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영어

In this paper, we have designed a prototype of a smart farm in E-Agriculture system with the application of IoT sensors and Moving average algorithm. Only three important micro-climatic parameters namely moisture level, temperature and light are taken into consideration for the design of the system. Signals acquired from the sensors are first isolated and filtered to reduce noise before it is processed by Arduino. With the help of LabVIEW program, Time domain analysis and Fast Fourier Transform (FFT) of the acquired signals are done to analyze the waveform. Especially, for smoothing the outlying data digitally, Moving average algorithm is designed. With the implement of this algorithm, variations in the sensed data which could occur from rapidly changing environment or imprecise sensors, could be largely smoothed and stable output could be created. Also, actuators are controlled with constant feedbacks to ensure desired conditions are always met. Lastly, data is constantly acquired by the use of Data Acquisition Hardware and can be viewed through PC or Smart devices for monitoring purposes.

한국어

본 논문에서는 IoT 센서와 이동평균 알고리즘을 적용한 E-Agriculture 시스템의 스마트팜 프로토타입을 설계하 였다. 수분 수준, 온도 및 빛을 해서 총 세 가지 중요한 미세 기후 매개 변수만 시스템 설계하는 데에 고려하고 센서에 서 얻은 신호는 먼저 Arduino에서 처리하기 전에 노이즈를 줄이기 위해 격리 및 필터링 되도록 설계하였다. LabVIEW 프로그램의 도움을 받아 획득 된 신호의 시간 영역 분석 및 고속 푸리에 변환 (FFT)이 수행되어 파형을 분석하였다. 특 히 외곽 데이터를 디지털 방식으로 평활화하기 위해 이동 평균 알고리즘이 설계하였는데 이 알고리즘을 구현하면 급변 하는 환경이나 센서 오류로 인해 발생할 수 있는 데이터의 변동을 크게 완화하고 안정적인 출력을 생성 할 수 있다. 또한 액추에이터는 원하는 조건이 항상 충족되도록 일정한 피드백으로 제어됩니다. 마지막으로 데이터 수집 하드웨어 를 사용하여 데이터를 지속적으로 수집하고 모니터링 목적으로 PC 또는 스마트 장치를 통해 데이터를 볼 수 있다.