KR20230004218A - Facility cultivation complex environmental control system - Google Patents
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Abstract
Description
본 개시는 시설재배 복합환경 제어 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 스마트팜 또는 스마트 온실에서 환경 정보, 작물 생육 특성정보 등을 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 온실을 포함하는 작물 생육 시설을 클라우드에 기반하여 복합 제어하는 시스템에 관한 것이다. The present disclosure relates to a facility cultivation complex environment control system, and specifically, by collecting environmental information, crop growth characteristic information, etc. in a smart farm or smart greenhouse and analyzing the collected data, the crop growth facility including the greenhouse It is about a complex control system.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.Unless otherwise indicated herein, material described in this section is not prior art to the claims in this application, and inclusion in this section is not an admission that it is prior art.
산업화의 진행에 의한 인구증가, 식량의 부족을 해결하기 위한 농약 등 화학 약품의 사용으로 농업 생산성은 향상되었으나 인체에 부작용을 초래하는 사례가 증가하는 실정이다. 안전한 먹거리의 문제가 중시되어 무공해 채소 등의 무농약에 의한 식량의 재배에 관심이 돌려지고 있으며, 이에 따라 새로운 농업 기술의 개발에 박차를 가하고 있다. 특히 인삼은 우리나라 고유의 고부가가치 농산물로서 크게 각광받고 있다.Agricultural productivity has improved due to the use of chemicals such as pesticides to solve population growth and food shortages due to industrialization, but there are increasing cases of adverse effects on the human body. As the issue of safe food is emphasized, interest is being turned to the cultivation of pesticide-free food such as non-polluting vegetables, and accordingly, the development of new agricultural technologies is being accelerated. In particular, ginseng is in the limelight as a high value-added agricultural product unique to Korea.
종래의 인삼 재배는 자연광에 의한 인삼의 광합성에 의존하였으나, 최근에 새로 각광을 받고 있는 LED 조명을 농업 기술에 접목하는 시도가 빈번하다. LED 조명에 의한 인삼생육 방법의 대두는 농지에서 자연광에 의한 인삼의 재배에 필수불가결하게 따르는 해충의 영향을 피하기 위하여 인삼 재배 온실을 설치하여 외부의 해충을 방지하는 인삼 생육 방법에 설치해야 하는 조명의 필요 때문이었다. LED 조명은 자연광과 달리 특정 영역의 파장을 제어할 수 있는 장점이 있다. 자연광은 가시광선을 포함하여 적외선, 자외선 그 밖의 다양한 파장 영역을 골고루 포함하고 있으나 LED 조명은 그 종류에 따라 제한된 파장 범위의 빛만을 방출한다. 따라서, 인삼의 광합성에 필요한 파장 대역만을 선택적으로 인삼에 조사할 수 있게 된다.Conventional ginseng cultivation relied on photosynthesis of ginseng by natural light, but there are frequent attempts to graft LED lighting, which has recently been in the limelight, to agricultural technology. The rise of the ginseng growing method by LED lighting is the lighting that must be installed in the ginseng growing method to prevent external pests by installing a ginseng cultivation greenhouse to avoid the influence of pests indispensable for ginseng cultivation by natural light on farmland. because of need Unlike natural light, LED lighting has the advantage of being able to control the wavelength of a specific area. Natural light includes visible light, infrared rays, ultraviolet rays, and other various wavelength ranges evenly, but LED lighting emits only light in a limited wavelength range depending on the type. Therefore, only the wavelength band required for photosynthesis of ginseng can be selectively irradiated to ginseng.
특히 인삼은 온실 내부에서 외부와 차단하여 최적으로 재배하는 기술이 구현된 바 없었다. 즉, 인삼은 온도 및 습도 변화에 매우 민감한데, 실외에서 재배하는 경우에 인삼의 출아 및 전엽 시기에 걸쳐서 노지에서는 2 내지 3월의 주간과 야간의 기온차가 15°C에 달하고, 특정 때에는 20°C에이상 차이가 나는 경우도 발생한다. 또한, 광강도를 조절하기 위하여, 태양의 직사 광선을 막기 위한 차광막을 설치하나, 이러한 경우에도 인삼 성장에 적합한 광강도를 최적으로 유지하는 것이 불가능하다. 또한, 주간에는 야간에 내려간 지온은 저온을 유지하는데 지상부(줄기 및 잎)의 온도만 상승하여 지상부와 지하부(뿌리 및 줄기아래)의 온도차로 인한 생육환경 불량, 토양 세균 전염에 의한 모잘록병 및 엽고병의 발생률이 증가한다. 더하여, 5 내지 6월에는 태양광이 강해지고 일조 시간이 연장됨에 따라 고온 장해가 발생하기 쉽고, 강우 및 연작 재배로 인하여 생리 장해 발생이 빈번해진다.In particular, no technology has been implemented to optimally grow ginseng inside the greenhouse by blocking it from the outside. In other words, ginseng is very sensitive to changes in temperature and humidity. In the case of outdoor cultivation, the temperature difference between daytime and nighttime in February to March reaches 15°C in the open field throughout the budding and entire leafing period of ginseng, and at certain times 20°C. There are also cases where there is an abnormal difference in C. In addition, in order to adjust the light intensity, a light shielding film is installed to block the direct rays of the sun, but even in this case, it is impossible to optimally maintain the light intensity suitable for ginseng growth. In addition, during the daytime, the temperature of the ground that fell at night maintains a low temperature, but only the temperature of the above-ground part (stems and leaves) rises, resulting in poor growth environment due to the temperature difference between the above-ground part and the underground part (roots and stems), and the spread of soil bacteria. incidence increases. In addition, in May to June, high temperature disorders are likely to occur as sunlight becomes stronger and sunlight hours are extended, and physiological disorders occur more frequently due to rainfall and continuous cultivation.
또한, 인삼은 병충해에 취약하므로, 주기적으로 또는 필요할 때마다 많은 양의 농약을 사용하여야 하므로, 잔류농약으로 인한 안전 문제를 항상 내포한다. 이로 인해 품질이 우수한 인삼이라도 수익성이 저하될 수밖에 없다. 특히 최근에는 인삼을 이용하여 각종 상품을 제조하는 기업에서 무농약 재배 조건을 필수적으로 요구하는 사례가 증가하고 있으므로, 무농약 재배는 매우 중요하다.In addition, since ginseng is vulnerable to pests and diseases, since a large amount of pesticides must be used periodically or whenever necessary, safety problems due to pesticide residues are always involved. As a result, profitability is inevitably lowered even for ginseng with excellent quality. In particular, recently, as companies that manufacture various products using ginseng are increasing the number of cases that require pesticide-free cultivation conditions, pesticide-free cultivation is very important.
