KR102320987B1 - Cloud-based real-time greenhouse environment decision support server and real-time greenhouse environment decision support system using the same - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 작물 영상 촬영 장치로부터 수신되는 주간 작물 영상에 따라 판단되는 작물 생육상에 기초하여, 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 온실 환경 제어 모듈; 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터를 선출하고, 이에 대응되는 과거 온실 데이터에 기초하여 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 온실 환경 제어 모듈; 및 온실 센서로부터 수신되는 온실 환경 데이터에 기초하여, 일간 환경 제어값 내에서 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 제어 모듈을 포함하며, 현재 기상 데이터는 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하고, 실시간 온실 환경 제어 모듈은, 온실 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시켜 시각화하는 온실 그래프 맵핑부; 및 몰리어 다이어그램에 기초하여, 냉방, 난방, 가습, 제습 중 적어도 하나의 환경 요소의 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함한다.A real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention includes: a weekly greenhouse environment control module for calculating a weekly environmental control value based on a crop growth phase determined according to a weekly crop image received from a crop image photographing device; a daily greenhouse environment control module that selects past weather data having a pattern similar to the current weather data and calculates a daily environmental control value within the weekly environmental control value based on the corresponding past greenhouse data; and a real-time greenhouse environment control module for calculating a real-time environmental control value within a daily environmental control value based on the greenhouse environmental data received from the greenhouse sensor, wherein the current weather data includes first forecast data that is weekly weather forecast data; The second forecast data, which is daily weather forecast data, is included, and the real-time greenhouse environment control module includes: a greenhouse graph mapping unit that maps and visualizes the greenhouse data on a Moller diagram; and an environmental prediction value calculating unit configured to calculate a predicted value of at least one environmental element of cooling, heating, humidification, and dehumidification based on the Moller diagram.
Description
본 발명은 클라우드 기반 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a cloud-based real-time greenhouse environment decision support server and a real-time greenhouse environment decision support system using the same.
최근 정보통신기술을 농업 기술에 접목하여 원격에서 자동으로 작물의 생육 환경을 관리하고 생산 효율성을 높일 수 있도록 하는 스마트 팜(smart farm)이 각광받고 있다.Recently, smart farms that can remotely and automatically manage crop growth environments and increase production efficiency by applying information and communication technologies to agricultural technologies are in the spotlight.
그러나 이러한 스마트팜 환경 제어 시스템이 장기적인 관점에서 작물의 생산량과 품질에 실질적인 증대 효과를 나타내는지는 불명확한 실정이다. 많은 경우 제어 명령이 수행된 이후에도 온실의 환경이 설정된 목표치에 도달하지 못하는 것으로 확인되며, 이는 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경요소를 고려하지 않고, 기존의 작물의 최대생산을 위한 표준 환경 데이터를 모든 온실에 그대로 적용하기 때문인 것으로 파악된다.However, it is unclear whether such a smart farm environmental control system has a substantial effect on crop production and quality in the long term. In many cases, it is confirmed that the environment of the greenhouse does not reach the set target value even after the control command is executed, which does not take into account the environmental factors in the greenhouse that change in real time for each greenhouse, and standard environmental data for maximum production of existing crops It is believed that this is because it is applied as it is to all greenhouses.
현재의 스마트팜 환경제어 시스템의 경우, 이러한 불확실성을 충분히 고려하고 있지 못하는 문제가 지속적으로 발생하고 있으며, 이에 따라 스마트팜을 효율적으로 관리할 수 있는 환경제어 시스템 개발의 필요성이 제기되었다.In the case of the current smart farm environmental control system, the problem of not sufficiently considering these uncertainties continues to occur, and accordingly, the need for the development of an environmental control system that can efficiently manage the smart farm has been raised.
본 발명의 목적은 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경의 온도, 상대 습도, 이슬점 등을 모두 고려하여, 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공할 수 있는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 제공함에 있다.An object of the present invention is a real-time greenhouse that can provide the most optimal environment for crop growth by calculating an environmental control value in consideration of the temperature, relative humidity, dew point, etc. of the environment in the greenhouse that change in real time for each greenhouse It is to provide an environmental decision support server and a real-time greenhouse environmental decision support system using the same.
또한, 본 발명의 목적은 선도 농가의 표본 데이터를 그대로 적용시키지 않고, 작물의 생육상 및 기상 그래프 패턴의 유사도를 고려하여 가장 최적의 선도 농가 데이터를 반영함으로써, 작물의 생장을 더욱 향상시킬 수 있는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 제공함에 있다.In addition, it is an object of the present invention to reflect the most optimal lead farmhouse data in consideration of the similarity of crop growth and weather graph patterns without applying the sample data of the lead farmhouse as it is, thereby further improving the growth of crops in real time It is to provide a greenhouse environment decision support server and a real-time greenhouse environment decision support system using the same.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함한다.A real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention includes: a greenhouse graph mapping unit for mapping the greenhouse environment data including the first and second environmental values received from the greenhouse sensor to the Moller diagram; A greenhouse that receives the mapped first and second environmental values from the greenhouse graph mapping unit, generates time series data that changes in specific time units, respectively, and displays a preset reference range according to crop items and growth times data visualization information generation unit; and an environmental predicted value calculator configured to calculate a first predicted environmental value for the first environmental value and a second predicted environmental value for the second environmental value so that the greenhouse environment is controlled within a reference range.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 온실 데이터 시각화 정보 생성부는, 제1 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제1 환경 예측값에 따라 변경되는 제2 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하고, 제2 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제2 환경 예측값에 따라 변경되는 제1 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성한다.In an embodiment of the present invention, the greenhouse data visualization information generating unit generates data for visualizing a second environmental predicted value that is changed according to the first environmental predicted value when the first environmental predicted value is an independent variable, and the second environment When the predicted value is an independent variable, data for visualizing the first environmental predicted value changed according to the second environmental predicted value is generated.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 작물 영상 촬영 장치로부터 수신되는 주간 작물 영상에 따라 판단되는 작물 생육상에 기초하여, 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 온실 환경 제어 모듈; 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터를 선출하고, 이에 대응되는 과거 온실 데이터에 기초하여 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 온실 환경 제어 모듈; 및 온실 환경 데이터에 기초하여, 일간 환경 제어값 내에서 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 제어 모듈을 더 포함하며, 현재 기상 데이터는 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하고, 실시간 온실 환경 제어 모듈은, 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출부를 포함한다.A real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention includes: a weekly greenhouse environment control module for calculating a weekly environmental control value based on a crop growth phase determined according to a weekly crop image received from a crop image photographing device; a daily greenhouse environment control module that selects past weather data having a pattern similar to the current weather data and calculates a daily environmental control value within the weekly environmental control value based on the corresponding past greenhouse data; and a real-time greenhouse environment control module for calculating a real-time environmental control value within a daily environmental control value, based on the greenhouse environment data, wherein the current weather data includes first forecast data, which is weekly weather forecast data, and daily weather forecast data. and the second forecast data, wherein the real-time greenhouse environment control module is configured to control the greenhouse environment within the range of the minimum and maximum values of the daily environmental control value, the real-time environmental control value in consideration of the first environmental prediction value and the second environmental prediction value and a real-time environment control value calculation unit for calculating .
본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 온실 환경 제어 모듈은, 작물 생육상을 기초로 환경 제어 요소를 결정하는 환경 제어 요소 결정부; 제1 예보 데이터와 과거 기상 데이터와 이에 대응되는 과거 온실 데이터를 비교하여 산출된 온도 차 및 습도 차를 고려하여 환경 제어 수치를 결정하는 환경 제어 수치 결정부를 포함한다.In one embodiment of the present invention, the daytime greenhouse environment control module, the environmental control element determining unit for determining the environmental control element based on crop growth; and an environmental control value determining unit configured to determine an environmental control value in consideration of a temperature difference and a humidity difference calculated by comparing the first forecast data, past weather data, and corresponding past greenhouse data.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 온실 환경 제어 모듈은, 과거 온실 데이터의 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정하는 환경 한계값 설정부를 더 포함한다.In an embodiment of the present invention, the weekly greenhouse environment control module further includes an environmental limit value setting unit configured to set an environmental limit value having a maximum value and a minimum value based on an environmental control range of past greenhouse data.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 온실 환경 제어 모듈은, 환경 제어 요소 및 환경 제어 수치를 기초로, 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 환경 제어값 산출부를 더 포함한다.In an embodiment of the present invention, the daytime greenhouse environment control module further includes a daytime environment control value calculator configured to calculate a daytime environment control value within an environmental limit value based on the environmental control element and the environmental control value.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 온실 환경 제어 모듈은, 일간 온실 환경 제어 모듈은, 현재 기상 데이터와 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 선출하는 유사 그래프 선출부를 포함한다.In one embodiment of the present invention, the daily greenhouse environment control module, the daily greenhouse environment control module compares the patterns of current weather data and past weather data to select a similar graph having a similar pattern to the current weather data. including the electoral division.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 유사 그래프 선출부는, 과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 가장 작은 주간 유사 그래프를 과거 데이터 내에서 선출하는 주간 유사 그래프 선출부; 및 주간 유사 그래프 선출부에 의해 선출된 주간 유사 그래프 내에서, 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 일간 유사 그래프 선출부를 포함한다.In an embodiment of the present invention, the similarity graph selection unit selects the weekly similarity graph with the smallest distance difference from the pattern of the first forecast data within the past data while changing the section of the past data to around 7 days. electoral division; and a daily similarity graph selecting unit for selecting a daily similarity graph having the smallest distance difference from the pattern of the second forecast data from within the weekly similarity graph selected by the weekly similarity graph selecting unit.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 유사 그래프 선출부는, 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식을 이용하여, 현재 기상 데이터와 시간대별 각각의 거리 차가 가장 작은 유사 그래프를 선출한다.In an embodiment of the present invention, the similarity graph selecting unit selects a similarity graph having the smallest distance difference between the current weather data and each time period by using an Euclidean similarity distance difference calculation equation.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식은, 
본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 온실 환경 제어 모듈은, 일간 유사 그래프의 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터의 차이 값을 제2 예보 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출하고, 주간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 일간 환경 예측값을 고려하여 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 환경 제어값 산출부를 더 포함한다.In an embodiment of the present invention, the daily greenhouse environment control module calculates a daily environmental prediction value by applying a difference value between the past weather data of the daily similar graph and the past greenhouse data to the second forecast data, and It further includes a daily environmental control value calculation unit for calculating a daily environmental control value in consideration of the daily environmental prediction value so that the greenhouse environment is controlled within the minimum and maximum value ranges.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템은, 작물 영상을 촬영하는 작물 영상 촬영 장치; 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터가 작물의 품목별로 저장되는 데이터 베이스; 온실에 제공되어, 온실 환경 데이터를 감지하는 온실 센서; 작물 영상 촬영 장치, 데이터 베이스, 및 온실 센서와 데이터 송수신을 통해 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버; 및 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버로부터 수신되는 실시간 환경 제어값을 기초로 온실 환경을 제어하는 온실 제어기를 포함하며, 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함한다.A real-time greenhouse environment decision support system according to an embodiment of the present invention includes: a crop image photographing device for photographing a crop image; a database in which past data including past weather data and corresponding past greenhouse data of leading farms are stored for each crop item; a greenhouse sensor provided in the greenhouse to detect greenhouse environmental data; a real-time greenhouse environment decision support server that calculates real-time environmental control values through data transmission/reception with a crop image capturing device, a database, and a greenhouse sensor; and a greenhouse controller for controlling the greenhouse environment based on the real-time environmental control value received from the real-time greenhouse environment decision support server, wherein the real-time greenhouse environment decision support server includes a first environmental value and a second a greenhouse graph mapping unit that maps greenhouse environment data including environmental values to a Moller diagram; A greenhouse that receives the mapped first and second environmental values from the greenhouse graph mapping unit, generates time series data that changes in specific time units, respectively, and displays a preset reference range according to crop items and growth times data visualization information generation unit; and an environmental predicted value calculator configured to calculate a first predicted environmental value for the first environmental value and a second predicted environmental value for the second environmental value so that the greenhouse environment is controlled within a reference range.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함한다.A real-time greenhouse environment decision support method according to an embodiment of the present invention comprises: a greenhouse graph mapping step of mapping greenhouse environment data including a first environment value and a second environment value received from a greenhouse sensor to a Moller diagram; A greenhouse that receives the mapped first and second environmental values from the greenhouse graph mapping unit, generates time series data that changes in specific time units, respectively, and displays a preset reference range according to crop items and growth times data visualization information generation step; and an environmental prediction value calculating step of calculating a first environmental predicted value for the first environmental value and a second environmental predicted value for the second environmental value so that the greenhouse environment is controlled within a reference range.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서, 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 온실 그래프 맵핑 단계에서 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함한다.In a computer-readable recording medium comprising a program for executing a real-time greenhouse environment decision support method according to an embodiment of the present invention, the real-time greenhouse environment decision support method comprises: a first environmental value received from a greenhouse sensor; a greenhouse graph mapping step of mapping the greenhouse environment data including the second environmental value to the Moller diagram; A greenhouse that receives the first and second environmental values mapped in the greenhouse graph mapping step, generates time-series data that change at a specific time unit, respectively, and displays a preset reference range according to the item and growth period of the crop data visualization information generation step; and an environmental prediction value calculating step of calculating a first environmental predicted value for the first environmental value and a second environmental predicted value for the second environmental value so that the greenhouse environment is controlled within a reference range.
