본 논문에서는 에너지 수확 무선 센서 네트워크에서 버스티 데이터 전송에 효율적인 수신자 기반의 MAC 프로토콜을 제안한다. 에너지 수확 무선 센서 네트워크는 기존의 배터리에 의해 동작하는 센서 네트워크에 비해 태양열과 같은 주변의 환경으로부터 에너지를 수확하여 사용함으로써 전체 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있는 장점으로 인하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 에너지 수확 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송에 참여하는 센서 노드의 에너지를 참고하여 비콘(beacon) 주기를 조절하고 수신자(receiver) 비콘에 응답(acknowledgment)신호를 포함시킴으로써 버시티 데이티(bursty data) 전송에 효율적이면서, 센서 노드의 에너지를 절약할 수 있는 MAC 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 MAC 프로토콜과 기존에 연구되었던 ODMAC 프로토콜과 에너지 절약 및 버스티 데이터 전송 효율면에서 비교분석한다.
본 연구는 진동형 구기자 수확기를 개발함에 있어서 탈과된 열매를 손상없이 집과하여 수확작업의 노동력 및 경제적 비용을 줄이고, 농산물 수확의 기계화를 활성화 시키는데 그 목적을 두었다. 생물학적, 재배학적, 그리고 환경적 요인들을 고려하여 탈과열매의 효과적인 집과를 위한 집과장치를 설계·개발하고, 성능시험을 실시하여 집과장치의 집과효율을 분석 하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 수확시작기의 주행시에는 집과안내장치가 구기자 나무 밑부분과 부딪침이 없고, 탈과작업시에는 구기자 나무 밑의 공간까지 집과기능을 갖도록, 4절 링크 시스템을 이용하여 집과 안내장치를 개폐식으로 설계제작하였다. 2. 개폐식으로 제작된 집과장치를 진동형 구기자 수확기 시작기에 장착하여 성능시험을 한 결과, 숙과의 수집율은 88∼96%로 나타났다. 3. 미수집율인 4∼12%는 개폐식 집과장치의 기능저하로 인하여 발생한 것이 아니고, 기계전후 방향의 열매의 튐 현상에 의한 것이었으며, 이 손실은 비산방지막 커튼의 설치로 보완되리라 사료되었다.
무인 농기계의 출현으로 정밀 농업의 발전에 새로운 연구 콘텐츠가 등장했다. 무인 농기계의 핵심 기술 연구를 가속화시키기 위해 먼저 무인 농기계 지능 수준 분류가 일 차적 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구는 무인 곡물 수확기, 작업, 운전 환경으로 구성된 복합 양방향 시스템을 연구 대상으로 하고, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준을 등급화하고 분류하는 연구를 수행한다. 본 연구의 연구자들은 인적 개입 정도, 환경적 복잡성, 작업 복잡성으로 구성된 무인 곡물 수확기 차량의 평가 모델을 확립한다. 또한, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준 등급화와 분류는 인적 개입 정도, 환경적 복잡성과 작업 난이도에 따라 이루어진다. 무인 농기계의 미래 발전 방향을 제시하고 있다.
작물생육모형은 다양한 환경조건 하에서 주요 작물에 대한 생육 및 생산량의 종합적인 모의가 가능하며, DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer)의 경우 지난 20여 년간 많은 연구자들에 의해서 작물생육을 모의하는데 사용되어왔다. 또한, 하수재이용은 물 부족을 겪는 많은 국가에서 주요한 대체수자원으로 간주되고 있으며, 생활용수, 공업용수, 농업용수 등의 다양한 형태로 이용되고 있다. 본 연구에서는 DSSAT을 이용하여 하수 처리수의 농업용수 재이용에 따른 논벼의 수확량을 모의하고 분석하였다. 하수처리수의 농업용수 재이용에 따른 논벼 수확량 분석을 위하여 기상, 토양, 관개량 및 관개수 수질 등의 입력자료를 구축하였다. DSSAT을 이용한 논벼 수확량의 모의치와 수원시 하수처리장 인근에 조성된 시험포장에서 실측한 4년간(2006년~2009년)의 수확량 자료와의 비교를 통해 작물생육모형의 적용성을 평가하였다. DSSAT을 이용한 논벼 수확량의 모의치는 실제 수확량과 높은 상관관계를 보여줌으로서 하수재이용에 따른 논벼 수확량 분석에서 작물생육모형이 적용 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 '원황' 및 '화산' 배의 고온유통 중 품질변화 및 생리장해 발생을 확인하기 위하여 과실을 수확시기에 따라 공시하여 그 차이를 확인하였다. '원황'의 경우 $30^{\circ}C$ 유통 5일 및 10일 후에 과육경도는 만개 후 135일 수확한 과실은 각각 16.7 및 6.9N으로 경도 하락이 단기간에 유의하게 크게 나타났고, 만개 후 130일 수확 과실은 각각 31.3 및 17.6N으로 조사되어 수확시기에 따른 차이가 유의하게 나타났다. '화산' 배에서는 만개 후 145, 150 및 155일에 수확한 과실의 경도는 고온유통 14일에 각각 30.4, 26.5 및 21.6N으로 수확시기에 따른 유통 중 경도차이가 분명하였다. 가용성고형물함량은 두 품종 모두 수확시기가 늦을수록 증가하였고 산함량은 수확시기가 늦고 고온유통기간이 증가하면서 낮아졌다. '원황' 배에 있어 고온유통 중 호흡율 및 에틸렌 발생량은 만개 후 135일 수확 과실이 만개 후 130일 수확 과실에 비해 다소 높게 측정되었고, '화산' 배의 경우 수확시기에 관계없이 고온유통 중 호흡율 및 에틸렌 발생량도 '원황'에 비해 절반 이하로 유의하게 낮았는데 수확시기에 따른 변화도 차이가 없는 것으로 조사되었다. 과실 내부에 발생하는 생리장해를 측정한 결과, '원황' 배의 경우 만개 후 135일에 수확한 과실은 만개 후 130일 수확 과실에 비해 과육수침 및 FSD 등 생리장해 발생이 유의하게 높았고 유통 5일에 대부분의 과실에서 과심갈변 증상이 나타났다. '화산' 배에서는 고온유통 14일에만 과심갈변과 바람들이 장해가 증가하였는데 유통 7일까지는 생리장해 발생이 비교적 낮은 수준을 유지하였다. 종합적으로 두 품종의 생리장해 발생은 수출선적 당시의 과실성숙도에 크게 영향을 받으며 유통기간이 길어짐에 따라 크게 발생하였으므로 유통온도가 높은 지역으로 수출하는 경우에는 '원황' 배의 경우매우 단기간에 과실의 품위가 저하되므로 수확시기 및 선별작업에 주의를 기울여야할 것으로 사료되었다.
