(57)【要約】      （修正有）【課題】農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム及びモデリング方法を提供する。【解決手段】システムは、本システムの全体的な機能を制御するために用いられ、本システムの主制御装置である少なくとも１つの計算モジュール１を含む。計算モジュール内に、分析してその分析情報に従って予測モデルを構築するための分析ユニットと、対応する学習モデルを構築するように、少なくとも１種の適切な演算機能を有する機械学習ユニットと、をさらに含む。計算モジュールは、情報伝送の仲介として機能するように、モノのインターネットモジュールに電気的に接続される。モノのインターネットモジュールは、少なくとも１つの検出ユニットに電気的に接続され、目標環境土壌及び領域に配置され、環境及び土壌条件に対して情報を収集した後に計算モジュール内に返送し、後続分析を行うために用いられる。【選択図】図１
2020068033.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステムであって、
計算モジュールであって、本システムの主制御装置であり、本システムの全体的な機能を制御するために用いられ、
本システムにより収集された関連データ及びその他必要な記憶情報を記憶するための資料ユニットと、
分析ユニットであって、該資料ユニットに電気的に接続され、データ又は資料を受信又は入力するために用いられ、演算分析して予測モデルを構築する機能を有し、且つ少なくとも１種のアルゴリズムを有し、無関係な情報を除去するように情報を収集するためのワークリスト及びフローを構築することに加えて、交差検証を行って異なる条件での各単一情報の重み関係を確認してこれらの分析された情報に従って予測モデルを構築することをさらに含む分析ユニットと、
機械学習ユニットであって、該分析ユニットに電気的に接続され、少なくとも１種の適切な演算機能を有し、該機械学習ユニットの学習演算機能を通じて、対応する学習モデルを構築して偽性分析及び後続の資料の群分けや分類を行う機械学習ユニットと、をさらに含む計算モジュールと、
該計算モジュールに電気的に接続され、情報伝送の仲介として機能するモノのインターネットモジュールと、
少なくとも１つの検出ユニットであって、該モノのインターネットモジュールに電気的に接続され、これらの検出ユニットが環境及び土壌条件に対して情報が収集される環境土壌及び領域に配置され、収集した情報を該計算モジュール内に返送し、後続分析を行うために用いられるものと、を含む農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項２】
該計算モジュールはバックグラウンドサーバである、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項３】
該分析ユニットが有するアルゴリズムは回帰分析法である、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項４】
該機械学習ユニットが有するアルゴリズムは回帰アルゴリズム、自己回帰移動アルゴリズムなどの選別能力を有するいずれかのアルゴリズムである、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項５】
該モノのインターネットモジュールはゲートウェイ装置である、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項６】
該検出ユニットはセンサーである、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項７】
該計算モジュールは、計算モジュールから出力された関連データを受信するための少なくとも１つの表示ユニットに電気的に接続され、且つ該表示ユニットに監視パネルを形成する、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項８】
該表示ユニットは画面を有する装置である、請求項７に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項９】
該計算モジュールは、該計算モジュールに制御され、生物刺激用の添加剤を散布するための散布装置に電気的に接続される、請求項１に記載の農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム。
