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기술

에너지 효율 향상을 위한 스마트팜 제어 시스템
Smart Farm Control System for Improving Energy Efficiency

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제19권 제12호 (2021.12)바로가기
  • 페이지
    pp.331-337
  • 저자
    최민석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A404936

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원문정보

초록

영어
The adaptation of smartfarm technology that converges ICT is increasing productivity and competitiveness in the agriculture. Technologies have been developed that enable environmental monitoring through various sensors and automatic control of the cultivation environment, and researches are underway to advance smartfarm technology using data generated from smartfarms. In this paper, an environmental control method to reduce the energy consumption of a smartfarm by using the environment and control data of the smartfarm is proposed. It was confirmed that energy consumption could be reduced compared to an independent environmental control method by creating an environmental prediction model using accumulated environmental data and selecting a control method to minimize energy consumption in a given situation by considering multiple environmental factors. In the future, research is needed to obtain higher energy efficiency through the advancement of the predictive model and the improvement of the complex control algorithms.
한국어
정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었 고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
2.1 스마트팜
2.2 기존 시스템 구성
3. 에너지 최적화 제어 설계
3.1 하드웨어 구성 변경
3.2 재배 환경 제어부 설계
3.3 환경 변수 예측 모델
4. 실험 및 분석
4.1 실험 환경
4.2 에너지 사용량 분석
5. 결론 및 고찰
REFERENCES

키워드

스마트팜 에너지 효율 환경 제어 환경 예측 기계 학습 smart farm energy efficiency environmental control environmental prediction machine learning

저자

  • 최민석 [ Minseok Choi | 삼육대학교 지능정보융합학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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