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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Artificial intelligence based diagnosing an error of operating equipment in smart farm

Manager
Hyeon Park
Participants
Se Han Kim, Park Dae Heon, Hyeon Park, Eun Jee Sook, Jo Seng Kyoun
Transaction Count
2
Year
2018
Project Code
18HH3200, Development of cloud-base smart bed system and FaaS technology for smart farm expansion, Se Han Kim
17HH1400, Development of cloud-base smart bed system and FaaS technology for smart farm expansion, Se Han Kim
본 기술이전은 시설원예 시설(온실) 내부의 높은 온도와 습도, 외부의 노출에 열악한 환경, 안정적 전원 공급의 부족 등으로 시설원예에 사용되는 농업 ICT 관련 센서, 제어기, 통신장비 등이 오작동시 이를 머신러닝/딥러닝 기반 지능형으로 진단하는 기술에 관한 것이다.
- 목적
● 스마트팜을 구성하는 센서 및 제어기의 상태 정보를 활용하여, 센서의 상태및 오류, 제어기 상태 및 오류 등의 이상상태 및 오작동 검출이 용이하도록 웹기반 접근 제공
● 센서, 제어기, 통신장비 등 작동 중에도 온톨로지 추론 및 RNN 딥러닝 학습 모델과 같은 지능형 방법을 이용하여 고장을 판단하기 위한 기법을 제공
● 센서, 제어기, 통신장비 등 작동 중 오작동 진단 진행 후 사용자가 인지 할 수 있도록 자동적으로 그 결과가 저장되며, 가시화로 제공
- 필요성

● 스마트팜에 대한 관심이 높아지고 있으며, 농가에서 자동화된 시설원예 시설(온실)을 활용하여 농작물 생육 및 온실 내부, 외부의 환경 모니터링을 통한 진단 등의 다양한 모니터링 및 제어를 통한 농업생산성 향상 및 노동력 절감을 위한 편의성 제공이 요구됨
● 온실 내부의 높은 온도와 습도, 외부의 노출에 열악한 환경, 안정적 전원 공급의 부족 등으로 인해 고장이 높으나 재배현장에서 고장의 유무 판단에 어려움이 있으며, 이를 극복할 방법이 필요
● 원격 제어시 카메라를 통한 시각적 확인 외에 동작 유무를 알 수 있는 방법의 부재 등 농업현장에 ICT기술 도입을 위한 어려움이 있으며, 설치된 장치들의 정확한 오류 판단을 위한 방법이 필요
-원거리에서도 웹을 통하여 오작동 진단 결과, 룰 list, 룰, 진단 요청들을 수행 할 수 있도록 Open API를 제공
-실시간 센서 및 제어기 데이터를 이용, 학습된 모델을 통한 동적 오작동 판단
-작동 진단 후 자동적으로 그 결과가 DB에 저장
A. 오작동 진단 Open API 제공 기술
● 온톨로지 기반 오작동 진단 Open API 진단 결과 목록 조회 기능
● 온톨로지 기반 오작동 진단 Open API 진단 룰 목록 조회 기능
● 온톨로지 기반 오작동 진단 Open API 진단 룰 조회 기능
● 온톨로지 기반 오작동 진단 Open API 진단 요청 기능
● RNN 기반 오작동 진단 Open API 제공 기능

B. 지능형 오작동 진단 기술
● 온톨로지 기반 오작동 진단 공통 정보 및 센서 정보 시멘틱 변환 기능
● 온톨로지 룰 기반의 온도 센싱 오작동 진단 기능
● 온톨로지 룰 기반의 습도 센싱 오작동 진단 기능

C. 오작동 진단 결과 DB 저장 기술
● 온톨로지 기반 오작동 진단 결과 데이터베이스 저장 기능
● RNN 기반 오작동 진단 결과 데이터베이스 저장 기능
A. 오작동 진단 Open API 제공 기술
● 기술문서 : 요구사항정의서, 상세설계서, 시험절차 및 결과서
● 프로그램

B. 지능형 오작동 진단 기술
● 기술문서 : 요구사항정의서, 상세설계서, 시험절차 및 결과서
● 프로그램, 특허

C. 오작동 진단 결과 DB 저장 기술
● 기술문서 : 요구사항정의서, 상세설계서, 시험절차 및 결과서
● 프로그램
● 기존 센서 및 제어기 등 스마트팜을 구성하는 장치의 오작동에 인식 없이, 잘못된 데이터를 수집하거나, 잘못된 제어의 오류로부터 안정적인 스마트팜을 운영하기 위한 이점으로 인해 향후 스마트팜의 효율적 관리를 위한 활용에 이용될 수 있음
● 머신러닝/딥러닝 기반 지능형 스마트팜 서비스를 통해 농업 지능화를 위한 스마트팜 핵심 기술 확보함에 따라 농업 선진국인 유럽과의 대외 경쟁력 확보
● 지능화된 시설원예의 축적된 데이터를 통해 비교분석 및 문제점 발견 등 기존 암묵적 컨설팅에서 과학적 진단, 처방으로 일대 혁신이 가능해짐
● 현재 다수 농가에 도입되고 있는 단순 환경 제어형 스마트 팜은 온습도 등 2~3 환경요소의 모니터링만 가능한 상태여서 생육모니터링 및 제어를 통한 생산성 향상에는 한계가 분명한 상태이나 본 기술을 통해 지능형 서비스로 기존 제품을 수용하고, 추가적으로 스마트베드를 적용할 수 있는 업그레이드 관리가 가능해질 것이므로 잠재적 수요자 층을 대거 흡수하여 시장을 형성할 수 있게 됨
● 소규모 농가, IT에 소극적 농가에 저렴한 비용의 제품 우선 도입, 점차 고가의 스마트베드를 적용하여 생산성 향상 도모