KR102542661B1 - Apparatus and method for providing user interface for crop production prediction - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 생산량 예측 모델을 이용하여 농작물의 생산량을 예측 및 평가할 수 있도록 한 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for providing a user interface for predicting crop yield, and more particularly, to an apparatus and method for providing a user interface for predicting crop yield that enables the prediction and evaluation of crop yield using a yield prediction model. it's about
농업 인구의 고령화, 젊은 층의 농촌 유입 감소, 기후 변화에 따른 생산성 하락 등으로 국내 농촌의 어려움은 가중되고 있으며, 이를 타개하기 위한 해결책으로 스마트팜이 주목 받고 있다. The aging of the agricultural population, the decrease in rural inflow of young people, and the decline in productivity due to climate change are increasing the difficulties of rural areas in Korea, and smart farms are attracting attention as a solution to overcome them.
스마트팜은 수산물의 생산, 가공, 유통 단계에서 정보 통신 기술(Information and Communication Technologis; ICT)을 접목하여 지능화된 농업 시스템이다.Smart Farm is an intelligent agricultural system that combines Information and Communication Technologies (ICT) in the production, processing, and distribution stages of seafood.
스마트팜은 사물 인터넷, 빅데이터, 인공 지능 등의 기술을 이용하여 농작물의 생육 환경을 적정하게 유지 관리하고, 컴퓨터와 스마트폰 등으로 원격에서 자동 관리할 수 있어, 생산의 효율성뿐만 아니라 편리성도 높일 수 있다.Smart farms use technologies such as the Internet of Things, big data, and artificial intelligence to appropriately maintain and manage the growth environment of crops, and can be remotely and automatically managed with computers and smartphones, thereby improving not only production efficiency but also convenience. there is.
스마트팜은 ICT 기술을 활용한 스마트팜 기술을 통해 환경 정보 및 생육 정보에 대한 정확한 데이터를 기반으로 생육 단계별 정밀한 관리와 예측 등이 가능하여 수확량과 품질 등을 향상시키고 수익성을 높일 수 있다. Smart farm technology using ICT technology enables precise management and prediction by growth stage based on accurate data on environmental information and growth information, thereby improving yield and quality and increasing profitability.
또한, 스마트팜은 노동력과 에너지를 효율적으로 관리함으로써 생산비를 절감할 수 있다. 예를 들면, 기존에는 작물에 관수할 때 직접 밸브를 열고 모터를 작동해야 했다면, 스마트팜에서는 전자밸브가 설정값에 맞춰 자동으로 관수를 한다. 또한, 스마트팜은 농산물의 상세한 생산 정보 이력을 관리할 수 있어 소비자 신뢰도를 높일 수 있다.In addition, smart farms can reduce production costs by efficiently managing labor and energy. For example, in the past, when watering crops, it was necessary to open the valve and operate the motor, but in the smart farm, the electronic valve automatically waters according to the set value. In addition, smart farms can manage the detailed production information history of agricultural products, increasing consumer reliability.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 10-2016-0137730호(2016.12.01)의 '컨넥티드 팜에서 생육 최적 환경 제공을 위한 자율 제어 방법 및 시스템'에 개시되어 있다.The background art of the present invention is disclosed in 'autonomous control method and system for providing optimal environment for growth in a connected farm' of Korean Patent Publication No. 10-2016-0137730 (2016.12.01).
본 발명의 일 측면에 따른 목적은 사용자가 우수농가별로 생성된 생산량 예측 모델의 다양한 핵심변수를 자유롭게 선택할 수 있도록 하고, 이후 핵심변수를 이용한 시뮬레이션을 통해 농작물의 생산량이 예측되면, 해당 농작물의 생산량을 우수농가의 생산량과 비교 안내함으로써, 사용자가 생산량을 개선하기 위해 어떤 조건으로 스마트팜 시설을 유지관리하여야 하는지를 인지할 수 있도록 한 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다.An object according to one aspect of the present invention is to allow a user to freely select various key variables of a yield prediction model generated for each excellent farm household, and then, when the yield of crops is predicted through simulation using the key variables, the yield of the corresponding crops is calculated. It is to provide a user interface providing device and method for predicting crop production so that the user can recognize under what conditions the smart farm facility must be maintained in order to improve the production by guiding the comparison with the production of excellent farms.
본 발명의 일 측면에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치는, 특정 농산물의 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간 - 각 생육 기간은 상기 농산물의 재배 기간의 적어도 일부임 - 각각에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 수행하여 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서(여기서, n은 n>1인 자연수임), 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력하여 상기 제k 생육 기간에 상응하는 최적 생산량을 예측하도록 지원하고(여기서, k은 k>=1이고, k<=n인 자연수임), 예측 결과를 제공하도록 지원하는 사용자 인터페이스 지원 모듈; 및 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 변경되면, 상기 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하는 사용자 시뮬레이션 지원 모듈;을 포함함으로써, 사용자가 최적의 생육 및 환경 조건과 생산량을 비교 시뮬레이션하도록 지원하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for providing a user interface for predicting crop yield according to an aspect of the present invention includes a first growing period, ..., an n-th growing period of a specific agricultural product - each growing period being at least a part of the growing period of the agricultural product - respectively With growth information and environmental information for , as independent variables, and production yield information for the corresponding growth period as dependent variables, machine learning is performed to generate a yield prediction module (where n is a natural number with n>1). , The growth information and environmental information of the k th growth period is input into the yield prediction module to support predicting the optimal yield corresponding to the k th growth period (where k is k>=1 and k<=n a natural number), a user interface support module that supports providing prediction results; and when at least some of the growth information and environment information of the k-th growth period is changed by a user input, a user who supports predicting the simulated yield corresponding to the k-th growth period by inputting the changed information into the yield prediction module. By including a simulation support module, it is characterized by supporting the user to compare and simulate optimal growth and environmental conditions and yield.
본 발명의 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는, (i) 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되거나, (ii) 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되거나, (iii) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다(m,l은 각각 m-l>=1이고, m+l<=n인 자연수임).At least some of the growth information and environment information for the m-th growth period of the present invention is (i) calculated based on at least some of the growth information and environment information corresponding to the m-l-th growth period, or (ii) the m+l-th growth period. Calculated based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the growth period, or (iii) at least some of the growth information and environment information corresponding to the m-l growth period and growth corresponding to the m+l growth period It is characterized in that it is calculated based on at least a part of information and environment information (m and l are natural numbers where m-l>=1 and m+l<=n, respectively).
본 발명의 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는, (i) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 산출되거나, (ii) 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.At least some of the growth information and environmental information for the m-th growth period of the present invention includes (i) at least some of the growth information and environment information corresponding to the m-lth growth period and growth information for the m-th growth period; and It is calculated based on the difference between at least some of the environmental information, or (ii) at least some of the growth information and environmental information corresponding to the m+l th growth period and at least some of the growth information and environment information for the m th growth period. It is characterized in that it is calculated based on some difference values.
본 발명의 상기 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 클릭 또는 터치되어 변경되면, 상기 사용자의 입력에 의해 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하고, 상기 예측된 시뮬레이션 생산량을, 상기 변경된 정보와 함께 제공하도록 지원하는 것을 특징으로 한다.The user interface support module of the present invention, when at least a part of the growth information and environment information of the k th growing period is clicked or touched and changed by a user input, the information changed by the user's input is transmitted to the yield prediction module. By inputting, it is characterized in that it supports to predict the simulation yield corresponding to the k-th growth period, and supports to provide the predicted simulation yield together with the changed information.
본 발명의 상기 환경 정보는 누적일사량, 일일평균온도, 주간평균습도, 주간평균잔존CO2, 급액EC, 급액PH, 및 1회 급액량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The environmental information of the present invention is characterized in that it includes at least one of cumulative solar radiation, daily average temperature, weekly average humidity, weekly average remaining CO 2 , supplying liquid EC, supplying PH, and one-time supplying amount.
본 발명의 상기 생육 정보는 생장길이, 줄기굵기 및 화방높이 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The growth information of the present invention is characterized in that it includes at least one of growth length, stem thickness, and flower room height.
본 발명은 상기 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 하여 생산량 예측 모듈이 생성되고, 제 j 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈(j는 1=<j이고 j<n인 자연수)에 입력함으로써 상기 제j 생육 기간에 상응하는 생산량이 예측되고, 상기 생산량 예측 모듈을 통해 예측된 상기 제 j 생육 기간에 대한 농산물 예측 생산량과 상기 제 j 생육 기간에 대한 실제 농산물 생산량의 오차에 따라 제j+1 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 소정의 가중치를 부여하여, 상기 생산량 예측 모듈이 재학습되며, 상기 제j+1 생산량 예측 모듈이 소정의 기준 이상의 정확도가 달성되는 경우, 재학습을 종료하고 상기 제j+1 생산량 예측 모듈이 최종 생산량 예측 모듈로 확정되는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the growth information and environmental information for the first growth period, ..., n-th growth period are independent variables, respectively, and the yield information for the corresponding growth period is machine learning as a dependent variable. is generated, and the yield corresponding to the j-th growth period is predicted by inputting growth information and environmental information for the j-th growth period into the yield prediction module (j is a natural number where 1=<j and j<n), A predetermined weight is given to the growth information and environmental information of the j+1 growing period according to the error between the predicted yield of agricultural products for the j-th growing period predicted through the yield prediction module and the actual yield of agricultural products for the j-th growing period. Then, the yield prediction module is re-learned, and when the accuracy of the j+1th yield prediction module is greater than or equal to a predetermined standard, the relearning is terminated and the j+1th yield prediction module is converted to the final yield prediction module. characterized by being determined.