본 연구는 국내 시설재배에 이용되는 남부하이부쉬 블루베리의 전정방법 도출을 위해 동계 및 하계전정이 수량 및 과실 품질에 미치는 영향을 살펴보고자 실시하였다. 전정처리는 무전정, 동계전정(2월 4일), 동계전정+하계전정(8월 5일)으로 나누어 처리하였다. 과실은 총 6회에 걸쳐 수확하였고, 수확시의 수량, 수확시기별 과실의 과중 변화와 과실 품질을 조사하였으며, 비상품 과실의 발생 비율을 조사하였다. 5년생 'Misty'에 있어 전정 처리에 의한 과실 수량의 차이에는 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 전정 처리의 수확시기별 수확량에 있어 무전정 처리의 경우 2번째 수확기부터 마지막 수확기까지 수확량이 일정한 반면, 전정처리 나무의 경우 수확 전반기에 보다 많은 수확량을 보여 전정으로 인해 큰 과실을 보다 많이 수확할 수 있는 것으로 조사되었다. 과실의 총 당, 총 안토시아닌, 총 페놀 함량의 변화는 처리간 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 비상품과 발생량의 경우 무전정 처리구에서 전체 수확량의 57%인데 반해 동계전정 처리구와 하계전정을 겸용한 처리구의 경우 각각 26%, 31%로 낮게 조사되었다.
주변 환경으로부터 에너지를 수확하는 것은 많은 응용 분야에서 센서네트워크의 에너지를 고갈시키는 상황을 완화시키는 데 필수적이다. 주변환경으로부터 얻을 수 있는 에너지는 적절하게 관리되고 수확된다면 시스템을 더욱 오랫동안 지속할 수 있게 한다. 이제까지 많은 시뮬레이터 들은 전원을 에너지 수확에 의존하는 센서네트워크를 시뮬레이션 하였다. 노드들이 에너지를 다양한 주변 에너지원으로부터 수확한다고 가정하고 시뮬레이션을 할 수 있다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한, 에너지의 잔량을 지속적으로 추적하고 이에 따라 노드의 활동을 조정하는 것도 필수적이다. 본 연구의 목적은 각기 다른 에너지원에 따른 에너지 수확의 효과를 보여주는 단일 노드 시뮬레이터를 제안하는 것이다. 본 연구의 결과는 향후 더욱 정교한 시뮬레이션을 위하여 확장이 가능 하다.
수확시기에 따른 참외 부위별 항산화 활성과 기능성 성분의 변화를 측정하기 위해 본 연구를 실시하였다. 참외를 2년에 걸쳐 주요 수확시기(6월, 7월, 8월)별로 수확하여 껍질, 과육, 태좌 세 부분으로 나눈 다음 에탄올로 추출하여 항산화 활성 및 기능성 성분 함량을 측정하였다. 기능성 성분 함량을 측정한 결과 2008, 2009년 껍질, 과육, 태좌 모든 부위에서 총 페놀, 총 플라보노이드 함량이 6월에 수확한 경우 가장 높았고, 2008년 껍질을 제외한 나머지 부위에서는 7월에 수확한 참외에서 기능성분 함량이 가장 낮았다. ABTS와 FRAP를 이용한 항산화 실험 결과도 마찬가지로 6월에 수확한 참외의 모든 부위가 강한 항산화 활성을 보여주었고, 7월에는 활성이 급격히 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이상의 연구결과로 6월에 수확하는 참외가 기능성분 함량이 높고 품질이 좋은 건강 참외임을 알 수있었다. 수확시기에 따라 기능성 성분과 항산화 활성이 변화하는 연구결과는 제철 과일의 우수성을 보여주는 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.
최근 주변첨단기술이 발달하여 수확, 접목 및 착유 등 농작업에 로봇을 응용하기 위한 연구가 수행되고 있다. 작업의 특성에 따라 응용되는 로봇기술도 차이는 있겠으나 수확용 로봇의 경우 대상물을 인식하고 위치를 검출하는 기술개발이 선행되어야만 대상물을 파지 또는 절단하여 수확이 가능하며, 대상물의 인식 및 위치 검출에는 영상처리기술이 많이 응용되고 있다. 따라서 수확로봇의 작업성능은 대상물을 얼마나 정확하게 인식하고 위치를 정확하게 검출하는 것이 중요하다. 그러나 작업대상이 일정한 조건에서 표준화 되어있는 일반 산업분야와는 달리 농산물의 수확작업현장은 대상물의 배치, 크기 및 형상 둥이 일정하지 않고 작업환경 또한 다양하여 외란의 영향을 많기 받기 때문에 시각장치의 개발은 매우 중요하다. (중략)
노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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