WO2023085546A1 - 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

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WO2023085546A1
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resource information
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external
electronic device
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PCT/KR2022/010108
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금승우
문재원
오승택
염정철
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한국전자기술연구원
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Publication date
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    • 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
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Definitions

  • the present invention relates to a smart farm service management method and an electronic device providing a smart farm service.
  • an end-to-end open source platform for machine learning such as TensorFlow Serving and PyTorch Serving, stores the learned model on the server and provides analysis and inference using the model through REST API (Representational State Transfer Application Programming Interface). ) or RPC (Remote Procedure Call) protocol.
  • distributed AI services When such an inference service is applied, it is possible to provide the shape of a distributed AI service that provides services through communication between AI service providers.
  • distributed AI services have a greater meaning in edge computing configurations with limited resources.
  • An object of the present invention is to provide a smart farm service management method and electronic device that provide a higher level of smart farm service.
  • An object of the present invention is to provide a smart farm service management method and electronic device that provides a real-time service by reflecting the flexible nature of the service.
  • An object of the present invention is to provide a smart farm service management method and electronic device that provides a more flexible service by reflecting the resource characteristics of the service.
  • An object of the present invention is to provide a method for improving service performance by more easily providing information adjacent to a specific resource for deep learning technologies distributed in various types of resources.
  • a plurality of external AI service providers collecting resource information;
  • the plurality of external AI service providers transmitting the resource information to a management server; Requesting first resource information among the resource information based on characteristic information provided by an electronic device; and providing, by the electronic device, a smart farm service using the first resource information.
  • the plurality of external AI service providers analyzing the resource information to obtain analysis information;
  • the plurality of external AI service providers may further include transmitting the analysis information to a management server.
  • the smart farm service management method requesting first analysis information corresponding to the first resource information based on characteristic information provided by the electronic device; and providing, by the electronic device, a smart farm service using the first analysis information.
  • the requesting of the first resource information may include receiving, by the electronic device, the first resource information by using service endpoint information included in the first resource information.
  • the requesting of the first resource information may include, when the first resource information is not stored in the management server, requesting the first resource information from the external AI service provider by the management server; Collecting the first resource information by the external AI service provider;
  • the external AI service provider may include transmitting the first resource information to a management server.
  • the communication unit Requesting first resource information among the resource information collected by an external AI service provider based on the characteristic information on the analysis target, and using the first resource information received from the management server through the communication unit to provide smart farm services contains the processor.
  • the processor may request first analysis information in which the external AI service provider analyzes first resource information, and provide a smart farm service using the first analysis information.
  • the processor may receive first resource information using service end point information included in the first resource information.
  • the processor identifies a first external AI service provider among the external AI service providers that provide required resource information based on the characteristic information, and identifies a first external AI service provider among the resource information collected by the first external AI service provider to the management server. 1Resource information can be requested.
  • resource information obtained by an electronic device in a smart farm and external resource information are linked and analyzed, overcoming the limitations of resource information and computing resources, and flexibly reflecting services to obtain higher level of service can be provided.
  • the use of computing resources in the smart farm can be maximized because the electronic device in the smart farm analyzes the situation necessary for the smart farm service by linking the information acquired between external AI service providers.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a smart farm service management system.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an electronic device providing a smart farm service according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram showing a flow chart of a smart farm service management method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flow chart of a smart farm service management method according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing a flow chart of a smart farm service management method according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a smart farm service management system.
  • FIG. 1 shows an electronic device 100 (hereinafter, referred to as the electronic device 100) providing a smart farm service, an external AI service provider 200, and a management server 300.
  • the electronic device 100 is an object that provides a smart farm service, and includes a computer, a smart phone, and the like.
  • the smart farm service includes a variety of services to observe and optimally manage the growth environment of crops without time and space limitations.
  • services to set and manage growth environments such as temperature, humidity, and CO2 level within the farm, service to monitor environmental information within the farm, operation of air conditioners within the farm, opening/closing windows, supplying nutrients or feed, etc.
  • the farm can be applied without limitation, such as a greenhouse, a barn, a flower garden, and a home plant cultivation device.
  • the electronic device 100 needs a method for utilizing various information obtained from a farm to provide a smart farm service.
  • the electronic device 100 uses the information obtained from the external AI service provider 200 to provide a higher level of smart farm service.
