Park, J.R.;Cho, N.H.;Choi, S.M.;Cho, Y.K.;Yang, H.C.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.729-735
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2000
Moisture loss of fresh fruits and vegetables is a main cause of deterioration. It resulted not only in the direct quantitative loss, but also in change in appearance, texture and nutrition. To reduce the loss of moisture content during the distribution in the market, fresh products are packaged using plastic films. But, most of the fresh products are packaged manually in Korea. In order to minimize the labor requirement, the packaging machine for fruits and vegetables was developed and tested. Prototype was composed of film feeding unit, bag former, products feeding conveyor, film feeding roller, center sealer, end sealer and discharge conveyor. Green peppers, carrots and perilla leaves were tested with prototype. Prototype could pack 1780, 1390, 1780 bags per hour at the feeding speed of 0.08m/s respectively and 2250, 1810, 2640bags per hour at the feeding speed of 0.10m/s respectively. And packaging speed of green peppers and carrots was improved by 3.7 and 3.4 times compared with manual packaging. The packaging condition with the prototype was good and the products had almost no damages.
The aims of this paper is to develop a modular agricultural robot and its autonomous driving algorithm that can be used in field farming. Actually, it is difficult to develop a controller for autonomous agricultural robot that transforming their dynamic characteristics by installation of machine modules. So we develop for the model based control algorithm of rotary machine connected to agricultural robot. Autonomous control algorithm of agricultural robot consists of the path control, velocity control, orientation control. To verify the developed algorithm, we used to analytical techniques that have the advantage of reducing development time and risks. The model is formulated based on the multibody dynamics methods for high accuracy. Their model parameters get from the design parameter and real constructed data. Then we developed the co-simulation that is combined between the multibody dynamics model and control model using the ADAMS and Matlab simulink programs. Using the developed model, we carried out various dynamics simulation in the several rotation speed of blades.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.1
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pp.1-12
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2020
As one of the essential resources in the agricultural process, soil moisture has been carefully managed by predicting future changes and deficits. In recent years, statistics and machine learning based approach to predict soil moisture has been preferred in academia for its generalizability and ease of use in the field. However, little is known that machine learning based soil moisture prediction is applicable in the situation of South Korea. In this sense, this paper aims to examine 1) whether publicly available weather data generated in South Korea has sufficient quality to predict soil moisture, 2) which machine learning algorithm would perform best in the situation of South Korea, and 3) whether a single machine learning model could be generally applicable in various regions. We used various machine learning methods such as Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Extremely Randomized Trees (ET), Gradient Boosting Machines (GBM), and Deep Feedforward Network (DFN) to predict future soil moisture in Andong, Boseong, Cheolwon, Suncheon region with open source weather data. As a result, GBM model showed the lowest prediction error in every data set we used (R squared: 0.96, RMSE: 1.8). Furthermore, GBM showed the lowest variance of prediction error between regions which indicates it has the highest generalizability.
Kim, Sang-Yeol;Son, Yang;Park, Sung-Tae;Kim, Ho-Yeong
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.45
no.4
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pp.232-236
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2000
To obtain a basic information on the development of effective control strategies for weedy rice in direct seeding rice cultivation, occurrence patterns of weedy rice as influenced by different cultural practices such as cultivation method, water management, seeding time, and tillage were investigated in field or pot experiments. High occurrence of weedy rice was observed in a continuous direct seeding paddy field as compared to machine transplanted one. Based on the percent of weedy rice panicle over three years trial, high ridged dry seeding was highest with 36.9%, followed by wet seeding with 30.9%, water seeding with 14.6% and machine transplanting rice with 0.8%, indicating 97.8% reduction in weedy rice occurrence by machine transplanting rice as compared with high ridged dry seeding. Germination of weedy rice was promoted to 83-94 % when rice panicle was flooded from September 30 to October 10 for 6 days and 74-88% for 9 days on October 20. Weedy rice occurrence was also substantially reduced by delayed seeding on June 10 and intensive tillage. The results suggest that machine transplanting rice be more effective cultural practice than flooding treatment, delayed seeding and intensive tillage when weedy rice problem occurs in direct seeded paddy field.
A machine vision system was built to obtain single stationary image from an egg. This system includes a CCD camera, an image processing board and a lighting system. A computer program was written to acquire, enhance and get histogram from an image. To minimize the evaluation time, the artificial neural network with the histogram of the image was used for eggshell evaluation. Various artificial neural networks with different parameters were trained and tested. The best network(64-50-1 and 128-10-1) showed an accuracy of 87.5% in evaluating eggshell. The comparison test for the elapsed processing time per an egg spent by this method(image processing and artificial neural network) and by the processing time per an egg spent by this method(image processing and artificial neural network) and by the previous method(image processing only) revealed that it was reduced to about a half(5.5s from 10.6s) in case of cracked eggs and was reduced to about one-fifth(5.5s from 21.1s) in case of normal eggs. This indicates that a fast eggshell evaluation system can be developed by using machine vision and artificial neural network.
This study was carried out to develop a shredding-burying machine for application of gramineae green manure crops that were tall and had high biomass yield such as sudan grass and rye. We made a prototype to operate both shredding and burying concurrently to attach at middle-sized tractors. Field tests were performed with the prototype to treat rye and sudan grass. The test results showed that the average cutting length became shorter and the quantity of entwined stem became obviously decreased when the PTO shaft speed was fast and running speed was slow. Also, We found, when the cut stem length became shorter, the burying ratio became more increasing and the PTO power requirement became more decreasing. Working efficiency of the prototype was better than conventional Rotary. The test results for treating rye/sudan grass with prototype showed that average cutting length was 21.2/22.5 cm and burying ratio was 98.4/98.1% when the PTO shaft speed was 1,000/1,000 rpm and running speed was 0.25/0.17 m/s. Also, the working performance of the prototype was 0.79 and 1.14 h/10 a for rye and sudan grass, respectively. Finally, we found that the prototype of shredding-burying machine was better for labor than conventional method that required at least 3 times bigger tractor.
Clover cyst nematode, Heterodera trifolii, is one of the most important plant-parasitic nematode on Kimchi-cabbage in highland in Korea. Recently, a demand of soil disinfection machine for fumigants is increasing. This study was conducted to assess the control effects of a newly developed prototype soil disinfection machine to the cyst nematode. Two fumigants, dimethyl disulfide (DMDS) and metam sodium (MNa), were treated using the machine in a field, which was infected with the cyst nematode. After 4 weeks, control effects of fumigants were assessed as eggs hatching rates inside of cysts extracted from the soil, and as a number of females reproduced in roots of Kimchi-cabbage. DMDS (39 l/10 a) suppressed over 99.0% of the eggs hatching rate and the number of females reproduced. On the other hand, MNa (29 l/10 a) controlled the egg hatching rates from minimum 78.3% to maximum 99.4%, and the number of females from 34.7% to 49.3%. The control effects of two fumigants to clover cyst nematode by treated depth were no significant differences statistically. These results showed that DMDS treatment using the soil disinfection machine was expected to have the control effects for the clover cyst nematode.
Na-Eun Kim;Dae-Hyun Kim;Yean-Jung Kim;Hyeon-Tae Kim
Journal of Bio-Environment Control
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v.32
no.3
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pp.190-196
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2023
This study was carried out to collect gas emitted from agricultural heaters using kerosene and to identify the emission concentration of carbon dioxide according to the age of agricultural heating machine. As a result of the linear regression analysis, the carbon dioxide emissions according to the year of agricultural heating machine are R2 = 0.84, which follows y = 26.99x+721.98. Distributed analysis was classified into three groups according to the age of agricultural heating machine. As a result of the distributed analysis, it was 2.196×10-13, which was smaller than the 0.05 probability set for the analysis, which means that there is a difference in at least one group. As a result, the age of the agriculture machine was divided into three groups and the difference between groups was tested. A statistical analysis result was derived that there was a difference in the emission concentration of carbon dioxide according to the age of agricultural heating machine. It is thought that it can be used to investigate greenhouse gas emissions by investigating the amount of carbon dioxide generated by agricultural heaters in the agricultural field of Korea.
In highland crop fields, saprolite is piled up approximately every three years as deep much as 20 to 30 cm because farmers expect that adding new materials may improve productivity and mitigate hazards by continuous cultivation of a single crop. Piling saprolite, however, has been reported to induce poor soil drainage. Effects of deep ploughing with a spading machine and an excavator were studied in sites located in Daekwanryeong-myeon, Pyeongchang in which soil physical properties were deteriorated by piled saprolite. The soil made of parent material of Samgag series was piled up over surface soil of Haggog series naturally developed in the area. Carrot was cultivated in the field. Productivity and growth factors of carrot were compared among control and deep ploughing by a spading machine and an excavator. Effective soil depth extended to 60 cm or greater by 60 cm deep ploughing by an excavator or 50 cm deep ploughing by a spading machine. On the other hand, effective soil depth was within 50 cm at control plot. Productivity of carrot responded to amelioration of soil physical properties. The productivity was greater in deep ploughing treatments than that of control or 30 cm ploughing. It suggested that increased productivity by deep ploughing was mainly related to breaking plough pan which inhibited extension of rooting zone.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.201-210
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2019
This paper proposes the AMCS(Agricultural Machine Control System that distinguishes farms using satellite photos or drone photos of farms and controls the self-driving and operation of farm drones and tractors. The AMCS consists of the LSM(Local Server Module) which separates farm boundaries from sensor data and video image of drones and tractors, reads remote control commands from the main server, and then delivers remote control commands within the management area through the link with drones and tractor sprinklers and the PSM that sets a path for drones and tractors to move from the farm to the farm and to handle work at low cost and high efficiency inside the farm. As a result of AMCS performance analysis proposed in this paper, the PSM showed a performance improvement of about 100% over Dijkstra algorithm when setting the path from external starting point to the farm and a higher working efficiency about 13% than the existing path when setting the path inside the farm. Therefore, the PSM can control tractors and drones more efficiently than conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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