KR20240022340A - 환경 상태 정보의 3d 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 환경 상태 정보의 3D 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템에 관한 것으로서, 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 센서 장치로부터 전달되는 환경 상태 정보와 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 시설 제어 장치로부터 전달되는 시설 상태 정보를 수집하는 상태 정보 수집부; 상기 상태 정보 수집부에서 수집된 환경 상태 정보에 대해, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에 표시할 렌더링 데이터를 생성하는 렌더링 데이터 생성부; 및 상기 렌더링 데이터에 기초하여 스마트팜에 상응하는 3D 지도에 환경 상태 정보를 표시하도록 하는 렌더링 수행부를 포함하고, 상기 렌더링 데이터 생성부는, 표시할 환경 상태 정보에 연관되어 있는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산함으로써 렌더링 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템을 제공한다.
Description
본 발명은 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 센서 장치에 의해 수집되는 환경 상태 정보를 3D 시각화 형태로 표시할 수 있는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템에 관한 것이다.
4차 산업혁명과 사물 인터넷(IoT, Internet of Things)의 발달과 더불어 관련 기술들을 활용하여 지능형으로 자동 제어하는 시설 (스마트팩토리, 스마트빌딩, 스마트홈, 스마트팜 등)의 보급이 많이 이루어 지고 있다.
최신 기술을 기반으로 하는 스마트 시설 중에서, 특히 현재 전 세계적으로 기후변화, 인구증가, 식량부족, 농지부족 등의 어려움을 겪고 있고, 이에 대한 대응방안으로 최근 스마트팜이 각광받고 있다.
국내 농업 관련 이슈로는, 농촌-도시간 소득 격차 증대로 젊은층의 농촌 유입이 없어 고령화, 농촌 노동 인구 감소, 농촌 마을 소멸 등으로 스마트팜의 중요성이 증대하고 있다. 한국 농촌 경제연구원 주최 농업전망 2022(2022.01)에서 발표된 자료에 의하면, 스마트팜 시장 규모는 2021년 2조3981억원에서 2025년에는 3조1762억원으로 연평균 9% 성장이 예상되지만, 농림 수산 식품 교육 문화정보원 스마트팜코리아의 자료에 따르면, 2022.07 기준 스마트팜 참여농가수는 시설원예 458곳, 노지작물 270곳, 총 728곳으로, 이는 전체 농가수 대비 1% 조차도 되지 않는 매우 저조한 상황이다.
스마트팜의 경우, 기술 수준으로 볼 때, 한국형 1세대 스마트팜(센서 기반 디지털화, 농장주의 경험과 지식에 의한 의사결정), 2세대 스마트팜(빅데이터/인공지능 도입, 자동 제어), 3세대 스마트팜(에너지 관리, 부품 표준화, 로봇에 의한 완전 자동화, 상품 수출)의 발전단계에서 현재 3세대 보급을 진행하고 있으나, 자동화를 위한 디지털화 등 신기술 요소의 적용에만 초점이 맞추어져 있고, 각 기술 요소를 효과적으로 적용하지 못 하고 있는 문제점이 있다.
예를 들어, 한국형 유리온실은 공고(천장 최고 높이)는 5m~7m로, 높이별로 환경 상태의 차이가 있고, 연동형 비닐 온실은 내부 규모가 넓어서 환경 상태가 구역별로 틀리게 재배환경이 설정되는 상황이나, 스마트팜의 자동 제어 시설 및 환경감지 센서 설치에 있어서, 장비의 일반적인 성능 기준과 설계/설치 작업자의 경험치에 의존하여 작업이 수행되고 있어서, 우수한 장비를 도입하고도 정확한 제어나 상태 모니터링이 이루어지기 어렵다는 문제가 있다. 예를 들어, 온도 측정의 경우, 설치된 몇 개의 온도계를 통해 일률적으로 온도의 산술평균 대표값으로 전체 공간의 온도를 파악하고 있다.
또 다른 문제점으로, 현재의 스마트팜 환경 상태 모니터링은 텍스트나 표 기반으로 각 수치가 표시되기 때문에 직관적이지 못하다는 단점이 있다. 또한, 온실내 특정 구역이나 시설에 대한 식별자와 해당 상태의 수치를 매핑하여 보여주기 때문에, 해당 구역이나 시설의 문제점 및 주변 구역이나 관련 시설의 상관 관계를 파악하기 어렵다는 문제도 있다.
이로 인해, 스마트팜의 현 기술 수준 대비, 활용도가 현저히 떨어지며, 기존 농가에서는 비용 측면과 더불어 도입을 꺼려 하고 있고, 도입 후에도 효과를 제대로 보지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한, 시설 제어 장비의 특성상 최초 설치 후 효과 분석을 통해 설치를 변경하고자 하는 경우 신규설치보다 더 복잡한 문제들이 발생한다. 그리고, 효과분석을 하기 위해서는, 일단 설치 및 운영을 하지 않고서는 확인할 방법이 현재 없는 상황이다. 비용과 효율적 측면을 고려할 때, 최근 장비들의 가격이 낮아지고 있는 추세이지만, 무한정 도입 설치를 할 수는 없는 상황이다. 또한, 장비의 제조사는 자체 기능 및 성능을 개선하고 있지만, 온실내 다양한 환경변수에 대해 반영이 어려운 실정이다.
