사물인터넷과 LDR·LED 기술의 접목

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 감지된 데이터에서 영양소의 결핍을 감지하기 위해 적용된다. 감지된 각 데이터의 빳빳한 값은 퍼지화 동안 매우 낮음, 낮음, 중간, 높음 및 매우 높은 다섯 가지 퍼지 값으로 구분된다.

질소(N), 인성(P) 및 칼륨(K)의 개별 화학 용액을 기반으로 일련의 If-then 규칙이 프레임으로 구성된다. 맘다니 추론 절차는 시험을 위해 선택한 토양에서 사용할 수 있는 N, P, K의 부족에 대한 결론을 도출하기 위해 사용되며, 따라서 정기적으로 사용할 비료의 양에 대한 경고 메시지가 농부에게 전달된다.

제안된 하드웨어 프로토타입과 마이크로컨트롤러에 내장된 소프트웨어는 파이썬을 이용한 라스베리 파이 3에서 개발되었다. 개발된 모델은 붉은 토양, 산토, 사막 토양과 같은 세 가지 토양 표본에서 시험된다.

개발된 시스템은 토양 용액의 농도와 관련하여 선형 변화를 초래하는 것으로 관찰된다. 센서 네트워크 시나리오는 Qualnet 시뮬레이터를 사용하여 처리량, 엔드 투 엔드 지연 및 지터 측면에서 설계된 NPK 센서의 성능을 분석하기 위해 생성된다. 다양한 실험을 통해 개발된 IoT 시스템이 농작물의 높은 수확에 도움이 되는 것으로 나타났다.



김철호 기자 fire@thekpm.com