다.

농가 단말 (2) 및 금융 기관 단말 (5) 의 각각에는, 본 서비스의 이용자를 위한 전용의 애플리케이션 소프트웨어 (이하, 「전용 어플리」라고 한다) 가 인스톨되어 있다. 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 의 각각은, 전용 어플리를 이용함으로써 본 서비스의 제공을 받을 수 있다. 또, 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 의 각각은, 농가 단말 (2) 및 금융 기관 단말 (5) 의 각각의 브라우저 기능에 의해 표시되는, 본 서비스의 이용자를 위한 전용의 Web 사이트 (이하, 「전용 사이트」라고 한다) 에 액세스함으로써 본 서비스의 제공을 받을 수도 있다.

또한, 이하, 언급이 없는 한, 「농가 (F) 가 농가 단말 (2) 을 조작한다」라고 표현하고 있는 경우, 그것은, 다음 중 어느 것을 의미하고 있다. 즉, 농가 (F) 가, 농가 단말 (2) 에 인스톨된 전용 어플리를 기동시켜 각종 조작을 실시하는 것, 또는 농가 단말 (2) 의 브라우저 기능에 의해 표시되는 전용 사이트에 액세스하여 본 서비스를 이용하는 것을 의미하고 있다. 또, 「금융 기관 (B) 이 금융 기관 단말 (5) 을 조작한다」라고 표현하고 있는 경우, 그것은, 다음 중 어느 것을 의미하고 있다. 즉, 금융 기관 (B) 이, 금융 기관 단말 (5) 에 인스톨된 전용 어플리를 기동시켜 각종 조작을 실시하는 것, 또는 금융 기관 단말 (5) 의 브라우저 기능에 의해 표시되는 전용 사이트에 액세스하여 본 서비스를 이용하는 것을 의미하고 있다.

또, 도 1 에는, 지상 센서 (3) 와, 인공위성 (4) 이 묘화되어 있다. 지상 센서 (3) 는, 지상에 설치된 센서군이다. 지상 센서 (3) 는 농가 (F) 의 포장의 토양, 기상, 및 지형에 관한 정보 (이하, 「포장 정보」라고 한다) 를 검지한다. 인공위성 (4) 은, 지구의 궤도 상으로부터 포장마다의 포장 정보를 검지한다.

본 서비스는, 서비스 제공자 (G) 로부터, 본 서비스의 이용자로서의 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 의 각각에 대해 제공되는 서비스의 일례이다. 본 서비스에서는, 지상 센서 (3) 에 의해 검지된 포장 정보를 「지상 데이터」로서 취급하고, 인공위성 (4) 에 의해 검지된, 과거부터 현재에 이르는 포장 정보를 「위성 데이터」로서 취급한다. 바꾸어 말하면, 지상 데이터는 토양의 상태의 진단에도 이용 가능한 마이크로 데이터 (참값으로서의 점 데이터) 로서의 성질을 갖는 데에 반해, 위성 데이터는 매크로 데이터 (오차를 포함하는 면 데이터) 로서의 성질을 갖는다. 또한, 위성 데이터는, 소정의 기관 (예를 들어 국가 기관) 에 의해 제공된 위성 데이터를 이용한 소정의 위성 데이터 플랫폼에 의해 제공되는 것이어도 된다.

본 서비스에서는, 포장 정보에 기초하여, 등록된 1 이상의 포장의 각각이 갖는, 농작물의 잠재적인 수확력에 대한 평가가 실시된다. 당해 평가에는, 포장 정보로부터 얻어지는 부식 함유량이나 질소 함유량 등의 정보가 지표로서 사용된다.

「부식 함유량」이란, 포장의 토양에 포함되는 부식의 양을 말한다. 「부식」이란, 토양 중에 집적된 동식물의 유해가 부패 분해됨으로써 발생하는 흑색의 물질 (고분자 화합물) 을 말한다. 부식은 토양의 성질이나 생산력에 중요한 영향을 미친다. 본 서비스에 의하면, 포장마다의 부식 함유량을 순시 또한 광역에서 취득하여 표시할 수 있다.

「질소 함유량」이란, 포장의 토양에 포함되는 질소의 양을 말하고, 식생 지표에 기초하여 산출된다. 「식생」이란, 소정의 지역에 모여 생육하고 있는 식물의 집단을 말한다. 「식생 지표」란, 식생의 상황 (식물의 양이나 활력) 을 파악하기 위한 지표를 말한다. 식생 지표는, 식물이 갖는 광의 반사의 특징을 이용하여, 위성 데이터로부터 산출된다. 식생 지표로는, 예를 들어 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index : 정규화 식생 지표) 를 채용할 수 있다. 본 서비스에 의하면, 포장마다의 질소 함유량을 순시 또한 광역에서 취득하여 표시할 수 있기 때문에, 예를 들어 토양의 시비량을 조정하는 가변 시비에 이용할 수도 있다.

본 서비스에서는, 포장이 갖는, 농작물의 잠재적인 수확력에 대한 평가는, 소정의 지표 (예를 들어 부식 함유량이나 질소 함유량) 에 기초하여 실시된다. 평가의 결과는, 정규화된 수치 (이하, 「잠재적 수확력 스코어」라고 한다) 로서 산출된다. 그리고, 산출된 잠재적 수확력 스코어에 기초하여, 농업의 경영에 관한 정보 (이하, 「영농 정보」라고 한다) 와, 농가 (F) 의 신용 정보가 생성된다. 생성된 영농 정보 및 신용 정보 중, 영농 정보는 주로 농가 (F) 의 이용에 제공되고, 신용 정보는 주로 금융 기관 (B) 의 이용에 제공된다. 농가 (F) 는, 영농 정보의 제공을 받음으로써, 효율적인 농업을 실현시킬 수 있다. 금융 기관 (B) 은, 신용 정보의 제공을 받음으로써, 지금까지 비용면을 이유로 실현될 수 없었던, 농가 (F) 에 대한 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 를 적극적으로 실시하는 것이 가능해진다.

농가 (F) 및 금융 기관 (B) 의 각각의 이용에 제공되는 영농 정보 및 신용 정보의 각각이 어떠한 양태로 제공되는지는 특별히 한정되지 않는다. 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 의 각각의 이용에 제공하기 쉬운 모든 양태로 영농 정보 및 신용 정보의 각각을 제공할 수 있다.

