KR102264035B1 - 과실 중량 기반 작물생육 관리장치, 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 작물생육 관리장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 작물생육 관리장치는, 작물의 생장단계에 따른 상기 작물의 과실의 중량과 상기 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델을 저장하는 과실성분모델 저장부; 분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 획득하는 중량획득부; 상기 분석대상 과실의 중량과 상기 과실성분모델을 기초로 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는 성분예측부; 및 상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 작물의 생육에 관한 생육정보를 제공하는 정보제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같이, 작물 과실의 중량을 기초로 과실의 주요성분 함량을 예측함으로써 작물 품질에 관한 정보를 쉽게 획득할 수 있다.

Description

과실 중량 기반 작물생육 관리장치, 및 그 방법{APPARATUS FOR MANAGING GROWTH OF PLANTS BASED ON MASS OF FRUITS, AND METHOD THEREOF}
본 발명은 작물생육 관리장치, 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 측정된 작물의 생육지표를 기초로 생육 상태를 진단하고, 진단 정보를 기초로 작물의 생육을 관리하는 작물생육 관리장치 및 그 방법에 관한 것이다.
농업 생산성의 정체, 농촌인구 감소 및 고령화, 농산물 시장 개방이라는 위기 아래, 최근에는 작물 생산량 및 품질을 높이고, 노동력을 절감하기 위한 방안으로, 농업에 ICT(Information and Communication Technology) 기술을 접목한 스마트팜(Smart farm)이 확산되고 있는 추세에 있다.
스마트팜은 사물 인터넷 기술을 이용하여 재배 시설의 환경을 모니터링하고, 제어 장치를 구동하여 재배에 적합한 환경을 조성해 주며, 모바일 기기를 통해 원격 관리도 가능하기 때문에 농업분야 진출에 대한 장벽을 낮추고 생산성과 효율성, 품질 향상 등과 같은 고부가가치를 창출할 수 있는 차세대 모델로 꼽히고 있다.
이에 따라, 개인의 재배 경험을 통해 획득한 노하우나 지식에 의존하던 종래 농업과는 달리 데이터 분석을 통하여 생육을 진단하고, 관리하는 방향으로 점차 진화하고 있으며 이에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 아직까지는 해결해야 할 점이 많다.
예컨대, 현재는 작물에 양액을 공급할 때, 다른 시설이나 기관에서 제공하는 레시피에 따라 양액 성분을 적절히 배합하여 제공하고 있다. 제공되는 레시피는 생육 시기에 따라 일반적인 작물 표본에 맞춤화된 것이지만, 작물의 개별적인 생육 상태를 고려하지 않은 것이기 때문에 한계가 존재한다. 양액 성분 중 인(P)과 질소(N) 성분을 예로 들면, 인과 질소 성분은 작물 생장에 필수적이기 때문에 부족하지 않도록 풍부하게 공급하는 것이 일반적인데, 작물에 흡수되지 않은 잔여 성분은 수질/토양 오염을 유발시키는 요인으로 작용하게 된다.
이와 같이, 레시피에 기반한 일률적인 양액 공급은 과다 공급으로 인한 환경 오염을 야기하고, 비경제적이라는 문제점이 존재한다. 뿐만 아니라, 레시피에 기반한 현행 양액 공급 방식에 따르면 작물에 특정 양액 성분이 부족한 경우에도 이를 파악하고 해당 성분을 양액에 더 반영하기 어려워 전반적으로 작물 생육에 최적화된 양액을 공급하는데에는 어려움이 있다.
한국공개특허 제10-2018-0110562호(2018.10.10)
따라서, 본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 작물 과실의 중량에 기반하여 작물의 생육 상태를 진단하고, 진단 정보를 작물의 생육 관리에 활용할 수 있도록 하는 작물생육 관리장치, 및 그 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
상기한 목적은 본 발명의 일 양태에 따른 작물의 생장단계에 따른 상기 작물의 과실의 중량과 상기 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델을 저장하는 과실성분모델 저장부; 분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 획득하는 중량획득부; 상기 분석대상 과실의 중량과 상기 과실성분모델을 기초로 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는 성분예측부; 및 상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 작물의 생육에 관한 생육정보를 제공하는 정보제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치에 의하여 달성될 수 있다.
