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            가상현실 기반 농업시설 공기유동 시뮬레이터의 개발

            노재승,김유용,유영지,권진경,이인복,김락우,김준규 (사) 한국생물환경조절학회 2019 시설원예‧식물공장 Vol.28 No.1

            Using virtual reality technology, users can learn and experience many interactions in virtual space like the actual physical space. This study was conducted to develop air flow simulator that allows farmers and consultants to consult air flow through VR devices by creating a greenhouse or pigpen model. It can help educate farmers about the importance of ventilation effects for agricultural facilities. We proposed CFD visualization system by building a virtual reality environment and constructing database of CFD and structure of agricultural facilities. After consultants can set up situations according to environmental conditions, the users experience the visualized air flow of agricultural facility according to the ventilation effects. Also it can provide a quantified environmental distribution in the agricultural facility. Currently, the CFD data in agricultural facilities are established during winter and summer. In order to experience various environmental conditions in the developed system, The experts need to run CFD data under various environmental conditions and register them in the system requirements. 4차산업혁명 기술인 가상현실 기술을 이용하면 현장에가지 않고 가상공간에서 교육하고 체험하는 것이 가능하여 사용자가 가상의 세계에서 현실과 같은 자연스러운상호작용이 가능하다. 가상현실 기술을 활용하여 농업인에게 시각적으로 인지하기 힘든 공기유동, 환기효과 등의 체험을 하도록 하여 농업시설 관리의 중요성을 교육하는데 기여할 수 있다. 본 연구는 농업시설인 온실이나돈사 모델을 생성하고 환경조건에 따라 원격 서버에 저장된 CFD 데이터를 불러와 농업인 및 컨설턴트가 VR 기기를 통해 공기유동을 보면서 컨설팅 할 수 있는 시뮬레이터 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 농업시설3차원 오브젝트 생성, 농업시설 가상현실 환경구축, CFD 및 농업시설 구조물의 데이터베이스 구축, CFD 가시화 시스템에 대하여 제안하였다. 컨설턴트가 환경조건에 따라 상황을 설정하여 사용자와의 상호작용에 의해농업시설내의 공기유동 정보를 체험할 수 있다. 사용자는 동절기나 하절기의 환기여부에 따라 가시화된 공기유동을 체험할 수 있으며, 농업시설 내의 지점별 위치에대한 정량화된 환경분포를 제공받을 수 있다. 현재 동절기 및 하절기 주간 3연동 온실 및 2009 자돈 돈사에 대한 데이터가 구축 되어 있으며, 향후 개발된 시스템에다양한 환경조건에 대한 체험을 하도록 CFD 전문가 들은 다양한 환경조건에 대한 CFD를 수행하여 시스템에등록하는 것이 필요하다. 또한 농업시설 내 공기상태를눈으로 보고 정확하게 파악하여 적정환기를 할 수 있도록 농업인들에게 가상현실 기기조작을 교육할 수 있는체계가 필요할 것으로 판단된다.

          • KCI등재

            가상현실 응용기술의 동향 분석을 통한 국내 시설농업의 교육용 가상현실 활용방안 고찰

            김준규(Jun-Gyu Kim), 이인복(In-bok Lee), 윤광식(Kwang-Sik Yoon), 하태환(Tae-hwan Ha), 김락우(Rack-woo Kim), 여욱현(Uk-hyeon Yeo), 이상연(Sang-yeon Lee) (사)한국생물환경조절학회 2018 시설원예‧식물공장 Vol.27 No.2

