KR102444910B1

KR102444910B1 - 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102444910B1
Application number: KR1020220033212A
Authority: KR
Inventors: 양은경
Original assignee: 주식회사 디에이이엔지
Priority date: 2022-03-17
Filing date: 2022-03-17
Publication date: 2022-09-19

Abstract

본 발명은 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 노지 과수에 서리 피해가 발생하기 전에 날씨 정보 및 노지에 설치된 센서들의 온도, 습도 정보를 수집하여 서리 발생 가능성을 예측하고, 예측 결과에 따라 서리 예방을 위한 주수, 온풍의 활동을 도모하는 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법{COLD AND FROST PROTECTION SYSTEMS AND METHODS}

본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법에 관련된 종래기술을 예로 들면, 특허문헌 1 회전식 방상팬 장치는 과수 농가의 하우스 또는 과수원 지상에 설치되어 외부 공기로 송풍하여 서리가 맺히는 것을 방지하고, 좌우로 회전되며 비교적 광범위한 지역의 서리 맺힘을 방지하며, 서리가 잘 맺히는 시간대와 지형 특성 또는 계절 특성에 따라서 상하 슬라이딩에 의해 서리 맺힘을 방지하는 높이가 자유자재로 용이하게 조절되도록 하여 서리 맺힘이 저렴한 비용으로도 효과적으로 방지되도록 할 수 있다.

또한, 특허문헌 2 냉해 및 서리 방지시스템은 에어탱크 내에 유입된 에어를 탱크히터로 가열해 온풍을 생성하고, 이 온풍을 온풍공급파이프를 통해 공급하며, 온풍공급파이프와 연결된 온풍안내배관과 분기관을 과수원에 전체적으로 설치하고, 분기관에 온풍을 분사하는 다수의 노즐을 설치하여 과수원에 전체적으로 온풍을 공급할 수 있다.

서리 피해는 노지 과수의 농작물 수확량 및 품질에 대한 가장 치명적인 피해 중 하나로 개화기에 발생되는 서리 피해는 과실 결실율을 50%이상 저감하게 하고 면역력을 떨어뜨려 병충해 피해를 크게 입게 한다.

일기예보 상의 서리 발생 예측은 광범위한 지역을 한계로 하여 농가의 노지 과수 재배 지역의 협소한 환경을 제대로 반영하지 않고 있기 때문에 장소별 차이가 발생하는데 농가별 정확한 예측이 어렵다고 할 수 있다.

종래 스마트 팜 시스템 역시 시설 원예에 초점이 맞추어져 있다. 시설 내부에서는 서리 발생이 거의 일어나지 않을뿐더러 시설 내부에 설치된 센서들의 정보를 확인하여 온도가 하락 시에는 온도를 올리기 위한 작업(측창 폐쇄, 난방기 가동 등) 같은 현재의 위험을 피하기 위한 작업 정도만 가능해도 되기에 환경 대응 방식으로 자라는 노지 과수에 특성과는 맞지 않으며 시설 안 센서들로는 서리 발생 예측 또한 어려운 실정이다.