본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버 및 이를 이용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 사용하면, 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경의 온도, 상대 습도, 이슬점 등을 모두 고려하여, 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.When using the real-time greenhouse environment decision support server and the real-time greenhouse environment decision support system using the same according to an embodiment of the present invention, the temperature, relative humidity, dew point, etc. of the environment in the greenhouse that change in real time for each greenhouse are considered Thus, by calculating the environmental control value, there is an effect that can provide the most optimal environment for the growth of crops.
또한, 선도 농가의 표본 데이터를 그대로 적용시키지 않고, 작물의 생육상 및 기상 그래프 패턴의 유사도를 고려하여 가장 최적의 선도 농가 데이터를 반영함으로써, 작물의 생장을 더욱 향상시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect of further improving the growth of crops by reflecting the most optimal data of the leading farmer in consideration of the similarity of the crop growth and weather graph patterns without applying the sample data of the lead farmer as it is.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 도시한 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 작물의 생육상 판단 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 6 및 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.1 is a schematic diagram illustrating a real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention.
2 is a schematic diagram illustrating a real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention.
3 is a schematic diagram illustrating a real-time greenhouse environment decision support system according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of calculating a weekly environment control value according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing an implementation screen of the step of determining the growth of crops.
6 and 7 are flowcharts illustrating a method of calculating a daily environment control value according to an embodiment of the present invention.
8 is a view showing an execution screen of the daily environment control value calculation step according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a method of calculating a real-time environment control value according to an embodiment of the present invention.
10 is a view showing an execution screen of a step of calculating a real-time environment control value according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components are given the same reference numerals as much as possible even though they are indicated on different drawings. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
본 발명의 실시간 실내 환경 시스템은 작물의 생산 과정에서 실내 환경의 온도 및 습도와 같은 작물 품질에 영향을 미치는 환경 요소를 최적으로 제어하기 위한 것이다. 특히, 본 발명은 작물의 선도 농가의 표본 데이터를 그대로 적용시키지 않고, 각각의 환경요소에 대한 그래프 패턴을 고려하여 가장 최적의 환경 제어값을 산출 가능함으로써, 작물의 생장을 더욱 향상시킬 수 있는 이점이 있다.The real-time indoor environmental system of the present invention is for optimally controlling environmental factors affecting crop quality, such as temperature and humidity of the indoor environment, in the production process of crops. In particular, the present invention has the advantage of further improving the growth of crops by calculating the most optimal environmental control value in consideration of the graph pattern for each environmental element without applying the sample data of the leading farmhouse of the crop as it is. There is this.
본 발명은 주로 작물 재배지, 특히 스마트 온실에 활용될 수 있으나 그 대상이 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 분야에서 활용이 가능하다.The present invention can be mainly used in crop cultivation areas, especially smart greenhouses, but the subject is not limited thereto and can be used in various fields.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.1 is a schematic diagram illustrating a real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는, 온실 그래프 맵핑부(310), 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320), 환경 예측값 산출부(330), 및 실시간 환경 제어값 산출부(340)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , the real-time greenhouse environment
먼저, 온실 그래프 맵핑부(310)는 온실 센서(40)로부터 실시간으로 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램(Mollier diagram)에 맵핑시키는 기능을 수행한다.First, the greenhouse
제1 환경값 및 제2 환경값은 현재 온실 내부의 온도 및 습도일 수 있다.The first environment value and the second environment value may be current temperature and humidity inside the greenhouse.
몰리어다이어 그램(Mollier diagram) 상에는 온도(T), 상대습도(RH), 절대습도(AH), 이슬점온도(DEW), 수분부족량(HD), 및 수증기압 포차(VPD)의 환경 요소들을 종합적으로 고려한 기준 영역이 함께 표시되도록 제공될 수 있다.On the Mollier diagram, the environmental factors of temperature (T), relative humidity (RH), absolute humidity (AH), dew point temperature (DEW), moisture deficiency (HD), and water vapor pressure differential (VPD) are comprehensively summarized. The considered reference area may be provided to be displayed together.
여기서, 기준 영역은 각 작물의 생장 시기에 가장 적합한 수분부족량(HD), 및 수증기압 포차(VPD)의 최대값 및 최소값을 나타내는 기준 범위를 상기 몰리어다이어 그램 상에서 면적을 가지는 영역의 형태로 표시한 것을 의미한다.Here, the reference area represents the reference range representing the maximum and minimum values of the moisture deficiency (HD) and the water vapor pressure differential (VPD) most suitable for the growth period of each crop in the form of an area having an area on the Moller diagram. means that
기준 범위는 작물의 품목 및 생장 시기별 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 데이터를 말하며, 베이스로부터 수신되는 선도 농가의 과거 온실 데이터에 따라 최대값 및 최소값을 갖도록 기설정된다.The reference range refers to the data corresponding to the maximum production environment for each period of the initial, middle, and end of growth by each crop item and growth period. is set
이 때, 수증기압 포차(VPD)란, 온실 공기의 현재 온도에 포화될 수 있는 절대 수분량과 현재 공기의 수분량에 해당되는 수증기압의 차를 말하며, 수증기압 포차(VPD) 및 수분부족량(HD)은 작물의 품목 및 생장시기별로 상이한 기준 범위를 갖는다.At this time, the water vapor pressure differential (VPD) refers to the difference between the absolute moisture content that can be saturated at the current temperature of the greenhouse air and the water vapor pressure corresponding to the current air moisture content. It has a different standard range for each item and growing period.
본 발명은 작물의 생장에 가장 적합한 수증기압 포차(VPD) 및 수분부족량(HD)의 기준 범위를 설정하고, 이를 충족시키기 위해 온도 및 습도를 제어하여 상대습도를 기준 범위 내에서 유지시키기 위한 것으로서, 아래 구성들을 더 포함하여 온실 환경을 제어한다.The present invention is to set the standard range of water vapor pressure differential (VPD) and moisture deficiency (HD) most suitable for the growth of crops, and to maintain the relative humidity within the standard range by controlling the temperature and humidity to satisfy them, Control the greenhouse environment by further including components.
이어서, 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320)는 온실 그래프 맵핑부(310)로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시한다.Subsequently, the greenhouse data visualization
예를 들면, 실시간으로 변화하는 온실 환경 데이터에 대해 한시간 단위 환경값을 시계열 데이터로 생성하여, 막대 그래프 혹은 꺾은선 그래프 등의 형태로 나타내고, 기준 범위를 함께 표시할 수 있다.For example, it is possible to generate an hourly unit environmental value as time series data for greenhouse environment data that changes in real time, and display it in the form of a bar graph or a line graph, and display a reference range together.
이어서, 환경 예측값 산출부(330)는 상술한 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320)가 그래프상에 기준 범위를 함께 표시함에 따라, 온실 환경의 시간별 추이를 기준 범위에 대해 용이하게 분석이 가능하게 된다. 이에 따라, 시간 단위 온실 환경에 대한 적정 환경 예측값을 도출하여, 온실 환경 제어를 수행하기 위한 자료로 사용할 수 있게 된다.Subsequently, the environmental prediction
환경 예측값 산출부(330)는 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출한다.The environmental predicted
여기서, 제1 환경 예측값은 제1 환경값에 대해 기준 범위를 고려하여 도출되는 예측값을 의미하며, 제2 환경 예측값은 제2 환경값에 대해 기준 범위를 고려하여 도출되는 예측값을 의미한다.Here, the first environmental predicted value means a predicted value derived by considering the reference range for the first environmental value, and the second environmental predicted value means a predicted value derived by considering the reference range for the second environmental value.
즉, 제1 환경 예측값은 온실 내 현재 온도에 대한 온도 변화량일 수 있으며, 제2 환경 예측값은 온실 내 현재 습도에 대한 습도 변화량일 수 있다.That is, the first environmental prediction value may be a temperature change amount with respect to the current temperature in the greenhouse, and the second environmental prediction value may be a humidity change amount with respect to the current humidity in the greenhouse.
예를 들어, 온도에 대한 기준 범위가 17℃~20℃일 때, 제1 환경값이 16℃인 경우, 제1 환경 예측값은 기준 범위의 최소값을 만족시키기 위해 +1℃로 산출된다.For example, when the reference range for temperature is 17°C to 20°C, when the first environmental value is 16°C, the first predicted environmental value is calculated as +1°C to satisfy the minimum value of the reference range.
이러한 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값은 서로 상관 관계를 가진다.The first environmental predicted value and the second environmental predicted value have a correlation with each other.
일예로, 낮에는 기온이 높아 포화 수증기량이 크므로 상대습도가 낮고, 밤이나 새벽에는 기온이 낮아 반대로 포화수증기량이 작아서 상대습도가 높게 된다.For example, the relative humidity is low because the temperature is high during the day and the amount of saturated water vapor is large, and the relative humidity is high because the amount of saturated steam is small when the temperature is low at night or dawn.
여기서, 상대 습도란 일상 생활에서 공기의 건습 정도를 나타낼 때 사용하는 것으로, 주어진 온도의 포화 수증기량에 대한 실제 수증기압의 비를 백분율로 나타낸 것을 말한다.Here, the relative humidity is used to indicate the degree of dryness and moisture in the air in daily life, and refers to the ratio of the actual water vapor pressure to the saturated water vapor amount at a given temperature as a percentage.
도 10을 살펴보면, 온실 내 온도를 변화시키는 경우에도, 상대 습도를 선도 농가의 온실 데이터에 상응하는 기준 범위 내에서 제어하기 위해서는, 온도에 따라 변화하는 습도를 함께 고려해야 함을 알 수 있다.Referring to FIG. 10 , even when the temperature in the greenhouse is changed, in order to control the relative humidity within the reference range corresponding to the greenhouse data of the leading farmhouse, it can be seen that the humidity changing according to the temperature must be considered.
즉, 환경 예측값 산출부(330)는 이러한 상대 습도의 기준 범위를 충족시키기 위해, 상기와 같은 두 개의 변수들의 상관 관계를 고려하여 하나의 독립 변수에 대한 다른 하나의 변수의 종속값을 실시간으로 예측함으로써, 기준 범위를 만족시키기 위한 보다 정확한 데이터를 산출할 수 있다. That is, in order to satisfy the reference range of the relative humidity, the environmental
더하여, 전술한 본 발명의 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320)가 제1 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제1 환경 예측값에 따라 변경되는 제2 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하고, 제2 환경 예측값이 독립 변수일 때, 제2 환경 예측값에 따라 변경되는 제1 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하여 제공함으로써, 가시성을 향상시켜 사용자가 더욱 직관적이고 용이하게 환경 예측값을 파악할 수 있게 하는 이점이 있다.In addition, when the greenhouse data visualization
이렇게 산출되는 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값은 기저장된 알고리즘에 의해 현재 온실 내부 환경 데이터와의 비교를 통해 냉방, 난방, 가습, 및 제습의 신호를 출력하여 온실 제어기로 전송함으로써, 온실 환경이 제어되도록 구현될 수도 있다.The first and second predicted environmental values calculated in this way are compared with the current greenhouse internal environmental data by a pre-stored algorithm, and signals of cooling, heating, humidification, and dehumidification are output and transmitted to the greenhouse controller. It may be implemented to be controlled.