본 서비스에서는, 영농 정보나 신용 정보가 시각화되어 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 의 각각에 제공된다. 또한, 영농 정보나 신용 정보를 시각화시키는 수법은 특별히 한정되지 않고, 표나 그래프 등에 의해 시각화시켜도 된다. 또한, 본 서비스에서는, 영농 정보나 신용 정보를 시각화시키는 수법으로서, 상공에서 지표를 촬상한 촬상 화상의 데이터 (이하, 「지표 화상」이라고 한다) 또는 지도에 포함되는 포장을 나타내는 단위로서의 폴리곤이 생성된다.

또, 본 서비스에 의하면, 포장 정보로서의 위성 데이터와, 기존의 데이터에 기초하여, 경작 포기지를 용이하게 식별할 수 있다. 경작 포기지의 식별은, 폴리곤의 색채나 모양에 변화를 줌으로써 실시되어도 된다. 「경작 포기지」란, 농작물의 작부가 1 년 이상 실시되지 않고, 또한, 농가 (F) 가 수년 내에 작부할 예정이 없다고 회답한 포장을 말한다.

구체적으로는, 위성 데이터와, 토지 피복 분류 (기존의 데이터) 와, NDVI 의 시계열 변화에 있어서의 특징의 차이를 이용하여, 개개의 포장의 변화를 시간 경과적으로 판독하는 작업이 실시된다. 「토지 피복」이란, 지표의 물리적인 상태를 나타내는 정보를 말한다. 예를 들어 콘크리트, 삼림, 초지, 수면, 토양 등을 토지 피복의 일례로서 들 수 있다.

본 서비스에 의하면, 위성 데이터 (포장 정보) 에 기초하여 토지 피복을 광역으로 파악할 수 있다. 이로써, 농가 (F) 는, 경작 포기지의 잠재적 수확력 스코어에 기초하여, 장래성이 전망되는 경작 포기지에서 농작물의 작부를 재개할 수 있다. 그 결과, 경작 포기지가 감축되는 것을 기대할 수 있다.

포장이 논인 경우에는, 위성 데이터 (포장 정보) 로부터 얻어지는 지표의 색과 기존의 데이터에 기초하여, 벼농사에 있어서 중요한 요소가 되는 수확 시기, 벼의 단백질 함유량, 및 논의 비옥도의 추정이 실시된다.

구체적으로는 예를 들어, 벼는 녹색으로부터 금색이 되는 타이밍이 수확에 적합한 시기가 된다. 이 때문에, 본 서비스에서는, 위성 데이터 (포장 정보) 중 벼 이삭이 나오는 8 월부터 9 월에 걸쳐 촬상된 지표 화상이 수확 시기의 추정에 사용된다. 지표 화상의 해석에는, 적색의 가시광선의 파장과 근적외의 파장이 사용된다.

또, 평균 기온의 적산치가 900 ℃ 에 이르면 적정한 수확 시기가 되므로, 기존의 데이터 중 기상 정보나 지역 기상 관측 시스템의 기온 데이터가, 수확 시기의 추정에 이용되어, 벼 이삭이 나오고 나서의 매일의 평균 기온의 적산이 실시된다. 즉, 본 서비스에서는, 위성 데이터 (포장 정보) 로서의 기상 정보나 지상 지역 기상 관측 시스템과, 지상 데이터를 상관시킴으로써 지상 데이터의 보정 (통합) 이 실시된다. 또한, 면 데이터 (위성 데이터) 상의 점 데이터 (지상 데이터) 의 통합이 실시된다.

또 예를 들어, 벼의 단백질 함유량은, 쌀의 맛을 좌우하는 중요한 요소가 된다. 또, 단백질 함유량은, 적절한 양의 비료가 사용되고 있는지의 여부를 판단하기 위한 지표도 된다. 이 때문에, 본 서비스에서는, 위성 데이터 (포장 정보) 중 지표 화상이 단백질 함유량의 추정에 사용된다. 지표 화상의 해석에는, 녹색의 가시광 선의 파장과, 근적외의 파장이 사용된다.

또 예를 들어, 유기물의 함유량으로 나타내는 논 (포장) 의 비옥도는, 벼농사를 실시하기 위한 논 (포장) 을 선택할 때의 중요한 요소가 된다. 구체적으로는, 유기물의 함유율이 8 ％ 정도이면 양질의 쌀이 자란다고 여겨지고 있다. 이 때문에, 본 서비스에서는, 위성 데이터 (포장 정보) 중 지표 화상이 논 (포장) 의 비옥도의 추정에 사용된다. 지표 화상에 포함되는 논 (포장) 의 색은, 유기물의 함유율이 높은 정도면 흑색에 가까워지고, 유기물의 함유율이 낮으면 옅은 갈색이 된다.

또, 본 발명에 의하면, 상기 서술한 서비스 외에, 예를 들어 이하의 서비스의 제공을 실현시킬 수 있다.

예를 들어, 계속적으로 생성되는 시계열 데이터 (스트림 데이터) 를 포함하는 포장 정보 (지상 데이터, 위성 데이터) 를, 블록 체인 기술 (분산형 대장 기술 또는 분산형 네트워크) 을 사용하여 결합하여 관리할 수도 있다.

이로써, 농작물의 생산으로부터 유통에 이르기까지의 농작물에 관한 모든 정보를 데이터화하여, 개찬되는 리스크가 적은 환경에서 관리할 수 있다. 데이터화되는 정보에는, 포장 정보, 재배 기록, 시비 기록, 농약 산포 기록, 수량 기록, 토양 진단 기록, 위성 모니터링 기록, 생체 모니터링 기록, 토양 모니터링 기록, 기상 모니터링 기록 등이 포함된다.

또 예를 들어, 지상 데이터를 가치화시켜, 토큰으로서 취급할 수 있도록 할 수도 있다. 즉, ICO (Initial Coin Offering) 형의 클라우드 펀딩 플랫폼을 제공할 수 있다. 이로써, 지상 데이터를 쉐어링할 수 있는 환경을 구비할 수 있다.

또 예를 들어, 농가 (F) 에 의해 생산된 농작물의 판로가 되는 마켓 플랫폼을 제공할 수 있다. 이로써, 농작물의 생산부터 유통에 이르는, 농가 (F) 의 농업 경영을 토탈로 지원하는 것이 가능해진다.

또 예를 들어, AI (인공지능) 모델을 제공할 수 있다. 요컨대, 집적된 포장 정보를 이용하여 딥 러닝 등의 기계 학습을 실시하게 한 결과를 모델로 하여 아웃풋할 수 있다.

도 2a 내지 도 2c 는, AI 모델의 구체예를 나타내는 도면이다. 도 3a 및 도 3b 는, 기계 학습의 결과를 나타내는 그래프이다.

