KR20230069279A - 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치 - Google Patents

분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20230069279A
KR20230069279A KR1020210154580A KR20210154580A KR20230069279A KR 20230069279 A KR20230069279 A KR 20230069279A KR 1020210154580 A KR1020210154580 A KR 1020210154580A KR 20210154580 A KR20210154580 A KR 20210154580A KR 20230069279 A KR20230069279 A KR 20230069279A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
resource information
information
service
external
electronic device
Prior art date
Application number
KR1020210154580A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102646716B1 (ko
Inventor
금승우
문재원
오승택
염정철
Original Assignee
한국전자기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자기술연구원 filed Critical 한국전자기술연구원
Priority to KR1020210154580A priority Critical patent/KR102646716B1/ko
Priority to PCT/KR2022/010108 priority patent/WO2023085546A1/ko
Priority to EP22892969.1A priority patent/EP4300406A1/en
Publication of KR20230069279A publication Critical patent/KR20230069279A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102646716B1 publication Critical patent/KR102646716B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G9/00—Cultivation in receptacles, forcing-frames or greenhouses; Edging for beds, lawn or the like
    • A01G9/24—Devices or systems for heating, ventilating, regulating temperature, illuminating, or watering, in greenhouses, forcing-frames, or the like
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 분산 AI 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법에 있어서, 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 자원 정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 자원 정보를 관리 서버에 전송하는 단계; 전자장치가 제공하는 특성 정보에 기초하여 상기 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하는 단계; 및 상기 전자장치가 상기 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

분산 AI 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치{Smart farm service management method through linkage analysis between distributed AI services and electronic device providing smart farm service}
본 발명은 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치에 관한 것이다.
정보를 제공하는 자원이 다양해지고, 자원이 제공하는 정보를 이용한 서비스 제공에 대한 니즈가 확대됨에 따라, 학습된 모델을 기반으로 서비스를 구성하여 추론을 제공하는 방법들이 제시되고 있다. 그 중 하나의 형태로 TensorFlow Serving, PyTorch Serving 등과 같이 머신 러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼은 학습된 모델을 서버에 저장하여 해당 모델을 활용한 분석, 추론을 REST API(Representational State Transfer Application Programming Interface) 혹은 RPC(Remote Procedure call) 프로토콜을 통하여 제공한다.
이러한 추론 서비스를 적용할 경우, AI 서비스 제공자 간 통신을 통해 서비스를 제공하는 분산 AI 서비스의 형상 제공이 가능하다. 특히 분산 AI 서비스는 한정된 자원을 가지는 엣지 컴퓨팅 구성에서 더 큰 의미를 가진다.
특히, 스마트 팜 서비스와 관련된 분야에서 분산 AI 서비스 제공에 대한 관심도가 높아지고 있다.
스마트 팜 서비스의 경우, 작물의 생장이나, 농장 환경의 분석이 요구되며, 다시 분석된 정보에 대한 연계 분석이 필요하나, 각 정보를 제공하는 제공자들은 독립적인 형태로 구성될 가능성이 있으며, 이로 인하여 연계 서비스의 구성을 위해서는 추가적인 작업이 요구된다.
클라우드 기반 분산 AI 서비스의 경우, 필요에 따라 자원에 대한 추가 할당 등이 용이하나, 스마트 팜의 경우 팜 내 위치한 컴퓨터 및 노드들로 환경이 제한된다.
또한, 스마트 팜 서비스의 경우, 팜 내 작물의 종류, 파종 시기 등으로 인하여 서비스는 지속적으로 수정 및 관리될 필요가 있다.
본 발명의 목적은 보다 높은 수준의 스마트 팜 서비스를 제공하는 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 전자장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 서비스의 유동적 특성을 반영하여 실시간 서비스를 제공하는 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 전자장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 서비스의 자원 특성을 반영하여 보다 유연한 서비스를 제공하는 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 전자장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 다종의 자원에 분산되어 있는 딥 러닝 기술들에 대하여, 특정 자원에서 인접한 정보를 보다 손쉽게 제공하여 서비스의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 AI 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법에 있어서, 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 자원 정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 자원 정보를 관리 서버에 전송하는 단계; 전자장치가 제공하는 특성 정보에 기초하여 상기 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하는 단계; 및 상기 전자장치가 상기 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 단계를 포함한다.