본 발명의 상기 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서, 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 상응하는 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 예측된 농산물의 생산량을 기준으로 상기 복수의 우수 농업 단위들이 군집화되는 경우, 동일 군집 내에 속한 우수 농업 단위들 중 군집의 중심으로부터 소정 거리 이내인 우수 농업 단위를 기준으로 하여 예측 및 시뮬레이션 서비스를 제공하도록 지원하는 것을 특징으로 한다.The user interface support module of the present invention, in a state in which a yield prediction module for each of a plurality of excellent agricultural units is generated, growth information and environment information of the k th growth period for each of the plurality of excellent agricultural units is converted into the plurality of excellent agricultural units. When the plurality of excellent agricultural units are clustered based on the predicted yield of agricultural products by inputting them into the yield prediction module corresponding to each excellent agricultural unit, excellent agricultural units within a predetermined distance from the center of the cluster among excellent agricultural units belonging to the same cluster It is characterized by supporting to provide forecasting and simulation services based on agricultural units.
본 발명의 상기 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 따라 예측된 최적 생산량과 상기 사용자 입력에 의해 변경된 정보에 따라 예측된 시뮬레이션 생산량의 차이를 산출하여 표시하도록 지원하는 것을 특징으로 한다.The user interface support module of the present invention calculates and displays the difference between the optimal yield predicted according to the growth information and environmental information of the kth growth period and the simulated yield predicted according to information changed by the user input. characterized by
본 발명은 복수의 우수 농업 단위 농가에서 수집한 환경 데이터에서 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보를 추출하고, 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보와 생산량 간의 상관관계를 분석하여 분석 결과에 따라 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 상기 환경 정보 및 상기 생육 기간이 결정되는 것을 특징으로 한다.The present invention extracts the environmental information and the growth information from environmental data collected from a plurality of excellent agricultural unit farms, analyzes the correlation between the environmental information and the growth information and production volume, and determines the cultivation period of crops according to the analysis result. It is characterized in that the environmental information and the growth period are determined for each growth stage considered.
본 발명의 일 측면에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법은 특정 농산물의 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간 - 각 생육 기간은 상기 농산물의 재배 기간의 적어도 일부임 - 각각에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 수행하여 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서(여기서, n은 n>1인 자연수임), (a) 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력하여 상기 제k 생육 기간에 상응하는 최적 생산량을 예측하도록 지원하고(여기서, k은 k>=1이고, k<=n인 자연수임), 예측 결과를 제공하도록 지원하는 단계; 및 (b) 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 변경되면, 상기 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하는 단계;를 포함함으로써, 사용자가 최적의 생육 및 환경 조건과 생산량을 비교 시뮬레이션하도록 지원하는 것을 특징으로 한다.A method for providing a user interface for predicting crop production according to an aspect of the present invention provides a first growing period, ..., an n-th growing period of a specific agricultural product - each growing period being at least part of the growing period of the agricultural product - respectively With the growth information and environmental information for the growth period as independent variables, and the production yield information for the corresponding growth period as the dependent variable, machine learning is performed to generate the yield prediction module (where n is a natural number with n>1), (a) inputting the growth information and environmental information of the kth growth period into the yield prediction module to support predicting the optimal yield corresponding to the kth growth period (where k is k>=1 and k<= n is a natural number), supporting to provide a prediction result; and (b) when at least some of the growth information and environment information of the k-th growth period is changed by a user input, inputting the changed information to the yield prediction module to predict a simulated yield corresponding to the k-th growth period. Supporting step; by including, it is characterized by supporting the user to compare and simulate optimal growth and environmental conditions and yield.
본 발명의 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는, (i) 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되거나, (ii) 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되거나, (iii) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다(m,l은 각각 m-l>=1이고, m+l<=n인 자연수임). At least some of the growth information and environment information for the m-th growth period of the present invention is (i) calculated based on at least some of the growth information and environment information corresponding to the m-l-th growth period, or (ii) the m+l-th growth period. Calculated based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the growth period, or (iii) at least some of the growth information and environment information corresponding to the m-l growth period and growth corresponding to the m+l growth period It is characterized in that it is calculated based on at least a part of information and environment information (m and l are natural numbers where m-l>=1 and m+l<=n, respectively).
본 발명의 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는, (i) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 산출되거나, (ii) 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.At least some of the growth information and environmental information for the m-th growth period of the present invention includes (i) at least some of the growth information and environment information corresponding to the m-lth growth period and growth information for the m-th growth period; and It is calculated based on the difference between at least some of the environmental information, or (ii) at least some of the growth information and environmental information corresponding to the m+l th growth period and at least some of the growth information and environment information for the m th growth period. It is characterized in that it is calculated based on some difference values.
본 발명의 상기 (b) 단계는, 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 클릭 또는 터치되어 변경되면, 상기 사용자의 입력에 의해 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하고, 상기 예측된 시뮬레이션 생산량을, 상기 변경된 정보와 함께 제공하도록 지원하는 방법을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the step (b) of the present invention, when at least a part of the growth information and environment information of the k th growth period is clicked or touched and changed by a user input, the information changed by the user input is transmitted to the yield prediction module. and a method of assisting in predicting the simulated yield corresponding to the k-th growth period by inputting the input, and providing the predicted simulation yield together with the changed information.
본 발명의 상기 환경 정보는 누적일사량, 일일평균온도, 주간평균습도, 주간평균잔존CO2, 급액EC, 급액PH, 및 1회 급액량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The environmental information of the present invention is characterized in that it includes at least one of cumulative solar radiation, daily average temperature, weekly average humidity, weekly average remaining CO 2 , supplying liquid EC, supplying PH, and one-time supplying amount.
본 발명의 상기 생육 정보는 생장길이, 줄기굵기 및 화방높이 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The growth information of the present invention is characterized in that it includes at least one of growth length, stem thickness, and flower room height.
본 발명은 상기 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 하여 생산량 예측 모듈이 생성되고, 제 j 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈(j는 1=<j이고 j<n인 자연수)에 입력함으로써 상기 제j 생육 기간에 상응하는 생산량이 예측되고, 상기 생산량 예측 모듈을 통해 예측된 상기 제 j 생육 기간에 대한 농산물 예측 생산량과 상기 제 j 생육 기간에 대한 실제 농산물 생산량의 오차에 따라 제j+1 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 소정의 가중치를 부여하여, 상기 생산량 예측 모듈이 재학습되며, 상기 제j+1 생산량 예측 모듈이 소정의 기준 이상의 정확도가 달성되는 경우, 재학습을 종료하고 상기 제j+1 생산량 예측 모듈이 최종 생산량 예측 모듈로 확정되는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the growth information and environmental information for the first growth period, ..., n-th growth period are independent variables, respectively, and the yield information for the corresponding growth period is machine learning as a dependent variable. is generated, and the yield corresponding to the j-th growth period is predicted by inputting growth information and environmental information for the j-th growth period into the yield prediction module (j is a natural number where 1=<j and j<n), A predetermined weight is given to the growth information and environmental information of the j+1 growing period according to the error between the predicted yield of agricultural products for the j-th growing period predicted through the yield prediction module and the actual yield of agricultural products for the j-th growing period. Then, the yield prediction module is re-learned, and when the accuracy of the j+1th yield prediction module is greater than or equal to a predetermined standard, the relearning is terminated and the j+1th yield prediction module is converted to the final yield prediction module. characterized by being determined.
본 발명은 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서, 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 상응하는 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 예측된 농산물의 생산량을 기준으로 상기 복수의 우수 농업 단위들이 군집화되는 경우, 동일 군집 내에 속한 우수 농업 단위들 중 군집의 중심으로부터 소정 거리 이내인 우수 농업 단위를 기준으로 하여 예측 및 시뮬레이션 서비스를 제공하도록 지원하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in a state in which the yield prediction module for each of a plurality of excellent agricultural units is generated, the growth information and environmental information of the k th growth period for each of the plurality of excellent agricultural units corresponding to each of the plurality of excellent agricultural units When the plurality of excellent agricultural units are clustered based on the predicted agricultural production output by inputting into the production yield prediction module, prediction based on the excellent agricultural unit within a predetermined distance from the center of the cluster among the excellent agricultural units belonging to the same cluster And it is characterized in that it supports to provide a simulation service.
본 발명은 (c) 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 따라 예측된 최적 생산량과 상기 사용자 입력에 의해 변경된 정보에 따라 예측된 시뮬레이션 생산량의 차이를 산출하여 표시하도록 지원하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. The present invention further includes (c) calculating and displaying a difference between the optimal yield predicted according to the growth information and environmental information of the kth growth period and the simulated yield predicted according to the information changed by the user input. It is characterized by doing.
본 발명은 복수의 우수 농업 단위 농가에서 수집한 환경 데이터에서 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보를 추출하고, 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보와 생산량 간의 상관관계를 분석하여 분석 결과에 따라 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 상기 환경 정보 및 상기 생육 기간이 결정되는 것을 특징으로 한다.The present invention extracts the environmental information and the growth information from environmental data collected from a plurality of excellent agricultural unit farms, analyzes the correlation between the environmental information and the growth information and production volume, and determines the cultivation period of crops according to the analysis result. It is characterized in that the environmental information and the growth period are determined for each growth stage considered.
