• 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.

• Journal of agriculture & life science
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• v.44 no.3
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• pp.99-110
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• 2010

This paper builds a system of indicators representing rural regional development level. Indicators were classified into two groups, that is, living environment indicator group and regional vitality indicator group. Living environment indicator group consists of four indicators including housing, road, water supply, and sewage system, while regional vitality indicator group consists of five indicators including regional economy, public finance, and demography. Real data of the year 2002 and 2006 were used to do the basic statistical analysis and estimate the suitable statistical distributions for each indicator. Data were applied for the three city/county type, general city, urban-rural combined city, and county. General cities have the strongest urbanization tendency among the three types, while counties have the weakest tendency. General cities turned out to be superior in housing condition, road density, water supply system and sewage system. Indicators of employment and local finance showed the highest levels in counties. The results of this analysis are expected to provide local governments with the appropriate reference for their rural regional development policy.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.43 no.5
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• pp.705-715
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• 2010

The adoption of carbon foot print system is being activated mostly in the developed countries as one of the long-term response towards tightened up regulations and standards on carbon emission in the agricultural sector. The Korean Ministry of Environment excluded the primary agricultural products from the carbon foot print system due to lack of LCI (life cycle inventory) database in agriculture. Therefore, the research on and establishment of LCI database in the agriculture for adoption of carbon foot print system is urgent. Development of LCA (life cycle assessment) methodology for application of LCA to agricultural environment in Korea is also very important. Application of LCA methodology to agricultural environment in Korea is an early stage. Therefore, this study was carried out to find out the effect of lettuce cultivation on agricultural environment by establishing LCA methodology. Data collection of agricultural input and output for establishing LCI was carried out by collecting statistical data and documents on income from agro and livestock products prepared by RDA. LCA methodology for agriculture was reviewed by investigating LCA methodology and LCA applications of foreign countries. Results based on 1 kg of lettuce production showed that inputs including N, P, organic fertilizers, compound fertilizers and crop protectants were the main sources of major emission factor during lettuce cropping process. The amount of inputs considering the amount of active ingredients was required to estimate the actual quantity of the inputs used. Major emissions due to agricultural activities were $N_2O$ (emission to air) and ${NO_3}^-$/${PO_4}^-$ (emission to water) from fertilizers, organic compounds from pesticides and air pollutants from fossil fuel combustion in using agricultural machines. The softwares for LCIA (life cycle impact assessment) and LCA used in Korea are 'PASS' and 'TOTAL' which have been developed by the Ministry of Knowledge Economy and the Ministry of Environment. However, the models used for the softwares are the ones developed in foreign countries. In the future, development of models and optimization of factors for characterization, normalization and weighting suitable to Korean agricultural environment need to be done for more precise LCA analysis in the agricultural area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.515-515
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• 2016

농경지에서의 액비 수요는 최근 증가하고 있으나 적정 액비시비량에 대한 기준과 사후 관리에 대한 명확한 기준이 없어 환경문제에 대한 고찰이 필요하다. 본 연구에서는 시험포장을 선정하고 논에서의 질소 및 인의 동태를 모니터링하고, 관개수, 침투수, 및 배출수 중 영양물질의 부하량을 평가하였다. 시험구는 대조구(화학비료 표준시비구, A)와 양돈분뇨액비 표준시비처리구(B)로 구성하였으며, 기상관측 측정을 위하여 자동기상관측기, 유입량, 유출량 측정을 위한 계측장비를 각 처리구별로 설치하였다. 담수의 경우 B 처리구에서 시비 시기별로 영양물질의 수질 농도가 첨둣값을 보여주었으며 평균적으로 높게 나타났다. 대표 이벤트 중 6월 25-26일 강우에 따른 유출수의 분석결과는 액비의 영향으로 T-N 및 T-P의 경우 초기 강우시 상대적으로 높게 나타났다. 7월 21-22일 강우 분석 결과는 T-N, T-P(50배)가 상대적으로 높은 분포를 보여주었다. 침투량은 많으나 수질변화는 처리구별로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 부하량은 각 이벤트별 10분 간격의 유량 측정과 30분 및 1시간 간격(첨두 이후 탄력적 적용)으로 수질 모니터링을 실시하였다. B 처리구에서 부하량이 전체적으로 높게 나타났으며, T-N의 경우 2.2배, 그리고 T-P의 경우 6.6배 높게 나타났다. 2015년까지의 데이터는 평년대비 강수량의 부족으로 추가적인 데이터 축적을 통한 분석이 필요하며 이를 바탕으로 원단위 부하량을 평가할 계획이다. 또한 본 연구는 액비시용에 따른 농경지에서의 영양물질 유출에 따른 관리방안 개발을 위한 연구로 지속적인 모니터링을 통하여, 향후 새만금 유역내 축산밀집지역에서 나타날 수 있는 축산분뇨 관리정책 개발의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.146-146
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• 2023

