본 논문에서는 무인 항공기의 무선 통신 시스템에 소요되는 주파수 상향 변환기의 설계, 제작 및 평가에 대하여 기술하였다. 무인 항공기내 통신 시스템의 사양은 관제 장비와 무인 항공기간의 최대 통신 거리뿐만 아니라, 배치 및 정비 보수의 용이성을 위해서 특이성이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같이 결정된 특이성을 고려하여 C-대역 주파수 $5.25{\sim}5.45\;GHz$에 동작하는 주파수 상향 변환기를 설계 구현하였다. 이때 주파수 상향 변환기는 통신 시스템의 최적의 동작을 위하여 일정 출력을 필요로 하는데, 이를 위해 자동 이득 제어 회로를 추가하였다. 제작된 변환기는 $-15{\sim}-10\;dBm$ 입력에 대해 일정 출력 $+2{\pm}0.5\;dBm$을 출력을 보였다. 또한 전 대역에서의 스퓨리어스가 -60 dBc 이하이며 인접 채널에 대한 누설 출력이 -40 dBc 이하의 결과를 보여주고 있다. 뿐만아니라 다수의 무인 항공기 적용 및 주파수 허가 대역의 이동을 고려하여, 주파수 상향 변환기 내의 국부 발진기 신호를 1 MHz 간격을 갖는 synthesizer로 구현하였으며, 제작된 synthesizer는 offset 주파수 100 kHz에서 -100 dBc/Hz의 위상잡음 특성을 가진다.
최근 3차원 공간정보 수요의 증가로 인해 고정밀의 3차원 공간정보 구축이 활성화되고 있다. 이렇게 구축되고 있는 3차원 공간정보를 활용하여 건설 토목분야에서는 타 분야와의 융합을 통해 그 생산성을 높이기 위해 다양한 연구가 진행 중이다. 이러한 추세로 건설 및 토목분야에서의 BIM(Building Information Modeling) 기술이 빠르게 적용되고 있다. 특히, 계획-설계-시공-유지보수와 같은 생애주기를 지닌 건설 토목 분야에서는 각 단계별 특징에 맞도록 BIM 활용 방법 및 방안 등이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 경험적, 통계적 데이터베이스와 2차원 정보를 바탕으로 시행된 토목공사 프로세스에서 벗어나 3차원 공간정보와 BIM 기술을 연계하여 합리적이고 최적화 가능한 프로젝트를 시뮬레이션 하기 위함에 있다. 이를 위하여 항공사진과 항공라이다를 이용하여 연구지역에 대한 3차원 지형데이터를 구축하였으며, 구축된 지형데이터와 교량 구조물 설계자료와의 통합 BIM 모델을 구축하여 실험지역에 적용함으로써 그 활용성을 사례를 통해 분석하였다.
무인항공기 영상은 작물의 생육단계에 따라 고해상도로 신속한 수집이 가능하기 때문에 정밀농업 관리를 위한 공간 변이 분석에 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 무인항공기를 이용한 최적 식생지수를 선정하여 맥류 작황 추정식을 유도하는 것이다. 무인항공기 영상은 맥류 생육 기간인 2월 하순부터 6월 하순까지 6회에 걸쳐 촬영하였으며, 같은 기간 동안 5개 품종(큰알보리, 흰찰쌀보리, 새찰쌀보리, 금강밀, 조품밀)을 대상으로 휴대용 분광복사계를 이용하여 현장분광반사율을 측정하고 초장, 지상부건물중, 단위면적당 경수 등 생육인자를 조사하였다. 그 결과, 6개의 식생지수 중 RVI, NDVI, NGRDI 및 GLI가 생육인자와 높은 상관관계를 나타내었다. 또한 현장 생육조사 자료를 사용하여 식생지수와 생육인자의 비교를 시도하였다.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
본 실험은 단마의 번식기관별 재식거리 및 시비량이 마의 생육 및 수량에 미치는 영향을 구명코져 1992년부터 1993년까지 경북농림진흥원 북부시험장에서 수행하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출아일수는 절편묘 42~56일, 여두묘 37~46일, 영여자묘 50~56일로 나타나 여두묘가 가장 빨랐으며, 시비량이 많을 수록 출아가 지연되는 경향이었다. 2. 지상부 생육은 사용한 종묘가 절편묘, 여두묘, 영여자묘 순으로 아장이 길었으며, 밀식하면 마디수가 다소 적은 경향을 보였고, 전체적인 지상부의 생육은 절편묘를 종근으로 하여 재식거리 60${\times}$20cm에 N$P_2O_2K_2O$를 56-56-64kg/10a로 시용하는 것이 가장 양호하였다. 3. 지하부의 생육은 괴근장, 괴근폭, 괴근수 및 괴근중 모두 절편묘, 여두묘, 영여자묘의 순으로 양호하였고, 재식거리에 따른 괴근생장은 밀식할수록 괴근장, 괴근폭, 괴근중이 적어지는 경향이었고, 시비량이 많을 수록 개체당 무게가 증가하였다. 4. 수량은 절편묘를 30${\times}$20cm로 밀식하면 60${\times}$20cm에 비해 평균적으로 19%의 증수효과가 있었고, 여두묘는 45${\times}$15cm에 비해 30${\times}$15cm가 10% 증수되었으며, 영여자묘는 30${\times}$10cm에 비해 10${\times}$10cm가 10%정도 증수되었다. 적품성은 절편묘, 여두묘, 영여자묘 순으로 우수하였으며 시비량에 있어서는 N-$P_2O_2K_2O$=28-28-32kg/10a에 비해 56-56-64kg/10a 처리가 37~47%감수되었다. 따라서 단마 재배시 다식밀식으로 재배하는 것이 수량증수의 효과가 있었으나 적품성을 고려할 때 절편묘는 45${\times}$20cm, 여두묘는 30${\times}$15cm, 영여자묘는 20${\times}$10cm로 재배하는 것이 유리하다고 판단된다.
