젖소에 공급되는 질소의 최대 75 %, 인의 60 % 및 칼륨의 80 %가 분뇨 및 기타 폐기물로 배출되는 것으로 추정됩니다. 마찬가지로, 돼지의 식단에서 나오는 N, P 및 황의 50 %가 폐기물에 들어갑니다. 대평원의 대부분의 주들은 미국 소와 돼지 인구에서 상위 12 위에 랭크되었습니다. 그러나 동물성 폐기물과 무기질 비료의 토양 적용에 대한 장기적인 영향에 대한 연구는 드물다. 캔

데이터 소유권은 존 디어의 트랙터 등 스마트 기계에 의해 생성되는 농업 빅데이터의 거버넌스에 관한 논의에서 중요한 이슈다. 특히 정밀 농업 데이터의 가치와 소유권은 비즈니스 미디어에서 많은 주목을 받았다. 농어촌과 농업기술 제공업체 간 소유 및 통제 데이터에 관한 빅데이터 협약을 체결하는 것이 일반적인 관행이 되었다. 사생활과 보안에 대한 우려를 해소하거나

제안된 모델은 농부들이 그들의 농지 토양 영양소 정보를 분석하는 것을 돕는다. 이것은 비료 필요량을 줄여서 농작물 생산을 늘리고 토양 영양소를 건강하게 유지하기 위한 농업 분야에 대한 필수적인 요건 중 하나다. 토양 검사를 통해 농부들은 특정 작물에 대한 현재의 비료 요건을 알고 있다. 이 제안된 모델들은 또한 출산율 추정을 용이하게 하고 비루드후나가르 지역

ICT(정보통신기술)가 업체, 분류 별 천차만별의 성능을 보이고 있다. 작업을 병렬적으로 수행하기 위한 CPU의 수를 증가시키면 처리 시간이 단축된다는 것이 결정적으로 분명하다. 작업을 수행하기 위해 CPU 3개를 사용하는 동안 필요한 시간은 12초에서 6초로 단축된다. 또한 CPU의 결과의 증가가 2초인 안정된 시간이다. 제안된 모델의 속도 향상 성능을 보여준다. 속도 상승 값

제안된 모델의 주된 목적은 높은 정확도와 더 적은 시간으로 이용 가능한 토양 정보 viz, 토양 유형 및 토양 비옥도 수준에 근거하여 적절한 작물을 예측하는 데 사용된다. 제안된 모델을 훈련하기 위한 훈련 세트에 데이터의 25%를 가져왔고 나머지 데이터는 시험 세트로 처리된다. 이 작업은 기존의 다른 알고리즘과 비교되고 또한 다음을 통해 정확도를 측정한다. 여기서 TP(Tru

카이-제곱 알고리즘을 사용한 형상 선택 알고리즘의 가중치를 나타낸다. 그 안에서, 최고 중량 속성인 viz. pH, K, N, Fe, S, B, OC를 분류 알고리즘으로 한다. 제안된 방법은 기존의 두 데이터 마이닝 알고리즘과 비교되었다. 이 시스템의 성능은 정확성과 시간적 복잡성에 의해 측정된다. C4.5, C5.0 및 C5.0: ADT 분류기 알고리즘의 분류 정확도를 설명한다. 그 점에서 C5.0: ADT 분류기 알

PA의 IoT 통합은 액추에이터와 센서가 게이트웨이 노드 및 심지어 인터넷과 통신하는 방식의 진화를 의미했다. 통신 기술에 대해서는, 새로운 IoT 지원 노드가 에너지를 절약할 수 있는 새로운 트랜스시버를 통합하고, 셀룰러나 WiFi와 같은 기지국이 드문 현장 상황에 맞는 네트워크 토폴로지를 만들 수 있다. Akka와 Sokullu의 제안에서 알 수 있듯이, 무선 센서 네트워크를 이용한

Preethai 등은 토양 분류에 대한 새로운 접근법을 제안했고 의사결정 지원 시스템의 도움으로 다양한 요인을 예측했다. 저자는 이 새로운 의사결정 지원 제도의 도움을 받아 농업 활동을 감시했다. 그들의 연구는 Coimbatore District 데이터 세트와 관련되어 있으며, 강화된 C4.5 알고리즘을 사용하여 빠른 의사결정 지원 프로세스를 달성한다. 또한 소규모 데이터셋을 분석하는 데 소

농업은 인도 경제의 중추다. 그것은 또한 국민들에게 큰 고용 기회를 제공한다. 오늘날, 많은 농부들이 여전히 전통적인 농사법을 따르고 있기 때문에 작물 재배는 매우 낮아진다. 그래서 농부, 정부, 농업과학자들과 연구원들은 농지로부터 높은 수확량을 얻기 위해 새로운 방법을 연구하고 있다. 인도 정부는 농작물 생산성을 높이기 위한 여러 가지 활동을 다루면서 농업에

LDR(Light Dependent Resistor)과 발광다이오드(LED)를 탑재한 새로운 질소-인산-포타칼륨(NPK) 센서를 설계하여 사물인터넷(IoT) 기반 시스템을 제시한다. 색도법의 원리는 토양에 존재하는 영양소를 감시하고 분석하는 데 사용된다. 선택된 농업분야에서 설계한 NPK센서에 의해 감지된 데이터는 Google 클라우드 데이터베이스로 전송되어 빠른 데이터 검색을 지원한다. 퍼지 논리 개념은

본 논문에서는 가상화를 통한 자동화, IoT 기술, 엣지, 클라우드 컴퓨팅 등을 활용하여 극단적인 PA 요건을 커버하는 시스템의 설계, 개발, 평가를 기술하고 있다. 온실 시설과 연결된 CPS 로컬 계층, 접근 네트워크 근처의 가상 노드에 제어 모듈을 삽입하는 새로운 에지 컴퓨팅 평면, 작물 관리 결정을 지원하기 위해 더 높은 컴퓨팅 및 데이터 분석 리소스를 제공하는 클라우드

2차 순환에서는 공장의 수는 적지만, 총생산은 1차 순환보다 훨씬 더 우수했다. 이 사실은 식물당 과일의 양에서 분명히 볼 수 있다. 이러한 개선은 앞에서 말한 바와 같이 발전소 밀도가 감소된 덕분에 가능했지만, 또한 전기분해 원자로를 기반으로 하는 새로운 소독단위가 더욱 효과적이었기 때문에 질병이 부족했기 때문에 가능했다. 폐루프 수경재계(실제 데이터)로 얻은

마스터 및 슬레이브 CPS 노드는 모두 분리된 전기 패널에 설치되며, 다섯 번째 전기 패널은 설비의 전력계를 포함한다. IPex16 기반 CPS 장치와 서로 다른 센서를 연결하는 도표를 제시하며, 가장자리 계층과 통신하는 데 사용하는 MQTT 프로토콜을 표시한다. 센서와 액추에이터 모두 연결을 위해 직접 I/O 라인을 사용한다. 따라서 아날로그 입력(예: 온도, 습도 또는 pH)을 구성하면

주요 운영 과제는 데이터 분석에서 제공하는 지능적 지원을 통해 필요한 경우 관리 서비스를 사용하는 인간에 의해 프로그래밍 및 감독된다. 클라우드 컨텍스트 브로커의 새로운 상위 레벨 구성 매개변수는 에지 제어 모듈의 컨텍스트 브로커의 알림 및 변경을 트리거하며, 이는 해당 CPS를 의무화함으로써 개별 온실 영역의 운영을 관리한다. 에지 컴퓨팅 평면의 각 컨트롤 모

스마트팜 온실시설의 또 다른 효능은 농장 환경에 대한 데이터를 수집하고 해충 피해를 조기 예방할 수 있다는 점이다. 여과된 물은 초기에 자외선 처리를 기반으로 하여 미생물의 함량을 줄이거나 제거하여 질병의 외관을 감소시키는 소독단위를 통해 행해진다. 최근 시스템은 전기 분해의 원자로에 기반한 다른 장치로 교체되었다. 우리의 시스템을 이용한 과정의 정확한 치

이 시스템은 역삼투 장비를 갖춘 정화장치를 갖추고 있어 수돗물을 배수구와 수돗물과 섞을 수 있는 낮은 전기 전도성으로 변환해 최종 영양소를 만든다. 조종사는 100개의 정화 장치를 만들 수 있다. 물을 주입하는 데 필요한 유량계, 밸브 및 펌프와 함께 탱크의 낮은 전기 전도율의 CPS와 연결되고 가장자리층의 영양 컨트롤 모듈에 의해 제어된다. 온실은 저전력 무선 개인

고급 서버에서도 가상화된 클라우드 평면에 구축된 요소에서 컴퓨터 집약적인 작업이나 글로벌 뷰를 필요로 하는 작업을 수행한다. 클라우드 플랜에서 제공하는 모든 기능을 설명한다. 다시, 컨텍스트 브로커의 인스턴스는 데이터 레코드를 유지하고 NGSI 인터페이스를 다루는 데 사용된다. 가장자리 평면에 포함된 컨텍스트 브로커 인스턴스와의 차이로서, 여기에 포함된 인스

시스템의 목표 온실은 스페인 남동부 머시아의 정부 연구 시설인 그림 4에 도해된 CEBAS-CSIC의 실험용 온실이며, 지리 좌표 38.1079837° N, -1.0355991° E, 고도 120m이다. 표면은 462.5m2(25m×18.5m)이며 높이는 5~7.5m이다. 온실 옆에는 기계와 제어 시스템을 위한 60m2의 방을 만들었다. 토마토(솔라눔 리코퍼시쿰)의 식물은 남유럽에서 경제적으로 가장 중요하고 확장된 작물 중 하나인 파일럿

모 모든 CPS 장치는 마이크로파 무선 링크, 광섬유 또는 DSL과 같은 여러 기술을 사용하는 접속 네트워크를 통해 인터넷에 연결되어 있다. 이 아키텍처에서는 센서 또는 액추에이터와의 통신에서 최소 지연 시간과 높은 신뢰성을 필요로 하는 저수준 작동이 CPS 노드에서 실행된다. 이것들은 창문을 닫고, 일정 시간 동안 관개 명령을 실행하거나 이산화탄소의 수준에 도달할 때

독점적인 클라우드 기반 플랫폼의 진화는 중간 처리 단계를 데이터 경로에 포함시키는 것이다. Ru는 클라우드에 모니터링 정보를 보내기 전에 데이터 수집 게이트웨이에서 로컬 사전 처리를 수행했다. 이 아이디어는 페란데즈-파스토르, 가르카-차미조, 니에토-히달고, 모라-파스컬, 모라-마르트네즈(2016년)에 의해 더욱 활용되고 있으며, IoT 프로토콜과 기술도 실제 수경 배치