이어서, 실시간 환경 제어값 산출부(340)는 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출한다.Next, the real-time environmental
실시간 환경 제어값 산출부(340)는 상기에서 산출된 환경 예측값을 최대한 적용하되, 일간 환경 제어값의 최대값을 초과하는 예측값은 최대값으로 보정하고, 최소값 미만인 예측값은 최소값으로 보정함으로써, 실시간 환경 제어값을 산출할 수 있다.The real-time environment control
예를 들면, 온도에 대한 일간 환경 제어값의 범위가 18℃~20℃일 때, 제1 환경 예측값이 17℃인 경우, 실시간 환경 제어값은 일간 환경 제어값의 최소값을 만족시키기 위해 18℃로 산출된다.For example, when the range of the daily environmental control value for temperature is 18°C to 20°C, when the first environmental prediction value is 17°C, the real-time environmental control value is set to 18°C to satisfy the minimum value of the daily environmental control value. is calculated
이렇게 산출된 실시간 환경 제어값에 따라 난방, 냉방, 가습, 및 제습 신호를 온실 제어기로 전송하여, 작물이 재배되는 실내 환경의 온도 및 습도 중 적어도 하나 이상을 제어하도록 구현될 수 있다.By transmitting heating, cooling, humidification, and dehumidification signals to the greenhouse controller according to the calculated real-time environmental control value, it may be implemented to control at least one of temperature and humidity of an indoor environment in which crops are grown.
상술한 본 발명의 실시간 온실 환경 제어 모듈을 활용하는 경우, 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경의 온도, 상대 습도, 이슬점 등을 모두 고려하여, 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.When using the real-time greenhouse environment control module of the present invention described above, by calculating the environmental control value in consideration of the temperature, relative humidity, dew point, etc. of the environment in the greenhouse that change in real time for each greenhouse, it is the most effective for the growth of crops. It has the effect of providing an optimized environment.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상술한 구성들은 실시간 온실 환경 제어 모듈에 포함되는 형태로 제공될 수도 있으며, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는 다음과 같은 구성요소를 더 포함하는 형태로 구현될 수 있다.In one embodiment of the present invention, the above-described components may be provided in a form included in the real-time greenhouse environment control module, and the real-time greenhouse environment decision support server of the present invention is in a form further including the following components can be implemented.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 도시한 개략도이다.2 is a schematic diagram illustrating a real-time greenhouse environment decision support server according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는, 외부로부터 데이터를 수신하기 위해 다음과 같은 구성을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the real-time greenhouse environment decision support server of the present invention may include the following configuration to receive data from the outside.
먼저, 작물 영상 수신부(101)는, 작물 영상 촬영 장치로부터 촬영된 주간 작물 영상을 수신하는 기능을 수행한다.First, the crop
기상 데이터 수신부(102)는 기상청 혹은 기상 데이터의 제공 인프라와 통신함으로써, 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하는 현재 기상 데이터를 수신하도록 제공된다.The weather
예를 들면, 기상 데이터 수신부(210)는 일별로 제1 예보 데이터를 수신하고, 시간별로 제2 예보 데이터를 수신하도록 제공될 수 있다.For example, the
기상청 혹은 인프라와의 통신은 네트워크를 사용하여 이루어지도록 제공될 수 있다. 여기서 네트워크는 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어 망일 수 있으며, Cellular 기술(5G 통신 기술, LTE 통신 기술, 3GPP 기술) 등이 활용될 수 있다.Communication with the meteorological agency or infrastructure may be provided to be done using a network. Here, the network may be a wired or wireless Internet, and in addition to a wired public network, a wireless mobile communication network, or a core network integrated with the mobile Internet, etc., Cellular technology (5G communication technology, LTE communication technology, 3GPP technology), etc. may be utilized. .
이외에도, 기상 데이터 수신부(102)는 다양한 공지 기술을 사용하여 기상 예보 데이터를 수신하고 이를 저장하여 주간별로 초기화 및 갱신되도록 마련될 수 있다.In addition, the weather
또한, 기상 데이터 수신부(102)는 수신된 기상 예보 데이터를 데이터 베이스화 하여 후술할 데이터 베이스 내에 누적 저장하도록 제공될 수 있다.In addition, the weather
과거 데이터 수신부(103)는, 데이터 베이스로부터 작물의 품목에 대응되는 지난 작기 선도 농가의 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 수신한다.The past
온실 데이터 수신부(104)는, 온실 센서로부터 온실 내부의 온도, 습도, 이슬점, 및 상대습도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 온실 환경 데이터를 수신하도록 제공된다.The greenhouse
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상술한 구성들로부터 수신한 데이터를 토대로 온실 환경 제어값을 산출하기 위해, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는, 주간 온실 환경 제어 모듈(100), 일간 온실 환경 제어 모듈(200), 및 실시간 온실 환경 제어 모듈(300)을 더 포함하도록 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, in order to calculate a greenhouse environment control value based on the data received from the above-described configurations, the real-time greenhouse environment
계속해서 도 2를 참조하면, 주간 온실 환경 제어 모듈(100)은 아래 구성요소들을 포함한다.Continuing to refer to FIG. 2 , the daytime greenhouse
환경 제어 요소 결정부(110)는 작물 영상 수신부(101)로부터 주간 작물 영상을 수신하여 작물 생육상을 판단한다.The environmental control
이 때, 작물 영상들은 후술할 데이터 베이스에 누적 저장될 수 있으며, 데이터 베이스 내에 작물 영상 분석을 위한 알고리즘이 미리 저장되도록 마련될 수 있다.In this case, crop images may be accumulated and stored in a database to be described later, and an algorithm for analyzing crop images may be pre-stored in the database.
이에 따라, 작물의 생장을 분석하기 위한 빅데이터를 구축할 수 있으며, 영상 분석 시 이러한 빅데이터를 적용하여 작물 영상 인식률을 보다 향상시키도록 구현될 수 있다.Accordingly, big data for analyzing the growth of crops can be built, and such big data can be applied when analyzing images to further improve the crop image recognition rate.
작물 영상은 작물의 꽃, 줄기, 잎, 열매, 화방, 몽우리 및 생장점을 포함하는 영상일 수 있으며, 작물의 생육상을 판단하기 위한 자료로 활용된다.Crop images may be images including flowers, stems, leaves, fruits, flower beds, stems, and growth points of crops, and are used as data for judging crop growth.
작물 생육상은 작물의 생장상 및 생장 강도를 고려하여 판단된다.Crop growth is determined in consideration of the growth phase and growth intensity of crops.
아래 표는 작물의 생장상을 판단하는 방법을 나타낸 것이다.The table below shows the methods for judging the growth phase of crops.
개화
flowering
화방 내 꽃이 균일
개화속도가 빠름Close to the growing point (less than 15cm) Fast flower opening
Flowers in the flower room are uniform
fast flowering
화판이 서로 붙어 있으며
화방 내 꽃 크기 및 개화 불균일Flowering is far away
The boards are glued together
Non-uniformity of flower size and flowering in the flower room
엽색 및
화색
leaf color and
color
엽과 꽃이 작음
엽이 작고 단단함
생장 흔적이 미미Deep yellow flower color, flower room curled, stem thickness 11mm or less
small leaves and flowers
The leaves are small and hard.
Little signs of growth
화방이 곧게 뻗고, 꽃이 큼
줄기두께 11mm 이상
옆이 크고 연약함
생장흔적이 많음light color
The flowerbed is straight and the flowers are large.
Stem thickness 11mm or more
big and soft
Lots of growth marks
과일
fruit
품질이 좋으며,
발달속도가 빠름Large in size, many fruits
good quality,
rapid development
착과수 적음
품질이 좋지 않으며
발달속도 늦음small in size
low number of fruits
not good quality
slow development
표 1을 참조하면, 생장상은, 영양 생장 및 생식 생장 간의 생장 방향성을 나타내는 지표로서 사용되는 것으로, 생식 생장 혹은 영양 생장 정도에 따라 결정된다. 생장상은 개화속도, 개화거리, 화방 간 거리, 화방 줄기 형상, 엽색, 화색, 개화 균일성, 착과수, 과일의 발달속도, 및 과일의 품질 중 적어도 하나 이상을 기초로 결정된다.또한, 생장 강도는 작물의 생장 크기를 나타내는 지표로서, 생장점, 줄기 두께, 및 화방 높이 중 적어도 하나 이상을 기초로 결정된다. 여기에서, 생장점이란 수직 방향으로 작물의 가장 높은 위치를 의미한다.Referring to Table 1, the growth phase is used as an index indicating the growth direction between vegetative growth and reproductive growth, and is determined according to reproductive growth or the degree of vegetative growth. The growth phase is determined based on at least one of the flowering rate, flowering distance, distance between flowers, stem shape, leaf color, flower color, flowering uniformity, number of fruit trees, fruit development rate, and fruit quality. is an index indicating the growth size of a crop, and is determined based on at least one of a growth point, a stem thickness, and a height of a flower bed. Here, the growth point means the highest position of the crop in the vertical direction.
상기와 같이 작물의 생육상을 판단함에 따라, 작물의 영양 생장 및 생식 생장 간의 치우침을 방지하여 균형 생장이 가능하도록 유도할 수 있는 이점이 있으며, 이에 따라, 작물의 착과수, 크기, 및 품질이 향상되는 효과가 있다.By judging the growth phase of crops as described above, there is an advantage that can induce balanced growth by preventing bias between vegetative and reproductive growth of crops, and accordingly, the number of fruits, size, and quality of crops are improved has the effect of being
환경 제어 요소 결정부(110)는 판단된 작물 생육상을 기반으로 온실의 환경 제어 요소를 결정하며, 결정된 환경 제어 요소는 클라우드 형태로 제공되는 데이터 베이스에 누적 저장될 수 있다. 환경 제어 요소는 주간 온도, 주간 습도, 야간 온도, 야간 습도, 평균 온도, 및 평균 습도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. The environmental control
아래 그림은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 작물 생육상에 따라 환경 제어 요소를 결정하는 방법을 나타낸 것이다.The figure below shows a method of determining an environmental control factor according to crop growth in an embodiment of the present invention.
[그림 1][Figure 1]
그림 1을 참조하면, 생장상 및 생장강도를 포함하는 생육상에 기초하여, 환경 제어 요소를 결정할 수 있다.Referring to Figure 1, based on the growth phase including growth phase and growth intensity, environmental control factors can be determined.
예를 들어, 생식 생장이 강하고, 생장 강도가 강한 경우, 밤 온도를 높이도록 환경 제어 요소가 결정될 수 있다.For example, when reproductive growth is strong and growth intensity is strong, an environmental control factor may be determined to increase the night temperature.
이외에도, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 평균 온도의 제어 방향을 결정할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the control direction of the average temperature may be determined.
이하는, 본 발명의 일 실시예에 있어서, 환경 제어 요소를 결정하기 위한 방법을 나타낸 것이다.Hereinafter, in one embodiment of the present invention, a method for determining an environmental control factor is shown.
표 2를 참조하면, 줄기 두께와 화방 높이를 고려하여 착과 부하 정도를 도출함으로써, 환경 제어 요소를 결정할 수 있다.예를 들면, 줄기 두께 대비 화방 높이가 큰 경우, 착과 부하가 커지므로, 평균 온도를 높여 생장 균형을 맞추도록 환경 제어 요소가 결정될 수 있다.Referring to Table 2, the environmental control factor can be determined by deriving the degree of fruiting load in consideration of the stem thickness and the height of the flower room. For example, when the height of the flower room is large compared to the thickness of the stem, the fruit load increases, so the average temperature Environmental control factors can be determined to increase growth balance.
이어서, 환경 제어 수치 결정부(120)는 과거 데이터 수신부(103)로부터 수신되는 작물에 대한 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 토대로 환경 제어 수치를 결정한다.Next, the environmental control
이 때, 과거 온실 데이터는, 작물의 품목에 따른 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 온도, 습도, CO2, EC, pH, 누적일사 등의 데이터를 포함할 수 있다. At this time, the past greenhouse data may include data such as temperature, humidity, CO 2 , EC, pH, cumulative solar radiation, etc. corresponding to the maximum production environment for each period of the initial, middle, and end of growth according to crop items. have.
본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는 상기 과거 온실 데이터 중 온도 및 습도를 제어함으로써 작물의 생장에 가장 최적화된 환경을 제공하는 것을 목적으로 한다.The purpose of the real-time greenhouse environment decision support server of the present invention is to provide an environment most optimized for the growth of crops by controlling the temperature and humidity among the past greenhouse data.