본 발명의 일 측면에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 사용자가 직관적으로 간편하게 핵심변수를 변경하여 생산량을 시뮬레이션할 수 있도록 함으로써 사용자가 생산량을 추정할 수 있도록 한다.An apparatus and method for providing a user interface for predicting crop yield according to an aspect of the present invention enables a user to estimate yield by intuitively changing key variables to simulate yield.
본 발명의 다른 측면에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 현재 상태의 환경과 생육 구간에서 예상되는 생산량과, 각 환경과 생육 구간을 변경할 경우 기대되는 생산량을 비교할 수 있도록 함으로써, 어떠한 방식으로 스마트팜 시설을 관리하여야 생산량을 개선할 수 있는지를 확인할 수 있도록 한다.An apparatus and method for providing a user interface for predicting crop yield according to another aspect of the present invention compares the expected yield in the current environment and growth period with the expected yield when each environment and growth period is changed. Smart farm facilities must be managed in this way so that it can be checked whether production can be improved.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 스마트팜 도입을 고려하거나 농업의 경험이 부족한 농가가 스마트팜 데이터만으로도 스마트팜 시설을 유지/관리해야 생산량을 개선시킬 수 있는지를 확인할 수 있도록 한다.According to another aspect of the present invention, an apparatus and method for providing a user interface for predicting crop production can improve production yield only by considering the introduction of smart farms or by maintaining/managing smart farm facilities with only smart farm data by farmers who lack agricultural experience. to be able to check if it exists.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 초기 스마트팜 시설 투자의 부담을 완화할 수 있도록 한다. An apparatus and method for providing a user interface for predicting crop production according to another aspect of the present invention can alleviate the burden of initial smart farm facility investment.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치의 블럭 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분석 모듈의 블럭 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 농가 예상 생산량과 환경 정보의 구간별 변경에 따른 시뮬레이션 생산량을 비교한 화면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 농가 예상 생산량과 생육 정보의 구간별 변경에 따른 시뮬레이션 생산량을 비교한 화면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 농산물 예측 모델을 이용하여 농가 예상 생산량과 시뮬레이션 생산량을 예상하고 이들을 비교 평가하는 과정을 도시한 순서도이다.1 is a block diagram of an apparatus for providing a user interface for predicting crop yield according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a data analysis module according to an embodiment of the present invention.
3 is a screen comparing simulated yield according to a change in each section of farmhouse expected yield and environmental information according to an embodiment of the present invention.
4 is a screen comparing simulated yield according to a change in each section of farmhouse expected yield and growth information according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a process of predicting farm production and simulation production by using an agricultural product prediction model according to an embodiment of the present invention and comparing and evaluating them.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 이용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. Hereinafter, an apparatus and method for providing a user interface for predicting crop yield according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, definitions of these terms will have to be made based on the content throughout this specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치의 블럭 구성도이다.1 is a block diagram of an apparatus for providing a user interface for predicting crop yield according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치는 데이터 분석 모듈(100), 생산량 예측 모듈(200), 생산량 평가 모듈(300), 및 사용자 인터페이스 모듈(400)을 포함한다.Referring to FIG. 1, an apparatus for providing a user interface for predicting crop yield according to an embodiment of the present invention includes a
데이터 분석 모듈(100)은 농가에서 수집한 환경 데이터에서 농작물의 생산성에 영향을 미치는 핵심변수, 즉 환경 정보와 생육 정보를 추출하고, 이들 핵심변수와 생산량 간의 상관관계를 분석하여 분석 결과에 따라 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 최대 생산량의 산출을 위한 핵심변수의 구간을 추정한다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분석 모듈의 블럭 구성도이다.2 is a block diagram of a data analysis module according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 데이터 분석 모듈(100)은 데이터 처리부(110), 변수 추출부(120), 상관관계 분석부(130), 및 구간 검출부(140)를 포함한다. Referring to FIG. 2 , the
데이터 처리부(110)는 농가에서 수집된 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터를 수집하고, 이들 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터에 대한 통합 데이터베이스를 구축한다. The
데이터 처리부(110)는 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터의 시간 단위(unit of time)를 주(week) 단위로 변환하고, 주 단위로 변환된 데이터들을 농가 별로 분류하여 저장할 수 있다.The
변수 추출부(120)는 환경 데이터 및 생육 데이터로부터 핵심변수를 추출한다. 핵심변수에는 환경 정보 및 생육 정보가 포함된다. 즉, 변수 추출부(120)는 환경 데이터로부터 농작물의 생산성에 영향을 미치는 환경 정보를 추출하고, 생육 데이터로부터 농작물의 생산성에 영향을 미치는 생육 정보를 추출한다. The
변수 추출부(120)는 환경 데이터로부터 추출된 누적일사량에 대한 단위(unit)를 파악하고, 농가의 일(day) 별 야간시간대의 누적일사량과 시간 단위(unit of time)의 지연변수에 따른 누적일사량을 비교하며, 비교의 결과에 따라 누적일사량의 보정 여부를 결정할 수 있다.The
상관관계 분석부(130)는 핵심변수를 기초로 하여 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터 간의 상관관계를 분석한다.The
상관관계 분석부(130)는 농작물의 개화에서 수확까지의 소요기간을 누적 평균한 환경 정보와 생산량 데이터를 상호 매칭하고, 생육 정보 각각에 영향을 미치는 환경 정보를 분석할 수 있다.The
구간 검출부(140)는 상관관계 분석부(130)의 분석 결과를 기초로 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 최대 생산량의 산출을 위한 환경 정보의 구간과 생육 정보의 구간을 검출한다. The
구간 검출부(140)는 상관관계를 분석한 결과에 따라 농작물의 생산량이 높은 것으로 판단된 상위 N개(N은 자연수)의 통합 데이터를 추출하고, 추출된 통합 데이터를 기초로 하여 재배시기를 고려한 생육단계별로 최대 생산량에 해당하는 환경 정보 및 생육 정보의 구간을 분석하며, 상관관계를 분석한 결과에 따라 환경 정보의 구간과 생육 정보의 구간을 매칭시킬 수 있다.The
즉, 구간 검출부(140)는 농가에서 수집된 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터에 대한 통합 데이터베이스를 구축한다.That is, the
이어, 구간 검출부(140)는 환경 데이터로부터 농작물의 생산성에 영향을 미치는 환경 정보를 추출하고, 생육 데이터로부터 농작물의 생산성에 영향을 미치는 생육 정보를 추출하며, 환경 정보 및 생육 정보를 기초로 하여 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터 간의 상관관계를 분석한 후, 분석의 결과를 기초로 하여 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 최대 생산량의 산출을 위한 환경 정보 및 생육 정보의 구간을 추정한다. Subsequently, the
환경 데이터는 농가에 설치된 센서를 통해 측정되는 데이터로서, 농작물이 재배되는 농가의 환경조건들이 일정한 시간 기준에 따라 측정된 데이터이다. 예를 들어, 농가의 온도, 습도, 일사량, 잔존 이산화탄소 농도, 양액 등 토마토 재배에 영향을 미치는 환경조건에 관한 24가지 항목에 관한 정보가 농가에 설치된 각종 센서들을 통해 매 시간(hour)마다 측정될 수 있으며, 측정된 각 항목에 관한 정보들은 환경 데이터로서 데이터 처리부(110)로 수집될 수 있다.Environmental data is data measured through a sensor installed in a farmhouse, and is data measured according to a certain time standard for environmental conditions of a farmhouse where crops are grown. For example, information on 24 items of environmental conditions that affect tomato cultivation, such as temperature, humidity, solar radiation, residual carbon dioxide concentration, and nutrient solution, are measured every hour through various sensors installed in the farmhouse. and information on each measured item may be collected by the
또한, 전술한 환경 데이터는 시간 기준에 따라 구분되어 수집될 수 있다. 이때, 일출 또는 일몰은 환경 데이터가 수집되는 농가가 위치한 지역의 천문시를 기준으로 결정될 수 있다.In addition, the above-described environmental data may be divided and collected according to time standards. In this case, sunrise or sunset may be determined based on the astronomical time of the region where the farmhouse where the environmental data is collected is located.
