Earticle

세계화는 경제적, 기술적, 문화적으로 급속한 변화를 가져왔다. 세계 각국이 소통하고, 세계화들을 잘 인식하고 이해하려면, 창의력이나 기획력이 코딩화되는 능력을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 세계 문제를 풀 수 있는 데이터 분석을 제시하고 방증하고자 한다. 글로벌 시장에서 상품이나 서비스의 가치가 연결성에 따라 높아진다. 이러한 연결 성이 문화의 가치를 높여주는 요인 중 하나가 되고 있다. 이를 고려한 변화는 문화적 확산과 혁신성장을 촉진하고, 세계 각 지역에서의 생산성과 경쟁력을 증대시켰다. 본 논문에서는 세계화와 반세계화가 문화적 확산과 혁신성장에 미친 영향에 대해 미국 중상층의 소득을 비교해 다루고 있다. 세계화는 K-문화의 다양한 요소들이 상호 교류하고 확 산될 수 있도록 환경을 조성했다. 인터넷, 소셜미디어, 국제여행 등을 통해 세계화는 한국의 혁신성장에도 긍정적인 영향을 끼쳤다. 경제 활동, 기술 혁신, 창조적인 산업 등의 분야에서 세계화는 새로운 기술과 접근법을 촉진하며, 이 를 통해 기존의 경제 모델을 변화시키고 새로운 중상층 모델로 K-문화수출에 기여하였다. 그러나 문화 산업에서의 세계화는 지역적인 특성과 개성을 잃어버리는 결과를 초래해서 성장이 감소할 수 있으며, 이는 중상층의 문화적인 단 일화와 소외(단절)를 가져와 도태될 수 있다. 미국 중상층소득에 대한 K-수출의 실증분석결과, 반세계화에도 문화적 확산과 혁신을 개발해야 한다. 이러한 산업변화로 한류의 소프트파워가치는 주요 수출국의 중상층에 대한 사용가치를 만들 수 있음을 방증한 연구이다.

Globalization has brought about rapid economic, technological, and cultural changes. In order for countries around the world to communicate, recognize and understand globalization, creativity or planning ability can be used to code. In this paper, we would like to present and prove a data analysis that can solve world problems. In the global market, the value of goods or services increases with connectivity. This connection is becoming one of the factors that increase the value of culture. Changes taking this into account promoted cultural spread and innovative growth, and increased productivity and competitiveness in each region of the world. This paper compares the income of the middle class in the United States on the impact of globalization and anti-globalization on cultural spread and innovative growth. Globalization has created an environment in which various elements of K-culture can interact and spread. Through the Internet, social media, and international travel, globalization has had a positive impact on Korea's innovative growth. In areas such as economic activity, technological innovation, and creative industries, globalization has facilitated new tech and approaches, Through this, it changed the existing economic model and contributed to exports K-culture with a new middle class model. However, globalization in the cultural industry can result in the loss of regional characteristics & individuality, which can lead to the middle class cultural unification and alienation(chasm). As a result of the empirical analysis of K-exports for the middle income in the United States, cultural diffusion and innovation must be developed even in anti-globalization. With these industrial changes the soft power value of the Korean Wave proves that it can create value for use for the middle class of major exporting countries.

본 연구는 국민연금의 소유지분비율과 투자대상기업의 기업가치 간 관계에서, 투자대상기업이 R&D 투자를 늘 리도록 독려하여 기업가치의 제고를 간접적으로 꾀할 수 있을 것으로 판단하여 R&D 투자 정도의 매개효과를 분석하 였고, 2018년 7월 스튜어드십 코드의 도입에 따라 투자대상회사에 대한 R&D 투자 및 기업가치 향상 압박이 도입 전 에 비해 더 커졌을 것으로 판단하여 위 매개효과에 스튜어드십 코드 도입이 미칠 조절효과를 분석하였다. 2016년부터 2021년까지의 한국 상장회사 자료들을 활용하여 분석한 결과, 국민연금의 소유지분비율과 기업가치 간 관계에서 R&D 투자의 부분적 매개효과가 존재하고, 국민연금의 스튜어드십 코드 도입은 소유지분비율과 R&D 투자와의 관계, 소유지분비율과 기업가치와의 관계를 모두 강화시켜 조절효과가 존재함을 확인했다. 이는 국민연금의 스튜어드십 코 드 도입 전후에 따라 소유지분비율과 기업가치 간 관계에서 R&D 투자 정도의 매개효과가 달라지는, 조절된 매개효 과가 존재하는 것으로 나타났다.

