• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.144-144
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• 2017

쌈 채소 생산 및 유통의 효율성, 생산성 개선으로 경쟁력 향상을 위해 IoT 기반 스마트 저울과 쌈 채소전용 포장용 가이드를 개발 융합하여 안전하고 빠른 포장, 이동성 개선, 포장과 무게측정 동시 진행 및 출하량 자동측정으로 작업공정개선을 통해 최종적으로 생산성을 향상시킬 수 있는 제품을 개발하고자 한다. 1) 쌈 채소 포장용 가이드를 포함한 실시간 포장 무게 측정 장치 개발 ${\circ}$ 포장 박스와 관계없이 용이하게 사용할 수 있는 쌈 채소 포장용 가이드 개발 ${\circ}$ 실시간 포장 무게를 측정하여 출하 무게에 도달하였을 때 생산담당자에게 부저를 통해 신호전달 2) 생산패턴 분석을 통한 생산관리 애플리케이션 개발 ${\circ}$ 생산 패턴을 파악하여 실시간 생산량을 BLE 통신을 통해 관리자 스마트 폰으로 통지 ${\circ}$ 포장용 지그, 스마트 스케일, 이동체 1식으로 구성하여 용이하게 하우스 이동 3) 센서 디바이스 개발 ${\circ}$ 각종 센서(온도, 습도, 조도 등)의 디바이스를 활용하여 주위환경 데이터 수집 ${\circ}$ 스마트 폰 등을 활용한 콘텐츠 개발 및 노동복지 환경조성(작업환경 개선)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.188-188
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• 2012

기존 농업용저수지는 농업용수 공급이라는 단일한 목적으로 비교적 간단하게 운영되어왔다. 그러나 둑높이기사업 후 기존 농업용수를 공급함과 동시에 하천유지용수를 연중 공급해야 하기 때문에 경험적 물관리로는 갈수기간 동안의 물관리 및 홍수기 동안의 저수율 조정 문제를 해결할 수 없다. 따라서 기왕의 경험적 용수공급에서 탈피하고 가이드라인에 의한 공급이 이루어져야 용수목적별 공급이 원활하게 이루어질 수 있으며, 이를 위해서는 물수지 분석 등 기술적으로 분석해야하는 과정을 종합하여 관리자가 쉽게 운영할 수 있도록 의사지원체계가 구축되어야 한다. 본 연구는 둑높임저수지 운영데이터를 구축하고 저수지 운영곡선을 프로그램화 하여 현장 계측데이터를 연계한 물관리 의사지원 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 지리정보시스템을 기반으로 작성되었으며, 운영물수지 프로그램이 모듈로 구축되어 농업용수와 하천유지용수 등 용수목적별로 월별 공급량을 계획하여 운영자 및 유관기관에게 제공하는데 있다. 기존 설계용량산정 프로그램을 기반으로 운영에 필요한 운영 물수지분석 모델을 개발하였으며, 이를 기반으로 둑높임저수지의 일부 사업지구에 대한 운영곡선을 프로그램화 하였다. 시스템 개발은 분석에 필요한 정보를 DB화하고, 이를 활용한 운영물수지분석, 운영곡선 모의 등을 수행할 수 있도록 구축되었다. 물관리 센터-현장을 연계하여 운영할 수 있는 의사지원 모듈 즉, 센터에서 운영기준과 운영계획량을 수립(모의)하고, 이에 따라 조견표, 개도율로 현장을 운영할 수 있도록 단순화하였다. 추가적으로 스마트 단말기를 통해 홍수기 업무지원이 가능토록 기능을 구현하였다. 본 시스템은 가이드라인에 의한 농업용저수지 운영관리라는 관점에서 유일한 시스템으로 유역별 환경변화 인자와 현장운영 경험치를 적용한 첫 번째 사례이다. 또한 관행적 물관리에서 탈피하여 과학적 수자원 관리로 국가 물관리 정책수립에 필요한 의사결정지원에 활용될 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.138-138
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• 2023