여기서, 상기 과실성분모델은, 인(P), 질소(N), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg), 및 칼륨(K) 성분 중 적어도 어느 하나의 성분의 종류에 각각 대응하는 성분별 세부모델을 포함할 수 있다.
또한, 상기 과실성분모델은, 작물의 각 화방에 대응하는 화방별 세부모델을 포함할 수도 있다.
한편, 상기 중량획득부는, 상기 분석대상 과실이 촬영된 영상으로부터 인식된 상기 분석대상 과실의 길이와 폭을 기초로 상기 분석대상 과실의 중량을 산출할 수 있다.
아울러, 상기 정보제공부는, 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 상기 작물에 공급할 양액의 성분량에 관한 양액 가이드 정보를 제공할 수 있다.
이때, 상기 과실성분모델은, 작물의 각 화방에 대응하는 화방별 세부모델을 포함하고, 상기 정보제공부는, 상기 각 화방별 세부모델에 따른 예측 결과에 상기 작물의 생육 시기에 따라 미리 설정된 상기 각 화방별 세부모델에 대한 가중치를 적용하여 상기 양액 가이드 정보를 제공할 수 있다.
한편, 병해에 걸린 작물의 생육단계에 따른 과실의 중량의 변화 또는 상기 병해에 걸린 작물의 과실에 함유된 성분의 변화 추이에 관한 병해 패턴정보를 저장하는 병해정보 저장부를 더 포함하고, 상기 정보제공부는, 상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 상기 병해 패턴정보와 비교하여 상기 작물에 관한 병해여부를 추정할 수 있다.
상기한 목적은 본 발명의 또 다른 양태에 따른 작물의 생육을 관리하기 위한 작물생육 관리장치를 통하여 수행되는 작물생육 관리방법에 있어서, 작물의 생장단계에 따른 상기 작물의 과실의 중량과 상기 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델을 저장하는 단계; 분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 분석대상 과실의 중량과 상기 과실성분모델을 기초로 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는 단계; 및 상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 작물의 생육에 관한 생육정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리방법에 의해서도 달성될 수 있다.
이상에서 설명된 바와 같이, 본 발명에 따르면, 작물 과실의 중량을 기초로 과실의 주요성분 함유량을 예측함으로써 작물 품질에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 예측된 과실의 성분 함량을 기초로 작물의 생육 상태에 적합한 양액을 공급할 수 있다. 뿐만 아니라, 생육 시기에 따른 과실의 중량과 예측된 성분 함량을 기초로 작물의 관련 병해를 조기에 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 작물생육 관리장치의 구성을 나타낸 블록도;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 과실성분모델을 설명하기 위한 참고도;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 중량획득부에 의한 중량 변환 처리과정을 설명하기 위한 참고도; 및
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 작물생육 관리방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 작물생육 관리장치의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 작물생육 관리장치(100)는 과실성분모델 저장부(10), 병해정보 저장부(20), 중량획득부(30), 성분예측부(40), 및 정보제공부(50)를 포함한다.
과실성분모델 저장부(10)는 작물의 생장단계에 따른 작물의 과실의 중량과 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델을 저장한다. 과실성분모델은 작물의 생장단계에 따른 과실의 중량을 독립변수로, 과실에 함유된 성분의 함유량을 종속변수로 하여, 과실의 중량에 따른 과실에 함유된 성분의 함유량을 나타내는 함수로 정의될 수 있다. 여기서, 과실의 중량은 과실 채취 직후의 건조 전 중량인 생중량(Fresh weight)일 수도 있으며, 또는 채취 후 수분을 말려 건조시킨 건중량(Dry weight)일 수도 있다. 한편, 과실에 함유된 성분은 인(P), 질소(N), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg), 칼륨(K) 등으로서, 과실의 종류에 따라 달라질 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 과실성분모델을 설명하기 위한 참고도로서, 20개의 작물 샘플에 대한 예를 보여주는 것으로, 작물에 착과가 되고 과실이 성숙되는 일련의 작물 생장단계에서 과실의 생중량(g)의 증가에 따라 인(P)성분의 함유량(mg)이 어떻게 변화하는지에 관한 변화 양상을 그래프로 나타낸 것이다.