생육 데이터는 농업 전문가 등에 의해 농가에서 측정되는 데이터로서, 농작물이 얼만큼 성장했는지에 대한 기준들이 일정한 시간 기준에 따라 측정된 데이터이다. 예컨데, 생육 데이터는 토마토 생장길이, 잎의 수, 잎길이, 잎폭, 줄기굵기, 화방높이, 개화군, 착과군, 수확군, 열매수 등의 12가지 항목에 대하여 매 주(week)마다 측정된 정보를 포함할 수 있으며, 측정된 각 항목에 관한 정보들은 생육 데이터로서 데이터 처리부(110)로 수집될 수 있다.Growth data is data measured at farmhouses by agricultural experts, etc., and is data measured according to a certain time standard for standards for how much crops have grown. For example, the growth data is measured every week for 12 items such as tomato growth length, number of leaves, leaf length, leaf width, stem thickness, flower room height, flowering group, fruiting group, harvest group, and number of fruits. information, and information on each measured item may be collected by the
생산량 데이터는 농가에서 농작물이 출하되는 날에 생산되는 농작물의 생산량에 관한 데이터이다. 예를 들어, 생산량 데이터는 판매원장 등의 자료에 포함된 내용으로부터 추출될 수 있으며, 토마토가 출하되는 날에 생산되는 소정의 단위 면적(3.3m2)당 토마토 생산량(kg)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이와 같은 생산량 데이터는 일(day) 단위를 기준으로 데이터 처리부(110)로 수집될 수 있다.Yield data is data about the yield of crops produced on the day the crops are shipped from farmhouses. For example, production volume data can be extracted from information contained in data such as sales ledgers, and includes information on tomato production (kg) per predetermined unit area (3.3m 2 ) produced on the day tomatoes are shipped. can do. Such production data may be collected by the
구간 검출부(140)는 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터의 시간 단위(unit of time)를 주(week) 단위로 변환하고, 주 단위로 변환된 데이터들을 농가 별로 분류하여 저장할 수 있다.The
상기한 바와 같이, 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터는 각기 다른 시간 기준에 따라 측정 또는 수집되므로, 통합 데이터베이스를 구축 및 후술할 데이터 간 연관성 분석을 위해서는 각 데이터의 시간 단위를 통일시킬 필요가 있다. 이에 따라, 데이터 처리부(110)는 농가로부터 수집된 데이터들의 시간 단위를 주 단위로 모두 변환하여 하나의 단위로 통일시키는 작업을 수행할 수 있다. 또한, 데이터 처리부(110)는 주 단위로 변환된 데이터들을 각각의 농가별로 분류하여 관리할 수 있다. As described above, since environmental data, growth data, and production data are measured or collected according to different time standards, it is necessary to unify the time units of each data in order to build an integrated database and analyze correlation between data to be described later. Accordingly, the
생육 데이터 및 생산량 데이터 간의 연관성 분석 속도를 대폭 향상시킬 수 있다. 또한, 토마토를 재배하는 전 지역의 농가에서 수집되는 데이터들을 용이하게 빅데이터화하고 효율적으로 관리할 수 있다. The speed of correlation analysis between growth data and production data can be greatly improved. In addition, data collected from farms in all regions where tomatoes are grown can be easily converted into big data and efficiently managed.
데이터 처리부(110)에 의해 통합 데이터베이스가 구축되면, 변수 추출부(120)는 통합 데이터베이스에 소정의 기준(i.e. 주 단위 및 농가 단위)에 따라 저장된 통합 데이터(i.e. 환경 데이터, 생육 데이터 및 생산량 데이터)로부터 핵심변수를 추출한다. 이때, 변수 추출부(120)는 다중회귀분석(Multiple regression analysis)이 이용될 수 있다. 즉, 변수 추출부(120)는 토마토의 생산성에 영향을 미치는 환경조건에 관한 환경 정보 일부 및 토마토의 생산성에 영향을 미치는 생육항목에 관한 생육 정보 일부를 다중회귀분석을 통해 추출할 수 있다.When the integrated database is established by the
회귀분석(Regression analysis)이란 한 개 또는 한 개 이상의 독립변수의 종속변수에 대한 영향을 추정할 수 있는 통계기법을 말한다. 다시 말해서, 회귀분석은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법으로, 하나의 종속변수와 여러 독립변수 사이의 관계를 규명하는 방식을 다중회귀분석이라 한다. Regression analysis is a statistical technique that can estimate the effect of one or more independent variables on dependent variables. In other words, regression analysis is an analysis method that measures the goodness of fit after obtaining a model between two variables for observed continuous variables. It is called
이러한 다중회귀분석 과정에서 이동평균법을 이용하여 시간지연효과를 반영한 환경과 생산량, 생육과 생산량 간의 상관관계에 대한 분석이 수행될 수 있다.In this multiple regression analysis process, an analysis of the correlation between the environment and yield reflecting the time delay effect and the correlation between growth and yield can be performed using the moving average method.
변수 추출부(120)는 전술한 다중회귀분석뿐만 아니라 다양한 연구 데이터들을 반영한 통합 데이터의 분석을 통해 환경 정보 및 생육 정보를 추출할 수 있다. The
환경 정보에는 농가의 누적일사량, 일일평균온도, 주간평균습도, 주간평균잔존CO2, 급액EC, 급액PH, 및 1회 급액량이 포함될 수 있다. 여기서 온도는 토마토와 같은 시설원예작물의 경우 재배 특성상 외부 온도보다 내부 온도에 영향을 받으므로, 작물이 재배되는 시설의 내부 온도를 의미한다.Environmental information may include farmhouse cumulative solar radiation, daily average temperature, weekly average humidity, weekly average residual CO2, supplying EC, supplying PH, and one-time supplying amount. Here, the temperature refers to the internal temperature of the facility in which the crop is grown, since in the case of facility horticultural crops such as tomatoes, it is affected by the internal temperature rather than the external temperature due to the nature of cultivation.
생육 정보에는 농작물의 생장길이, 줄기굵기 및 화방높이가 포함될 수 있다. The growth information may include the growth length, stem thickness, and bloom height of crops.
변수 추출부(120)에 의해 환경 정보 및 생육 정보가 추출되면, 이에 기초하여 상관관계 분석부(130)는 통합 데이터의 상관관계를 분석한다.When environmental information and growth information are extracted by the
이때, 상관관계 분석부(130)는 농작물의 개화에서 수확까지의 소요기간을 누적 평균한 환경 정보와 생산량 데이터를 상호 매칭하고, 생육 정보 각각에 영향을 미치는 환경 정보를 분석한다. At this time, the
또한, 상관관계 분석부(130)는 생장길이, 줄기굵기 및 화방높이 각각에 영향을 미치는 환경조건은 어떠한 것들이 있는지를 분석할 수 있다. In addition, the
상관관계 분석부(130)에 의한 연관성 분석이 완료되면, 이에 기초하여 구간 검출부(140)는 최적의 환경설정 값을 제공하기 위한 핵심변수들의 구간을 추정한다.When the correlation analysis by the
구간 검출부(140)는 상관관계를 분석한 결과에 따라 농작물의 생산량이 높은 것으로 판단된 상위 N개(N은 자연수)의 통합 데이터를 추출한다. 예를 들어, 구간 검출부(140)는 상관관계 분석부(130)에 의한 연관성 분석 결과를 기초로 농가별로 관리되는 통합 데이터 중 기준 농가의 데이터, 예컨대 생산량이 상위 20%에 해당하는 농가의 데이터들을 추출할 수 있다. 즉, 구간 검출부(140)는 상위 20%에 해당하는 데이터들을 기준으로 최대 생산량에 해당하는 값을 분석하여 도출하고, 그 값에 매칭되는 환경 정보 및 생육 정보의 구간을 검출할 수 있다.The
구간 검출부(140)는 추출된 통합 데이터를 기초로 하여 재배시기를 고려한 생육단계별로 최대생산량에 해당하는 환경 정보 및 생육 정보의 구간을 분석하며, 상관관계를 분석한 결과에 따라 환경 정보의 구간과 생육 정보의 구간을 매칭한다. 이때, 환경 정보 및 생육 정보의 구간은 재배시기를 고려한 생육단계를 기준으로 추정될 수 있다. 즉, 구간 건출부(140)는 누적일사량의 구간을 기준으로 최대 생산량이 나올 수 있는 나머지 환경 정보들의 구간들의 조합을 산출할 수 있다. 누적일사량은 사용자에 의해 별도로 설정될 수 없는 외생적인 변수이므로, 재배시기를 고려한 생육단계별로 누적일사량의 구간을 기준으로 하여 최적의 환경조건의 조합이 결정될 수 있다.The
예를 들어, 상위 20%의 통합 데이터를 분석한 결과에 따라 재배시기를 고려한 생육단계별로 최대생산량, 평균생산량, 평균수확주수의 값이 결정될 수 있다. 또한, 생육단계별로 환경 정보 및 생육 정보의 구간이 분석되어 결정될 수 있다. 핵심변수들은 전체 상위 20%의 통합 데이터를 분석한 결과에 기반하므로 하나의 구간으로 정의될 수 있다.For example, according to the result of analyzing the integrated data of the top 20%, values of maximum yield, average yield, and average number of harvest weeks may be determined for each growth stage considering the cultivation period. In addition, sections of environment information and growth information for each growth stage may be analyzed and determined. Since the core variables are based on the results of analyzing the top 20% of the total data, they can be defined as one section.
이와 같이 정리된 환경조건의 조합은 사용자에게 제공될 수 있다. 즉, 재배시기를 고려한 생육단계별로 누적일사량의 구간을 기준으로 하여 최적의 환경조건의 조합이 결정되면, 구간 검출부(140)는 각 농가의 전체적인 토마토의 생산을 증대하는 환경을 사용자가 스스로 설정할 수 있는 환경 설정값을 제공할 수 있다.A combination of the environmental conditions arranged in this way may be provided to the user. That is, when the optimal combination of environmental conditions is determined based on the section of cumulative solar radiation for each growth stage considering the cultivation period, the
마지막으로, 구간 검출부(140)는 상관관계를 분석한 결과에 따라 환경 정보의 구간과 생육 정보의 구간을 매칭한다. Finally, the
즉, 구간 검출부(140)가 생육 정보들을 기준으로 한 단기적인 환경조건의 조합을 결정할 수 있다. 다시 말해서, 구간 검출부(140)는 생육단계 전반에 걸쳐 최대 생산량을 도출하기 위한 환경조건의 조합을 어떻게 설정해야 하는지 뿐만 아니라 생장길이, 줄기굵기, 화방높이 등의 생육조건을 적절하게 유지하기 위한 단기적인 환경조건의 조합을 어떻게 설정해야 하는지를 분석할 수 있다.That is, the
예를 들어, 구간 검출부(140)는 상위 20%의 통합 데이터를 분석한 결과를 기초로 최대 생산량이 도출되는 생육 정보의 값을 추정할 수 있으며, 그에 따른 환경 정보의 값을 매칭시킬 수 있다. 또한, 구간 검출부(140)는 이러한 매칭 결과를 재배시기를 고려한 생육단계별로 누적일사량의 구간을 기준으로 하여 정리할 수 있다.For example, the
이와 같이 도출된 단기적인 환경설정의 조합을 토대로 사용자는 현재 재배되고 있는 토마토의 생장길이, 줄기굵기 및 화방높이를 체크하여 어떠한 환경조건의 값을 얼만큼 조절해야 하는지를 확인할 수 있다. 즉, 앞서 살펴본 데이터 분석 방법을 통해 사용자는 토마토의 생산량을 최대로 하기 위해서 토마토의 생육 상태를 고려한 단기적인 환경 설정뿐만 아니라 생육단계 전반을 고려한 전체적인 환경 설정을 적절하게 수행할 수 있다.Based on the combination of short-term environment settings derived in this way, the user can check the growth length, stem thickness, and flower room height of the tomato currently being cultivated to determine which environmental conditions and how much to adjust. That is, through the data analysis method described above, the user can appropriately perform not only short-term environment settings considering the growth status of tomatoes but also overall environment settings considering the entire growth stage in order to maximize tomato production.
