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센서 및 액추에이터를 이용해 축사 환경을 제어하는 장치에 의해 수행되는 축사 환경 제어 방법에 있어서, 축사 내부의 환경 변수 및 상기 환경 변수를 제어하는 상기 액추에이터의 정보를 수신하는 단계;상기 센서로부터 상기 환경 변수의 시간별 측정 데이터를 수집하는 단계;상기 축사를 사용하는 대상 가축의 사육을 위한 상기 환경 변수의 적정 기준 정보와 상기 환경 변수의 시간별 측정 데이터를 비교하여 상기 환경 변수의 오차를 산출하는 단계; 및상기 오차에 따라 상기 액추에이터의 동작을 제어하는 단계를 포함하는, 축사 환경 제어 방법
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제1 항에 있어서,상기 축사 내부의 환경 변수 및 상기 환경 변수를 제어하는 상기 액추에이터 정보를 수신하는 단계 이전에 학습 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 축사 환경 제어 방법
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제1 항에 있어서,상기 액추에이터의 동작을 제어하는 단계는,상기 환경 변수의 오차가 0이 아닐 경우 상기 액추에이터를 작동시키는 단계; 및제1 시점(t)에서의 상기 환경 변수 측정 데이터 및 상기 환경 변수에 영향을 미치는 적어도 하나의 환경 데이터를 사전 생성된 학습 모델에 적용하여, 제2 시점(t+1)에서의 상기 환경 변수의 측정 데이터가 적정 기준에 근사하도록 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 산출하여 조정하는 단계를 포함하는, 축사 환경 제어 방법
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제2 항에 있어서,상기 학습 모델을 생성하는 단계는,상기 액추에이터에 의해 사전 수행된 복수의 제어 이력들 및 해당 시점에서의 환경 데이터를 수신하는 단계;복수의 제어 이력들 및 상기 적정 기준 데이터를 바탕으로, 상기 환경 변수의 시간별 발생 오차를 산출하는 단계;상기 환경 변수의 발생 오차가 0인 특정 시점에서의 제어 이력의 경우, 해당 시점 이전의 제어 이력을 학습 데이터로 저장하는 단계; 및상기 학습 데이터를 이용하여 기계학습에 의해 상기 학습 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 축사 환경 제어 방법
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제4 항에 있어서,상기 학습 모델은 선형 회귀(linear regression) 분석에 의해 생성되는, 축사 환경 제어 방법
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제4 항에 있어서,상기 환경 변수의 시간별 발생 오차를 산출하는 단계는, 상기 환경 변수의 발생 오차가 0이 아닐 경우, 사전에 설정된 상기 액추에이터의 임계 작동 기준인 상기 환경 변수의 임계값 대비 크거나 같으면, 상기 환경 데이터에 의한 상기 환경 변수의 민감 정도에 따라 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 조정하는 단계를 포함하는, 축사 환경 제어 방법
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제6 항에 있어서,상기 환경 변수의 민감 정도에 따라 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 조정하는 단계는,상기 환경 변수의 민감 정도가 제1 기준 이상일 경우, 상기 액추에이터의 임계 작동 기준인 상기 환경 변수의 임계값을 조정하는 단계; 및상기 환경 변수의 민감 정도가 제1 기준 미만일 경우, 상기 액추에이터의 가동률을 조정하여 상기 조정된 가동률에 대응하는 상기 액추에이터의 작동 기준을 상기 임계 작동 기준으로 조정하는 단계를 포함하는, 축사 환경 제어 방법
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제1 항에 있어서,상기 환경 변수는 상기 축사 내 온도 정보이고, 상기 액추에이터는 환풍기인, 축사 환경 제어 방법
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센서 및 액추에이터를 이용해 축사 환경을 제어하는 축사 환경 제어 장치에 있어서,프로세서; 및상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 명령을 포함하는 메모리를 포함하되,상기 적어도 하나의 명령은,축사 내부의 환경 변수 및 상기 환경 변수를 제어하는 상기 액추에이터 정보를 수신하도록 하는 명령;상기 센서로부터 상기 환경 변수의 시간별 측정 데이터를 수집하도록 하는 명령;상기 축사를 사용하는 대상 가축의 사육을 위한 상기 환경 변수의 적정 기준 정보와 상기 환경 변수의 시간별 측정 데이터를 비교하여 상기 환경 변수의 오차를 산출하도록 하는 명령; 및상기 오차에 따라 상기 액추에이터의 동작을 제어하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 장치
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제9 항에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 축사 내부의 환경 변수 및 상기 환경 변수를 제어하는 상기 액추에이터 정보를 수신하는 단계 이전에 학습 모델을 생성하도록 하는 명령을 더 포함하는, 축사 환경 제어 장치
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제9 항에 있어서,상기 액추에이터의 동작을 제어하도록 하는 명령은,상기 환경 변수의 오차가 0이 아닐 경우 상기 액추에이터를 작동하도록 하는 명령; 및제1 시점(t)에서의 상기 환경 변수 측정 데이터 및 상기 환경 변수에 영향을 미치는 적어도 하나의 환경 데이터를 사전 생성된 학습 모델에 적용하여, 제2 시점(t+1)에서의 상기 환경 변수의 측정 데이터가 적정 기준에 근사하도록 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 산출하여 조정하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 장치
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제10 항에 있어서,상기 학습 모델을 생성하도록 하는 명령은,상기 액추에이터에 의해 사전 수행된 복수의 제어 이력들 및 해당 시점에서의 환경 데이터를 수신하도록 하는 명령;복수의 제어 이력들 및 상기 적정 기준 데이터를 바탕으로, 상기 환경 변수의 시간별 발생 오차를 산출하도록 하는 명령;상기 환경 변수의 발생 오차가 0인 특정 시점에서의 제어 이력의 경우, 해당 시점 이전의 제어 이력을 학습 데이터로 저장하도록 하는 명령; 및상기 학습 데이터를 이용하여 기계학습에 의해 상기 학습 모델을 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 장치
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제12 항에 있어서,상기 학습 모델은 선형 회귀(linear regression) 분석에 의해 생성되는, 축사 환경 제어 장치
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제12 항에 있어서,상기 환경 변수의 시간별 발생 오차를 산출하도록 하는 명령은,상기 환경 변수의 발생 오차가 0이 아닐 경우, 사전에 설정된 상기 액추에이터의 임계 작동 기준인 상기 환경 변수의 임계값 대비 크거나 같으면, 상기 환경 데이터에 의한 상기 환경 변수의 민감 정도에 따라 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 조정하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 장치
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제14 항에 있어서,상기 환경 변수의 민감 정도에 따라 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 조정하도록 하는 명령은상기 환경 변수의 민감 정도가 제1 기준 이상일 경우, 상기 액추에이터의 임계 작동 기준인 상기 환경 변수의 임계값을 조정하도록 하는 명령; 및상기 환경 변수의 민감 정도가 제1 기준 미만일 경우, 상기 액추에이터의 가동률을 조정하여 상기 조정된 가동률에 대응하는 상기 액추에이터의 작동 기준을 상기 임계 작동 기준으로 조정하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 장치
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축사 내부의 환경 변수를 시간별로 측정하는 센서;상기 축사 내부의 환경 변수를 제어하는 액추에이터; 및상기 센서 및 상기 액추에이터와 연동하여, 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 조정하는 축사 환경 제어 장치를 포함하되,상기 축사 환경 제어 장치는,프로세서; 및상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 명령을 포함하는 메모리를 포함하고,상기 적어도 하나의 명령은,축사 내부의 환경 변수 및 상기 환경 변수를 제어하는 상기 액추에이터 정보를 수신하도록 하는 명령;상기 센서로부터 상기 환경 변수의 시간별 측정 데이터를 수집하도록 하는 명령;상기 축사를 사용하는 대상 가축의 사육을 위한 상기 환경 변수의 적정 기준 정보와 상기 환경 변수의 시간별 측정 데이터를 비교하여 상기 환경 변수의 오차를 산출하도록 하는 명령; 및상기 오차에 따라 상기 액추에이터의 동작을 제어하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 시스템
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제16 항에 있어서,상기 액추에이터의 동작을 제어하도록 하는 명령은,상기 환경 변수의 오차가 0이 아닐 경우 상기 액추에이터를 작동하도록 하는 명령; 및제1 시점(t)에서의 상기 환경 변수 측정 데이터 및 상기 환경 변수에 영향을 미치는 적어도 하나의 환경 데이터를 사전 생성된 학습 모델에 적용하여, 제2 시점(t+1)에서의 상기 환경 변수의 측정 데이터가 적정 기준에 근사하도록 상기 액추에이터의 임계 작동 기준을 산출하여 조정하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 시스템
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제16 항에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 축사 내부의 환경 변수 및 상기 환경 변수를 제어하는 상기 액추에이터 정보를 수신하는 단계 이전에 학습 모델을 생성하도록 하는 명령을 더 포함하되,상기 학습 모델을 생성하도록 하는 명령은,상기 액추에이터에 의해 사전 수행된 복수의 제어 이력들 및 해당 시점에서의 환경 데이터를 수신하도록 하는 명령;복수의 제어 이력들 및 상기 적정 기준 데이터를 바탕으로, 상기 환경 변수의 시간별 발생 오차를 산출하도록 하는 명령;상기 환경 변수의 발생 오차가 0인 특정 시점에서의 제어 이력의 경우, 해당 시점 이전의 제어 이력을 학습 데이터로 저장하도록 하는 명령; 및상기 학습 데이터를 이용하여 기계학습에 의해 상기 학습 모델을 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 축사 환경 제어 시스템
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제16 항에 있어서,상기 센서는 온도 센서, 습도 센서 및 가스 센서 중 적어도 하나인 축사 환경 제어 시스템
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제16 항에 있어서,상기 액추에이터는 환풍기, 온풍기 및 냉풍기 중 적어도 하나인 축사 환경 제어 시스템
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