Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.
최근 국내 숲가꾸기 산물수집 및 목재수확에 있어 하베스터, 포워더와 같은 중대형 임업기계의 활용이 증대되고 있는 실정이며, 이에 따른 토양환경 피해 및 임지생산력 저하 등 환경적인 문제가 대두되고 있다. 본 연구는 하베스터와 포워더의 임내주행에 있어서 벌채부산물처리(무처리, $7.3kg/m^2$과 $11.5kg/m^2$) 및 주행횟수(하베스터 1회와 포워더 1~10회)에 따른 토양 깊이별(10, 20 및 30 cm) 토양 물리성 변화 및 토양 지표면 교란을 판단하기 위하여 토양밀도, 토양관입저항, 토양패임 등을 측정하였다. 연구결과 임업기계의 임내주행에 따른 토양용적밀도는 벌채부산물 무처리구에서 처리구($11.5kg/m^2$)와 비교하여 약 10~29 % 높게 나타났으며, 토양관입저항은 약 25~139 %까지 높게 나타나 벌채부산물 처리에 따른 토양답압 저감효과를 확인할 수 있었다(p<0.05). 또한 벌채부산물 처리구와 무처리구 모두에서 주행횟수가 증가함에 따라 토양용적밀도와 관입저항은 증가하는 것으로 나타났으며, 벌채부산물 처리구는 하베스터 1회, 포워더 5회까지 전체 토양답압의 92%가 발생되었고 무처리구에서는 하베스터 1회 포워더 1회까지 전체 토양답압의 84 %가 발생되는 것으로 나타났다. 이 연구결과를 바탕으로 향후 하베스터와 포워더를 이용한 단목수확작업을 설계할 시에는 토양환경피해 및 피해면적을 최소화하기 위하여 주행차로에 벌채부산물을 처리하거나, 지정 주행차로를 설계하는 것이 필요하다고 판단된다.
Purpose: In near infrared spectroscopy, interactance configuration of a light source and a spectrometer probe can provide more information regarding fruit internal attributes, compared to reflectance and transmittance configuration. However, there is no through study on the parameters of interactance measurement setup. The objective of this study was to investigate the effect of the parameters on the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from greenhouses at three different harvesting seasons. The prediction models were developed at three distances of 2, 5, and 8 cm between the light source and the spectrometer probe, three measurement points of 2, 3, and 6 evenly distributed on each sample, and different number of fruit samples for calibration models. The performance of the models was compared. Results: In the test at the three distances, the best results were found at a 5 cm distance. The coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation were 0.717 (standard error of prediction, SEP=$1.16^{\circ}Brix$) and 0.504 (SEP=4.31 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The minimum measurement point required to fully represent the spectral characteristics of each fruit sample was 3. The highest $R_{cv}{^2}$ values were 0.736 (SEP=$0.87^{\circ}Brix$) and 0.644 (SEP=4.16 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The performance of the models began to be saturated when 60 fruit samples were used for developing calibration models. The highest $R_{cv}{^2}$ of 0.713 (SEP=$0.88^{\circ}Brix$) and 0.750 (SEP=3.30 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively, were achieved. Conclusions: The performance of the prediction models was quite different according to the condition of interactance measurement setup. In designing a fruit grading machine with interactance configuration, the parameters for interactance measurement setup should be chosen carefully.
본 연구에서는 모두베기 작업지에서 2중 무선 클램프 반송기를 적용한 굴삭기 기반 타워야더의 집재작업 생산성 및 비용을 분석하였다. 집재작업의 생산성은 $6.2m^3/SMH$(기계이용률 80.4%)이고, 비용은 $13,705won/m^3$으로 나타났다. 이 결과는 기존 연구결과에 비해 최대 집재거리가 길었음에도 불구하고 가선설치용 견인줄(Straw line)을 이용한 가선설치로 집재선 가선설치 시간이 단축되었으며, 2중 무선 클램프 반송기 적용으로 인해 생산성이 향상되고 비용이 절감된 것으로 나타났다. 또한, 원료재급과 임목축적 $137m^3/ha$ 기준으로 집재작업의 생산재적에 따른 최소작업량과 최소작업면적은 리기다소나무의 경우 각각 $558.3m^3$ 및 4.1 ha였고, 신갈나무의 경우 $433.7m^3$ 및 3.2 ha로 나타났다. 향후, 다양한 작업현장에서 집재기계별 최소작업량 및 최소작업면적에 관한 데이터를 구축하면, 집재작업에 효율적인 집재기계를 선정할 수 있을 것으로 판단된다.
기장과 조의 생산량과 자급률 향상을 위하여 기장과 조의 기계화에 적합한 파종방법을 알아보기 위해서 지금까지 개발된 기장과 조의 기계화 파종방법에 따른 생육특성 및 수량특성을 알아보았다. 시험처리는 인력점파, 높은이랑 기계점파, 기계산파, 넓은이랑 줄뿌림 파종방법으로 실시하였다. 노동투입시간에서의 기장의 산파는 인력점파 대비 $16.07hr10a^{-1}$ 절감되었고, 조에서도 인력점파 대비 산파에서 $14.23hr10a^{-1}$ 절감되었다. 간장은 기장에서 2 및 3년차에서 산파 처리구에서 가장 큰 138, 125 cm가 조사되었으며, 조에서는 3년 모두 줄뿌림과 산파 처리구에서 가장 큰 것으로 나타났다. 간경에서는 기장과 조에서 3년 모두 가장 굵은 것으로 나타났다. 종실수는 인력점파 처리구에서 많은 것으로 조사되었다. 수량에서는 기장의 경우 대조구인 인력점파 대비 산파에서 15~32% 증수되었다. 조의 경우에서도 대조구인 인력점파 비해 산파에서 9.1~28% 증수되었다. 따라서 기장과 조의 기계화 파종시 산파하여 재배할 경우 노동효율 및 수량증대에 유리할 것으로 생각된다.
철분코팅볍씨 사용 담수산파와 무논점파, 싹튼 볍씨 사용 복토 무논점파의 생육 및 수량 비교(기계이앙-대조구)를 위한 포장시험 결과는 다음과 같았다. 벼 직파재배 방법별 출아일수는 7 ~ 8일 소요되었으며, m2당 입모수는 109 ~ 167개로 무논점파(철분) > 담수산파(철분) > 무논점파(복토) 순으로 많았다. 무논점파 결주율은 1.2 ~ 2.3%로 기계이앙 1.7%와 거의 비슷하였다. 벼 초장은 기계이앙에 비하여 담수산파(철분)와 무논점파(복토)는 파종 후 30일, 무논 점파(철분)는 파종 후 45일까지 유의하게 짧았으나, 이후 점차 차이가 적어져 파종 후 63일에는 거의 비슷하였다. 벼 직파방법 간에는 싹튼볍씨를 사용한 무논점파(복토)에서 초장이 약간 길었으나 통계적으로 유의차는 없었다. 벼 경수는 기계이앙에 비하여 담수산파(철분)와 무논점파(복토)는 많았고, 철분코팅볍씨 사용 무논점파는 적었다. 벼 직파방법별로는 담수산파(철분) > 무논점파(복토) > 무논점파(철분) 순으로 많았다. 출수기는 8월 22일 ~ 24일로 기계이앙 8월 19일 보다 3 ~ 5일이 늦었고, 직파재배 방법 중에는 싹튼볍씨 이용 무논점파(복토)에서 1 ~ 2일이 빨랐다. 간장은 기계이앙에 비하여 0.1 ~ 11.6 cm가 짧았고, 철분코팅볍씨를 사용한 담수산파와 무논점파는 통계적 유의차도 있었다. 벼 직파방법별로는 무논점파(복토) > 무논점파(철분) > 담수산파(철분) 순으로 길었고, 직파재배방법 간에 통계적 유의차도 있었다. 수장은 20.0 ~ 20.7 cm로 기계이앙 18.4 cm에 비하여 1.6 ~ 2.3 cm가 길었으나, 통계적 유의차는 없었다. 수량구성요소는 다 같이 벼 재배방법 간에 통계적으로 유의차는 없었으나, m2당 수수는 413 ~ 441개로 기계이앙과 3 ~ 22개 차이가 있었고, 벼 직파방법 간에는 담수산파(철분) > 무논점파(복토) > 무논점파(철분) 순으로 많았다. 수당입수는 76 ~ 84개로 기계이앙에 비하여 4 ~ 12개가 많았고, 벼 직파방법 간에는 무논점파(복토) > 담수산파(철분) > 무논점파(철분) 순으로 많았다. m2당 입수는 담수산파(철분) > 무논점파(복토) > 무논점파(철분) > 기계이앙 순으로 많았고, 등숙비율은 81.3 ~ 88.6%, 현미천립중은 24.1 ~ 25.8g이었다. 쌀수량은 10a당 494 ~ 524 kg으로 기계이앙 보다 2 ~ 8% 높았고, 벼 재배방법 간에는, 담수산파(철분) > 무논점파(복토) ≥ 무논점파(철분) > 기계이앙 순으로 높았으나, 통계적으로 유의차는 없었다. 현미품위는 완전미 비율이 무논점파(철분) 52.9% > 무논점파(복토) 43.6% > 담수산파(철분) 40.% 순으로 높았으나, 벼 직파재배의 현미품위는 기계이앙(64.3%) 보다는 통계적으로 유의하게 낮았다. 잎도열병은 이앙 후 45일(8월 2일) 전·후에 기계이앙 보다 좀 더 심하게 발생하였으나 벼 재배방법 다 같이 목도열병은 발생하지 않았다. 잎집무늬마름병은 기계이앙 10%, 직파재배 2 ~ 5% 정도 내외 이삭누룩병은 벼 재배방법 다같이 0.1% 정도 발생하였다. 잡초는 8월에 들어서 부터 기계이앙 0.5 ~ 1%, 담수산파(철분) 3 ~ 8%, 무논점파는 1 ~ 5% 발생하였다. 특히 담수산파는 9월 상순이후 후발 피 발생이 증가하였다. 잡초성벼는 벼 재배방법 다 같이 발생하지 않았다.
체인톱에 의한 인력위주의 임목수확작업은 안전사고 문제에 직면하고 있으나, 기계화작업을 통해 작업자의 위험성을 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 본 연구는 국내 수종에 적합한 굴삭기 기반의 스트로크 하베스터을 이용하여 리기다소나무(Pinus rigida)와 신갈나무(Quercus mongolica)를 대상으로 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업으로 구분하여 생산성과 비용을 분석하였다. 스트로크 하베스터의 효율적인 운영을 위한 작업생산성 예측모델 개발과 직경 및 기계이용률에 따른 작업비용 변화를 분석하였다. 벌도+조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 6.53 m3/SMH와 4.02 m3/SMH이고, 비용은 각각 17,983 won/m3과 29,210 won/m3으로 나타났다. 벌도작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 40.9 m3/SMH와 23.0 m3/SMH이고 비용은 각각 2,667 won/m3와 4,743 won/m3으로 나타났다. 조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 8.25 m3/SMH와 7.75 m3/SMH이고, 비용은 각각 15,296 won/m3와 16,283 m3/SMH으로 나타났다. 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업의 생산성에 대한 중요인자는 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 선정되었으며(p<0.05), 이를 이용하여 작업생산성 예측모델을 개발하였다. 따라서 스트로크 하베스터를 이용한 벌도 및 조재작업에서 다양한 조건과 수종을 고려한 DB 구축으로 생산성과 비용 예측의 정확성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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