본 연구에서는 유목과 연행침식을 고려한 토석류 수치모형을 개발하여 2011년 발생한 우면산 산사태의 관측데이터를 기반으로 수치모의를 수행하였다. 토석류 모형개발을 위해 천수방정식 기반의 침수모형인 Nays2DFlood 모형에 혼합유사농도의 이송확산, 토석류 지면전단응력, 연행침식모듈을 추가하였으며 유목생성과 유목거동 모의를 위해 입자법 기반의 유목동력학 모형을 결합하였다. 개발된 모형을 검증하기 위해, 민감도분석을 수행하였으며, 모의결과, 우면산 산사태 당시 래미안 APT에 피해를 끼친 충격수심과 충격유속, 최종 토석류 체적을 양호하게 재현한 것으로 판단된다. 또한 토석류를 구성하는 토사입경이 작을수록 토사점성에 의한 전단응력의 증가로 토석류 유속과 수심이 감소했지만 연행침식량이 증가하였으며, 토사입경이 증가하면 유속과 수심이 증가하고 연행침식량은 감소한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 토석류 거동모형은 토사입경, 침식 및 퇴적계수 등의 다양한 토석류 매개변수가 요구되기 때문에, 이러한 물성치 데이터가 현장 또는 실내실험에서 충분히 확보되어야 모형의 정확도가 향상될 것으로 판단된다. 따라서, 향후 연구에서는 본 연구에서 고찰된 모형의 적용성과 한계점을 고려하여 토석류 거동을 예측모의 한다면 보다 세부적으로 토석류와 유목거동을 예측분석해 볼 수 있을 것으로 사료된다. 또한 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 강우발생의 불확실성과 이로 야기되는 토석류 발생을 사전에 예측하여 토석류 저감대응방안을 구축하는 일환으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.436-436
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• 2021

강원도 춘천시에 위치한 소양호는 북한강 상류수계로서 1973년에 준공된 우리나라 최대의 인공호이다. 소양호는 준공 이후 주변 유역의 인구밀집도가 낮고 오염물질 유입원이 적어 빈영양호의 수질을 보였다. 준공 후 소양호 수질에 영향을 미친 주요 환경요인으로는 1980-90년대 가두리 양식, 1990년대 후반부터 현재까지 지속되는 문제는 상류에서 강우시 발생된 탁수유입이 있다. 이러한 환경 문제로, 소양호에서는 식물플랑크톤 일차생산력, 동물플랑크톤 및 식물플랑크톤 장기변동, 용존산소 일주기 변동, 호수 내 유기물 분포 등의 연구가 이루어져 왔다. 그러나 가두리 양식장의 철거로 한 가지 요인은 해결되었으나 상류 탁수 유입 문제는 현재까지 진행 중이다. 소양호에서는 매해 여름철 탁수 유입이 지속적으로 발생하고 있으며 부영양화를 초래할 수 있는 주요한 문제이다. 이에 본 연구는 소양호에서의 장기적인 생태계 변동성 연구를 위해 1982년부터 현재까지 월 1-4회 수질 모니터링을 실시 중이며, 수질항목은 SS(Suspended Solids), TN(Total Nitrogen), TP(Total Phosphorus), BOD(Biochemical Oxygen Demands), TOC(Total Organic Carbon), Chl-a(Chlorophyll-a)에 대해 분석을 진행하고 있다. 기존 연구에서는 주-월 단위로 모니터링을 실시하여 강우에 의한 탁수 유입, 타 오염원에 의한 오염물질 및 유기물 유입으로 인한 실시간 수질 변동을 파악할 수 없었으며, 이벤트 발생 이후의 경과만 관찰할 수 있는 한계점이 있었다. 그러나 앞으로의 진행될 연구는 고빈도 센서를 이용하여 실시간 짧은 간격으로 모니터링하여 소양호 수질의 일주기 변동 분석과 오염원 유입과 같은 이벤트 발생 전·후 비교 및 실시간 수질변동에 대해 연구하는 것이며, 기존 데이터와 함께 진행될 연구의 데이터를 활용하게 된다면 소양호에서의 장기적인 수질 변화를 분석하는 데 효과적일 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.168-168
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• 2017

ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.5
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• pp.521-530
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• 2018

This paper proposes "The Agriculture Decision-making System(ADS) based on Deep Learning for improving crop productivity" that collects weather information based on location supporting precision agriculture, predicts current crop condition by using the collected information and real time crop data, and notifies a farmer of the result. The system works as follows. The ICM(Information Collection Module) collects weather information based on location supporting precision agriculture. The DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module) predicts whether the C, H, N and moisture content of soil are appropriate to grow specific crops according to current weather. The RNM(Risk Notification Module) notifies a farmer of the prediction result based on the DRCM. The proposed system improves the stability because it reduces the accuracy reduction rate as the amount of data increases and is apply the unsupervised learning to the analysis stage compared to the existing system. As a result, the simulation result shows that the ADS improved the success rate of data analysis by about 6%. And the ADS predicts the current crop growth condition accurately, prevents in advance the crop diseases in various environments, and provides the optimized condition for growing crops.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1143-1146
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• 2011