도 2를 참조하면, 작물 샘플에 대하여 구체적인 변화량은 조금씩 상이하지만 기본적으로 과실의 생중량이 증가함에 따라 과실의 인(P)성분의 함유량이 증가하는 양상을 보이고 있음을 확인할 수 있다.
이처럼, 과실성분모델은 작물의 생장단계에서 과실 중량의 변화와 과실의 성분 함유량 변화 간의 상관관계에 기반한 것으로서, 다수 작물 개체의 생장단계별 과실의 중량 데이터와 해당 과실의 성분 함유량 데이터를 기초로 모델링될 수 있다. 참고로, 과실의 성분 함유량은 ICP(Inductively Coupled Plasma) 분석방법을 비롯한 다양한 공지된 성분분석 방법을 통하여 획득될 수 있다.
한편, 기본적으로 과실의 성분 함유량을 종속변수로 과실의 생장단계별 중량을 독립변수로 하되, 또 다른 독립변수로서 양액을 통한 해당 성분의 누적 공급량(g)을 포함하여 과실성분모델을 생성할 수 있다. 예컨대, 인(P) 성분의 함유량을 종속변수로 하고, 과실의 생장단계별 중량과 양액에 포함된 인(P)의 누적 공급량을 독립변수로 하여 다변량 과실성분모델을 생성할 수 있다. 여기서 양액에 포함된 특정 성분의 누적 공급량은 소정 과실의 중량에 이르기까지 특정 성분이 양액으로 공급된 누적량을 의미한다. 이를 통하여, 과실의 중량과의 관계뿐 아니라 양액 공급에 따른 각 성분의 함유량 변화를 함께 파악할 수 있다.
과실성분모델의 과실의 종류는 토마토, 딸기, 참외 등 특정 종류에 한정되지 않고 토마토 과실성분모델, 딸기 과실성분모델, 참외 과실성분모델 등 과실의 종류에 따른 세부모델로 구분될 수 있으며, 동일한 과실 종류라도 품종에 따라 세분화될 수 있다. 예컨대, 토마토의 경우, 데이로스, 데프니스, 다볼, 도태랑(모모타로) 등 토마토 품종에 따라 품종별 과실성분모델이 각각 생성될 수 있다.
또한, 과실성분모델은 과실에 함유된 성분의 종류에 따라 세분화될 수 있다. 예컨대, 인(P), 질소(N), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg), 및 칼륨(K) 등의 성분에 각각 대응하여 성분별 세부모델을 포함할 수 있으며, 이러한 성분별 세부모델은 과실의 종류에 따라 달라질 수 있다. 이는, 과실의 종류에 따라 과실 품질에 관한 주요성분이 다를 수 있음을 반영한 것이다.
한편, 과실성분모델은 화방의 구분없이 전체 화방에 대한 데이터를 기초로 과실성분모델을 생성할 수도 있으나, 설정된 하나의 화방에 대한 과실성분모델을 해당 작물에 대한 대표 과실성분모델로 적용할 수도 있음은 물론이다. 에컨대, 토마토 작물에 대한 과실성분모델을 생성한다고 할 때, 하나의 개체에는 대략 40개의 화방이 존재하는데, 이때, 전체 화방에서 획득된 과실의 중량 데이터 및 과실 성분 함유량 데이터를 기초로 토마토 과실성분모델을 생성할 수도 있으나, 생육조건이 가장 왕성한 제6 화방을 대표로 적용하여 복수의 토마토 작물 개체에서 제6 화방으로부터 획득된 과실의 중량 데이터 및 과실 성분 함유량 데이터를 기초로 토마토 과실성분모델을 생성할 수도 있다.
