스마트 농축산 IoA 지능형 센서-클라우드 플랫폼 개발을 위한 5가지 세부과제
제1세부
스마트팜 환경 최적화 모델링 및 제어관리 시스템
(Optimization Modeling of Smart Farm Environment and Control Management System)
주요 연구분야 및 역할
강원대학교 동물응용과학과 장애라 교수
033-250-8643
ajang@kangwon.ac.kr
IoA 센서를 통한 동물 생체정보 수집 및 데이터 분석 결과 제공
한우 농가 사육 환경문제 파악 및 최적화
축산농장환경 센싱 수집데이터의 현장 적용을 위한 최적 생육모델 개발
강원대학교 바이오시스템기계공학과 김대현 교수
033-250-6496
daekim@kangwon.ac.kr
농가 협업을 통한 스마트팜 재배 환경제어 요구사항 및 평가항목 설계
작물 환경 센싱 수집데이터의 현장 적용을 위한 최적 생육모델 개발
수집데이터를 활용한 냉·난방에너지시스템 및 관리시스템 개발
강원대학교 미래농업융합학부 최기영 교수
033-250-7771
choiky@kangwon.ac.kr
파프리카 대상 농가 선발 및 현장 실증 분석을 통한 스마트팜 고도화
소형 가정용 스마트팜 대상 작물 선발 및 환경요인 구명
농가 현장 및 센서 자료 제공
연차별 추진체계
| 연도 | 추진내용 | 참여대학 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,2차년도 (2018-2019) |
||||||
| 계획수립 및 자료조사 |  |
ALS, CALS | ||||
| 연구참여 및 테스트 베드 제공 농민 조사 및 협의 도출 | |
농민, ALS, CALS | ||||
| 재배환경 관리 시스템 요구 사항 설계 | |
농민, IT, ALS, CALS | ||||
| 온실시설 유형, 규모 및 자동화 장치 별 상호관계 분석 | |
ALS, CALS | ||||
| CFD 시뮬레이션 및 유형별 모델링 | |
ALS, CALS | ||||
| 센싱 수집데이터 기반 최적 생육모델 개발 | |
IT, ALS, CALS | ||||
| 3차년도 (2020년) |
1, 2차 년도 개선사항 반영 계획 수림 | |
농민, IT, ALS, CALS | |||
| 모델링 결과, 360도 Moving 카메라 센서, VR 구글의 현장 적용 | |
농민, IT, ALS, CALS | ||||
| Gap 분석 | |
ALS, CALS | ||||
| Lesson & Learnt을 통한 개선책 마련 | |
ALS, CALS | ||||
| 2차 CFD 시뮬레이션 및 모델링 | |
ALS, CALS | ||||
| 시범사업 적용 대비 Risk Factor 분석 | |
ALS, CALS | ||||
| 2차 개발 요구사항 및 평가항목 선정 | |
농민, IT, ALS, CALS | ||||
| 4차년도 (2021년) |
3차년도 개선사항 반영 계획 수립 | |
농민, IT, ALS, CALS | |||
| 모델링 결과, 360도 Moving 카메라 센서, VR 구글의 시범사업 현장 적용 시험 | |
농민, ALS, CALS | ||||
| Gap 분석 | |
ALS, CALS | ||||
| Lesson & Learnt을 통한 개선책 마련 | |
ALS, CALS | ||||
| 3차 CFD 시뮬레이션 및 모델링 | |
ALS, CALS | ||||
| 전국사업 적용대비 Risk Factor 분석 | |
ALS, CALS | ||||
| 최종 상품화 요구사항 및 평가항목 선정 | |
ALS, CALS | ||||
| 완성품 상품화 결과 보고 | |
농민, IT, ALS, CALS | ||||