            4차 산업혁명과 함께 국내외로 최첨단융합기술이 농업분야에 적용되기 시작하면서, ICT, 스마트팜 등이 농촌에 보급되기 시작하였다. 그러나 국내 농촌인구수의 지속적인 감소, 고령화로 인하여 최신 기술들의 전파에 어려움이 많은 실정이다. 이에, 다양한 농민 교육 프로그램이 필요한 가운데, 최근 가상현실 기술이 떠오르면서, 농민교육용 프로그램 개발에 활용을 고려해 볼 수 있다. 현재 가상현실 기술은 교육, 의료, 오락 등 다양한 분야에 응용되고 있으며, 교육효과의 증진, 경제적인 교육, 위험성 감소 등의 장점을 바탕으로 농업 분야에 접목이 가능할 것으로 판단하였다. 특히, 스마트팜의 경우 내부의 환경 조절을 위하여 다양한 기술이 집약되어 운영이 되기 때문에, 농민들이 이러한 공기역학적 환경 분포를 이해하는데 가상현실 기술이 매우 효과적일 수 있다. 이를 위해서는 유동, 온도, 가스 등의 분석 및 측정 결과를 바탕으로 가시화하는 기술이 필요하다. 현장에서 직접 환경 요소를 측정하는 것에 한계가 있기 때문에, 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있는 전산유체역학을 통한 농업시설 내의 환경 분포 및 에너지 부하를 분석결과를 융합하면 용이할 것으로 사료된다. 또한 농민이 대상이기 때문에 사용자 편의성을 고려한 인터페이스 구축이 병행되어야 할 것이다. With the rapid development of the 4th industrial revolution, the large-sized facilities of agriculture have been developed with high-technologies. However, it is difficult to maintain the optimum environment in large-sized facilities. Although it is essential to control micro-climate properly in large-sized facilities, there are a lot of problems to utilize high-technologies and equipment because of insufficient education for farmers. Most farms have limitations to access to their farm because of prevention of epidemics, exposure of management know-how, and so on. Especially, it is difficult to understand internal environmental factors (airflow, temperature, humidity, etc.) for farmers because these factors are invisible. Recently, Virtual reality technology which allows users to experience various phenomena directly is attracting attention. Virtual reality is very useful technology to visualize airflow and temperature distribution and so on. However, there is no cases applied this technology to agricultural facilities. In this study, research trends of virtual reality in various fields were investigated. In particular, the limitation and possibility of virtual reality technology were analyzed for educating farmers. Finally, the development of virtual reality contents for smart-farm facility were suggested.

          • KCI등재

            간척지 온실의 환기 및 냉방 특성 분석

            남상운(Sang-Woon Nam), 신현호(Hyun-Ho Shin) (사)한국생물환경조절학회 2017 시설원예‧식물공장 Vol.26 No.3

            간척지 온실의 환경설계 기술 개발을 위한 기초자료제공을 목적으로, 첨단 시설원예단지 설치 계획이 있는 국내 7개 대규모 간척지 주변의 기후조건을 분석하였으며, 새만금 간척지 내에 설치된 3연동 플라스틱 온실을 대상으로 하절기에 시설 내외의 열적 환경계측 실험을 통하여 자연환기 및 온도 상승 특성을 분석하고, 간척지 온실의 환경 설계에 적용해야 할 부분을 검토하였다. 작물의 유무에 따른 온실의 환기율을 비교한 결과, 작물이 있으면 온실의 환기율은 낮아지지만 작물의 증발산에 의해 실내기온 상승은 감소하는 것으로 나타났다. 작물이 있는 경우 온실의 환기회수는 대체로 0.3~0.9회/min의 범위에 있었고, 평균 0.7 회/min으로 나타났다. 실외기온 대비 실내기온 상승은 1~5℃정도의 범위에 있었고, 평균 2.5℃로 나타났다. 간척지에 설치된 실험온실의 자연환기성능은 여름철 권장 환기율을 거의 만족시키고, 실외기온대비 실내기온 상승도 작물재배 환경을 크게 벗어나지 않으므로 새만금 간척지에서는 냉방설비 없이 자연환기 만으로 온실의 작물 재배가 가능할 것으로 판단된다. 간척지는 해안에 위치하고 있어 내륙지역에 비하여 바람이 강하고, 안개가 자주 끼는 특성을 보이는 것으로 나타났다. 이와 같이 강한 풍속은 온실의 환기율을 증가시키므로 냉방부하의 감소요인으로 작용하게 될 것으로 판단된다. 또한 안개지속시간이 내륙지역에 비하여 현저하게 길기 때문에 기간냉방부하는 감소할 것으로 예상되며 이는 냉방설비의 운전경비 측면에서 유리할 것으로 판단된다. 또한 간척지 온실의 환기 및 냉방시스템 설계 시에는 주변의 기상관측소 자료를 그대로 이용하지 말고, 온실 설치 지역에서 실측한 기상자료 또는 현장 여건을 반영하여 보정된 기상자료를 사용하여 설계하도록 할 필요가 있다. The purpose of this study was to provide basic data for development of environmental design technology for greenhouses constructed in reclaimed lands. The climatic conditions around seven major reclaimed land areas with a plan to install advanced horticultural complexes in Korea were analyzed. The characteristics of natural ventilation and temperature rise through the thermal environment measurement of the greenhouse in Saemangeum were analyzed. The part to be applied to the environmental design of the greenhouses in reclaimed lands were reviewed. Results of comparing the ventilation rate of the greenhouse according to the presence or absence of plants showed the greenhouse with plants had the lower ventilation rate, but the smaller rise of indoor temperature due to the evapotranspiration of plants. In the greenhouse with plants, the number of air changes was in the range of 0.3 to 0.9 volumes/min and the average was 0.7 volumes/min. The rise of indoor temperature relative to outdoor temperature was in the range of 1 to 5℃ and the average 2.5℃. The natural ventilation performance of the experimental greenhouse constructed in the reclaimed land almost satisfied the recommended ventilation rate in summer and the rise of indoor temperature relative to outdoor temperature did not deviate considerably from the cultivation environment of plants. Therefore, it was determined that the greenhouse cultivation in Saemangeum reclaimed land is possible with only natural ventilation systems without cooling facilities. As the reclaimed land is located in the seaside, the wind is stronger than the inland area, and the fog is frequent. This strong wind speed increases the ventilation rate of greenhouses, which is considered to be a factor for reducing the cooling load. In addition, since the fog duration is remarkably longer than that of inland area, the seasonal cooling load is expected to decrease, which is considered to be advantageous in terms of the operation cost of cooling facilities.