하지만, 외부 환경으로부터 차단되어 외부 오염으로부터 차단되고, 농약으로부터 자유로우며, 최적 조건의 광도, 온도, 기온, 및 습도 등의 환경에서의 인삼 재배는 불가능하고 기술적으로 구현된 바 없었다.However, it is impossible to grow ginseng in an environment such as being blocked from the external environment, free from pesticides, and optimal conditions such as light intensity, temperature, temperature, and humidity, and has not been technically implemented.
실시예에 따른 시설재배 복합환경제어시스템은 스마트팜 또는 스마트 온실에서 환경 정보, 작물 생육 특성정보 등을 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 온실을 포함하는 작물 생육 시설을 클라우드에 기반하여 복합 제어한다. 예컨대, 인삼을 포함하는 작물의 온실 설치 시 재배온실의 광량 조절할 수 있도록 하고, 인삼 시설하우스의 LED 광량별 대기온도, 대기습도, 광스펙트럼을 포함하는 대기환경 정보와 토양 특성정보, 및 출아 특성정보를 분석하여 인삼 시설 재배 온실 설치 방법을 제공할 수 있다.The facility cultivation complex environment control system according to the embodiment collects environmental information, crop growth characteristic information, etc. from a smart farm or smart greenhouse, analyzes the collected data, and controls the crop growth facility including the greenhouse based on the cloud. For example, when installing a greenhouse for crops containing ginseng, it is possible to control the amount of light in the cultivation greenhouse, and atmospheric environment information including air temperature, atmospheric humidity, and light spectrum for each amount of LED light in the ginseng facility house, soil property information, and germination property information can be analyzed to provide a method for installing a greenhouse for growing ginseng facilities.
또한, 실시예에서는 온실에서 수집되는 정형데이터 및 비정형 데이터를 전처리 후 저장하고, 저장된 데이터를 분석하여 스마트온실 환경에 맞는 최적의 작물 생육환경을 도출하도록 하는데 도움이 될 수 있는 데이터 분석 기반을 마련한다.In addition, in the embodiment, the structured data and unstructured data collected in the greenhouse are preprocessed and stored, and the stored data is analyzed to provide a data analysis basis that can help derive the optimal crop growth environment suitable for the smart greenhouse environment. .
또한, 온실내 구동 제어와 작물 최적 생육환경모델을 기반으로 통합 제어하고, 온실내 복합환경제어기와의 통신 인터페이스와 생육환경 모델을 업데이트하기 위한 데이터베이스 API를 제공한다.In addition, it provides integrated control based on driving control within the greenhouse and optimal growth environment model for crops, and provides a communication interface with the complex environment controller in the greenhouse and a database API for updating the growth environment model.
실시예에 따른 클라우드 기반 스마트 온실 시설재배 복합환경 제어 시스템은 인삼을 포함하는 작물 재배과정에서 대기환경정보, 토양환경정보 및 인삼의 생육특성정보를 수집하는 수집모듈; 수집된 대기환경정보, 토양환경정보 및 작물의 생육특성정보를 분석하는 분석모듈; 정보 분석 결과에 따라 최적 재배 환경을 산출하고, 산출된 최적 재배환경에 부합하도록 LED 광량, 상토 수분량, 토양 산도, 유기물, 무기물 함량을 포함하는 재배환경을 조정하는 환경 제어 모듈; 을 포함한다.The cloud-based smart greenhouse facility cultivation complex environment control system according to the embodiment includes a collection module for collecting air environment information, soil environment information, and ginseng growth characteristic information in the process of growing crops including ginseng; An analysis module for analyzing collected atmospheric environment information, soil environment information, and crop growth characteristic information; An environmental control module that calculates an optimal cultivation environment according to the information analysis result and adjusts the cultivation environment including the amount of LED light, soil moisture, soil acidity, organic matter and inorganic matter content to meet the calculated optimal cultivation environment; includes
이상에서와 같은 시설재배 복합환경제어시스템은 인삼 등 시설환경에서 생산되는 작물의 재배 환경을 최적으로 제어하여 최상급 품질의 시설작물을 재배할 수 있도록 하고, 농가 경영 효율을 향상시킬 수 있도록 한다. 아울러, 작물 생육 분석을 통해 실험 및 연구 레퍼런스 데이터를 생성하고 저장함으로써, 인삼 등 시서 재배 작물의 연구 성과를 확장할 수 있도록 한다. The facility cultivation complex environment control system as described above optimally controls the cultivation environment of crops produced in the facility environment, such as ginseng, to grow facility crops of the highest quality and improve farm management efficiency. In addition, by generating and storing experimental and research reference data through crop growth analysis, it is possible to expand the research performance of Shisa cultivated crops such as ginseng.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The effects of the present invention are not limited to the above effects, and should be understood to include all effects that can be inferred from the detailed description of the present invention or the configuration of the invention described in the claims.