상기 스마트 팜 서비스 관리 방법에 있어서, 상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 자원 정보를 분석하여 분석 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 분석 정보를 관리 서버에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 스마트 팜 서비스 관리 방법에 있어서, 상기 전자장치가 제공하는 특성 정보에 기초하여 상기 제1자원 정보에 대응하는 제1분석 정보를 요청하는 단계; 및 상기 전자장치가 상기 제1분석 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1자원 정보를 요청하는 단계는, 상기 전자장치가 상기 제1자원 정보에 포함된 서비스 엔드 포인트 정보를 이용하여 제1자원 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1자원 정보를 요청하는 단계는, 상기 관리 서버에 제1자원 정보가 저장되지 않은 경우, 상기 관리 서버가 상기 외부 AI 서비스 제공자에 제1자원 정보를 요청하는 단계; 상기 외부 AI 서비스 제공자가 상기 제1자원 정보를 수집하는 단계; 상기 외부 AI 서비스 제공자가 상기 제1자원 정보를 관리 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 AI 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치에 있어서, 통신부; 분석 대상에 관한 특성 정보에 기초하여 외부 AI 서비스 제공자가 수집한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하고, 상기 통신부를 통해 관리 서버로부터 수신한 상기 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 프로세서를 포함한다.
상기 프로세서는, 상기 외부 AI 서비스 제공자가 제1자원 정보를 분석한 제1분석 정보를 요청하고, 상기 제1분석 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1자원 정보에 포함된 서비스 엔드 포인트 정보를 이용하여 제1자원 정보를 수신할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보를 제공하는 상기 외부 AI 서비스 제공자 중 제1외부 AI 서비스 제공자를 식별하고, 상기 관리 서버로 상기 제1외부 AI 서비스 제공자가 수집한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 스마트 팜 내 전자장치가 획득하는 자원 정보와, 외부 자원 정보를 연계하여 분석하는 바, 자원 정보 및 컴퓨팅 자원의 한계를 극복하고, 유동적으로 서비스를 반영하여 보다 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 스마트 팜 내 전자장치가 외부 AI 서비스 제공자 간 획득한 정보를 연계하여 스마트 팜 서비스에 필요한 상황을 분석하므로 스마트 팜 내 컴퓨팅 자원의 이용을 극대화할 수 있다.
도 1은 스마트 팜 서비스 관리 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자장치의 동작 흐름도를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팜 서비스 관리 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 팜 서비스 관리 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 스마트 팜 서비스 관리 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략할 수 있고, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
도 1은 스마트 팜 서비스 관리 시스템의 개략도이다.
도 1은 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치(100)(이하, 전자장치(100)라 한다.), 외부 AI 서비스 제공자(200) 및 관리 서버(300)를 도시한다.
전자장치(100)는 스마트 팜 서비스를 제공하는 객체로, 컴퓨터, 스마트 폰 등을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팜 서비스는 시간과 공간의 제약 없이 작물의 생육환경을 관측하고 최적의 상태로 관리하도록 하는 다양한 서비스를 포함한다.
예를 들어, 팜 내 온도, 습도, CO2수준 등 생육환경을 설정 및 관리하는 서비스, 팜 내 환경 정보를 모니터링 하는 서비스, 팜 내 냉난방기 구동, 창문 개폐, 영양분이나 사료 공급 등 팜 내 시설물을 자동/원격으로 관리하는 서비스 등을 포함한다. 이때, 팜(농장)은 온실, 축사, 화원뿐 아니라, 가정용 식물 재배 장치 등 제한되지 않고 적용이 가능하다.
전자장치(100)는 스마트 팜 서비스를 제공하기 위해 팜에서 획득되는 다양한 정보를 활용하기 위한 방안이 필요하다.
스마트 팜 서비스의 경우 작물의 생장이나, 농장 환경에 대한 분석이 요구되며, 다시 분석된 정보들에 대한 연계 분석을 통하여 서비스에 대한 구성이 이루어질 수 있다. 이러한 일련의 과정이 통합된 형태로 제공될 수 있으면 관리가 용이하지만, 각 데이터의 특성상 서비스를 제공하는 어플리케이션들은 독립적인 형태로 구성될 가능성이 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자장치(100)는 보다 높은 수준의 스마트 팜 서비스를 제공하기 위해 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 획득된 정보를 이용한다.
외부 AI 서비스 제공자(200)는 스마트 팜에 설치되어 있는 분석 서비스 용 엣지 자원이다. 외부 AI 서비스 제공자(200)는 PC 혹은 임베디드 디바이스로 구성될 수 있으며, 외부 AI 서비스 제공자(200)는 이러한 외부 자원에 배포된 분산 AI 어플리케이션을 포함한다.
