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클라우드 기반 협동형 재배 장치에 있어서,작물이 심어진 재배실 내의 환경 데이터, 자원 데이터 및 상기 작물의 생장 영상을 획득하는 센서부;상기 환경 데이터 및 상기 생장 영상을 기계 학습하여, 미리 설정된 기준에 따라 상기 작물의 생장 상태가 양호한 것 및 양호하지 않은 것을 나타내는 상태 분류 모델을 생성하는 학습부;상기 환경 데이터, 상기 자원 데이터 및 상기 생장 영상을 저장하고, 상기 생성된 상태 분류 모델을 이용하여 상기 생장 영상을 분석하여 상기 작물의 생장 상태가 양호한지 여부를 판별하고, 상기 양호 여부에 따른 생육 데이터를 생성하는 클라우드 서버; 및상기 환경 데이터, 상기 자원 데이터 및 상기 생육 데이터에 대한 예측 데이터와 상기 센서부를 통해 실시간 측정되는 실측 데이터를 비교하여, 상기 실측 데이터가 상기 예측 데이터와 미리 설정된 오차 범위를 벗어나는지 여부를 판단하고, 상기 실측 데이터가 상기 예측 데이터와 상기 오차 범위를 벗어나는 경우, 상기 실측 데이터가 상기 오차 범위 내로 상기 예측 데이터에 근접하도록 상기 재배실의 환경을 제어하는 제어부를 포함하되,상기 클라우드 서버는,상기 협동형 재배 장치 외에 다른 복수의 협동형 재배 장치로부터 환경 데이터, 자원 데이터, 생장 영상 및 예측 데이터를 수신하고, 생육 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제1항에 있어서,상기 학습부는,상기 작물의 생장 상태가 양호한 것으로 판별된 경우, 축적된 환경 데이터 및 생육 데이터를 기계 학습하여 예측 데이터를 생성하여 상기 클라우드 서버 및 상기 제어부로 전달하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제2항에 있어서,상기 클라우드 서버는,상기 작물의 생장 상태가 양호하지 않은 것으로 판별된 재배실에 상기 예측 데이터를 적용하거나 또는,기 생성된 예측 데이터들 중에서, 생산량이 가장 높은 재배실의 예측 데이터를 상기 작물의 생장 상태가 양호하지 않은 것으로 판별된 재배실이나, 상기 생산량이 가장 높은 재배실을 제외한 나머지 재배실에 적용하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제1항에 있어서,상기 상태 분류 모델은 상기 환경 데이터 및 상기 작물의 생장 영상을 학습하여 생성된 병충해 분류 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제1항에 있어서,상기 학습부는 상기 환경 데이터, 상기 자원 데이터, 상기 생육 데이터 및 생산량 데이터를 기계 학습하여, 생산량 증가를 위한 상기 재배실의 환경 및 자원 제어의 성능 평가를 위한 성능 분류 모델을 생성하고,상기 클라우드 서버는 상기 성능 분류 모델을 이용하여 최적 성능 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제5항에 있어서,상기 제어부는 상기 예측 데이터가 상기 최적 성능 지표에 근접하지 않는 경우, 상기 최적 성능 지표에 따라 상기 재배실의 환경 및 공급되는 자원을 제어하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제1항에 있어서,상기 학습부는 상기 재배실의 환경 및 자원 제어를 위하여 상기 제어부에 의하여 생성되어 축적된 제어 데이터 및 상기 자원 데이터를 기계 학습하여 재배실 제어 모델을 생성하고,상기 클라우드 서버는 상기 재배실 제어 모델을 이용하여 재배실 환경 제어 및 자원 공급 제어를 위한 제어 데이터의 값 가이드 범위를 산출하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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제7항에 있어서,상기 제어부는 상기 축적된 제어 데이터에서 상기 값 가이드 범위에 포함되는 데이터를 최종 제어 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 협동형 재배 장치
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