이로 인해, 스마트팜 내외부의 다양한 환경 변수와, 제어 시설의 특징과 한계를 미리 반영하여, 스마트팜 내부의 환경 상태 정보를 직관적으로 표시하고 스마트팜의 재배 제어 상태를 사전에 예측할 수 있도록 하는 기술의 개발이 요망되고 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 스마트팜의 다양한 센서 장치에서 수집되는 환경 상태 정보를 스마트팜에 상응하는 3D 지도상에 표시함에 있어서, 시설 제어 장치로부터 수집되는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 의한 영향을 고려하여 3D 지도 공간 상에 표시할 수 있는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 환경 상태 정보를 3D 지도 공간 상에 입체적으로 시각화하여 환경 상태 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있으며, 이에 의해 제어 시설의 동작 상태와 커버리지를 실시간으로 파악하고, 스마트팜의 설계 및 제어 시설의 배치를 최적화할 수 있는 시뮬레이션 기능을 포함하는 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명은, 환경 상태 정보의 3D 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템으로서, 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 센서 장치로부터 전달되는 환경 상태 정보와 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 시설 제어 장치로부터 전달되는 시설 상태 정보를 수집하는 상태 정보 수집부; 상기 상태 정보 수집부에서 수집된 환경 상태 정보에 대해, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에 표시할 렌더링 데이터를 생성하는 렌더링 데이터 생성부; 및 상기 렌더링 데이터에 기초하여 스마트팜에 상응하는 3D 지도에 환경 상태 정보를 표시하도록 하는 렌더링 수행부를 포함하고, 상기 렌더링 데이터 생성부는, 표시할 환경 상태 정보에 연관되어 있는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산함으로써 렌더링 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템을 제공한다.
여기에서, 상기 렌더링 데이터 생성부는, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에서 환경 상태 정보를 표시할 표시 영역을 결정하고, 결정된 표시 영역을 구성하는 3차원 좌표들 각각에 대해 표시할 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 보정 환경 상태 정보를 계산할 수 있다.
또한, 상기 렌더링 데이터 생성부는 상태 정보 수집부에서 전달되는 환경 상태 정보에 상응하는 보정 환경 상태 정보 함수를 데이터베이스에서 조회하고, 조회된 보정 환경 상태 정보 함수의 변수인 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보와 표시 영역을 구성하는 3차원 좌표들 각각을 입력으로 하여 각 좌표값에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산할 수 있다.
또한, 상기 좌표값들은 환경 상태 정보를 검출한 센서 장치의 위치를 기준점으로 하는 상대 좌표값일 수 있다.
또한, 상기 렌더링 데이터 생성부는, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 보정 환경 상태 정보의 값마다 다른 색상 데이터를 부여함으로써 렌더링 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 보정 환경 상태 정보의 최대값과 최소값을 구하고, 최대값의 RGB값과 최소값의 RGB값을 설정한 후, 이들 사이의 값에 대해서는 RGB값을 최대값과 최소값의 차에 대한 비율로 계산함으로써 렌더링 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 렌더링 데이터 생성부에서 생성되어 전달되는 렌더링 데이터는 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 좌표별 색상 데이터를 포함하고, 상기 렌더링 수행부는 상기 좌표별 색상 데이터에 상응하는 색상을 해당 좌표별로 표시하도록 할 수 있다.
본 발명에 의하면, 스마트팜의 다양한 센서 장치에서 수집되는 환경 상태 정보를 스마트팜에 상응하는 3D 지도상에 표시함에 있어서, 시설 제어 장치로부터 수집되는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 의한 영향을 고려하여 3D 지도 공간 상에 표시할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 환경 상태 정보를 3D 지도 공간 상에 산포도 형태나 히트 맵(Heat Map) 형태로 입체적으로 시각화하여 환경 상태 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있으며, 이에 의해 제어 시설의 동작 상태와 커버리지를 실시간으로 파악하고, 스마트팜의 설계 및 제어 시설의 배치를 최적화할 수 있는 시뮬레이션 기능을 포함하는 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 실제 운영되고 있는 스마트팜의 환경 상태를 점검하고 데이터를 축적하여 빅데이터 시스템을 구축하고 분석 및 가이드 라인으로 활용할 수 있으므로, 실제 상태를 정확히 파악하지 못하여 발생하는 오류나 중복 설치 등의 문제를 방지할 수 있으므로, 장비의 활용을 극대화하고 스마트팜 설치 비용 및 유지 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 3D 지도 기반의 모니터링을 통해, 수평적 및 수직적 환경 상태 정보의 파악이 가능하므로, 일반 텍스트나 차트 방식에 비하여 훨씬 직관적으로 정보를 파악할 수 있으며, 불필요한 분석 및 파악 시간을 줄여, 관리자나 작업자의 해당 작업 시간을 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 제어 장치의 성능과 효과를 파악하여, 제어 장치 재배치 및 재설정 계획을 수립할 수 있고, 이로 인해 농작물 자동 재배 효율을 극대화할 수 있으며, 시뮬레이션 기능을 통해 각 제어 장치의 성능을 최대로 활용할 수 있는 장치의 최적의 설치 위치를 파악할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 수집된 환경 상태 정보 및 제어 시설 운용 정보 데이터를 클라우드 시스템에 빅데이터 형태로 저장하여, 향후 신규 스마트팜의 설계 및 시공을 위한 표준 가이드로 활용할 수 있다.