분산 AI 어플리케이션은 카메라 센서, 온도 센서, 습도 센서, 비료 농도 측정 센서, CO2 센서와 같은 다양한 센서로부터 획득된 자원 정보를 활용하는 어플리케이션으로 생육 상태나 생육 환경 등을 분석하는 모듈이다.
관리 서버(300)는 각 외부 AI 서비스 제공자(200)에 배포된 분산 AI 어플리케이션의 정보를 관리하는 서버이다. 관리 서버(300)는 전자장치(100)와 외부 AI 서비스 제공자(200) 간의 정보 송수신을 위한 API(Application Programming Interface) 역할을 한다. 즉, 관리 서버(300)는 각 외부 AI 서비스 제공자(200)가 수집한 분산 AI 어플리케이션의 정보를 저장하고, 전자장치(100)에 정보를 제공한다.
관리 서버(300)는 어떤 외부 AI 서비스 제공자(200)에 어떤 분산 AI 어플리케이션이 설치되었는지, 어느 분석 대상에 대하여 어떤 결과를 제공하는지, 그리고 해당 서비스에 접근하기 위한 서비스 엔드 포인트 정보는 어떻게 되는지 등을 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전자장치(100)의 컴퓨팅 자원과 외부 AI 서비스 제공자(200)를 통해 획득한 정보를 연계하여 스마트 팜 서비스에 필요한 상황을 분석 및 관리하므로 전자장치(100)의 컴퓨팅 자원의 이용을 극대화할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자장치의 구성을 도시한 블럭도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치(100)는 입력부(110), 통신부(120), 표시부(130), 메모리(140) 및 프로세서(150)를 포함한다.
입력부(110)는 전자장치(100)의 사용자 입력에 대응하여 입력데이터를 발생시킨다. 사용자 입력은 전자장치(100)가 분석하고자 하는 분석 대상에 관한 사용자 입력을 포함할 수 있다.
입력부(110)는 적어도 하나의 입력수단을 포함한다. 입력부(110)는 키보드(key board), 키패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치패널(touch panel), 터치 키(touch key), 마우스(mouse), 메뉴 버튼(menu button) 등을 포함할 수 있다.
통신부(120)는 전자장치(100)의 스마트 팜 서비스를 제공하기 위해 필요한 정보를 제공하는 관리 서버(300)와의 통신을 수행한다. 이를 위해, 통신부(120)는 5G(5th generation communication), LTE-A(long term evolution-advanced), LTE(long term evolution), Wi-Fi(wireless fidelity) 등의 통신을 수행할 수 있다.
표시부(130)는 전자장치(100)의 동작에 따른 표시 데이터를 표시한다. 표시부(130)는 스마트 팜 서비스를 제공하기 위해 필요한 표시 데이터, 예를 들면, 분석 대상을 선택하는 화면, 분석 결과를 표시하는 화면 등을 표시할 수 있다. 표시부(130)는 액정 디스플레이(LCD; liquid crystal display), 발광 다이오드(LED; light emitting diode) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED; organic LED) 디스플레이, 마이크로 전자기계 시스템(MEMS; micro electro mechanical systems) 디스플레이 및 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함한다. 표시부(130)는 입력부(110)와 결합되어 터치 스크린(touch screen)으로 구현될 수 있다.
메모리(140)는 전자장치(100)의 동작 프로그램들을 저장한다. 메모리(140)는 전원의 제공 유무와 무관하게 데이터(정보)를 보존할 수 있는 비휘발성 속성의 스토리지(storage)와, 프로세서(150)에 의해 처리되기 위한 데이터가 로딩되며 전원이 제공되지 않으면 데이터를 보존할 수 없는 휘발성 속성의 메모리(memory)를 포함한다. 스토리지에는 플래시메모리(flash-memory), HDD(hard-disc drive), SSD(solid-state drive) ROM(Read Only Memory) 등이 있으며, 메모리에는 버퍼(buffer), 램(RAM; Random Access Memory) 등이 있다.
메모리(140)는 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 획득된 자원 정보를 저장하거나, 수집된 자원 정보를 분석한 분석 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(140)는 자원 정보에 따라 분석 정보를 식별하도록 학습된 모델에 관한 정보를 저장할 수 있다.
프로세서(150)는 프로그램 등 소프트웨어를 실행하여 전자장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다.
