• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2011

In this paper, Wireless sensor network technology applied to various greenhouse agro-industry items such as horticulture and local specialty etc., we was constructed automatic control system for optimum growth environment by measuring growth status and environmental change. existing monitoring systems of greenhouse gather information about growth environment depends on the temperature. but in this system, Can be efficient collection and control of information to construct wireless sensor network by growth measurement sensor and environment monitoring sensor inside of the greenhouse. The system is consists of sensor manager for information processing, an environment database that stores information collected from sensors, the GUI of show the greenhouse status, it gather soil and environment information to soil and environment(including weather) sensors, growth measurement sensor. In addition to support that soil information service shows the temperature, moisture, EC, ph of soil to user through the interaction of obtained data and Complex Growth Environment information service for quality and productivity can prevention and response by growth disease or disaster of greenhouse agro-industry items how temperature, humidity, illumination acquiring informationin greenhouse(strawberry, ginseng). To verify the executability of the system, constructing the complex growth environment measurement system using wireless sensor network in greenhouse and we confirmed that it is can provide our optimized growth environment information.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2010년도 추계 학술발표회
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• pp.404-415
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• 2010

In this paper, using the TDR sensors, variation of soil water content changes were measured as TDR data. Then filtering technique was determined using Fourier transform. Determine the moisture content of soil and ground water level and tried to determine unsaturated zone. First, variation of water content changes were measured TDR data by indoor experiment. Then as a function of TDR data made for water content of soil. Next, through Acrylic indoor laboratory model experiments, changes in ground water levels and lateral penetration of the field conditions were reproduced in an indoor. Field applicability of the TDR sensor was demonstrated by analysis of this. TDR sensor was installed in the embankment, TDR data were measured by TDR sensor.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.401-408
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• 2022

최근 원예작물의 지속가능한 생산을 위한 작물 생육환경 센싱 기반 복합환경제어시스템 연구와 산업적 이용이 부각되면서, 노지재배에 적용하기 적합한 토양센서 활용 방안 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 산업 및 연구 현장에서 많이 사용되고 있는 TEROS 12 FDR 센서(frequency domain reflectometry sensor)를 노지 과수원의 토양에 알맞게 활용하기 위하여 국내 세 지역 과수원 토양의 토성별 FDR 센서 활용 방법을 제시하고자 수행하였다. 실제 과수가 재배되고 있는 각 과수원에서 토양을 채취하여, 토성 및 토양수분보유곡선을 조사하였으며, 토양별 TEROS 12 센서 Raw 값과 이에 대응하는 용적수분함량 값을 선형 회귀 분석, 3차 회귀 분석을 통해 보정식을 얻은 뒤 제조사에서 제공하는 광질 토양 보정식과 비교 분석하였다. 채취한 세 과수원의 토양은 모두 토성이 달랐으며, 토성에 따라 각 보수력에 따른 용적수분함량 수치에 차이가 있었다. 또한, TEROS 12 센서 보정식에서는 모든 토양에서 3차 회귀 분석 보정식이 결정계수 0.95 이상으로 가장 높게 나타났으며, RMSE도 가장 낮게 나타났다. 제조사에서 제공하는 보정식을 사용하여 TEROS 12 센서의 용적수분함량을 보정할 경우 토양에 따라 실제 수치에 비해 최대 0.09-0.17m³·m^-3가량 낮게 나타나, FDR 센서 사용시 적용 토양에 알맞은 보정이 반드시 선행되어야 함을 확인하였다. 또한 토성에 따라 토양의 보수력 구간에 따른 용적수분함량 범위의 차이가 있었으며, 토양 용적수분함량의 수치 해석에 보수력 정보가 수반되어야 할 것으로 나타났다. 또한, 사질이 많은 토양에서는 관수 개시점 측정을 위해 FDR 센서를 활용하는 데 있어 용적수분함량 측정 범위가 상대적으로 좁아 정밀도가 떨어질 것으로 판단되었다. 결론적으로 토양에서 FDR 센서를 통해 토양수분의 변화를 알맞게 해석하고 노지에서 알맞은 관수 시점을 선정하기 위해서는, 적용 토양의 수분보유특성을 파악하고 FDR 센서 보정을 선행하여 올바른 토양 수분 정보 제공이 필요할 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제46권2호
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• pp.99-104
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• 2013