생산량 예측 모듈(200)은 상기한 핵심변수를 이용하여 생산량 예측모델을 기반으로 농작물의 생산량을 산출한다. The
즉, 생산량 예측 모듈(200)은 사용자 인터페이스 모듈(400)을 통해 핵심변수의 구간을 입력받고, 입력된 핵심변수의 구간별로 생산량 예측모델을 이용하여 농작물의 생산량을 예측한다.That is, the
이에, 사용자는 사용자 인터페이스 모듈(400)을 통해 자신의 농가의 현재 상태에 해당하는 구간을 선택하거나 구간을 임의로 변경할 수 있다. Accordingly, the user may select a section corresponding to the current state of his/her farmhouse or arbitrarily change the section through the
생산량 예측 모듈(200)은 사용자에 의해 농가의 현재 상태에 따른 구간이 선택되면 현재 상태에 따른 구간을 이용하여 생산량 예측모델을 통해 현재 농가의 농가 예상 생산량을 산출한다. The
또한, 생산량 예측 모듈(200)은 사용자에 의해 임의로 구간이 선택되면 임의로 선택된 구간을 이용하여 생산량 예측모델을 통해 시뮬레이션함으로써 시뮬레이션 생산량을 예측할 수 있다. 이 경우, 생산량 예측 모듈(200)은 사용자의 선택에 따라 핵심변수 중 환경 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션을 수행하거나, 핵심변수 중 생육상태 변수의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. In addition, when a section is arbitrarily selected by the user, the
즉, 생산량 예측 모듈(200)은 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 하여 생성된다. That is, the
생산량 예측 모델은 생산량과 상관관계가 높은 환경 요인과 생육상태 변수를 설명변수로 사용하여 구축된다. 이 경우, 동일 품목에 대해서도 기준 농가, 예컨대 우수 농가별로 동일 주차에 대한 생산량 차이가 크다. 따라서, 이러한 특징을 반영하여 군집분석(Clustering)을 수행하여 군집의 중심점에서 거리가 확연히 동떨어진 농가는 특이 농가라 정의하여 분석데이터에서 제외하고, 동일 군집에 속한 농가별로 생산량 예측 모델이 구축될 수 있다. 즉, 생산량 예측 모델은 군집분석 결과 특성변수 중 군집의 중심점으로부터의 거리가 기준거리 이내인 특성변수만이 이용되어 생성될 수 있다. The yield prediction model is built using environmental factors and growth status variables that are highly correlated with yield as explanatory variables. In this case, even for the same product, there is a large difference in yield for the same week for each standard farmhouse, for example, excellent farmhouse. Therefore, by performing clustering by reflecting these characteristics, farms that are clearly far from the center point of the cluster are defined as specific farms, excluded from the analysis data, and a yield prediction model can be built for each farm belonging to the same cluster. . That is, the yield prediction model can be generated by using only the characteristic variables whose distance from the center point of the cluster is within the reference distance among the characteristic variables as a result of the cluster analysis.
이에 따라, 특이 농가를 제외하고, 군집별 생산량 모델의 평균 정확도를 계산한 경우, 생산량 예측 모델은 모든 농가 데이터를 동일 모델에 사용한 경우와 비교해 개선될 수 있다. Accordingly, when the average accuracy of the yield model for each cluster is calculated, except for specific farms, the yield prediction model can be improved compared to the case where all farm data are used for the same model.
군집분석에 사용되는 특성변수는 누적일사량, 일일평균온도, 주간평균습도, 주간평균잔존CO2, 급액EC, 급액PH, 및 1회 급액량이 포함될 수 있다. Characteristic variables used in cluster analysis may include cumulative insolation, daily average temperature, weekly average humidity, weekly average remaining CO 2 , feeding solution EC, feeding solution PH, and one-time feeding amount.
제1 내지 제n 생산량 예측 모델(n은 n>1인 자연수)은 제1 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 제2 기간의 농산물의 생산량 정보를 종속변수로 하여 기계 학습을 하여 생성된다.The 1st to nth yield prediction models (n is a natural number where n>1) have the growth information and environmental information of the first period as independent variables, respectively, and the agricultural product production information of the second period as a dependent variable. Machine learning is created by
또한, 제3 기간의 생육 정보 및 환경 정보가 제k 생산량 예측 모듈(k는 n>k>1인 자연수)에 입력됨으로써 제k 생산량 예측 모델에 대한 특정 시점의 농산물 생산량이 예측되며, 제k 생산량 예측 모델을 통해 예측된 농산물 생산량의 오차에 따라 제1 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 소정의 가중치를 부여하여, 제k+1의 생산량 예측 모델이 재학습된다.In addition, by inputting the growth information and environmental information of the third period to the k-th yield prediction module (k is a natural number where n>k>1), the yield of agricultural products at a specific point in time for the k-th yield prediction model is predicted, and the k-th yield A predetermined weight is given to the growth information and environmental information of the first period according to the error of the agricultural production yield predicted through the prediction model, and the k+1 th production yield prediction model is re-learned.
이와 같이, 재학습된 제k+1 생산량 예측 모델이 소정의 기준 이상의 정확도가 달성되는 경우, 재학습을 종료하고 제k+1 생산량 예측 모델이 최종 생산량 예측 모델로 확정된다.In this way, when the re-learned k+1th yield prediction model achieves accuracy equal to or greater than a predetermined standard, the re-learning is terminated and the k+1th yield prediction model is confirmed as the final yield prediction model.
한편, 생산량 평가 모듈(300)은 생산량 예측 모듈(200)에 의해 예측된 생산량을 비교 평가하여 사용자 인터페이스를 통해 출력한다.Meanwhile, the
이때, 생산량 평가 모듈(300)은 핵심변수의 구간별 변화에 따라 생산량을 예측할 수 있다. 따라서, 생산량 평가 모듈(300)은 핵심변수의 구간 변경에 따른 농가 예상 생산량과 시뮬레이션 생산량의 생산량 차이를 산출하여 표시할 수 있다. At this time, the
사용자 인터페이스 모듈(400)은 다양한 정보 입출력 및 시뮬레이션 수행 지원을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는데, 상기한 바와 같이 특정 농산물의 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간 - 각 생육 기간은 상기 농산물의 재배 기간의 적어도 일부임 - 각각에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 수행하여 생산량 예측 모듈(200)이 생성된 상태에서, 사용자가 최적의 생육 및 환경 조건과 생산량을 비교 시뮬레이션하도록 지원한다.The
여기서, 특정 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는 다른 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초로 생성될 수 있다. 예컨대, 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는, 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출되거나, 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부 에 기초하여 산출되거나, 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 산출될 수 있다.Here, at least some of the growth information and environment information of a specific period may be generated based on at least some of the growth information and environment information of another growth period. For example, at least some of the growth information and environment information for the m-th growth period is calculated based on at least some of the growth information and environment information for the m-lth growth period, or growth information corresponding to the m+l-th growth period. And calculated based on at least some of the environmental information, or calculated based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the m-lth growth period and at least some of the growth information and environmental information corresponding to the m+lth growth period. can
더욱이, 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는 서로 적어도 2개 이상의 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 일부의 차이값에 기초하여 산출될 수 있다. 예컨대, 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는, 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 산출되거나, 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 산출될 수 있다. Moreover, at least some of the growth information and environmental information for the m-th growing period may be calculated based on differences between some of the growth information and environmental information of at least two or more growing periods. For example, the difference between at least some of the growth information and environment information for the m-th growth period is a difference between at least some of the growth information and environment information for the m-th growth period and at least some of the growth information and environment information for the m-th growth period. value, or may be calculated based on a difference between at least some of the growth information and environment information corresponding to the m+lth growth period and at least some of the growth information and environment information for the mth growth period.
