토마토 재배최적화를 위한 재배관리 시스템 연구 = Cultivation Management System for Optimizing Tomato Cultivation

국문 초록 (Abstract)

농업은 인류의 문명 발전과 무엇보다도 생존과 진화에 핵심적인 역할을 해왔다. 하지만 급격한 기후 변화와 함께 이상 기후의 발생도 늘어나고 이에 의한 작물 생장 환경 구축은 중요해졌다. 또한, 매년 상승하는 농업인구의 평균 연령 증가와 청년농 등 농업 인구 유입의 감소로 인한 농업 인구 고령화는심각한 문제로 대두되고있다. 이러한 농업의 문제점을 해결하고 농가 소득 안정화와 작물 재배 최적화를 위한 스마트팜 기술의 중요성과 그 발전은 꾸준히 이루어지고있다. 이에 본 논문에서는 국내에서 재배되는 시설 원예 작물 중 큰 비중을 차지하는 토마토 작물의 생육과정에서 생성되는 이미지, 이벤트, 센서 데이터를 수집하고 이를 기반으로 한 학습용 데이터세트 구축을 통하여 재배관리 최적화를 위한 재배관리 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 토마토 재배관리 시스템은 토마토의 재배환경 분석을 통한 생육량 예측을 기반으로 한 환경값 예측 기술을 통한 생육환경 최적화 기술과 이미지 데이터를 기반으로 한 토마토의 착과수, 잎 및 줄기 수 인식을 통한 착과수 모니터링 기능 및 영농 일지 작성, 온실 내/외부 환경 모니터링 기능 제공을 통하여 토마토 작물의 재배환경을 최적화하고 이를 통하여 농업 현장의 스마트 농업 기술 발전에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서 론 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 목적 및 범위 2
• 3. 논문의 구성 3
• II. 관련 연구 4
• 1. 국내 재배관리 시스템 4
• 1) 그린씨에스(마그마플러스) 5
• 2) NIA(스마트팜 빅데이터 플랫폼) 6
• 3) 농정원(스마트팜코리아) 7
• 2. 국내 생육량 측정 시스템 8
• 1) 농촌진흥청(인공지능 기반 작물 생육 측정 시스템) 8
• 2) 팜에이트(플랜티팜) 9
• 3) 컬티랩스 10
• 4) 고은(ENNA) 11
• 5) 아이티컨버전스(인공지능 기반 작물 자동생육계측 장치) 12
• III. 토마토 재배환경 최적화 시스템 설계 13
• 1. 데이터 수집/가공 프로세스 구축 14
• 1) 테스트배드 선정 15
• 2) 센서 선정 및 데이터 수집 15
• 2. 학습용 데이터세트 구성 20
• 1) 데이터 정제 및 가공 20
• 2) 학습용 데이터세트 구축 25
• 3. 재배 최적화 AI모형 설계 29
• 1) 토마토 생육량 예측 모델 설계 29
• 2) 토마토 착과수 판별 모델 설계 34
• IV. 토마토 재배환경 최적화 시스템 구현 38
• 1. 토마토 재배관리 시스템 기능 구현 39
• 1) 회원 정보 관리 기능 39
• 2) 지역 환경정보 열람 및 분석 기능 40
• 3) 온실 환경 모니터링 및 제어 기능 42
• 4) 생육량 예측 기반 수확시기 추천 기능 45
• 5) 착과수 모니터링 기능 46
• 6) 영농 일지 작성 기능 47
• ∨. 결론 및 기대효과 49
• 참고문헌 50
• 영문요약 51
• 감사의글 52