도 1은 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 시스템 구성을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 3은 실시예에 따른 클라우드에 기반한 데이터 모듈 연관관계를 나타낸 도면
도 4는 실시예에 따른 클라우드 기반 스마트온실 시스템 구성 아키텍처를 나타낸 도면
도 5는 클라우드 기반 모듈적용 인스턴스 토폴로지를 나타낸 도면
도 6의 (a)는 실시예에 따른 시설재배 복합환경 시스템의 클라우드 플랫폼을 나타낸 도면
도 6의 (b)는 데이터 게이트웨이를 나타낸 도면
도 7의 (a)는 실시예에 따른 클라우드 아키텍쳐를 나타낸 도면이고 도 7의 (b)는 클라우드 퍼포먼스를 나타낸 도면
도 8은 상태 코드 및 센서 속성 코드 정의를 수행한 실시예를 나타낸 도면
도 9은 제어 속성 코드 정의 및 제어 모드 코드 정의를 수행한 실시예를 나타낸 도면
도 10은 토픽 정의 실시예 및 메소드 타입 센서를 나타낸 도면
도 11은 실시예에 따른 스마트 온실 데이터베이스의 논리 스키마(시설정보)를 나타낸 도면
도 12는 실시예에 따른 스마트 온실 데이터베이스의 논리/물리 스키마(작물생육정보)를 나타낸 도면
도 13은 실시예에 따른 스마트온실 데이터베이스의 논리/물리 스키마(제어 및 환경)를 나타낸 도면
도 14은 실시예에 따른 스마트온실 데이터베이스의 논리/물리 스키마(온실운영정보)를 나타낸 도면
도 15는 실시예에 따른 클라우드 내 배포하기 위한 데이터베이스 DDL 스크립트 일부를 나타낸 도면1 is a view showing the configuration of a facility cultivation complex environment control system according to an embodiment
2 is a view showing a data processing block of a facility cultivation complex environment control server according to an embodiment
3 is a diagram showing a data module association based on a cloud according to an embodiment
4 is a diagram showing a cloud-based smart greenhouse system configuration architecture according to an embodiment
5 is a diagram showing a cloud-based module application instance topology
Figure 6 (a) is a view showing the cloud platform of the facility cultivation complex environment system according to the embodiment
Figure 6 (b) is a diagram showing a data gateway
Figure 7 (a) is a diagram showing a cloud architecture according to an embodiment, and Figure 7 (b) is a diagram showing cloud performance
8 is a diagram showing an embodiment in which state code and sensor property code definition is performed;
9 is a diagram showing an embodiment in which control attribute code definition and control mode code definition are performed;
10 is a diagram showing a topic definition embodiment and a method type sensor
11 is a diagram showing a logical schema (facility information) of a smart greenhouse database according to an embodiment
12 is a diagram showing a logical/physical schema (crop growth information) of a smart greenhouse database according to an embodiment.
13 is a diagram showing a logical/physical schema (control and environment) of a smart greenhouse database according to an embodiment
14 is a diagram showing a logical/physical schema (greenhouse operation information) of a smart greenhouse database according to an embodiment
15 is a diagram showing a part of a database DDL script for distributing in a cloud according to an embodiment.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them, will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention belongs It is provided to fully inform the holder of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals designate like elements throughout the specification.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 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.In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the embodiments of the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 시스템 구성을 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing the configuration of a facility cultivation complex environment control system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 시스템은 인삼을 포함하는 작물 재배 시설의 대기환경과 토양환경 및 생육특성정보를 수집하여 분석하는 시설재배 복합환경 제어 서버(100) 및 농가 관리자 스마트 단말(200)을 포함하여 구성될 수 있다. 실시예에서 시설재배 복합환경 제어 서버(100)은 농가 시설의 대기환경정보, 토양환경 정보 및 재배 작물의 생육 특성 정보를 수집하여 분석하고, 농가 시설을 모니터링 하여 농가 관리자 스마트 단말(200)로 전송한다. 실시예에서는 농가 시설에 환경이상정보 및 작물 이상 정보가 감지되었을 때 이를 농가 관리자에게 전송하여 환경 이상이나 작물 생물 이상 등의 문제에 농가 관리자가 신속하게 대응할 수 있도록 한다. 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 시스템은 스마트팜은 클라우드 기반 연구 모듈을 통해 온실에서 수집되는 정형데이터 및 비정형 데이터를 전처리 후 저장하고, 저장된 데이터를 분석하여 스마트온실 환경에 맞는 최적의 작물 생육환경을 도출하고, 이에 도움이 되는 데이터의 분석 기반을 제공한다.Referring to FIG. 1, the facility cultivation complex environment control system according to the embodiment includes a facility cultivation complex
도 2는 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.2 is a diagram showing data processing blocks of a facility cultivation complex environment control server according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 시설재배 복합환경 제어 서버(100)는 수집모듈(110), 분석모듈(120), 환경제어모듈(130), 농가 경영관리모듈(140), 원격지원모듈(150), 데이터 관리모듈(160), 작물 모델링 모듈(170) 및 지식기반 전문 분석 정보 생성모듈(180)을 포함하여 구성될 수 있다. 실시예에서 각 모듈은 작물 관리 모듈을 중심으로 데이터의 관련성을 유지하도록 설계된다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.Referring to FIG. 2, the facility cultivation complex
수집모듈(110)은 인삼 등 시설작물의 재배과정에서 대기환경정보, 토양환경정보 및 인삼의 생육특성정보를 수집한다. 실시예에서 대기환경정보는 LED 광량별 대기온도, 대기습도, 광스펙트럼 특성을 포함하고, 토양환경정보는 상토 수분량, 토양 산도, 유기물, 무기물 함량을 포함하고, 생육특성정보는 지상부 생육특성 및 지하부 생육특성을 포함하고, 지상부 생육특성은 초장, 경장, 경경, 엽장, 엽폭, 엽수를 포함하고, 지하부 생육특성은 근장, 동체장, 동체직경, 지근수, 세근수, 생근중을 포함한다. The collection module 110 collects atmospheric environment information, soil environment information, and ginseng growth characteristic information in the process of cultivating facility crops such as ginseng. In the embodiment, the atmospheric environment information includes atmospheric temperature, atmospheric humidity, and light spectrum characteristics for each amount of LED light, the soil environmental information includes soil moisture content, soil acidity, organic matter, and inorganic matter content, and the growth characteristic information includes above-ground growth characteristics and underground part Including growth characteristics, growth characteristics of the above-ground part include plant length, stem length, stem, leaf length, leaf width, and number of leaves, and growth characteristics of the underground part include root length, trunk length, trunk diameter, number of deep roots, number of thin roots, and fresh root weight.
분석모듈(120)은 수집된 대기환경정보, 토양환경정보 및 인삼 등 시설작물의 생육특성정보를 분석한다.The
환경제어모듈(130)은 정보 분석 결과에 따라 최적 재배 환경을 산출하고, 산출된 최적 재배환경에 부합하도록 LED 광량, 상토 수분량, 토양 산도, 유기물, 무기물 함량을 포함하는 재배환경을 조정한다.The environment control module 130 calculates an optimal cultivation environment according to the information analysis result, and adjusts the cultivation environment including the amount of LED light, soil moisture content, soil acidity, organic matter and inorganic matter content to match the calculated optimal cultivation environment.
농가 경영관리모듈(140)은 정보 분석을 통해 인삼 생산량을 추정하고 인적관리비용, 재배 소모 비용을 포함하는 시설운영비용을 산출한다.The farmhouse management module 140 estimates ginseng production through information analysis and calculates facility operation costs including human management costs and cultivation consumption costs.
