• 한국농공학회논문집
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• 제63권5호
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• pp.63-71
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• 2021

Windbreak forests, which have a windproof effect against strong winds, are known to be effective in reducing the spread of odors and dust emitted from livestock farms. The effect of reducing the spread of odors and dust can be estimated through numerical models such as computational fluid dynamics, which require aerodynamic coefficients of the windbreaks for accurate prediction of their performance. In this study, we aimed to evaluate the aerodynamic coefficients, Co, C₁, C₂, and α, of two windbreaks, Thuja occidentalis and a mesh net, through wind tunnel experiments. The aerodynamic coefficients were derived by the relation between the incoming wind speed and the pressure loss due to the windbreaks which was measured by differential pressure sensors. In order to estimate the change in the aerodynamic coefficient concerning various leaf density, the experiments were conducted repeatedly by removing the leaves gradually in various stages. The results showed that the power law regression model more suitable for coefficient evaluation compared to the Darcy-Forchheimer model.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권4호
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• pp.448-455
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• 2020

본 연구에서는 서리의 피해 저감을 위하여 과수 무봉지 재배를 목적으로 사용하고 있는 그물망을 이용하고자, 서리의 양을 관측하는 장치를 대조구와 시험구에 설치하여 그 비교를 통해 서리 저감 효과를 구명하였다. 시험 결과 실제 서리가 관측된 날을 기준으로 시험구에서 37%에서 59%까지 저감 효과를 확인할 수 있었다. 또한 서리의 양을 자동으로 관측하는 장치를 개발하고 풍동실험을 통해 서리 측정 장치의 방풍함 높이를 30 cm로 결정하였다. 이러한 연구 결과는 그물망 설치함으로써 과수 개화기에 서리 피해를 저감할 수 있을 것으로 판단되며, 그물망의 농업적 이용에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1399-1414
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• 2018

자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.