[농촌진흥청]시설채소 스마트팜 빅데이터 수집 및 생산성 향상 모델 연구

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[농촌진흥청]시설채소 스마트팜 빅데이터 수집 및 생산성 향상 모델 연구

  1. 연구의 목적 및 내용

    ○ 시설채소 스마트팜 빅데이터 조사항목 개발 및 표준화
    ○ 시설채소 스마트팜 빅데이터 활용 매뉴얼 개발 및 업그레이드
    ○ 시설채소 이미지 데이터 수집 및 DB 구축
    〇 시설 온실작물의 이미지 정보 이용 병해충 자동예찰 방제기술 개발
    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 조사항목 개발 및 표준화
    〇 시설채소 이미지 데이터 수집 및 DB 구축
    〇 애로사항 해결을 위한 데이터 수집 및 컨설팅
    〇 데이터 분석 결과를 바탕으로 생산성 향상 컨설팅
    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 활용 생육정밀 관리 기술 개발 및 상품가치 극대화 및 농가 수익성 최적화
    〇 시설채소 스마트팜 전주기 빅데이터 발굴 및 수집을 통한 생산성 향상 컨설팅
    〇 시설채소 스마트팜 전주기 빅데이터 발굴 및 수집
    – 대상작목 : 토마토, 딸기, 파프리카, 노지채소(양파, 마늘), 노지고추
    – 주요내용 : 생산성 향상에 미치는 빅데이터 발굴 및 수집
    〇 빅데이터 분석을 통한 환경관리 및 제어방법 컨설팅 및 컨설팅 농가의 연차별 경영성과 분석
    〇 생산성 향상 모델 개발의 스마트팜 bigdata 구축
    〇 빅데이터 처리를 통하여 구축한 data를 활용하여 생산성과 품질을 가장 잘설명하여 예측하는 인자 발굴
    〇 작물에 대한 기본 정보와 수집된 자료의 성격을 파악하여 작물의 생산성을잘 표현하는 모델 개발
    〇 생산성 향상 개발 모델의 품질 최적화
    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 활용 생육정밀 관리 기술 개발 및 상품가치 극대화 및 농가 수익성 최적화
    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 분석 기법 및 최적화 연구
    – 스마트팜 빅데이터 처리(bigdata processing) 기술 개발
    – 생산성 향상 모델을 지원하는 최적의 스마트팜 빅데이터 분석기법 개발
    – 시설채소 스마트팜 빅데이터 분석 최적화 연구
    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 분석을 통한 생산성 향상 모델 개발
    – 시설채소 스마트팜 빅데이터 분석을 통한 생산성과 품질향상 예측 모델 개발
    – 생산성 향상 개발 모델 품질 최적화 연구
    – 모델 검증 (model evaluation) 및 모델 고도화
    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 활용 농가 수익성 최적화 연구
    〇 생산성 향상(수량증대, 품질향상) 빅데이터 발굴 및 수집
    〇 발굴한 빅데이터 수집: 환경(온도, 일사량 등), 생육(엽수, 경경 등), 경영(수량, 품질 등)
    〇 스마트팜 농가의 애로사항 해결을 위한 선제적 데이터 수집 및 확보
    〇 빅데이터 기반 생육 및 환경데이터 분석과 현장컨설팅
    〇 시설채소 딥러닝 모델 적용을 위한 대단위 영상 데이터를 수집한다.
    〇 딥러닝 모델 적용을 위한 이미지 데이터 처리 기술을 개발한다.
    〇 스마트팜 정보의 딥러닝 모델 적용을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발한다.
    〇 시설채소 스마트팜 전주기 빅데이터 발굴 및 수집
    – 대상 작목 : 방울토마토, 딸기, 마늘, 배추
    〇 스마트팜 농가의 애로사항 해결을 위한 선제적 데이터 수집 및 확보
    〇 빅데이터 기반 생육 및 환경데이터 분석과 현장컨설팅
    〇 시설채소 스마트팜 전 주기 빅데이터 발굴 및 수집
    〇 데이터 분석 결과를 바탕으로 생산성 향상 컨설팅