한편, 각 화방에서의 과실 데이터를 기초로 화방별로 과실성분모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 복수의 토마토 작물 개체에서 동일한 제6 화방으로부터 획득된 과실의 중량 데이터, 및 과실 성분 함유량 데이터를 수집하여 과실성분모델을 생성하면 제6 화방에 대한 과실성분모델이 도출되는 것이다. 또는, 토마토의 경우 봄과 여름 사이에는 1~10 화방, 여름에서 가을까지는 11~25 화방, 그 이후에는 26화방에서 나머지 화방이 나타나는 것으로 알려져 있는데, 이처럼 시기에 따라 화방을 그룹핑하여 화방그룹별로 과실성분모델을 생성할 수도 있을 것이다.
이와 같이, 과실성분모델은 작물의 생장과정에서 수집된 생장단계에 따른 과실의 중량값(g), 양액을 통한 특정 성분의 누적 공급량(g), 과실의 특정 성분 함유량(mg)의 데이터 집합을 기초로 모델링될 수 있으며, 이때 전체 화방 또는 몇 번째 화방에서 몇 번째로 착과된 과실로부터 데이터를 수집하여 모델링을 할 것인지와 같이 구체적인 데이터 수집 방법은 생성하고자 하는 모델 등을 고려하고 모델 정확도 검증 과정을 거쳐 실험적으로 결정될 수 있다.
과실성분모델은 과실의 각 성분의 함유량을 종속변수로, 작물의 생장단계별 중량과 양액을 통한 특정 성분의 누적 공급량을 독립변수로 하여 상관관계를 분석하여 생성될 수 있다. 수집된 데이터를 기초로 회귀분석, 다변량분석 등 각종 통계분석이나, 신경망(Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 등 다양한 알고리즘에 의한 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep learning) 등을 통한 각종 분석 툴(Tool)을 활용하여 독립변수와 종속변수 간의 상관관계를 분석하여 과실성분모델을 생성할 수 있다. 과실성분모델은 예컨대, n차 다항식 함수 형태를 취할 수 있으나, 분석방법이나 분석결과에 따라 다른 함수 형태를 취할 수 있음은 물론이다.
병해정보 저장부(20)는 각종 병해에 걸린 작물의 생육단계에 따른 과실 중량의 변화 또는 병해에 걸린 작물의 과실에 함유된 성분의 변화 추이에 관한 병해 패턴정보를 저장한다. 여기서, 병해의 종류 및 병해 패턴정보는 작물의 종류에 따라 달라질 수 있다.
병해 패턴정보는 작물에 병해가 발생되면 과실의 중량 또는 과실에 함유된 성분의 변화가 정상과실과 다르게 나타날 수 있음에 근거한 것이다. 예컨대, 토마토 작물의 병해 중 하나인 배꼽썩음병은 꽃이 달려있었던 부위에서 썩기 시작하는 병해로서, 속이 썩기 때문에 정상적인 과실에 비하여 중량이 적게 나타나며, 과실 성분 중 칼슘(Ca) 성분이 적게 나타나는 경향이 있다. 배꼽썩음병은 썩은 상태가 외부로 표출되므로 육안으로도 식별이 가능하지만 초기에는 육안으로 식별이 어려운 문제점이 있다.
병해 패턴정보는 병해에 걸린 과실 샘플들을 통하여 생장단계에서 나타나는 정상과실 대비 병해 과실의 중량, 성분의 차이를 기초로 실험적으로 구축될 수 있다. 이러한 병해 패턴정보는 작물의 관련 병해를 조기에 파악하는데 유용하게 활용될 수 있다.
중량획득부(30)는 분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 획득한다. 여기서, 분석대상 과실이란, 과실성분모델 저장부(10)에 미리 구축된 과실성분모델을 이용하여 분석을 수행할 과실을 의미한다.
중량획득부(30)는 분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 사용자로부터 직접 입력받을 수 있다. 예컨대, 키보드, 마우스 등 사용자 입력을 위하여 마련된 사용자 인터페이스부(미도시)를 통하여 사용자로부터 직접 입력받거나, 사용자가 소지한 통신 가능한 사용자 단말(미도시)과 통신을 수행하여 중량에 관한 정보를 수신할 수 있다.