등록특허공보 제10-2155585호 회전식 방상팬 장치 등록특허공보 제10-2180734호 냉해 및 서리 방지시스템

본 발명은 노지 과수 주변의 온도 변화를 미리 파악하고, 급격한 일교차에서 발생되는 서리 피해를 사전에 방지하는 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 노지 과수 주변의 온도 변화를 데이터로 저장하고, 추후에 온도 데이터 맵으로 만들어 한 해의 온도 변화를 예측하는 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 발명의 바람직한 냉해 및 서리 방지 시스템은, 다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도, 습도를 수신하고, 기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하고, 수집된 온도, 습도, 날씨 정보를 제어부로 전달하는 통신부; 온풍을 생성하기 위해 전열기구를 가동하고, 팬을 동작시켜 과수 또는 작물이 냉해 및 서리 피해를 받지 않도록 방지하는 팬&전열기구; 온수를 분사해서 주위 온도를 상승시켜 과수 또는 작물이 냉해 및 서리 피해를 받지 않도록 동작하는 주수설비; 과수 또는 작물이 생육되는 환경을 촬영하고, 카메라 영상을 상기 제어부로 전달하는 카메라; 및 상기 통신부로 수집되는 온도, 습도, 날씨 정보에 기반하여 서리 피해 가능성을 판단하고, 상기 카메라로 촬영된 영상을 분석하여 서리를 인식하고, 서리가 인식되면 상기 팬&전열기구 또는 상기 주수설비를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌리는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 제어부는 서리 피해 가능성이 있을 때 상기 전열기구의 히터, 상기 주수설비의 히터를 가동시켜 온풍 또는 온수를 예열하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 카메라는 조도에 따라 조명을 밝히고, 적외선 영상을 촬영하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 제어부는 상기 통신부로 수집되는 온도, 습도, 날씨 정보에 기반하여 서리 피해 가능성을 판단하고, 상기 카메라로 촬영된 영상을 분석하여 서리를 인식하고, 서리가 인식되면 상기 팬&전열기구 또는 상기 주수설비를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌리는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 제어부는, 기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하는 날씨 정보 수집부; 다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도, 습도를 수집하여 비교하는 데이터 비교부; 영상 분석하여 서리를 인식하는 서리 인식부; 서리 피해 가능성이 있을 때 알람하는 알람부; 및 상기 팬&전열기구 또는 상기 주수설비를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌리는 서리 예방부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 팬&전열기구는, 따뜻한 공기를 저장하는 에어탱크; 상기 에어탱크의 온풍을 온풍공급파이프로 공급하는 온풍공급관; 팬을 가동하여 온풍 공급을 수행하는 블로워; 온풍을 온풍안내배관으로 공급하는 온풍공급파이프; 및 과수 또는 작물에 온풍을 출력하는 온풍안내배관;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 에어탱크에는 히터, 압축기가 구성되어 공기 압력을 높여서 고압의 뜨거운 공기를 저장하고, 상기 온풍안내배관은 고압의 뜨거운 온풍을 과수 또는 작물의 넓은 공간에 출력하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 팬&전열기구는, 송풍 구성을 지지하는 설치 고정 프레임; 방상팬을 상하로 이동시키는 승강 유닛; 팬을 동작시켜 바람을 출력하는 방상팬; 상기 방상팬의 방향을 전환하는 회전유닛; 상기 승강 유닛을 구동하는 승강 구동부; 상기 승강구동부에 동력을 전달하는 승강 전동부; 상기 방상팬에 연결되어 상기 승강유닛의 제어를 전달하는 로프; 및 상기 로프의 이동 방향을 전환하는 도르래;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 방상팬 또는 상기 승강 전동부는 기동 토크를 높여 상기 방상팬의 팬 또는 상기 방상팬 무게의 부하를 구동하고, 회전 속도를 높여 소비 전력 효율을 높이는 것을 특징으로 한다.

또한, 제어부는 서리 방재 프로그램을 실행하는 단계; 온도, 습도, 날씨 정보를 수집하는 단계; 서리 피해 가능성을 판단하는 단계; 상기 서리 피해 가능성이 있으면 머신 러닝 모드를 실행하는 단계; 상기 머신 러닝 모드에서 카메라 영상을 분석하는 단계; 서리가 인식되면 팬, 주수 설비를 가동하는 단계; 및 상기 팬, 상기 주수 설비를 정지하는 단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 노지 과수 주변의 온도 변화를 미리 파악하고, 급격한 일교차에서 발생되는 서리 피해를 사전에 방지함으로써 노지 과수의 농작물 수확량 및 품질을 향상시키는 효과를 가질 수 있다.

또한, 본 발명은 노지 과수 주변의 온도 변화를 데이터로 저장하고, 추후에 온도 데이터 맵으로 만들어 한 해의 온도 변화를 예측함으로써 냉해 및 서리 피해를 방지하는 효과를 가질 수 있다.

도 1은 본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템의 온풍 공급 구성을 보인 예시도이다.
도 2는 본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템의 송풍 구성 실시예를 보인 예시도이다.
도 3은 본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 4는 본 발명 냉해 및 서리 방지 방법의 동작을 보인 흐름도이다.
도 5는 본 발명을 설명하기 위한 하드웨어 자원과 운영체제, 코어인 제어부의 동작, 제어부 동작을 실행할 권한을 부여하는 시스템 인증 구성을 설명하는 예시도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 냉해 및 서리 방지 시스템 및 방법에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 이하에서 종래 주지된 사항에 대한 설명은 본 발명의 요지를 명확히 하기 위해 생략하거나 간단히 한다. 본 발명의 설명에 포함된 구성은 개별 또는 복합 결합 구성되어 동작한다.

