• Journal of Bio-Environment Control
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• v.30 no.1
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• pp.19-26
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• 2021

In this study, analysis was performed to identify three greenhouses located in the same area using principal component analysis (PCA) and linear discrimination analysis (LDA). The environmental data in the greenhouse were from 3 farms in the same area, and the values collected at 1 hour intervals for a total of 4 weeks from April 1 to April 28 were used. Before analyzing the data, it was pre-processed to normalize the data, and the analysis was performed by dividing it into 80% of the training data and 20% of the test data. As a result of PCA and LDA analysis, it was found that PCA classification accuracy was 57.51% and LDA classification was 67.06%, indicating that it can be classified by greenhouse. Based on the farmhouse data classified in advance, the data of the new environment can be classified into specific groups to determine the tendency of the data. Such data is judged to be a way to increase the utilization of data by facilitating identification.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.12
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• pp.8896-8900
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• 2015

Recently, various career paths draw young workers from twenty to forty to the metro city in Korea. The korea's agriculture sector has decrease in population and productivity which result a threat for it to become an aging society. Also, our country has a difficulty in a tough competition with other countries through agricultural market-opening such as WTO and FTA. In this paper, we introduce a technology using open-source project including Raspberry that easily accessible and applicable to an agricultural industry. In other words, as we build a device monitoring the production environment, everyone can use agricultural sector through an IoT technology, solve the problem with a labor shortage through production process automation, check the condition of the agricultural environment in real time, enhance the quality of the agricultural product by corresponding a certain condition, and improve the competitiveness through a competitive price comparing to the worldwide farm product. Also, we find a way to use data to the other business through data collection and analysis in a process of using the IoT.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.174-174
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• 2022

수질지수는 여러 수질 데이터 값을 수학적으로 결합하고 다 변수 특성을 줄여 수치 및 등급으로 나타낸 지표이다. 수질지수를 통해 수질을 평가하고 서로 다른 위치와 시간의 수역을 종합적으로 비교할 수 있으며 수자원관리에 있어 정책입안자, 의사결정자, 국민이 수질에 대해 일반적이고 쉽게 이해할 수 있다. 현재 환경부에서는 국내수질자동측정망 최근 12시간 데이터 값을 근거로 실시간수질지수 RTWQI(Real-Time Water Quality)값을 제공한다. 국내 호소에 설치된 수질 자동측정망은 총 8개소이며 매 시간 공통 항목인 수온, pH, DO, 전기전도도, TOC 5개, 선택항목인 탁도, Chl-a, TN, TP, 중금속, 생물감시항목 등 27개를 측정한다. RTWQI는 캐나다에서 2001년에 개발된 CCME WQI(Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index) 산출식을 기초하였으며 F1(기준치를 위반하는 수질항목의 개수/ 총 수질항목 개수), F2(기준치를 위반한 샘플들의 총 횟수/총 샘플횟수) F3(기준치를 위반한 정도) 3가지의 요소로 계산된다. 그러나RTWQI 산출식의 기초인 CCME WQI는 개발 이후 여러 문제점들은 개선되었으나 F1이 다른 F2, F3 보다 CCME WQI 점수의 기여도가 2배 이상 높은 문제점은 개선하지 못하였다. 본 연구에서는 수질자동측정망이 설치된 2012년 7월부터 2021년 12월 동안 매 시간 별 수질 데이터를 이용하였다. 또한 CCME WQI 문제점을 개선한 MWQI(Modification of Canadian water qaulity index)를 기초하여 실시간 수질지수를 재 산정하였다. 추가적으로 Pearson 상관관계 분석 및 추가 통계분석을 통해 환경부에서 제공하는 기존의 RTWQI, 개선된 실시간수질지수, 한국형 호소수질평가지수 LQI(Lake Water Quality Index)를 비교 및 평가하였다. 이러한 연구를 통해 정확성 높은 수질지수를 찾고 수자원 관리 정책 수립에 적극 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.137-137
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• 2017