본 서비스에서는, 상기 서술한 폴리곤 (P) 생성이나 스코어링 처리를 포함하는 각종 처리가 실시된다. 구체적으로는 예를 들어, 토양 내 수분 침투 분포 예측, 토양 지질 특성 카테고라이즈, 심도마다 토양 수분 예측, 경운기 제어 최적화, 수량 분석, 시비·농약 산포 분석, 수량 및 수량 시기의 예측 등의 처리가 실시된다.

이와 같은 처리에서는, 딥 러닝 등의 기계 학습이 실시된다. 예를 들어 도 2a 내지 도 2c 에 나타내는 바와 같은 위성 데이터에 포함되는 지표 화상 (R) 의 화상 해석에 있어서 기계 학습이 실시된다. 또, 도 3a 및 도 3b 에는, 기계 학습의 결과가 그래프에 의해 나타나 있다. 즉, 도 3a 는, 가로축을 학습 횟수 (EPOCH), 세로축을 정답률 (ACCURACY) 로 한 경우의 학습 데이터 (TRAIN DATA) 와 검증용의 테스트 데이터 (TEST DATA) 의 관계를 나타내는 그래프이다. 또, 도 3b 는, 가로축을 학습 횟수 (EPOCH), 세로축을 손실 함수 (LOSS) 로 한 경우의 학습 데이터 (TRAIN DATA) 와, 검증용의 테스트 데이터 (TEST DATA) 의 관계를 나타내는 그래프이다.

도 4 는, 본 서비스에서 생성되는 폴리곤의 일례를 나타내는 도면이다.

도 4 에 나타내는 바와 같이, 본 서비스에서는, 포장의 단위로서의 폴리곤 (P) 이 생성된다. 폴리곤 (P) 은, 지표 화상 (R) 에 포함되는 1 이상의 포장의 각각에 중첩되어 표시된다. 개개의 폴리곤 (P) 의 형상은, 대응하는 포장의 영역의 외연을 따른 형상이 된다. 이로써, 농가 (F) 는, 폴리곤 (P) 을 언뜻 보는 것만으로 개개의 포장의 형상이나 상대적인 위치나 크기를 용이하게 파악할 수 있다.

또한, 폴리곤 (P) 을 생성하는 수법은 특별히 한정되지 않는다. 소정의 기관 (예를 들어 국가 기관) 에 의해 제공되는 포장의 구획 정보를 이용하여 폴리곤 (P) 을 생성해도 된다. 또, 위성 데이터에 포함되는 지표의 촬상 화상의 데이터나, 일반적으로 이용되고 있는 항공 사진을 화상 해석함으로써 폴리곤 (P) 을 생성해도 된다.

지표 화상 (R) 에 표시된 폴리곤 (P) 에는, 잠재적 수확력 스코어를 표시시킬 수 있다. 폴리곤 (P) 에 표시되는 잠재적 수확력 스코어의 구체적 양태는 특별히 한정되지 않고, 예를 들어 도 4 에 나타내는 바와 같이, 폴리곤 (P) 마다 부여되는 송풍 등에 수치 등이 표시되어도 된다. 또, 지표 화상 (R) 의 외측에 잠재적 수확력 스코어가 표시되도록 해도 된다. 또한, 도시는 하지 않지만, 잠재적 수확력 스코어를 식별 가능한 색채나 모양이 폴리곤 (P) 에 부여되어도 된다.

다음으로, 도 5 를 참조하여, 상기 서술한 본 서비스의 제공을 실현화시키는 정보 처리 시스템, 즉 본 발명의 정보 처리 장치의 일 실시형태에 관련된 서버 (1) 를 포함하는, 정보 처리 시스템의 구성에 대해 설명한다.

도 5 는, 본 발명의 정보 처리 장치의 일 실시형태에 관련된 서버가 적용되는 정보 처리 시스템의 구성의 일례를 나타내는 도면이다.

도 5 에 나타내는 정보 처리 시스템은, 서버 (1) 와, 농가 단말 (2) 과, 지상 센서 (3) 와, 인공위성 (4) 과, 금융 기관 단말 (5) 을 포함하도록 구성되어 있다.

서버 (1), 농가 단말 (2), 지상 센서 (3), 인공위성 (4), 및 금융 기관 단말 (5) 의 각각은, 인터넷 등의 소정의 네트워크 (N) 를 통하여 서로 접속되어 있다.

서버 (1) 는, 서비스 제공자 (G) 에 의해 관리되는 정보 처리 장치이다. 서버 (1) 는, 농가 단말 (2), 지상 센서 (3), 인공위성 (4), 및 금융 기관 단말 (5) 의 각각과 적절히 통신을 하면서, 본 서비스를 실현하기 위한 각종 처리를 실행한다.

농가 단말 (2) 은, 농가 (F) 에 의해 조작되는 정보 처리 장치이다. 농가 단말 (2) 은, 예를 들어 퍼스널 컴퓨터, 스마트 폰, 태블릿 등으로 구성된다.

지상 센서 (3) 는, 포장에 설치되는 센서군이다. 지상 센서 (3) 는, 지상에서 포장에 관한 각종 정보를 검지하고, 그 결과를 포장 정보로서 서버 (1) 에 송신한다. 지상 센서 (3) 를 구성하는 센서에는, 예를 들어 온도 (기온 및 지온) 센서, 강우량 측정 센서 (우량계 엽수분 센서), 풍속·풍향·풍량 센서, 토양 수분 센서, 일사 센서 (풍력 양광 센서) 등이 포함된다.

인공위성 (4) 은, 소정의 목적을 갖고 지구의 궤도 상에 존재하는 인공위성이다. 인공위성 (4) 은, 상공으로부터 포장에 관한 각종 정보를 검지하여, 그 결과를 포장 정보로서 서버 (1) 에 송신한다. 인공위성 (4) 에 의해 검지되는 정보에는, 예를 들어 기온, 습도, 일사량, 지표면 온도, 토양 수분량, 강우량, 식물 활성도, 단백질 함유량, 토양 부식 함유량, 토양 함유 질소량 등이 포함된다.

금융 기관 단말 (5) 은, 금융 기관 (B) 에 의해 조작되는 정보 처리 장치이다. 금융 기관 단말 (5) 은, 예를 들어 퍼스널 컴퓨터, 스마트 폰, 태블릿 등으로 구성된다.