좀 더 구체적으로 설명하면, 사용자 인터페이스 모듈(400)은 사용자 인터페이스 지원 모듈(410) 및 사용자 시뮬레이션 지원 모듈(420)을 포함한다.More specifically, the
사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 환경정보와 생육정보를 입력하고, 여러 시점에서의 생산량을 해당 시점에서의 환경 정보 및 생육 정보와 함께 제공하도록 지원하는 사용자 인터페이스를 제공한다. The user
즉, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 생산량 예측 모듈(200)에 입력하여 제k 생육 기간에 상응하는 최적 생산량을 예측하도록 지원하고(여기서, k은 k>=1이고, k<=n인 자연수임), 예측 결과를 제공하도록 지원한다. That is, the user
사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 사용자로부터 농작물 생산량을 평가하기 위한 각종 제어명령을 입력하고 평가 결과를 출력한다.The user
사용자는 스마트팜 도입을 고려 중인 사용자, 농업의 경험이 부족한 사용자, 또는 현재 스마트팜을 도입 중인 사용자일 수 있으나, 특별히 한정되는 것은 아니다. The user may be a user considering the introduction of a smart farm, a user with insufficient agricultural experience, or a user currently introducing a smart farm, but is not particularly limited.
사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 생산량 예측 모듈(200)에 핵심변수의 구간을 변경할 수 있도록 한다. 이 경우, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 핵심변수의 구간을 나열하고 사용자가 각각의 구간을 변경할 수 있도록 한다. The user
즉, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 특정 농산물에 대하여 기 설정된 재배 기간 동안 일정 이상의 생산량을 달성한 개별 우수 농업 단위 별로 제1 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 제2 기간의 상기 농산물의 생산량 정보를 종속변수로 하여 기계 학습을 하여 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서, 제3 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 예측된 특정 시점의 농산물의 생산량을, 제3 기간의 생육 정보 및 환경 정보와 함께 제공하도록 지원한다.That is, the user
이 경우, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 제3 기간의 생육 정보 및 환경 정보 외에 사용자에 의해 선택 가능한 생육 정보와 환경 정보를 제공하도록 지원한다. In this case, the user
사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 클릭 또는 터치되어 변경되면, 상기 사용자의 입력에 의해 변경된 정보를 생산량 예측 모듈(200)에 입력함으로써 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하고, 예측된 시뮬레이션 생산량을, 변경된 정보와 함께 제공하도록 지원한다. The user
예컨대, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 생육 정보 및 환경 정보에 따라 예측된 생산량과 상기 사용자 입력에 의해 변경된 정보에 따라 예측된 생산량의 차이를 산출하여 표시하도록 지원한다.For example, the user
또한, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은, 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서, 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 상응하는 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 예측된 농산물의 생산량을 기준으로 상기 복수의 우수 농업 단위들이 군집화되는 경우, 동일 군집 내에 속한 우수 농업 단위들 중 군집의 중심으로부터 소정 거리 이내인 우수 농업 단위를 기준으로 하여 예측 및 시뮬레이션 서비스를 제공하도록 지원한다.In addition, the user
사용자 시뮬레이션 지원 모듈(420)은 사용자 입력에 의해 제3 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 변경되면, 변경된 정보를 생산량 예측 모듈(200)에 입력함으로써 예측된 특정 시점의 농산물의 생산량을, 변경된 정보를 포함하는 제3 기간의 생육 정보 및 환경 정보와 함께 제공하도록 지원한다. When at least some of the growth information and environmental information of the third period is changed by the user input, the user
즉, 사용자 시뮬레이션 지원 모듈(420)은 농가 예상 생산량과 시뮬레이션 생산량의 차이를 표시한다. 이 경우, 사용자 시뮬레이션 지원 모듈(420)은 현재 설정된 핵심변수의 구간, 농가 예상 생산량 및 시뮬레이션 생산량을 표시하고, 시뮬레이션 생산량과 농가 예상 생산량의 차이를 표시한다. That is, the user
이에 따라, 사용자 인터페이스 지원 모듈(410)은 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 따라 예측된 최적 생산량과 사용자 입력에 의해 변경된 정보에 따라 예측된 시뮬레이션 생산량의 차이를 산출하여 표시하도록 지원한다.Accordingly, the user
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 농가 예상 생산량과 환경 정보의 구간별 변경에 따른 시뮬레이션 생산량을 비교한 화면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 농가 예상 생산량과 생육 정보의 구간별 변경에 따른 시뮬레이션 생산량을 비교한 화면이다. 3 is a screen comparing simulated yield according to a change in each section of farmhouse expected yield and environmental information according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a section of farmhouse expected yield and growth information according to an embodiment of the present invention. This is a screen comparing simulation production according to star change.
생산량 예측 모듈(200)은 사용자의 선택에 따라 핵심변수 중 환경 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. The
이에, 생산량 평가 모듈(300)은 도 3에 도시된 바와 같이, 현재 농가의 농가 예상 생산량과, 환경 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션한 시뮬레이션 생산량을 비교하여 표시할 수 있다.Accordingly, as shown in FIG. 3 , the production
또한, 생산량 예측 모듈(200)은 핵심변수 중 생육상태 변수의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. In addition, the
이에, 생산량 평가 모듈(300)은 도 4에 도시된 바와 같이, 현재 농가의 농가 예상 생산량과, 생육 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션한 시뮬레이션 생산량을 비교하여 표시할 수 있다. Therefore, as shown in FIG. 4 , the production
즉, 생산량 평가 모듈(300)은 사용자의 현재 상태의 환경과 생육 구간에서 예상되는 생산량을 확인한 뒤 각 환경과 생육 구간(설정) 값을 변경할 경우 기대되는 생산량(시뮬레이션 생산량)을 확인할 수 있도록 한다.That is, the
이와 같이, 생산량 평가 모듈(300)은 사용자의 농가 예상 생산량과 핵심변수의 구간별 시뮬레이션 생산량을 비교함으로써, 스마트팜 도입을 고려하거나 농업의 경험이 부족한 농가도 본인 농가의 스마트팜 데이터를 통해 어떤 조건으로 스마트팜 시설을 유지/관리해야 생산량을 개선시킬 수 있는지 확인할 수 있도록 한다.In this way, the
또한, 생산량 평가 모듈(300)은 스마트팜 데이터 자체가 없더라도 스마트팜 최적 생산 가이드 서비스에 탑재된 우수농가(타 농가)의 정보를 통해, 어떤 조건으로 스마트팜 시설을 유지/관리해야 생산량을 개선시킬 수 있는지 확인할 수 있도록 한다. In addition, even if there is no smart farm data itself, the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 농산물 예측 모델을 이용하여 농가 예상 생산량과 시뮬레이션 생산량을 예상하고 이들을 비교 평가하는 과정을 도시한 순서도이다. 5 is a flowchart illustrating a process of predicting farm production and simulation production by using an agricultural product prediction model according to an embodiment of the present invention and comparing and evaluating them.
도 5를 참조하면, 먼저 생산량 예측 모듈(200)은 사용자에 의해 농가의 현재 상태에 따른 구간을 선택되면 현재 상태에 따른 구간을 이용하여 생산량 예측모델을 통해 현재 농가의 농가 예상 생산량을 예측한다(S100).Referring to FIG. 5, first, when a section according to the current state of the farm is selected by the user, the
또한, 생산량 예측 모듈(200)은 사용자의 선택에 따라 구간을 변경한다(S200). In addition, the
구간이 선택되면, 생산량 예측 모델은 선택된 구간을 이용하여 생산량 예측모델을 통해 시뮬레이션함으로써 시뮬레이션 생산량을 산출한다(S300). 이 경우, 생산량 예측 모듈(200)은 사용자의 선택에 따라 핵심변수 중 환경 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션을 수행하거나, 핵심변수 중 생육상태 변수의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. When the section is selected, the production volume prediction model calculates the simulation volume by simulating through the production volume prediction model using the selected section (S300). In this case, the
이어, 생산량 평가 모듈(300)은 핵심변수의 구간 변경에 따른 농가 예상 생산량과 시뮬레이션 생산량의 생산량 차이를 산출하여 표시한다(S400). Next, the
이 경우, 생산량 평가 모듈(300)은 현재 농가의 농가 예상 생산량과, 환경 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션한 시뮬레이션 생산량을 비교하여 표시할 수 있다.In this case, the
또한, 생산량 예측 모델은 현재 농가의 농가 예상 생산량과, 생육 정보의 구간별 변경에 따라 생산량 예측 모델을 통해 시뮬레이션한 시뮬레이션 생산량을 비교하여 표시할 수 있다. In addition, the yield prediction model may compare and display the predicted yield of the current farmhouse and the simulated yield simulated through the yield prediction model according to the change in growth information for each section.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 사용자가 직관적으로 간편하게 생육 조건을 변경함으로써 생산량을 시뮬레이션할 수 있도록 함으로써 사용자가 생산량을 추정할 수 있도록 한다.As described above, the apparatus and method for providing a user interface for predicting crop production yield according to an embodiment of the present invention allows the user to simulate the yield by intuitively and easily changing the growth conditions so that the user can estimate the yield.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 현재 상태의 환경과 생육 구간에서 예상되는 생산량과, 각 환경과 생육 구간을 변경할 경우 기대되는 생산량을 비교할 수 있도록 함으로써, 어떠한 방식으로 스마트팜 시설을 관리하여야 생산량을 개선할 수 있는지를 확인할 수 있도록 한다.In addition, an apparatus and method for providing a user interface for predicting crop yield according to an embodiment of the present invention is to compare the expected yield in the current environment and growth section with the expected yield when each environment and growth section is changed. By doing so, it is possible to check how to manage smart farm facilities to improve production.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 스마트팜 도입을 고려하거나 농업의 경험이 부족한 농가가 스마트팜 데이터만으로도 스마트팜 시설을 유지/관리해야 생산량을 개선시킬 수 있는지를 확인할 수 있도록 한다.In addition, the device and method for providing a user interface for predicting crop production according to an embodiment of the present invention improves production yield only by considering the introduction of smart farms or by maintaining / managing smart farm facilities with only smart farm data by farmers who lack agricultural experience. to see if you can do it.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법은 초기 스마트팜 시설 투자의 부담을 완화할 수 있도록 한다. In addition, the user interface providing device and method for predicting crop production according to an embodiment of the present invention can alleviate the burden of initial smart farm facility investment.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.Implementations described herein may be embodied in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Even if only discussed in the context of a single form of implementation (eg, discussed only as a method), the implementation of features discussed may also be implemented in other forms (eg, an apparatus or program). The device may be implemented in suitable hardware, software and firmware. The method may be implemented in an apparatus such as a processor, which is generally referred to as a processing device including, for example, a computer, microprocessor, integrated circuit or programmable logic device or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, personal digital assistants ("PDAs") and other devices that facilitate communication of information between end-users.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, it should be noted that this is only exemplary and various modifications and equivalent other embodiments are possible from those skilled in the art to which the technology pertains. will understand Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the claims below.