  • the external AI service provider 200 is an edge resource for analysis service installed in the smart farm.
  • the external AI service provider 200 may be composed of a PC or an embedded device, and the external AI service provider 200 includes distributed AI applications distributed on these external resources.
  • Distributed AI applications are applications that utilize resource information obtained from various sensors such as camera sensors, temperature sensors, humidity sensors, fertilizer concentration measurement sensors, and CO2 sensors, and are modules that analyze growth conditions or growth environments.
  • the management server 300 is a server that manages information of distributed AI applications distributed to each external AI service provider 200 .
  • the management server 300 serves as an API (Application Programming Interface) for information transmission and reception between the electronic device 100 and the external AI service provider 200. That is, the management server 300 stores distributed AI application information collected by each external AI service provider 200 and provides the information to the electronic device 100 .
  • API Application Programming Interface
  • the management server 300 determines which distributed AI applications are installed in which external AI service providers 200, what results are provided for which analysis targets, and how the service endpoint information for accessing the corresponding service is. can be saved
  • the computing resources of the electronic device 100 and the information obtained through the external AI service provider 200 are linked to analyze and manage the situation necessary for the smart farm service, so that the electronic device 100 Maximize the use of computing resources.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • An electronic device 100 providing a smart farm service includes an input unit 110, a communication unit 120, a display unit 130, a memory 140 and a processor 150.
  • the input unit 110 generates input data in response to a user input of the electronic device 100 .
  • the user input may include user input related to an analysis target to be analyzed by the electronic device 100 .
  • the input unit 110 includes at least one input means.
  • the input unit 110 includes a keyboard, a key pad, a dome switch, a touch panel, a touch key, a mouse, a menu button, and the like. can include
  • the communication unit 120 communicates with the management server 300 that provides information necessary to provide the smart farm service of the electronic device 100 .
  • the communication unit 120 may perform communication such as 5th generation communication (5G), long term evolution-advanced (LTE-A), long term evolution (LTE), and wireless fidelity (Wi-Fi).
  • 5G 5th generation communication
  • LTE-A long term evolution-advanced
  • LTE long term evolution
  • Wi-Fi wireless fidelity
  • the display unit 130 displays display data according to the operation of the electronic device 100 .
  • the display unit 130 may display display data necessary to provide smart farm services, for example, a screen for selecting an analysis target, a screen for displaying analysis results, and the like.
  • the display unit 130 may include a liquid crystal display (LCD), a light emitting diode (LED) display, an organic LED (OLED) display, and a micro electro mechanical systems (MEMS) display. and electronic paper displays.
  • the display unit 130 may be combined with the input unit 110 and implemented as a touch screen.
  • the memory 140 stores operating programs of the electronic device 100 .
  • the memory 140 is a non-volatile storage that can retain data (information) regardless of whether or not power is provided, and data to be processed by the processor 150 is loaded. It includes memory of volatile properties that cannot preserve . Storage includes flash-memory, hard-disc drive (HDD), solid-state drive (SSD), read-only memory (ROM), and buffer and random access memory (RAM). etc.
  • the memory 140 may store resource information obtained from an external AI service provider 200 or store analysis information obtained by analyzing collected resource information. In addition, the memory 140 may store information about a model learned to identify analysis information according to resource information.
  • the processor 150 may execute software such as a program to control at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 100 and perform various data processing or calculations.
  • software such as a program to control at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 100 and perform various data processing or calculations.
  • the processor 150 requests first resource information among the resource information collected by an external AI service provider based on the characteristic information on the analysis target, and uses the first resource information received from the management server through the communication unit.
  • At least one of machine learning, neural network, or deep learning algorithm as a rule-based or artificial intelligence algorithm for at least some of data analysis, processing, and result information generation to provide smart farm services It can be done using Examples of the neural network may include models such as a Convolutional Neural Network (CNN), a Deep Neural Network (DNN), and a Recurrent Neural Network (RNN).
  • CNN Convolutional Neural Network
  • DNN Deep Neural Network
  • RNN Recurrent Neural Network
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 150 requests first resource information among the resource information collected by the external AI service provider 200 based on the characteristic information on the analysis target (S310).
  • the characteristic information is basic information for collecting resource information necessary to provide smart farm services, for example, the type of crop or livestock to be analyzed, the state of the crop or livestock, and the farm It may refer to an object that the user wants to analyze, such as information about the environment.