상기 데이터는 각 선도 농가들의 온실 데이터에 따른 작물의 최대수량 데이터를 기반으로 통계 처리를 통해 각 시기별 최대 생산 환경 제어값이 도출되도록 제공될 수 있으며, 월별로 제공될 수 있다.The data may be provided so that the maximum production environment control value for each period is derived through statistical processing based on the maximum amount of crop data according to the greenhouse data of each leading farmhouse, and may be provided monthly.
이어서, 환경 한계값 설정부(130)는 선도 농가의 월별 과거 온실 데이터에 따른 온실 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정한다.Next, the environmental
환경 한계값은, 작물의 품목에 따라 주간 및 야간 각각에 상이하게 설정될 수 있으며, 주간으로 초기화 및 갱신되도록 제공되어 주간에 가장 최적화된 환경 한계값이 도출되도록 제공될 수 있다.The environmental threshold may be set differently during the daytime and at night depending on the crop item, and may be provided to be initialized and updated during the day, so that the most optimized environmental threshold value for the daytime may be derived.
이어서, 주간 환경 제어값 산출부(140)는, 주간 기상 예보 데이터와, 과거 데이터를 비교하여 온도 차 및 습도 차를 산출하고, 산출된 온도 차 및 습도 차를 고려하여 환경 제어 수치를 결정한다. 이 때, 과거 데이터의 과거 온실 데이터와 주간 기상 예보 데이터와의 차이 값을 산출함으로써, 환경 제어 수치를 결정할 수 있다.Next, the weekly environmental control
예를 들면, 현재 외부 기상 온도가 17℃ 이고, 같은 시기 지난 작기 선도 농가의 실내 온도가 20℃인 경우, 이들의 차이 값인 +3℃가 환경 제어 수치로 결정될 수 있다.For example, if the current external weather temperature is 17°C and the indoor temperature of a small farmhouse past the same period is 20°C, the difference value of +3°C may be determined as an environmental control value.
즉, 지난 작기의 선도 농가의 환경 데이터에 상응하도록 온도 및 습도를 제어함으로써, 지난 작기와 유사한 작물 생장 환경을 조성할 수 있게 된다.That is, by controlling the temperature and humidity to correspond to the environmental data of the leading farmhouse of the last crop, it is possible to create a crop growth environment similar to that of the last crop.
또한, 다른 실시예에 있어서, 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터 간의 차이 값을 산출하여 이를 주간 기상 예보 데이터에 적용함으로써, 환경 제어 수치를 결정할 수도 있다.Further, in another embodiment, the environmental control value may be determined by calculating a difference value between the past weather data and the past greenhouse data and applying it to the weekly weather forecast data.
예를 들면, 현재 외부 기상 온도가 17℃이고, 같은 시기 지난 작기 선도 농가의 외부 기상 온도가 16℃, 실내 온도가 20℃인 경우, 선도 농가의 내외부 온도 차를 산출하여 이를 현재 외부 기상 온도에 적용함에 따라, +4℃가 환경 제어 수치로 결정될 수도 있다.For example, if the current external meteorological temperature is 17℃, and the external weather temperature of the fresh farmhouse past the same period is 16℃ and the indoor temperature is 20℃, calculate the difference between the internal and external temperature of the fresh farmhouse and apply it to the current external weather temperature. Depending on the application, +4°C may be determined as an environmental control value.
이어서, 주간 환경 제어값 산출부(140)는 환경 제어 요소 및 환경 제어 수치를 기초로 주간 환경 제어값을 산출한다.Next, the daytime environment control
이 때, 주간 환경 제어값 산출부(140)는 선도 농가 월별 데이터를 기초로 얻어진 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하도록 제공될 수 있다.In this case, the weekly environmental
전술한 예시를 들어 설명하면, 현재 외부 기상 온도가 17℃이고, 환경 한계값이 18℃ 내지 20℃로 설정된 경우, 환경 제어 수치는 +4℃로 결정되나, 환경 한계값을 초과하므로, 이를 고려하여 17℃+3℃=20℃로 주간 환경 제어값이 산출될 수 있다. To explain with the above example, if the current external weather temperature is 17°C and the environmental limit value is set to 18°C to 20°C, the environmental control value is determined as +4°C, but it exceeds the environmental limit value, so take this into account Thus, the weekly environmental control value can be calculated as 17 ℃ + 3 ℃ = 20 ℃.
주간 환경 제어값은, 환경 한계값 내에서 시간별 상이한 값을 갖도록 제공될 수 있다. 이렇게 산출되는 주간 환경 제어값은 클라우드 형태로 제공되는 후술할 데이터 베이스 내에 누적 저장됨에 따라 빅데이터를 구축할 수 있다.Daytime environmental control values may be provided to have different values over time within environmental limits. The weekly environment control value calculated in this way is accumulated and stored in a database to be described later provided in the form of a cloud, so that big data can be built.
본 발명이 상술한 주간 온실 환경 제어 모듈을 포함함에 따라, 작물의 영양 생장 및 생식 생장 간의 치우침을 방지하여 균형 생장이 가능하도록 유도할 수 있는 이점이 있다. 이에 따라, 작물의 착과수, 크기, 및 품질이 향상되는 효과가 있다.As the present invention includes the above-described weekly greenhouse environment control module, there is an advantage in that it is possible to induce balanced growth by preventing bias between vegetative and reproductive growth of crops. Accordingly, there is an effect of improving the number of fruits, size, and quality of crops.
또한, 선도 농가의 환경 데이터를 함께 활용함으로써, 최대 생산 환경과 유사한 환경을 제공하되, 작물의 생육상을 함께 고려함으로써, 작물에 최적화된 환경을 제공할 수 있는 이점이 있다.In addition, by utilizing the environmental data of leading farms together, an environment similar to the maximum production environment is provided, but there is an advantage in that an environment optimized for crops can be provided by considering the growth of crops together.
다음으로, 일간 온실 환경 제어 모듈(200)은 다음과 같은 구성요소들을 포함하도록 제공될 수 있다.Next, the daily greenhouse
먼저, 유사 그래프 선출부는 현재 기상 데이터와 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 하는 기능을 수행하며, 주간 유사 그래프 선출부(210) 및 일간 유사 그래프 선출부(220)를 포함하도록 구성될 수 있다.First, the similar graph selector compares the patterns of the current weather data and the past weather data to make a similar graph having a pattern similar to the current weather data, and the weekly
주간 유사 그래프 선출부(210)는, 과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 가장 작은 주간 유사 그래프를 과거 데이터 내에서 선출하는 기능을 수행한다.The weekly similarity
일간 유사 그래프 선출부(220)는, 주간 유사 그래프 선출부(210)에 의해 선출된 주간 유사 그래프 내에서, 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 기능을 수행한다.The daily similarity
이 때, 일간 유사 그래프 선출부(220)는, 하루 2회에 걸쳐 제2 예보 데이터를 갱신하고, 갱신된 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 유사한 패턴을 가지는 일간 유사 그래프를 선출하도록 제공될 수 있다.In this case, the daily similarity
예를 들면, 실시간으로 변동되는 제2 예보 데이터를 반영하기 위하여, 10시 14시에 각각 1회씩 갱신된 제2 예보 데이터에 대한 유사 패턴을 가지는 일간 유사 그래프를 선출하도록 마련될 수 있다.For example, in order to reflect the second forecast data that is changed in real time, it may be provided to select a daily similarity graph having a similar pattern to the second forecast data updated once at 10:00 and 14 o'clock, respectively.
일간 유사 그래프 선출 방법은 상기 예시에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 설정에 따라 시간과 횟수가 다양하게 설정될 수 있다.The daily similarity graph selection method is not limited to the above example, and the time and number of times may be variously set according to a user's setting.
유사 그래프 선출부는, 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식을 이용하여, 현재 기상 데이터와 시간대별 각각의 거리 차가 가장 작은 유사 그래프를 선출한다.The similarity graph selecting unit selects a similarity graph having the smallest distance difference between the current weather data and each time period by using an Euclidean similarity distance difference calculation equation.
유클리디안 거리란, 평면상에서 두 대상 좌표간의 거리를 의미하는 것으로, 유클리디안 거리 개념상에서 대상들 사이의 거리는 유사성 정도를 나타낸다. 상기 유클리디안 거리는 피타고라스의 정리를 사용하여 구할 수 있다.The Euclidean distance means a distance between two object coordinates on a plane, and the distance between objects in the Euclidean distance concept indicates a degree of similarity. The Euclidean distance can be obtained using the Pythagorean theorem.
즉, 유클리디안 거리를 활용함에 따라, 평면상에서 과거와 현재의 온습도 그래프를 비교할 수 있으며, 거리 차를 산출하여 유사도를 비교할 수 있다.That is, by using the Euclidean distance, the past and present temperature and humidity graphs can be compared on a plane, and the similarity can be compared by calculating the distance difference.
본 발명에서 사용하는 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식은 다음과 같다.Euclidean similarity distance difference calculation formula used in the present invention is as follows.
여기서, 
주간 유사 그래프를 선출하는 경우에는, 아래 식을 이용할 수 있다.In the case of selecting the weekly similar graph, the following equation can be used.
이 때, 
이에 따라, 상기 유클리디안 거리 차 산출 식을 활용하여 주간 유사 그래프를 선출하는 경우, 수신된 제1 예보 데이터의 전후 15일에 해당하는 과거 데이터 내에서, 24시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동하면서 각각의 유클리디안 거리 차를 산출하여 거리 차가 가장 작은 값을 가지는 과거 데이터를 주간 유사 그래프로 선출할 수 있다.Accordingly, when a weekly similar graph is selected by using the Euclidean distance difference calculation formula, the graph of the first forecast data in units of 24 hours within the past data corresponding to 15 days before and after the received first forecast data By calculating each Euclidean distance difference while moving , the past data having the smallest distance difference can be selected as the weekly similarity graph.
예를 들어, 11월 8일부터 11월 14일까지의 제1 예보 데이터에 대한 유클리디안 거리 차를 산출하는 경우, 11월 1일부터 11월 21일까지의 과거 데이터 내에서 24시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동시킨다.For example, when calculating the Euclidean distance difference for the first forecast data from November 8 to November 14, within the historical data from November 1 to November 21, in 24-hour units Move the graph of the first forecast data.
이 때, 발생하는 각각의 경우에 대한 거리 차(
아래는 11월 8일부터 11월 14일까지의 제1 예보 데이터와 지난 작기 11월 7일부터 11월 13일까지의 과거 기상 데이터 간의 거리 차를 구하는 식을 나타낸 예시이다.The following is an example showing the formula for calculating the distance difference between the first forecast data from November 8 to November 14 and the past weather data from November 7 to November 13 of the last crop period.
일간 유사 그래프를 선출하는 경우에는, 아래 식을 이용할 수 있다.In the case of selecting a daily similarity graph, the following formula can be used.
이 때, 
이에 따라, 상기 유클리디안 거리 차 산출 식을 활용하여 일간 유사 그래프를 선출하는 경우, 수신된 제2 예보 데이터에 대응되는 과거 주간 데이터 내에서, 시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동하면서 각각의 유클리디안 거리 차를 산출하여 거리 차가 가장 작은 값을 가지는 과거 데이터를 일간 유사 그래프로 선출할 수 있다.Accordingly, when a daily similar graph is selected by using the Euclidean distance difference calculation formula, each of the graphs of the first forecast data is moved in units of time within the past weekly data corresponding to the received second forecast data. By calculating the Euclidean distance difference of , past data having the smallest distance difference can be selected as a daily similarity graph.
예를 들어, 11월 1일부터 11월 7일까지의 과거 데이터 내에서 11월 4일의 제2 예보 데이터에 대한 유클리디안 거리 차를 산출하는 경우, 1시간 단위로 제1 예보 데이터의 그래프를 이동시킨다.For example, when calculating the Euclidean distance difference for the second forecast data on November 4 within the historical data from November 1 to November 7, the graph of the first forecast data in units of one hour move the
이 때, 발생하는 각각의 경우에 대한 거리 차(
아래는 11월 4일 00시부터 24시까지의 제2 예보 데이터와 지난 작기 11월 3일 02시부터 11월 4일 02시까지의 과거 기상 데이터 간의 거리 차를 구하는 식을 나타낸 예시이다.The following is an example showing the expression for calculating the distance difference between the second forecast data from 00:00 to 24:00 on November 4 and the past weather data from 02:00 on November 3 to 02:00 on November 4.