현재 상용화되어 있는 온실 환경제어시스템의 S/W 및 H/W는 서로 호환이 되지 않아 농민들이 원하는 맞춤형 복합 환경 제어시스템을 운영하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 다양한 제어알고리즘 및 장비를 적용시킬 수 있는 호환성이 향상된 온실 환경 제어인터페이스 모듈 성능평가를 목표로 한다. 센서 및 제어 인터페이스 모듈 성능평가를 위해 사용된 제어 시스템은 8 bit MCU가 적용된 전용 개발보드를 사용하였고, RS-232 통신 케이블을 사용하여 온실 환경 측정 데이터 값을 PC에서 수신할 수 있도록 하였다. 또한, 창개폐기, 환풍기를 사용하여 온실 내부 온/습도 환경조성을 하였다. 실험은 정오부터 제어장비를 작동시킨 후 1시간 간격으로 총 3시간 동안의 온실 내 온/습도의 변화량을 계측하였다. 3시간 중 1시간동안의 온/습도 값의 변화량을 계측한 결과 평균값은 각각 $33.21^{\circ}C$, 34.94%이었고 표준편차는 각각 $1.44^{\circ}C$, 2.74% 이었다. 제어 알고리즘은 단순한 ON/OFF 방법을 사용 하였고 총 2가지 제어장비를 사용하였으며 모두 정상 작동 하였다. 1시간동안 온실의 온도는 $30^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$사이를 유지하였으며, 습도는 30%~ 40% 사이로 최초 실험 목표였던 온실 내부의 온/습도 범위를 유지하였다. 이번 실험은 ON/OFF 방법의 제어 알고리즘을 사용하였지만 더욱 정밀한 온실 환경제어를 위하여 PID, 퍼지 제어 알고리즘을 추가하여 기상환경에 따른 제어범위를 더욱 세밀화 할 수 있도록 설계한다면 제어장비에 대한 효율성이 향상될 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.416-416
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• 2023

전 국토의 산지 비율이 높은 우리나라는 산림지의 특성이 수질에도 많은 영향을 미치고 있다. 산림지역의 화재에 있어 산림이 갖는 수질, 토성의 변화와 발생한 연소 퇴적물, 유기물로 인해 수자원에도 악영향을 끼치게 된다. 산불은 단순한 산림지의 자원 유실뿐만 아니라 토양층의 물리적약화와 강수저류 효과를 떨어뜨려, 산불 후 유출의 증가를 보인다. 삼척시의 산불 선행연구에 따르면, 산불 발생 직후, 지역의 직접 유출이 기저 유출보다 높게 나타났다. 이에 따라, 모든 수질인자의 평균 농도는 비발생지역에 비해 발생 지역의 농도가 현저하게 증가하였으며, 이 중 T-N, T-P, SS의 농도가 특히 크게 나타났다. 또한, 계류 수질의 경시적 변화를 분석한 결과, BOD와 COD는 산불 발생 최소 4개월의 기간을 거친 후 점차 안정화하는 모습을 보였다. 다만, 산불로 인해 훼손된 물 환경의 상황을 복구하고자 하는 연구의 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 2022년 4월 산불이 발생한 강원도 양구군 양구읍 송청리 비봉산 일대의 산불 유역을 대상으로 산불에 따른 물 환경의 변화를 밝힘으로써 산불로 훼손된 지역의 효과적인 수질 회복과 물 환경 보전 대책 수립을 위한 자료를 제공하고자 수행하였다. 2023년 4월 양구 비봉산의 산불 복구 작업이 본격적으로 시작되는데 복구 전 현재 수질의 상황을 살펴봤다. 조사 지역은 비봉산 일대의 산불 지역과 비발생 지역, 오봉산 일대까지의 유역 출구 총 7개의 지점을 선정하였다. 기본 수질항목은 현장에서 YSI PROPLUS (Mobile Multi Sensor Meter)를 이용하여 측정하였고 채취한 시료는 무균 채수 병에 담아 실험실로 운반하여 SS (Suspended Solids), TP(Total Phosphorus), TOC (Total Organic Carbon) 항목에 대해 수질오염공정시험기준에 의거하여 분석하였다. SS, TOC, t-p의 경우, 지정학적 특성, 산불에 의한 퇴적물들의 변화와 토양의 형태 및 식생의 변화로 인한 결과의 차이를 보였다. 1년이 지난 지금 산불 직후처럼 높은 수치는 보이지 않았다. 그러나 아직 복구 작업이 제대로 진행되지 않아 그 영향에 대해 무시할 정도로 안정화되지 않았다. 본 연구는 산불 발생 후 강우 및 토사유출에 대한 비 산불 지역과의 차이를 살펴봄으로써 수질 오염원으로 작용할 수 있는 가능성을 기초자료로 제공될 것이다. 또한, 수처리 기술개발을 포함한 예방책을 만들어 내는데, 기초자료로 활용할 수 있길 바란다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.87-89
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• 2022