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            영구형 큰느타리버섯 재배사의 환경요인 분석

            윤용철(Yong Cheol Yoon), 서원명(Won Myung Suh), 이인복(In Bok Lee) (사)한국생물환경조절학회 2006 시설원예‧식물공장 Vol.15 No.2

            본 연구에서는 큰느타리버섯 재배사의 환경조절을 최적화하고 시스템 설계에 대한 기초자료를 얻기 위하여 진주인근에 위치한 샌드위치패널을 이용한 영구형 재배사 2동을 대상으로 2003년 11월부터 2005년 10월까지 재배사 내부에서 측정한 환경인자들을 중심으로 검토하였다. 실험지역의 외기온은 평년의 것과 대체로 비슷한 경향을 보였다. 시스템 변경전의 경우, 동절기에는 전체적으로 설정온도보다 낮게 유지되었고, 또 최상부와 최하부의 최대온도 편차도 5.l℃ 정도로 상층이 가장 높게 나타났다. 그러나 시스템의 변경 후의 경우, 난방시 대체로 설정온도 범위에서 조절되는 경향을 보였고, 공기정체나 온도층의 역전현상이 나타나지 않았다. 상대습도는 시스템 변경 후, 80~100% 정도의 범위로서 권장상대습도 범위에 있었다. 전체 재배기간 동안 탄산가스 농도는 400~3,300㎎ㆍL­¹ 정도의 범위에 있었다. 조도는 권장조도보다 전반적으로 낮게 유지되고 있음을 알 수 있었고, 산도는 대체로 일정하게 유지되었다. 수확량은 전체적으로 일정하지 않았고, 포기재배의 경우가 상대적으로 등외품이 적었으며, 증수 효과도 있었다. 전력소비량은 계절별로 일정한 경향이 있음을 알 수 있었고, 하절기보다 동절기에 전력소비량이 현저히 많은 것을 확인 할 수 있었다. Pleurotus eryngii is one of the most promising mushrooms produced on the domestic farms. The quality as well as quantity of Eryngii is sensitively affected by micro climate factors such as temperature, relahumidity, CO₂ concentration, and light intensity. To safely produce high-quality Eryngii all the year round, it is required that the environmental factors be carefully controlled by well designed structures equipped with various facilities and control systems. At the commercial mushroom cultivation houses of permanent frame type (A, B), this study was carried out to find out reasonable range of each environmental factor and yield together with economic and safe structures influencing on the optimal productivity of Eryngii. This experiment was conducted for about two-year from Nov. 2003 to Dec. 2005 in cultivation house. Ambient temperature during the experiment period was not predominantly different from that of a normal year. The capacity of the hot water boiler and the piping systems were not enough. Because the capacity of electric heater and air circulation were not enough, air temperatures in cultivation house before improvement of system were maintained somewhat lower than setting temperature, and maximum air temperature difference between the upper and lower growth stage during a heating time period was about 5.1. But the air temperatures after system improvement were maintained within the limits range of setting temperature without happening stagnant of air. Air temperature distribution was generally distributed uniform. Relative humidity in cultivation house before improvement was widely ranged about 44~100%. But as the relative humidity after improvement was ranged approximately 80~100%, it was maintained within the range of relative humidity recommended. And CO₂ concentration was maintained about 400~3,300㎎ㆍL­¹ range. The illuminance in cultivation house was widely distributed in accordance with position, and it was maintained lower than the recommended illuminance range 100~200lx. The acidity of midium was some lower range than the recommend acidity range of pH 5.5~6.5. The yield was relatively ununiform. In case of bottle capacity of 1,300cc, the mushroom of the lowest grade was less than 3%. The consumption electric energy was quite different according to the cultivation season. The electric energy consumed during heating season was much more than that of cooling season.