농가 단말 (2) 및 금융 기관 단말 (5) 은, 모두 본 서비스를 이용하기 위한 전용기일 필요는 없다. 예를 들어 농가 (F) 가 소지하는 스마트 폰이나, 금융 기관 (B) 에 설치된 사무 작업용의 퍼스널 컴퓨터에 전용 어플리를 인스톨함으로써 본 서비스를 이용할 수 있다. 또 예를 들어, 농가 (F) 가 소지하는 스마트 폰이나, 금융 기관 (B) 에 설치된 사무 작업용의 퍼스널 컴퓨터의 각각의 브라우저 기능을 이용함으로써 본 서비스를 이용할 수 있다.

도 6 은, 도 5 에 나타내는 정보 처리 시스템 중, 서버의 하드웨어 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.

서버 (1) 는, CPU (Central Processing Unit) (11) 와, ROM (Read Only Memory) (12) 과, RAM (Random Access Memory) (13) 과, 버스 (14) 와, 입출력 인터페이스 (15) 와, 입력부 (16) 와, 출력부 (17) 와, 기억부 (18) 와, 통신부 (19) 와, 드라이브 (20) 를 구비하고 있다.

CPU (11) 는, ROM (12) 에 기록되어 있는 프로그램, 또는, 기억부 (18) 로부터 RAM (13) 에 로드된 프로그램에 따라서 각종의 처리를 실행한다.

RAM (13) 에는, CPU (11) 가 각종의 처리를 실행하는 데에 있어서 필요한 데이터 등도 적절히 기억된다.

CPU (11), ROM (12) 및 RAM (13) 은, 버스 (14) 를 통하여 서로 접속되어 있다. 이 버스 (14) 에는 또한, 입출력 인터페이스 (15) 도 접속되어 있다. 입출력 인터페이스 (15) 에는, 입력부 (16), 출력부 (17), 기억부 (18), 통신부 (19) 및 드라이브 (20) 가 접속되어 있다.

입력부 (16) 는, 예를 들어 키보드 등에 의해 구성되어, 각종 정보를 입력한다.

출력부 (17) 는, 액정 등의 디스플레이나 스피커 등에 의해 구성되어, 각종 정보를 화상이나 음성으로서 출력한다.

기억부 (18) 는, DRAM (Dynamic Random Access Memory) 등으로 구성되어, 각종 데이터를 기억한다.

통신부 (19) 는, 인터넷을 포함하는 네트워크 (N) 를 통하여 다른 장치 (예를 들어 도 5 의 농가 단말 (2) 및 금융 기관 단말 (5) 등) 사이에서 통신을 실시한다.

드라이브 (20) 에는, 자기 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, 혹은 반도체 메모리 등으로 이루어지는, 리무버블 미디어 (40) 가 적절히 장착된다. 드라이브 (20) 에 의해 리무버블 미디어 (40) 로부터 판독된 프로그램은, 필요에 따라 기억부 (18) 에 인스톨된다.

또, 리무버블 미디어 (40) 는, 기억부 (18) 에 기억되어 있는 각종 데이터도, 기억부 (18) 와 동일하게 기억할 수 있다.

또한, 도시는 하지 않지만, 도 5 의 농가 단말 (2) 및 금융 기관 단말 (5) 도, 도 6 에 나타내는 하드웨어 구성과 기본적으로 동일한 구성을 가질 수 있다. 따라서, 농가 단말 (2) 및 금융 기관 단말 (5) 의 하드웨어 구성의 설명에 대해서는 생략한다.

이와 같은 도 6 의 서버 (1) 의 각종 하드웨어와 각종 소프트웨어의 협동에 의해, 서버 (1) 에 있어서의 스코어링 처리를 포함하는 각종 처리의 실행이 가능해진다. 그 결과, 서비스 제공자 (도시 생략) 는, 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 에 대해 본 서비스를 제공할 수 있다.

「스코어링 처리」란, 본 서비스를 제공하기 위해서 서버 (1) 에서 실행되는 처리를 말한다.

이하, 도 7 을 참조하여, 본 실시형태에 관련된 서버 (1) 에 있어서 실행되는, 스코어링 처리를 실행하기 위한 기능적 구성에 대해 설명한다.

도 7 은, 도 6 의 서버를 포함하는 정보 처리 시스템의 기능적 구성 중, 스코어링 처리를 실행하기 위한 기능적 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.

도 7 에 나타내는 바와 같이, 서버 (1) 의 CPU (11) 에 있어서는, 스코어링 처리의 실행이 제어되는 경우, 폴리곤 생성부 (101) 와, 등록 접수부 (102) 와, 포장 정보 취득부 (103) 와, 평가 해석부 (104) 와, 제시 정보 생성부 (105) 와, 표시 제어부 (106) 가 기능한다.

또, 서버 (1) 의 기억부 (18) 의 일 영역에는 지표 화상 DB (181) 과, 포장 DB (182) 이 형성되어 있다. 지표 화상 DB (181) 에는, 지표 화상 (R) 이 기억되어 관리되고 있다. 포장 DB (182) 에는, n 개 (n 은 1 이상의 정수값) 의 포장의 각각의 포장 정보가, n 개의 포장의 각각을 일의적으로 특정 가능한 정보 (예를 들어 ID) 로 대응지어 관리되고 있다.

폴리곤 생성부 (101) 는, 지표 화상 (R) 을 폴리곤 (P) 마다 구분한다. 구체적으로는 예를 들어, 도 4 에 나타내는 바와 같이, 폴리곤 생성부 (101) 는, 지표 화상 (R) 을 복수의 폴리곤 (P) 으로 구분한다.

등록 접수부 (102) 는, 포장의 등록을 접수한다. 구체적으로는 예를 들어, 후술하는 도 8 에 나타내는 UI (User Interface) 에 형성된 버튼 (b2) 이 눌려, 등록의 대상이 되는 포장이 지정되면, 등록 접수부 (102) 는, 지정된 포장의 등록을 접수한다.

포장 정보 취득부 (103) 는, 토양에 관한 정보를 적어도 포함하는, 농가 (F) 의 포장의 포장 정보를 취득한다.

구체적으로는, 포장 정보 취득부 (103) 에서는, 지상 데이터 취득부 (131) 와, 위성 데이터 취득부 (132) 가 기능한다. 지상 데이터 취득부 (131) 는, 지상 센서 (3) 로부터 얻어진 지상 데이터를, 포장의 포장 정보로서 취득한다. 위성 데이터 취득부 (132) 는, 인공위성 (4) 으로부터 얻어진 위성 데이터를, 포장의 포장 정보로서 취득한다.