원격지원 모듈(150)은 시설운영 비용을 평가하고, 작물을 생육하는 농가를 모니터링 하여 환경정보 및 생육정보를 전달한다.The remote support module 150 evaluates facility operation costs, monitors farms that grow crops, and delivers environmental information and growth information.
데이터 관리모듈(160)은 수집된 센서정보, 영상정보, 기상정보, 농가정보, 대기환경정보, 토양환경정보, 생육특성정보, 가격정보, 공공API, 융합정보를 포함하는 복합환경 제어정보를 관리한다. 실시예에서 데이터 관리모듈(160)은 수집된 복합환경 제어정보를 스키마 마이크레이션(schema migration)하여 센싱 및 제어관련 속성코드를 정의하고, 생육 분석 데이터 API(Application Programming Interface)을 구현하고, 작물 데이터 수집과 환경정보 보완을 통해 환경정보 데이터베이스를 구축한다. 또한, 데이터 관리모듈(160)은 스마트온실에서 생성되는 내외부의 대기 환경 센서, 작물 근권부 환경 센서, 제어기 구동, 생육 계측정보를 포함하는 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하고 관리할 수 있다. The data management module 160 manages complex environment control information including collected sensor information, image information, weather information, farmhouse information, atmospheric environment information, soil environment information, growth characteristics information, price information, public API, and convergence information. do. In the embodiment, the data management module 160 schema migrations the collected complex environment control information to define sensing and control related attribute codes, implement growth analysis data API (Application Programming Interface), and crop data Establish an environmental information database through collection and supplementation of environmental information. In addition, the data management module 160 can store and manage structured data and unstructured data including internal and external atmospheric environment sensors, crop root zone environmental sensors, controller operation, and growth measurement information generated in the smart greenhouse.
또한, 데이터 관리모듈(160)은 온실관련 정보를 저장한 온실운영 테이블을 생성하고, 온실운영 테이블은 스마트온실 내부 시설정보를 중심으로 온실내의 각 동별 작업정보, 작업코드, 시설내 위치한 장비의 수리 및 유지보수 내역, 작물의 수확정보, 판매정보 및 수확 후 처리를 포함하는 온실세부정보와 1:N의 관계를 가지고 데이터를 저장한다. 실시예에서는 온실의 안전상황정보를 나타내는 온실 안전정보를 생성하고, 상기 온실 안전정보는 온실에서 발생할 수 있는 이벤트별 코드를 기반으로 발생 시점을 기록하고, 안전정보 테이블을 생성하고 상기 안전정보 테이블은 내부시설정보 및 시설 아이디를 외래키(Foreign key)관계를 가진다.In addition, the data management module 160 creates a greenhouse operation table that stores greenhouse-related information, and the greenhouse operation table focuses on facility information inside the smart greenhouse, job information for each building in the greenhouse, job code, and repair of equipment located in the facility. And it stores data in a 1:N relationship with detailed greenhouse information including maintenance details, crop harvest information, sales information, and post-harvest processing. In the embodiment, greenhouse safety information indicating safety situation information of the greenhouse is generated, the greenhouse safety information records the time of occurrence based on codes for each event that may occur in the greenhouse, and a safety information table is created. Internal facility information and facility ID have a foreign key relationship.
작물 모델링 모듈(170)은 기계 학습(Machine Learning)과 인공지능을 통해 작물의 생육모델, 환경모델 및 생육환경 제어모델을 산출한다.The crop modeling module 170 calculates a crop growth model, an environment model, and a growth environment control model through machine learning and artificial intelligence.
지식기반 전문 분석 정보 생성모듈(180)은 수집한 대기환경정보, 토양환경정보 및 생육 특성정보를 분석하여 작물통합정보, 연구정보, 실험정보, 기술정보 등 작물재배 시 레퍼런스가 될 수 있는 전문가 정보를 생성한다. The knowledge-based expert analysis information generation module 180 analyzes the collected atmospheric environment information, soil environment information, and growth characteristic information, and expert information that can be used as a reference when cultivating crops, such as crop integration information, research information, experimental information, and technology information. generate
도 3은 실시예에 따른 클라우드에 기반한 데이터 모듈 연관관계를 나타낸 도면이다.3 is a diagram showing a data module association based on a cloud according to an embodiment.
실시예에서는 스마트 팜의 요소기술을 융합할 수 있는 모듈을 포함한 클라우드 전체 시스템을 디자인하고, 그에 따른 각각의 요소기술을 인스턴스 별 데이터를 설계한다. 또한 클라우드 시스템내의 각 관련 모듈별로 네트워크를 생성하여 인스턴스의 배치를 수행할 수 있다.In the embodiment, the entire cloud system, including modules capable of converging smart farm element technologies, is designed, and data for each instance is designed for each element technology accordingly. In addition, it is possible to perform the deployment of instances by creating a network for each related module in the cloud system.
도 4는 실시예에 따른 클라우드 기반 스마트온실 시스템 구성 아키텍처를 나타낸 도면이고, 도 5는 클라우드 기반 모듈적용 인스턴스 토폴로지를 나타낸 도면이다. 4 is a diagram illustrating a cloud-based smart greenhouse system configuration architecture according to an embodiment, and FIG. 5 is a diagram illustrating a cloud-based module application instance topology.