도 1은 본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템의 온풍 공급 구성을 보인 예시도로서, 도 1을 참조하면, 온풍 공급 구성은 에어탱크(100), 온풍공급관(120), 블로워(200), 온풍공급파이프(300), 온풍안내배관(400)을 포함한다.

에어탱크(100)는 따뜻한 공기를 저장하고, 온풍공급관(120)은 에어탱크(100)의 온풍을 온풍공급파이프(300)로 공급하고, 블로워(200)는 팬을 가동하여 온풍 공급을 수행하고, 온풍공급파이프(300)는 온풍을 온풍안내배관(400)으로 공급하고, 온풍안내배관(400)은 과수 또는 작물에 온풍을 출력한다.

에어탱크(100)에는 히터, 압축기(미도시)가 구성되어 공기 압력을 높여서 고압의 뜨거운 공기를 저장하고, 온풍안내배관(400)은 고압의 뜨거운 온풍을 과수 또는 작물의 넓은 공간에 출력한다.

도 2는 본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템의 송풍 구성 실시예를 보인 예시도로서, 도 2를 참조하면, 송풍 구성은 설치 고정 프레임(700), 승강유닛(710), 방상팬(720), 회전유닛(730), 승강 구동부(740), 승강 전동부(750), 로프(760), 도르래(770)를 포함한다.

설치 고정 프레임(700)은 송풍 구성을 지지하고, 승강유닛(710)은 방상팬(720)을 상하로 이동시키고, 방상팬(720)은 팬을 동작시켜 바람을 출력하고, 회전유닛(730)은 방상팬(720)의 방향을 전환하고, 승강 구동부(740)는 승강유닛(710)을 구동하고, 승강 전동부(750)는 승강구동부(740)에 동력을 전달하고, 로프(760)는 방상팬(720)에 연결되어 승강유닛(710)의 제어를 전달하고, 도르래(770)는 로프(760)의 이동 방향을 전환한다.

방상팬(720) 또는 승강 전동부(750)는 기동 토크를 높여 방상팬(720)의 팬 또는 방상팬(720) 무게의 부하를 구동하고, 회전 속도를 높여 소비 전력 효율을 높인다. 방상팬(720)의 모터 또는 승강 전동부(750)에는 BLDC(Brushless Direct Current motor) 모터가 사용될 수 있다.

도 3은 본 발명 냉해 및 서리 방지 시스템의 구성을 보인 블록도로서, 도 3을 참조하면, 냉해 및 서리 방지 시스템은 통신부(16), 팬&전열기구(21), 주수설비(22), 카메라(23), 제어부(5)를 포함하고, 제어부(5)는 날씨 정보 수집부(51), 데이터 비교부(52), 서리 인식부(53), 알람부(54), 서리 예방부(55)를 포함한다.

통신부(16)는 다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도, 습도를 수신하고, 기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하고, 수집된 온도, 습도, 날씨 정보를 제어부(5)로 전달한다.

팬&전열기구(21)는 온풍을 생성하기 위해 전열기구를 가동하고, 팬을 동작시켜 과수 또는 작물이 냉해 및 서리 피해를 받지 않도록 방지한다.

주수설비(22)는 온수를 분사해서 주위 온도를 상승시켜 과수 또는 작물이 냉해 및 서리 피해를 받지 않도록 동작한다.

카메라(23)는 과수 또는 작물이 생육되는 환경을 촬영하고, 카메라 영상을 제어부(5)로 전달한다. 카메라(23)는 조도에 따라 조명을 밝히고, 적외선 영상을 촬영할 수 있다.

제어부(5)는 통신부(16)로 수집되는 온도, 습도, 날씨 정보에 기반하여 서리 피해 가능성을 판단하고, 카메라(23)로 촬영된 영상을 분석하여 서리를 인식하고, 서리가 인식되면 팬&전열기구(21) 또는 주수설비(22)를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌린다.

제어부(5)는 서리 피해 가능성이 있을 때 전열기구(21)의 히터, 주수설비(22)의 히터를 가동시켜 온풍 또는 온수를 예열할 수 있다. 제어부(5)는 온도 레벨에 따라 예열 정도를 달리할 수 있다.

제어부(5)는 날씨 정보 수집부(51), 데이터 비교부(52), 서리 인식부(53), 알람부(54), 서리 예방부(55)를 포함한다.