【請求項１０】
異なる環境条件下で微生物培養の生物実験データを取得して該分析ユニットにより実質的に複数の共通要因に関連する全体的な変動データを生成するステップａ．と、
関連しない微生物対を濾過して取り除くように、回帰分析により計算するステップｂ．と、
異なる共通要因における各種微生物の重みを決定するように、該分析システムが交差検証計算を行うステップｃ．と、を含む、請求項１に記載のシステムを利用するモデリング方法。
【請求項１１】
該交差検証は、
各対微生物間の相関性が一致するか否かを決定するように、対をなす複数組の微生物を提供して回帰分析を行うステップｃ１と、
回帰分析の結果が初回モデリングデータと一致しない場合、時間調整方式を通じて回帰分析を再度行うステップｃ２と、をさらに含む、請求項１０に記載のモデリング方法。
【請求項１２】
ａステップにおけるこれらの共通要因は温度、酸塩基価（ｐＨ）及び塩分濃度を含む、請求項１０に記載のモデリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モノのインターネット装置に関し、特に、予測及び分析モデルメカニズムを有するモノのインターネットシステム及び予測モデリング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
作物の収穫量を増やすために、土壌は耕作に継続的に使用され、長い時間が経つと、表層の土壌が自然にほぐれ、土壌の劣化及び品質の低下を引き起こし、最終的には、植物の生長を維持することに必要な栄養素を侵食する。
【０００３】
土壌層の栄養を補うために、農民は大量の化学肥料を添加し、これらの化学栄養素は植物の生長を維持できるが、大量に添加すると土壌を酸性化し、土壌分解を危険なレベルに加速し、その結果として、悪循環に陥る。
【０００４】
関連する政府報告によると、現在農業に使用されている土壌の約４０％が劣化しているか、又は深刻に劣化しているが、施肥方法が変更されなければ、世界の表土は今後６０年で全て消滅する。これにより、土壌の健康を保護しながら、将来的に倍増する人口にかなり十分な食糧をどのように提供できるかというジレンマが生じる。明らかに、急速に迫っている世界危機を回避しようとすると、現在のジレンマを解決するための新たな技術が必要となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、１つの相互接続モデルシステムで、ＩｏＴｔａｌｋプラットフォームによってセンサーを接続し、且つデータ分析後のフィードバックによって検出対象領域の栽培環境に対する強化及び協同を図るように設計された、農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステムを提供することである。
【０００６】
本発明の別の主たる目的は、微生物学及び生態学を利用して生物刺激装置の施用効率を促進する一方で、乾式実験室分析及びモデルを利用してシステム制御センターの動力を提供し、ＩｏＴｔａｌｋプラットフォームを介して土壌に返送されるのに必要な微生物や窒素、リン、及びカリウムなどの元素の量をセンサーで予測、分析し、その結果、もう一回の施用が必要な場合に、農家に警報を発し、その後、植物を損傷することなく監視し続け、最後に、人工知能による安定したデータの提供を通じて校正し続けてモデリング抑制を行うことで、より高い精度の予測を提供する、農地の生長環境状態を予測する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成すべく、本発明は主に、農地の土壌状態を予測するモノのインターネットシステム及びモデリング方法を提供し、当該システムは、本システムの全体的な機能を制御するために用いられ、本システムの主制御装置である少なくとも１つの計算モジュールを含み、該計算モジュール内に、本システムにより収集された関連データ及びその他必要な記憶情報を記憶するために用いられ、且つ電気的に接続された分析ユニットによりアクセスできる資料ユニットと、演算分析して予測モデルを構築する分析モジュールであって、無関係な情報を除去するように情報を収集するためのワークリスト及びフローを構築することに加えて、交差検証を行って異なる条件での各単一情報の重み関係を確認してこれらの分析された