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Title
Development of the big data analysis process for water quality environmental information and growth information in flow-through aquaculture systems
Authors
Seoung-Bin Ye ; Soon-Hee Han ; Hyi-Thaek Ceong ; Jeong-Seon Park (Dept. of Multimedia, Chonnam Nat. Univ.) 예성빈 (전남대학교 디지털컨버전스협동과정) ; 한순희 (전남대학교 문화콘텐츠학부 ) ; 정희택 (전남대학교 문화콘텐츠학부) ; 박정선 (전남대학교 문화콘텐츠학부) Received : 2024.10.24 Accepted : 2024.12.12 Published : 2024.12.31
Journal
Journal of the Korean Institute of Electronics and Communication Sciences, Vol. 19, No. 6, December 2024, Pages 1385–1394
Abstract This study aims to develop a big data analysis process for aquaculture farms, with the objective of identifying factors that affect the growth of farmed fish by utilizing big data generated from the automation of recirculating aquaculture systems, real-time water quality monitoring, and operational logs. The big data from the aquaculture farm was categorized into three stages based on the water tank stocking date, with data processing and analysis performed at each stage. Through the processing of water quality parameters (salinity, temperature) and growth data (weight, length) for each stage, growth patterns were analyzed. Based on the analysis results, the aquaculture farm growth information big data analysis process developed in this study is proposed as a method for analyzing the growth rate of fish in aquaculture farms. 본 연구에서는 유수식 육상 양식장의 자동화 및 실시간 수질 환경 모니터링, 작업일지 등에서 발생하는 빅데이터를 이용하여 양식어의 성장에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 목적으로, 양식장 빅데이터 분석 프로세스를 개발한다. 양식장의 빅데이터는 수조 입식일을 기준으로 3개의 구간으로 구분하여 데이터 처리 및 분석 하였으며, 각 구간에서 수질 환경(염분, 수온)과 생육 정보(무게, 길이)의 데이터 처리를 통해 성장 패턴을 분석하였다. 분석 결과에 따라 본 연구에서 개발된 양식장 생육 정보 빅데이터 분석 프로세스는 양식장 어류의 성장률 분석 방법으로 제안한다.
Keywords
Flow-through aquaculture, big data analysis, water quality monitoring, fish growth patterns, data processing
DOI
https://doi.org/10.13067/JKIECS.2024.19.6.1385
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