도 4 및 도 5를 참조하면 데이터 관리 모듈(160)은 스마트 온실 또는 스마트 팜에서 생성되는 내외부의 대기환경 센서, 작물 근권부 환경 센서, 제어기 구동, 생육 계측정보 등에 대한 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스를 제공한다. 또한 농가운영에 관련된 기초정보, 기상데이터 등의 외부 공공데이터 API(Application Programming Interface)를 활용하여 저장할 수 있도록 한다. 실시예에서 환경 제어 모듈(120)은 온실내 구동 제어와 작물 최적 생육환경모델을 기반으로 생육 환경을 통합 제어하고, 온실내 복합환경제어기와의 통신 인터페이스와 생육환경 모델을 업데이트하기 위한 데이터베이스 API를 제공한다. 환경제어는 단순제어, 복합제어 및 지능제어로 분류하고, 초기 스마트 온실은 단순제어와 복합제어 모델을 구현하여 운영한다. 추후 모델로 추가되는 지능제어의 경우는 작물 모델링 모듈(170)에서 온실내 구동기의 제약조건, 우선순위, 전력 및 시간 소요비용, 제어효율 및 제어 요소 간의 상관분석 결과로 최적의 제어 값을 받아 온실내 제어기를 구동할 수 있도록 한다.Referring to FIGS. 4 and 5, the data management module 160 stores structured data and unstructured data for internal and external atmospheric environment sensors, crop root zone environmental sensors, controller operation, growth measurement information, etc. generated in a smart greenhouse or smart farm. and provides a database to manage. In addition, external public data such as basic information related to farmhouse operation and meteorological data can be stored using API (Application Programming Interface). In the embodiment, the
또한 실시예에서 작물 모델링 모듈(170)은 배치 처리(Batch Processing)와 실시간 처리(Streaming Processing)를 제공한다. 배치 처리는 정형데이터와 비정형 데이터로 나누어 처리하며, 정형 데이터는 스마트온실로부터 특정 기간 동안 수집된 센싱 값 및 구동제어 값을 하둡 분산파일시스템(Hadoop Distributed File System, HDFS)과 인메모리(In-memory)기반 아파치 스파크(Apache Spark)를 활용하여 수집 데이터에서 일정한 규칙을 찾아 분석한 후 데이터 처리한다.Also, in an embodiment, the crop modeling module 170 provides batch processing and real-time processing (streaming processing). Batch processing is divided into structured data and unstructured data, and structured data is processed through Hadoop Distributed File System (HDFS) and In-memory )-based Apache Spark is used to find and analyze certain rules in the collected data and process the data.
농가 경영 관리 모듈(140)은 데이터 관리 모듈, 환경 제어 모듈 및 작물 모델링 모듈의 데이터를 기반으로 작물 생산량, 소요비용, 인적 관리 등을 연구할 수 있는 R이나 Python 같은 프로그래밍 어플리케이션 서버 또는 HTML5 기반의 웹서버 인스턴스를 제공한다. 또한 각 모듈에서 도출된 값인 생육, 환경, 구동 제어의 예측 모델 및 지식기반 전문가 시스템을 기반으로 스마트온실의 환경 설정 모델을 설정할 수 있는 인터페이스를 제공한다.The farmhouse management module 140 is a programming application server such as R or Python or HTML5-based web server capable of researching crop yield, cost, human resource management, etc. based on the data of the data management module, the environmental control module, and the crop modeling module. Provides a server instance. In addition, it provides an interface to set the environment setting model of the smart greenhouse based on the predictive model of growth, environment, and drive control, which are values derived from each module, and the knowledge-based expert system.
또한, 실시예에 따른 원격지원모듈(150)은 농가에 정보를 제공하는 대시보드 역할을 한다. 예컨대, 원격 지원 모듈(150)은 클라우드 기반 연구 플랫폼을 통해 분석한 작물 별 생육모델, 생육 환경모델 및 제어기 구동 모델 등의 결과를 최종 사용자에게 서비스한다. 실시예에서 원격지원모듈(150)은 대시보드의 주요 제공 서비스는 웹서버 인스턴스와 과도한 통신 트래픽(Traffic)을 처리할 수 있는 로드 밸런싱(Load balancing)를 수행하고, 주기 별 작물 재배에 따른 환경과 생육 정보의 상관성, 실내 환경 및 구동 데이터의 가시화, 데이터 보관, 통지 및 원격지원 등을 제공한다.In addition, the remote support module 150 according to the embodiment serves as a dashboard providing information to farmhouses. For example, the remote support module 150 provides end users with results of growth models for each crop analyzed through a cloud-based research platform, a growth environment model, and a controller driving model. In the embodiment, the remote support module 150 performs load balancing that can handle excessive communication traffic with the web server instance as the main service of the dashboard, and the environment and It provides correlation of growth information, visualization of indoor environment and driving data, data storage, notification and remote support.
또한, 클라우드 시스템에서 구현된 요소기술의 서비스는 크게 온실내에서 수집되는 데이터의 모니터링, 데이터의 분석 및 제어기의 설정의 3가지로 서비스가 도출되어 원격 지원 모듈(150)제공하는 농가 중심 대시보드 형태로 가시화한다. 실시예에서 데이터 모니터링은 온실내 센서 및 제어기 등의 작동 상황이나 수집된 데이터를 그래프로 표현하여 직관적으로 데이터의 흐름을 읽을 수 있도록 하고, 데이터 분석은 비동기적으로 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 온실 환경의 적절성을 판별해준다. 또한 인공지능 플랫폼을 활용한 작물 생육 측정은 영상 미지 분석 이후 데이터베이스에 측정된 결과를 저장한다. 일주일에 1회씩 작물 영상 이미지로 도출된 결과는 작물생육 지표를 정하는데 기본 데이터로 구성되며, 이러한 결과를 통해 다음 주차의 생육환경 계획을 작성하게 된다. 또한, 충 진단 또한 영상 이미지를 분석하여 해당 분석 결과를 데이터베이스에 저장한다.In addition, the service of the element technology implemented in the cloud system is largely derived from three types of services: monitoring of data collected in the greenhouse, analysis of data, and setting of the controller, in the form of a farmhouse-centered dashboard provided by the remote support module (150). visualize with In the embodiment, data monitoring expresses the operation status of sensors and controllers in the greenhouse or collected data in a graph so that the flow of data can be intuitively read, and data analysis analyzes the asynchronously collected data in real time to create a greenhouse Determine the appropriateness of the environment. In addition, crop growth measurement using an artificial intelligence platform stores the measured results in a database after image analysis. The results derived from the crop image once a week are composed of basic data to determine the crop growth index, and through these results, the growth environment plan for the next week is prepared. In addition, worm diagnosis also analyzes video images and stores the analysis results in a database.
도 6의 (a)는 실시예에 따른 시설재배 복합환경 시스템의 클라우드 플랫폼을 나타낸 도면이고, 도 6의 (b)는 데이터 게이트웨이를 나타낸 도면이다. 도 7의 (a)는 실시예에 따른 클라우드 아키텍쳐를 나타낸 도면이고 도 7의 (b)는 클라우드 퍼포먼스를 나타낸 도면이다.Figure 6 (a) is a diagram showing the cloud platform of the facility cultivation complex environment system according to the embodiment, Figure 6 (b) is a diagram showing the data gateway. FIG. 7(a) is a diagram illustrating a cloud architecture according to an embodiment, and FIG. 7(b) is a diagram illustrating cloud performance.