In the relationship between the shareholding ratio of National Pension Service (NPS) and the investee firm's value, this study examined the mediating effect of R&D expenditure which its increase can indirectly induce the increase of firm value, and examined the moderated mediation effect of the Stewardship Code implementation which pressures investee firms' to increase R&D expenditure and firm value. Using the Korean listed companies' data from 2016 to 2021, the analysis showed that the R&D expenditure had a partial mediation effect on the relationship between NPS's shareholding ratio and firm value. Also, the analysis showed that the NPS's Stewardship Code implementation had positive moderating effects on following relationships, one between NPS's shareholding ratio and R&D expenditure, and the other between NPS's shareholding ratio and firm value. In all, on the relationship between NPS's shareholding ratio and firm value, the R&D expenditure's mediation effect differs before and after the implementation of the stewardship code, which shows the moderated mediation effect.

디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하 는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫 폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지 털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시 간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.

Digital-Twin are recognized as an important core technology for the realization of Smart Factories by simulating and optimizing the monitoring and predictive maintenance of manufacturing equipment and the operation of production lines in a digital space. To implement this system, we adopt the IEC62541-based OPC-UA (Open Platform Communications Unified-Architecture) Protocol, which has strengths in interoperability and connectivity between heterogeneous platforms. Therefore, In this paper, We designed and implemented an IIoT(Industry Internet of Things) system that connects heterogeneous platforms, and developed an OPC-UA simulator based on IEC 62541. We will present whether the data will be applied to the Digital-Twin Platform and whether it will work, and proceed with performance tests and evaluations. We evaluate the operation performance and OPC-UA performance of the Digital-Twin platform lightened by the proposed device, and present the optimal IEC62514-based simulator system. We proceeded with the performance evaluation of sending and receiving data with OPC-UA wrapping with the proposed simulator, and found that a lightweight Digital-Twin platform can be operated. This research can apply the OPC-UA protocol for implementing smart factory and meta-factory in the manufacturing shop floor with limited resources, avoiding the waste of time and space on the shop floor through the OPC-UA simulator. We expect that this will contribute to a significant improvement in efficiency by minimizing.

영어가 외국어로서 사용되는 환경에서 영어 말하기 연습 활동에 AI 음성 챗봇을 사용했을 때 영어학습자들은 발화 동기가 높아지고 의사소통 연습의 기회가 많아져 결과적으로 영어 말하기 능력을 향상 시킬 수 있다. 본 연구에 서는 초등학생 저학년의 경우에도 쉽게 활용 가능하고 학습효과를 높일 수 있는 가르치기 방식의 AI 음성 챗봇을 제 안한다. 시제와 맥락과 기억에 기반한 활동인 언어학습에 Teachable Agent 시스템을 적용하기 위해 Teachable Agent에 학습자의 영어 발음과 수준을 반영하고, 학습자 오류에 맞추어 에이전트의 답변을 생성하는 방식을 적용하 여 새로운 방식의 TA를 제안하고 이를 적용한 Teachable Agent AI 챗봇 프로토타입을 구현하였다. 실제 초등 영 어 선생님과 초등학생을 대상으로 사용성 평가를 진행하여 학습 효과를 입증하였다. 본 연구 결과는 역할 전환을 통 해 학습에 흥미가 없는 학생 또는 초등 저학년들이 학습에 스스로 참여할 수 있는 동기부여를 할 수 있도록 적용할 수 있다.

In an environment where English is a foreign language, English learners can use AI voice chatbots in English-speaking practice activities to enhance their speaking motivation, provide opportunities for communication practice, and improve their English speaking ability. In this study, we propose a teaching-style AI voice chatbot that can be easily utilized by lower elementary school students and enhance their learning. To apply the Teachable Agent system to language learning, which is an activity based on tense, context, and memory, we proposed a new method of TA by applying the Teachable Agent to reflect the learner's English pronunciation and level and generate the agent's answers according to the learner's errors and implemented a Teachable Agent AI chatbot prototype. We conducted usability evaluations with actual elementary English teachers and elementary school students to demonstrate learning effects. The results of this study can be applied to motivate students who are not interested in learning or elementary school students to voluntarily participate in learning through role-switching.

본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구 축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였 을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리 지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.

This paper analyzes and evaluates to optimally build a data collection system essential for factory energy management systems on an edge-based lightweight platform. A "Sensor/OPC-UA simulator" was developed based on sensors in an actual food factory and used to evaluate the storage engine of edge devices. The performance of storage engines in edge devices was evaluated to suggest the optimal storage engine. The experimental results show that when using the RocksDB storage engine, it has less than half the memory and database size compared to using InnoDB, and has a 3.01 times faster processing time. This study enables the selection of advantageous storage engines for managing time-series data on devices with limited resources and contributes to further research in this field through the sensor/OPC simulator.

기후 위기가 대두되며 최근 한국에서도 기후 재난이 선명하게 체감되고 있다. 특히 2022년 여름에 발생한 태 풍 ‘힌남노’는 가공할만한 위력으로 많은 사람이 위기감을 느끼게 했다. 이러한 상황에서 아동들은 재난 상황에 대한 경험과 대처 능력이 부족하여 작은 위기에도 큰 피해를 받을 가능성이 높다. 본 논문에서는 아동들의 재난 대처 훈련을 지원하는 재난 상황 대처법 학습 애플리케이션을 소개한다. 상황학습이 론과 아동 재난안전교육에 대한 연구 결과를 바탕으로 설계된 본 시스템에서는 다양한 에피소드를 제작하여 재난 상 황을 접하도록 교육한다. 아동은 에피소드 진행 중 선택지를 고르며 에피소드에 참여할 수 있고, 이는 에피소드 완료 후 그림일기에 반영된다. 그림일기 속에 자연스럽게 정보를 제공하여 아동은 재난 상황에서의 대처법에 대해 접할 수 있다. 본 시스템을 통해 아동은 본인이 접할 수 있는 재난 상황에서 판단력을 기르고, 성인의 도움 밖에서 기본적인 안전을 확보하는 능력을 지닐 수 있을 것으로 기대된다.

With the emergence of a climate crisis, climate disasters have recently been clearly felt in Korea. In particular, the typhoon ‘Hinnamno’ in the summer of 2022 made many people feel a sense of crisis with its formidable power. In this situation, children are likely to suffer great damage even in small crises due to their lack of experience and ability to cope with disaster situations. In this paper, we introduce a disaster response learning application that supports children's disaster response training. Designed based on research results on situational learning theory and child disaster safety education, this system produces various episodes and trains them to encounter disaster situations. Children can participate in the episode by choosing options during the episode, which is reflected in the picture diary after the episode is completed. By providing information naturally in the picture diary, children can access how to cope with disaster situations. Through this system, children are expected to develop their judgment in disaster situations that they can encounter and have the ability to secure basic safety outside of adult help.

제조 공장은 기후 변화에 따른 에너지 사용 절감 문제에 직면해 있다. 에너지 소비 절감은 생산 비용 절감 및 효율 개선과 같이 가장 중요한 문제 중 하나로 볼 수 있다. 제조 산업 군 중에서도 식품 에너지 소비 규모 증가는 식생활 수준 향상 및 인구 증가와 더불어 점차 높아지고 있다. 식품가공공장의 에너지 절감을 위해서는 에너지 다소 비 공정에서의 에너지 소비 특성을 파악하고 분석하는 것이 중요하다. 이에 앞서 기존 에너지 소비량을 모니터링하고 분석하여 절감 방안을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 육가공류를 생산하는 중소기업 규모 식품가공공장을 사례 연구로 하여 batch식 가열 공정의 주기·단계 수준에서의 에너지 소비 구조를 파악하고 분석하고자 하였다. 이를 통해 개별 공정 작업 조건에서 얻을 수 있는 현실적이고 정량적인 목표를 수립하고자 하였다. 본 연구 결과는 향후 중소기업 식품 공장 공통 핵심 공정에 대한 확산 보급형 에너지 절감 FEMS 기술 개발의 기초 자료로 활용될 것이다.

Manufacturing plants face the challenge of reducing energy use in response to climate change. Reducing energy consumption can be seen as one of the most important issues, such as reducing production costs and improving efficiency. Among manufacturing industries, the increase in energy consumption in the food industry is gradually increasing along with the improvement of the standard of living and the increase in population. In order to save energy in food processing plants, it is important to identify and analyze energy consumption characteristics in energy-consuming processes. Prior to this, it is necessary to monitor and analyze existing energy consumption to derive reduction measures. In this study, a small and medium-sized food processing plant producing processed meat products was used as a case study to identify and analyze the energy consumption structure at typical cycle/stage level of the batch heating process. From this, we tried to establish realistic and quantitative goals that can be obtained under individual process operating conditions. The results of this study will be used as basic data for the development of diffusion and pervasive energy saving FEMS technology for common core processes of food factories of small and medium-sized enterprises in the future.

인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공 하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였 다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역 과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이 용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.

The demands of people who purchase fashion products on Internet shopping are gradually increasing, and attempts are being made to provide user-friendly images with 3D contents and web 3D software instead of pictures and videos of products provided. As a reason for this issue, which has emerged as the most important aspect in the fashion web shopping industry, complaints that the product is different when the product is received and the image at the time of purchase has been heightened. As a way to solve this problem, various image processing technologies have been introduced, but there is a limit to the quality of 2D images. In this study, we proposed an automatic conversion technology that converts 2D images into 3D and grafts them to web 3D technology that allows customers to identify products in various locations and reduces the cost and calculation time required for conversion. We developed a system that shoots a mannequin by placing it on a rotating turntable using only 8 cameras. In order to extract only the clothing part from the image taken by this system, markers are removed using U-net, and an algorithm that extracts only the clothing area by identifying the color feature information of the background area and mannequin area is proposed. Using this algorithm, the time taken to extract only the clothes area after taking an image is 2.25 seconds per image, and it takes a total of 144 seconds (2 minutes and 4 seconds) when taking 64 images of one piece of clothing. It can extract 3D objects with very good performance compared to the system.

XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하 고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생 할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블 링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민 감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트 리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모 든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.

Given the structure of XML data, path and tree pattern matching algorithms play an important role in XML query processing. To facilitate decisions or relationships between nodes, nodes in an XML tree are typically labeled in a way that can quickly establish an ancestor-descendant on relationship between two nodes. However, these techniques have the disadvantage of re-labeling existing nodes or recalculating certain values if insertion occurs due to sequential updates. Therefore, in current labeling techniques, the cost of updating labels is very high. In this paper, we propose a new labeling technique called Fast XML encoding, which supports the update of order-sensitive XML documents without re-labeling or recalculation. It also controls the length of the label by reusing deleted labels at the same location in the XML tree. The proposed reuse algorithm can reduce the length of the label when all deleted labels are inserted in the same location. The proposed technique in the experimental results can efficiently handle order-sensitive queries and updates.

본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망 을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기 반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기 존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유 용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.

In this paper, we propose a method for diagnosing ball bearing vibration using transfer learning. STFT, which can analyze vibration signals in time-frequency, was used as input to CNN to diagnose failures. In order to rapidly learn CNN-based deep artificial neural networks and improve diagnostic performance, we proposed a transfer learning-based deep learning learning technique. For transfer learning, the feature extractor and classifier were selectively learned using a VGG-based image classification model, the data set for learning was publicly available ball bearing vibration data provided by Case Western Reserve University, and performance was evaluated by comparing the proposed method with the existing CNN model. Experimental results not only prove that transfer learning is useful for condition diagnosis in ball bearing vibration data, but also allow other industries to use transfer learning to improve condition diagnosis.

본 논문에서는 생수를 구매할 때 소비자가 필요로 하는 정보를 제공하여 합리적인 구매를 돕는 웹 서비스를 제안하고 그 구현 내용을 소개한다. 생수 브랜드별 제조업체 정보와 제조업체에서 제조하는 생수 브랜드 정보를 본 논문에서 소개하는 웹사이트 또는 전용 모바일 애플리케이션을 통해 사용자에게 본 논문에서 제안하는 서비스를 제 공한다. 또한, 제조업체의 상세 정보(소재지, 환경부 수질 평가 등급, 브랜드/용량별 가격 등)를 본 논문의 제안하는 서비스를 이용하는 소비자에게 제공한다. 이를 통해, 본 논문에서 제안하는 서비스를 활용하는 사용자들은 자신에게 필요한 생수를 합리적으로 구매하는 방법을 제공받아, 이를 통해 경제적이고 건강한 소비를 할 수 있게 된다.

This paper proposes a web service that provides consumers with necessary information to make rational purchases of bottled water. The web service or dedicated mobile application introduced in this paper offers brand-specific manufacturer information and bottled water brand information produced by manufacturers. In addition, detailed information about the manufacturer such as location, environmental quality grade of the Ministry of Environment, and brand/capacity-specific prices are provided to consumers who use the proposed service in this paper. By utilizing the proposed service in this paper, users can receive guidance on how to make rational purchases of the bottled water they need, enabling them to consume economically and healthily.

화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환 경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제 안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증 하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도 를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.

Unlike conventional smart farms that require chemical fertilizers and large spaces, aquaponics farming, which utilizes the symbiotic relationship between aquatic organisms and crops to grow crops even in abnormal environments such as environmental pollution and climate change, is being actively researched. Different crops require different environments and nutrients for growth, so it is necessary to configure the ratio of aquatic organisms optimized for crop growth. This study proposes a method to measure the degree of growth based on area and volume using image processing techniques in an aquaponics environment. Tilapia, carp, catfish, and lettuce crops, which are aquatic organisms that produce organic matter through excrement, were tested in an aquaponics environment. Through 2D and 3D image analysis of lettuce and real-time data analysis, the growth degree was evaluated using the area and volume information of lettuce. The results of the experiment proved that it is possible to manage cultivation by utilizing the area and volume information of lettuce. It is expected that it will be possible to provide production prediction services to farmers by utilizing aquatic life and growth information. It will also be a starting point for solving problems in the changing agricultural environment.