상기에서 살펴본 바와 같이, 24시간 단위로 그래프를 전후 이동하여 주간 유사 그래프를 먼저 산출하고, 이후 1시간 단위로 그래프를 전후 이동하여 일간 유사 그래프를 산출함으로써, 유사 그래프를 더욱 용이하고 신속하게 선출할 수 있게 되며, 소요 시간을 단축할 수 있는 이점이 있다.As described above, by moving the graph back and forth in units of 24 hours to calculate the weekly similarity graph first, and then moving the graph back and forth by one hour to calculate the daily similarity graph, the similar graph can be selected more easily and quickly. This has the advantage that the required time can be shortened.
또한, 하루 동안의 그래프 패턴만 고려하여 유사 그래프를 선출하는 것에 비해, 주간 동안의 그래프 패턴이 가장 유사한 과거 데이터의 범위를 먼저 제한하고, 그 안에서 일간 유사 그래프를 선출함으로써, 기상 그래프의 단순 수치가 아닌 패턴을 중점적으로 고려하여 실제 기상 환경에 적용이 더욱 용이한 그래프를 선출할 수 있는 이점이 있다.In addition, compared to selecting a similar graph by considering only the graph pattern for one day, by limiting the range of past data with the most similar graph pattern for the week first, and selecting the daily similar graph within, the simple numerical value of the weather graph is reduced. There is an advantage in that it is possible to select a graph that is easier to apply to the actual weather environment by focusing on the non-traditional pattern.
이어서, 일간 환경 제어값 산출부(230)는 먼저 유사 그래프의 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터의 차이 값을 산출하고, 차이 값을 현재 기상 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출한다.Next, the daily environment control
일간 환경 예측값은, 현재 외부 온도에 대한 실내 온도와, 현재 외부 습도에 대한 실내 습도 중 적어도 하나를 포함한다.The daily environment prediction value includes at least one of an indoor temperature with respect to the current external temperature and an indoor humidity with respect to the current external humidity.
예를 들면, 현재 외부 기상 온도가 17℃이고, 같은 시기 지난 작기 선도 농가의 외부 기상 온도가 16℃, 실내 온도가 20℃인 경우, 선도 농가의 내외부 온도 차 +4℃를 산출하여 이를 현재 외부 기상 온도에 적용함에 따라, 21℃가 일간 환경 예측값으로 산출될 수 있다.For example, if the current outside weather temperature is 17°C, and the outside weather temperature of the fresh farmhouse past the same period is 16°C and the indoor temperature is 20°C, calculate the difference between the inside and outside temperature +4°C of the fresh farmhouse and convert it to the current outside temperature. As applied to the weather temperature, 21°C can be calculated as a daily environmental prediction value.
이후, 일간 환경 제어값 산출부(230)는 과거 데이터를 기반으로 설정된 주간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 실내 환경이 제어되도록, 주간 환경 제어값 내에서 일간 환경 예측값을 고려하여 일간 환경 제어값을 산출한다.Thereafter, the daily environment control
예를 들어 설명하면, 일간 환경 예측값은 21℃이나, 주간 환경 제어값의 범위가 18℃ 내지 20℃로 설정된 경우 일간 환경 예측값이 주간 환경 제어값을 초과하지 않도록 20℃를 일간 환경 제어값으로 산출할 수 있다.For example, if the daily environmental prediction value is 21°C, but when the range of the weekly environmental control value is set to 18°C to 20°C, 20°C is calculated as the daily environmental control value so that the daily environmental prediction value does not exceed the weekly environmental control value can do.
주간 환경 제어값은, 전술한 주간 온실 환경 제어 모듈(100)로부터 수신되는 값으로 이에 대한 자세한 설명은 상기를 참조한다.The daytime environment control value is a value received from the above-described daytime greenhouse
상술한 본 발명의 일간 온실 환경 제어 모듈을 활용하면, 선도 농가의 온실 데이터를 그대로 적용하는 것이 아닌, 온실이 위치한 지역의 기상 패턴과 가장 유사한 패턴을 가지는 과거 기상 데이터에 대한 과거 온실 데이터를 고려하여 최적의 환경 제어값을 산출할 수 있다.By utilizing the daily greenhouse environment control module of the present invention, the greenhouse data of the leading farmhouse is not applied as it is, but in consideration of the past greenhouse data for the past weather data having a pattern most similar to the weather pattern of the area where the greenhouse is located. An optimal environmental control value can be calculated.
즉, 온실별 맞춤 적용이 가능함에 따라, 현재 기상 패턴에 가장 최적화된 온실 제어가 가능해진다.That is, as customized application for each greenhouse is possible, the greenhouse control most optimized for the current weather pattern becomes possible.
다음으로, 실시간 온실 환경 제어 모듈(300)은 도 1을 참조하여 전술한 바와 같이, 온실 그래프 매핑부(310), 온실 데이터 시각화 정보 생성부(320), 환경 예측값 산출부(330), 및 실시간 환경 제어값 산출부(340)를 포함하며, 이에 대한 설명은 상기를 참조한다.Next, as described above with reference to FIG. 1 , the real-time greenhouse
이상에서는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버에 대해 살펴보았다. 이하에서는 상술한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버를 이용하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템에 대해 설명한다. 설명의 편의를 위해, 도 1을 참조하여 설명한 부분과 중복되는 내용은 생략하거나 간단히 기재한다.In the above, we looked at the real-time greenhouse environment decision support server. Hereinafter, a real-time greenhouse environment decision support system using the above-described real-time greenhouse environment decision support server will be described. For convenience of explanation, content overlapping with those described with reference to FIG. 1 will be omitted or simply described.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 도시한 개략도이다.3 is a schematic diagram illustrating a real-time greenhouse environment decision support system according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템(10)은 다음과 같은 구성을 포함하도록 제공될 수 있다.Referring to FIG. 3 , the real-time greenhouse environment
먼저, 작물 영상 촬영 장치(20)는 주간 동안의 작물 영상을 촬영한다. 작물 영상 촬영 장치(20)는 사용자가 소지할 수 있는 카메라 혹은 휴대용 단말의 형태로 제공될 수 있으며, 사용자가 작물 영상 촬영 장치(20)를 수동으로 조작하여 작물 영상을 촬영하도록 제공될 수 있다. 또한, 작물 영상 촬영 장치(20)는 재배지 내에서 자율 주행이 가능하여 각각의 작물을 자동을 인지하고 작물 영상을 촬영할 수 있도록 구현될 수도 있다.First, the crop
이어서, 데이터 베이스(30)에는 지난 작기의 과거 기상 데이터와, 이에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터가 저장되며, 상기 과거 데이터들을 누적 및 갱신하여 저장하도록 제공될 수 있다.Thereafter, the
데이터 베이스(30)는 작물의 품목에 따른 환경 제어값을 각 시기별로 데이터 베이스(DB)화하여 저장, 분류 및 관리할 수 있다.The
예를 들면, 데이터 베이스(30)는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이터 베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이터 베이스 관리 시스템(OODBMS)을 이용하여 본 출원의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(field)들을 가지고 있다.For example, the
본 발명의 일 실시예에 있어서, 데이터 베이스(30)는 클라우드 형태로 제공되어 본 발명의 주간 온실 환경 의사결정지원 서버(100)로 수신되는 데이터들을 데이터 베이스화하여 누적 저장함에 따라 빅데이터를 구축할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the
예를 들면, 데이터 베이스(30) 내에 작물 영상들이 품목별 생장 시기에 따라 데이터 베이스화되어 누적 저장됨에 따라 빅데이터가 구축될 수 있으며, 작물 영상 분석을 위한 알고리즘이 별도로 저장될 수 있다. 이에 따라, 작물 영상 인식률을 보다 향상시킬 수 있게 된다.For example, big data may be constructed as crop images are accumulated and stored in the
또한, 데이터 베이스(30) 내에는 작물의 품목에 따른 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 온실 환경 데이터가 필드별로 데이터 베이스화되어 누적 저장됨에 따라 빅데이터가 구축될 수도 있다.In addition, in the
또한, 데이터 베이스(30) 내에는 실시간 온실 환경에 따라 산출되는 실시간 환경 제어값이 데이터 베이스화되어 누적 저장되고, 빅데이터가 구축된다. 이를 본 발명에 적용하는 경우, 선도 농가의 온실 환경 데이터가 테스트베드 데이터를 대체할 수 있게 되며, 작업 속도와 정확도를 향상시킴에 따라, 작물의 생장에 가장 최적화된 실시간 환경 제어값을 산출할 수 있게 된다.In addition, in the
이어서, 온실 센서(40)는 온실 내부에 제공되어, 온도, 습도, CO2, EC, pH, 누적일사 중 적어도 하나를 포함하는 온실 환경 데이터를 감지하는 기능을 한다.Then, the
실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는 상술한 작물 영상 촬영 장치(20), 데이터 베이스(30), 및 온실 센서(40)와 데이터 송수신을 통해 주간 환경 제어값을 산출한다.The real-time greenhouse environment
온실 제어기(50)는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)로부터 수신되는 실시간 환경 제어값을 기초로 작물이 재배되는 실내 환경의 온도 및 습도를 제어한다.The
상술한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑부; 및 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부를 포함하도록 제공될 수 있다.The above-described real-time greenhouse environment
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상술한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)는 IaaS(Infrastructure as Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service) 등 다양한 클라우드 서버의 형태로 제공될 수 있다.In one embodiment of the present invention, the above-described real-time greenhouse environment
클라우드 서버를 활용하면 작물 영상 촬영 장치(20) 및 기상청으로부터 제공되는 작물 영상과 기상 데이터를 기반으로 작물이 재배되는 온실 환경에 제공되는 온실 제어기(50)를 원격 자동 제어하는 것이 가능하다.If the cloud server is utilized, it is possible to remotely automatically control the
또한, 도면에는 도시되지 않았으나, 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버(1000)에 연결이 가능한 관리자 단말이 별도로 제공될 수 있다.In addition, although not shown in the drawings, a manager terminal capable of connecting to the real-time greenhouse environment
관리자 단말은 통상의 웹브라우저(Web Browser)가 구비되고, 농산물 생산 유통 관리 서버에 접속하여 다양한 웹서비스(Web Service)를 이용할 수 있는 모든 종류의 유무선 통신 장치로 제공될 수 있다.The manager terminal may be provided with any type of wired/wireless communication device that is equipped with a normal web browser and can use various web services by accessing the agricultural production production distribution management server.
이에 따라, 관리자 단말상에서 작물이 재배되는 환경을 모니터링 할 수 있으며, 온실 제어기(50)를 수동 제어하는 것이 가능하도록 구현될 수도 있다.Accordingly, it is possible to monitor the environment in which crops are grown on the manager terminal, and it may be implemented to enable manual control of the
이하에서는, 상술한 본 발명의 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템을 사용한 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, a real-time greenhouse environment decision support method using the real-time greenhouse environment decision support system of the present invention will be described.
이하, 각 단계를 설명하는 과정에서 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 부분과 중복되는 내용은 생략하거나 간단히 기재하며, 설명의 이해를 돕기 위해, 도 1 내지 도 3을 함께 참조한다. 또한, 특별히 언급하지 않는 한, 이하에서 설명하는 각 단계의 수행 주체는 도 1 내지 도 3에 도시한 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버로 가정한다.Hereinafter, in the process of explaining each step, the content overlapping with the parts described with reference to FIGS. 1 to 3 will be omitted or simply described, and FIGS. 1 to 3 will be referred to together for better understanding of the description. In addition, unless otherwise specified, it is assumed that the subject performing each step described below is the real-time greenhouse environment decision support server shown in FIGS. 1 to 3 .
실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은 주간 환경 제어값 산출 단계, 일간 환경 제어값 산출 단계, 및 실시간 환경 제어값 산출 단계로 이루어진다.The real-time greenhouse environment decision support method consists of a weekly environmental control value calculation step, a daily environmental control value calculation step, and a real-time environmental control value calculation step.
먼저, 주간 환경 제어값 산출 단계에 대해 설명한다.First, the step of calculating the weekly environment control value will be described.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 주간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of calculating a weekly environment control value according to an embodiment of the present invention.
도 5는 작물의 생육상 판단 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.5 is a view showing an implementation screen of the step of determining the growth of crops.
도 4 및 5를 참조하면, 먼저, 작물 영상 촬영 장치로부터 주간 작물 영상을 수신하여 작물 생육상을 판단하는 작물 생육상 판단 단계(S110)가 수행된다. 해당 단계는 도 5와 같이 작물의 화방 높이(cm)와 줄기 두께(cm)를 측정하여 작물의 생장을 모니터링 함과 동시에 작물의 생장 시기별 생육상을 시각화하여 나타내도록 구현될 수 있다.Referring to FIGS. 4 and 5 , first, a crop growth phase determination step ( S110 ) of receiving a weekly crop image from the crop image photographing apparatus to determine the crop growth phase is performed. This step can be implemented to monitor the growth of the crop by measuring the height (cm) and the stem thickness (cm) of the crop as shown in FIG.
