농업 인구의 감소와 노령화로 인하여 온실 재배 중심의 스마트 팜에 대한 연구가 활발하게 진행 중이나 채소와 같은 작물의 경우 노지 재배가 70%를 차지한다. 이에 노지 농작물 재배의 자동화, 무인화 및 지능화를 통해 생산성을 향상시키고 토양 오염을 방지할 필요가 있다. 본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 제배 시스템 구축 사례를 설명하고 노지작물 제배 시스템에서의 환경 변수를 정의하였다. 다양한 센서을 통해서 토양의 온도, 함수율, 전기전도도, 산성도를 측정하여 LoRa 통신 모듈을 이용하여 서버로 정보를 전달하고, 서버는 이 데이터를 바탕으로 시비량 및 관수량을 제어한다. 노지농작물 재배에 적합한 통신 방식인 LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 생산량 및 판매실적까지 관리하는 시스템을 개발하였다.
Agrobacterium tumefaciens에 존재하는 Ti 플라스미드의 virulence(vir)유전자들은 상처난 식물세포에서 분비되는 페놀화합물에 의해서 발현이 유도된다. 본 연구에서는 3종류의 A. tumefaciens들을 대상으로 8종의 페놀화합물들 중에서 vir유전자의 발현에 영향을 미치는 페놀 화합물들의 종류와 이들 균주에서 발현되는 vir유전자의 활성을 조사하였다. A. tumefaciens MW102에 존재하는 vir유전자는 4-hydroxyacetophenone, phenol, catechol, resorcinol과 vanillin등 5종류의 페놀화합물들에 의해서 높게 발현된 반면, 다른 A. tumefaciens Mw105와 Mw108의 vir유전자들은 이들 페놀화합물들에 의해서 매우 낮게 발현되거나 또는 발현되지 않았다. 또한 A. tumefaciens Mw102는 A. tumefaciens Mw105와 Mw108의 vir유전자를 매우 높게 발현시키는 acetosyringene에 의해서는 매우 낮게 발현되었다. 따라서 vir유전자의 발현을 유도시키는 능력은 Ti 플라스미드들의 종류와 페놀화합물들의 종류에 따라서 서로 다르다는 결과를 얻었다. 결과적으로 vir유전자 유도능력의 차이는 vir A 유전자에서 발현되는 sensor단백질의 차이 때문일 것으로 사료된다.
This study presents the findings of the structural health monitoring and the real time system identification of one of the first large scale building instrumentations in Turkey for earthquake safety. Within this context, a thorough review of steps in the instrumentation, monitoring is presented and seismic performance evaluation of structures using both nonlinear pushover and nonlinear dynamic time history analysis is carried out. The sensor locations are determined using the optimal sensor placement techniques used in NASA for on orbit modal identification of large space structures. System identification is carried out via the stochastic subspace technique. The results of the study show that under ambient vibrations, stocky buildings can be substantially stiffer than what is predicted by the finite element models due to the presence of a large number of partitioning walls. However, in a severe earthquake, it will not be safe to rely on this resistance due to the fact that once the partitioning walls crack, the bare frame contributes to the lateral stiffness of the building alone. Consequently, the periods obtained from system identification will be closer to those obtained from the FE analysis. A technique to control the validity of the proportional damping assumption is employed that checks the presence of phase difference in displacements of different stories obtained from band pass filtered records and it is confirmed that the "proportional damping assumption" is valid for this structure. Two different techniques are implemented for identifying the influence of the soil structure interaction. The first technique uses the transfer function between the roof and the basement in both directions. The second technique uses a pre-whitening filter on the data obtained from both the basement and the roof. Subsequently the impulse response function is computed from the scaled cross correlation between the input and the output. The overall results showed that the structure will satisfy the life safety performance level in a future earthquake but some soil structure interaction effects should be expected in the North South direction.
Wireless technology has enabled farmers monitor and control protected production environment more efficiently. Utilization of USN (Ubiquitous Sensor Network) devices also brought benefits due to reduced wiring and central data handling requirements. However, wireless communication loses signal under unfavorable conditions (e.g., blocked signal path, low signal intensity). In this paper, performance of commercial wireless communication devices were evaluated for application to protected crop production. Two different models of wireless communication devices were tested. Sensors used in the study were weather units installed outside and top of a greenhouse (wind velocity and direction, precipitation, temperature and humidity), inside ambient condition units (temperature, humidity, $CO_2$, and light intensity), and irrigation status units (irrigation flow and pressure, and soil water content). Performance of wireless communication was evaluated with and without crop. For a 2.4 GHz device, communication distance was decreased by about 10% when crops were present between the transmitting and receiving antennas installed on the ground, and the best performance was obtained when the antennas were installed 2 m above the crop canopy. When tested in a greenhouse, center of a greenhouse was chosen as the location of receiving antenna. The results would provide information useful for implementation of wireless environment monitoring system for protected crop production using USN devices.