도 1은 본 발명에 의한 환경 상태 정보의 3D 시각화에 기초한 스마트팜 관제 시스템(100)의 전체적인 연결 관계를 나타낸 도면이다.
도 2는 시스템(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 환경 상태 정보에 따라 보정 환경 상태 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 좌표값에 따른 보정 환경 상태 정보의 일예를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에서 사용되는 스마트팜의 3D 지도의 일예를 나타낸 것이다.
도 6은 스마트팜의 3D 지도에서 환경 상태 정보가 표시되는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 3D 지도 상에서 보정 환경 상태 정보가 표시된 일예를 나타낸 것이다.
도 2는 시스템(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 환경 상태 정보에 따라 보정 환경 상태 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 좌표값에 따른 보정 환경 상태 정보의 일예를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에서 사용되는 스마트팜의 3D 지도의 일예를 나타낸 것이다.
도 6은 스마트팜의 3D 지도에서 환경 상태 정보가 표시되는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 3D 지도 상에서 보정 환경 상태 정보가 표시된 일예를 나타낸 것이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 의한 실시예를 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 의한 환경 상태 정보의 3D 시각화에 기초한 스마트팜 관제 시스템(100, 이하, 간단히 "시스템(100)"이라 한다)의 전체적인 연결 관계를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 시스템(100)은 관리자 단말기(200), 사용자 단말기(300), 적어도 하나 이상의 센서 장치(400-1,400-2,...400-N) 및 적어도 하나 이상의 시설 제어 장치(500-1,500-2,...500-N)와 네트워크를 통해 연결된다.
여기에서, 적어도 하나 이상의 센서 장치(400-1,400-2,...400-N, 이하 이들을 통칭하여 센서 장치(400)이라 한다) 및 적어도 하나 이상의 시설 제어 장치(500-1,500-2,...500-N, 이하 이들을 통칭하여 시설 제어 장치(500)라 한다)는 스마트팜에 설치되어 있으며, 시스템(100)은 바람직하게는 클라우드 시스템으로 구현될 수 있다. 물론, 시스템(100)은 스마트팜에 설치될 수도 있다.
시스템(100)은 센서 장치(400)로부터 전달되는 환경 상태 정보를 미리 생성해 둔 스마트팜에 상응하는 3D 지도에 표시하는 기능을 수행하는데, 이 때, 시스템(100)은 표시할 환경 상태 정보에 연관되어 있는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 스마트팜의 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산하고, 각 좌표들에 대해 보정 환경 상태 정보를 표시하는 것을 특징으로 한다.
한편, 관리자 단말기(200)는 스마트폰, 컴퓨터 등과 같은 종래의 디바이스로서, 시스템(100)의 전체적인 동작을 제어하고 관리하기 위한 기능을 수행하는 단말을 의미한다. 관리자 단말기(200)를 통해 스마트팜의 3D 지도 상에 스마트팜 구조 정보, 시설 제어 장치 정보, 센서 장치 정보를 입력할 수 있으며, 필요한 경우 환경 상태 정보를 입력할 수도 있다.
사용자 단말기(300) 또한 스마트폰, 컴퓨터 등과 같은 종래 알려져 있는 디바이스로서, 본 발명의 시스템(100)에 의해 표시되는 환경 상태 정보를 출력하는 기능을 수행한다.
이하, 도 2 이하를 참조하여 본 발명에 의한 시스템(100)의 구성 및 작용에 대해 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 2는 시스템(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
시스템(100)은, 상태 정보 수집부(110), 렌더링 데이터 생성부(120) 및 렌더링 수행부(130)를 포함한다.
또한, 시스템(100)은 본 발명에서 사용되는 각종 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다.
상태 정보 수집부(110)는 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 센서 장치(400)로부터 전달되는 환경 상태 정보와 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 시설 제어 장치(500)로부터 전달되는 시설 상태 정보를 수집하는 기능을 수행한다.
여기에서, 센서 장치(400)는 스마트팜에 배치되어 다양한 환경 상태 정보를 검출하고 탐지하는 수단으로서, 예컨대 온도 센서, 습도 센서, 일사량 센서 등과 같은 장치로서, IoT 센서인 것이 바람직하다.
이외에도, 본 발명에서 사용될 수 있는 환경 상태 정보로서는, 지온, 지습, 이슬점, 산소 농도, 일산화탄소 농도, 이산화탄소 농도, 암모니아 농도, 미세먼지 농도, 초미세먼지 농도, 아황산가스 농도 등이 있으며, 이러한 환경 상태 정보를 검출할 수 있는 각각의 센서 장치(400)를 사용할 수 있다.
각각의 센서 장치(400)는 검출된 환경 상태 정보를 시스템(100)의 상태 정보 수집부(110)로 전달한다. 환경 상태 정보는 미리 설정된 주기에 따라 또는 특정 이벤트 발생시에 상태 정보 수집부(110)로 전달될 수 있다. 또는, 관리자 단말기(200) 또는 사용자 단말기(300)로부터의 요청에 의해 환경 상태 정보가 상태 정보 수집부(110)로 전달될 수도 있다.
시설 제어 장치(500)는 스마트팜의 다양한 시설에 배치되어 시설에 대한 제어를 수행하는 수단이다.