또, 포장 정보 취득부 (103) 는, 토양에 관한 정보를 적어도 포함하는, 농가 (F) 의 포장의 포장 정보를, 폴리곤 (P) 마다 취득한다. 이 경우, 지상 데이터 취득부 (131) 는, 지상 센서 (3) 로부터 얻어진 지상 데이터를, 포장의 포장 정보로서 폴리곤 (P) 마다 취득한다. 위성 데이터 취득부 (132) 는, 인공위성 (4) 으로부터 얻어진 위성 데이터를, 포장의 포장 정보로서 폴리곤 (P) 마다 취득한다.

평가 해석부 (104) 는, 포장의 포장 정보에 기초하여, 폴리곤 (P) 마다 포장의 평가 (스코어링) 를 실시한다. 구체적으로는, 평가 해석부 (104) 는, 포장 정보로서, 지상 센서 (3) 로부터 얻어지는 지상 데이터, 인공위성 (4) 으로부터 얻어지는 위성 데이터, 및 기존의 데이터 등에 기초하여, 포장의 평가 (스코어링) 를 실시한다.

제시 정보 생성부 (105) 는, 포장 정보에 기초하여, 포장의 수확성을 나타내는 지표 (예를 들어 상기 서술한 부식 함유량이나 질소 함유량) 에 관한 영농 정보와, 농가 (F) 의 신용에 관한 신용 정보를 생성한다.

표시 제어부 (106) 는, 지표 화상 (R) 에 있어서의 폴리곤 (P) 마다, 영농 정보 또는 신용 정보를 시각화시켜 표시시키는 제어를 실행한다.

구체적으로는 예를 들어, 도 6 에 나타내는 바와 같이, 표시 제어부 (106) 는, 지표 화상 (R) 에 있어서의 폴리곤 (P) 마다 색이나 모양을 실시함으로써, 영농 정보 또는 신용 정보를 시각화시켜 표시시키는 제어를 실행한다.

이로써, 농가 (F) 및 금융 기관 (B) 은, 지표 화상 (R) 에 표시된 폴리곤 (P) 을 언뜻 보는 것만으로, 영농 정보나 신용 정보를 포장마다 용이하게 파악할 수 있다.

다음으로, 도 8 내지 도 13c 를 참조하여, 본 서비스의 구체예에 대해 설명한다.

도 8 은, 도 5 의 정보 처리 시스템 중, 농가 단말에 표시되는 UI 의 일례를 나타내는 도면이다.

도 8 에 나타내는 UI 는, 표시 영역 (A1 과 A2) 으로 구성되어 있다.

표시 영역 (A1) 에는, 농가 (F) 에 관한 정보 (이름과 메일 주소) 와, 「포장의 일람」이라고 표기된 버튼 (b1) 과, 「포장의 등록」이라고 표기된 버튼 (b2) 이 표시되어 있다. 버튼 (b1) 은, 농가 (F) 가 본 서비스에 등록되어 있는 포장을 표시 영역 (A2) 에 표시시키기 위한 버튼이다. 버튼 (b2) 은, 농가 (F) 가 자체적인 포장을 등록할 때에 누르는 버튼이다.

농가 (F) 는, 자신이 보유하는 포장을 본 서비스에 등록하는 경우, 버튼 (b2) 을 누른다. 버튼 (b2) 이 눌리면, 등록의 대상이 되는 포장을 특정하기 위한 지표 화상 (R) 이 표시 영역 (A2) 에 표시된다. 도시는 하지 않지만, 표시 영역 (A2) 에 표시된 지표 화상 (R) 에는, 1 이상의 포장의 각각을 나타내는 폴리곤 (P) 의 각각이 표시된다.

농가 (F) 는, 등록의 대상이 되는 포장 (예를 들어 도 4 의 파선 내에 존재하는 폴리곤 (P)) 을 지표 화상 (R) 에 표시시키기 위해서, 지표 화상 (R) 을 슬라이드 표시시키는 조작, 확대 축소 표시시키는 조작, 또는 주소 검색하는 조작 등을 실시한다. 등록의 대상이 되는 포장 (폴리곤 (P)) 이 지표 화상 (R) 에 표시되면, 농가 (F) 는, 당해 포장 (폴리곤 (P)) 을 지정하여 등록하는 조작을 실시한다. 이로써, 본 서비스에 포장이 등록된다.

농가 (F) 는, 본 서비스에 등록되어 있는 자체적인 포장을 확인하는 경우, 버튼 (b1) 을 누른다. 버튼 (b1) 이 눌리면, 표시 영역 (A2) 에, 1 이상의 폴리곤 (P) 을 포함하는 지표 화상 (R) 이 표시된다. 폴리곤 (P) 은, 포장을 나타내는 단위로서 포장마다 중첩적으로 표시된다. 또한, 도 8 에 나타내는 예에서는, 파선으로 나타내는 복수의 영역의 각각에 복수의 폴리곤 (P) 이 표시되어 있다. 이로써, 농가 (F) 는, 자신이 보유하는 포장의 위치 관계, 형상, 크기 등을, 다른 포장과 비교하면서 용이하게 파악할 수 있다.

또, 도 8 의 예에서는, 지표 화상 (R) 으로서의 항공 사진이 표시되어 있는데, 「지도」라고 표기된 버튼 (b3) 이 눌리면, 표시 영역 (A2) 에 표시된 항공사진이 지도로 전환된다. 또, 표시 영역 (A2) 에 지도가 표시된 상태에서 「항공 사진」이라고 표기된 버튼 (b4) 이 눌리면, 다시 항공 사진으로 전환된다. 이로써, 농가 (F) 는, 지표 화상 (R) 으로서의 항공 사진에 포함되는 자체적인 포장의 특정과, 지표 화상 (R) 으로서의 지도에 포함되는 자체적인 포장의 특정을 용이하게 실시할 수 있다.

농가 (F) 는, 지표 화상 (R) 에 표시된 1 이상의 폴리곤 (P) 중, 임의의 폴리곤 (P) 을 선택한 데다가, 「위성으로부터 모든 토지를 진단한다」라고 표기된 버튼 (b5) 을 누른다. 그러면, 선택된 폴리곤 (P) 에 대응하는 포장에 대해, 위성 데이터 (포장 정보) 에 기초한 평가, 또는 지상 데이터 (포장 정보) 및 위성 데이터 (포장 정보) 에 기초한 평가가 실시된다.

또, 선택된 폴리곤 (P) 에 대응하는 포장의 평가뿐만 아니라, 지표 화상 (R) 에 표시되어 있는 모든 폴리곤 (P) 에 각각 대응하는 포장의 각각에 대해 평가가 실시되어도 된다.

도 9 는, 포장 정보에 기초하여 영농 정보가 생성될 때에 사용되는 알고리즘의 개요를 나타내는 이미지도이다.