이후, 작물 생육상을 기반으로 온실 환경 제어 요소를 결정하는 환경 제어 요소 결정 단계(S120)가 수행된다. 해당 단계에서는 환경 제어 요소만이 결정되며, 구체적인 제어 수치는 이하 단계들에서 산출된다. 예를 들면, 생식 생장이 강하고, 생장 강도가 강한 경우, 환경 제어 요소는 “밤 온도 상승”으로 결정될 수 있다.Thereafter, the environmental control element determination step ( S120 ) of determining the greenhouse environmental control element based on the crop growth phase is performed. In this step, only the environmental control factor is determined, and a specific control value is calculated in the following steps. For example, if the reproductive growth is strong and the growth intensity is strong, the environmental control factor may be determined as “a rise in night temperature”.
이후, 데이터 베이스로부터 작물에 대한 선도 농가 월별 데이터를 수신하는 월별 데이터 수신 단계(S130)가 수행된다.Thereafter, the monthly data receiving step (S130) of receiving the fresh farmhouse monthly data for crops from the database is performed.
이후, 선도 농가 월별 데이터의 온실 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정하는 환경 한계값 설정 단계(S140)가 수행된다.Thereafter, an environmental threshold setting step ( S140 ) of setting an environmental threshold having a maximum value and a minimum value based on the greenhouse environment control range of the monthly data of the leading farmhouse is performed.
이후, 기상청으로부터 주간 기상 예보 데이터를 수신하는 기상 데이터 수신 단계(S150)가 수행된다.Thereafter, a weather data receiving step ( S150 ) of receiving weekly weather forecast data from the Korea Meteorological Administration is performed.
이후, 주간 기상 예보 데이터와, 선도 농가 월별 데이터를 비교하여 온도 차 및 습도 차를 산출하는 기상 데이터 비교 단계(S160)가 수행된다. 이 때, 기상 예보가 실시간으로 변경될 수 있으므로, 특정 시간마다 기상 예보의 변경 여부를 확인하여 변경된 기상 예보 데이터가 적용될 수 있도록 기상 데이터 수신 단계(S10)를 다시 수행하도록 제공될 수 있다. 이에 따라, 실시간 가장 정확한 주간 기상 예보 데이터를 기초로 환경 제어 수치를 결정할 수 있는 이점이 있다.Thereafter, a weather data comparison step ( S160 ) of calculating a temperature difference and a humidity difference by comparing the weekly weather forecast data and the monthly data of the leading farmhouse is performed. At this time, since the weather forecast may be changed in real time, it may be provided to check whether the weather forecast is changed at a specific time and perform the weather data reception step S10 again so that the changed weather forecast data can be applied. Accordingly, there is an advantage in that the environmental control value can be determined based on the most accurate weekly weather forecast data in real time.
이후, 온도 차 및 습도 차를 고려하여 온실 환경 제어 수치를 결정하는 환경 제어 수치 결정 단계(S170)가 수행된다. 기상 데이터 비교 단계(S160) 및 환경 제어 수치 결정 단계(S170)들에서 선도 농가 월별 데이터의 과거 온실 데이터와 선도 농가 월별 데이터의 외부 기상 데이터의 차이 값을 산출하여, 이를 현재의 기상 예보 데이터에 적용함으로써, 환경 제어 수치를 결정할 수도 있다.Thereafter, the environmental control value determination step (S170) of determining the greenhouse environmental control value in consideration of the temperature difference and the humidity difference is performed. In the weather data comparison step ( S160 ) and the environmental control numerical determination step ( S170 ), the difference value between the past greenhouse data of the monthly data of the lead farm and the external weather data of the monthly data of the lead farm is calculated, and this is applied to the current weather forecast data By doing so, it is also possible to determine the environmental control value.
이후, 환경 한계값 내에서 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 환경 제어값 산출 단계(S180)가 수행된다. 주간 환경 제어값은 환경 제어 요소 결정 단계(S120)에서 결정된 환경 제어 요소와 환경 제어 수치 결정 단계(S170)에서 결정된 환경 제어 수치를 모두 고려하여 주간 환경 제어값을 산출한다. 이 때, 환경 한계값 설정 단계(S140)에서 설정된 환경 한계값을 고려하여 제한 범위 내에서 주간 환경 제어값을 산출하도록 한다.Thereafter, a weekly environment control value calculation step ( S180 ) of calculating a daytime environment control value within the environmental limit value is performed. The weekly environmental control value is calculated by considering both the environmental control factor determined in the environmental control element determination step S120 and the environmental control value determined in the environmental control value determination step S170 . At this time, in consideration of the environmental limit value set in the environmental limit value setting step ( S140 ), the weekly environmental control value is calculated within the limiting range.
다음으로, 일간 환경 제어값 산출 단계를 설명한다.Next, the step of calculating the daily environmental control value will be described.
도 6 및 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.6 and 7 are flowcharts illustrating a method of calculating a daily environment control value according to an embodiment of the present invention.
도 6 및 7을 참조하면, 먼저, 기상청으로부터 현재 기상 데이터를 수신하는 기상 데이터 수신 단계(S210)가 수행된다.6 and 7 , first, the weather data receiving step S210 of receiving current weather data from the Korea Meteorological Administration is performed.
이후, 데이터 베이스로부터 작물의 품목에 대응되는 지난 작기 선도 농가의 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 수신하는 과거 데이터 수신 단계(S220)가 수행된다.Thereafter, a past data receiving step ( S220 ) of receiving past data including past weather data and past greenhouse data of the last crop leading farmhouse corresponding to the item of crop is performed from the database.
이후, 현재 기상 데이터와 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 선출하는 유사 그래프 선출 단계가 수행된다. 유사 그래프 선출 단계는 주간 유사 그래프 선출 단계(S230) 및 일간 유사 그래프 선출 단계(S240)를 포함하도록 제공될 수 있다.Thereafter, a similar graph selection step of selecting a similar graph having a pattern similar to that of the current weather data is performed by comparing the patterns of the current weather data and the past weather data. The similar graph selection step may be provided to include a weekly similar graph selection step (S230) and a daily similar graph selection step (S240).
주간 유사 그래프 선출 단계(S230)는, 제1 예보 데이터에 대해 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터를 검색하는 단계가 수행되며, 이후, 과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 주간 유사 그래프를 선출하는 단계가 수행된다.In the weekly similar graph selection step (S230), a step of searching for past data including past weather data and past greenhouse data for the first forecast data is performed, and thereafter, while changing the section of the past data to around 7 days, the second 1 A step of selecting a weekly similar graph with the smallest distance difference from the pattern of the forecast data is performed.
일간 유사 그래프 선출 단계(S240)에서는, 제2 예보 데이터에 대해 상기에서 선출된 주간 유사 그래프 내에서 과거 데이터를 검색하는 단계가 수행되며, 이후, 과거 데이터를 주간 유사 그래프 내에서 시간 단위로 변경하면서, 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 단계가 수행된다.In the daily similarity graph selection step (S240), a step of searching for past data within the weekly similarity graph selected above for the second forecast data is performed, and thereafter, while changing the past data in the weekly similarity graph in units of time , selecting a daily similarity graph with the smallest distance difference from the pattern of the second forecast data is performed.
이후, 유사 그래프의 과거 기상 데이터와 과거 온실 데이터의 차이 값을 산출하고, 차이 값을 현재 기상 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출하는 일간 환경 예측값 산출 단계(S250)가 수행된다.Thereafter, a daily environment prediction value calculation step ( S250 ) of calculating a difference value between the past weather data of the similar graph and the past greenhouse data and applying the difference value to the current weather data to calculate a daily environment prediction value is performed.
이후, 산출된 일간 환경 예측값에 주간 환경 제어값을 함께 고려하여 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 환경 제어값 산출 단계(S260)가 수행된다.Thereafter, the daily environmental control value calculation step S260 of calculating the daily environmental control value by considering the weekly environmental control value together with the calculated daily environmental control value is performed.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 일간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다. 8 is a view showing an execution screen of the daily environment control value calculation step according to an embodiment of the present invention.
도 7 및 8을 참조하면, 작물의 생육상에 따른 환경 제어 요소와, 주간 기상 예보 데이터에 따른 환경 제어 수치에 따라 결정되는 주간 환경 제어값에 기초하여, 주간 동안 온실 환경의 제어 방법을 분석하여 사용자에게 제공되도록 구현될 수 있다. 7 and 8, based on the environmental control element according to the growth of crops and the weekly environmental control value determined according to the environmental control value according to the weekly weather forecast data, the control method of the greenhouse environment during the day is analyzed and the user It can be implemented to be provided to
또한, 주간 환경 제어값의 범위 내에서 일간 기상 예보 데이터에 따른 일간 환경 제어값을 사용자에게 함께 제공할 수 있으며, 일간 환경 제어값을 온실 제어기로 전송하여 온실 내부 환경이 자동 제어되도록 구현될 수도 있다.In addition, it is possible to provide the user with a daily environmental control value according to the daily weather forecast data within the range of the weekly environmental control value, and it may be implemented so that the internal environment of the greenhouse is automatically controlled by transmitting the daily environmental control value to the greenhouse controller .
다음으로, 실시간 환경 제어값 산출 단계에 대해 설명한다.Next, the step of calculating the real-time environment control value will be described.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 방법을 도시한 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a method of calculating a real-time environment control value according to an embodiment of the present invention.
도 9를 참조하면, 먼저, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 수신하는 단계(S310)가 수행되며, 이 때, 제1 환경값 및 제2 환경값은 온도 및 습도일 수 있다.Referring to FIG. 9 , first, receiving the greenhouse environment data including the first environment value and the second environment value received from the greenhouse sensor ( S310 ) is performed, and in this case, the first environment value and the second environment value are performed. The values may be temperature and humidity.
이후, 실시간으로 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 몰리어 다이어그램(Mollier diagram)에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계(S320)가 수행된다. Thereafter, a greenhouse graph mapping step S320 of mapping the first and second environmental values received in real time to a Mollier diagram is performed.
이하에서, 도 10을 더 참조하여 온실 그래프 맵핑 단계(S320) 및 그 이후의 단계에 대하여 설명한다.Hereinafter, the greenhouse graph mapping step ( S320 ) and subsequent steps will be described with further reference to FIG. 10 .
도 10은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 실시간 환경 제어값 산출 단계의 실시 화면을 나타낸 것이다.10 is a view showing an execution screen of a step of calculating a real-time environment control value according to an embodiment of the present invention.
도 9 및 10을 참조하면, 몰리어 다이어그램(Mollier diagram) 상에는 온도(T), 상대습도(RH), 절대습도(AH), 이슬점온도(DEW), 수분부족량(HD), 및 수증기압 포차(VPD)를 종합적으로 고려한 기준 범위가 그래프상에서 면적을 가지는 영역으로 표시되도록 제공될 수 있다. 상기 영역은 데이터 베이스로부터 수신되는 선도농가의 과거 온실 데이터에 따라 기설정될 수 있다. 이 때, 과거 온실 데이터는 작물의 품목 및 생장 시기별 생육 초기, 중기, 및 말기의 각 시기별 최대 생산 환경에 상응하는 데이터일 수 있다.9 and 10, on the Mollier diagram, temperature (T), relative humidity (RH), absolute humidity (AH), dew point temperature (DEW), moisture deficiency (HD), and water vapor pressure differential (VPD) ) may be provided so that the reference range comprehensively considered is displayed as an area having an area on the graph. The area may be preset according to past greenhouse data of the leading farmer received from the database. In this case, the past greenhouse data may be data corresponding to the maximum production environment for each period of the initial, middle, and late growth period for each crop item and growth period.
이후, 온실 그래프 맵핑 단계(S320)에서 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터로 각각 시각화하기 위한 데이터를 생성하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계(S330)가 수행된다. 이 때, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위가 함께 표시되도록 제공될 수 있다.Thereafter, a greenhouse data visualization information generation step (S330) of receiving the first and second environmental values mapped in the greenhouse graph mapping step (S320), and generating data for visualization respectively as time series data that change in a specific time unit (S330) ) is performed. In this case, it may be provided so that a preset reference range is displayed together according to the item and the growth period of the crop.