이때, 사용자는 생중량 또는 건중량에 관한 데이터를 입력할 수 있을 것이다. 만약, 사용자가 과실의 생중량 데이터를 입력하였고, 과실성분모델은 과실의 건중량에 따른 과실에 함유된 성분의 함유량의 함수 형태를 취한다면, 중량획득부(30)는 입력된 생중량을 건중량으로 변환하는 처리를 수행하여야 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 중량획득부(30)에 의한 중량 변환 처리과정을 설명하기 위한 참고도로서, 과실의 생중량과 건중량의 관계를 나타낸 그래프를 보여준다.
중량획득부(30)는 도 3의 그래프와 같이, 과실의 생중량과 건중량 간의 상관관계에 관한 데이터를 저장하고, 이를 기초로 사용자로부터 입력된 중량을 과실성분모델의 중량 형식과 일치시키기 위한 변환 처리를 수행할 수 있다.
한편, 사용자로부터 중량 데이터를 직접 입력받지 않고, 중량획득부(30)는 분석대상 과실이 촬영된 영상으로부터 과실의 가로, 세로 길이와 폭(두께) 등의 길이 정보를 인식하고 이를 기초로 분석대상 과실의 생중량을 산출할 수도 있다.
여기서, 분석대상 과실의 영상은 사용자가 카메라를 포함하는 사용자 단말을 이용하여 촬영을 하고, 사용자 단말이 통신을 통하여 중량획득부(30)로 전송하거나 또는 사용자가 사용자 인터페이스부를 통하여 직접 촬영 영상을 입력하도록 구현될 수도 있다. 한편, 영상에서 객체의 크기나 길이를 인식하는 것은 공지된 다양한 영상 인식 알고리즘이 존재하므로 이에 관한 구체적인 설명은 간략화를 위하여 생략하기로 한다. 중량획득부(30)는 입력된 영상에서 객체의 길이 등을 인식하고, 길이(가로, 세로, 두께)로부터 생중량을 산출하기 위한 알고리즘이 탑재될 수 있다. 이때, 과실성분모델이 건중량 기반 함수인 때에는 산출된 생중량을 건중량으로 변환하기 위한 처리를 수행할 수 있음은 전술된 바와 같다.
성분예측부(40)는 중량획득부(30)를 통해 획득된 과실의 중량 값과 사용자 입력을 과실성분모델에 적용하여 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측한다. 이때, 사용자로부터 작물의 생장단계에 관한 정보를 함께 입력받을 수 있으며, 과실성분모델이 또 다른 독립변수로서 양액을 통한 성분 누적 공급량을 포함하는 때에는, 성분예측부(40)는 사용자로부터 양액 공급에 관한 정보를 추가로 입력받을 수 있다. 또는 양액 누적 공급량 정보는 양액 공급량을 제어하거나 관리하는 별도의 양액제어 장치(미도시)로부터 통신을 통하여 수신하도록 구현될 수도 있다.
한편, 성분예측부(40)는 사용자 입력 등을 기초로 복수의 과실성분모델 중 적용할 과실성분모델을 선택할 수 있다. 예컨대, 사용자는 과실별 과실성분모델과 화방별 과실성분모델, 성분별 과실성분모델 중 적용할 모델을 직접 선택하거나 선택에 필요한 정보를 입력할 수 있을 것이다. 또는 성분예측부(40)는 사용자로부터 입력된 분석대상 과실 영상을 기초로 예측에 수행할 과실성분모델을 자동으로 선택할 수도 있다. 예컨대, 성분예측부(40)는 다양한 영상 처리 알고리즘을 탑재하여 해당 영상이 어떤 과실에 관한 것인지를 판단할 수 있으며, 또한, 현재 날짜와 영상 내 분석대상 과실의 위치 등을 종합적으로 고려하여 몇 번째 화방의 과실인지 판단하여 화방별 과실성분모델 중 택일할 수도 있다.
정보제공부(50)는 중량획득부(30)를 통해 획득된 과실의 중량, 성분예측부(40)를 통해 예측된 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 분석대상 과실이 포함된 작물의 생육에 관한 생육정보를 제공한다. 여기서, 생육정보는 과실 품질 정보와 작물의 병해 여부 정보를 포함한다.