도 9 에 나타내는 바와 같이, 본 서비스에서는, 먼저 포장의 폴리곤화 (폴리곤 (P) 의 생성) 가 실시된다. 구체적으로는, 중심 계산에 의해 폴리곤 (P) 의 중심의 위도 경도 좌표가 산출된다. 이로써, 포장의 위치가 특정된다 (STEP 1). 다음으로, 위성 데이터로서, 인공위성 (4) 의 파장 데이터가 취득된다 (STEP 2). 다음으로, 지상 데이터로서, 지상의 토양이 채취되고, 채취한 토양의 분석이 실시된다 (STEP 3). 그 후, 「포장 1 장마다」의 「파장 데이터와 부식 함유량의 상관관계」가 조사된다. 조사의 결과는, 포장 정보로서 수집된 각종 데이터의 생정보, 부식의 상태를 나타내는 산포도나 결정 계수로서 출력된다.

도 10 은, 포장 정보로서 취득되는 데이터의 제휴의 개요를 나타내는 이미지 도이다.

도 10 에 나타내는 바와 같이, 본 서비스에서는, 먼저, 폴리곤 (P) 이 생성된다 (STEP 11). 구체적으로는 예를 들어, 기존의 데이터로서, 국가 기관에 의해 제공되는, 일본 전국의 농지의 평면 직각 좌표와, 일본 전국의 농지의 위도 경도 좌표를 이용할 수 있다.

다음으로, 포장 정보로서의 토양 데이터가 취득된다 (STEP 12). 이로써, 식생이 「언제·어느 정도」있었는지가 검출된다. 구체적으로는, 위성 데이터 또는 기존의 데이터로부터, 경작 포기지의 판정에 사용되는 토양 피복 분류를 나타내는 정보와, 도 9 의 알고리즘에 의한 부식 함유량을 나타내는 정보가 취득된다. 또, 토양의 샘플링에 의한 지상 데이터로부터, 참고 정보로서의 부식 함유량을 나타내는 정보가 취득된다.

다음으로, 지형 데이터가 취득된다 (STEP 13). 구체적으로는, 위성 데이터 또는 기존의 데이터로부터, 3D 지형도를 나타내는 정보가 취득된다. 또, 기상 데이터가 취득된다 (STEP 14). 구체적으로는, 위성 데이터 또는 기존의 데이터로부터, 강우량, 지표면 온도, 토양 수분량, 일사량, 온도, 풍속, 및 풍량의 각각을 나타내는 정보가 취득된다. 또한, STEP 12 내지 STEP 14 는 순서가 동일하지 않게 된다.

다음으로, 취득된 토양 데이터, 지형 데이터, 및 기상 데이터의 통합이 실시되어, 현지에 있어서 히어링 조사가 실시된다 (STEP 15).

다음으로, 영농 정보가 생성되고, 또한, 경작 포기지의 가시화 (식별) 가 실시된다 (STEP 16). 구체적으로는 예를 들어, 농가 (F) 에 대해서는, 영농 정보로서, 와인용 포도 재배 적지에 관한 정보 (A) 가 제공된다. 또, 경작 포기지를 가시화한 정보 (B) 는, 예를 들어 지방 공공 단체에 제공된다.

다음으로, 전용 어플리에 대한 데이터의 반영, 포장 정보의 격납, 포장의 상태의 가시화 (색별) 가 실시된다 (STEP 17).

도 11 은, 포장의 검색 화면의 구체예를 나타내는 도면이다.

본 서비스를 이용할 때에 이용되는 전용 어플리에는, 예를 들어 도 11 에 나타내는 바와 같은 UI 가 표시된다. 구체적으로는, 도 8 의 지표 화상 (R) 과 함께 표시된다. 도 11 에 나타내는 UI 에 의하면, 경작 포기지의 판정 (식별) 이 완료된 포장의 검색, 혹은, 평균 기온, 강우량, 일조 시간을 검색 조건으로 한 포장의 검색을 용이하게 실시할 수 있다. 검색 결과는 도 8 의 지표 화상 (R) 에 표시된다. 이 때문에, 검색자는, 포장의 위치, 크기, 주위의 포장과의 위치 관계 등을 용이하게 파악할 수 있다.

도 12 및 도 13a 내지 도 13c 는, 기계 학습을 활용한 폴리곤 생성의 구체예를 나타내는 도면이다.

도 12 에 나타내는 바와 같이, 본 서비스에서는, 먼저, 폴리곤 (P) 이 생성에 필요시되는 데이터가 취득된다. 예를 들어, 국가 기관이 배포하고 있는 쉐이프 파일에 기초하여, 좌표계를 성형한 폴리곤 데이터를 생성하고, 이것을 데이터베이스에 보존한다 (STEP 21).

다음으로, 예를 들어 도 13a 에 나타내는 화상과 같은, 위도 경도나 축척에 대응한 지상 화상의 원화상이 취득되어, 화상 해석이 실시된다. 그 후, 채색이 실시됨으로써, 예를 들어 도 13b 에 나타내는 바와 같은 예상 화상이 생성된다. 그 후, 예상 화상과 폴리곤 데이터가 통합된다 (STEP 22).

다음으로, 의미 부여 (어노테이션) 가 실시된다 (STEP 23). 구체적으로는, 화상의 각 픽셀에 대한 라벨링이 실시된다. 이로써, 방대한 양 (예를 들어 25000 장 이상) 의 교사 데이터가 생성된다.

다음으로, 학습이 실시된다 (STEP 24). 구체적으로는, 생성된 교사 데이터에 기초한 모델이 생성된다. 생성된 모델의 아웃풋이 화상으로서 출력되고, 그 평가 지표가 정답률 (ACCURACY) 과 손실 함수 (LOSS) 로서 출력된다. 그 후, 세그멘테이션이 실시된다. 이로써, 예를 들어 도 13c 에 나타내는 바와 같은 폴리곤 (P) 이 표시된 화상이 생성되고, 도 8 의 표시 영역 (A2) 에 지표 화상 (R) 으로서 표시된다.

이상, 본 발명의 일 실시형태에 대해 설명했지만, 본 발명은, 상기 서술한 실시형태에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위에서의 변형, 개량 등은 본 발명에 포함되는 것으로 간주한다.