도 6및 도 7을 참조하면, 실시예에 따른 클라우드 기반 스마트팜 플랫폼의 생육 정보 분석 시스템의 환경정보 데이터베이스는 데이터베이스 스키마 마이그레이션을 진행하였으며, 센서/제어관련 속성코드 정의 및 데이터베이스 구축을 진행하고, 생육 분석 데이터 API를 구현한다. 구체적으로 실시예에서는 작물(인삼작물) 데이터 수집 및 환경정보(상태_데이터 저장 스키마) 보완을 통해 환경정보 데이터베이스를 구축할 수 있다. 실시예에서는 API 서버 구현을 위해 온실 ID 발급, 생육 촬영 로봇 ID 발급 및 연계를 통해 생육 분석결과 저장 API를 개발한다. 또한, 실시예에서는 빅데이터 분석 플랫폼 구현을 위해 파이썬(Python)을 사용하여 Mongo DB에 연계가 되도록 구성하고, 클라우드 기반 분석용 프레임웍(Framework)을 구현하여 빅데이터 분석을 위한 데이터의 접근이 용이하도록 한다. 6 and 7, the environmental information database of the growth information analysis system of the cloud-based smart farm platform according to the embodiment carried out database schema migration, sensor / control related attribute code definition and database construction, Implement the analytics data API. Specifically, in the embodiment, an environmental information database may be constructed by collecting crop (ginseng crop) data and supplementing environmental information (status_data storage schema). In the embodiment, an API for storing growth analysis results is developed through greenhouse ID issuance and growth shooting robot ID issuance and linkage to implement the API server. In addition, in the embodiment, to implement a big data analysis platform, Python is used to connect to Mongo DB, and a cloud-based analysis framework is implemented to facilitate data access for big data analysis. do.
또한, 실시예에서는 TTA 표준 통신 프로토콜 적용한 데이터 게이트웨이 구현하기 위해 (1) TTAK.KO-10.0903, TTAK.KO-06.0288-Part1, TTAK.KO-06.0288-Part2, TTAK.KO-06.0288-Part3, TTAK.KO-06.0288-Part4를 적용한 데이터 게이트 웨이를 제공한다. In addition, in the embodiment, in order to implement a data gateway to which the TTA standard communication protocol is applied (1) TTAK.KO-10.0903, TTAK.KO-06.0288-Part1, TTAK.KO-06.0288-Part2, TTAK.KO-06.0288-Part3, TTAK. Provides data gateway applying KO-06.0288-Part4.
도 8은 상태 코드 및 센서 속성 코드 정의를 수행한 실시예를 나타낸 도면이고, 도 9은 제어 속성 코드 정의 및 제어 모드 코드 정의를 수행한 실시예를 나타낸 도면이다. 도 10은 토픽 정의 실시예 및 메소드 타입 센서를 나타낸 도면이다. 도 8내지 10을 참조하면, 실시예에서는 클라우드 기반 스마트온실의 데이터의 수집, 저장, 분석 및 데이터 가시화를 위해 데이터베이스를 구축한다. 실시예에서는 관련 문서를 통해 용어의 통일성 및 연관성을 구성하는 논리적 설계와 실제 데이터베이스에 사용된 용어의 구성을 위한 물리적 설계를 수행한다. 8 is a diagram showing an embodiment in which state code and sensor property code definitions are performed, and FIG. 9 is a diagram showing an embodiment in which control property code definitions and control mode code definitions are performed. 10 is a diagram illustrating a topic definition embodiment and a method type sensor. 8 to 10, in the embodiment, a database is built for collection, storage, analysis, and data visualization of cloud-based smart greenhouse data. In the embodiment, logical design for constituting the unity and association of terms through related documents and physical design for constructing terms used in actual databases are performed.
또한, 실시예에서는 최종적인 물리적 설계를 바탕으로 클라우드 시스템에 데이터 수집을 데이터베이스 인스턴스에 구축한다. 실시예에서 데이터베이스는 앞서 기술한 바와 같이 시설정보, 센서로부터 수집된 제어 및 환경정보, 작물생육 등을 기준으로 구축한다. 실시예에서 시설정보 관련 스키마는 시설정보를 기준으로 기기담당자, 업체정보, 장치정보, 장치의 ID를 기반으로 한 코드정보가 있는 장치코드, 농가운영정보 테이블을 구성하고, 시설정보와 관계를 맺어 내부시설정보 테이블을 따로 분리한다. 내부시설정보 테이블은 다른 도메인의 테이블과의 관계의 중심이 된다. 내부시설정보 테이블에는 시설 ID를 주키(Primary key)로 하여 운영 농가별로 여러 온실을 ID로 구분하여 관리할 수 있도록 한다.In addition, in the embodiment, based on the final physical design, data collection in the cloud system is built into the database instance. In the embodiment, as described above, the database is built based on facility information, control and environment information collected from sensors, crop growth, and the like. In the embodiment, the schema related to facility information configures the equipment manager, company information, device information, device code with code information based on device ID, farm operation information table based on facility information, and establishes a relationship with facility information. Separate the internal facility information table. The internal facility information table becomes the center of relationships with tables in other domains. In the internal facility information table, the facility ID is used as the primary key to classify and manage several greenhouses by ID for each operating farm.
도 11은 실시예에 따른 스마트 온실 데이터베이스의 논리 스키마(시설정보)를 나타낸 도면이다. 11 is a diagram showing a logical schema (facility information) of a smart greenhouse database according to an embodiment.
도 11을 참조하면, 작물 생육정보는 내부시설정보 테이블과 작물정보 테이블이 일대다의 관계를 가지고 있으며, 내부시설에 생육 중인 작물에 따라 데이터를 저장할 수 있다. 작물 생육에 대한 중심이 되는 작물정보 테이블은 작물, 작물품종, 정식일자, 적심일자 및 하우스번호에 대한 정보를 저장하며, 이를 중심으로 생육 계측 정보에 대한 데이터를 저장하는 테이블과 일대다의 관계가 되도록 한다. Referring to FIG. 11 , crop growth information has a one-to-many relationship between an internal facility information table and a crop information table, and data may be stored according to crops growing in the internal facility. The crop information table, which is the center of crop growth, stores information on crops, crop varieties, planting dates, sowing dates, and house numbers, and has a one-to-many relationship with tables that store data on growth measurement information. Let it be.