한편, 프로세서(150)는 분석 대상에 관한 특성 정보에 기초하여 외부 AI 서비스 제공자가 수집한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하고, 상기 통신부를 통해 관리 서버로부터 수신한 상기 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하기 위한 데이터 분석, 처리, 및 결과 정보 생성 중 적어도 일부를 규칙 기반 또는 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘으로서 기계학습, 신경망 네트워크(neural network), 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수행할 수 있다. 신경망 네트워크의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network)과 같은 모델을 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자장치의 동작 흐름도를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 분석 대상에 관한 특성 정보에 기초하여 외부 AI 서비스 제공자(200)가 수집한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청한다(S310).
본 발명의 일 실시예에 따르면 특성 정보는 스마트 팜 서비스를 제공하기 위해 필요한 자원 정보를 수집하기 위한 기초 정보로써, 예를 들어, 분석하고자 하는 작물이나 가축의 종류, 작물이나 가축의 상태, 농장의 환경에 대한 정보 등 사용자가 분석하고자 하는 대상을 의미할 수 있다.
이때, 특성 정보는 프로세서(150)가 식별하거나, 입력부(110)를 통해 분석 대상에 관한 특성 정보를 선택하는 사용자 입력을 수신하여 식별할 수 있다.
스마트 팜 서비스는 팜 내 작물의 종류, 팜 내 센서의 배치, 파종 시기 등으로 인하여 지속적으로 수정 및 관리되어야 한다. 따라서, 그 특성상 전자장치(100)가 필요한 자원 정보는 계속하여 변경될 수 있다. 이러한 유동성을 스마트 팜 서비스에 반영할 수 있도록 프로세서(150)는 특성 정보에 기초하여 자원 정보를 요청한다.
프로세서(150)는, 전자장치(100)의 컴퓨팅 자원의 확장을 용이하게 하기 위해, 외부 AI 서비스 제공자(200)가 수집한 자원 정보로부터 필요한 제1자원 정보를 요청할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(150)는 딸기의 생장 정보를 확인하기 위해 식별한 특성 정보에 기초하여 딸기 농장에 설치된 외부 AI 서비스 제공자(200), 예를 들어 생장 분석 어플리케이션으로부터 딸기의 생장 정보를 요청하고, CO2 분석 어플리케이션으로부터 동일 시간의 CO2 농도를 요청하여 딸기의 생장에 대한 CO2의 연관성을 분석할 수 있다.
외부 AI 서비스 제공자(200)가 수집한 제1자원 정보는 팜에 설치된 카메라 센서로부터 획득한 영상 정보나, CO2 센서로부터 수집한 CO2 농도에 관한 정보를 의미할 수 있다.
프로세서(150)는 하나의 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 자원 정보를 요청하거나, 복수의 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 복수의 자원 정보를 요청할 수 있으며, 어느 하나에 한정되지 않는다.
이때, 외부 AI 서비스 제공자(200)는 내부에 배포된 분산 AI 어플리케이션을 이용하여 제1자원 정보를 분석한 제1분석 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 프로세서(150)는 제1자원 정보 및/또는 제1분석 정보를 요청할 수 있다. 외부 AI 서비스 제공자(200)가 수집한 자원 정보 및 분석 정보에 대한 구체적인 내용은 도 4와 관련하여 후술한다.
이때, 프로세서(150)는 딸기의 생장 정보를 분석하기 위해, 특성 정보에 따라 필요한 제1자원 정보를 식별하여 요청할 수 있고, 특성 정보를 제공하면서 그에 대응하여 필요한 자원 정보를 요청하여 제1자원 정보를 수신할 수 있으며, 어느 하나에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 관리 서버(300)로부터 수신한 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공한다(S320).
프로세서(150)는 외부 AI 서비스 제공자(200)의 카메라 센서나, CO2 센서가 수집한 딸기의 생장 정보와 CO2 농도에 관한 정보를 수신하여, 딸기의 생장과 CO2 농도와의 연관성을 분석할 수 있다.
본 단계에서는, S310 단계와 마찬가지로 프로세서(150)는 제1자원 정보 및/또는 제1분석 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공할 수 있다.