예를 들어, 상기 서술한 실시형태에서는, 농가 (F) 가 영농 정보를 취득하는 구성으로 되어 있지만, 농가 (F) 이외에도 예를 들어 기업, 공적인 조직 (나라나 지방 공공 단체 등), 농가 (F) 이외의 개인 등이 영농 정보를 열람하거나 관리하거나 할 수 있도록 해도 된다. 이로써, 세계 중에 존재하는 농업에 관한 여러 가지 정보를 축적시켜 이용에 제공하는 것도 가능해지므로, 종래와 같은 농가 (F) 의 경험에 의존하고 있던 농업으로부터의 탈각을 도모할 수 있다. 그 결과, 집적된 정보를 이용함으로써 누구든지 농업을 실시할 수 있게 되므로, 농업 취업 인구의 감소에 제동을 거는 것도 기대할 수 있다.

또 예를 들어, 상기 서술한 실시형태에서는, 포장 정보는, 지상 센서 (3), 인공위성 (4), 및 기존의 데이터로부터 취득되는 구성으로 되어 있지만, 이것에 한정되지 않는다. 예를 들어, 농가 단말 (2) 로부터 포장 정보를 취득할 수도 있다. 이 경우, 예를 들어, 농가 (F) 에 대해 실시된 앙케이트의 결과나, 전용 어플리의 이용 상황, 혹은 크레딧 카드 정보 등의 개인 정보 등을 포장 정보로서 취득할 수 있다. 이로써, 지상 센서 (3), 인공위성 (4), 및 기존의 데이터로부터는 취득할 수 없는 정보를 포장 양도하여 취득할 수 있다. 또, 지상 센서 (3) 및 인공위성 (4) 으로부터 얻어지는 정보를 보강하는 정보를 농가 단말 (2) 로부터 취득할 수 있다. 그 결과, 포장 정보, 및 포장 정보를 근거로 하여 생성되는 영농 정보 및 신용 정보의 정밀도를 높일 수 있다.

또 예를 들어, 도 8 에 나타내는 UI 의 양태는 일례에 불과하다. 도 8 에 나타내는 양태와는 상이한 양태의 UI 가 농가 단말 (2) 에 표시되어도 된다.

또, 도 5 에 나타내는 시스템 구성, 및 도 6 에 나타내는 서버 (1) 의 하드웨어 구성은, 모두 본 발명의 목적을 달성하기 위한 예시에 지나지 않고, 특별히 한정되지 않는다.

또, 도 7 에 나타내는 기능 블록도는, 예시에 지나지 않고, 특별히 한정되지 않는다. 즉, 상기 서술한 일련의 처리를 전체적으로 실행할 수 있는 기능이 정보 처리 시스템에 구비되어 있으면 되고, 이 기능을 실현하기 위해서 어떠한 기능 블록을 사용하는지는, 특별히 도 7 의 예에 한정되지 않는다.

또, 기능 블록의 존재 장소도, 도 7 에 한정되지 않고, 임의여도 된다.

예를 들어, 도 7 의 예에 있어서, 상기 서술한 스코어링 처리는 서버 (1) 에서 실시되는 구성으로 되어 있지만, 이것에 한정되지 않고, 농가 단말 (2) 또는 금융 기관 단말 (5) 에서 스코어링 처리의 적어도 일부가 실시되어도 된다.

즉, 스코어링 처리의 실행에 필요시되는 기능 블록은, 서버 (1) 가 구비하는 구성으로 되어 있지만, 이것은 예시에 불과하다. 서버 (1) 에 배치된 기능 블록의 적어도 일부를, 농가 단말 (2) 또는 금융 기관 단말 (5) 이 구비하는 구성으로 해도 된다.

또, 상기 서술한 일련의 처리는, 하드웨어에 의해 실행시킬 수도 있고, 소프트웨어에 의해 실행시킬 수도 있다.

또, 1 개의 기능 블록은, 하드웨어 단체로 구성해도 되고, 소프트웨어 단체로 구성해도 되고, 그것들의 조합으로 구성해도 된다.

일련의 처리를 소프트웨어에 의해 실행시키는 경우에는, 그 소프트웨어를 구성하는 프로그램이, 컴퓨터 등에 네트워크나 기록 매체로부터 인스톨된다.

컴퓨터는, 전용의 하드웨어에 장착되어 있는 컴퓨터여도 된다.

또, 컴퓨터는, 각종의 프로그램을 인스톨함으로써, 각종의 기능을 실행하는 것이 가능한 컴퓨터, 예를 들어 서버의 타범용의 스마트 폰이나 퍼스널 컴퓨터여도 된다.

이와 같은 프로그램을 포함하는 기록 매체는, 광고주에게 프로그램을 제공하기 위해서 장치 본체와는 별도로 배포되는, 도시하지 않는 리무버블 미디어에 의해 구성될 뿐만 아니라, 장치 본체에 미리 장착된 상태에서 광고주에게 제공되는 기록 매체 등으로 구성된다.

또한, 본 명세서에 있어서, 기록 매체에 기록되는 프로그램을 기술하는 스텝은, 그 순서를 따라 시계열적으로 실시되는 처리는 물론, 반드시 시계열적으로 처리되지 않아도, 병렬적 혹은 개별적으로 실행되는 처리도 포함하는 것이다.

또, 본 명세서에 있어서, 시스템의 용어는, 복수의 장치나 복수의 수단 등으로 구성되는 전체적 장치를 의미하는 것으로 한다.

이상 정리하면, 본 발명이 적용되는 정보 처리 장치는, 다음과 같은 구성을 취하면 되고, 각종 각양인 실시형태를 취할 수 있다.

즉, 본 발명이 적용되는 정보 처리 장치 (예를 들어 도 7 의 서버 (1)) 는,

토양에 관한 정보를 적어도 포함하는, 농가 (예를 들어 도 1 의 농가 (F)) 의 포장에 관한 제 1 정보 (예를 들어 상기 서술한 포장 정보) 를 취득하는 취득 수단 (예를 들어 도 7 의 포장 정보 취득부 (103)) 과,

상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 포장의 수확성에 관한 제 2 정보 (예를 들어 도 1 의 영농 정보) 와, 상기 농가의 신용에 관한 제 3 정보 (예를 들어 도 1 의 신용 정보) 를 생성하는 생성 수단 (예를 들어 도 9 의 제시 정보 생성부 (105)) 을 구비한다.

이로써, 농가의 포장에 관한 정보가 취득되고, 그 정보에 기초하여 포장의 수확성에 관한 정보와, 농가의 신용에 관한 정보가 생성된다. 그 결과, 포장의 잠재적인 수확력을 용이하게 파악하는 것이 가능해지므로, 금융 기관은 농가로부터의 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 의 의뢰에 대해 적극적으로 대응할 수 있다. 또, 농가는 금융 기관으로부터 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 를 받기 쉬워지므로, 적극적인 농업 경영을 실시할 수 있다.

