농업 분야에 사물인터넷이 어떻게 적용되나요?

농업 분야에 사물 인터넷을 적용하는 방법은 다음과 같습니다. 1. 지역 농업의 전반적인 계획 및 자원 모니터링을 달성하기 위한 농업 자원의 모니터링 및 활용 2. 생태 환경의 변화를 지속적으로 감지하기 위한 농업 생태 환경 모니터링; 3. 농업 생산의 정밀한 관리 4, 농산물의 안전 추적성 5. 농업 사물 인터넷 클라우드 서비스, 클라우드 스토리지, 클라우드 컴퓨팅 및 클라우드 분석 분야의 플랫폼 서비스 구축.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.

최근 우리나라에서는 농업용 사물인터넷이 본격적으로 발전하고 있지만, 외국과 비교하면 여전히 격차가 있습니다. 카이이 사물인터넷(Kaiyi Internet of Things)을 통해 이 기술이 해외에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다. 해외에서 농업 사물 인터넷의 적용은 주로 농업 자원 모니터링 및 활용, 농업 생태 환경 모니터링, 농산물 생산의 정밀한 관리 및 농산물의 안전 추적성에 중점을 두고 있습니다.

(1) 농업자원 모니터링 및 활용 분야

농업자원 모니터링 및 활용 분야에서는 다양한 자원위성을 이용하여 토지 및 자원상태를 수집하고, 첨단 센서, 정보전송, 인터넷 등을 활용하여 종합적인 정보 모니터링을 수행합니다. , 전송 및 분석 플랫폼을 통해 지역 농업에 대한 전반적인 계획 및 자원 모니터링을 수행합니다. 예를 들어, UCLA가 구축한 산림자원 및 환경 모니터링 네트워크는 캘리포니아주 산림자원에 대한 실시간 모니터링을 통해 해당 부서에 실시간 자원 활용 정보를 제공하고 산림경영 전반에 대한 지원을 제공한다. . 유럽은 주로 자원위성을 활용해 토지이용정보를 실시간으로 모니터링하고 있으며, 그 중 프랑스는 통신위성 기술을 활용해 재난예보, 해충 및 질병예보 등을 하고 있다.

(2) 농업생태환경 모니터링 분야

농업생태환경 모니터링 분야에서 농업사물인터넷은 주로 첨단기술 수단을 활용하여 첨단 농업생태환경 모니터링 네트워크를 구축하고, 무선센서 기술, 정보융합 등을 활용한다. 생태 환경 변화를 감지하는 전송 기술과 지능형 분석 기술. 예를 들어, 버클리 캘리포니아 대학의 연구원들은 무선 센서 네트워크를 사용하여 Daya Island의 제비꽃 서식지에 대한 9개월 주기적인 환경 모니터링을 수행했으며, 지역화된 정적 MICA 센서 노드 배포를 사용하여 민감한 생물에 대한 무침입 및 무손상 모니터링을 달성했습니다. 야생동물과 그 서식지. 미국, 프랑스, ​​일본 등 일부 국가에서는 주로 포괄적인 방법을 사용하여 전국적인 농업 정보 플랫폼을 구축하여 농업 생태 환경의 자동 모니터링을 실현하고 농업 생태 환경의 지속 가능한 발전을 보장합니다.

(3) 농업 생산의 정밀 관리 분야

농업 생산의 정밀 관리 분야에서는 밭작물 생산, 과수 재배에 빛, 온도, 물, 공기, 토양, 생물학 등 농업 IoT 센서가 배포됩니다. , 가축 및 가금류 양식업 등 측면에서 중단없는 인식, 실시간 의사 결정 및 세련된 생산을 실현합니다. 예를 들어, 2002년 인텔은 미국 오레곤주에 세계 최초의 무선 센서 네트워크 포도원을 설립하는 데 앞장섰습니다. Crossbow의 Mote 시리즈 센서를 사용하여 매분마다 빛과 토양 온도, 습도 등의 데이터를 수집하여 포도 재배 환경의 미묘한 변화를 실시간으로 모니터링하여 포도의 건강한 성장을 보장합니다. 2004년 미국 조지아주 두 농장에서 무선 인터넷을 통해 지원되는 장거리 비디오 시스템과 GPS 포지셔닝 기술을 사용하여 야채 포장 및 관개 시스템을 각각 모니터링합니다. 네덜란드 VELOS 지능형 모돈 관리 시스템은 자동 급이, 자동 관리, 자동 데이터 전송 및 자동 경보를 실현할 수 있습니다. 태국은 초기에 수산물 분야에서 RFID 기술의 적용 문제를 해결하기 위해 소규모 양식업 사물인터넷을 형성했습니다.

(4) 농산물 안전 추적 분야

농산물 안전 추적 분야에서는 바코드 기술과 RFID 기술을 사용하여 농산물의 생산, 운송, 소비 과정을 추적, 식별 및 모니터링하여 농산물의 품질과 안전을 보장합니다. 예를 들어, 캐나다 육우는 2001년부터 1차원 바코드 귀 태그를 사용해 왔으며 2004년에 전자 귀 태그로 전환했습니다. 일본은 RFID 기술을 기반으로 한 농산물 추적성 테스트 시스템을 구축하여 RFID 태그를 사용하여 유통 관리 및 개인별 정보를 달성했습니다. 농산물 식별. 최근에는 RFID가 더욱 광범위하게 활용되면서 자동 식별 기술과 장비 제조 산업이 형성되었습니다. 미국 시장조사업체 ABI리서치의 2007년 1분기 보고서에 따르면 2006년 전세계 RFID 시장규모는 38억1200만달러였으며, 이 중 아시아·태평양 지역이 14억7000만달러 규모로 세계 최대 시장이 됐다.

(5) 농업 IoT 클라우드 서비스 분야

클라우드 스토리지, 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 분석 분야의 플랫폼 서비스를 구축했습니다. 2007년 구글은 처음으로 '클라우드 컴퓨팅' 개념을 제안했다. 2008년 마이크로소프트는 인터넷 아키텍처를 기반으로 한 새로운 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 구축하려는 노력의 일환으로 윈도우 애저 운영체제를 출시했다. Amazon은 Elastic Compute Cloud(EC2)와 Simple Storage Service(S3)를 사용하여 기업에 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 제공하고 있습니다. 미국 정부는 주요 부처 및 위원회의 주요 데이터를 위한 대규모 데이터 개발 플랫폼인 USA.gov를 출시했습니다. 미국 농무부를 비롯한 최초의 클라우드 컴퓨팅 성과인 Apps.gov 웹사이트를 개발했습니다. 2009년 5월부터 일본은 Kasumigaseki 클라우드 시스템을 구축하고 국가 클라우드 컴퓨팅 전략 배포를 구축하는 데 전념해 왔습니다. 클라우드 기술을 농업 분야로 이전하면 농업 사물인터넷(IoT) 발전을 더욱 촉진할 수 있습니다. 농업 클라우드 플랫폼에서 클라우드 스토리지는 온라인 스토리지, 네트워크를 통해 농업 정보 자원 분산, 산업 세분화, 농업 관련 정보 문제를 해결합니다. 하드 드라이브 등. 클라우드 컴퓨팅의 리소스 통합 문제로 인해 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)의 아키텍처 모델도 점차 개선되었습니다. "플랫폼을 위로 이동하고 서비스를 아래로 확장"하는 모델이 바뀌었습니다. 보다 유비쿼터스적인 클라우드 서비스의 개발은 농업용 사물 인터넷의 개발을 더욱 시의적절하고 편리하며 유비쿼터스하게 만듭니다.

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