프로세서(150)는 제1자원 정보 및/또는 제1분석 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하기 위한 데이터 분석, 처리, 및 결과 정보 생성 중 적어도 일부를 규칙 기반 또는 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘으로서 기계학습, 신경망 네트워크(neural network), 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 자원 정보를 연계하여 분석하는 바, 자원 정보 및 컴퓨팅 자원의 한계를 극복하고, 유동적으로 서비스를 반영하여 보다 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팜 서비스 관리 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 4는 전자장치(100), 외부 AI 서비스 제공자(200), 및 관리 서버(300)간의 스마트 팜 서비스 관리 방법을 흐름도로 도시한다. 이하, 전자장치(100)의 동작은 도 2 내지 도 3과 관련하여 설명한 바와 같이 프로세서(150)가 수행할 수 있다.
먼저, 외부 AI 서비스 제공자(200)는 자원 정보를 수집할 수 있다(S410).
외부 AI 서비스 제공자(200)가 수집하는 자원 정보는 각 서비스 제공자 내 배포된 분산 AI 어플리케이션에서 제공하는 기능을 정형화한 것으로 다음과 같이 구성될 수 있다.
자원 정보는 자원의 위치에 관한 정보, 외부 AI 서비스 제공자에서 활용하는 센서 정보, 외부 AI 서비스 제공자에서 제공하는 분산 어플리케이션 종류, 외부 AI 서비스 제공자에서 제공하는 정보의 형식, 서비스 엔드포인트 정보 등을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 살펴보면 다음과 같다. 자원의 위치에 관한 정보는 GPS 정보, 농장 내 자원의 상대적 위치 등으로 표현할 수 있다. 외부 AI 서비스 제공자(200)에서 활용하는 센서 정보는, 예를 들어 카메라 센서, 온도 센서, 습도 센서, 비료 농도 측정 센서, CO2 센서 등 해당 외부 AI 서비스 제공자에서 제공하고 어플리케이션에서 활용하는 데이터 종류로 구분될 수 있다. 외부 AI 서비스 제공자에서 제공하는 분산 AI 어플리케이션 종류는 생장 분석 어플리케이션, CO2 분석 어플리케이션 등으로 구분될 수 있으며, 각 어플리케이션 분류 별로 별도의 ID를 부여하여 관리할 수 있다. 외부 AI 서비스 제공자에서 제공하는 분석 정보는 특정 식물의 생장 분석 어플리케이션의 경우, 꽃의 개수, 열매의 개수, 꽃의 크기, 열매의 크기 등에 관한 정보가 될 수 있다. 또 다른 예로, CO2 분석 어플리케이션의 경우 CO2 농도 및 변화도에 관한 정보일 수 있다. 이때, 스마트 팜 서비스의 경우, 작물의 생장을 분석에 있어서 시간에 따른 CO2 농도나, 온도, 습도의 변화 등도 중요한 요소 중 하나인 바, 자원 정보를 일정 주기로 수집할 수 있다.
서비스 엔드포인트 정보는 외부 AI 서비스 제공자가 감지한 자원 정보 및 이를 분석한 분석 정보를 제공받을 수 있는 주소에 관한 정보로, HTTP 등의 RESTFUL interface로 구성될 수 있다. 정보의 시간별 생성량이 많을 경우 멀티캐스트, 브로드캐스트 주소가 될 수 있으며, MQTT 등 pub/sub 프로토콜 주소가 될 수 있다.
외부 AI 서비스 제공자(200)는 획득한 자원 정보를 관리 서버(300)로 전송할 수 있다(S420). 본 도면에서는 외부 AI 서비스 제공자(200)를 하나만 도시하였으나, 이에 국한되지 않고, 복수의 외부 AI 서비스 제공자(200)가 획득한 자원 정보를 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
관리 서버(300)는 수신한 자원 정보를 저장할 수 있다(S430). 관리 서버(300)는 자원 정보를 정형화된 데이터베이스에 저장할 수 있다. 또한 관리 서버(300)는 자원 정보의 제공을 위한 API를 제공한다.
전자장치(100)는 스마트 팜 서비스를 제공하기 위한 기초 정보인 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청할 수 있다(S440).
관리 서버(300)는 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보 중 제1자원 정보를 전자장치(100)으로 전송할 수 있다(S450).
전자장치(100)는 제1자원 정보에 포함된 서비스 엔드포인트 정보를 이용하여 외부 AI 서비스 제공자(200)에서 제공하는 자원 정보를 수신한다.
전자장치(100)는 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 수집된 자원 정보들을 통합 및 분석하여 스마트 팜 서비스를 제공한다(S460).
