• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.76-76
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• 2015

토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.229-235
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• 2007

관개나 수분수지 규명을 위한 기본적인 자료는 토양수분 함량이다. 그러나, 포장상태에서의 토양수분 함량은 직접 측정하는 것이 쉽지 않기 때문에 많은 경우 건조기를 이용한 중량수분 함량측정 방법을 이용하거나 토양수분 포텐셜 측정용인 텐시오미터를 이용한 토양수분의 에너지 특성을 관개에 활용하는 것이 현실이었다. 중량수분 함량은 시료를 채취해서 건조하기 때문에 시료채취 당시의 토양수분 함량을 아는 것이 어렵고, 토양수분 포텐셜은 에너지를 측정하는 것이기 때문에 이 역시 토양의 수분함량을 얻는 것이 불가능 하다. 따라서, 최근에 이런 측정상의 어려움을 극복하기 위해 여러 나라에서 포장에서의 토양수분 함량을 직접 측정하는 다양한 센서를 개발하고 있고 있다. 그 중 몇 가지는 현재 우리나라에 공급되고 있는데, 가격 등의 문제로 별로 알려져 있지는 않다. 센서는 현장에서 수분함량을 파악할 수 있는 장점이 있기 때문에 관개에 직접 적용이 가능하며 자동화시설이나 수분수지 모형 산정에도 활용할 수 있다. 본 시험은 우리나라에 소개되어 있는 몇 가지의 토양수분 측정용 센서를 현장에서 코어를 이용해 측정한 용적수분 함량과 비교하여 센서의 정확도나 이용 가능성을 검정하고자 하였다. 코어를 이용해 실측한 토양 용적수분 함량과 비교하고자 7종의 센서를 선택해 실험에 이용하였다. 가격이 비싼 것으로 알려진 TDR 형태의 센서가 2종이었으며, 나머지 5종은 FDR 형태의 센서였다. TDR 센서는 Soilmoisture사에서 제작한 MiniTrase와 Imko 사의 Trime이고, FDR은 Sentek사에서 개발한 EasyAG, EnviroSCAN과 Delta-T사에서 제작한 PR-1과 WET-2 및 Decagon사에서 제작한 $ECH_2O$ 센서였다. 실헙방법은 본량사양토인 포장에서 건조한 상태인 시험구와 물이 포화된 시험구를 만들어 놓고, 그곳에서 센서 종류별로, 측정 깊이별로 토양의 용적수분 함량을 측정하고, 센서로 측정한 위치 바로 옆에서 코어를 이용해 토양시료를 채취하고 이를 건조기에 건조해 용적수분 함량을 측정하였다. 비교결과 TDR인 MiniTrase가 결정계수$(r^2)$가 0.964이고 표준오차(SE)가 0.01로 좋은 결과를 보여줬고 WET-2가 $r^2$와 SE가 0.932와 0.013이였으며 EasyAG는 0.877과 0.0211, EnviroSCAN은 0.803과 0.0259의 값을 보였다. 일반적으로 토양수분 함량 측정오차가 1% 미만인 센서가 정확한 수분함량 해석을 유도할 것이지만 위의 센서 중 MiniTrase를 비롯한 4개의 센서 정도가 토양의 수분 함량을 측정하는데 유용할 것이라는 결론을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2003.07a
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• pp.456-461
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• 2003

농작물 재배에서 토양 중의 양분을 일정 수준으로 유지하는 것은 매우 중요한 기술이다. 일반적으로 전년에 수확이후의 토양에 대해 토양중의 이화석 성분을 분석하여 일정한 시비 기준에 의해 시비처방전을 만들고 이에 따라 비배작업을 수행한다. 이러한 목적을 위해서는 토양 이화학성을 자주 측정해야 하는데, 기존의 토양유기물, 수분 및 전질소와 같은 이화학 성분 측정방법은 조작에 전문성이 필요하고 현장에서 결과 값을 알 수 없는 단점이 있었다 이러한 단점을 해결하고, 정밀농업형 기계에 맞는 실시간 처방을 위해서는 비접촉형 센서의 개발이 요구된다. 비접촉형 센서 개발을 위해 주로 사용되는 방법이 근적외선 반사를 분석하는 방법이다. 즉, 측정하고자 하는 토양에 전자파 에너지가 투입되고 반사될 때 생기는 에너지 차이를 수량화하여 토양 유기물 함량과의 상관관계로 토양 내 유기물 함량을 측정한다. 정밀농업형 센서는 일반 계측용 센서와 달리, 측정값을 몇 개의 그룹으로 구별하게 된다. 측정값이 어떠한 그룹에 속해 있는가에 따라 전문가 시스템에 의한 농작업 의사결정이 내려지고, 그 결정에 따라 변량형 농작업이 수행되게 된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.296-296
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• 2022

농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.486-493
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• 2002

본 연구에서는 정밀시비를 위한 전자지도 작성 시스템을 개발하고, 질소 시비량 지도를 작성하였다. 개발된 토양 유기물 함량 계측 센서는 0.07%~7.96%가지의 토양 유기물 함량을 $R^2$= 0.85, SEP=0.72, bias=-0.13으로 계측할 수 있었으며, 작성된 시비량 지도를 이용한 시비는 58.7%의 정확성을 보였다. 시비량 지도에 의한 정밀시비는 획일적인 시비의 정밀시비 30.5%에 비해 91%의 정확성 향상을 보였다. 그러나 개발된 센서의 오차로 인하여 유기물 함량 등급 분류 간격이나 격자 간격 면에서 세분화된 지도는 작성할 수 없었다. 좀 더 정확하고 세분화된 시비량 지도 작성을 위해서는 오차 범위가 작은 정밀한 센서의 개발이 요구된다. 또한 토양 유기물 센서뿐만 아니라 다른 토양 상태를 계측할 수 있는 센서들이 개발된다면 다양하고 정확한 시비량 지도를 작성할 수 있을 것으로 판단된다. 작성된 전자 지도는 농작업의 의사결정에 도움을 주며, 빠른 처방이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.278-278
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• 2021

가뭄이 장기간 지속되어 농업적 가뭄 상태가 되면 토양의 수분이 마르기 시작하면서, 식생의 생장활동이 방해되고, 이는 식생의 광합성 활동까지 영향을 미친다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되고 산소 발생이 증가하는데, 광합성이 활발하지 못하면 상대적으로 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 이러한 토양수분, 식생활동과 대기 중 이산화탄소의 농도의 관계를 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 분석하였다. 기존 토양수분의 경우, 마이크로파 센서를 통해 산출된 값을 활용했지만, 이는 상대적으로 공간 해상도가 조악하다는 단점을 갖고 있어서 면적이 작은 연구지역을 분석할 때에는 한계점을 갖고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총 일차생산량 (Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생 호흡량과의 관계식을 통해 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수, 이산화탄소 플럭스를 한국에서 발생한 가뭄 기간 중, 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측자료인 플럭스 타워에서 제공되는 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분, 식생 지수, 탄소플럭스는 순차적으로 지연시간을 두고 상관성이 발생함을 확인하였다. 토양수분과 식생 지수 사이에는 1개월, 식생지수와 탄소플럭스는 0.5개월의 지연시간 후에 가장 높은 상관성을 보였다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.31 no.4
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• pp.401-408
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• 2022