먼저, 정보제공부(50)는 과실의 중량과 성분별 과실성분모델을 통해 예측된 각 성분의 함유량을 기초로 해당 과실의 품질이 어떠한지에 관한 정보를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 정보제공부(50)는 생장단계별 과실 품질을 소정의 등급으로 구분하여, 각 품질 등급에 대응하는 과실의 중량과 각 성분의 함유량 데이터를 정의한 데이터테이블을 저장하고, 이를 기초로 과실의 품질 정보를 제공할 수 있다. 이와 함께 현재 상태에서 과실의 품질을 향상시키기 위해서 어떠한 성분이 부족한지 또는 어떠한 성분이 과잉인지에 관한 정보를 함께 제공할 수 있을 것이다. 사용자는 이를 기초로 작물에 공급하는 양액의 성분 배합 등을 조정하는데 활용할 수 있으며, 양질의 품질을 미리 선별하는 기초 정보로도 활용할 수 있다.
또한, 정보제공부(50)는 분석대상 과실의 중량과 예측된 분석대상 과실의 성분 함유량을 병해정보 저장부(20)에 저장된 병해 패턴정보와 비교하여 작물의 병해 여부를 추정한다. 이때, 정보제공부(50)는 사용자로부터 입력된 작물의 생장단계에 관한 정보를 함께 활용하여 추정할 수 있다. 예컨대, 정보제공부(50)는 생장단계에 비하여 과실의 중량이 가볍거나 또는 해당 생장단계에서 특정 성분의 함유량이 정상과실 대비 떨어지는 경우 병해가 있는 것으로 추정할 수 있다. 토마토의 경우, 같은 생장시기의 과실에 비하여 중량이 적거나 칼슘 성분이 적게 예측되는 경우 배꼽썩은병이 의심되는 것으로 판단할 수 있다.
정보제공부(50)는 작물에 병해가 있는 것으로 추정되는 경우 의심되는 병해명과 대응방안 정보를 함께 사용자에게 제공함으로써 사용자로 하여금 병해 여부를 정확하게 확인하고, 특정 성분을 양액에 부가하거나 환경 조건을 변경시키는 등의 해당 병해를 치유하기 위한 필요 조치를 취하도록 하는데 도움을 줄 수 있다. 예컨대, 토마토 작물이 배꼽썩음병에 걸린 것으로 추정되는 경우, 정보제공부(50)는 칼슘(Ca) 성분을 양액 성분에서 좀 더 높이고, 질소(N), 마그네슘(Mg) 성분량을 배액 농도에서 낮게 만들도록 함으로써 칼슘(Ca) 성분의 흡수율을 높이도록 양액 가이드 정보를 생성할 수 있다.
한편, 정보제공부(50)는 성분예측부(40)를 통해 예측된 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 작물에 공급할 양액의 성분량에 관한 양액 가이드 정보를 제공할 수 있다.
예컨대, 정상 과실 대비 특정 성분이 미리 설정된 기준치보다 작으면 해당 성분을 양액에 좀 더 포함하도록 하는 가이드 정보를 제공함으로써 과실 품질 향상을 도모할 수 있다. 또한, 사용자로부터 입력받은 양액 정보와 예측된 과실의 성분 함유량을 비교하여 과실의 성분 함유량에 비하여 공급하는 성분이 과잉으로 판단되는 때에는 해당 성분을 감소하도록 하는 가이드 정보를 제공할 수 있다. 이를 통하여, 경제성을 도모할 수 있음과 동시에 작물에 흡수되지 않은 잔여 인(P)과 질소(N) 성분에 의한 수질/토양 오염을 줄일 수 있다. 이와 같이, 양액 가이드 정보를 제공하기 위하여 정보제공부(50)는 과실의 성분 함유량에 따른 공급할 양액의 적정 성분량에 관한 기준 정보를 저장할 수 있다.
한편, 서로 다른 화방에 속하는 분석대상 과실을 대응되는 화방의 과실성분모델에 각각 적용하여 예측을 수행한 결과, 각 화방에 따른 결과가 상이하게 도출되는 경우를 상정할 수 있다. 예컨대, 제5 화방 과실성분모델에 따른 예측 결과, 특정 성분이 부족한 것으로 나타났으나, 제6 화방에서는 해당 성분이 적당하다고 판단될 때, 어떠한 화방을 기준으로 양액 가이드 정보를 제공할지에 관한 문제가 발생한다.