ICT 정보기술에 기초한 시설원예의 복합환경제어 시스템에 빅데이터 분석과 인공지능기술을 접목하여 농업생산성을 극대화하기 위한 영농기법을 딸기 농업에 적용하는 기술을 개발하고 있으며, 본 논문에서는 이 개발과정의 중간결과물에 대해 기술하게 되며, 향후 진행할 내용에 대해서도 논문 중에 간략히 소개되어 있다. 대상 재배작물인 딸기의 재배방식에 적합한 영상촬영 시스템을 고려하여 시스템을 구성하였고, 경제적인 촬영시스템이 되도록 시스템 설계를 하였으며, 엣지 컴퓨팅 기술을 응용하여 궁극의 목표인 신속하고 다양한 의사결정 서비스를 로컬의 로봇시스템에 구현할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.163-163
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• 2017

모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• Journal of agriculture & life science
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• v.45 no.4
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• pp.135-141
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• 2011

This research was conducted to provide basic data of surplus heat for designing solar heat-storage systems. The surplus heat is defined as the heat exhausted by forced ventilations from the greenhouses to control the greenhouse temperature within setting limits. Various simulations were performed to compare the differences of thermal behaviors among greenhouse types as well as among several domestic areas by using pseudo-TMY (Typical Meteorological Year) data manipulated based both on the weather data supplied from Korean Meteorological Administration and the TMY data supplied from The Korean Solar Energy Society. Additional analyses were carried out to examine the required heating energy together with some others such as the energy balances in greenhouses to be considered. The results of those researches are summarized as follows. Regional surplus solar heats for the nine regions with 4-type were analyzed. The results showed that the ratio of surplus solar energy compared to heating energy was the highest in Jeju (about 212.0~228.0%) for each greenhouse type. And followed by Busan, Kwangju, Jinju, Daegu, Daejeon, Jeonju, Suwon and Daekwanryung. And irrespective of greenhouse types, surplus solar energy alone could cover up nearly all of the required supplemental heating energy except for a few areas.

• Journal of agriculture & life science
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• v.46 no.1
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• pp.195-206
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• 2012

This study is about an analysis of surplus solar energy by important greenhouse types as well as setting temperature different by using Typical Meteorological Year data which was secured in order to provide basic data for designing an optimum thermal storage system to accumulate surplus solar energy generating in greenhouses during the daytime. Depending on the setting temperatures of $15{\sim}19^{\circ}C$ for greenhouse heating during day and night, surplus heat amounts were varied at the rate of about $0.2{\sim}6.9%/4^{\circ}C$ with some variations according to the greenhouse types and regions. On the other hand, the variations of supplemental heat requirements were about $29.7{\sim}50.0%/4^{\circ}C$. Depending on the setting temperatures for greenhouse ventilations(low $25{\sim}29^{\circ}C$ and high $27{\sim}31^{\circ}C$), surplus heat amounts were varied at the rate of about $-9.9{\sim}-35.6%/4^{\circ}C$ in auto-type greenhouse. But in single-type greenhouses, they were about $-5.1{\sim}-13.4%/4^{\circ}C$. There were not significant changes in supplemental heat amounts depending on setting temperatures of ventilation for both greenhouse types and regions.