| 초록 |
□ 연구개요 1. 본 연구과제는 자가적응 시스템 개념을 도입하여 스마트온실 시스템의 자동화를 최종목표로 하며, 자가적응모델인 MAPE-K 모델을 활용하여, 각각의 프로세스마다 적합한 ICT 기술을 적용함 2. (Monitoring, M단계) 다양한 사물인터넷 센서를 통해서 스마트 온실 내∙외부의 환경변수를 수집. 사물인터넷 환경에서 발생할 수 있는 상호운용성 문제 해결 3. (Analysis, A단계) M단계에서 수집된 데이터에 기반하여 딥러닝을 통해 학습을 진행. 이를 통해 스마트 온실내의 이상상황 및 환경변화 시점을 자동으로 판단 4. (Plan, P단계) A단계에서 판단된 환경변화 시점에서 최적 온실 환경으로의 변화에 초점. 학습을 통해 여러 적응전략 중 최적의 전략을 선택함 5. (Execution, E단계) 자가적응형 스마트 온실 시스템의 검증을 위한 시뮬레이터 개발과 아두이노 및 라즈베리파이를 이용한 프로토타입 모형 개발 6. (Knowledge, K단계) MAPE단계에서 수집된 다양한 적응지식을 온톨로지를 통해 정의. 각 데이터 간의 의미적인 연관성을 파악하고 저장 및 관리 □ 연구 목표대비 연구결과 1. (자가적응형 스마트 온실 시스템 시나리오 제안) 실험을 위한 스마트 온실 가상 시나리오 제안, 클라우드 기반 스마트 온실 시스템 시나리오 제안 - 실적: 과제 수행 전 SCI논문 게재, 특허출원 1건 2. (프로토타입 시스템 개발을 통한 스마트온실 데이터 수집) 아두이노 및 라즈베리파이 기반 스마트 온실 프로토타입 제작 (E단계), 스마트 온실에서 발생하는 적응 지식 저장 서버 개발 (E단계), 기 개발된 프로토타입 및 서버를 통한 데이터 수집(M단계) - 실적: SW등록 2건 3. (딥러닝 기반 스마트온실 시스템 자동화 방안) 스마트 온실의 이상상황 판단을 위한 딥러닝 전략 제시 (A단계), 게임이론 기반 스마트 온실 생장 환경 최적화 (P단계) – 실적: 딥러닝기반 이상상황 탐지 알고리즘 개발, 게임이론 기반 최적 전략 탐색 알고리즘 개발 4. (스마트 온실 시스템 용 시뮬레이터 개발) Matlab Simulink 기반 스마트 온실 시뮬레이터 개발 (E단계), 이종환경의 스마트 온실 개발 및 다양한 학습 데이터 수집 (M단계) – 실적: 시뮬레이터 개발, 이종환경의 프로토타입 시스템 개발 5. (온톨로지를 사용한 클라우드 기반 스마트온실 시스템의 적응지식 저장소 개발) 스마트 온실 시스템 환경에 적용 가능한 사물인터넷 국제표준 분석 (M단계), MDR기반 온톨로지를 사용한 스마트 온실 지식 저장소 구축 (K단계) - 실적: SCI(E)논문 1편 6. (시뮬레이션 결과 기반의 스마트 온실 시스템 개발) 스마트 온실의 이상상황 탐지 및 실시간 검증이 가능한 캐시기반 모델 검증 기법 개발 (A, P단계), 지식공유가 가능한 스마트 온실 시스템 개발 (E단계) - 실적 SCI(E)논문 1편, 국내학술대회 발표 1편 □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 1. 기술적 기대효과 - 스마트온실의 자동화를 위한 핵심 소프트웨어 기술확보 - 스마트온실 구축 및 관리를 위한 기반 기술 확보 2. 경제적, 산업적 기대효과 - 스마트온실 자동화를 통해 농산물 생산량이 증가하며 국내농업기술의 경쟁력 확보 - 청년 농업인의 유입을 통해 노동력 확보 및 일자리 창출이 가능함 3. 사회적 기대효과 - 농촌고령화와 농촌인구감소로 인한 농산물 수확량 감소와 노동력 부족 문제해결 (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