이와 같이, 각 화방별 예측 결론이 서로 상이하게 도출되거나 상충되는 경우, 정보제공부(50)는 각 화방별 과실성분모델에 따른 예측 결과에 작물의 생육 시기에 따른 각 화방별 과실성분모델에 대한 가중치를 적용하여 양액 가이드 정보를 제공할 수 있다.
이를 위하여, 정보제공부(50)는 작물의 생육 시기별 화방별 과실성분모델에 대한 가중치 정보를 저장할 수 있다. 이를 기초로 생육 시기에 따라 현재 상태에서 작물 생장에 더 중요한 화방에 대응하는 과실성분모델에 가중치를 더 많이 부가하고, 상대적으로 중요하지 않은 화방에 대응하는 과실성분모델에는 가중치를 적게 부여함으로써 최종적으로는 해당 생장 시기에 중요도가 높은 화방에 상대적으로 초점을 맞추어 양액 가이드 정보를 생성할 수 있다.
정보제공부(50)를 통하여 생성된 생육정보와 양액 가이드 정보는 모니터와 같은 디스플레이 수단을 통하여 사용자에게 제공되거나 또는 사용자 단말에 전송될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 작물생육 관리방법을 나타낸 흐름도이다. 이하, 도 4를 참조하여, 전술된 작물생육 관리장치(100)의 각 구성의 유기적인 동작을 살펴보기로 한다.
먼저, 작물의 생장단계에 따른 작물의 과실의 중량과 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델이 저장된 데이터베이스 구축이 전제된다(S10). 과실성분모델은 과실의 성분 함유량 외에도 양액을 통한 성분 누적 공급량을 또 다른 독립변수로 포함하여 모델링 될 수도 있음은 전술된 바와 같다. 이를 통하여, 과실의 중량뿐 아니라 양액 공급과 각 성분의 함유량 간의 관계를 파악할 수 있다.
전술된 바와 같이, 과실성분모델은 과실 종류별, 과실 품종별, 각 성분별, 화방별 세부모델로 세분화될 수 있다. 이러한 과실성분모델은 후술되는 바와 같이 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는데 활용되는 것으로, 위 과정을 살펴보면, 먼저, 분석대상 과실의 중량에 관한 정보가 획득된다(S20). 이때, 사용자가 직접 과실의 중량 값을 입력할 수도 있고, 또는 사용자가 분석대상 과실의 촬영 영상을 입력하면 영상 프로세싱을 통하여 과실의 길이, 폭 등을 인식하여 과실의 생중량 값을 산출할 수 있다. 한편, 과실성분모델과 획득된 중량 데이터의 형식에 따라 생중량과 건중량 간 데이터 변환과정을 거칠 수 있음은 전술된 바와 같다. 과실성분모델의 독립변수에 따라 필요한 경우 사용자는 작물에 공급한 양액 정보를 함께 입력할 수도 있다.
이어서, 획득된 분석대상 과실의 중량을 과실성분모델에 적용하여 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는 단계가 후속된다(S30). 이때, 과실성분모델의 세부모델 중 과실 종류나 품종, 해당 분석대상 과실이 속하는 화방 정보를 기초로 적합한 모델을 선택하여 적용할 수 있다.
예측된 과실 성분 함유량과 S20 단계에서 획득된 과실의 중량 데이터, 작물의 생육 단계에 관한 정보를 기초로 과실의 품질 정보, 작물의 병해 여부 정보, 양액 가이드 정보 등을 생성하여 제공한다(S40). 여기서 작물의 병해 여부 정보는 병해정보 저장부(20)에 저장된 병해패턴 정보와 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 비교하여 병해 유무를 추정하여 제공될 수 있다.
이때, 1개의 분석대상 과실에 대한 분석 결과가 해당 분석대상 과실이 포함된 작물 개체에 대한 전체 결과라고 판단하기 어려울 수 있기 때문에 2개 이상의 분석대상 과실에 대한 예측 결과를 종합하여 작물의 생육정보와 양액 가이드 정보를 생성할 수도 있을 것이다.