날씨 정보 수집부(51)는 기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하고, 데이터 비교부(52)는 다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도, 습도를 수집하여 비교하고, 서리 인식부(53)는 영상 분석하여 서리를 인식하고, 알람부(54)는 서리 피해 가능성이 있을 때 알람하고, 서리 예방부(55)는 팬&전열기구(21) 또는 주수설비(22)를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌린다.

도 4는 본 발명 냉해 및 서리 방지 방법의 동작을 보인 흐름도로서, 도 4를 참조하면, 제어부(5)는 서리 방재 프로그램을 실행하는 단계(S101); 온도, 습도, 날씨 정보를 수집하는 단계(S102); 서리 피해 가능성을 판단하는 단계(S103); 서리 피해 가능성이 있으면 머신 러닝 모드를 실행하는 단계(S104); 머신 러닝 모드에서 카메라 영상을 분석하는 단계(S105); 서리가 인식되면 팬, 주수 설비를 가동하는 단계(S106); 팬, 주수 설비를 정지하는 단계(S107);를 수행한다.

도 5는 본 발명을 설명하기 위한 하드웨어 자원과 운영체제, 코어인 제어부의 동작, 제어부 동작을 실행할 권한을 부여하는 시스템 인증 구성을 설명하는 예시도로서, 도 5를 참조하면, 본 발명은 프로세서(1), 메모리(2), 입출력장치(3), 운영체제(4), 제어부(5)를 포함한다.

프로세서(1)는 CPU(Central Processing Units), GPU(Graphic Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), NPU(Neural Processing Unit)로서, 메모리(2)에 탑재된 운영체제(4), 제어부(5)의 실행 코드를 수행한다.

메모리(2)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다.

입출력장치(3)는 입력 장치로, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치로, 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다.

운영체제(4)는 윈도우, 리눅스, IOS, 가상 머신, 웹브라우저, 인터프리터를 포함할 수 있고, 태스크, 쓰레드, 타이머 실행, 스케줄링, 자원 관리, 그래픽, 폰트 처리, 통신 등을 지원한다.

제어부(5)는 운영체제(4)의 지원하에 입출력장치(3)의 센서, 키, 터치, 마우스 입력에 의한 상태를 결정하고, 결정된 상태에 따른 동작을 수행한다. 제어부(5)는 병렬 수행 루틴으로 타이머, 쓰레드에 의한 작업 스케줄링을 수행한다.

제어부(5)는 입출력장치(3)의 센서값을 이용하여 상태를 결정하고, 결정된 상태에 따른 알고리즘을 수행한다.

도 5를 참조하면, 시스템 인증 구성은 제어부(5)를 포함하는 단말기(6), 인증 서버(7)를 포함한다.

단말기(6)는 데이터 채널을 이중화하고, 단말기(6)의 키값, 생체 정보를 입력받아 인증 서버(7)에 제1데이터 채널을 통해 사용자 인증을 요청하고, 단말기(6)는 생성된 킷값을 디스플레이에 표시하고, 인증 서버(7)로 전송한다.

단말기(6)는 단말기(6)의 디스플레이에 표시된 킷값을 입력하고, 사용자 정보와 함께 제2데이터 채널을 통해 인증 서버(7)로 전송한다. 단말기(6)는 킷값과 사용자 정보를 이용하여 단말기(6)에 탑재된 시스템의 인증을 인증 서버(7)에 요청한다. 단말기(6)의 킷값은 컴퓨터 고유의 정보인 CPU 제조번호, 이더넷 칩의 맥주소로부터 생성될 수 있다. 단말기(6)는 카메라를 이용한 얼굴 인식, 마이크를 이용한 음성 인식, 디스플레이를 이용한 필기 인식을 통해 사용자 정보를 획득하고, 인증에 활용할 수 있다.

인증 서버(7)는 단말기(6)로부터 킷값을 수신하고, 단말기(6)로부터 이중화된 데이터 채널을 통해 킷값과 사용자 정보를 수신하여 단말기(6)의 킷값과 사용자 정보를 비교하고, 사용자 정보를 대응시켜 단말기(6)의 시스템 이용에 대한 인증을 처리한다. 인증 서버(7)는 인증 결과를 단말기(6)로 전송하여 시스템에 대한 사용자의 사용을 허가한다. 단말기(6)의 이중화된 데이터 채널로 인해 킷값 손실이 최소화되는 효과를 가질 수 있다.