  2.  연구개발성과

    〇 시설채소 스마트팜 빅데이터 조사항목 개발 및 표준화 제시
    ○ 시설채소 스마트팜 빅데이터 활용 매뉴얼 개발
    ○ 시설채소 이미지 데이터 수집 및 DB 구축방법 마련
    〇 병해충 영상이미지 진단(Convolutional Neural Network) 시스템은 본 연구의 심층 학습 방법론을 통해 일반적인 건강한 잎과 병해충이 발생한 작물의 단순한 잎 이미지를 사용하여 작물체 질병 탐지 및 진단을 수행하기 위해 수행하였다. 진단모델 구조에 대하여 지속적으로 반복과정을 수행하여 건강한 식물체 잎의 증상을 포함하여 60종 이상의 서로 다른 종류의 [작물체, 발병엽, 해충 및 해충피해증상] 조합 집합에 33개의 다른 식물체 부위를 포함하는 이미지로 이루어진 데이터베이스를 사용하여 수행하였다. 진단용 모델 시스템 과정을 병해충 증상 진단이 확인 될 때까지 반복적으로 수행하여 가장 적합한 확률이 해당[작물, 병해, 해충]될 때까지 수행하였다. 그 결과 단독 또는 병합하여 진단하거나 또는 건강한 작물체와 비교하여 확인하는데 성공 확률이 99%까지 높게 성공률을 나타내었다. 이처럼 높은 진단 확률은 진단 모델 시스템을 매우 유용하게사용 할 수 있다는 것을 나타내는 것이며, 실제 재배현장에서 작동하는종합적인 작물 병해충 진단 및 식별 시스템을 지원하기 위해 추가로 확장하여 사용 될 수 있는 접근 방식을 제공 할 것으로 판단되었다. 한편, 수경재배용 지하수에 과다하게 존재하는 철 성분은 파프리카 작물에 독성과 생리장해를 유발하였다. 특히, 철(Fe) 20ppm 고농도 처리에서 건물 중 등 모든 부분에서 감소하였고 엽과 줄기에서는 생체중이 현저하게 감소하였다. 또한, Fe 과잉 공급에 따른 파프리카 엽에서의 광합성과 증산량 조사결과 생장점으로부터 9번째 잎까지 영향을 받았다. 이때 과잉공급에 따른 잎의 피해는 엽맥사이에 갈색 반점이 산발적으로 나타났다.
    〇 온실내 작물생육 상태에 따른 이미지 정보 수집
    〇 시설채소 스마트팜 주요품목 빅데이터 조사항목 개발 및 수집기준 설정
    – 환경정보 : 내외부 온도, 습도, CO2 등 61개 항목 측정
    – 생육정보 : 생장길이, 잎길이, 잎폭, 잎수, 수확량, 착과수 등 25항목 측정
    〇 시설채소 스마트팜 전 주기 빅데이터 발굴 및 수집
    – 대상작목 : 토마토(방울토마토), 딸기, 파프리카, 버섯
    – 주요내용
    · 생산성 향상(수량증대, 품질향상, 가격 등)에 미치는 빅데이터 발굴 및 수집