도 12는 실시예에 따른 스마트 온실 데이터베이스의 논리/물리 스키마(작물생육정보)를 나타낸 도면이다. 12 is a diagram showing a logical/physical schema (crop growth information) of a smart greenhouse database according to an embodiment.
실시예에서 제어 및 환경정보에 대한 테이블은 시설정보 및 내부시설정보 테이블과 일대다의 관계를 가지며, 외부 기상정보는 단일 시설에서 수집되는 센서에 기반하기에 시설정보 테이블과 관계를 가진다. 그 외의 내부기상, 근권부 등은 시설정보 아래 여러 개의 내부시설이 존재할 경우의 수가 있기에 각각의 내부 시설정보를 가지는 내부시설정보 테이블에 일대다의 관계를 갖도록 한다. 내부 시설정보에 연관된 제어기의 정보는 현재 농가 별 시설내에 제어기가 ON/OFF의 데이터만 가지고 있기 때문에 불린(Boolean) 데이터 타입으로 저장하도록 한다. 추후 제어기에 대한 개도율 기반 연구를 진행하고 있기 때문에 추후 데이터 타입을 수정할 수 있도록 한다.In the embodiment, the table for control and environment information has a one-to-many relationship with the facility information and internal facility information tables, and the external weather information has a relationship with the facility information table because it is based on sensors collected in a single facility. Other internal weather, root zone, etc. have a one-to-many relationship with the internal facility information table having each internal facility information, since there are cases where several internal facilities exist under facility information. Controller information related to internal facility information should be stored as a Boolean data type because the controller only has ON/OFF data in each farmhouse facility. Since we are conducting a study based on the opening rate for the controller in the future, the data type can be modified later.
도 13은 실시예에 따른 스마트온실 데이터베이스의 논리/물리 스키마(제어 및 환경)를 나타낸 도면이다.13 is a diagram showing a logical/physical schema (control and environment) of a smart greenhouse database according to an embodiment.
실시예에 따른 온실운영 테이블은 스마트온실 내부 시설정보를 중심으로 일대다의 관계를 가지고 있으며, 온실내의 각 동별로 작업정보, 작업코드, 시설내 위치한 장비의 수리 및 유지보수 내역, 작물의 수확정보, 판매정보 및 수확 후 처리와 일대다의 관계를 가지고 데이터를 저장하게 하였다. 안전정보에 대한 데이터는 온실에서 발생할 수 있는 이벤트별 코드를 기반으로 발생 시점을 기록할 수 있도록 한다. 실시예에서 안전정보 테이블은 내부시설정보와 시설 ID를 외래키(Foreign key)로 관계를 가지도록 한다.The greenhouse operation table according to the embodiment has a one-to-many relationship centered on the facility information inside the smart greenhouse, and the work information, work code, repair and maintenance details of equipment located in the facility, and crop harvest information for each building in the greenhouse Data was stored in a one-to-many relationship with sales information, sales information, and post-harvest processing. Data on safety information enables recording of the time of occurrence based on code for each event that can occur in the greenhouse. In the embodiment, the safety information table has a relationship between internal facility information and facility ID as a foreign key.
도 14은 실시예에 따른 스마트온실 데이터베이스의 논리/물리 스키마(온실운영정보)를 나타낸 도면이고, 도 15는 실시예에 따른 클라우드 내 배포하기 위한 데이터베이스 DDL 스크립트 일부를 나타낸 도면이다.14 is a diagram showing a logical/physical schema (greenhouse operation information) of a smart greenhouse database according to an embodiment, and FIG. 15 is a diagram showing a portion of a database DDL script for distribution in a cloud according to an embodiment.
도 14를 참조하면, 실시예에서는 스마트온실의 데이터베이스 물리스키마를 기준으로 클라우드 시스템에 있는 데이터베이스 인스턴스 내에 배포하기 위해 DDL을 작성한다. Referring to FIG. 14, in the embodiment, DDL is created to be distributed in a database instance in a cloud system based on a database physical schema of a smart greenhouse.
실시예에서는 데이터베이스 스크립트를 DBMS에 배포하여 실제 데이터베이스를 구축하고, 각 물리 테이블 구성에 맞게 스크립트가 구성될 수 있도록 설계한다. 또한, 수집한 환경데이터와 작물 생육 계측한 데이터를 데이터베이스 컬럼명에 맞춰서 입력할 수 있도록 한다.In the embodiment, a database script is distributed to the DBMS to build an actual database, and the script is designed to be configured according to each physical table configuration. In addition, the collected environmental data and crop growth measurement data can be input according to the database column name.
이상에서와 같은 시설재배 복합환경제어시스템은 인삼 등 시설환경에서 생산되는 작물의 재배 환경을 최적으로 제어하여 최상급 품질의 시설작물을 재배할 수 있도록 하고, 농가 경영 효율을 향상시킬 수 있도록 한다. 아울러, 작물 생육 분석을 통해 실험 및 연구 레퍼런스 데이터를 생성하고 저장함으로써, 인삼 등 시서 재배 작물의 연구 성과를 확장할 수 있도록 한다. The facility cultivation complex environment control system as described above optimally controls the cultivation environment of crops produced in the facility environment, such as ginseng, to grow facility crops of the highest quality and improve farm management efficiency. In addition, by generating and storing experimental and research reference data through crop growth analysis, it is possible to expand the research performance of Shisa cultivated crops such as ginseng.
개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.The disclosed content is only an example, and can be variously modified and implemented by those skilled in the art without departing from the subject matter of the claim claimed in the claims, so the protection scope of the disclosed content is limited to the specific It is not limited to the examples.
Claims (7)
인삼을 포함하는 작물 재배과정에서 대기환경정보, 토양환경정보 및 인삼의 생육특성정보를 수집하는 수집모듈;
상기 수집된 대기환경정보, 토양환경정보 및 작물의 생육특성정보를 분석하는 분석모듈;
정보 분석 결과에 따라 최적 재배 환경을 산출하고, 상기 산출된 최적 재배환경에 부합하도록 LED 광량, 상토 수분량, 토양 산도, 유기물, 무기물 함량을 포함하는 재배환경을 조정하는 환경 제어 모듈; 을 포함하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
In the cloud-based smart greenhouse facility cultivation complex environment control system,
A collection module for collecting atmospheric environment information, soil environment information, and growth characteristic information of ginseng in the process of growing crops including ginseng;
an analysis module for analyzing the collected atmospheric environment information, soil environment information, and crop growth characteristic information;
An environmental control module that calculates an optimal cultivation environment according to the information analysis result and adjusts the cultivation environment including the amount of LED light, soil moisture, soil acidity, organic matter and inorganic matter content to meet the calculated optimal cultivation environment; A facility cultivation complex environment control system comprising a.