여기에서, 시설이란 창문, 출입문, 팬, 조명등, 난방기, 보일러 등과 같이 스마트팜에 설치되는 기구 또는 설비를 의미하고, 시설 제어 장치(500)는 이러한 시설을 제어하는 기계적 또는 전자적 장비를 의미한다. 예컨대, 시설이 난방기인 경우, 시설 제어 장치(500)는 난방기를 제어하는 컨트롤러이다.
시설 제어 장치(500)는 해당 시설에 대한 시설 상태 정보를 시스템(100)으로 전달한다. 시설 상태 정보는 예컨대 시설이 난방기인 경우 온/오프 상태 정보, 동작 시간 정보, 현재 난방기 설정 온도 정보 등과 같은 것을 포함할 수 있다.
본 발명에서는 시설 상태 정보로서, 예컨대 창문 개폐 상태, 출입문 개폐 상태, 난방기 작동 상태, 조명 작동 상태 등을 포함할 수 있다.
이외에도, 양액 공급 EC, 양액 배액 EC, 토양 EC, 양액 공급 PH, 양액 배액 PH, 토양 PH, 양액 총공급액, 양액 총배액, 천창 작동 상태, 좌우 측창 작동 상태, 보온 커튼 작동 상태, 차광 커튼 작동 상태, 유동 팬 작동 상태, 배기 팬 작동 상태, CO2 발생 장치 작동 상태, 보광등 작동 상태, 난방기 작동 상태, 훈증기 작동 상태, 보일러 작동 상태, 3WAY 밸브 공급수 온도, 관수 작동 상태 등과 같은 정보를 사용할 수 있으며, 이들 각각에 대한 시설 제어 장치(500)에 의해 이러한 시설 상태 정보가 시스템(100)의 상태 정보 수집부(110)로 전달된다.
렌더링 데이터 생성부(120)는, 상태 정보 수집부(110)에서 수집된 환경 상태 정보에 대해, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에 표시할 렌더링 데이터를 생성하는 기능을 수행한다.
렌더링 데이터 생성부(120)는, 표시할 환경 상태 정보에 연관되어 있는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산함으로써 각 좌표들에 대한 렌더링 데이터를 생성한다.
시설 상태 정보는 전술한 바와 같고, 스마트팜 구조 정보란 스마트팜의 면적, 높이, 방향(동향,서향,남향,북향) 등과 같은 스마트팜의 구조물과 관련된 정보를 의미한다.
렌더링 데이터 생성부(120)는 표시할 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 렌더링 데이터를 생성하는데, 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보는 해당 환경 상태 정보에 영향을 미치는 정보들을 의미한다.
예컨대, 환경 상태 정보가 습도인 경우, 습도에 영향을 미치는 습도와 연관된 시설 상태 정보로서는 예컨대 창문 개폐 상태, 출입문 개폐 상태, 난방기 작동 상태에 대한 정보일 수 있다. 또한, 습도에 영향을 미치는 습도와 연관된 스마트팜 구조 정보는 스마트팜의 높이 정보일 수 있다.
이와 같이 각각의 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보는 미리 설정되어 데이터베이스(140)에 저장되어 있으며, 렌더링 데이터 생성부(120)는 표시할 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보를 데이터베이스(140)에서 확인할 수 있다.
또한, 렌더링 데이터 생성부(120)는, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에서 환경 상태 정보를 표시할 표시 영역을 결정하고, 결정된 표시 영역을 구성하는 3차원 좌표들 각각에 대해 표시할 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 보정 환경 상태 정보를 계산한다. 이는 미리 설정된 함수에 의해 계산될 수 있다.
예컨대, 환경 상태 정보를 표시할 표시 영역이 스마트팜 전체 영역인 경우, 해당 표시 영역을 구성하는 3D 지도 상에서의 복수개의 3차원 좌표(x,y,z) 각각에 대해 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보들을 입력으로 하는 함수에 의해 보정 환경 상태 정보를 계산할 수 있다.
도 3은 환경 상태 정보에 따라 보정 환경 상태 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 환경 상태 정보가 "온도"인 경우, 이에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보는 a1, a2, b1, b2라는 것을 알 수 있고, 표시 영역은 3D 지도 전체이며, 보정 환경 상태 정보 함수는 Ft(좌표값, a1, a2, b1, b2)의 함수에 의해 각각의 좌표값에 대해 구할 수 있음을 알 수 있다.
이러한 함수들은 각각의 환경 상태 정보에 따라 다르게 설정되어 데이터베이스(140)에 저장되어 있으며, 렌더링 데이터 생성부(120)는 상태 정보 수집부(110)에서 전달되는 환경 상태 정보에 상응하는 보정 환경 상태 정보 함수를 데이터베이스(140)에서 조회하고, 여기에 해당 보정 환경 상태 정보 함수의 변수인 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보와 좌표값들을 입력으로 하여 각 좌표값에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산할 수 있다.
여기에서, 좌표값들은 해당 환경 상태 정보를 검출한 센서 장치(400)의 위치를 기준점으로 하는 상대 좌표값일 수 있다. 예컨대, 센서 장치(400)의 위치를 (0, 0, 0)으로 하고, 표시 영역의 다른 좌표값들을 이에 대한 상대 좌표값으로 환산하여 각 좌표값에 대한 보정 환경 상태 정보 함수를 계산할 수 있다.