이때, 스마트 팜 서비스의 경우, 작물의 생장 분석에 있어서 시간에 따른 팜 내 CO2 농도나, 온도, 습도의 변화 등도 중요한 요소 중 하나인 바, 일정 주기에 기초하여 수집된 자원 정보를 기반하여 시계열 기반 데이터 분석이 요구된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전자장치, 외부 AI 서비스 제공자, 관리 서버 간의 연계 동작에 기초하여 전자장치의 자원 정보 및 컴퓨팅 자원의 한계를 극복할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 팜 서비스 관리 방법의 흐름도를 도시한 도면이다. 본 실시예에서는 도 4에서 설명한 내용과 중복되는 내용은 도 4와 동일하게 적용되는 바, 이에 대해서 구체적인 설명은 생략한다.
도 5는 전자장치(100), 외부 AI 서비스 제공자(200)에 포함되는 제1외부 AI 서비스 제공자(210) 및 제2외부 AI 서비스 제공자(220), 관리 서버(300)간의 스마트 팜 서비스 관리 방법을 흐름도로 도시한다.
먼저, 제1외부 AI 서비스 제공자(210), 제2외부 AI 서비스 제공자(220) 각각은 자원 정보를 수집할 수 있다(S510).
제1외부 AI 서비스 제공자(210)는 내부에 설치된 분산 AI 어플리케이션을 이용하여 수집한 자원 정보를 분석하여 분석 정보를 획득할 수 있다(S520). 다만, 분석 정보를 획득하는 것은 제1외부 AI 서비스 제공자(210)에만 한정된 것은 아니고, 전자장치(100), 제2외부 AI 서비스 제공자(220)도 각각 프로세서 혹은 내부 분산 AI 어플리케이션을 이용하여 분석 정보를 획득할 수 있다.
제1외부 AI 서비스 제공자(210)의 분산 AI 어플리케이션은 수집한 자원 정보를 분석하여 분석 정보를 식별하기 위한 데이터 분석, 처리, 및 결과 정보 생성 중 적어도 일부를 규칙 기반 또는 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘으로서 기계학습, 신경망 네트워크(neural network), 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수행할 수 있다.
또한, 외부 AI 서비스 제공자(200)는 전자장치(100)의 특성 정보에 따라 자원 정보가 필요한 지, 그 자원 정보를 분석한 분석 정보가 필요한지에 따라 다르게 적용하여 정보를 제공할 수 있다. 이 경우, 분석 정보가 필요한 경우에만 외부 AI 서비스 제공자(200)가 동작을 수행하므로 서비스 수행 시간이 줄어들어 보다 효율적이다.
제1외부 AI 서비스 제공자(210) 및 제2외부 AI 서비스 제공자(220)는 각각 획득한 자원 정보 및/또는 분석 정보를 관리 서버(300)로 전송할 수 있다(S530).
관리 서버(300)는 수신한 자원 정보 및/또는 분석 정보를 저장할 수 있다(S540).
전자장치(100)는 스마트 팜 서비스를 제공하기 위한 기초 정보로써 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보 중 제1자원 정보 및/또는 제1자원 정보에 대응하는 제1분석 정보를 요청할 수 있다(S550).
관리 서버(300)는 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보 중 제1자원 정보 및/또는 제1분석 정보를 전자장치(100)로 전송할 수 있다(S560).
전자장치(100)는 제1자원 정보에 포함된 서비스 엔드포인트 정보를 이용하여 외부 AI 서비스 제공자(200)에서 제공하는 자원 정보를 수신한다.
전자장치(100)는 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 수집된 제1자원 정보 및/또는 제1분석 정보들을 통합 및 분석하여 스마트 팜 서비스를 제공한다(S570).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전자장치(100)는 외부 AI 서비스 제공자로부터 자원 정보 및 그에 대응하는 분석 정보를 수신하여 스마트 팜 서비스를 제공할 수 있으므로, 자원의 활용이 용이하고 경제적이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 스마트 팜 서비스 관리 방법의 흐름도를 도시한 도면이다. 본 실시예에서는 도 4 및 도 5에서 설명한 내용과 중복되는 내용은 도 4 및 도 5와 동일하게 적용되는 바, 이에 대해서 구체적인 설명은 생략한다.
본 실시예에서는 스마트 팜 서비스의 유동적 상황을 반영하여, 특성 정보에 기초하여 필요한 정보를 실시간으로 수집 및 전송하는 동작에 관해 중점적으로 설명한다. 이때, 분석 정보에 대해서 기재되지는 않으나, 분석 정보에 관해서도 동일하게 적용된다.