    〇 스마트팜 전 주기 빅데이터 분석 결과를 활용한 현장 컨설팅
    – 정보수집 농가의 빅데이터 분석
    – 분석 결과를 이용한 환경관리 및 제어방법 등 컨설팅
    〇 토마토, 딸기, 파프리카의 환경 및 생육정보 DB 구축
    〇 수집된 빅데이터 활용 품질 및 생육에 미치는 영향 분석
    – 토마토 데프니스 품종 스마트팜 환경설정 모델
    – 경남지역 토마토 생산량에 영향을 주는 품종별 요인 분석
    〇 시설채소 방울토마토의 스마트팜 생육조사 방법을 결정하였으며, 시설채소 27농가의 생육 및 수량 관련 데이터와 재배환경 데이터를 수집하고 데이터베이스화 하였다. 수집한 데이터를 분석하여 문제점을 파악하고 관리방법을 개선할 수 있도록 컨설팅 하였다.
    〇 ICT 온실에서 생산되는 데이터 품질을 향상하는 정밀한 관리기준 마련
    〇 데이터 기반하의 컨설팅 지원체계 기반을 구축함으로 작목별 수량을 증대하고, 품질을 향상하고, 비용을 절감하여 선진국과 경쟁력 확보
    〇 농가 생산 수준별 생육 및 환경 관리 실태 비교
    〇 빅데이터를 활용한 작목별 현장컨설팅 추진
    〇 딸기, 토마토, 노지고추 환경 및 생육정보 DB 구축
    〇 참외, 딸기, 토마토, 오이 등 54호의 시설채소 스마트팜 빅데이터 발굴 및 수집
    〇 빅데이터 분석결과를 활용한 참외, 딸기 스마트팜 6호를 대상으로 현장 컨설팅
    〇 과일 경도 측정 시스템을 구축하였다.
    〇 고랭지 여름 딸기의 생육 전 주기의 이미지 데이터를 수집하였다.
    〇 고랭지 여름 딸기의 생육 전 주기의 생육특성 데이터 수집하였다.
    〇 고랭지 여름 딸기의 생육 전 주기의 숙성도를 분류하였다.
    〇 고랭지 여름 딸기의 생육 특성인자 측정하고 모니터링하였다.
    〇 시설채소 스마트팜 전 주기 빅데이터 발굴 및 수집위해 2018년 1월부터 12월까지 수집하였다. 빅데이터 수집 대상작목으로는 오이, 방울토마토, 분화류, 국화, 버섯, 고추, 배추 등을 수집하였다. 시설채소 스마트팜 빅데이터발굴, 환경(온도, 일사량 등), 생육(엽수, 경경 등), 경영(수량, 품질 등) 빅데이터를 수집하였다.
    〇 스마트팜 방울토마토, 딸기 환경 및 생육정보 DB 구축
    〇 노지채소 마늘, 배추 환경 및 생육정보 DB 구축
    〇 빅데이터를 활용한 현장컨설팅 추진
    〇 시설채소 스마트팜 생산성 향상(수량증대, 품질향상, 가격 등)에 영향을 미치는 빅데이터 발굴 및 수집
    〇 빅데이터 기반 생육과 환경데이터 분석 컨설팅 현장실증

