순천 지역 매실 재배관리 향상을 위한 클라우드형 재배관리 시스템 설계 및 구현

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 21; no. 12; pp. 2237 - 2244
• Main Authors: 이상윤(Sang-Yoon Lee), 박우준(Woo-Jun Park), 김혁주(Hyuck-Joo Kim)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.12.2020
• Subjects: 컴퓨터학; 복숭아씨살이좀벌; Plum; Normalized difference vegetation index; 매실; 식생지수; Eurytoma maslovskii; Cultivation management; 재배관리; 빅데이터; Big-data
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2020.21.12.2237

본 논문에서는 순천 지역 매실 재배관리 향상을 위해 각 농가마다의 복합적 속성과 요구들을 반영하여 접근성이 용이한 빅데이터 플랫폼을 설계하고 Web 기반의 시스템을 개발하였다. 먼저, 재배관리 시스템의 구성을 위해 프로토타입 모델을 작성하고 이를 바탕으로 단계별로 구체화하였다. 이후 데이터 수집 및 처리 단계에서는 공공기관 자료와 실제 농가에 기상, 토양 정보 수집 장치를 설치하여 데이터를 제공받았다. 수집된 데이터를 이용하여 복숭아씨살이좀벌의 우화율을 예측할 수 있는 모델을 개발하였고 방제시기 알람 서비스를 제공하였다. 그리고 매실의 크기 및 병해충의 유·무를 확인 할 수 있는 카메라를 설치하여 이미지를 제공하고 월 2회 드론 촬영을 통해 재배농가의 생육 정보를 확인할 수 있는 식생지수 맵을 제공함으로써 비료 시비와 같은 재배관리를 효율적으로 할 수 있다. In this paper, in order to improve the management of plum cultivation in Suncheon, we designed a big data platform with easy access by reflecting the complex attributes and demands of each farm and developed a web-based system. First, a prototype model was created for the composition of the cultivation management system, and based on this, it was concreted step by step. After that, in the data collection and processing stage, Meteorological and soil information provided by public institutions was collected. In addition, a data collect device was installed and received on the actual farm. Using the collected data, a model was developed to predict the allegory rate of Eurytoma maslovskii, and an alarm service was provided. In addition, a collected image and a vegetation index map were provided to collect images to check the size of plums and the presence of pests and to check the growth status of plum farms using unmanned aerial vehicles. Through this, cultivation management such as fertilizer application can be efficiently performed. KCI Citation Count: 1