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            광독립영양 기내 미세증식시스템에서 광강도 및 CO₂ 농도에 따른 감자 소식물체 생육분석 및 모델링에 의한 생육단계별 적정 환경조건 설정

            손정익(Jung Eek Son), 이훈(Hoon Lee), 오명민(Myung-Min Oh) (사)한국생물환경조절학회 2009 시설원예‧식물공장 Vol.18 No.1

            본 연구는 묘의 생육을 최대화하기 위하여 생육 단계를 임의로 구분하고 각 단계 별 적정 환경 조건을 확립함에 목적을 두었다. 생육 단계는 총 20일의 배양 기간을 6일(1단계), 7일(2단계), 7일(3단계)의 3단계로 구분하였다. 첫 번째 단계는 활착기로서 환경 처리 별 생육에 큰 차이가 나타나지 않았다. 높은 환경 조건에 의한 잎의 장해를 고려하였을 때, 80 μmmolㆍm?²ㆍs?¹의 PPFD 및 대기 중의 CO₂ 농도가 적합하였다. 두 번째 단계에서는 PPFD 및 CO₂ 조건이 높아짐에 따라 건물 중을 중심으로 부분적으로 향상되었다. 에너지 효율과 생육을 고려할 때, 160 μmmolㆍm?²ㆍs?¹의 PPFD와 700 μ㏖ㆍ㏖?¹의 CO₂가 적합할 것으로 생각되었다. 세 번째 단계에서는 PPFD 및 CO₂ 농도가 높아짐에 따라 유의적으로 생육이 향상되었으며, 잎 및 마디의 발달상 태도 현저히 향상되었다. 따라서 보다 적극적으로 생육 증진을 고려할 때, 320 μ㏖ㆍm?²ㆍs?¹ PPFD와 1800 μ㏖ㆍ㏖?¹의 CO₂가 적합할 것으로 생각되었다. 생육단계별 환경 조절은 초기단계에 상대적으로 낮은 조건을 유지하고 후기단계에서 충분한 조건을 제공함으로써 건전한 묘를 생산할 수 있고 에너지 및 물질의 투입량을 절약할 수 있다. Adequate environment conditions with growth stage of potato were decided in a photoautotrophic micropropagation system using models. Total 20 day-period of growth were divided into three growth periods such as 6 (stage 1), 7 (stage 2), and 7 (stage 3) days. At the 1st stage, no significant differences were observed in the growth of potato plantlets at various photosynthetic photon flux density (PPFD) and CO₂ conditions. Considering damaged leaves, 80 mmolㆍm?²ㆍs?¹ PPFD and ambient CO₂ level were adequate in this stage. At the 2nd stage, significant differences were partly observed in several growth characteristics including dry weight. Based on the dry matter model, over 240 ㏖ㆍm?²ㆍs?¹ PPFD was too high to cultivate potato plantlets at this stage due to the occurrence of damaged leaves. Considering both plant growth and energy efficiency, 160 ㏖ㆍm?²ㆍs?¹ PPFD and 700 ㏖ㆍ㏖?¹ CO₂ were selected for the adequate combination. At the 3rd stage, the biomass accumulation was significantly induced in potato plantlets under higher levels of PPFD and CO₂ concentration as suggested by increased fresh and dry weights. However, we could not find the saturated point with regard to dry matter due to continuous increase of dry mater even under maximum PPFD (320 mmolㆍm?²ㆍs?¹). Thus, 320 ㏖ㆍm?²ㆍs?¹ PPFD and 1800 ㏖ㆍ㏖?¹ CO₂ were considered as the best choice at final stage in this study. In conclusion, even though the growth period of micropropagated potato plantlets was quite a short, favorable environmental conditions required at each growth stage were different. This technique could improve the growth of micropropagated plantlets compared to the conventional micropropagation and apply to other agriculturally important crops as well as potato in the future.

