국내는 방제·방역, 탐사·측량, 수색·구조, 영상촬영, 시설관리 등 드론활용 시장 중심으로 성장 추세이나 드론의 핵심기술·부품에 대한 외산 의존도는 높은 실정이다. 미국, 중국 등 드론 선진국들은 드론의 무기화를 확대하고 있으며, 이에 따라 향후에는 드론산업 관련 수·출입 규제 강화, 독과점 등 국가 간 무역 전쟁이 더욱 강화될 우려가 있다. 따라서 차세대 드론의 핵심 기술과 부품·부속장비 등에 대한 연구개발 및 국산화를 위한 정책적 연구와 인프라 투자가 선행 되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 소형 드론기업 육성을 위한 인프라 투자 우선순위를 선정하고, 인프라 투자 전략을 제시하였다.
최근 무인선을 활용한 해양 조사가 주목을 받고 있으며, 특히 세일을 이용한 소형 무인 드론에 대한 연구가 고조되고 있다. 세일 드론의 용도는 해양 조사, 감시 및 오염방제 등을 들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 트윈 세일을 채용한 드론에 대해 선속을 추정하는 방식을 이용하여 항주최적조건을 확인하고 세일드론의 운동성능 및 저항 등 초기설계단계에서 검토해야 할 성능에 대해서 고찰하고자 하였다. 그 결과, 트윈 세일 드론은 항해속도를 2.0 m/s 이하로 유지하는 편이 유리하며 복원성 또한 DNV에서 규정하는 조건을 충족시켰다. 또한, TWA 100°일 때 받음각 20°에서 최고속력은 1.69 m/s, TWA 100°일 때 받음각 25°에서 최고속력은 1.74 m/s를 보였다.
최근 들어 고성능 비행 드론이 주목받고 있다. 특히, 다중 로터를 장착한 헬기 형태의 비행 드론은 항공촬영, 방송영상제작, 항공구조, 물류배송, 감시, 측량, 방역 방제, 군사용 등으로 그 활용범위를 확장해가고 있다. 그러나 이를 조종하는 제어기의 형태는 매우 단순하다. 따라서 본 연구에서는 모바일 기기에 탑재된 G-센서를 이용하여 사용자의 직관적인 동작으로 비행 드론을 조종할 수 있는 향상된 제어기를 구현한다. 구현된 제어기는 신경망 알고리즘을 사용하여 동작 인식 성능을 향상시켰다.
우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.
In this study, we conducted a research on optimizing the spraying performance of agricultural drones and predicted the spraying performance in various flight conditions using the multi-layer perceptron (MLP). Data was collected using a test device for pesticide spraying performance according to the water sensitive paper (WSP) evaluation. MLP training involved supervised learning to achieve a coefficient of variation (CV), which indicates the degree of uniform spraying. The performance evaluation was conducted using R-squared (R2), the test samples showed an R2 of 0.80. The results of this study showed that drone spraying performance can be predicted under various flight environments. In addition, the correlation analysis between flight conditions and predicted spraying performance will be useful for further research on optimizing the spraying performance of agricultural drones.
복숭아혹진딧물과 톱다리개미허리노린재는 농작물 수량을 감소시키는 문제 해충들이지만 이를 방제하기 위해 시간과 노동의 투하가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구는 농업용 멀티콥터를 이용하여 감자에 발생하는 복숭아혹진딧물과 콩에 발생하는 톱다리개미허리노린재에 대한 약제의 효과를 검정하였다. 약제의 액적 및 피복도를 분석하기 위해서 약제 처리전 포장의 안과 밖에 감수지를 부착하고 감자밭에는 설폭사플로르 액상수화제(16배)를, 콩밭에는 에토펜프록스, 메톡시페노자이드 유현탁제(8배)를 각각 살포하였으며 해당 약제들은 무인항공용 방제약제로 등록된 농약이다. 두 약제 모두 드론살포 7일 후 감자의 복숭아혹진딧물에 76.4%의 보정 살충률을, 콩의 톱다리개미허리노린재의 2령과 5령 유충에 대해 각각 97.5%, 94.4%의 보정 살충률을 보여주어 감자 복숭아혹진딧물에 대하여는 방제효율이 다소 기준에 부족하였으나 콩의 톱다리개미허리노린재에 대하여는 2령과 5령 모두 방제효과가 인정되는 것을 보여주었다. 살충제 낙하 액적 분포는 2지역 모두 0.5mm 이하로 나타났으며, 피복도 분석 결과 밭 내부는 평균 약 3.1, 외부에서 평균 약 1.6 정도로 나타나, 약제를 살포한 밭의 주변부에도 약제의 영향을 일부 받는 것으로 나타나 비산이나 작물체 잔류 발생에 대한 가능성도 함께 보여주었다. 이러한 결과는 향후 농업용 멀티콥터를 활용한 농작물 주요 해충의 무인방제의 확대·보급과 안전사용범위 설정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R2) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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