시설오이 지중관비에서 지중 점적호스를 30 cm에 매설 시에 텐시오미터를 이용한 자동관수센서의 적정 깊이를 제시하고자 2010-2011년까지 2년간에 걸쳐서 조사하였다. 오이의 생육은 텐시오미터 30 cm 깊이에서 낮았으나 텐시오미터 10 및 20 cm에서는 유의성 있는 차이는 없었다. 1년 및 2년차 수량에서도 텐시오미터 30 cm에서 각각 40.9 및 41.2 $Mg\;ha^{-1}$로 가장 적은 생산량을 나타내었나, 텐시오미터 10 cm에서는 57.0 및 56.9 $Mg\;ha^{-1}$, 텐시오미터 20 cm에서는 56.0 및 60.5 $Mg\;ha^{-1}$로 처리간의 차이가 없이 동일한 수량을 나타내었다. 오이재배에서 한 작기 당 질소 및 일일 물 공급량은 63 $kg\;N\;ha^{-1}$의 질소와 1.3 $mm\;day^{-1}$로 물이 공급된 텐시오미터 20 cm 처리에서 질소 및 수분 이용효율이 높았다. 또한 토양깊이 0-30 cm에 대한 뿌리길이에서도 텐시오미터 20 cm에서 0.87 $cm\;cm^{-3}$으로 유의성은 없었지만 가장 높은 값을 나타내었다. 이러한 결과로부터 시설오이에서 지중 점적호스를 30 cm 깊이에 매설 시에 텐시오미터를 활용한 자동관수센서의 적정 깊이는 20 cm인 것으로 판단되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.107-116
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• 2020

본 데이터 논문에서는 관측기반 농경지 토양수분 추정 기술 개발을 위해 서산과 태안에 2019년 5월에 구축한 테스트 베드에서 2019년 한해동안 얻어진 자료들을 공유하고자 한다. 본 데이터는 기상청에서 운영 중인 자동농업기상관측망 중에 하나인 서산 관측소 주변 밭과 인근 태안의 밭에 구축한 테스트 베드에서 얻어진 다양한 생태수문기상학적인 변수들(토양수분, 증발산, 강수, 복사, 기온, 습도, 식생지수 등)을 포함한다. 해당 데이터의 주목할 만한 사항은 (1) 토양수분관측을 Frequency Domain Reflectometry 및 Time Domain Reflectometry 센서를 이용한 지점관측 뿐만 아니라 COSMIC-ray 중성자 센서로 넓은 공간대표성을 지닌 면적관측을 동시에 수행하여 토양수분의 공간 스케일링 기술 개발 및 평가에 활용될 수 있다는 점, (2) Smart Surface Sensing System을 이용해 작물생육을 함께 감시함으로써 어떻게 토양수분과 작물생육이 상호작용하는지에 대한 이해를 증진시키는데 활용될 수 있다는 점, (3) 에디 공분산 시스템을 이용해 증발산을 함께 실측함으로써 지면 물수지 전반에 대한 평가가 가능하다는 점이다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1998년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.407-413
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• 1998

Considerable progress has been made in the application of time-domain reflectrometry(TDR) to measurement of soil water content. The TDR provides a means of monitoring the water content of soil over a wide range of values, in the field and in the laboratory The TDR measures the volumetric moisture content of the soil via a bureid sensor(probe). Probes can be buried and monitored remotely and an immediate result can be obtained. In addition to, the results are very reliable.