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            실내 환경 개선을 위한 광도, 이산화탄소 농도 및 배지 종류에 따른 실내 관엽식물들의 광합성 반응

            박신애(Sin-Ae Park), 김민지(Min-Gi Kim), 류명화(Mung-Hwa Yoo), 오명민(Myung-Min Oh), 손기철(Ki-Cheol Son) (사)한국생물환경조절학회 2010 시설원예‧식물공장 Vol.19 No.4

            본 연구는 관엽식물 4종을 배지종류, 광도 및 이산화탄소 농도를 달리하여 식물의 광합성 반응을 조사하고, 그 결과에 기초하여 실내환경 조절에 효율적인 식물을 선정하고자 실시하였다. 식물재료로는 싱고니움, 디펜바키아, 쉐프렐라 홍콩, 드라세나를 사용하였으며, 성분과 성질이 다른 두 배지(peatmoss, hydroball)에 각각 재배하였다. 광도는 PPFD 0, 30, 50, 80, 100, 200, 400, 600μ㏖ㆍm?²ㆍs?¹의 수준으로 조절하고, 이산화탄소 농도는 0, 50, 100, 200, 400, 700, 1000, 1500μ㏖CO₂의 수준으로 처리하였다. 광도 및 엽육내 CO₂ 농도변화에 따른 관엽식물의 광합성 반응을 조사한 결과, 약광에서의 광합성 능력을 나타내는 순양자수율은 쉐프렐라 홍콩과 디펜바키아에서 높게 나타났으며, 두 실내식물은 고농도의 이산화탄소 환경에서도 다른 두 식물에 비해 높은 광합성율을 기록했다. 드라세나 와네키는 두 조건 모두에서 가장 낮은 광합성 효율을 보였다. 두 배지 처리에 따라서는 각각의 관엽식물에서 엇갈린 광합성 반응이 관찰되었다. 쉐프렐라 홍콩은 피트모스 배지에서 광과 이산화탄소 증가에 따라 하이드로볼 배지에 비해 높은 광합성 속도를 보였지만, 디펜바키아는 그와는 정반대로 하이드로볼 배지에서 더욱 높은 광합성율을 기록했다. 싱고니움의 경우는 광처리에 의해서는 피트모스 배지에서 높은 광합성율을 보였지만 이산화탄소 처리에서는 배 지간 차이가 없었다. 가장 낮은 광합성 효율을 보인 드라세나 와네키는 광에 의한 배지간 차이가 없었으며, 이산화탄소 증가시에는 피트모스에서 다소 높은 광합성율을 보였다. 따라서 실험한 4가지 관엽식물 중 광합성 효율이 가장 높았던 쉐프렐라 홍콩이나 하이드로볼 배지에서 높은 효율을 보인 디펜바키아가 실내 공기정화 및 실내 환경조절에 적합할 것으로 판단된다. This study was performed to investigate photosynthetic responses of 4 foliage plants in relation to light intensity, carbon dioxide concentration, and media, and to select efficient plants for the indoor environment control based on the results. Four foliage plants used in this study included Syngonium podophyllum, Schefflera arboricola cv. Hong Kong, Dieffenbachia amoena, and Dracaena deremensis cv. Warneckii Compacta. The plants cultivated in two different growth media, peatmoss and hydroball, and subjected to various light intensities (0, 30, 50, 80, 100, 200, 400, and 600 μ㏖ㆍm?²ㆍs?¹ PPFD) and CO₂ levels (0, 50, 100, 200, 400, 700, 1000, and 1500 μ㏖CO₂ㆍ㏖?¹). As a result of the photosynthetic rate of foliage plants according to change of light intensity and CO₂ levels, Schefflera arboricola and Dieffenbachia amoena showed high apparent quantum yield, which stands for the photosynthetic rate under low light intensity, and both plants also recorded higher photosynthetic rate under high CO₂ concentration compared to the other two indoor plants. Dracaena deremensis showed the lowest photosynthetic rate under the low light intensity or high CO₂ concentration. There were inconsistent results in photosynthetic rate of foliage plants grown in peatmoss or hydroball. Higher photosynthetic rate was observed in Schefflera arboricola with peatmoss rather than hydroball as light and CO₂ concentration increased. However, hydroball had a positive effect on Dieffenbachia amoena in terms of photosynthetic rate. In case of Syngonium podophyllum, peatmoss induced higher photosynthetic rate according to increased light intensity, but there was no effect of media on the rate under various CO₂ treatements. In contrast, media did not affect to photosynthetic efficiency of Dracaena deremensis subjected to various light intensities and the rate of Dracaena deremensis with peatmoss was a little high when CO₂ concentration increased. In conclusion, potential plants for the indoor air pulification and environ-mental control were Schefflera arboricola and Dieffenbachia amoena because they showed high photosynthetic rate under typical indoor conditions, low light intensity and high CO₂ concentration.