  • the characteristic information may be identified by the processor 150 or by receiving a user input for selecting characteristic information on an analysis target through the input unit 110 .
  • Smart farm services need to be continuously modified and managed due to the type of crops in the farm, placement of sensors in the farm, and sowing time. Therefore, due to its characteristics, resource information required by the electronic device 100 may continuously change.
  • the processor 150 requests resource information based on characteristic information so as to reflect this mobility to the smart farm service.
  • the processor 150 may request necessary first resource information from resource information collected by the external AI service provider 200 to facilitate expansion of computing resources of the electronic device 100 .
  • the processor 150 requests strawberry growth information from an external AI service provider 200 installed in a strawberry farm, for example, a growth analysis application, based on the identified characteristic information to confirm the growth information of the strawberry, and , You can analyze the relationship of CO2 to strawberry growth by requesting the CO2 concentration at the same time from the CO2 analysis application.
  • the first resource information collected by the external AI service provider 200 may refer to image information obtained from a camera sensor installed in the farm or information about CO2 concentration collected from a CO2 sensor.
  • the processor 150 may request resource information from one external AI service provider 200 or request a plurality of resource information from a plurality of external AI service providers 200, but is not limited to either one.
  • the external AI service provider 200 may obtain first analysis information by analyzing the first resource information using a distributed AI application distributed therein.
  • the processor 150 may request first resource information and/or first analysis information. Details of the resource information and analysis information collected by the external AI service provider 200 will be described later with reference to FIG. 4 .
  • the processor 150 may identify and request necessary first resource information according to the characteristic information in order to analyze the growth information of the strawberry, and request necessary resource information in response to the characteristic information while providing the first resource information. It can receive, but is not limited to any one.
  • the processor 150 provides a smart farm service using the first resource information received from the management server 300 (S320).
  • the processor 150 may receive strawberry growth information and CO2 concentration information collected by the camera sensor of the external AI service provider 200 or the CO2 sensor, and analyze the relationship between strawberry growth and CO2 concentration. .
  • the processor 150 may provide a smart farm service using the first resource information and/or the first analysis information.
  • the processor 150 uses at least some of the data analysis, processing, and result information generation to provide smart farm services using the first resource information and/or the first analysis information as a rule-based or artificial intelligence algorithm. It may be performed using at least one of machine learning, a neural network, or a deep learning algorithm.
  • a higher level of service can be provided by overcoming the limitations of resource information and computing resources and flexibly reflecting services.
  • Figure 4 is a diagram showing a flow chart of a smart farm service management method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a smart farm service management method between the electronic device 100, the external AI service provider 200, and the management server 300.
  • the operation of the electronic device 100 may be performed by the processor 150 as described with reference to FIGS. 2 and 3 .
  • the external AI service provider 200 may collect resource information (S410).
  • the resource information collected by the external AI service provider 200 is a standardized function of a distributed AI application distributed within each service provider, and may be configured as follows.
  • Resource information may include resource location information, sensor information used by external AI service providers, distributed application types provided by external AI service providers, information format provided by external AI service providers, service endpoint information, etc. can
  • Information about the location of resources can be expressed as GPS information, relative locations of resources in a farm, and the like.
  • the sensor information used by the external AI service provider 200 is divided into data types provided by the external AI service provider and used in the application, such as a camera sensor, temperature sensor, humidity sensor, fertilizer concentration measurement sensor, and CO2 sensor, for example. It can be.
  • Distributed AI application types provided by external AI service providers can be classified into growth analysis applications, CO2 analysis applications, etc., and separate IDs can be assigned and managed for each application category.
  • the analysis information provided by the external AI service provider may be information about the number of flowers, the number of fruits, the size of flowers, and the size of fruits in the case of a specific plant growth analysis application.
  • CO2 analysis application it may be information about CO2 concentration and gradient.
  • CO2 concentration over time, temperature, humidity change, etc. are also one of the important factors in analyzing the growth of crops, so resource information can be collected at regular intervals.
  • Service endpoint information is information about an address that can receive resource information detected by an external AI service provider and analysis information obtained by analyzing it, and can be configured with a RESTFUL interface such as HTTP. It can be a multicast or broadcast address if the amount of information generated per hour is large, or a pub/sub protocol address such as MQTT.
  • the external AI service provider 200 may transmit the acquired resource information to the management server 300 (S420). Although only one external AI service provider 200 is shown in this figure, it is not limited thereto, and resource information acquired by a plurality of external AI service providers 200 may be transmitted to the management server 300.
  • the management server 300 may store the received resource information (S430).
  • the management server 300 may store resource information in a standardized database.
  • the management server 300 provides an API for providing resource information.
  • the electronic device 100 may request first resource information among necessary resource information based on characteristic information, which is basic information for providing smart farm services (S440).
  • the management server 300 may transmit first resource information among necessary resource information to the electronic device 100 based on the characteristic information (S450).
  • the electronic device 100 receives resource information provided by the external AI service provider 200 using service endpoint information included in the first resource information.
  • the electronic device 100 provides a smart farm service by integrating and analyzing the resource information collected from the external AI service provider 200 (S460).
  • FIG. 5 is a flow chart of a smart farm service management method according to another embodiment of the present invention.
  • the content overlapping with the content described in FIG. 4 is applied in the same manner as in FIG. 4, and a detailed description thereof will be omitted.
  • 5 is a smart farm service management method between the electronic device 100, the first external AI service provider 210 and the second external AI service provider 220 included in the external AI service provider 200, and the management server 300 is shown as a flow diagram.
  • each of the first external AI service provider 210 and the second external AI service provider 220 may collect resource information (S510).
  • the first external AI service provider 210 may acquire analysis information by analyzing resource information collected using a distributed AI application installed therein (S520). However, acquiring the analysis information is not limited to the first external AI service provider 210, and the electronic device 100 and the second external AI service provider 220 also use a processor or an internal distributed AI application to obtain the analysis information. can be obtained.
  • the distributed AI application of the first external AI service provider 210 analyzes the collected resource information and uses at least a part of data analysis, processing, and result information generation to identify analysis information using rule-based or artificial intelligence algorithms. It can be performed using at least one of machine learning, a neural network, or a deep learning algorithm.
  • the external AI service provider 200 may apply and provide information differently depending on whether resource information is required according to the characteristic information of the electronic device 100 or analysis information obtained by analyzing the resource information is required. In this case, since the external AI service provider 200 performs an operation only when analysis information is required, the service execution time is reduced and thus more efficient.
  • the first external AI service provider 210 and the second external AI service provider 220 may respectively transmit the acquired resource information and/or analysis information to the management server 300 (S530).
  • the management server 300 may store the received resource information and/or analysis information (S540).
  • the electronic device 100 may request first resource information and/or first analysis information corresponding to the first resource information among required resource information based on characteristic information as basic information for providing smart farm services (S550). .
  • the management server 300 may transmit first resource information and/or first analysis information among necessary resource information to the electronic device 100 based on the characteristic information (S560).
  • the electronic device 100 receives resource information provided by the external AI service provider 200 using service endpoint information included in the first resource information.
  • the electronic device 100 provides a smart farm service by integrating and analyzing the first resource information and/or first analysis information collected from the external AI service provider 200 (S570).
  • the electronic device 100 can provide a smart farm service by receiving resource information and corresponding analysis information from an external AI service provider, so that resource utilization is easy and economical.
  • FIG. 6 is a diagram showing a flow chart of a smart farm service management method according to another embodiment of the present invention.
  • the content overlapping with the content described in FIGS. 4 and 5 is applied in the same manner as in FIGS. 4 and 5, and a detailed description thereof will be omitted.
  • the first external AI service provider 210 may collect resource information (S610).
  • the first external AI service provider 210 transmits the acquired resource information to the management server 300 (S620), and the management server 300 may store the received resource information (S630).
  • the electronic device 100 may request first resource information among necessary resource information based on the characteristic information (S640).
  • the management server 300 sends the first resource information to the second external AI service provider 220 capable of collecting the first resource information. It can be requested (S650). Alternatively, the first resource information may be requested from the second external AI service provider 220 even when the period of information collection is short due to the nature of the first resource information or when the collection time is important.
  • the second external AI service provider 220 collects resource information (S660), transmits first resource information among the resource information to the management server 300 (S670), and the management server 300 receives the first resource. Information may be transmitted to the electronic device 100 (S680). At this time, it is natural that the management server 300 may store the received first resource information.
  • the electronic device 100 provides a smart farm service by integrating and analyzing the resource information collected from the external AI service provider 200 (S690).

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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
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.

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.
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