인증 서버(7)는 사용자 정보의 히스토리 분석을 수행하고, 시간 흐름에 따라 사용자 정보의 일관성, 변화를 비교 판단한다. 히스토리 분석에서 사용자 정보가 일관성을 나타내면 사용자의 사용을 허가하고, 변화를 나타내면 사용자의 사용을 허가하지 않는다. 사용자 정보가 일관성을 나타낼 때 사용자의 시스템 사용을 허가함으로써 사용자 정보가 변조된 사용자가 시스템에 접근하지 못하도록 보안을 강화한다.

시스템의 사용을 인증하는 수단인 단말기(6)는 시스템과 직접 연결하지 않고, 인증 서버(7)를 통한 우회 경로를 형성함으로써 인터넷망을 이루는 네트워크가 내부망과 외부망으로 구성되어 아이피 주소 설정 과정이 번거로울 때 단말기(6)를 이용한 인증 과정이 원활히 수행되는 장점이 있다. 이때, 단말기(6)에는 시스템이 탑재되고, 단말기(6)는 인증 단말 수단이 되고, 인증 서버(7)는 인증 서버 수단이 된다.

클라우드(12)는 프로세서(1), 메모리(2), 입출력장치(3), 통신부(6)를 관리하는 운영체제(4)의 지원 하에 컨테이너(7)의 모듈화로, 웹(8), DB(9), 프로토콜(10), 라이브러리(11)의 서비스를 제공하며, 제어부(5)는 컨테이너(7)의 서비스를 이용한 클라우드 애플리케이션을 실행한다. 컨테이너(7)라고 하는 표준 소프트웨어 패키지는 애플리케이션의 코드를 관련 구성 파일, 라이브러리(11) 및 앱 실행에 필요한 종속성과 함께 번들로 제공한다.

클라우드(12)는 다수의 단말기(6)를 통합 제어하고, 단말기(6)로부터 수신된 센서값을 저장하여 시간 흐름에 따라 모니터링하고, 단말기(6)의 동작 에러를 처리하고, 에러 메시지를 다른 단말기(6)로 알리고, 제어 대상인 단말기(6)를 스위칭 제어한다.

신경망 학습은 온도, 고도, 지문 등 각종 센서, 이미지, 적외선 등 카메라, 라이더와 같은 입력 장치로부터 수집된 시계열 데이터로부터 특징량 선택, 알고리즘 선택을 통해 모델을 선택하고, 학습, 성능 검증 과정에 의한 반복 시행 착오를 거쳐 모델 선택을 반복한다. 성능 검증이 마치면 인공지능 모델이 선택된다.

제어부(5)는 센서값 판단에 신경망을 이용한 딥러닝 알고리즘을 수행하고, 신경망 학습에 훈련 데이터를 이용하고, 시험 데이터로 신경망 성능을 검증한다.

본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 해당 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.

1: 프로세서
2: 메모리
3: 입출력장치
4: 운영체제
5: 제어부
51: 날씨 정보 수집부
52: 데이터 비교부
53: 서리 인식부
54: 알람부
55: 서리 예방부
6: 단말기
7: 인증 서버
8: 웹
9: DB
10: 프로토콜
11: 라이브러리
12: 클라우드
14: 컨테이너
16: 통신부
21: 팬&전열기구
22: 주수설비
23: 카메라
100: 에어탱크
120: 온풍공급관
200: 블로워
300: 온풍공급파이프
400: 온풍안내배관
700: 설치 고정 프레임
710: 승강유닛
720: 방상팬
730: 회전유닛
740: 승강 구동부
750: 승강 전동부
760: 로프
770: 도르래