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            인공지능 기반 온실 환경인자의 시간영역 추정

            이정규,오종우,조용진,이동훈 (사) 한국생물환경조절학회 2020 시설원예‧식물공장 Vol.29 No.3

            스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70∼0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약 0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다. To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.

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            환경요인을 이용한 다층 퍼셉트론 기반 온실 내 기온 및 상대습도 예측

            최하영,문태원,정대호,손정익 (사) 한국생물환경조절학회 2019 시설원예‧식물공장 Vol.28 No.2

            Temperature and relative humidity are important factors in crop cultivation and should be properly controlled for improving crop yield and quality. In order to control the environment accurately, we need to predict how the environment will change in the future. The objective of this study was to predict air temperature and relative humidity at a future time by using a multilayer perceptron (MLP). The data required to train MLP was collected every 10 min from Oct. 1, 2016 to Feb. 28, 2018 in an eight-span greenhouse (1,032 m2) cultivating mango (Mangifera indica cv. Irwin). The inputs for the MLP were greenhouse inside and outside environment data, and set-up and operating values of environment control devices. By using these data, the MLP was trained to predict the air temperature and relative humidity at a future time of 10 to 120 min. Considering typical four seasons in Korea, three-day data of the each season were compared as test data. The MLP was optimized with four hidden layers and 128 nodes for air temperature (R2 = 0.988) and with four hidden layers and 64 nodes for relative humidity (R2 = 0.990). Due to the characteristics of MLP, the accuracy decreased as the prediction time became longer. However, air temperature and relative humidity were properly predicted regardless of the environmental changes varied from season to season. For specific data such as spray irrigation, however, the numbers of trained data were too small, resulting in poor predictive accuracy. In this study, air temperature and relative humidity were appropriately predicted through optimization of MLP, but were limited to the experimental greenhouse. Therefore, it is necessary to collect more data from greenhouses at various places and modify the structure of neural network for generalization. 온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8 연동 온실(1,032m2)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2 월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가128개일 때(R2 = 0.988), 상대습도는 은닉층 4개, 노드수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.990). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

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