As research on a controlled environment system based on crop growth environment sensing for sustainable production of horticultural crops and its industrial use has been important, research on how to properly utilize soil moisture sensors for outdoor cultivation is being actively conducted. This experiment was conducted to suggest the proper method of utilizing the TEROS 12, an FDR (frequency domain reflectometry) sensor, which is frequently used in industry and research fields, for each orchard soil in three regions in Korea. We collected soils from each orchard where fruit trees were grown, investigated the soil characteristics and soil water retention curve, and compared TEROS 12 sensor calibration equations to correlate the sensor output to the corresponding soil volumetric water content through linear and cubic regressions for each soil sample. The estimated value from the calibration equation provided by the manufacturer was also compared. The soil collected from all three orchards showed different soil characteristics and volumetric water content values by each soil water retention level across the soil samples. In addition, the cubic calibration equation for TEROS 12 sensor showed the highest coefficient of determination higher than 0.95, and the lowest RMSE for all soil samples. When estimating volumetric water contents from TEROS 12 sensor output using the calibration equation provided by the manufacturer, their calculated volumetric water contents were lower than the actual volumetric water contents, with the difference up to 0.09-0.17 m³·m^-3 depending on the soil samples, indicating an appropriate calibration for each soil should be preceded before FDR sensor utilization. Also, there was a difference in the range of soil volumetric water content corresponding to the soil water retention levels across the soil samples, suggesting that the soil water retention information should be required to properly interpret the volumetric water content value of the soil. Moreover, soil with a high content of sand had a relatively narrow range of volumetric water contents for irrigation, thus reducing the accuracy of an FDR sensor measurement. In conclusion, analyzing soil water retention characteristics of the target soil and the soil-specific calibration would be necessary to properly quantify the soil water status and determine their adequate irrigation point using an FDR sensor.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.42 no.2
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• pp.110-116
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• 2009

This study was to verify and calibrate seven kinds of soil water sensors for volumetric soil water content(VSWC) measurement under field. Types of sensors were TDR (Time Domain Reflectometry) and FDR(Frequency Domain Reflectometry). Two kinds of TDR were TRIME(profile type), and Mini-TRASE(rod type). Five kinds of FDR were EasyAG, EnviroSCAN, PR-1(profile type), and WET-1(rod type). VSWC by TRIME and Mini-TRASE compared with VSWC by soil core showed the standard error of about 2.4%, and 1.4% which is the smallest value among all the sensors used in the experiment, respectively. The errors of EasyAG and EnviroSCAN analyzed with scaled frequency(SF) were about 2.6%, and 2.8% and those by 1 versus 1 correspondence were about 2.6%, and 2.6%, respectively. WET-1 showed about 2.0% of error, which is the smallest value among errors by FDR sensors. PR-1 with the error of about 4.7% should be hard for application in field. Therefore, users on soil water sensors have to take into consideration the errors of sensors revealed after the calibration for the correct measurement of VSWC in field. The rest except for PR-1 among the sensors could be used for VSWC measurement with 1.4~2.6% error.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.33 no.1
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• pp.15-23
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• 2000

RC oscillation method was applied to study the condenser characteristics of two metal sticks insulated by vinyl tube and used in the dielectric constant determinations of most soils. Its capacitance as influenced by the contacted ambient materials was measured as relative capacitance of the sensor sticks compared with the standard one on the RC oscillation circuit. According to the equivalent circuit of the sensor stick set, the measured capacitance was composed of a basic capacitance connected in parallel with sensor stick capacitance, which was composed of lineally connected vinyl tube capacitances and the sensing part capacitance. The dielectric constant (U) of the contacted ambient moist soil located in the sensing part around the sticks interrelated with the other parameters as following equation. $$\frac{1}{C-B}=\frac{k}{U}+Z$$ where C is the output total relative capacitance, B is the hidden and fixed basic relative capacitance, k is a constant related with U, and Z is a constant for the insulating vinyl tube capacitances determined by its thickness and dielectric constant. The constant k is determined by the spacing and length of sensor sticks. The Z value is theoretically an invariable constant, but it may become considerably bigger than the determined in lab if air tube is formed on the surface of sensor sticks by some shocks on them after their installation in soil. Due to the unstability of lab Z value, it may be better to revise it after sensor stick's installation in soil and no shaking shocks should be applied on them.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.1
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• pp.239-243
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• 2012

This paper proposes a electric resistor sensor to measure soil moisture. The soil moisture sensor uses resistance to measure the water content of soil. The main idea is the resistance between the sensor probes can vary according to the water content of soil. Then the resistance difference can be converted to the electrical signal. This sensor is very simple and cheap. In this paper several sensors are connected in serial and composed a sensor network. This sensor network is adopted in IMS(Internet Management System) and demonstrated.