Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., thermometers, irradiance sensors, and soil moisture sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a simulation-based decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and simulation-based performance estimation. Particularly, an agent-based simulation (ABS) is used to mimic functions of an APV system so that a data-driven function and digital twin environment are implemented in the proposed system. The ABS model is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the digital twin technology in the field of agriculture.

As the number of fields adopting ICT (Information and Communication Technology) increased, it was necessary to diagnose the information service status of corporations and present improvement plans in agriculture. Therefore, we designed and conducted various surveys to understand the information service status of domestic agricultural company corporations.The research included ways to utilize information technology, establishing infrastructure related to information technology, current status of information technology application and impact on performance. Specifically, the main purpose of this study was to subdivide related corporations by industry and sales level and provide differentiated management implications for each sector. This is because the type of information service and information technology support that each corporation needs varies greatly depending on the industry and sales level. We provide customized management and policy proposals based on descriptive statistics and regression techniques.

최근 ICT기반 스마트팜이 급속도로 증가추세이다. 버섯의 생육환경요인은 온도, 습도, CO2, 광이 주요인이지만 그동안 온도 위주의 자동제어가 사용되어왔다. 큰느타리버섯의 생육환경 조절은 온도는 자동제어하지만 가습과 환기는 경험을 기준으로 한 타이머 사용을 하고 있었다. 이에 본 연구에서는 온도, 습도, 환기까지 자동제어를 통해 큰느타리버섯의 1세대 스마트팜 모델을 설정하기 위한 시험을 진행하였다. 환경제어시스템 및 모니터링 장비를 설치 한 후 기존의 방법으로 재배하고 있는 상태에서 생육실의 조건과 자실체의 생육조사를 실시하였으며 그 결과를 소개하고자 한다. A농가의 경우 온도는 약 17 ̊ C에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 16도로 관리하였다. 습도는 초기 95%로 유지하다가 초발이 이후에는 가습을 하지 않는 경향이었다. CO2 관리는 센서도 없었으며 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 700 ppm에서 최고 2,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 품질은 평균 개체중 125g, 대굵기 53 mm, 대길이/대굵기 비율은 1.8, 갓직경/대굵기 1.25 수준으로 A등급(특품)~B등급(상품) 사이에 해당하였다. B농가의 경우는 온도는 약 19~17 ̊C에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 17 ̊C로 관리하였고 생육후기에는 13~15 ̊C였다. 습도는 83~95% 로 육안관찰하면서 관행적으로 조절하는 경향이었다. CO2 관리는 센서는 있었으나 제어는 하지 않았고 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 640 ppm에서 최고 4,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 형태는 평균 개체중 102 g, 대굵기 48 mm, 대 길이/대굵기 비율은 2.2, 갓직경/대굵기 1.2 수준이었다. 이러한 결과는 환경조건 특히 CO2 농도에 따라 큰느타리 버섯의 품질이 결정됨을 알 수 있었으며 A농가의 환경조절 방법을 개선하면서 DB화하면 정밀한 스마트팜 모델로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.