LED 광량별 대기온도, 대기습도, 광스펙트럼 특성을 포함하고, 토양환경정보는 상토 수분량, 토양 산도, 유기물, 무기물 함량을 포함하고, 생육특성정보는 지상부 생육특성 및 지하부 생육특성을 포함하고, 상기 지상부 생육특성은 초장, 경장, 경경, 엽장, 엽폭, 엽수를 포함하고, 상기 지하부 생육특성은 근장, 동체장, 동체직경, 지근수, 세근수, 생근중을 포함하는 것을 특징으로 하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
The method of claim 1, wherein the atmospheric environment information
Atmospheric temperature, atmospheric humidity, and light spectrum characteristics for each LED light quantity are included, soil environmental information includes bed soil moisture content, soil acidity, organic matter and inorganic matter content, growth characteristic information includes above-ground growth characteristics and underground growth characteristics, and the above The above-ground growth characteristics include plant length, stem length, stem, leaf length, leaf width, and number of leaves, and the underground growth characteristics include root length, trunk length, trunk diameter, root number, thin root number, and fresh root weight. control system.
정보 분석을 통해 작물 생산량을 추정하고 인적관리비용, 재배 소모 비용을 포함하는 시설운영비용을 산출하는 농가 경영관리 모듈;
시설운영 비용을 평가하고, 작물을 생육하는 농가를 모니터링 하여 환경정보 및 생육정보를 전달하는 원격 지원 모듈;
수집된 센서정보, 영상정보, 기상정보, 농가정보, 대기환경정보, 토양환경정보, 생육특성정보, 가격정보, 공공API, 융합정보를 포함하는 복합환경 제어정보를 관리하는 데이터 관리모듈; 및
기계 학습(Machine Learning)과 인공지능을 통해 작물의 생육모델, 환경모델 및 생육환경 제어모델을 산출하는 작물 모델링 모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
The method of claim 1, wherein the facility cultivation complex environment control system
A farm management module that estimates crop production through information analysis and calculates facility operation costs including human management costs and cultivation consumption costs;
A remote support module that evaluates facility operation costs and monitors farmhouses that grow crops to deliver environmental and growth information;
A data management module that manages complex environment control information including collected sensor information, image information, weather information, farmhouse information, atmospheric environment information, soil environment information, growth characteristics information, price information, public API, and convergence information; and
A crop modeling module that calculates a crop growth model, an environment model, and a growth environment control model through machine learning and artificial intelligence; A facility cultivation complex environment control system comprising a.
수집된 복합환경 제어정보를 스키마 마이크레이션(schema migration)하여 센싱 및 제어관련 속성코드를 정의하고, 작물 생육 분석 데이터 API(Application Programming Interface)를 구현하고, 작물 데이터 수집과 환경정보 보완을 통해 환경정보 데이터베이스를 구축하는 것을 특징으로 하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
The method of claim 3, wherein the data management module; silver
Define sensing and control-related attribute codes by schema migration of collected complex environment control information, implement crop growth analysis data API (Application Programming Interface), and collect environmental information through crop data collection and environmental information supplementation A facility cultivation complex environment control system, characterized in that for building a database.
스마트온실에서 생성되는 내외부의 대기 환경 센서, 작물 근권부 환경 센서, 제어기 구동, 생육 계측정보를 포함하는 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하고 관리하는 것을 특징으로 하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
The method of claim 3, wherein the data management module; silver
A facility cultivation complex environmental control system characterized by storing and managing structured and unstructured data including internal and external atmospheric environment sensors, crop root zone environmental sensors, controller operation, and growth measurement information generated in smart greenhouses.
온실관련 정보를 저장한 온실운영 테이블을 생성하고, 상기 온실운영 테이블은 스마트온실 내부 시설정보를 중심으로 온실내의 각 동별 작업정보, 작업코드, 시설내 위치한 장비의 수리 및 유지보수 내역, 작물의 수확정보, 판매정보 및 수확 후 처리를 포함하는 온실세부정보와 1: N의 관계를 가지고 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
The method of claim 3, wherein the data management module; silver
Creates a greenhouse operation table that stores greenhouse-related information, and the greenhouse operation table focuses on facility information inside the smart greenhouse, job information for each building in the greenhouse, job code, repair and maintenance details of equipment located in the facility, harvest of crops A facility cultivation complex environment control system characterized by storing data with a 1: N relationship with detailed greenhouse information including information, sales information, and post-harvest processing.
온실의 안전상황정보를 나타내는 온실 안전정보를 생성하고, 상기 온실 안전정보는 온실에서 발생할 수 있는 이벤트별 코드를 기반으로 발생 시점을 기록하고, 안전정보 테이블을 생성하고 상기 안전정보 테이블은 내부시설정보 및 시설 아이디를 외래키(Foreign key)관계를 가지는 것을 특징으로 하는 시설재배 복합환경 제어 시스템.
The method of claim 6, wherein the data management module; silver
Greenhouse safety information indicating safety situation information of the greenhouse is generated, and the greenhouse safety information records the time of occurrence based on codes for each event that may occur in the greenhouse, and a safety information table is created, and the safety information table is internal facility information and a facility cultivation complex environment control system, characterized in that the facility ID has a foreign key relationship.
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|---|---|---|---|
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Cited By (2)
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| KR102604272B1 (en) * | 2023-05-31 | 2023-11-20 | 그린씨에스(주) | Crop cultivation and diagnosis guide system based on environmental and growth data of smart greenhouse |
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| KR20210042612A (en) * | 2019-10-10 | 2021-04-20 | 경상국립대학교산학협력단 | Method for improving germination rate and quality of Upright Ladybell seedling using artificial culture medium |
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- 2021-11-10 KR KR1020210154190A patent/KR102671059B1/en active IP Right Grant
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|---|---|
| KR102671059B1 (en) | 2024-05-31 |
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