또, 상공으로부터 촬상된 지표를 나타내는 화상 (예를 들어 도 4 의 지표 화상 (R)) 을, 상기 포장을 나타내는 단위 (예를 들어 도 4 의 폴리곤 (P)) 마다 구분하는 구분 수단 (예를 들어 도 7 의 폴리곤 생성부 (101)) 을 추가로 구비하고,

상기 취득 수단은, 상기 단위마다 상기 제 1 정보를 취득하고,

상기 생성 수단은, 상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 단위마다 상기 제 2 정보 및 상기 제 3 정보를 생성하고,

상기 촬상 화상에 있어서의 상기 단위마다, 상기 제 2 정보 또는 상기 제 3 정보를 시각화시켜 표시시키는 제어를 실행하는 표시 제어 수단 (예를 들어 도 7 의 표시 제어부 (106)) 을 추가로 구비할 수 있다.

이로써, 개개의 포장의 잠재적인 수확력이나, 농가의 신용에 관한 정보를, 시각을 통해서 용이하게 파악하는 것이 가능해지므로, 금융 기관은 농가로부터의 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 의 의뢰에 대해 보다 적극적으로 대응할 수 있다. 또, 농가는 금융 기관으로부터 소액 융자 (마이크로 파이낸스) 를 받기 쉬워지므로, 보다 적극적인 농업 경영을 실시할 수 있다.

또, 상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 단위마다 상기 포장의 평가를 실시하는 평가 수단 (예를 들어 도 7 의 평가 해석부 (104)) 을 추가로 구비하고,

상기 생성 수단은, 상기 평가의 결과에 기초하여, 상기 제 2 정보와 제 3 을 생성할 수 있다.

이로써, 적정한 평가 결과에 기초하여, 보다 신뢰성이 높은 포장의 잠재적인 수확력이나, 농가의 신용에 관한 정보가 생성된다.

또, 상기 취득 수단은, 상기 제 1 정보로서, 상기 포장에 설치된 센서군으로부터 얻어지는 정보 (예를 들어 도 1 의 지상 데이터) 와, 상기 포장을 촬상 가능하게 하는 인공위성으로부터 얻어지는 정보 (예를 들어 도 1 의 위성 데이터) 의 각각을 취득할 수 있다.

이로써, 포장에 설치된 센서군으로부터 얻어지는 마이크로 데이터와, 인공위성으로부터 얻어지는 매크로 데이터가 상호 보완되는 신뢰성이 높은 데이터를 취득할 수 있다. 그 결과, 신뢰성이 높은 데이터에 기초하여 영농 정보나 신용 정보를 생성하는 것이 가능해진다.

또, 상기 센서군으로부터 얻어지는 정보에는, 기온, 지온, 강우량, 풍속, 풍향, 토양 수분, 또는 일사량 중 적어도 하나에 관한 정보가 포함되고,

상기 인공위성으로부터 얻어지는 정보에는, 상기 기온, 일사량, 지표면 온도, 토양 수분량, 강우량, 식물 활성도, 단백질 함유량, 토양 부식 함유량, 토양 질소 함유량 중 적어도 하나에 관한 정보가 포함되도록 할 수 있다.

이로써, 포장에 설치된 센서군으로부터 얻어지는 기온, 지온, 강우량 등의 정보와, 인공위성으로부터 얻어지는 기온, 일사량, 지표면 온도, 토양 수분량 등의 정보가 상호 보완되는 신뢰성이 높은 데이터를 취득할 수 있다. 그 결과, 신뢰성이 높은 데이터에 기초하여 영농 정보나 신용 정보를 생성하는 것이 가능해진다.

1 : 서버
2 : 농가 단말
3 : 지상 센서
4 : 인공위성
5 : 금융 기관 단말
11 : CPU
12 : ROM
13 : RAM
14 : 버스
15 : 입출력 인터페이스
16 : 입력부
17 : 출력부
18 : 기억부
19 : 통신부
20 : 드라이브
40 : 리무버블 미디어
101 : 폴리곤 생성부
102 : 등록 접수부
103 : 포장 정보 취득부
104 : 평가 해석부
105 : 제시 정보 생성부
106 : 표시 제어부
131 : 지상 데이터 취득부
132 : 위성 데이터 취득부
151 : 영농 정보 생성부
152 : 신용 정보 생성부
181 : 지표 화상 DB
182 : 포장 DB
G : 서비스 제공자
F : 농가
B : 금융 기관
R : 지표 화상
P : 폴리곤
N : 네트워크
A1, A2 : 표시 영역
B : 버튼

Claims (5)

1. 토양에 관한 정보를 적어도 포함하는, 농가의 포장에 관한 제 1 정보를 취득하는 취득 수단과,
   상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 포장의 수확성에 관한 제 2 정보와, 상기 농가의 신용에 관한 제 3 정보를 생성하는 생성 수단을 구비하는 정보 처리 장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상공으로부터 촬상된 지표를 나타내는 촬상 화상을, 상기 포장을 나타내는 단위마다 구분하는 구분 수단을 추가로 구비하고,
   상기 취득 수단은, 상기 단위마다 상기 제 1 정보를 취득하고,
   상기 생성 수단은, 상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 단위마다 상기 제 2 정보 및 상기 제 3 정보를 생성하고,
   상기 촬상 화상에 있어서의 상기 단위마다, 상기 제 2 정보 또는 상기 제 3 정보를 시각화시켜 표시시키는 제어를 실행하는 표시 제어 수단을 추가로 구비하는, 정보 처리 장치.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 제 1 정보에 기초하여, 상기 단위마다 상기 포장의 평가를 실시하는 평가 수단을 추가로 구비하고,
   상기 생성 수단은, 상기 평가의 결과에 기초하여, 상기 제 2 정보와 제 3 을 생성하는, 정보 처리 장치.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 취득 수단은, 상기 제 1 정보로서, 상기 포장에 설치된 센서군으로부터 얻어지는 정보와, 상기 포장을 촬상 가능하게 하는 인공위성으로부터 얻어지는 정보의 각각을 취득하는, 정보 처리 장치.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 센서군으로부터 얻어지는 정보에는, 기온, 지온, 강우량, 풍속, 풍향, 토양 수분, 또는 일사량 중 적어도 하나에 관한 정보가 포함되고,
   상기 인공위성으로부터 얻어지는 정보에는, 상기 기온, 일사량, 지표면 온도, 토양 수분량, 강우량, 식물 활성도, 단백질 함유량, 토양 부식 함유량, 토양 질소 함유량 중 적어도 하나에 관한 정보가 포함되는, 정보 처리 장치.

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