먼저, 제1외부 AI 서비스 제공자(210)는 자원 정보를 수집할 수 있다(S610).
제1외부 AI 서비스 제공자(210)는 획득한 자원 정보를 관리 서버(300)로 전송하고(S620), 관리 서버(300)는 수신한 자원 정보를 저장할 수 있다(S630).
전자장치(100)는 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청할 수 있다(S640).
이때, 관리 서버(300)는 관리 서버(300)에 저장된 자원 정보 중 제1자원 정보가 없는 경우, 제1자원 정보를 수집할 수 있는 제2외부 AI 서비스 제공자(220)에 제1자원 정보를 요청할 수 있다(S650). 혹은 제1자원 정보의 특성상 정보 수집의 주기가 짧은 경우, 수집 시기가 중요한 경우 등에도 제2외부 AI 서비스 제공자(220)에 제1자원 정보를 요청할 수 있다.
제2외부 AI 서비스 제공자(220)는 자원 정보를 수집하고(S660), 자원 정보 중 제1자원 정보를 관리 서버(300)로 전송하고(S670), 관리 서버(300)는 수신한 제1자원 정보를 전자장치(100)로 전송할 수 있다(S680). 이때, 관리 서버(300)는 수신한 제1자원 정보를 저장할 수 있음은 당연하다.
전자장치(100)는 외부 AI 서비스 제공자(200)로부터 수집된 자원 정보들을 통합 및 분석하여 스마트 팜 서비스를 제공한다(S690).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 스마트 팜 서비스의 유동적 상황을 반영하여, 보다 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있다.
100: 전자장치
110: 입력부
120: 통신부
130: 표시부
140: 메모리
150: 프로세서
200: 외부 AI 서비스 제공자
300: 관리 서버

Claims (9)

  1. 분산 AI 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법에 있어서,
    복수의 외부 AI 서비스 제공자가 자원 정보를 수집하는 단계;
    상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 자원 정보를 관리 서버에 전송하는 단계;
    전자장치가 제공하는 특성 정보에 기초하여 상기 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하는 단계; 및
    상기 전자장치가 상기 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 스마트 팜 서비스 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 자원 정보를 분석하여 분석 정보를 획득하는 단계;
    상기 복수의 외부 AI 서비스 제공자가 상기 분석 정보를 관리 서버에 전송하는 단계를 더 포함하는 스마트 팜 서비스 관리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 전자장치가 제공하는 특성 정보에 기초하여 상기 제1자원 정보에 대응하는 제1분석 정보를 요청하는 단계; 및
    상기 전자장치가 상기 제1분석 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 스마트 팜 서비스 관리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1자원 정보를 요청하는 단계는,
    상기 전자장치가 상기 제1자원 정보에 포함된 서비스 엔드 포인트 정보를 이용하여 제1자원 정보를 수신하는 단계를 포함하는 스마트 팜 서비스 관리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1자원 정보를 요청하는 단계는,
    상기 관리 서버에 제1자원 정보가 저장되지 않은 경우, 상기 관리 서버가 상기 외부 AI 서비스 제공자에 제1자원 정보를 요청하는 단계;
    상기 외부 AI 서비스 제공자가 상기 제1자원 정보를 수집하는 단계;
    상기 외부 AI 서비스 제공자가 상기 제1자원 정보를 관리 서버에 전송하는 단계를 포함하는 스마트 팜 서비스 관리 방법.
  6. 분산 AI 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치에 있어서,
    통신부;
    분석 대상에 관한 특성 정보에 기초하여 외부 AI 서비스 제공자가 수집한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하고,
    상기 통신부를 통해 관리 서버로부터 수신한 상기 제1자원 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 프로세서를 포함하는 전자장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 외부 AI 서비스 제공자가 제1자원 정보를 분석한 제1분석 정보를 요청하고,
    상기 제1분석 정보를 이용하여 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1자원 정보에 포함된 서비스 엔드 포인트 정보를 이용하여 제1자원 정보를 수신하는 전자장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특성 정보에 기초하여 필요한 자원 정보를 제공하는 상기 외부 AI 서비스 제공자 중 제1외부 AI 서비스 제공자를 식별하고,
    상기 관리 서버로 상기 제1외부 AI 서비스 제공자가 수집한 자원 정보 중 제1자원 정보를 요청하는 전자장치.
