[논문 리뷰] Block Chain and Internet of Nano-Things for Optimizing Chemical Sensing in Smart Farming

Dixon Vimalajeewa, Subhasis Thakur외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 05.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 29인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 스마트 농업에서 실시간으로 안전한 화학 센싱을 위한 블록체인 기반 나노사물 인터넷(BC-IoNT) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 ≥90% 정확도로 화학 농도를 탐지하는 라ング무어-베이지안 기계학습 모델을 스마트 계약으로 통합하여 신뢰성 있는 농업 관리에 기여한다. 시스템은 신뢰성 있는 토큰 기반 모델을 통해 추적 가능성과 신뢰도를 향상시키며, 지속 가능한 농업 관리에서 중심집중형 접근 방식보다 정확도와 투명도 면에서 뛰어나다.

ABSTRACT

The use of Internet of Things (IoT) with the Internet of Nano Things (IoNT) can further expand decision making systems (DMS) to improve reliability as it provides a new spectrum of more granular level data to make decisions. However, growing concerns such as data security, transparency and processing capability challenge their use in real-world applications. DMS integrated with Block Chain (BC) technology can contribute immensely to overcome such challenges. The use of IoNT and IoT along with BC for making DMS has not yet been investigated. This study proposes a BC-powered IoNT (BC-IoNT) system for sensing chemicals level in the context of farm management. This is a critical application for smart farming, which aims to improve sustainable farm practices through controlled delivery of chemicals. BC-IoNT system includes a novel machine learning model formed by using the Langmuir molecular binding model and the Bayesian theory, and is used as a smart contract for sensing the level of the chemicals. A credit model is used to quantify the traceability and credibility of farms to determine if they are compliant with the chemical standards. The accuracy of detecting the chemicals of the distributed BC-IoNT approach was >90% and the centralized approach was <80%. Also, the efficiency of sensing the level of chemicals depends on the sampling frequency and variability in chemical level among farms.

연구 동기 및 목표

• 화학 사용 모니터링과 관련된 데이터 보안, 투명성, 신뢰성 문제를 해결하기 위한 스마트 농업의 증가하는 우려를 다루기.
• IoT 및 IoNT 장치에서 발생하는 대규모 분산 센서 데이터를 처리하는 데 한계가 있는 중심집중형 의사결정 시스템(DMS)의 문제점을 해결하기.
• 신뢰할 수 있고 감사 가능한 센싱 및 규정 준수 추적을 통해 정밀하고 환경에 친화적인 화학 물질 공급을 가능하게 하여 지속 가능성 향상하기.
• 블록체인 기술과 나노센서, 기계학습을 통합하여 농장 수준의 화학 모니터링을 위한 탈중앙화되고 신뢰할 수 있는 DMS 구축하기.
• 농장의 신뢰도와 화학 기준 준수 정도를 정량화하기 위해 신용 기반 토큰 시스템 개발하여 시장 인지도 향상과 식품 안전성 제고하기.

제안 방법

• 탈중앙화되고 안전한 데이터 수집 및 저장을 위한 IoT, IoNT(나노센서 포함) 및 블록체인을 통합한 BC-IoNT 아키텍처 설계하기.
• 라ング무어 분자 결합 이소스터프 이론과 베이지안 확률 갱신을 융합한 새로운 기계학습 모델 구현하여 화학 농도 추정하기.
• 기계학습 모델을 블록체인 상에서 실행되는 스마트 계약으로 활용하여 실시간으로 화학 농도 측정치의 유효성 검증 및 기록 수행하기.
• 농장 데이터의 추적 가능성과 신뢰도를 나타내기 위해 블록체인 상에 색상 토큰 할당하여 공급망 전반에서 투명한 추적 가능성을 확보하기.
• 이전 데이터와 실시간 센서 입력을 기반으로 농장의 화학 기준 준수 정도를 동적으로 평가하기 위한 신용 모델 적용하기.
• 정확도와 자원 사용량의 균형을 고려해 샘플링 주기와 베이지안 갱신 단계 수를 최적화하여 시스템 효율성 향상시키기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중앙집중형 DMS와 비교해 블록체인 통합 IoNT 시스템이 스마트 농업에서 화학 센싱의 정확도와 신뢰성 향상에 기여하는가?
• RQ2 라ング무어-베이지안 모델을 스마트 계약으로 통합함으로써 탈중앙화된 농업 시스템에서 실시간 화학 농도 탐지가 어떻게 향상되는가?
• RQ3 신용 기반 토큰 시스템이 화학 사용 기준 준수에 대한 추적 가능성과 신뢰도 향상에 어느 정도 기여하는가?
• RQ4 샘플링 주기와 농장 내외에서의 화학 농도 변동성은 BC-IoNT 센싱 시스템의 효율성과 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 식량 공급망 전반에서 블록체인 기반 추적성이 전통적 시스템보다 식품 안전성과 지속 가능성 확보에 더 효과적인가?

주요 결과

• BC-IoNT 시스템은 ≥90%의 화학 탐지 정확도를 달성하여 중심집중형 접근 방식의 ≤80% 정확도를 뛰어넘었다.
• 시스템의 탐지 효율성은 샘플링 주기와 농장 간 및 농장 내 화학 농도 변동성에 크게 의존한다.
• 최적의 샘플링 주기와 베이지안 갱신 단계 수가 탐지 정확도와 시스템 효율성을 극대화하는 데 핵심적인 매개변수로 규명되었다.
• 신용 모델은 농장의 신뢰도를 효과적으로 정량화하였으며, 신용율 변화는 권장 화학 기준 준수 여부를 나타내는 지표로 기능했다.
• 톆근 기반 추적 메커니즘은 식량 공급망에서 더 높은 투명성과 감사 가능성을 제공했지만, 반응 시간은 화학 농도 변동성에 따라 달라졌다.
• IoNT를 블록체인과 기계학습과 융합한 통합 솔루션은 지속 가능한 스마트 농업을 위한 혁신적이고 확장 가능한 접근법으로, 실제 적용 가능성도 매우 높다.