전술된 바와 같이, 본 발명에 따른 작물생육 관리장치(100) 및 작물생육 관리방법을 통하여 제공되는 생육정보, 양액 가이드 정보 등은 사용자가 원하는 품질을 가지는 과실을 수확하기 위하여 필요한 적절한 양액을 배합하는 기초 정보로 활용될 수 있으며, 병해 여부를 조기에 파악하여 병해를 치유하기 위한 환경을 조성하거나 대응조치를 취하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 발명에 따른 작물생육 관리방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.
이상에서 설명된 내용은 본 발명에 따른 작물생육 관리장치 및 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어나지 않은 범위 내에서 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 있다고 할 것이다.
상기한 실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
10: 과실성분모델 저장부 20: 병해패턴 저장부
30: 중량획득부 40: 성분예측부
50: 정보제공부

Claims (8)

  1. 작물의 생장단계에 따른 상기 작물의 과실의 중량과 상기 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델을 저장하는 과실성분모델 저장부;
    분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 획득하는 중량획득부;
    상기 분석대상 과실의 중량과 상기 과실성분모델을 기초로 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는 성분예측부;
    병해에 걸린 작물의 생육단계에 따른 과실의 중량의 변화와 상기 병해에 걸린 작물의 과실에 함유된 성분의 변화 추이에 관한 병해 패턴정보를 저장하는 병해정보 저장부; 및
    상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 작물의 생육에 관한 생육정보를 제공하는 정보제공부를 포함하며,
    상기 과실성분모델은 상기 과실의 중량을 독립변수로, 상기 과실에 함유된 성분의 함유량을 종속변수로 하는 함수로 정의되고,
    상기 정보제공부는, 상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 상기 병해 패턴정보와 비교하여 상기 작물에 관한 병해여부를 추정하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 과실성분모델은, 인(P), 질소(N), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg), 및 칼륨(K) 성분 중 적어도 어느 하나의 성분의 종류에 각각 대응하는 성분별 세부모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 과실성분모델은, 작물의 각 화방에 대응하는 화방별 세부모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 중량획득부는,
    상기 분석대상 과실이 촬영된 영상으로부터 인식된 상기 분석대상 과실의 길이와 폭을 기초로 상기 분석대상 과실의 중량을 산출하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 정보제공부는,
    예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 상기 작물에 공급할 양액의 성분량에 관한 양액 가이드 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 과실성분모델은, 작물의 각 화방에 대응하는 화방별 세부모델을 포함하고,
    상기 정보제공부는, 상기 각 화방별 세부모델에 따른 예측 결과에 상기 작물의 생육 시기에 따라 미리 설정된 상기 각 화방별 세부모델에 대한 가중치를 적용하여 상기 양액 가이드 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리장치.
  7. 삭제
  8. 작물의 생육을 관리하기 위한 작물생육 관리장치를 통하여 수행되는 작물생육 관리방법에 있어서,
    작물의 생장단계에 따른 상기 작물의 과실의 중량과 상기 과실에 함유된 성분의 함유량 간의 상관관계를 규정한 과실성분모델을 저장하는 단계;
    병해에 걸린 작물의 생육단계에 따른 과실의 중량의 변화와 상기 병해에 걸린 작물의 과실에 함유된 성분의 변화 추이에 관한 병해 패턴정보를 저장하는 단계;
    분석대상 과실의 중량에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 분석대상 과실의 중량과 상기 과실성분모델을 기초로 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 예측하는 단계; 및
    상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 기초로 작물의 생육에 관한 생육정보를 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 과실성분모델은 상기 과실의 중량을 독립변수로, 상기 과실에 함유된 성분의 함유량을 종속변수로 하는 함수로 정의되고,
    상기 생육정보를 제공하는 단계는, 상기 분석대상 과실의 중량과 예측된 상기 분석대상 과실의 성분 함유량을 상기 병해 패턴정보와 비교하여 추정된 상기 작물의 병해여부에 관한 정보를 제공하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 작물생육 관리방법.
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