KR1020210154580A 2021-11-11 2021-11-11 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치 KR102646716B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210154580A KR102646716B1 (ko) 2021-11-11 2021-11-11 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치
PCT/KR2022/010108 WO2023085546A1 (ko) 2021-11-11 2022-07-12 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치
EP22892969.1A EP4300406A1 (en) 2021-11-11 2022-07-12 Method for managing smart farm service through linkage analysis of dispersed ai services and electronic device for providing smart farm service

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210154580A KR102646716B1 (ko) 2021-11-11 2021-11-11 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230069279A true KR20230069279A (ko) 2023-05-19
KR102646716B1 KR102646716B1 (ko) 2024-03-13

Family

ID=86336186

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210154580A KR102646716B1 (ko) 2021-11-11 2021-11-11 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP4300406A1 (ko)
KR (1) KR102646716B1 (ko)
WO (1) WO2023085546A1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190130949A (ko) * 2018-05-15 2019-11-25 농업회사법인 렛츠팜 주식회사 빅데이터를 이용한 농생명 기반 플랫폼 시스템
KR102271036B1 (ko) * 2020-05-18 2021-07-01 주식회사 선도소프트 클라우드 기반의 빅데이터를 이용한 플랫폼

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170111054A (ko) * 2016-03-25 2017-10-12 주식회사 핸디소프트 IoT 기반의 센서 데이터 분석 및 제공 시스템 및 방법
KR102130987B1 (ko) * 2018-05-04 2020-07-07 강경봉 사설 클라우드가 구축된 시설원예용 프로파일 기반 스마트 팜 시스템
KR102265587B1 (ko) * 2018-10-20 2021-06-16 주식회사 지농 스마트팜 재배이력을 이용한 스마트팜 재배시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190130949A (ko) * 2018-05-15 2019-11-25 농업회사법인 렛츠팜 주식회사 빅데이터를 이용한 농생명 기반 플랫폼 시스템
KR102271036B1 (ko) * 2020-05-18 2021-07-01 주식회사 선도소프트 클라우드 기반의 빅데이터를 이용한 플랫폼

Also Published As

Publication number Publication date
EP4300406A1 (en) 2024-01-03
KR102646716B1 (ko) 2024-03-13
WO2023085546A1 (ko) 2023-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Köksal et al. Architecture design approach for IoT-based farm management information systems
Corke et al. Environmental wireless sensor networks
Suciu et al. Secure smart agriculture monitoring technique through isolation
Murugamani et al. Machine Learning Technique for Precision Agriculture Applications in 5G‐Based Internet of Things
KR20090002711A (ko) 무선 센서 네트워크를 이용한 병해충 예측 관리 시스템
CN102523103A (zh) 一种工业监控网络数据采集结点
US9961028B2 (en) Automated image consolidation and prediction
US20090240556A1 (en) Anticipating merchandising trends from unique cohorts
Bhattacharya et al. Smart irrigation system using internet of things
Balakrishna et al. Study report on using IoT agriculture farm monitoring
CN111818146A (zh) Soa云雾计算智慧农业数据处理方法及系统
CN106371383A (zh) 一种温室大棚远程监控系统及方法
KR20210083708A (ko) 기상정보를 이용한 토양수분 예측 시스템
KR102646716B1 (ko) 분산 ai 서비스 간 연계 분석을 통한 스마트 팜 서비스 관리 방법 및 스마트 팜 서비스를 제공하는 전자장치
Abd Rahim et al. Smart app for gardening monitoring system using iot technology
Zhou et al. A Data‐Secured Intelligent IoT System for Agricultural Environment Monitoring
KR20160137730A (ko) 컨넥티드 팜에서 생육 최적 환경 제공을 위한 자율 제어 방법 및 시스템
TWI671693B (zh) 行為分析學習系統及方法
KR20230027119A (ko) 농업 데이터 추출 및 분석 기법을 통한 전문가 룰 기반의 실시간 온라인 컨설팅 자동화 시스템
Deshpande et al. A novel scheduling algorithm development and analysis for heterogeneous IoT protocol control system to achieve SCADA optimization: a next generation post covid solution
Indira et al. Eco-friendly green cloud structure with internet of things for astute agriculture
Jandl IoT and edge computing technologies for vertical farming from seed to harvesting
Bastos et al. Location-Based Data Auditing for Precision Farming IoT Networks
Dickson et al. Augmented IoT Model for Smart Agriculture and Farm Irrigation Water Conservation
KR20210121864A (ko) 스마트 농업 현장 관리 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant