1988년 부산에서 처음 발병된 소나무재선충병(Pine Wilt Disease, PWD)은 우리나라 소나무에 막대한 피해를 주고 있는 심각한 질병이다. 정부에서는 2005년 소나무재선충병 방제특별법을 제정하고 피해지역의 소나무 이동 금지와 방제를 시행하고 있다. 하지만, 기존의 예찰 및 방제방법은 산악지형에서 동시다발적이고 급진적으로 발생하는 소나무재선충병을 줄이기에는 물리적, 경제적 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 소나무재선충병 감염의심목을 효율적으로 탐지하기 위해 무인항공기를 이용한 영상자료를 바탕으로 딥러닝 객체인식 예찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 한다. 소나무재선충병 피해목을 관측하기 위해서 항공촬영을 통해 영상 데이터를 획득하고 정사영상을 제작하였다. 그 결과 198개의 피해목이 확인되었으며, 이를 검증하기 위해서 접근이 불가한 급경사지나 절벽과 같은 곳을 제외하고 현장 조사를 진행하여 84개의 피해목을 확인할 수 있었다. 검증된 데이터를 가지고 분할방법인 SegNet과 검출방법인 YOLOv2를 이용하여 분석한 결과 성능은 각각 0.57, 0.77로 나타났다.
농업용 드론은 경제적 효율성으로 인해 활용도가 점차 증가하고 있으며, 비행을 담당하는 본체와 약제를 방제 대상까지 전달하는 임무를 담당하는 분무 시스템으로 구성되어 있다. 따라서 드론을 활용한 농약 방제 작업 시 농작물에 대한 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따른 체계화된 비행 고도, 속도 및 분사 시간 등 조건이 달라져야 한다. 농업용 드론을 이용한 방제 작업은 조종자의 운용에 의존하고 있으며, 운용 숙련도에 따라 살포 효과 및 영향에 차이가 발생한다. 또한 농업용 드론에 관해 운용 기준 및 방제 효율 등의 편차가 발생하여 방제 작업 분야에서 농업용 방제 드론의 보급을 저해하는 요소로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 농업용 드론의 살포 특성을 파악하여 유효 살포 시간 및 간격을 적용하고, 선행 연구와 비교하여 방제면적 산출이 가능한 체계를 실험적으로 검증하려 한다. 이러한 실험적 검증을 통해 농업용 드론에 운용 방식 및 체계화된 수치를 적용하여, 방제 작업의 저해요인을 최소화하여 최적의 방제 공정을 적용하고자 한다.
본 논문에서는 농업용 방제 드론을 이용하여, 균일 방제를 통해 병해충에 농작물을 방지하고자 한다. 방제가 수행되는 비행 고도는 4 m 로 고정하고, 비행 속도 4-5 m/sec. 범위에서 실험을 수행하였다. 방제사의 조종 습관 및 방법, 바람의 영향과 같이 환경적 요인이 작용하여 정량화된 방제 작업이 어렵다. 실험은 10 m 농지에서 감수지를 한 열에 1.25 m 간격으로 7 장씩 5 열을 10 m 간격으로 배치하고, 제안된 항공 살포 시스템을 적용하여 살포 실험을 수행하였다. 분사 노즐 중심으로 좌우측 약 3.75 m 지점에서부터 분사된 입자가 감소하기 시작하였다. 입자의 개수에 따라 유효 살포 폭은 약 7.5 m 영역으로 관찰되었으며, 제안된 살포 시스템이 균일 방제에 효과가 있음을 실험적으로 검증하였다.
배나무 방제용 무인살포시스템 개발을 위하여 생력화를 위한 작업기기를 설계하였다. 또한, 노즐의 분무유형을 실험적으로 분석하여 적정 살포를 위한 노즐 각도, 노즐과의 거리, 수평방향 살포시 거리를 선정하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 배의 과수 형태와 재배 환경을 사전 조사하였다. 살포시스템의 살포진행방향에 적합한 분사 노즐각도를 선정하였다. 배나무와 살포시스템 간의 수직거리에 따라 달라지는 살포 정도를 비교하기 위하여 노즐과의 높이에 따른 분포도를 측정하였다. 배나무와 살포 시스템과의 적정 측면 거리를 선정하기 위하여 측면 살포시 거리에 따라 달라지는 분무량을 측정하였다. 무인살포시스템의 약대는 배의 식재 간격에 적합하도록 좌우가 동일한 형태로 2.5m까지 펼쳐지도록 설계 및 제작 하였다. 또한 일정하지 않은 배나무의 높이에 따라 약대의 높이가 1.7m까지 조절되도록 하였다. 본 시스템에 적합한 노즐 각도는 $15^{\circ}$로 나타났다. 배나무와 살포시스템과의 수직거리는 0.7m에서 0.9m의 간격을 유지하여 약제를 살포해야 된다는 것을 알 수 있었다. 수평방향으로 살포하는 경우 좌우 -0.9m에서 0.9m까지의 분무량이 가장 많았다. 약대와의 거리가 0.9m에서 2.1m일 때 가장 많은 분무량을 나타냈다. 실험을 통하여 배 과수원에서의 무인살포시스템에 맞는 분무 환경을 확인 할 수 있었다. 배 과수와의 거리에 따라 적정 거리를 유지하는 시스템을 개발함으로써 효율적인 약액 살포가 가능하게 하였다. 하지만 본 연구에서 진행된 실험은 제한된 실내 환경에서 진행된 것이기 때문에 제작된 시스템의 실제 과수원 환경에서의 실험이 필요하다.
본 논문에서는 농업용 무인헬기를 위한 LiDAR 기반 충돌방지시스템을 제안하고 개발과정을 소개한다. 충돌방지시스템은 장애물 검출 시스템, 매핑 알고리즘, 충돌회피 알고리즘으로 구성된다. LiDAR 기반의 장애물 검출 시스템은 무인헬기에 탑재되어 실시간으로 장애물 정보를 획득하며, 이를 통해 획득한 정보와 무인헬기 자세/위치 정보를 융합하여 충돌위험성이 있는 장애물에 대해 격자 지도 기법을 적용한 매핑을 수행한다. 무인헬기가 장애물에 접근할 시 확보된 지형정보를 기반으로 충돌방지 경고 생성을 위해 종/횡방향 기동을 고려한 충돌방지 알고리즘을 구현하며, 이를 통해 운용자에게 전달해 회피 기동을 수행한다. 구축된 시스템은 무인헬기를 이용해 항공방제 패턴을 모사한 비행시험을 수행하였으며, 비행시험 결과 충돌방지 성능 및 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 멀티콥터를 이용한 무인항공용 방제약제 살포시 사용하는 상용 노즐에 3가지 타입에 따른 살포양상과 피복도를 조사하였다. 처리구에 플루페녹수론·메타플루미존(flufenoxuron+metaflumizone) 액상수화제와 비펜트린(bifenthrin) 유제를 살포하고난 뒤, 살포 약제의 낙하입자를 감수지를 이용하여 측정하고 감수지의 피복도를 조사하였다. 낙하입자 분석결과 풍속의 차이에 따라 노즐별 낙하입자 균일도에 차이를 보였으며 제형별 차이는 없었다. 노즐별 분사량은 공식 제공정보와 실제 분사량에 차이를 보였다. 이 결과들은 무인항공기 이용 농업현장방제 및 약제등록시험 가이드라인 설정에 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
유리온실내에서 파프리카에 살포되는 분무기의 종류에 따라 살포되는 농약 부착량과 해충방제정도에 대하여 검토하였다. 또한 해충의 최적방제조건에서 단위면적당 농약함량을 최적화하기 위한 시험이 시도되었다. 파프리카 시설재배지에 두 종류의 분무기로 적절하게 7개구간으로 나누어 3반복 실험을 수행하였다. 농약 살포할 때 발생되는 사각지대를 감수지로 조사하였을 때 무인연무기는 하우스내의 식물에 골고루 부착하지 못하였으며 고압식 U자형분무기 모든 식물에 충분하게 부착되었다. 또한 살포된 농약 잔류조건에서 모든 부분에 최저잔류농도허용치를 초과하지 않았다. 살포조건에 따른 해충방제에서 담배가루이와 목화진딧물은 미세한 물방울 형태로 분무되는 무인연무기 Pyrifluquinazon 10% 입상수화제를 살포하였을 때 감수지가 청색으로 변한 부분은 각각 82.5%와 81.2%이며, 중간부분은 각각 53.0%와 42.6%의 방제효과가 나타났다. 그러나 농약이 부착되지 않은 아래 부분은 해충발생이 방제전보다 더 증가하였다. 한편 농가에서 하나의 약제를 수년 동안 반복하여 사용한 경우에는 약액이 충분하게 부착되었어도 매우 저조한 방제효과로 저항성 경향이 나타났다. 단위면적당 최적 살포량을 위한 실험에서는 9그루 파프리카 잎에서 약액이 흘러내릴 정도로 충분하게 살포하였을 때는 5 l에서 81.8% 그리고 1/2물량인 2.5 l에서는 84.5%로 매우 유사한 방제효과로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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