情報に従って予測モデルを構築することをさらに含む分析ユニットと、機械学習ユニットであって、少なくとも１種の適切な演算機能を有し、且つ該分析ユニットに電気的に接続され、該機械学習ユニットの学習演算機能によって、対応する学習モデルを構築して分析及び後続の資料の群分けや分類を行うものと、をさらに含み、該計算モジュールはまた情報伝送の仲介として機能するモノのインターネットモジュールに電気的に接続され、該モノのインターネットモジュールはまた少なくとも１つの検出ユニットに電気的に接続され、環境及び土壌条件に対して情報が収集される環境土壌及び領域に配置され、収集した情報を該計算モジュールに返送し、後続分析を行うために用いられる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の上記及び他の目的、特徴及び利点をより明らかにするために、以下では特に好適な実施例を挙げ、図面を参照しながら、詳細に説明する。
【図１】本発明のモノのインターネットシステムのブロック図である。
【図２】本発明のモデリング方法のフローチャートである。
【図３】本発明の微生物群の種類及び共通要因のヒットマップである。
【図４】本発明の微生物のデータ分析図である。
【図５】本発明の交差検証のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明のモノのインターネットシステムのブロック図である図１を参照されたい。図に示すように、本発明のモノのインターネットシステムは少なくとも１つの計算モジュール１を含み、本実施例では、該計算モジュール１はバックグラウンドサーバであり、該計算モジュール１は本システムの主制御装置であり、本システムの全体的な機能を制御するために用いられ、該計算モジュール１はエンティティサーバ又はクラウドサーサーバとして設置されてもよい。該計算モジュール１内に資料ユニット１１と、分析ユニット１２と、機械学習ユニット１３とをさらに含み、そのうち、該資料ユニット１１は資料データベースであり、該資料ユニット１１は本システムにより収集された関連データ及びその他必要な記憶情報を記憶するために用いられ、且つ電気的に接続された分析ユニット１２によりアクセスし、関連情報の分析を行うことができる。
【００１０】
続いて図１を参照されたい。該分析ユニット１２は、データ又は資料を受信又は入力するために用いられ、該分析ユニット１２は、演算分析して予測モデルを構築する分析モジュールであって、該分析ユニット１２は、回帰分析法などの少なくとも１種のアルゴリズムを有し、無関係な情報を除去するように情報を収集するためのワークリスト及びフローを構築することに加えて、交差検証を行って異なる条件での各単一情報の重み関係を確認してこれらの分析された情報に従って予測モデルを構築することをさらに含み、これにより、本システムは検出された環境に対して予測能力を有し、入力又は検出された資料を介して予測分析を行い、且つ関連する予測通知を出力し、且つこれらの結果として得られた分析資料はいずれもバックアップ又は学習分析のための参照として該資料ユニット１１に記憶される。該機械学習ユニット１３は、本実施例では、人工知能学習モジュールであり、該機械学習ユニット１３は、少なくとも１種の適切な演算機能を有し、例えば回帰アルゴリズム、自己回帰移動アルゴリズムなどの選別能力を有する演算機能が挙げられ、且つ該分析ユニット１２に電気的に接続され、該機械学習ユニット１３の学習演算機能を通じて、対応する学習モデルを構築して分析及び後続の資料の群分けや分類を行う。
【００１１】
続いて図１を参照されたい。該計算モジュール１はまた、モノのインターネットモジュール２（ＩｏＴｔａｌｋ）に電気的に接続され、該モノのインターネットモジュール２は、ネットワークを通じて該計算モジュール１に直列接続され、該モノのインターネットモジュール２は、本実施例では、ゲートウェイ装置であって、情報伝送の仲介として機能する。該モノのインターネットモジュール２はさらに、少なくとも１つの検出ユニット３に電気的に接続され、本実施例では、該検出ユニット３は複数組であり、且つこれらの検出ユニット３はセンサーであって、これらの検出ユニット３は無線ネットワークを介して該モノのインターネットモジュール２に接続され、これらの検出ユニット３は、温度、湿度、土壌湿度、海抜高さ、大気圧、ｐＨ値、ＥＣ値などの数値、又は窒素、リン、カリウムなどの関連データを含む環境及び土壌条件に対して情報が収集される環境土壌及び領域に配置され、これらの検出ユニット３は収集した情報を該計算モジュール１内に返送し、後続分析を行う。