100: 데이터 분석 모듈 110: 데이터 처리부
120: 변수 추출부 130: 상관관계 분석부
140: 구간 검출부 200: 생산량 예측 모듈
300: 생산량 평가 모듈 400: 사용자 인터페이스 모듈
410: 사용자 인터페이스 지원 모듈 420: 사용자 시뮬레이션 지원 모듈100: data analysis module 110: data processing unit
120: variable extraction unit 130: correlation analysis unit
140: section detection unit 200: production volume prediction module
300: yield evaluation module 400: user interface module
410: user interface support module 420: user simulation support module
Claims (20)
제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력하여 상기 제k 생육 기간에 상응하는 최적 생산량을 예측하도록 지원하고(여기서, k은 k>=1이고, k<=n인 자연수임), 예측 결과를 제공하도록 지원하는 사용자 인터페이스 지원 모듈; 및
사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 변경되면, 상기 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하는 사용자 시뮬레이션 지원 모듈;을 포함함으로써,
사용자가 최적의 생육 및 환경 조건과 생산량을 비교 시뮬레이션하도록 지원하고,
상기 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 클릭 또는 터치되어 변경되면, 상기 사용자의 입력에 의해 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하고, 상기 예측된 시뮬레이션 생산량을, 상기 변경된 정보와 함께 제공하도록 지원하며,
상기 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 기 설정된 재배 기간 동안 일정 이상의 생산량을 달성한 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서, 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 상응하는 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 예측된 농산물의 생산량을 기준으로 상기 복수의 우수 농업 단위들이 군집화되는 경우, 동일 군집 내에 속한 우수 농업 단위들 중 군집의 중심으로부터 소정 거리 이내인 우수 농업 단위를 기준으로 하여 예측 및 시뮬레이션 서비스를 제공하도록 지원하며,
상기 사용자 인터페이스 지원 모듈은, 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 따라 예측된 최적 생산량과 상기 사용자 입력에 의해 변경된 정보에 따라 예측된 시뮬레이션 생산량의 차이를 산출하여 표시하도록 지원하며,
상기 클릭 또는 터치되는 생육 정보 및 환경 정보는 기 설정된 개수의 구간으로 나뉘어 화면에 표시되는 것을 특징으로 하는 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치.1st growing period, ..., nth growing period of a specific agricultural product - Each growing period is at least part of the growing period of the agricultural product - Growth information and environmental information for each are set as independent variables, and the corresponding growing period In the state where the production prediction module is generated by performing machine learning with the production information for the dependent variable (where n is a natural number with n>1),
The growth information and environment information of the k-th growth period are input into the yield prediction module to support predicting the optimal yield corresponding to the k-th growth period (where k is k>=1 and k<=n) acceptance), a user interface support module that supports providing prediction results; and
When at least a part of the growth information and environment information of the k-th growth period is changed by a user input, the user simulation supports predicting the simulated yield corresponding to the k-th growth period by inputting the changed information to the yield prediction module. By including a support module;
It supports users to compare and simulate optimal growth and environmental conditions and yield,
The user interface support module, when at least a part of the growth information and environment information of the k-th growth period is clicked or touched and changed by a user input, inputs the information changed by the user's input to the yield estimation module, Support to predict the simulated yield corresponding to the k-th growing period, and support to provide the predicted simulated yield together with the changed information;
The user interface support module, in a state in which a yield prediction module for each of a plurality of excellent agricultural units that have achieved a certain amount of production during a predetermined cultivation period is generated, the growth of the k th growth period for each of the plurality of excellent agricultural units When the plurality of excellent agricultural units are clustered based on the predicted yield of agricultural products by inputting information and environmental information into the yield prediction module corresponding to each of the plurality of excellent agricultural units, a cluster among the excellent agricultural units belonging to the same cluster Supports the provision of prediction and simulation services based on excellent agricultural units within a predetermined distance from the center of
The user interface support module calculates and displays a difference between an optimal yield predicted according to growth information and environmental information of the kth growth period and a simulated yield predicted according to information changed by the user input, and
The apparatus for providing a user interface for predicting crop production, characterized in that the growth information and environmental information clicked or touched are divided into a predetermined number of sections and displayed on a screen.
제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는,
(i) 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 생산량 산출 모듈에 의해 산출되거나,
(ii) 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되거나,
(iii) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는(m,l은 각각 m-l>=1이고, m+l<=n인 자연수임),
농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치.According to claim 1,
At least some of the growth information and environmental information for the mth growth period,
(i) calculated by a yield calculation module based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the th ml growth period;
(ii) calculated by the yield calculation module based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the m+l growth period;
(iii) calculated by the yield calculation module based on at least some of the growth information and environment information corresponding to the ml-th growth period and at least some of the growth information and environment information corresponding to the m+l-th growth period Characterized by (m, l are natural numbers where ml>=1 and m+l<=n, respectively),
A device that provides a user interface for predicting crop production.
상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는,
(i) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되거나,
(ii) 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치.According to claim 2,
At least some of the growth information and environmental information for the mth growth period,
(i) calculated by the yield calculation module based on a difference between at least some of the growth information and environmental information corresponding to the ml-th growth period and at least some of the growth information and environment information for the m-th growth period;
(ii) Calculated by the yield calculation module based on a difference between at least a portion of the growth information and environment information corresponding to the m+lth growth period and at least a portion of the growth information and environment information for the mth growth period Characterized in that, a user interface providing device for predicting crop production.
누적일사량, 일일평균온도, 주간평균습도, 주간평균잔존CO2, 급액EC, 급액PH, 및 1회 급액량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치.The method of claim 1, wherein the environment information
Cumulative insolation, daily average temperature, weekly average humidity, weekly average remaining CO 2 , supply EC, supply PH, and a user interface providing device for predicting crop yield, characterized in that it includes at least one of the supply liquid.
생장길이, 줄기굵기 및 화방높이 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치. The method of claim 1, wherein the growth information
An apparatus for providing a user interface for predicting crop production, characterized in that it includes at least one of growth length, stem thickness and flower room height.
상기 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 하여 생산량 예측 모듈이 생성되고,
제 j 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈(j는 1=<j이고 j<n인 자연수)에 입력함으로써 상기 제j 생육 기간에 상응하는 생산량이 예측되고,
상기 생산량 예측 모듈을 통해 예측된 상기 제 j 생육 기간에 대한 농산물 예측 생산량과 상기 제 j 생육 기간에 대한 실제 농산물 생산량의 오차에 따라 제j+1 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 소정의 가중치를 부여하여, 상기 생산량 예측 모듈이 재학습되며,
제j+1 생산량 예측 모듈이 소정의 기준 이상의 정확도가 달성되는 경우, 재학습을 종료하고 상기 제j+1 생산량 예측 모듈이 최종 생산량 예측 모듈로 확정되는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치.According to claim 1,
The growth information and environmental information for the first growth period, ..., n-th growth period are each set as independent variables, and the yield information for the corresponding growth period is machine-learned as a dependent variable to generate a yield prediction module ,
By inputting growth information and environment information for the j-th growth period into the yield prediction module (j is a natural number where 1=<j and j<n), the yield corresponding to the j-th growth period is predicted,
A predetermined weight is given to the growth information and environmental information of the j+1 growing period according to the error between the predicted yield of agricultural products for the j-th growing period predicted through the yield prediction module and the actual yield of agricultural products for the j-th growing period. Granted, the yield prediction module is relearned,
When the j+1th yield prediction module achieves accuracy equal to or greater than a predetermined standard, relearning is terminated and the j+1th yield prediction module is confirmed as the final yield prediction module. interface providing device.
