[논문 리뷰] Agricultural Knowledge Management Using Smart Voice Messaging Systems: Combination of Physical and Human Sensors

Naoshi Uchihira, Masami Yoshida|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 09.

Smart Agriculture and AI참고 문헌 9인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 농업 지식 관리 향상을 위해 물리적 센서와 인간의 감각 입력(시각, 听각, 후각, 미각, 촉각)을 통합하는 스마트 음성 메시징 시스템을 제안한다. 농부들은 스마트폰을 사용해 작물 및 기계 상태에 대한 구두 관찰을 기록하며, 이를 음성 인식 기술을 통해 텍스트로 변환하고 분석하여 농업 의사결정을 향상시킨다. 일본 홋카이도의 온실 농장에서 실시한 현장 시험을 통해 시스템이 실질적인 지식을 효과적으로 캡처하고 공유할 수 있음을 입증하였다.

ABSTRACT

The use of the Internet of Things (IoT) in agricultural knowledge management systems is one of the most promising approaches to increasing the efficiency of agriculture. However, the existing physical sensors in agriculture are limited for monitoring various changes in the characteristics of crops and may be expensive for the average farmer. We propose a combination of physical and human sensors (the five human senses). By using their own eyes, ears, noses, tongues, and fingers, farmers could check the various changes in the characteristics and conditions (colors of leaves, diseases, pests, faulty or malfunctioning equipment) of their crops and equipment, verbally describe their observations, and capture the descriptions with audio recording devices, such as smartphones. The voice recordings could be transcribed into text by web servers. The data captured by the physical and human sensors (voice messages) are analyzed by data and text mining to create and improve agricultural knowledge. An agricultural knowledge management system using physical and human sensors encourages to share and transfer knowledge among farmers for the purpose of improving the efficiency and productivity of agriculture. We applied one such agricultural knowledge management system (smart voice messaging system) to a greenhouse vegetable farm in Hokkaido. A qualitative analysis of accumulated voice messages and an interview with the farmer demonstrated the effectiveness of this system. The contributions of this study include a new and practical approach to an "agricultural Internet of Everything (IoE)" and evidence of its effectiveness as a result of our trial experiment at a real vegetable farm.

연구 동기 및 목표

• 농업 분야에서 다양한 작물 및 기계 상태를 모니터링하는 데에 물리적 센서의 한계를 해결하기 위해.
• 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각을 포함한 농부의 감각적 관찰을 물리적 센서의 저비용이고 실용적인 보완 수 Mittel로 활용하기 위해.
• 음성 메시징과 텍스트 마이닝을 활용한 저비용·확장 가능한 농업 지식 관리 시스템을 개발하기 위해.
• 실제 농업 환경에서 인간 감각 데이터와 물리적 센서 데이터를 통합하는 효과성을 평가하기 위해.
• 음성 기반의 데이터 수집 및 분석 시스템을 통해 농부 간의 지식 공유와 생산성 향상을 촉진하기 위해.

제안 방법

• 농부들은 스마트폰을 사용해 자신의 다섯 감각을 활용해 작물 및 기계 상태에 대한 음성 기록을 찍는다.
• 음성 기록은 음성 인식 기술을 사용해 웹 서버로 전송되어 자동으로 텍스트로 변환된다.
• 변환된 텍스트는 데이터 및 텍스트 마이닝 기법을 통해 가공되어 실질적인 농업 지식을 추출한다.
• 온도, 습도 등의 물리적 센서가 인간 관찰 데이터와 통합되어 하이브리드 감지 시스템을 구성한다.
• 실시간 지식 캡처, 저장 및 검색이 가능해져 의사결정 향상에 기여한다.
• 프로토타입 시스템은 일본 홋카이도의 온실 채소 농장에서 구현되어 사용성과 효과성을 평가하기 위해 시험 운영되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간의 감각적 관찰을 어떻게 물리적 센서 데이터와 효과적으로 통합하여 농업 지식 관리에 기여할 수 있는가?
• RQ2 농업 환경에서 음성 메시징을 데이터 수집 수단으로 사용하는 데 있어 실현 가능성과 사용성은 어떠한가?
• RQ3 농부가 음성으로 기록한 관찰은 작물 병해, 해충 발생 및 기계 고장 등을 식별하는 데 얼마나 기여하는가?
• RQ4 인간 감각 데이터와 물리적 센서 데이터의 통합은 농부 간의 지식 공유 및 의사결정 향상에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 실제 농업 현장에 음성 기반의 농업 지식 시스템을 도입할 때의 실용적 과제와 이점은 무엇인가?

주요 결과

• 스마트 음성 메시징 시스템은 농부의 말로 기록된 구두 보고를 통해 질병 및 기생충의 시각적 징후와 같은 다양한 농업 관찰을 성공적으로 캡처하였다.
• 음성 기록은 정확하게 텍스트로 변환되었으며, 이를 통해 의미 있는 패턴과 실질적인 통찰을 추출할 수 있었다.
• 농부들이 일관되게 관찰을 기록하고 공유할 수 있었고, 실제 온실 농장 환경에서의 사용성도 실현 가능하다는 것이 입증되었다.
• 음성 메시지의 정성적 분석을 통해 물리적 센서만으로는 포착할 수 없는 풍부하고 맥락 기반의 데이터를 확보할 수 있었다.
• 농부 인터뷰를 통해 시스템이 작물 상태에 대한 인식 향상과 지식 이관을 촉진하는 데 가치가 있음을 확인하였다.
• 인간 감각 입력과 물리적 센서의 통합은 더 포괄적이고 저비용의 모니터링 솔루션을 제공하였다.