• 한국작물학회지
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• 제66권1호
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• pp.87-96
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• 2021

1. 토양 센싱을 통한 환경정보의 습득과 일정 토양수분 이하가 되면 자동으로 물 공급이 이루어지도록 하는 자동수분제어 그리고 원격지에서 PC나 휴대폰을 통하여 시스템 운영을 확인할 수 있는 원격 자동 정밀 수분제어솔루션을 구성하여 운영한 결과 시스템이 안정적으로 운영되고 있음이 확인되었다. 2. 이 시스템을 적용하여 토양수분을 관리하면 케나프 발아율이 100%p 향상되었다. 간척지 노출 후 무경작 상태의 간척지 토양을 대상으로 비료 투입 없이 간척지 주변 하천수를 이용하여 정밀 수분제어솔루션을 운영하면 케나프 4,748 kg/10a 수확이 가능하여 토양수분 관리를 하지 않은 무처리에 비해서 수량이 106% 증가하였다. 3. 조건을 동일하게 하고 공급수를 하천수가 아닌 축분액비로 할 경우 케나프 생장에 필요한 비효 성분의 공급이 원활히 이루어져 케나프 수량이 8,390 kg/10a까지 증가하였다. 4. 자동 토양수분 조절을 통해 토양 수분이 지속적이고 안정으로 관리되면 케나프 수확물의 품질이 높아져 건물률이 7% 높아졌으며 식물체의 경도도 11.5% 증가하였다. 5. 무비료, 유기물 무투입 상태에서 케나프 추정 요수량 800톤을 새만금 간척지주변 하천수를 이용하여 자동조절수분시스템으로 공급할 경우 케나프 예측 수량은 5,039 kg/10a이었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.29-30
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• 2022

The unit-water content has a very significant effect on the durability of the construction structure and the quality of concrete. Although there are various methods for measuring the unit-water content, there are problems of time required for measurement, precision, and reproducibility. Recently, there is an FDR sensor capable of measuring moisture content in real time through an apparent dielectric constant change of electromagnetic waves. In addition, various artificial intelligence techniques that can non-linearly supplement the accuracy of FDR sensors are being studied. In this study, the accuracy of unit-water content measurement was compared and evaluated using machine learning and deep learning techniques after normalizing the data secured in concrete using frequency domain reflectometry (FDR) sensors used to measure soil moisture at home and abroad. The result of comparing the accuracy of machine learning and deep learning is judged to be excellent in the accuracy of deep learning, which can well express the nonlinear relationship between FDR sensor data and concrete unit-water content.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.130-136
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• 2020

There are many problems that occur currently in agriculture industries. The problems such as unexpected of changing weather condition, lack of labor, dry soil were some of the reasons that may cause the growth of the plants. Condition of the weather in local area is inconsistent due to the global warming effect thus affecting the production of the crops. Furthermore, the loss of farm labor to urban manufacturing jobs is also the problem in this industry. Besides, the condition for the plant like air humidity, air temperature, air quality index, and soil moisture are not being recorded automatically which is more reason for the need of implementation system to monitor the data for future research and development of agriculture industry. As of this, we aim to provide a solution by developing IoT-based platform along with the irrigation for increasing crop quality and productivity in agriculture field. We aim to develop a smart garden system environment which the system is able to auto-monitoring the humidity and temperature of surroundings, air quality and soil moisture. The system also has the capability of automating the irrigation process by analyzing the moisture of soil and the climate condition (like raining). Besides, we aim to develop user-friendly system interface to monitor the data collected from the respective sensor. We adopt an open source hardware to implementation and evaluate this research.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1423-1431
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• 2018

사물인터넷 기술은 농업, 낙농업 등의 기술에 적용되어 도시에서도 간편하고 손쉽게 농작물을 재배하는 것을 가능하게 한다. 특히, 농업 부문에서 재배작물의 생장환경에 맞도록 지능적으로 판단하고 제어하는 사물인터넷 기술이 발전되고 있다. 본 논문에서는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습함으로써 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분단계를 지도 학습으로 찾아내고, 측정된 수분단계를 기반으로 수분 공급의 규칙을 찾아낸다. 이러한 규칙을 기반으로 수분 공급 주기를 예측하고, 미디어를 이용하여 출력함으로써 사용자가 사용하기에 편리하도록 구현하였다. 또한, 센서가 측정하는 값의 오차를 줄이기 위하여 식물간에 서로 정보를 교환함으로써 오류가 있는 경우의 값을 보완해 가면서 예측의 정확도를 높였다. 생장 환경 예측 시스템의 성능을 평가하기 위하여 토양 수분 공급량이 현격히 차이가 있는 여름과 겨울로 나누어서 실험하였으며, 정확도가 높음을 검증하였다.