스마트팜 데이터 공유플랫폼 설계
Design of the Smart Farm Data Sharing Platform
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초록
데이터는 그 중요성으로 전 세계적으로 비즈니스의 새로운 원자재, 새로운 자산 등으로 불리면서 다양한 산업 분야에서 수집 및 활용되고 있다. 농업 분야도 마찬가지로 데이터는 미래 농업 문제의 해결과 함께 새로운 가치를 창출하는 핵심 역할을 할 것이다. 이에 본 논문에서는 사양, 센서, 구동기, 농기계 등을 통하여 수집된 농가 데이터에 대하여 통일된 데이터형식 및 데이터 다양성을 제공할 수 있고 데이터 공유 및 데이터 분석 기능을 수행하는 스마트팜 데이터 공유플랫폼 서비스를 설계하였다. 본 논문의 주요 내용으로는 각 분야별 데이터 수집 항목을 제시하고 데이터 수집 장치 및 데이터 공유 플랫폼에서 제공하는 서비스에서 사용되는 Sensor data to File Transfer 기술 등의 주요 기술을 이용한 데이터 관리 방법 설계와 시스템의 각 기능 구성에 대하여 제시하고 있다. 본 연구의 결과물을 현장에 적용한다면 농가에서는 공유 데이터를 기반으로 한 농가 작물 모니터링및 타 농가와의 비교분석을 통하여 농업 노하우를 자유롭게 공유하고 사용자 농가의 생육 환경 및 농장경영 효울화를 유도할 수있을 것이다, 또한, 표준화된 형태로 관리되는 농업 분야 데이터를 통하여 수확 예측 AI 등 다양한 연구에서 활용될 데이터 다양성 및 품질을 충족하는 데이터의 지속적인 수집 및 관리가 가능할 것으로 기대하고 있다.
Abstract
Data is called the new raw materials and new assets for business worldwide due to its importance and is being collected and utilized in various industries. As with the agricultural sector, the data will play a key role in creating new value along with solving future agricultural problems. Therefore, in this paper, we designed a smart farm data sharing platform service that can provide unified data format and diversity data for farms data collected through specifications, sensors, drivers, and agricultural machines and performs data sharing and data analysis functions. The main content of this paper is to present data collection items for each field and to design data management methods using major technologies such as Sensor data to File Transfer technology used in services provided by data collection devices and data sharing platforms and each functional configuration of the system. If the results of this study are applied to the field, farmers will be able to freely share agricultural know-how and induce user farmers' growth environment and farm management efficiency through monitoring of farm crops based on shared data and comparative analysis with other farms. In addition, it is expected that the standardized agricultural sector data will enable the continuous collection and management of data satisfying the diversity and quality of data to be used in various studies such as harvest prediction AI.
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