예를 들면, 실시간으로 변화하는 온실 환경 데이터에 대해 한시간 단위 환경값을 시계열 데이터로 시각화하여, 막대 그래프 혹은 꺾은선 그래프 등의 형태로 나타낼 수 있다.For example, an hourly unit environmental value may be visualized as time series data for greenhouse environment data that changes in real time, and may be represented in the form of a bar graph or a line graph.
이후, 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계(S340)를 포함한다.Thereafter, an environmental prediction value calculation step ( S340 ) of calculating a first environmental predicted value for the first environmental value and a second environmental predicted value for the second environmental value is included so that the greenhouse environment is controlled within the reference range.
전술한 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계(S330)에서 그래프상에 기준 범위를 함께 표시함에 따라, 온실 환경의 시간별 추이를 기준 범위에 대해 용이하게 분석이 가능하게 된다. 이에 따라, 시간 단위 온실 환경에 대한 적정 환경 예측값을 도출하여, 온실 환경 제어를 수행하기 위한 자료로 사용할 수 있게 된다.As the reference range is displayed together on the graph in the above-described greenhouse data visualization information generation step ( S330 ), it is possible to easily analyze the time-wise trend of the greenhouse environment with respect to the reference range. Accordingly, it is possible to derive an appropriate environmental prediction value for the hourly greenhouse environment and use it as data for performing greenhouse environment control.
이후, 일간 온실 환경 제어 모듈로부터 수신된 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 제1 환경 예측값 및 제2 환경 예측값을 고려하여 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출 단계(S350)가 수행된다.Thereafter, real-time environmental control for calculating a real-time environmental control value in consideration of the first and second predicted environmental values so that the greenhouse environment is controlled within the range of the minimum and maximum values of the daily environmental control values received from the daily greenhouse environmental control module A value calculation step (S350) is performed.
이후, 실시간 환경 제어값을 온실 제어기로 전송하여, 작물이 재배되는 실내 환경의 온도 및 습도 중 적어도 하나 이상을 제어하는 온실 제어 단계(S360)가 수행된다.Thereafter, a greenhouse control step ( S360 ) of controlling at least one of temperature and humidity of an indoor environment in which crops are grown by transmitting a real-time environmental control value to the greenhouse controller is performed.
이상에서 살펴본 본 발명의 일간 온실 환경 의사결정지원 서버와, 이를 이용한 일간 온실 환경 의사결정지원 시스템, 및 일간 온실 환경 의사결정지원 방법을 활용하는 경우, 온실별 최적의 환경 제어값을 산출 가능한 이점이 있다.When using the daily greenhouse environment decision support server of the present invention as described above, the daily greenhouse environment decision support system using the same, and the daily greenhouse environment decision support method, the advantage of calculating the optimal environmental control value for each greenhouse is have.
즉, 각 온실마다 실시간으로 변화하는 온실 내 환경 요소를 감지하고, 독립변수에 따른 종속변수의 변화값을 모두 고려하여, 최적의 실시간 환경 제어값을 산출함으로써, 작물의 최대 생장에 가장 적합한 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.That is, the environment most suitable for the maximum growth of crops is created by detecting the environmental factors in the greenhouse that change in real time for each greenhouse, and calculating the optimal real-time environmental control value by considering all the change values of the dependent variables according to the independent variables. effect that can be provided.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 일간 온실 환경 의사결정지원 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체가 구현될 수 있다.Furthermore, a computer-readable recording medium including a program for executing the daily greenhouse environment decision support method according to an embodiment of the present invention may be implemented.
이 때, 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은, 온실 센서로부터 수신되는 제1 환경값 및 제2 환경값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키는 온실 그래프 맵핑 단계; 및 온실 그래프 맵핑부로부터 맵핑된 제1 환경값 및 제2 환경값을 수신하고, 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하여, 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 기설정된 기준 범위를 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계; 및 기준 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록 제1 환경값에 대한 제1 환경 예측값 및 제2 환경값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계를 포함하도록 구현될 수 있다.In this case, the real-time greenhouse environment decision support method includes: a greenhouse graph mapping step of mapping the greenhouse environment data including the first and second environmental values received from the greenhouse sensor to the Moller diagram; and receiving the mapped first and second environmental values from the greenhouse graph mapping unit, generating time series data that change in specific time units, respectively, and displaying a preset reference range according to the item and growth period of the crop. Greenhouse data visualization information generation step; and an environmental prediction value calculating step of calculating a first environmental predicted value for the first environmental value and a second environmental predicted value for the second environmental value so that the greenhouse environment is controlled within the reference range.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.In the above, even though it has been described that all components constituting the embodiment of the present invention are combined or operated in combination, the present invention is not necessarily limited to this embodiment. That is, within the scope of the object of the present invention, all the components may operate by selectively combining one or more.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, terms such as "comprises", "comprises" or "have" described above mean that the corresponding component may be embedded, unless otherwise stated, so that other components are excluded. Rather, it should be construed as being able to further include other components. All terms, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined. Terms commonly used, such as those defined in the dictionary, should be interpreted as being consistent with the meaning of the context of the related art, and are not interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present invention.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the present invention.
10 : 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템
1000 : 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버
100 : 주간 환경 제어값 산출 모듈
110 : 환경 제어 요소 결정부
120 : 환경 제어 수치 결정부
130 : 환경 한계값 설정부
140 : 주간 환경 제어값 산출부
200 : 일간 환경 제어값 산출 모듈
210 : 주간 유사 그래프 선출부
220 : 일간 유사 그래프 선출부
230 : 일간 환경 제어값 산출부
300 : 실시간 환경 제어값 산출 모듈
310 : 온실 그래프 맵핑부
320 : 온실 데이터 시각화 정보 생성부
330 : 환경 예측값 산출부
340 : 실시간 환경 제어값 산출부
20 : 작물 영상 촬영 장치
30 : 데이터 베이스
40 : 온실 센서
50 : 온실 제어기10: Real-time greenhouse environment decision support system
1000: Real-time greenhouse environment decision support server
100: weekly environment control value calculation module
110: environmental control factor determining unit
120: environmental control numerical value determination unit
130: environment limit value setting unit
140: weekly environment control value calculation unit
200: daily environment control value calculation module
210: weekly similar graph selection unit
220: daily similar graph selection unit
230: daily environment control value calculation unit
300: real-time environment control value calculation module
310: greenhouse graph mapping unit
320: Greenhouse data visualization information generation unit
330: environmental prediction value calculation unit
340: real-time environment control value calculation unit
20: crop imaging device
30: database
40: greenhouse sensor
50: greenhouse controller
Claims (14)
상기 온실 그래프 맵핑부로부터 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값을 수신하고, 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 기초하여 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하고, 기 설정된 제1 기준 범위를 상기 몰리어 다이어그램 및 상기 시계열 데이터와 함께 표시하도록 하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부;
상기 제1 기준 범위에 기초하여 상기 온도 값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 습도 값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부; 및
기 설정된 제2 기준 범위에 기초하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값에 대한 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출부를 포함하고,
상기 제1 기준 범위는 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 대하여 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 설정된 기준 범위이고,
상기 제2 기준 범위는 현재 기상 데이터와 가장 유사한 패턴을 갖는 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터에 기초하여 산출되는 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값에 의해 정의되는 기준 범위이고,
상기 환경 예측값 산출부는 상기 온도 값 및 상기 습도 값이 상기 제1 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 온도 값 및 상기 습도 값을 상기 제1 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 산출하고,
상기 실시간 환경 제어값 산출부는 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값이 상기 제2 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 상기 제2 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
a greenhouse graph mapping unit that maps the greenhouse environment data including the temperature value and the humidity value received from the greenhouse sensor to the Moller diagram, and calculates a moisture deficiency value and a water vapor pressure differential value;
Receives the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value from the greenhouse graph mapping unit, generates time series data that changes in specific time units based on the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value, respectively, and sets a first reference range a greenhouse data visualization information generating unit to display together with the Moller diagram and the time series data;
an environment prediction value calculation unit for calculating a first environment prediction value for the temperature value and a second environment prediction value for the humidity value based on the first reference range; and
a real-time environment control value calculator configured to calculate a real-time environment control value for the first environment prediction value and the second environment prediction value based on a preset second reference range;
The first reference range is a reference range set according to a crop item and a growth period with respect to the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value,
The second reference range is a reference range defined by the minimum and maximum values of daily environmental control values calculated based on past weather data and past greenhouse data having a pattern most similar to the current weather data,
When the temperature value and the humidity value are out of the first reference range, the environment prediction value calculating unit corrects the temperature value and the humidity value to a value within the first reference range to obtain the first environment prediction value and the second environment value Calculate the predicted value,
The real-time environment control value calculator corrects the first environment prediction value and the second environment prediction value to a value within the second reference range when the first environment prediction value and the second environment prediction value are out of the second reference range. A real-time greenhouse environment decision support server that calculates the real-time environmental control value.
상기 온실 데이터 시각화 정보 생성부는,
상기 제1 환경 예측값이 독립 변수일 때, 상기 제1 환경 예측값에 따라 변경되는 상기 제2 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하고,
상기 제2 환경 예측값이 독립 변수일 때, 상기 제2 환경 예측값에 따라 변경되는 상기 제1 환경 예측값을 시각화하기 위한 데이터를 생성하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.According to claim 1,
The greenhouse data visualization information generating unit,
When the first environmental predicted value is an independent variable, generating data for visualizing the second environmental predicted value that is changed according to the first environmental predicted value;
When the second environmental predicted value is an independent variable, a real-time greenhouse environment decision support server that generates data for visualizing the first environmental predicted value that is changed according to the second environmental predicted value.
작물 영상 촬영 장치로부터 수신되는 주간 작물 영상에 따라 판단되는 작물 생육상에 기초하여, 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 온실 환경 제어 모듈;
상기 주간 환경 제어값 내에서 상기 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 온실 환경 제어 모듈을 더 포함하며,
상기 현재 기상 데이터는 주간 기상 예보 데이터인 제1 예보 데이터와, 일간 기상 예보 데이터인 제2 예보 데이터를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
According to claim 1,
a weekly greenhouse environment control module for calculating a weekly environmental control value based on the crop growth phase determined according to the weekly crop image received from the crop image photographing apparatus;
Further comprising a daily greenhouse environment control module for calculating the daily environmental control value within the weekly environmental control value,
The current weather data is a real-time greenhouse environment decision support server including first forecast data that is weekly weather forecast data, and second forecast data that is daily weather forecast data.
상기 주간 온실 환경 제어 모듈은,
상기 작물 생육상을 기초로 환경 제어 요소를 결정하는 환경 제어 요소 결정부; 및
상기 제1 예보 데이터와 상기 과거 기상 데이터 및 상기 과거 온실 데이터를 비교하여 산출된 온도 차 및 습도 차를 고려하여 환경 제어 수치를 결정하는 환경 제어 수치 결정부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
4. The method of claim 3,
The weekly greenhouse environment control module,
an environmental control element determining unit that determines an environmental control element based on the crop growth phase; and
A real-time greenhouse environment decision support server comprising an environment control value determination unit that determines an environmental control value in consideration of a temperature difference and a humidity difference calculated by comparing the first forecast data, the past weather data, and the past greenhouse data.
상기 주간 온실 환경 제어 모듈은,
상기 과거 온실 데이터의 환경 제어 범위를 기반으로 최대값 및 최소값을 가지는 환경 한계값을 설정하는 환경 한계값 설정부를 더 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.5. The method of claim 4,
The weekly greenhouse environment control module,
The real-time greenhouse environment decision support server further comprising an environmental limit value setting unit for setting an environmental limit value having a maximum value and a minimum value based on the environmental control range of the past greenhouse data.
상기 주간 온실 환경 제어 모듈은,
상기 환경 제어 요소 및 상기 환경 제어 수치를 기초로, 상기 환경 한계값 내에서 상기 주간 환경 제어값을 산출하는 주간 환경 제어값 산출부를 더 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
6. The method of claim 5,
The weekly greenhouse environment control module,
The real-time greenhouse environment decision support server further comprising a weekly environmental control value calculation unit for calculating the weekly environmental control value within the environmental limit value based on the environmental control element and the environmental control value.
상기 일간 온실 환경 제어 모듈은,
상기 현재 기상 데이터와 상기 과거 기상 데이터의 패턴을 비교하여 상기 현재 기상 데이터와 유사한 패턴을 가지는 유사 그래프를 선출하는 유사 그래프 선출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
4. The method of claim 3,
The daily greenhouse environment control module,
and a similar graph selection unit for selecting a similar graph having a pattern similar to that of the current weather data by comparing the patterns of the current weather data and the past weather data.