도 4는 좌표값에 따른 보정 환경 상태 정보의 일예를 나타낸 것이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 렌더링 데이터 생성부(120)는, 표시 영역에 상응하는 3D 지도 상의 각 좌표값에 대해 도 3에서 설명한 바와 같은 방법에 의해 표시 영역을 구성하는 좌표값들 각각에 대해 보정 환경 상태 정보를 계산할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 보정 환경 상태 정보는 센서 장치(400)의 위치 즉 좌표값 (0, 0, 0)에서는 센서 장치(400)로부터 전달된 환경 상태 정보와 동일하지만, 다른 좌표값에서는 환경 상태 정보에 영향을 미치는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보에 의해 다른 값을 가짐을 알 수 있다.
도 4에서는 좌표값의 일부에 대한 보정 환경 상태 정보만을 나타내었으나, 실제로는 표시 영역 전체에 대한 좌표값에 대해 보정 환경 상태 정보를 계산한다. 다만, 표시 영역의 모든 좌표값에 대해 계산을 수행하지 않고 일정 단위별 좌표값에 대해 보정 환경 상태 정보를 계산할 수도 있음은 물론이다.
이와 같이, 보정 환경 상태 정보가 계산되면, 렌더링 데이터 수행부(120)는 보정 환경 상태 정보에 기초하여 렌더링 데이터를 생성한다.
렌더링 데이터는 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 보정 환경 상태 정보의 값마다 다른 색상 데이터를 부여하는 방식에 의해 생성될 수 있다.
예컨대, 센서 장치(400)의 위치 즉, 좌표값 (0,0,0)에서의 보정 환경 상태 정보(환경 상태 정보와 동일함)에 대한 색상 데이터를 기준 RGB값으로 설정해 두고, 다른 보정 환경 상태 정보에 대해서는 기준 RGB값과 다른 RGB값을 부여할 수 있다.
이 경우, 보정 환경 상태 정보의 최대값과 최소값을 구하고, 최대값의 RGB값과 최소값의 RGB값을 설정한 후, 이들 사이의 값에 대해서는 RGB값을 최대값과 최소값의 차에 대한 비율로 계산하는 방식을 사용할 수도 있다. 이러한 경우, 보정 환경 상태 정보는 최대값과 최소값 사이에서 히트맵(Heat map) 형태로 표시될 수 있다.
한편, 환경 상태 정보를 전달한 센서 장치(400)의 위치를 좌표값 (0, 0, 0)으로 사용하지 않고, 스마트팜 내의 특정 위치를 원점으로 하는 절대 좌표계를 사용할 수도 있으며, 이 경우에도 계산되는 좌표값만 절대 좌표계로 환산하여 상기와 같은 방식을 그대로 적용할 수 있음은 물론이다.
이러한 과정을 통해 렌더링 데이터 생성부(120)는 각 좌표값마다 렌더링 데이터를 생성하고 이를 렌더링 수행부(130)로 전달한다.
렌더링 수행부(130)는, 렌더링 데이터 생성부(120)에서 전달되는 렌더링 데이터에 기초하여 스마트팜에 상응하는 3D 지도에 환경 상태 정보를 표시하도록 하는 기능을 수행한다.
전술한 바와 같이, 렌더링 데이터 생성부(120)에서 생성되어 전달되는 렌더링 데이터는, 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 좌표별 색상 데이터이므로, 이에 상응하는 색상을 해당 좌표별로 표시함으로써 전술한 바와 같이, 사용자 단말기(300) 또는 관리자 단말기(200)의 디스플레이부를 통해 3D 지도 에 오버레이된 형태로 환경 상태 정보가 표시되도록 할 수 있다.
다음으로, 도 5 내지 도 7을 참조하여 이상에서 설명한 본 발명에 의한 시스템(100)의 동작을 예시적으로 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명에서 사용되는 스마트팜의 3D 지도의 일예를 나타낸 것이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 스마트팜은 이에 상응하는 직육면체 형태의 3D 지도(600)를 가지며, 이는 데이터베이스(140)에 저장되어 있다.
3D 지도(600)를 생성하는 기술 자체는 본 발명의 직접적인 목적이 아니며, 종래 기술에 의해 알려져 있는 것이므로, 이에 대한 상세 설명은 생략한다.
스마트팜에는 센서 장치(온도계, 400)가 설치되어 있으며, 시설 제어 장치(500)로서는 예컨대 출입문의 개폐를 제어하는 장치가 설치되어 있다. 센서 장치(400)는 온도 정보를 시스템(100)으로 전송하고, 시설 제어 장치(500)는 출입문 개폐 정보를 시스템(100)으로 전송할 수 있다.
이러한 센서 장치(400) 및 시설 제어 장치(500)에 대한 정보 또한 관리자 단말기(200)에 의해 3D 지도상에 입력되어 저장된다.
이 경우, 센서 장치(400)와 시설 제어 장치(500)의 종류에 따라 센싱 범위(센싱 커버리지) 및 제어 영향이 미치는 범위(제어 커버리지)를 반영해야 하는 경우도 있다. 이 경우, 센서 장치(400) 및 시설 제어 장치(500)의 커버리지를 제조사별로 조사하여 데이터베이스화하고 필요한 경우 렌더링 데이터를 생성할 때 참조하도록 할 수도 있다.
