Vol.5, No.5, October (2015), pp.471-479 http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2015.10.50 스마트온실을 위한 가상 외부기상측정시스템 개발 한새론 1), 이재수 2), 홍영기 3), 김국환 4), 김성기 5), 김상철 6) Development of Virtual Ambient Weather Measurement System Sae-Ron Han 1), Jae-Su Lee 2), Young-Ki Hong 3), Gook-Hwan Kim 4), Sung-Ki Kim 5), Sang-Cheol Kim 6) 요 약 오늘날 농촌의 인구가 고령화됨에 따라 농업 자동화는 필수가 되었다. 본 연구에서는 단동온실 자 동화를 위한 외부 환경 측정 기술이 연구되었다. 연구를 위해 (주)이지팜에서 측정한 외부 환경 데이 터를 사용하였다. 또한 Windows 7 환경에서 JAVA와 APM_SETUP 8을 이용하여 웹 기반의 기상청 AWS 데이터를 받는 시스템을 개발하였다. 스마트온실에 가상 외부기상데이터를 제공하기 위한 프로그램은 서버와 클라이언트로 구성되었다. 서버 프로그램은 30분마다 기상청으로부터 날씨 데이터를 받아서 스마트온실에 보내주도록 만들어졌 다. 클라이언트 프로그램은 자바 애플릿으로 개발되어, 서버와 통신하여 30분마다 기상청 AWS 데이 터를 받아서, 수신된 기상청 AWS 데이터를 스마트 온실 외부 환경 정보로 인식한다. 이 시스템은 (주)이지팜에서 측정한 기상 데이터와 비교함으로서 평가되었다. 외기 온도의 경우 기상청 AWS 데이 터와 약간의 차이를 보였다. 그러나 평균절대편차는 2.24 이하로 적은 차이를 보였다. 그러므로 개 발된 가상 외부기상측정시스템의 날씨 정보는 스마트온실의 외부 날씨 정보로 사용될 수 있을 것이 라 생각된다. Received (August 21, 2015), Review Request(August 24, 2015), Review Result(September 10, 2015) Accepted(September 30, 2015), Published(October 31, 2015) 1 Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Science, RDA email: gkstofhs@hanmail.net 2 Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Science, RDA email: butiman153@korea.kr 3 Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Science, RDA email: sanm70@korea.kr 4 Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Science, RDA email: meceng93@korea.kr 5 Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Science, RDA email: kimsk@korea.kr 6 (Corresponding Author) Department of Agricultural Engineering, National Institute of Agricultural Science, RDA email: sckim7777@korea.kr * 본 연구는 농촌진흥청 공동연구사업(과제번호:PJ010540의 지원에 의해 이루어진 것입니다. Copyright c 2015 HSST 471
Development of Virtual Ambient Weather Measurement System 핵심어 : 스마트온실, 스마트팜, 가상 외부기상측정시스템, 날씨 데이터 Abstract This study was conducted to make use of Korea Meteorological Administration(KMA) s Automatic Weather Station(AWS) data to operate smart green greenhouse. A Web-based KMA AWS data receiving system using JAVA and APM_SETUP 8 on windows 7 platform was developed. The system was composed of server and client. The server program was developed by a Java application to receive weather data