상기 유사 그래프 선출부는,
과거 데이터의 구간을 7일 전후로 변경하면서, 상기 제1 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 가장 작은 주간 유사 그래프를 상기 과거 데이터 내에서 선출하는 주간 유사 그래프 선출부; 및
상기 주간 유사 그래프 선출부에 의해 선출된 주간 유사 그래프 내에서, 상기 제2 예보 데이터의 패턴과 가장 거리 차가 작은 일간 유사 그래프를 선출하는 일간 유사 그래프 선출부를 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.8. The method of claim 7,
The similar graph selection unit,
a weekly similarity graph selecting unit for selecting a weekly similarity graph with the smallest distance difference from the pattern of the first forecast data from within the past data while changing the section of the past data to around 7 days; and
A real-time greenhouse environment decision support server including a daily similarity graph selection unit that selects a daily similarity graph with the smallest distance difference from the pattern of the second forecast data within the weekly similarity graph selected by the weekly similarity graph selection unit.
상기 유사 그래프 선출부는,
유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식을 이용하여, 상기 현재 기상 데이터와 시간대별 각각의 거리 차가 가장 작은 유사 그래프를 선출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.9. The method of claim 8,
The similar graph selection unit,
A real-time greenhouse environment decision support server that selects a similar graph with the smallest distance difference between the current weather data and each time period by using a Euclidean similarity distance difference calculation formula.
상기 유클리디안(Euclidean Similarity) 거리 차 산출 식은,
10. The method of claim 9,
The Euclidean Similarity distance difference calculation formula,
상기 일간 온실 환경 제어 모듈은,
상기 일간 유사 그래프의 상기 과거 기상 데이터와 상기 과거 온실 데이터의 차이 값을 상기 제2 예보 데이터에 적용하여 일간 환경 예측값을 산출하고,
상기 주간 환경 제어값의 최소값 및 최대값 범위 내에서 온실 환경이 제어되도록, 상기 일간 환경 예측값을 고려하여 상기 일간 환경 제어값을 산출하는 일간 환경 제어값 산출부를 더 포함하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버.
9. The method of claim 8,
The daily greenhouse environment control module,
calculating a daily environmental forecast value by applying a difference value between the past weather data of the daily similarity graph and the past greenhouse data to the second forecast data,
Real-time greenhouse environment decision support server further comprising a daily environmental control value calculation unit for calculating the daily environmental control value in consideration of the daily environmental prediction value so that the greenhouse environment is controlled within the minimum and maximum value ranges of the weekly environmental control value .
과거 기상 데이터 및 상기 과거 기상 데이터에 대응되는 선도 농가의 과거 온실 데이터를 포함하는 과거 데이터가 작물의 품목별로 저장되는 데이터 베이스;
온실에 제공되어, 온실 환경 데이터를 감지하는 온실 센서;
상기 작물 영상 촬영 장치, 상기 데이터 베이스, 및 상기 온실 센서와 데이터 송수신을 통해 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버; 및
상기 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버로부터 수신되는 상기 실시간 환경 제어값을 기초로 온실 환경을 제어하는 온실 제어기를 포함하며,
상기 실시간 온실 환경 의사결정지원 서버는,
상기 온실 센서로부터 수신되는 온도 값 및 습도 값을 포함하는 상기 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키고, 수분 부족량 값 및 수증기압 포차 값을산출하는 온실 그래프 맵핑부;
상기 온실 그래프 맵핑부로부터 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값을 수신하고, 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 기초하여 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하고, 기 설정된 제1 기준 범위를 상기 몰리어 다이어그램 및 상기 시계열 데이터와 함께 표시하도록 하는 온실 데이터 시각화 정보 생성부; 및
상기 제1 기준 범위에 기초하여 상기 온도 값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 습도 값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출부; 및
기 설정된 제2 기준 범위에 기초하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값에 대한 상기 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출부를 포함하고,
상기 제1 기준 범위는 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 대하여 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 설정된 기준 범위이고,
상기 제2 기준 범위는 상기 과거 기상 데이터 및 상기 과거 온실 데이터 중 현재 기상 데이터와 가장 유사한 패턴을 갖는 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터에 기초하여 산출되는 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값에 의해 정의되는 기준 범위이고,
상기 환경 예측값 산출부는 상기 온도 값 및 상기 습도 값이 상기 제1 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 온도 값 및 상기 습도 값을 상기 제1 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 산출하고,
상기 실시간 환경 제어값 산출부는 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값이 상기 제2 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 상기 제2 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 시스템.
Crop image photographing apparatus for photographing crop images;
a database in which past data including past weather data and past greenhouse data of leading farms corresponding to the past weather data are stored for each crop item;
a greenhouse sensor provided in the greenhouse to detect greenhouse environmental data;
a real-time greenhouse environment decision support server that calculates a real-time environmental control value through data transmission/reception with the crop image capturing device, the database, and the greenhouse sensor; and
A greenhouse controller for controlling the greenhouse environment based on the real-time environmental control value received from the real-time greenhouse environment decision support server,
The real-time greenhouse environment decision support server,
a greenhouse graph mapping unit that maps the greenhouse environment data including the temperature value and the humidity value received from the greenhouse sensor to a Moller diagram, and calculates a moisture deficiency value and a water vapor pressure differential value;
Receives the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value from the greenhouse graph mapping unit, generates time series data that changes in specific time units based on the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value, respectively, and sets a first reference range a greenhouse data visualization information generating unit to display together with the Moller diagram and the time series data; and
an environment prediction value calculation unit for calculating a first environment prediction value for the temperature value and a second environment prediction value for the humidity value based on the first reference range; and
a real-time environment control value calculation unit configured to calculate the real-time environment control value for the first environment prediction value and the second environment prediction value based on a preset second reference range;
The first reference range is a reference range set according to a crop item and a growth period with respect to the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value,
The second reference range is defined by the minimum and maximum values of the daily environmental control values calculated based on the past weather data and the past greenhouse data having a pattern most similar to the current weather data among the past weather data and the past greenhouse data. is the reference range,
When the temperature value and the humidity value are out of the first reference range, the environment prediction value calculating unit corrects the temperature value and the humidity value to a value within the first reference range to obtain the first environment prediction value and the second environment value Calculate the predicted value,
The real-time environment control value calculator corrects the first environment prediction value and the second environment prediction value to a value within the second reference range when the first environment prediction value and the second environment prediction value are out of the second reference range. A real-time greenhouse environment decision support system for calculating the real-time environmental control value.
온실 센서로부터 수신되는 온도 값 및 습도 값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키고, 수분 부족량 값 및 수증기압 포차 값을 산출하는 온실 그래프 맵핑 단계; 및
상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값을 수신하고, 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 기초하여 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하고, 기 설정된 제1 기준 범위를 상기 몰리어 다이어그램 및 상기 시계열 데이터와 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계;
상기 제1 기준 범위에 기초하여 상기 온도 값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 습도 값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계; 및
기 설정된 제2 기준 범위에 기초하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값에 대한 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출 단계를 포함하고,
상기 제1 기준 범위는 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 대하여 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 설정된 기준 범위이고,
상기 제2 기준 범위는 현재 기상 데이터와 가장 유사한 패턴을 갖는 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터에 기초하여 산출되는 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값에 의해 정의되는 기준 범위이고,
상기 환경 예측값 단계는 상기 온도 값 및 상기 습도 값이 상기 제1 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 온도 값 및 상기 습도 값을 상기 제1 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 산출하고,
상기 실시간 환경 제어값 산출 단계는 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값이 상기 제2 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 상기 제2 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법.
As a real-time greenhouse environment decision support method performed by a real-time greenhouse environment decision support server,
a greenhouse graph mapping step of mapping the greenhouse environment data including the temperature value and the humidity value received from the greenhouse sensor on the Moller diagram, and calculating the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value; and
receiving the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value, generating time-series data that changes in specific time units based on the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value, respectively, and setting a preset first reference range in the Moller diagram and Greenhouse data visualization information generating step to display together with the time series data;
an environmental prediction value calculating step of calculating a first environmental prediction value for the temperature value and a second environmental prediction value for the humidity value based on the first reference range; and
a real-time environment control value calculation step of calculating a real-time environment control value for the first environment prediction value and the second environment prediction value based on a preset second reference range;
The first reference range is a reference range set according to a crop item and a growth period with respect to the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value,
The second reference range is a reference range defined by the minimum and maximum values of daily environmental control values calculated based on past weather data and past greenhouse data having a pattern most similar to the current weather data,
In the environmental prediction step, when the temperature value and the humidity value are out of the first reference range, the temperature value and the humidity value are corrected to a value within the first reference range, and the first environmental prediction value and the second environment Calculate the predicted value,
In the step of calculating the real-time environment control value, when the first environment prediction value and the second environment prediction value are out of the second reference range, the first environment prediction value and the second environment prediction value are corrected to values within the second reference range. A real-time greenhouse environment decision support method for calculating the real-time environmental control value.
상기 실시간 온실 환경 의사결정지원 방법은,
온실 센서로부터 수신되는 온도 값 및 습도 값을 포함하는 온실 환경 데이터를 몰리어 다이어그램에 맵핑시키고, 수분 부족량 값 및 수증기압 포차 값을 산출하는 온실 그래프 맵핑 단계; 및
상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값을 수신하고, 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 기초하여 특정 시간 단위로 변화하는 시계열 데이터를 각각 생성하고, 기 설정된 제1 기준 범위를 상기 몰리어 다이어그램 및 상기 시계열 데이터와 함께 표시하는 온실 데이터 시각화 정보 생성 단계;
상기 제1 기준 범위에 기초하여 상기 온도 값에 대한 제1 환경 예측값 및 상기 습도 값에 대한 제2 환경 예측값을 산출하는 환경 예측값 산출 단계; 및
기 설정된 제2 기준 범위에 기초하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값에 대한 실시간 환경 제어값을 산출하는 실시간 환경 제어값 산출 단계를 포함하고,
상기 제1 기준 범위는 상기 수분 부족량 값 및 상기 수증기압 포차 값에 대하여 작물의 품목 및 생장 시기에 따라 설정된 기준 범위이고,
상기 제2 기준 범위는 현재 기상 데이터와 가장 유사한 패턴을 갖는 과거 기상 데이터 및 과거 온실 데이터에 기초하여 산출되는 일간 환경 제어값의 최소값 및 최대값에 의해 정의되는 기준 범위이고,
상기 환경 예측값 단계는 상기 온도 값 및 상기 습도 값이 상기 제1 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 온도 값 및 상기 습도 값을 상기 제1 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 산출하고,
상기 실시간 환경 제어값 산출 단계는 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값이 상기 제2 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 제1 환경 예측값 및 상기 제2 환경 예측값을 상기 제2 기준 범위 내의 값으로 보정하여 상기 실시간 환경 제어값을 산출하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.A computer-readable recording medium comprising a program for executing a real-time greenhouse environment decision support method,
The real-time greenhouse environment decision support method is,
a greenhouse graph mapping step of mapping the greenhouse environment data including the temperature value and the humidity value received from the greenhouse sensor on the Moller diagram, and calculating the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value; and
receiving the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value, generating time-series data that changes in specific time units based on the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value, respectively, and setting a preset first reference range in the Moller diagram and Greenhouse data visualization information generating step to display together with the time series data;
an environmental prediction value calculating step of calculating a first environmental prediction value for the temperature value and a second environmental prediction value for the humidity value based on the first reference range; and
a real-time environment control value calculation step of calculating a real-time environment control value for the first environment prediction value and the second environment prediction value based on a preset second reference range;
The first reference range is a reference range set according to a crop item and a growth period with respect to the moisture deficiency value and the water vapor pressure differential value,
The second reference range is a reference range defined by the minimum and maximum values of daily environmental control values calculated based on past weather data and past greenhouse data having a pattern most similar to the current weather data,
In the environmental prediction step, when the temperature value and the humidity value are out of the first reference range, the temperature value and the humidity value are corrected to a value within the first reference range, and the first environmental prediction value and the second environment Calculate the predicted value,
In the step of calculating the real-time environment control value, when the first environment prediction value and the second environment prediction value are out of the second reference range, the first environment prediction value and the second environment prediction value are corrected to values within the second reference range. to calculate the real-time environment control value.
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Legal Events
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| GRNT | Written decision to grant |