Claims

다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도, 습도를 수신하고, 기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하고, 수집된 온도, 습도, 날씨 정보를 제어부로 전달하는 통신부;
온풍을 생성하기 위해 전열기구를 가동하고, 팬을 동작시켜 과수 또는 작물이 냉해 및 서리 피해를 받지 않도록 방지하는 팬과 전열기구;
온수를 분사해서 주위 온도를 상승시켜 과수 또는 작물이 냉해 및 서리 피해를 받지 않도록 동작하는 주수설비;
과수 또는 작물이 생육되는 환경을 촬영하고, 카메라 영상을 상기 제어부로 전달하는 카메라; 및
상기 다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 수신된 온도, 습도 및 상기 기상청 서버로부터 수신된 날씨 정보에 기반하여 서리 피해 가능성을 판단하고, 상기 서리 피해 가능성이 판단됨에 따라 상기 카메라 영상을 분석하여 서리를 인식하고, 상기 서리가 인식되면 상기 팬과 전열기구 또는 상기 주수설비를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌리는 제어부;를 포함하되,
상기 제어부는, 촬영된 시계열적 영상 데이터 상의 특징량을 기초로 신경망 학습을 수행하고, 상기 신경망 학습을 통해 생성된 모델을 이용하여 상기 머신 러닝 모드에서 상기 카메라 영상을 분석함으로써 상기 서리를 인식하는 것을 특징으로 하는,
냉해 및 서리 방지 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는 서리 피해 가능성이 있을 때 상기 전열기구의 히터, 상기 주수설비의 히터를 가동시켜 온풍 또는 온수를 예열하는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제1항에 있어서,
상기 카메라는 조도에 따라 조명을 밝히고, 적외선 영상을 촬영하는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는 상기 통신부로 수집되는 온도, 습도, 날씨 정보에 기반하여 서리 피해 가능성을 판단하고, 상기 카메라로 촬영된 영상을 분석하여 서리를 인식하고, 서리가 인식되면 상기 팬과 전열기구 또는 상기 주수설비를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌리는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하는 날씨 정보 수집부;
다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도, 습도를 수집하여 비교하는 데이터 비교부;
영상 분석하여 서리를 인식하는 서리 인식부;
서리 피해 가능성이 있을 때 알람하는 알람부; 및
상기 팬과 전열기구 또는 상기 주수설비를 동작시켜 온풍 또는 온수를 과수 또는 작물에 뿌리는 서리 예방부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제1항에 있어서,
상기 팬과 전열기구는,
따뜻한 공기를 저장하는 에어탱크;
상기 에어탱크의 온풍을 온풍공급파이프로 공급하는 온풍공급관;
팬을 가동하여 온풍 공급을 수행하는 블로워;
온풍을 온풍안내배관으로 공급하는 온풍공급파이프; 및
과수 또는 작물에 온풍을 출력하는 온풍안내배관;을 포함하는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제6항에 있어서,
상기 에어탱크에는 히터, 압축기가 구성되어 공기 압력을 높여서 고압의 뜨거운 공기를 저장하고, 상기 온풍안내배관은 고압의 뜨거운 온풍을 과수 또는 작물의 넓은 공간에 출력하는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제1항에 있어서,
상기 팬과 전열기구는,
송풍 구성을 지지하는 설치 고정 프레임;
방상팬을 상하로 이동시키는 승강유닛;
팬을 동작시켜 바람을 출력하는 방상팬;
상기 방상팬의 방향을 전환하는 회전유닛;
상기 승강유닛을 구동하는 승강 구동부;
상기 승강구동부에 동력을 전달하는 승강 전동부;
상기 방상팬에 연결되어 상기 승강유닛의 제어를 전달하는 로프; 및
상기 로프의 이동 방향을 전환하는 도르래;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제8항에 있어서,
상기 방상팬 또는 상기 승강 전동부는 기동 토크를 높여 상기 방상팬의 팬 또는 상기 방상팬 무게의 부하를 구동하고, 회전 속도를 높여 소비 전력 효율을 높이는 것을 특징으로 하는, 냉해 및 서리 방지 시스템.
제어부는 서리 방재 프로그램을 실행하는 단계;
다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 온도 및 습도를 수신하는 단계;
기상청 서버로부터 날씨 정보를 수집하는 단계;
상기 다른 냉해 및 서리 방지 시스템으로부터 수신된 온도 및 습도와 상기 기상청 서버로부터 수집된 날씨 정보에 기반하여 서리 피해 가능성을 판단하는 단계;
상기 서리 피해 가능성이 있으면 머신 러닝 모드를 실행하여 카메라 영상을 분석하는 단계;
상기 카메라 영상 분석에 의해 서리가 인식되면 팬, 주수 설비를 가동하는 단계; 및
상기 팬, 상기 주수 설비를 정지하는 단계;를 수행하되,
상기 카메라 영상을 분석하는 단계는,
촬영된 시계열적 영상 데이터 상의 특징량을 기초로 신경망 학습을 수행하고, 상기 신경망 학습을 통해 생성된 모델을 이용하여 상기 머신 러닝 모드에서 상기 카메라 영상을 분석함으로써 상기 서리를 인식하는 단계를 포함하는,
냉해 및 서리 방지 방법.