from the KMA every 30 minutes and to send the weather data to smart greenhouse. The client program was developed by a Java applets to receive the KMA AWS data from the server every 30 minutes through communicating with the server so that smart greenhouse could recognize the KMA AWS data as the ambient weather information. This system was evaluated by comparing with local weather data measured by Inc. Ezfarm. In case of ambient air temperature, it showed some difference between virtual data and measured data. But, the average absolute deviation of the difference has a little difference as less than 2.24. Therefore, the virtual weather data of the developed system was considered available as the ambient weather information of the smart greenhouse. Keywords : Smart Greenhouse, Smart Farm, Virtual Weather System, Weather Data 1. 서론 정보화 기술의 발달과 산업 융합의 트렌드에 따라 농업에도 센서정보와 데이터의 취득, 이를 이 용한 생산 시스템의 자동화는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다. 스마트온실은 온실 내외부의 환 경과 작물의 생육 상태를 자동으로 측정 분석하고 얻어진 데이터를 통하여 작물이 잘 생장할 수 있도록 최적 환경을 조성할 뿐 아니라 작물의 생육 환경을 원격 관리할 수 있는 과학기술과 정보 통신이 결합된 농업경영 방식으로 지역 및 기후조건 등에 관계없이 농산물을 안정적으로 생산할 수 있게 해 준다[1]. 스마트온실 내 외부에는 온 습도 등 기상정보를 24시간 감시하는 센서가 있 고, 관리자는 PC나 모바일 기기로 내 외부 환경을 언제 어디서나 확인할 수 있다[2]. 또한 ICT 융합 생육 최적 환경설정 등의 정밀관리로 농산물의 품질 향상 뿐 아니라 생산성 향상, 에너지절 감 효과를 기대할 수 있다[3]. 그러나 스마트온실에 필수적으로 설치해야 하는 환경계측과 USN(Ubiquitous Sensor Network) 장비가 고가( 高 價 )여서 스마트 기술을 농가에 보급하고 확산하 는데 어려움이 있다. 기상청은 700여개의 AWS(자동기상관측장비)를 전국 각지에 설치하고 각 지역의 기온, 습도, 풍 향, 풍속, 강수량 등 기상 정보를 알려주고 있다. 본 연구에서는 스마트온실의 외부 기상 정보를 경제적이고 효율적으로 얻기 위하여 기상청 AWS를 이용할 수 있는 스마트온실 가상기상측정시스 템을 구현하여 기상청 AWS의 자료를 스마트온실의 외부 환경 데이터로 이용함으로써 설비비용을 절감하고자 했다. 472 Copyright c 2015 HSST
Vol.5, No.5, October (2015) 2. 재료 및 방법 외부기상측정시스템은 서버와 클라이언트로 구성된다. 기상청 AWS 데이터를 가져오기 위하여 Windows 7 32bit OS에 APM_Setup 8을 이용해 서버 환경을 구성하였으며, Java 1.8.0_51를 이용 해 서버 프로그램을 작성하였다. 클라이언트 프로그램은 Java Applet을 이용해 만들었다. 서버와 클라이언트의 통신은 소켓통신 기반으로 작성하였으며 채팅 프로그램에 프로토콜을 만들어서 스 마트온실 등록, 로그인, 기상 정보 전파 메시지를 구별하게 하였다. 서버에서는 매시 00분마다 갱신되는 실황조회와 매시 30분마다 갱신되는 초단기예보를 받아서 클라이언트인 스마트온실에 보 내준다. 스마트온실은 실황조회와 초단기예보데이터를 외기 환경으로 인식하고 빅 데이터에 기초 해서 작물의 최적 생장 환경을 만들기 위해 작동한다[4]. 개발된 스마트 온실의 가상 기상측정프로그램의 데이터 흐름은 Fig. 1과 같이 구성하였다. [그림 1] 데이터 흐름 [Fig. 1] Data transfer 온실 제어기를 처음 스마트온실에 설치할 때 Java Plug-in이 지원되는 웹 브라우저를 이용해 작 성한 Fig. 2의 입력창에 주소를 등록한다. [그림 2] 스마트온실 주소 등록 [Fig. 2] Smart greenhouse address registration [그림 3] 데이터베이스 구조 [Fig. 3] DB structure Copyright c 2015 HSST 473