【００１２】
続いて図１を参照されたい。該計算モジュール１はまた、少なくとも１つの表示ユニット４に電気的に接続され、該表示ユニット４は、本実施例では、モバイル装置など画面を有する装置であってもよく、計算モジュール１から出力された関連データを受信するために用いられ、且つ該表示ユニットに監視パネルを形成し、ユーザーが監視された環境土壌の全ての生長状況を同期的に受信するようにする。また、該計算モジュール１は、散布装置５に電気的に接続され、該計算モジュール１に制御され、作物の収穫量又は土壌の健康を改善すると同時に土壌微生物に影響を与えるように、生物刺激用の添加剤を散布し、該添加剤は、本実施例では、例えば肥料、微生物及びポリペプチドなどの生物刺激剤である。
【００１３】
本発明のモデリング方法のフローチャートである図２を参照されたい。本発明のモデリング方法は、前述したシステムを通じてサンプリングして必要なデータを取得し、且つ分析ユニット１２内で行う。生物刺激剤と微生物群との間の関係のシミュレーションを開始するために、異なる環境条件下で微生物培養の生物実験データを取得して実質的に複数の共通要因に関連する全体的な変動データを生成する（Ｓ１）。本実施例では、これらの共通要因は、温度、酸塩基価及び塩分濃度を含み、例として枯草菌を挙げると、その共通要因の関係は、次の式を用いてこの関係を記述するが、本発明の方法は枯草菌に限定されない。異なる温度での微生物の生長速度を求めるために、次の式（数１）が使用される。
【００１４】
【数１】
2020068033.tif 000003
【００１５】
ここで、Ｒｔｅｍｐは異なる温度での微生物の生長速度、Ｔは実験温度、Ｔｍｉｎは微生物が耐えられる最低温度、Ｔｍａｘは微生物が耐えられる最高温度、ｔは微生物の培養時間である。温度と微生物の生長との関係を示すために、その微生物の生長速度は、以下（数２）に示すようなロジスティック回帰式で表される。
【００１６】
【数２】
2020068033.tif 000004
【００１７】
ここで、Ａは微生物の初期生長速度、Ｃは特定の環境下で微生物が生長できる最大量であり、異なる酸塩基価での微生物の生長速度を求めるために、次の式（数３）が使用される。
【００１８】
【数３】
2020068033.tif 000005
【００１９】
ここで、ｐＨは微生物培養実験で設定されたｐＨ値、ｐＨｍａｘは微生物が耐えられる最高ｐＨ値、ｐＨｍｉｘは微生物が耐えられる最低ｐＨ値、ｐＨｏｐｔは微生物培養の最適ｐＨ値、ｔは微生物の培養時間である。酸塩基価と微生物生長との関係を示すために、その微生物の生長速度は、以下（数４）に示すようなロジスティック回帰式で表される。
【００２０】
【数４】
2020068033.tif 000006
【００２１】
異なる塩分濃度での微生物の生長速度を求めるために、次の式（数５）が使用される。
【００２２】
【数５】
2020068033.tif 000007
【００２３】
ここで、Ｒｓａｌは微生物培養実験で設定された塩分濃度、ｔは微生物の培養時間である。塩分濃度と微生物生長との関係を示すために、その微生物の生長速度は、以下（数６）に示すようなロジスティック回帰式で表される。
【００２４】
【数６】
2020068033.tif 000008
【００２５】
共通要因と微生物の生長速度との関係を個別に求めた後、微生物の生長速度に対する三者の影響度を定義するために、微生物培養実験を通じて３組の異なる組み合わせの温度、酸塩基価及び塩分濃度を設定し、三者の重みを見つけ、式は次のとおりである（数７）。
【００２６】
【数７】
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【００２７】
