System and Method for Judging Whether Signal Sensor Malfunctions in Smart Farm

The present invention relates to a system and a method for determining whether a signal sensor in a smart farm is malfunctioning. More specifically, the system includes: a plurality of signal sensors installed in a smart farm to sense a surrounding external environment and acquire sensor information; a preprocessing unit preprocessing the sensor information; a neural network model in which a recurrent neural network (RNN) and an anomaly detection model (ADM) which is an unsupervised learning model are combined; a bigdata storage unit storing the sensor information in a database format, and training the neural network model based on the sensor information; a training check unit checking whether the neural network model is completely trained; and a malfunctioning determination unit extracting characteristics about the sensor information using the completely trained neural network model, and then determining whether the signal sensor is malfunctioning. Therefore, the present invention is capable of improving convenience and productivity in farming. 본 발명은 스마트팜 내 신호 센서의 고장여부 판단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 스마트팜 내 다수 개가 설치되어 주변 외부환경을 감지하고 센서 정보를 획득하는 신호 센서, 상기 센서 정보를 전처리하는 전처리부, 순환 신경망(Recurrent Neural Network; RNN)과 비지도 학습 모델인 이상치 탐지 모델(Anomaly Detection Model; ADM)을 결합한 신경망 모델과 데이터베이스 형식으로 상기 센서 정보를 저장하고, 상기 센서 정보에 기초하여 상기 신경망 모델의 학습이 이루어지는 빅데이터 저장부, 상기 신경망 모델에 대한 학습 완료여부를 확인하는 학습 확인부 및 학습이 완료된 상기 신경망 모델을 이용하여 상기 센서 정보에 대한 특징을 추출한 후 상기 신호 센서의 고장여부를 판단하는 고장여부 판단부를 포함하는 스마트팜 내 신호 센서의 고장여부 판단 시스템 및 방법에 관한 것이다.