Development of Virtual Ambient Weather Measurement System 스마트온실 제어기가 스마트온실 관리 서버에 주소를 등록하면 서버는 스마트온실 관리를 위해 서 해당 스마트온실의 uuid를 생성하고 DB의 greenhouse 테이블에 생성된 uuid와 스마트온실의 좌표를 저장한다. Fig. 3은 서버에 구축한 mysql DB 구조를 보여준다. 스마트온실 관리 프로그램은 정전으로 인해 전원공급이 일시 중단되더라도, 전원만 다시 공급되 면 스마트온실의 기능들이 다시 작동할 수 있도록 처음 접속 시 자신의 uuid를 윈도우 레지스트 리에 기억하도록 하고 재부팅 시 자동으로 이전에 등록한 uuid로 서버에 접속하여 기상데이터를 받아오게 함으로써 프로그램의 안정적 작동을 확보하고자 하였다. Fig. 4는 윈도우 레지스트리에 스마트온실의 uuid가 등록되었을 때의 화면도시를 보여주고 있고, Fig. 5는 재접속 시 주소 등록 없이 레지스트리에 등록된 uuid로 자동으로 서버와 연결되는 상황 을 보여주고 있다. [그림 4] 윈도우 레지스트리에 등록된 스마트온실 UUID [Fig. 4] Registered UUID to the Windows Registry of the smart greenhouse [그림 5] 스마트온실이 재접속할 때 이전의 UUID로 재접속 [Fig. 5] Recover previous uuid when the smart greenhouse reconnect 2.1 기상청 AWS 자료 수집 온실에서 직접 측정한 외부기상데이터와 비교해 가상 기상데이터의 유효성을 검증하기 위해 6 월 8월의 기상청 AWS 매분 기상자료를 수집하였다. 기상데이터는 공공데이터포털의 오픈 api를 이용하여 json 데이터 형식으로 받아서 파싱하여 얻도록 하였다. 474 Copyright c 2015 HSST
Vol.5, No.5, October (2015) 공공데이터포털을 이용하기 위해서는 http://data.go.kr 에 회원가입을 하고 open api 사용 신청 을 한 후 서비스키를 받는 절차를 거친다. 본 논문에서는 기상청 데이터의 동네예보조회서비스의 실황조회와 초단기예보 오픈 api를 사용하였다[5]. 기상청 데이터를 받기 위한 url은 다음과 같다. 실황조회 : http://newsky2.kma.go.kr/service/secndsrtpdfrcstinfoservice/forecastgrib?servi cekey=발급받은 서비스키&base_date=20150601&base_time=0900&nx=63&ny=88&pageNo=1&numOf Rows=10&_type=json 초단기예보 : http://newsky2.kma.go.kr/service/secndsrtpdfrcstinfoservice/forecasttimedat a?servicekey=발급받은 서비스키&base_date=20150601&base_time=0930&nx=63&ny=88&_type=json 위 url에서 기상 데이터를 받고 싶은 날짜, 시간, 지역에 따라 해당 필드의 값을 주어야 하는데 날짜는 base_date, 시간은 base_time을 바꾸면 된다. 위의 예에서는 각각 2015년 6월 1일 09시, 2015년 6월 1일 09시 30분 기상정보를 가져오는 url을 보인 것이다. nx, ny는 지역의 좌표 값인데 이 좌표는 요한 람베르트가 고안한 람베르트 정각원추도법( 正 角 圓 錐 圖 法 )에 의해 얻어진 좌표 값 으로 대한민국은 5km 5km의 격자 간격으로 총 37,697개의 격자를 포함한다. 개발된 프로그램에 서는 이 좌표들을 기상청에서 받아서 DB의 address 테이블에 넣어 사용한다[6][7]. Url 마지막의 _type=json을 파라미터로 넘겨주지 않으면 xml 형식으로 기상데이터를 보내주도록 되어 있으나, json이 tag가 없어서 xml보다 통신속도가 빠르기 때문에 Fig. 6과 같이 json 형식으로 기상데이터 를 받도록 하였다. 2.2 온실 외부 실측 기상데이터 기상청 AWS 측정자료와의 비교를 위해 이지팜에서 설치한 전북 정읍시 신태인의 온실에서 외부기상장치(Welsys, Woosung Hitec co.,ltd., Korea)를 이용해 측정한 외부기상 데이터를 사용 하였다. 데이터의 샘플링 시간은 1분이었고 기상청 AWS와의 비교를 위해 6월 ~ 8월 온도, 풍향, 풍속 데이터를 사용하였다. 3. 결과 및 고찰 스마트온실에 설치한 외부 기상센서와 개발된 기상청 AWS 수신 프로그램을 이용해 얻어진 가 상 기상정보의 차이가 크지 않았다. Fig. 7과 Table 1, Fig. 8과 Table 2, Fig. 9와 Table 3에 각각 6 월 10일, 7월 12일, 8월 13일의 온도 변화를 그래프와 표로 나타냈다. 온도의 경우 스마트온실 외 부기상장치에서 얻은 값과 개발된 시스템에서 얻어진 값의 차이의 최대값은 각각 5.8, 1.1, 7. 7 였고 절대편차의 평균은 1.76, 0.4, 2.24로 차이가 크지는 않았다. 그러나 Fig. 10과 Fig.11에 보 인 풍향과 풍속의 경우 온실과 KMA AWS의 값이 최대 5.2m/s의 다소 큰 차이를 보였다. 풍향, Copyright c 2015 HSST 475
Development of Virtual Ambient Weather Measurement System [그림 6] 스마트온실에서 받은 기상청 AWS 데이터 [Fig. 6] Received KMA AWS data on Smart greenhouse 풍속 측정을 위해 스마트온실의 외부기상장치는 5 7m 높이의 온실 위에 설치하고, 기상청 AWS 는 10m 높이에 설치한다. 설치 높이 차이 때문에 주변 지형의 차이에 따라 풍향과 풍속에 차이가 [그림 7] 기상청 AWS 온도와 외부기상센서 온도 비교 [Fig. 7] Comparison between the smart greenhouse's ambient temperature sensor and KMA AWS's temperature Temperature difference ( ) Rate (%) 0.0 2.8 0.5 31.5 1 19.6 1.5 5.6 2 5.6 2.5 8.4 3 2.1 3.5 2.1 4 7 4.5 4.2 5 5.6 5.5 4.2 5.8 1.3 Total 100 [표 1] 기상청 AWS와 외부기상센서의 온도차 [Table 1] The difference between the temperature measured by the KMA AWS and the temperature by the ambient temperature sensor 나타난 것으로 판단된다. Fig 7.과 Fig 9.에서 보이는 바와 같이 외부기상장치와 KMA AWS 값의 차이를 보이는 시각은 비슷한 것을 알 수 있는데 이 또한 설치환경의 영향으로 판단된다. 기상청 의 AWS 기상측정데이터와 농경지에 설치된 온실 주변의 대기환경은 측정 높이와 주변의 지형지 물에 따라 상당한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 정밀한 환경정보를 얻기 위해서는 작목반이나 476 Copyright c 2015 HSST
Vol.5, No.5, October (2015) 수백m 이내의 농지군락 단위로 AWS를 설치해 기상정보를 공유하는 것이 가장 바람직한 것으로 판단되었다. [그림 8] 기상청 AWS 온도와 외부기상센서 온도 비교 [Fig. 8] Comparison between the smart greenhouse's ambient temperature sensor and KMA AWS's temperature Temperature difference ( ) Rate (%) 0.0 4.2 0.1 12.6 0.2 14.7 0.3 14.7 0.4 19.6 0.5 14.7 0.6 5.6 0.7 4.9 0.8 2.1 0.9 2.1 1 1.4 1.1 3.4 Total 100 [표 2] 기상청 AWS와 외부기상센서의 온도차 [Table 2] The difference between the temperature measured by the KMA AWS and the temperature by the ambient temperature sensor Temperature difference ( ) Rate (%) 0 0.7 1 31.5 2 28 3 12.6 4 10.5 5 2.8 6 7 7 5.6 7.7 1.3 Total 100 [그림 9] 기상청 AWS 온도와 외부기상센서 온도 비교 [Fig. 9] Comparison between the smart greenhouse's ambient temperature sensor and KMA AWS's temperature [표 3] 기상청 AWS와 외부기상센서의 온도차 [Table 3] The difference between the temperature measured by the KMA AWS and the temperature by the ambient temperature sensor Copyright c 2015 HSST 477