예컨대, 센서 장치(400) 및 시설 제어 장치(500)의 커버리지 밖에 있는 영역에 대해서는 사각 지대임을 나타내도록 표시할 수도 있다.
도 6은 스마트팜의 3D 지도에서 환경 상태 정보가 표시되는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, v1, v2는 각각 3D 지도(600)의 특정 위치의 좌표이고, y3 높이에 있는 평면을 스마트팜의 천창으로 고려하여, 센서 장치(400)로부터 전달되는 환경 상태 정보를 v1, v2의 해당 좌표 위치에 전술한 바와 같이 색상으로 구분하여 표시할 수 있다. 이 때, 색상으로 구분하여 표시하는 것과 함께 해당 좌표값에서의 점의 크기로 구분하여 표시하는 방법도 사용할 수 있다.
예컨대, 환경 상태 정보가 온도인 경우, 다음과 같은 방법을 사용할 수도 있다. 즉, 스마트팜의 최적의 생육조건을 위한 최고 한계 온도값을 빨간색 (RGB 255,0,0)으로 설정해 두고, 최저 한계 온도값을 파란색(RGB 0,0,255)으로 설정한 후, 최고 한계 온도와 최저 한계 온도의 차이의 값을 100% 로 볼 때, 각 좌표에서계산되는 온도(=보정 환경 상태 정보)의 최고 및 최저 한계온도 값에 대한 상대 값을 계산하여 빨간색 혹은 파란색에 가까운 RGB 로 환산하여 해당 위치에서의 색상 데이터로 결정할 수 있다. 이 경우, 최고 한계 온도보다 높을때는 빨간색, 최저 한계 온도보다 낮을때는 파란색으로 표시할 수 있다.
한편, 온도가 계산되는 각 좌표값에서의 최소 눈금 단위가, 각 점으로 표현되는 원의 지름- 3D 상에서 구의 지름-보다 작은 경우, 각 점들이 중첩되어 나타날 수 있으므로, 색상이 겹칠 수 있다. 또한, 그 반대의 경우, 각 인접한 점들이 산개되어 나타나므로 점과 점 사이에 빈 공간이 생기므로, 점의 지름과 좌표 눈금 단위를 일치시키는 것이 바람직하다. 이러한 방식에 의하면, 3D 지도의 각 좌표값별로 온도값을 파악하여 표시할 때, 입체적으로 나타나는 그래프에 끊김이 없이 연속적인 분포도를 파악할 수 있는 이점이 있다.
한편, 센서 장치(400)가 일사량 센서이고 환경 상태 정보가 일사량인 경우, 일사량 센서는 일반적으로 스마트팜의 천창 쪽에 설치되는데, 이 경우 앞서 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한 보정 환경 상태 정보 함수를 설정하는 방법을 예시적으로 설명하면 다음과 같다.
도 6에서 v1 위치에서의 일사량은 (y3-y1)에 반비례하고, y1과 동일한 높이에 있는 지점은 다른 영향이 없을 때 같은 일사량을 받는다. 또한, v1보다 낮은 위치에 있는 v2에서의 일사량은 (y3-y2)에 반비례하게 된다.
이 때, 천창을 통해 들어오는 일사량을 S라고 하고, 천창 재질 및 온실의 방향 등에 대한 상관 계수를 E라고 할 때, v1 지점의 일사량(S1)은 S1 = E·S/(y3-y1)로 나타낼 수 있고, v2 지점의 일사량(S2)은 S2 = E·S/(y3-y2)으로 나타낼 수 있다. 즉, 좌표값 (x, y, z)에 대한 일사량에 대한 보정 환경 상태 정보 함수(Fs)는 Fs = E·S/(y3-y)로 설정될 수 있다.
이에 의해 좌표값별로 S1, S2가 계산되면, 앞서 설명한 바와 같이, 3D 지도 상에서 좌표값별로 서로 다른 색상으로 구분하여 점으로 표시할 수 있다.
한편, 실제 계산에서 S1, S2의 값을 구하기 위해서는 상관 계수(E)의 값이 중요하며, 이러한 상관 계수(E)의 값은 재배작물별, 온실 유형별, 온실 설치 방향별 등으로 구분되는 상관 관계 매개변수를 적용하여 미리 계산해 둘 수 있다.
도 7은 3D 지도 상에서 보정 환경 상태 정보가 표시된 일예를 나타낸 것이다.
도 7은 복수개의 환경 상태 정보가 동시에 표시된 것으로서, 노란색 계열(311,312)은 습도 분포를 나타낸 것이고, 붉은색 계열(315)은 온도 분포를 나타낸 것이고, 푸른색 계열(313,314)은 수분 분포를 나타낸 것이다.
우선, 노란색 계열의 습도 분포를 살펴 보면, 스마트팜 상부 안쪽 영역(312)과 상부 출입문 영역(311)에 히트맵(Heat Map) 형태로 서로 다른 색상으로 구분되어 좌표별로 표시되어 있음을 알 수 있다. 이 때, 스마트팜 상부 안쪽 영역(312)의 습도는 상부 출입문 영역(311)의 습도와는 다르게 표시되어 있음을 알 수 있다. 이는 출입문(310)을 통해 자연 환기가 많이 되어 영향을 받기 때문이다.
푸른색 계열의 수분 분포를 살펴 보면, 스마트팜의 배지 안쪽(314)은 배지 출입문쪽(313)과 수분 분포가 다르게 표시됨을 알 수 있다. 이 또한, 출입문의 자연 환기로 인하여 출입문(310)쪽의 배지의 수분이 많이 증발되어 배지의 구역별로 수분 분포가 다르며, 이에 의해 배지의 구역별로 관수를 다르게 해야함을 파악할 수 있다.
붉은색 계열의 온도 분포를 살펴 보면, 스마트팜 중간부 안쪽(315)은 중심부의 온도가 바깥쪽에 비해 높게 분포되어 있음을 알 수 있다. 이는 해당 영역이 환기가 잘 이루어지지 않아 온도가 상승한 것을 표현한다. 이를 통해, 해당 구역에 유동팬을 추가 설치하여 공기 순환을 시켜야 하는 것을 판단할 수 있다.
한편, 본 발명에 의한 시스템(100)에 의해 환경 상태 정보가 도 7과 같이 표시되는 경우, 환경 상태 정보에 기초하여 시설 제어 장치(500)를 자동으로 또는 수동으로 제어하도록 할 수 있다.
예컨대, 환경 상태 정보가 일사량인 경우, 이는 스마트팜 내 온도 및 관수 제어 등에 참조할 수 있는데, 일시량은 천창의 내외부 피복재의 재질에 따라 태양광선의 투과율이 틀리고, 천창의 높이가 높을수록 지면에 도달하는 광량에서 차이가 발생하며, 일출, 일몰 및 낮시간 등의 태양의 위치에 따라, 날씨와 기후에 따라, 동일 온실내에서도 구역별로 일조량 및 일사량이 달라질 수 있다.
예를 들어, 시설 유형에 따른 광 투과율을 보면, 유리 온실(양지붕형) 65~70%, 유리 온실(벤로형) 70~72%, 경질 온실 65~67%, 비닐 온실 60~65% 로 나타나고, 온실 설치 방향에 따른 광 투과율을 보면, 여름에 남북동 연동온실 투과율이 82% 인 반면, 동서동 연동온실은 75% 이고, 동서동 연동온실이 여름과 겨울에 차이가 거의 없는 반면, 남북동 연동온실은 겨울에는 65% 로 떨어지는 등의 큰 차이가 발생한다. 이로 인해, 스마트팜의 시설의 유형이나 설치 방향을 고려하지 않거나, 시설 제어 장비 설치 및 설정 작업자의 주관적이고 경험적인 판단에 의지하거나, 시설 제어 장비의 기본 설정값 등을 그대로 적용하는 경우에는, 실제 일사량의 변화를 반영하지 못할 수 있다. 따라서, 시간, 날씨 등의 변화에 따라 일사량을 주기적으로 체크함으로써 일사량의 값과 온도 및 관수 제어 등과의 상관 관계를 확인하여 시설 제어 장치(500)를 가동시키거나 중지시키는 등의 제어 동작에 참조할 수 있다. 이 경우, 재배 작물의 최적 생육 환경 조성을 위한 온도 정보를 참조할 수 있다. 예컨대, 일사량에 따라 최적 생육 환경 조성을 위한 온도 정보를 참조하고, 온도를 조절해야 하는 경우 냉난방기를 사용할 수도 있고, 포깅 시스템 등으로 습도 조절을 하여 온도 조절을 할 수도 있으므로, 온도와 습도간의 기본적인 상관관계도 확인할 필요가 있다.
또한, 습윤공기선도(Psychrometric Chart) 등과 같은 기타 다른 정보를 참조할 수도 있을 것이다.
이상에서, 본 발명에 의한 바람직한 실시예를 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것이 아니며, 기타 다양한 수정 및 변형 실시가 가능함은 물론이다.
예컨대, 상기 실시예에서 시스템(100)은 표시할 환경 상태 정보에 연관되어 있는 정보로는, 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나인 것을 예로 들어 설명하였으나, 이외에도 예컨대 날씨 정보, 시간 정보 등과 같은 기타 부가 정보를 환경 상태 정보에 연관시킬 수도 있다.
또한, 시스템(100)은 관리자 단말기(200)에 의해 센서 장치(400)나 시설 제어 장치(500)를 임의로 설정하고, 이에 따라 환경 상태 정보가 변경되는 상황을 확인할 수 있도록 하는 시뮬레이션 기능을 포함할 수 있다.
또한, 센서 장치(400) 및 환경 상태 정보, 시설 제어 장치(500) 및 시설 제어 정보를 포함하는 본 발명에서 사용되는 모든 정보들은 모두 클라우드 시스템으로 전송하여 처리하고 저장하여, 향후 과거 사항 조회 및 분석과 스마트팜 신규 구축의 참조용 가이드라인으로 활용할 수 있다.
또한, 본 발명은 스마트팜의 토양 내부의 환경 상태 정보에 대해서도 적용할 수 있다. 이는 토양의 눈에 보이는 평면 부분에 대해서만 2D 형태로 나타내는 방법이나 토양 자체를 3D 형태로 깊이까지 반영하여 나타내는 방법을 사용할 수 있다.
