Analysis of Multi-Climate Controller Data in Tomato Greenhouses (랩스터디)

180404 yeonjin from SeungHyeonSeo2 코멘트 성제’s comment 해당 논문은 다양한 생육 변인들을 고려하여 토마토 생산성을 증진 시킬 수 있는 최적의 방법론을 찾는 것을 목표로 한다. 이때 이전 논문들이 사용하였던 선형회귀모델의 문제점을 제시하며 비선형회귀모델과 선형회귀모델의 비교를 통해 토마토 생육 모델에 더 적합한 것이 무엇인지 밝혀내고자 한다. 생육 변인들의 critical point에서 변동하기 때문에 선형모델 대신에 비선형모델을 선택한 점은 긍정적이다. 하지만 지역적 요인을 고려하지 않은 것은 아쉽다. 데이터의 한계가 주요한 원인이겠지만 한 지역의 1년간 데이터만으로 토마토 생육 모델을 비교하기에는 한계가 있을 것으로 판단된다.
온실환경 관리대상과 에너지 절감 요소

온실환경 관리대상과 에너지 절감 요소

도입 네덜란드 Priva社는 오랜 연구개발로 축적된 기술과 노하우로 유리온실 기술에서 세계적으로 가장 앞서가고 있고 국내에도 선도 농가 중심으로 일부 도입이 되어 활용되고 있다. 그러나 대규모 유리온실 단지를 조성하기 어려운 우리나라의 농업 현실에서는 투자대비 수익성이 높지 않아 유럽형 유리온실의 확산은 원활하지 않다. 최근 농업현장에서 한국형 스마트팜이 확산되면서 ICT 기반의 연동형 비닐온실이 확산되고 있고, 센서 데이터를 이용한 온실환경 자동제어 기술의 중요성이 높아지고 있으나 아직까지는 기술 개발 초기 단계로 상용화 단계까지는 이르지 못하고 있다.

스마트팜 데이터의 이해 (3/3)

PREV : 스마트팜(ICT 기반 원예온실) 데이터의 이해 (2/3) 스마트팜 데이터 활용 : 환경요인의 적정 범위 관리 앞선 두번째 Post에서 스마트팜 데이터의 요약에 대해서 살펴보았다면 세번째 Post에서는 실제 현장에서 스마트팜을 운영을 할 때는 스마트팜 데이터가 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보자. 아래 그림의 X축은 0 ~ 24시까지를 나타내는 시간축, Y축은 15 ~ 30도 사이의 온실 실내온도 나타내는 도면이다. 반투명 빨간색 띠는 시간대별로 관리되어야 하는 온실 실내온도의 적정 범위를 표현한 것이다.

스마트팜 데이터의 이해 (2/3)

PREV : 스마트팜(ICT 기반 원예온실) 데이터의 이해 (1/3) 스마트팜 데이터 요약 : 분단위 측정치와 시간단위 평균치 지난 Post에서 분단위 데이터 dat을 시간단위 데이터로 요약하여 새로운 데이터 dat_hour를 만들었을 때의 저장용량과 다운로드 속도 측면에서의 이점을 설명하였다. 이점이 있다면 그에 반하는 역효과도 분명 발생하게 되는데 1/60배로 데이터를 축약했다면 그만큼의 정보손실이 발생한다. 온실 내부평균온도에 대한 분단위 데이터와 시간단위 데이터의 그래프를 비교해보면 그 영향을 눈으로 확인할 수 있다. X축은 0시~24시까지의 시간, Y축은 내부평균온도(EVTP)로 설정하였다.
스마트팜 데이터의 이해 (1/3)

스마트팜 데이터의 이해 (1/3)

경남농업기술원 스마트팜 내부, Thumbnail 이미지 출처 스마트팜이란? 농림수산식품교육문화정보원(EPIS, 이하 농정원)이 운영하는 SmartFarm Korea 에서 정의하는 스마트팜의 개념을 보면 스마트 온실, 스마트 과수원, 스마트 축사를 통틀어 스마트팜이라고 지칭하고 있다. 과거에 프리바 유리온실 모델과 같은 ICT 기반의 원예온실로 불리던 개념이 축산과 과수 농장까지 확대되면서 스마트팜이 개념으로 발전하였다. 스마트팜의 구성요소는 크게 현장의 환경정보와 영상정보를 수집하는 수집부, 수집된 데이터를 저장하고 필요한 형태로 가공/분석하는 저장부, 가공/분석된 정보를 이용하여 온실 관리에 필요한 정보를 표출하고 장비를 제어하는 활용부로 나눌 수 있다.