상기 복수의 우수 농업 단위에서 수집한 환경 데이터에서 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보를 추출하고, 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보와 생산량 간의 상관관계를 분석하여 분석 결과에 따라 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 상기 환경 정보의 구간 및 상기 생육 정보의 구간이 결정되는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치.According to claim 1,
The environmental information and the growth information are extracted from the environmental data collected from the plurality of excellent agricultural units, and the correlation between the environmental information and the growth information and the amount of production is analyzed, and the growth stage considering the cultivation period of crops according to the analysis result An apparatus for providing a user interface for predicting crop yield, characterized in that a section of the environment information and a section of the growth information are determined with
(a) 사용자 인터페이스 지원 모듈이 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력하여 상기 제k 생육 기간에 상응하는 최적 생산량을 예측하도록 지원하고(여기서, k은 k>=1이고, k<=n인 자연수임), 예측 결과를 제공하도록 지원하는 단계; 및
(b) 사용자 시뮬레이션 지원 모듈이 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 변경되면, 상기 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하는 단계;를 포함함으로써,
사용자가 최적의 생육 및 환경 조건과 생산량을 비교 시뮬레이션하도록 지원하고,
상기 (b) 단계는, 상기 사용자 인터페이스 지원 모듈이 사용자 입력에 의해 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부가 클릭 또는 터치되어 변경되면, 상기 사용자의 입력에 의해 변경된 정보를 상기 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 상기 제k 생육 기간에 상응하는 시뮬레이션 생산량을 예측하도록 지원하고, 상기 예측된 시뮬레이션 생산량을, 상기 변경된 정보와 함께 제공하도록 지원하며,
상기 인터페이스 지원 모듈은 기 설정된 재배 기간 동안 일정 이상의 생산량을 달성한 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 생산량 예측 모듈이 생성된 상태에서, 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 대한 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보를 상기 복수의 우수 농업 단위 각각에 상응하는 생산량 예측 모듈에 입력함으로써 예측된 농산물의 생산량을 기준으로 상기 복수의 우수 농업 단위들이 군집화되는 경우, 동일 군집 내에 속한 우수 농업 단위들 중 군집의 중심으로부터 소정 거리 이내인 우수 농업 단위를 기준으로 하여 예측 및 시뮬레이션 서비스를 제공하도록 지원하며,
(c) 상기 사용자 인터페이스 지원 모듈이 상기 제k 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 따라 예측된 최적 생산량과 상기 사용자 입력에 의해 변경된 정보에 따라 예측된 시뮬레이션 생산량의 차이를 산출하여 표시하도록 지원하는 단계를 더 포함하며,
상기 클릭 또는 터치되는 생육 정보 및 환경 정보는 기 설정된 개수의 구간으로 나뉘어 화면에 표시되는 것을 특징으로 하는 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법. 1st growing period, ..., nth growing period of a specific agricultural product - Each growing period is at least part of the growing period of the agricultural product - Growth information and environmental information for each are set as independent variables, and the corresponding growing period In the state where the production prediction module is generated by performing machine learning with the production information for the dependent variable (where n is a natural number with n>1),
(a) a user interface support module inputs growth information and environmental information of the k-th growth period to the yield estimation module to support prediction of the optimal yield corresponding to the k-th growth period (where k is k>=1 , and k<=n is a natural number), supporting to provide a prediction result; and
(b) When at least some of the growth information and environmental information of the kth growth period is changed by the user simulation support module by a user input, simulation corresponding to the kth growth period is input by inputting the changed information to the yield estimation module. By including; assisting in predicting production volume,
It supports users to compare and simulate optimal growth and environmental conditions and yield,
In the step (b), when at least a part of the growth information and environment information of the k th growing period is clicked or touched by the user input and changed by the user interface support module, the information changed by the user input is converted to the amount of production. support to predict the simulated yield corresponding to the k-th growing period by inputting it to the prediction module, and support to provide the predicted simulated yield together with the changed information;
The interface support module includes growth information of the kth growth period for each of the plurality of excellent agricultural units in a state in which a yield prediction module is generated for each of a plurality of excellent agricultural units that have achieved a certain amount of production during a predetermined cultivation period, and When the plurality of excellent agricultural units are clustered based on the predicted yield of agricultural products by inputting environmental information into the yield prediction module corresponding to each of the plurality of excellent agricultural units, the center of the cluster among the excellent agricultural units belonging to the same cluster Supports the provision of prediction and simulation services based on excellent agricultural units within a predetermined distance from
(c) supporting, by the user interface support module, to calculate and display the difference between the optimal yield predicted according to the growth information and environmental information of the kth growth period and the simulated yield predicted according to information changed by the user input Including more,
The method of providing a user interface for predicting crop yield, characterized in that the clicked or touched growth information and environmental information are divided into a predetermined number of sections and displayed on a screen.
제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는,
(i) 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 생산량 산출 모듈에 의해 산출되거나,
(ii) 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되거나,
(iii) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는(m,l은 각각 m-l>=1이고, m+l<=n인 자연수임),
농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법. According to claim 11,
At least some of the growth information and environmental information for the mth growth period,
(i) calculated by a yield calculation module based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the th ml growth period;
(ii) calculated by the yield calculation module based on at least some of the growth information and environmental information corresponding to the m+l growth period;
(iii) calculated by the yield calculation module based on at least some of the growth information and environment information corresponding to the ml-th growth period and at least some of the growth information and environment information corresponding to the m+l-th growth period Characterized by (m, l are natural numbers where ml>=1 and m+l<=n, respectively),
A method for providing a user interface for crop production forecasting.
상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부는,
(i) 상기 제m-l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되거나,
(ii) 상기 제m+l 생육 기간에 해당하는 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부와 상기 제m 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보 중 적어도 일부의 차이값에 기초하여 상기 생산량 산출 모듈에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법. According to claim 12,
At least some of the growth information and environmental information for the mth growth period,
(i) calculated by the yield calculation module based on a difference between at least some of the growth information and environmental information corresponding to the ml-th growth period and at least some of the growth information and environment information for the m-th growth period;
(ii) Calculated by the yield calculation module based on a difference between at least a portion of the growth information and environment information corresponding to the m+lth growth period and at least a portion of the growth information and environment information for the mth growth period Characterized in that, a method of providing a user interface for predicting crop production.
누적일사량, 일일평균온도, 주간평균습도, 주간평균잔존CO2, 급액EC, 급액PH, 및 1회 급액량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법.The method of claim 11, wherein the environment information
Cumulative insolation, daily average temperature, weekly average humidity, weekly average remaining CO 2 , supplying EC, supplying PH, and a user interface providing method for predicting crop yield, characterized in that it includes at least one of the supplying amount.
생장길이, 줄기굵기 및 화방높이 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법. The method of claim 11, wherein the growth information
A method for providing a user interface for predicting crop production, characterized in that it includes at least one of growth length, stem thickness and flower room height.
상기 제1 생육 기간, ..., 제n 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 각각 독립변수로 하고, 상응하는 생육 기간에 대한 생산량 정보를 종속변수로 기계 학습을 하여 생산량 예측 모듈이 생성되고,
제 j 생육 기간에 대한 생육 정보 및 환경 정보를 상기 생산량 예측 모듈(j는 1=<j이고 j<n인 자연수)에 입력함으로써 상기 제j 생육 기간에 상응하는 생산량이 예측되고,
상기 생산량 예측 모듈을 통해 예측된 상기 제 j 생육 기간에 대한 농산물 예측 생산량과 상기 제 j 생육 기간에 대한 실제 농산물 생산량의 오차에 따라 제j+1 생육 기간의 생육 정보 및 환경 정보에 소정의 가중치를 부여하여, 상기 생산량 예측 모듈이 재학습되며,
제j+1 생산량 예측 모듈이 소정의 기준 이상의 정확도가 달성되는 경우, 재학습을 종료하고 상기 제j+1 생산량 예측 모듈이 최종 생산량 예측 모듈로 확정되는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법.According to claim 11,
The growth information and environmental information for the first growth period, ..., n-th growth period are each set as independent variables, and the yield information for the corresponding growth period is machine-learned as a dependent variable to generate a yield prediction module ,
By inputting growth information and environment information for the j-th growth period into the yield prediction module (j is a natural number where 1=<j and j<n), the yield corresponding to the j-th growth period is predicted,
A predetermined weight is given to the growth information and environmental information of the j+1 growing period according to the error between the predicted yield of agricultural products for the j-th growing period predicted through the yield prediction module and the actual yield of agricultural products for the j-th growing period. Granted, the yield prediction module is relearned,
When the j+1th yield prediction module achieves accuracy equal to or greater than a predetermined standard, relearning is terminated and the j+1th yield prediction module is confirmed as the final yield prediction module. How to provide an interface.
상기 복수의 우수 농업 단위에서 수집한 환경 데이터에서 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보를 추출하고, 상기 환경 정보 및 상기 생육 정보와 생산량 간의 상관관계를 분석하여 분석 결과에 따라 농작물의 재배시기를 고려한 생육단계별로 상기 환경 정보의 구간 및 상기 생육 정보의 구간이 결정되는 것을 특징으로 하는, 농작물 생산량 예측을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법. According to claim 11,
The environmental information and the growth information are extracted from the environmental data collected from the plurality of excellent agricultural units, and the correlation between the environmental information and the growth information and the amount of production is analyzed, and the growth stage considering the cultivation period of crops according to the analysis result A method for providing a user interface for predicting crop production, characterized in that the section of the environment information and the section of the growth information are determined with
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|---|---|---|---|---|
| CN111985728A (en) * | 2020-09-07 | 2020-11-24 | 浪潮软件股份有限公司 | Method for establishing organic sorghum yield prediction model |
Citations (2)
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| KR20180086738A (en) * | 2017-01-23 | 2018-08-01 | 한국과학기술연구원 | Apparatus for providing guide information for growing crops, and method thereof |
| KR20200130023A (en) * | 2019-05-10 | 2020-11-18 | 대한민국(농촌진흥청장) | Data analysis method and apparatus for improving crop productivity |
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2022
- 2022-07-29 KR KR1020220094704A patent/KR102542661B1/en active IP Right Grant
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| KR20180086738A (en) * | 2017-01-23 | 2018-08-01 | 한국과학기술연구원 | Apparatus for providing guide information for growing crops, and method thereof |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111985728A (en) * | 2020-09-07 | 2020-11-24 | 浪潮软件股份有限公司 | Method for establishing organic sorghum yield prediction model |
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