이 경우, 사용되는 센서 장치(400)로서는, 근권부의 습도를 측정하는 지습 센서(Ground Humidity Sensor), 작물 근권의 온도를 측정하는 지온 센서(Soil Temperature Sensor), 단위 부피당 토양에 포함된 수분량(%)를 측정하는 토양 함수율 센서(Soil Moisture Sensor), 토양의 수분 장력(kPa)을 직접 측정하는 토양 수분장력 센서(Tensiometer), 토양에 포함된 습도를 검출하는 토양 습도 센서(Soil Humidity Sensor) 등이 있으며, 이를 사용하여 본 발명에 따라 토양의 상태를 시각적으로 디지털화하여 파악할 수 있다. 특히, 최근 개발된 점적 관수 기술은 토양에 물을 직접 뿌리는 방식이 아니라 토양 내부로 튜브나 파이프를 설치하고 작은 구멍들을 만들어 필요한 만큼의 물을 주기적으로 공급하는 방식인데, 튜브나 파이프가 너무 가까이 혹은 멀리 배치되지 않았는지, 구멍들이 너무 촘촘히 혹은 넓은 간격으로 만들어지지 않았는지 등과 같은 상태를 상기한 바와 같은 센서 장치(400)에서 수집되는 값을 토대로 본 발명에 의한 시스템(100)을 적용하여 파악할 수 있다.
100...환경 상태 정보의 3D 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템
110...상태 정보 수집부
120...렌더링 데이터 생성부
130...렌더링 수행부
140...데이터베이스
200...관리자 단말기
300...사용자 단말기
400...센서 장치
500...시설 제어 장치
110...상태 정보 수집부
120...렌더링 데이터 생성부
130...렌더링 수행부
140...데이터베이스
200...관리자 단말기
300...사용자 단말기
400...센서 장치
500...시설 제어 장치
Claims (7)
- 환경 상태 정보의 3D 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템으로서,
스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 센서 장치로부터 전달되는 환경 상태 정보와 스마트팜에 배치된 적어도 하나 이상의 시설 제어 장치로부터 전달되는 시설 상태 정보를 수집하는 상태 정보 수집부;
상기 상태 정보 수집부에서 수집된 환경 상태 정보에 대해, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에 표시할 렌더링 데이터를 생성하는 렌더링 데이터 생성부; 및
상기 렌더링 데이터에 기초하여 스마트팜에 상응하는 3D 지도에 환경 상태 정보를 표시하도록 하는 렌더링 수행부
를 포함하고,
상기 렌더링 데이터 생성부는, 표시할 환경 상태 정보에 연관되어 있는 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산함으로써 렌더링 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 렌더링 데이터 생성부는, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상에서 환경 상태 정보를 표시할 표시 영역을 결정하고, 결정된 표시 영역을 구성하는 3차원 좌표들 각각에 대해 표시할 환경 상태 정보에 연관된 시설 상태 정보와 스마트팜 구조 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 보정 환경 상태 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
- 청구항 2에 있어서,
상기 렌더링 데이터 생성부는 상태 정보 수집부에서 전달되는 환경 상태 정보에 상응하는 보정 환경 상태 정보 함수를 데이터베이스에서 조회하고, 조회된 보정 환경 상태 정보 함수의 변수인 시설 상태 정보 및 스마트팜 구조 정보와 표시 영역을 구성하는 3차원 좌표들 각각을 입력으로 하여 각 좌표값에 대한 보정 환경 상태 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 좌표값들은 환경 상태 정보를 검출한 센서 장치의 위치를 기준점으로 하는 상대 좌표값인 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
- 청구항 2에 있어서,
상기 렌더링 데이터 생성부는, 스마트팜에 상응하는 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 보정 환경 상태 정보의 값마다 다른 색상 데이터를 부여함으로써 렌더링 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
- 청구항 5에 있어서,
상기 보정 환경 상태 정보의 최대값과 최소값을 구하고, 최대값의 RGB값과 최소값의 RGB값을 설정한 후, 이들 사이의 값에 대해서는 RGB값을 최대값과 최소값의 차에 대한 비율로 계산함으로써 렌더링 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
- 청구항 6에 있어서,
상기 렌더링 데이터 생성부에서 생성되어 전달되는 렌더링 데이터는 3D 지도 상의 표시 영역을 구성하는 좌표들 각각에 대한 좌표별 색상 데이터를 포함하고,
상기 렌더링 수행부는 상기 좌표별 색상 데이터에 상응하는 색상을 해당 좌표별로 표시하도록 하는 것을 특징으로 하는 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220100879A KR20240022340A (ko) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 환경 상태 정보의 3d 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220100879A KR20240022340A (ko) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 환경 상태 정보의 3d 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240022340A true KR20240022340A (ko) | 2024-02-20 |
Family
ID=90056775
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220100879A KR20240022340A (ko) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 환경 상태 정보의 3d 시각화에 기초한 스마트팜 모니터링 및 관제 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240022340A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220013509A (ko) | 2020-07-23 | 2022-02-04 | (주) 에스피데이타 | ＩｏＴ 기반의 식물재배 관리 시스템 |
-
2022
- 2022-08-11 KR KR1020220100879A patent/KR20240022340A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220013509A (ko) | 2020-07-23 | 2022-02-04 | (주) 에스피데이타 | ＩｏＴ 기반의 식물재배 관리 시스템 |
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