Yun, Hee Sup;Park, Soo Hyun;Kim, Hak-Jin;Lee, Wonsuk Daniel;Lee, Kyung Do;Hong, Suk Young;Jung, Gun Ho
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.126-137
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2016
Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.
본 연구는 유용약용자원식물 배풍등의 대량생산을 위한 기초연구로 종자저장방법과 $GA_3$처리가 종자발아와 묘 생육특성에 미치는 영향을 구명하고자 수행되었다. 종자저장방법은 $-20^{\circ}C$저장, 노천매장, 저온($2^{\circ}C$)건조 및 습윤저장, 상온($24{\pm}4^{\circ}C$)저장의 5가지로 하였으며, $GA_3$처리는 대조구, 증류수, 10, 100, 1000 ppm의 5가지로 하였다. 그 결과 배풍등 종자를 상온저장한 후 $GA_3$ 10 ppm 24시간 처리하였을 때 91%의 최대 발아율을 나타내었다. 배풍등의 묘 특성은 저온건조저장 후 $GA_3$ 1000ppm 처리된 종자를 발아시켰을 때 초장 47 mm, 엽수 8매, 엽폭 12 mm, 엽장 19 mm, 생중량(지상/지하부) 471 mg/476 mg, 건중량(지상/지하부) 106 mg/41 mg 및 묘목묘소지수 106으로 우수묘를 확보할 수 있었다. 따라서 배풍등 종자는 저온저장 후 $GA_3$ 1000 ppm 처리시 80% 이상의 발아율과 양질의 우수묘 확보가 가능한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 1축 자세제어실험 장비를 제작하여 쿼드로터 형 무인항공기에 적용할 단일입력-단일출력 Cascade 제어기 실험을 수행하였다. 해당 장비는 두 개의 모터와 프로펠러에 의해 자세변화가 가능한 시소 형태로 구현하였고, 무게 추를 변경하여 회전축을 중심으로 상하 무게중심 이동이 가능하도록 제작하였다. 개발한 장비를 통해 Cascade 구조를 가지는 PID(각도)-PID(각속도) 제어기를 구성하여 실험을 수행하였으며, PID 이득의 조정을 용이하게 하는 SIMC 제어기 이득 조정 기법을 Cascade 제어에 접목하였다. 이를 위해 Matlab-Simulink 환경 하에 2차 시간 지연 모델을 구축하여 시스템 변수 추정을 수행하였다. 기존의 SIMC 조정 기법 적용 과정을 수행하여 그 특성을 파악하고, 적용 과정의 안정성 문제를 고려하여 수정된 방안을 제시하였으며, 이를 1축 자세제어실험 장비에 적용하여 기존의 과정과 수정된 과정을 비교 실험하였다.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 지형공간정보를 가장 정밀하게 촬영하기 위하여 항공기에 고해상도 디지털 지상촬영 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 항공사진 촬영을 실시하여 지상의 기준점에 맞도록 기하보정을 실시하고, 각 지형에 수직대응 방향으로의 조건식을 적용한 정사보정작업을 거쳐 정확한 지도영상을 작성하였다. 지형공간위의 다양한 지형정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축은 도시 및 지역 계획 및 설계뿐만 아니라 관련 미래의 공간콘텐츠 구성을 위한 유비쿼터스 정보통신에서 크게 활용할 수 있을 것이다.
Kim, Myeong Seok;An, Ho Sub;Kim, Gil Ja;Kim, Yong Soon;Choi, Jin Gyung;Kim, Dong Kwan;Park, Heung Gyu;Kim, Hyun Woo;Kim, Seong Il
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.226-226
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2017
This study was to evaluate methods to high quality food ramie rice cake, thereby increasing farm income. This study investigated the effects of different covering material on stable winter survival management with edible leaf in Ramie(Boehmeria nivea L.). The method of winter survival with covering material were conducted under three condition compose to Non covering, Rice straw cutting covered with 500kg.10a-1, Rice husks covered with 1,000kg.10a-1(covered 4~5 cm thickness in the soil surface). Method of application were standard application(N-P-K-Compost applied at 27-9-27-600kg.10a-1. Compost and fused phosphate applied at 100% of basal fertilizer in March 25. 20% of top dressing were four times application in March 25 - October 5. Planting year were March 15, 2011. Plants were spaced 60 cm apart in rows 25 cm apart with open cultivation. According to non covering < Rice husks covered with 1,000kg.10a-1 < Rice straw cutting covered with 500kg.10a-1 cultivation this order, aerial part as a result were plenty amount of growth. Sprout time and winter survival rates was uncovering control plot compared to 2 - 5 days quickly, 45-57% highly by rice husks and rice straw covering. Green leaf yields is untreated control plot (12,44 kg.10a-1) compared to rice husks covering 7% higher, and rice straw covering increased to 18% of the most.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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