RFID 및 USN 기술 발전과 함께, 다양한 사회 및 산업 분야에 이를 적용하여 생산, 업무 및 유지 관리의 효율성을 극대화하기 위한 융합 IT 기술 개발이 증대되고 있다. 특히 농업 분야는 생산량 증대, 품질 향상 및 피해 예방을 위해 최적의 생장환경 관리가 중요하게 되었다. 본 논문에서는 농업 분야에 적용하기 위해 저전력 생장관리 센서네트워크, 생장관리 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 생장관리 모니터링 서비스를 제시한다. 본 서비스는 원격 재배지에 대한 지속적 생장환경 데이터 수집, 이를 통한 다양한 모니터링을 가능하게 함으로써 재배자가 다양한 생장관리 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.91-91
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• 2020

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서에 의하면 최근 배출 온실가스의 양은 관측 이래 최고 수준이며 온실가스로 인한 기후변화는 인간계와 자연계에 광범위한 영향을 주고 있다고 보고하였다. 기후변화의 영향은 국제적으로 빙하 감소, 사막화, 해수면 상승 등 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위해 온실가스 완화 정책과 동시에 새로운 기후변화 환경에 적응하는 것이 필요하다. 기후변화 적응이란 현재 나타나고 있거나 미래에 나타날 것으로 예상되는 기후변화의 파급효과와 영향에 대응할 수 있도록 하는 모든 행동이며 이를 위해서는 기후변화 영향분석이 수반되어야 한다. MOTIVE 연구단에서는 기후변화 적응대책 수립의 지원을 목표로 7개 부문(건강, 물관리, 농업, 산림, 생태, 해양, 수산)에서 "한국형 통합평가 모형"을 개발하고 있다. 각 부문에서 개발하는 프로세스 모델은 시스템에 대한 지식을 가진 상황에서 사용하면 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있지만, 부문별 통합을 통한 영향 분석 시 타 분야에 대한 지식이 수반되어야 하는 어려움을 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 시스템 내의 물리적 프로세스에 대한 요구 없이 입출력 데이터만을 이용하여 결과를 신속하게 추정하는 데이터 모델링(기계학습)을 이용하였다. 데이터 모델링을 위한 데이터는 다양한 자연 현상에 대한 BANPOL(수질 프로세스 모델) 분석을 통한 자료를 이용하여 학습 자료를 구축하였다. 즉, 데이터 모델링은 BANPOL 모델을 대리하는 메타모델이며, 낙동강 표준유역에 대한 유량 및 수질을 높은 상관성으로 추정하였다. 원 모델보다 정확도는 낮을 수 있으나 메타모델의 개발을 통한 웹 시스템을 개발하여 비전문가의 구동 및 신속한 기후 시나리오를 적용할 수 있는 환경을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.44-44
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모델링을 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor(OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있음에 따라 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간에 대한 보간이 필요하다. 본 연구에서는 국가 측정망 데이터 및 강우시 유량에 따른 탁수 유입의 증가와 탁수 유입에 따른 항목별 측정 데이터를 기반으로 유량, 수온, SS 미측정 기간을 보간하여 입력자료로 탁수를 모의하여 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.488-488
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• 2023

유량에 따른 수치모형(Nays2D) 하상변동 모의 결과를 토대로 서식처 적합도 분석 모델(PHABSIM: Phsical Habtiat Suitability Model)의 입력자료로 활용하여, 유량에 따른 하상 지형변화와 그에 따른 어류 서식처 적합도 변화를 분석한다. 금강 2km를 대상으로 2차원 모형인Nays2D를 적용하여 부등류 흐름(댐 방류량, 2년 빈도 유량, 100년 빈도 유량 등)에 따른 하상변동모의를 실시하였고, 모의 결과값(단면 표고, 유속, 수위)을 물리적 서식처 평가 모델인 PHABSIM의 입력자료로 활용하였다. 피라미 서식을 위한 적정 유속과 수심의 서식처 적합도 지수를 이용하여 각 유량별 가중가용면적(WUA: Weighted Usable Area)을 산정하여 비교 분석하여, 유량에 따른 단면 구조의 변화가 WUA와 피라미 서식처 적합도에 어떻게 영향을 미치는지 검토한다. 본 연구는 2차원 수치 모의 결과에 따른 단면(혹은 지형) 변화 양상과, 그에 따라 피라미를 비롯한 다른 생물종(어류, 저서성대형무척추동물)의 분포 경향에 연관성이 있는지를 실제 유량 변화와 생물종 조사 결과(물환경정보시스템에서 제공하는 생물종 데이터 활용)와 연계하여 검토 및 검증해보고, PHAMSIM을 이용한 서식처 적합도 분석 시 고려해야할 변수 및 검증 방법 제언에 중점을 둔다.