微生物培養の生物実験を通じて、α、β、γを含む式の各未知パラメーター、及びｆ（Ｒｔｅｍｐ，ｔ）、ｆ（ＲｐＨ，ｔ）、ｆ（Ｒｓａｌ，ｔ）という３つの式の未知パラメーターａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇを見つけ、前述したこれらの式を通じて、生物刺激剤と土壌中の微生物群との間の直接的な関係、特に該元素を代謝する微生物レベルをシミュレーションし、前述した汎用式を組み合わせることにより、これらの共通要因の変動に基づいた微生物群集の変化の推定が図られ、さらに、前述した共通要因の温度、酸塩基価及び塩分濃度を介して微生物群の全体的な変動のシミュレーションに寄与し、窒素、リン及びカリウムのようなより具体的な要素は、肥料処理時の栄養物質代謝微生物の振動を予測するのに非常に役立つ。土壌中の微生物によって生成されるスピアマンの順位相関値について、その係数値が−１に近い数値ほどより強い負の相関を示し、＋１に近い数値ほどより強い正の相関を示し、微生物群の種類及び共通要因のヒットマップである図３に示すように、該図は、土壌サンプル中の２０個の最も豊富な微生物群属間の相関値を示す。
【００２８】
続いて図２を参照されたい。本発明のモデリング方法の次のステップでは、前述のように、温度、酸塩基価及び塩分濃度を含むこれらの共通要因を、関連しない微生物対を濾過して取り除くように、回帰分析により計算する（Ｓ２）。本実施例では、前述した３つの共通要因によって算出された相関値に加えて、施肥頻度に基づき、予測モデルをさらに構築し、回帰分析によってどの微生物対が相関性に大きく影響されるかを決定し、上記算出された−０．７よりも低い相関係数を負の相関として定義し、＋０．７よりも高い相関係数を正の相関として定義することを含む。続いて、これらの微生物群は前述した生物刺激添加剤と組み合わせて後続の情報収集を行い、また前述した分析ユニット１２により対応するグラフを生成し、図４の微生物のデータ分析図に示すように、これらの微生物群が添加剤の添加に伴って変化する状況が生じ、後続分析に寄与する。
【００２９】
続いて図２を参照されたい。本発明のモデリング方法の次のステップでは、異なる共通要因における各種微生物の重みを決定するように、該分析システムが交差検証計算を行う（Ｓ３）。本実施例では、得られた曲線は２種の微生物間の理論的な関係であり、異なるサンプル間の土壌条件の大きな違いにより、このような曲線関係を変更する可能性が高く、計算過程で発生した上記の問題を解決するために、本方法は該土地の土壌を採取して微生物分析を行い、また交差検証（本実施例では３回の交差検証を行うことが好ましい）を実行することを通じて各相関回帰曲線に重みを割り当て、図５の交差検証のフローチャートを参照し、該交差検証のステップとしては、各対微生物間の相関性が一致するか否かを決定するように、対をなす複数組の微生物を提供して回帰分析を行い（Ｓ２１）、検証を繰り返した後に生成された微生物群間の相関性が前述した初回モデリングデータと一致する場合、その回帰曲線割り当て重みを保持し、回帰分析の結果が初回モデリングデータと一致しない場合、時間調整方式を通じて回帰分析を再度行い（Ｓ２２）、即ちそのデータが実際の状況から乖離するか否かを確認するように、該土地の土壌を採取して数か月の分析を行い、前述した交差検証方式により、本発明のモデリング方法は重み値の校正機能を実行し、初期予測モデルが完了でき、そして、この予測モデルに基づいて注入された生物刺激添加剤の量に応じて微生物群の変化に対する初期予測を開始し、且つ本発明のシステムに備えられた機械学習ユニット１３と組み合わせ、より多くのデータを収集して検証を繰り返し、本発明のモデリング方法の予測精度を向上させる。
【００３０】
以上に記載された実施形態は好適な実施例であるが、本発明の実施範囲はそれにより限定されるものではない。本発明の特許請求の範囲及び明細書の内容に基づいてなされた同等の変更又は修正は、いずれも本発明の下記特許請求の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００３１】
１  計算モジュール
１１  資料ユニット
１２  分析ユニット
１３  機械学習ユニット
２  モノのインターネットモジュール
３  検出ユニット
４  表示ユニット
５  散布装置
【図１】
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【図２】
2020068033.tif 000011
【図３】
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【図４】
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【図５】
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