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영어

Recently, smart farm research that applies IoT technology to various farms is being actively conducted to improve agricultural cooling power and minimize cost reduction. In particular, methods for automatically and remotely controlling environmental information data around smart farms through IoT devices are being studied. This paper proposes a processing model that can maintain an optimal growth environment by monitoring environmental information data collected from smart farms in real time based on machine learning. Since the proposed model uses machine learning technology, environmental information is grouped into multiple blockchains to enable continuous data collection through rich big data securing measures. In addition, the proposed model selectively (or binding) the collected environmental information data according to priority using weights and correlation indices. Finally, the proposed model allows us to extend the cost of processing environmental information to n-layer to a minimum so that we can process environmental information in real time.

한국어

최근 농업 경랭력 향상 및 비용 절감을 최소화하기 위해서 IoT 기술을 다양한 농장에 적용하는 스마트 팜 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, IoT 장치를 통해 스마트 팜 주변의 환경정보 데이터를 원격 제어할 수 있는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스마트 팜에서 수집된 환경정보 데이터를 머신러닝 기반으로 실시간 모니터링하여 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 머신러닝 기술을 사용하 기 때문에 풍부한 빅데이터 확보 방안을 통해 지속적인 데이터 수집이 가능하도록 다중 블록체인으로 환경 정보 를 묶는다. 또한, 제안 모델은 수집된 환경 정보 데이터를 가중치와 상관관계 지수를 이용하여 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정한다. 마지막으로, 제안 모델은 실시간으로 환경 정보를 처리할 수 있도록 환경 정 보 처리 비용을 최소한으로 n-계층으로 확장할 수 있도록 한다.