  3.  기대효과

    ○ 시설채소 스마트팜 빅데이터 조사항목 제시로 농업분야 빅데이터 활용도증대
    〇 시설채소 수경재배지 장해 발생 신속 현장 예찰 기술 개발
    〇 온실 ICT 성페로몬 및 유인 광방충 트랩 활용 해충 예찰기술
    〇 수경재배 과채류 온실내 해충 방제를 위한 방제기준 설정
    〇 스마트팜 재배온실 빅데이터 수집 활용으로 생산성 향상
    〇 시설작물 이미지 정보 활용 병해충 및 생장장해 진단 기술
    〇 스마트폰 활용한 ICT 기반 병해충 및 생리장해 진단 기술
    〇 토마토, 딸기, 파프리카의 환경 및 생육정보 DB 구축
    〇 스마트팜 재배온실에서의 빅데이터 수집 활용으로 생산성 향상
    〇 데이터 기반하에서 컨설팅을 실시하는 체계 구축으로 농촌진흥사업 컨설팅 확산
    〇 토마토(완숙, 방울), 파프리카, 딸기의 빅데이터 활용기술 및 수량증대 및 비용절감 효과 (영농활용)
    〇 시설채소 작목별 농가/조합 등의 환경, 생육 빅데이터 연관성 분석을 통한 생산성 향상
    〇 새로운 농업의 수익성 향상의 동인을 제공하여 농식품 분야 일자리 창출 농가 지원기관과 재배 농가 간 긴밀한 네트워크 체계로 생산 안정성 도모
    〇 스마트팜 농가의 데이터 활용 수량증대 경영관리컨설팅체계 구축
    〇 토마토, 딸기, 파프리카의 환경개선에 따른 경제성 분석
    〇 토마토, 딸기, 파프리카의 환경 및 생육정보 DB 구축
    〇 노지 채소(양파, 마늘)의 데이터 수집으로 민감 채소 수급 예측
    〇 시설채소의 전주기 스마트팜 빅데이터 수집 관리 공유기반 마련 및 정보 제공
    〇 스마트팜 전주기 빅데이터를 활용한 우수 사례 발굴을 통한 스마트팜 확산
    〇 토마토, 딸기, 파프리카의 수량 및 품질을 향상하는 빅데이터의 효율적인 수집체계 구축
    〇 수집된 데이터를 이용하여 활용기술을 개발하고 컨설팅 체계를 구축함으로서 생산성 및 품질 향상, 비용절감으로 경쟁력 확보 및 스마트팜의 확산이 가능하다.
    〇 ICT 확산사업 및 융복합 활용농가에게 데이터를 활용하여 수량을 증대하는 농장의 경영관리 방법 제시
    〇 데이터 분석 방법을 이용한 생육단계별 환경관리 및 생육환경에 대한 핵심 요인과 적정수준 발굴 및 최적화 수법 제시(논문게재)
    〇 ICT 기술 도입 및 스마트팜 농가 대상으로 데이터 기반의 영농 의사결정 지원 컨설팅 체계 구축
    〇 스마트팜 전주기 빅데이터를 활용한 우수 사례 발굴을 통한 스마트팜 확산
    〇 데이터 기반의 농가컨설팅 추진으로 작목별 수량 증대, 품질 향상, 비용을 절감하여 스마트팜 농가 경쟁력 확보
    〇 환경제어시스템 운영 및 데이터 활용 기술 제공
    〇 농가별 생육정보 환류를 통한 스마트팜 운영 개선
    〇 데이터 기반으로 환경관리를 위한 전문컨설팅 체계 구축
    〇 노지 고추 정보 수집으로 생산성 증대 및 수급 예측을 위한 기초 자료로 활용
    〇 환경제어시스템 운영 능력 향상으로 정밀농업 실현
    〇 작물 생육에 적합한 온실 환경관리에 의한 수량 증대 –
    〇 작물 컨설팅 체계 구축에 의한 스마트농업 전문가 육성 및 데이터 활용 농가 증가
    〇 노지고추 재배 농가 소득 증대 및 수급 불안정성 해소에 따른 농업인의 삶의 질 향상
    〇 딸기, 참외의 수량 및 품질을 향상하는 빅데이터의 효율적인 수집체계 구축
    〇 딸기, 참외농가의 생산성 향상을 위한 빅데이터 수집의 중요성에 대한 공감대 형성
    〇 고랭지 여름 딸기의 생육 전 주기의 이미지 및 생육특성 데이터를 활용하여 신경망 아키텍처 구성 및 러닝 알고리즘을 개발하는데 활용한다.
    〇 ICT 기술 도입 및 스마트팜 농가 대상으로 데이터 기반의 영농의사결정 지원 컨설팅 체계 구축
    〇 스마트팜 빅데이터를 활용한 우수 사례 발굴을 통한 스마트팜 확산
    〇 데이터 기반의 농가컨설팅으로 스마트팜 농가 경쟁력 확보
    〇 환경제어시스템 운영 및 데이터 활용 기술 제공
    〇 농가별 생육정보 환류를 통한 스마트팜 운영 개선
    〇 데이터 기반으로 환경관리를 위한 전문컨설팅 체계 구축
    〇 데이터 기반의 영농의사결정을 위한 컨설팅 자료 활용
    〇 환경제어시스템 운영 능력 향상으로 정밀농업 실현
    〇 작물 생육에 적합한 온실 환경관리에 의한 수량 증대
    〇 스마트농업 전문가 육성 및 데이터 활용 농가 증가

Tag : 빅데이터, 스마트팜 ICT, 시설채소 , 컨설팅

전문보기 > 시설채소스마트팜빅데이터수집및생산성향상모델연구

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