우리나라의 하천은 도시의 급격한 산업화와 공업화로 인해 이수, 치수 목적을 중심으로 관리되어왔다. 그러나 최근 기후변화의 가속화와 댐과 같은 인공 구조물로 인해 하천의 수질 및 흐름이 위협받으면서 하천 환경개선에 대한 문제가 사회적으로 대두되고 있다. 하천의 생태기능은 하천에서 살아가는 각종 생물의 서식 조건을 유지함으로써 하천이 환경적으로 건강한 상태를 유지하도록 하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 하천 환경개선을 위해서는 하천 생태기능 유지를 위한 최적 유량을 확보해야 한다. 일반적으로 하천의 생태기능을 보존하는데 필요한 최적 유량에 대한 평가에는 USGS(United States Geological Survey)에서 개발한 어류에 대한 유량과 서식지 가용성사이의 관계를 바탕으로 하는 물리적 서식처 모형 (Pysical HABitat SIMulation, PHABSIM)이 널리 사용되고 있다. PHABSIM은 가중가용면적(Weighted Useable Area, WUA)과 유량의 관계곡선을 산출하여 생태유량을 산정할 수 있게 한다. 본 연구에서는 최근 10년 동안 어류 건강성 평가에서 낮은 등급을 받은 탄천 대왕교 지점을 대상으로 PHABSIM을 이용한 어류의 계절별 최적 생태유량을 산정했다. 연구에 사용된 유량자료는 2012부터 2021년까지의 데이터가 사용되었다. 탄천의 대표 어종으로는 각 하천에서 우점종으로 선정된 Zacco platypus가 사용되었다. 각 연도별 그리고 계절별 하천 유량의 변화에 따른 환경생태유량 분석을 통해 제시된 각 하천의 최적 환경유지유량에 대한 결과는 한강권역 환경생태유량 산정 및 하천 관리를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.173-173
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• 2017

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

• Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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• v.24 no.3
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• pp.39-46
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• 2022

This study aims to derive basic living service facility items in rural areas and construct related spatial data. To do this, a literature review on the laws and systems related to the residential environment and services in rural areas, rural spatial planning, and the 'Rural Convention' strategic plan reports for the Jeolla and Gyeongsang Region in 2021 was conducted. Primary data collection and review on the list of basic living service items in rural areas derived from the analysis were conducted. After data collection, 12 sectors and 44 types of rural basic living service items were derived; the data selection was carried out based on the clarity of the subject of data management, whether it was established nationwide, whether it was disclosed and provided, whether it was periodically updated, and whether it was an underlying law. Afterwards, data on the derived rural basic living service items were constructed. Afterwards, spatial data on the derived rural basic living service items were constructed. Because open data provided through various institutions were employed, data structure unification such as data attribute values and code names was needed, and abnormal data such as address errors and omissions were refined. After that, the data provided in text form was converted into spatial data through geocoding, and through comparative review of the distribution status of the converted data and the provided address, spatial data related to rural basic living services were finally constructed for about 540,000 cases. Finally, implications for data construction for diagnosing rural living areas were derived through the data collection and construction process. The derived implications include data unification, data update system establishment, the establishment of attribute values necessary for rural living area diagnosis and spatial planning, data establishment plan for facilities that provide various services, rural living area analysis method, and diagnostic index development. This study is meaningful in that it laid the foundation for data-based rural area diagnosis and rural planning, by selecting the basic rural living service items, and constructing spatial data on the selected items.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.5 no.5
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• pp.471-479
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• 2015

This study was conducted to make use of Korea Meteorological Administration(KMA)'s Automatic Weather Station(AWS) data to operate smart green greenhouse. A Web-based KMA AWS data receiving system using JAVA and APM_SETUP 8 on windows 7 platform was developed. The system was composed of server and client. The server program was developed by a Java application to receive weather data from the KMA every 30 minutes and to send the weather data to smart greenhouse. The client program was developed by a Java applets to receive the KMA AWS data from the server every 30 minutes through communicating with the server so that smart greenhouse could recognize the KMA AWS data as the ambient weather information. This system was evaluated by comparing with local weather data measured by Inc. Ezfarm. In case of ambient air temperature, it showed some difference between virtual data and measured data. But, the average absolute deviation of the difference has a little difference as less than 2.24℃. Therefore, the virtual weather data of the developed system was considered available as the ambient weather information of the smart greenhouse.