Development of Virtual Ambient Weather Measurement System [그림 10] 기상청 AWS 풍속과 스마트온실의 외부기상센서 풍속 비교 [Fig. 10] Comparison between the smart greenhouse's ambient sensor and KMA AWS's wind velocity [그림 11] 기상청 AWS 풍향, 풍속과 스마트온실 외부기상센서의 풍향, 풍속 비교 [Fig. 11] Comparison between the smart greenhouse's ambient sensor and KMA AWS's wind factor 한편 기상정보 수집을 위해 독립된 AWS가 설치되어 있지 않은 경우, 외부환경데이터를 얻기 위해 기상청 AWS를 사용했을 때 기상청 AWS의 공간해상도가 낮아서 정밀도 면에서는 온실에 직접 설치한 센서보다 다소 떨어지는 것으로 나타났으나 한국의 기후가 수 km 이내에서 크게 차 이가 나지 않는 점을 고려한다면 기상청 AWS로도 스마트온실의 외부기상장치의 역할을 어느 정 도 대신할 수 있을 것으로 판단된다. 현재 스마트온실 제어기 설치비용은 700~2500만원이며, 외부기상장치의 비용은 250~300만원으로 제어기 금액의 10% ~ 40% 정도를 차지한다. 기상청 AWS 정보를 스마트온실에 사용함으로서 외 부기상장치의 비용을 절감한다면 저비용으로 스마트온실의 농가 보급이 가능해지며, 농가의 생산 성 증대와 소득 향상에도 기여할 수 있을 것이다. SKT, KT 등의 통신사가 자체 기지국에 AWS를 설치하는 사업을 하고 있으며 농림수산식품부에 서도 AWS를 전국 각지에 설치하려 하고 있다. AWS가 많이 설치되면 향후 이 서비스들 간의 비 교 분석과 더불어 전체 서비스를 함께 쓸 수 있는 방안을 연구해보고자 한다. 478 Copyright c 2015 HSST
Vol.5, No.5, October (2015) References [1] Y. S. Choi, H. J. Lee, and S. T. Joung, A Design and Implementation of Web-based Green House Automation System, The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences. (2012), Vol.7, No.6, pp. 1519-1527. [2] K. O. Kim, K. W. Park, J. C. Kim, M. S. Jang, and E. K. Kim, Establishment of Web-based Remote Monitoring System for Greenhouse Environment, The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences. (2011), Vol6. No 1. pp. 77-83. [3] J. S. Seo, M. S. Kang, Y. G. Kim, C. B. Sim, S. C. Joo, and C. S. Shin, Implementation of Ubiquitous Greenhouse Management System Using Sensor Network, Journal of Korean Society for Internet Information. (2008), Vol 9, No.3, pp.129-139. [4] S. R. Han, J. S. Lee, G. H. Kim, S. K. Kim, and S. C. Kim, A Study on the application of KMA s Automatic Weather Station on Smart Greenhouse, The Korean Society for Bio-Environment Control (2015), Vol. 24, No. 2, pp. 59-60. [5] http://blog.naver.com/postview.nhn?blogid=javaking75&logno=220111567489, September 2 (2014). [6] https://ko.wikipedia.org/wiki, March 25 (2014). [7] http://www.androidpub.com/2512051, June 23 (2013). Copyright c 2015 HSST 479