상시미동의 수직성분에 대한 수평성분 스펙트럼비(HVSR)는 부지 공명주파수를 파악하는데 활발히 사용되고 있다. HVSR의 가장 큰 비율을 가지는 주파수는 부지 공명주파수와 일치한다. 상시미동은 부지 주변에 존재하는 미세진동을 의미하기 때문에 직접적인 진동원을 파악할 수 없으며, 또한 조절할 수 없다. 따라서 신뢰적인 상시미동 HVSR을 구하기 위해서는 상시미동 측정에 충분한 시간적 여유와 주변 환경의 파악 또한 필요하다. 본 연구에서는 신뢰적인 HVSR 분석에 필요한 상시미동 측정 최소시간과 지진계와 인위적인 진동 사이의 이격거리의 영향을 알아보았다. 토사 부지의 경우 센서 설치 후 5분 이내에 안정화가 되었으나, 암반 부지의 경우 안정화까지 1시간 이상이 소요되었다. 또한 상시미동 관측 시 발걸음 진동이 지진계 10 m 이내에 존재할 경우 HVSR결과에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 현장에서 상시미동의 HVSR측정에 필요한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.
To minimize the damage by wild birds and acquire the benefits such as protection against weeds and maintenance of water content in soil, the mulching black color vinyl after seeding should be carried out. Non-contact and non-destructive methods that can continuously determine the locations are necessary. In this study, a crop position detection method was studied that uses infrared thermal image sensor to determine the cotyledon position under vinyl mulch. The moving system for acquiring image arrays has been developed for continuously detecting crop locations under plastic mulching on the field. A sliding mechanical device was developed to move the sensor, which were arranged in the form of a linear array, perpendicular to the array using a micro-controller integrated with a stepping motor. The experiments were conducted while moving 4.00 cm/s speed of the IR sensor by the rotational speed of the stepping motor based on a digital pulse width modulation signal from the micro-controller. The acquired images were calibrated with the spatial image correlation. The collected data were processed using moving averaging on interpolation to determine the frame where the variance was the smallest in resolution units of 1.02 cm. Non-linear integral interpolation was one of method for analyzing the frequency using the normalization image and then arbitrarily increasing the limited data value of $16{\times}4pixels$ in one frame. It was a method to relatively reduce the size of overlapping pixels by arbitrarily increasing the limited data value. The splitted frames into 0.1 units instead of 1 pixel can propose more than 10 times more accurate and original method than the existing correction method. The non-integral calibration method was conducted by applying the subdivision method to the pixels to find the optimal correction resolution based on the first reversed frequency. In order to find a correct resolution, the expected location of the first crop was indicated on near pixel 4 in the inversion frequency. For the most optimized resolution, the pixel was divided by 0.4 pixel instead of one pixel to find out where the lowest frequency exists.
Purpose: As application-specific wireless sensor networks are gaining popularity, this paper discusses the development and field performance of the GHAN, a greenhouse area network system to monitor, control, and access greenhouse microenvironments. GHAN, which is an upgraded system, has many new functions. It is an intelligent wireless sensor and actuator network (WSAN) system for next-generation greenhouses, which enhances the state of the art of greenhouse automation systems and helps growers by providing them valuable information not available otherwise. Apart from providing online spatial and temporal monitoring of the greenhouse microclimate, GHAN has a modified vapor pressure deficit (VPD) fuzzy controller with an adaptive-selective mechanism that provides better control of the greenhouse crop VPD with energy optimization. Using the latest soil-matrix potential sensors, the GHAN system also ascertains when, where, and how much to irrigate and spatially manages the irrigation schedule within the greenhouse grids. Further, given the need to understand the microclimate control dynamics of a greenhouse during the crop season or a specific time, a statistical assessment tool to estimate the degree of optimality and spatial variability is proposed and implemented. Methods: Apart from the development work, the system was field-tested in a commercial greenhouse situated in the region of Punjab, India, under different outside weather conditions for a long period of time. Conclusions: Day results of the greenhouse microclimate control dynamics were recorded and analyzed, and they proved the successful operation of the system in keeping the greenhouse climate optimal and uniform most of the time, with high control performance.
Chung, Sun-Ok;Sudduth, Kenneth A.;Drummond, Scott T.;Kitchen, Newell R.
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.377-388
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2014
Purpose: Determining the spatial structure of data is important in understanding within-field variability for site-specific crop management. An understanding of the spatial structures present in the data may help illuminate interrelationships that are important in subsequent explanatory analyses, especially when site variables are correlated or are a combined response to multiple causative factors. Methods: In this study, correlation, principal component analysis, and single and nested variogram models were applied to soil electrical conductivity and chemical property data of two fields in central Missouri, USA. Results: Some variables that were highly correlated, or were strongly expressed in the same principal component, exhibited similar spatial ranges when fitted with a single variogram model. However, single variogram results were dependent on the active lag distance used, with short distances (30 m) required to fit short-range variability. Longer active lag distances only revealed long-range spatial components. Nested models generally yielded a better fit than single models for sensor-based conductivity data, where multiple scales of spatial structure were apparent. Gaussian-spherical nested models fit well to the data at both short (30 m) and long (300 m) active lag distances, generally capturing both short-range and long-range spatial components. As soil conductivity relates strongly to profile texture, we hypothesize that the short-range components may relate to the scale of erosion processes, while the long-range components are indicative of the scale of landscape morphology. Conclusion: In this study, we investigated the effect of changing active lag distance on the calculation of the range parameter. Future work investigating scale effects on other variogram parameters, including nugget and sill variances, may lead to better model selection and interpretation. Once this is achieved, separation of nested spatial components by factorial kriging may help to better define the correlations existing between spatial datasets.
본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 벼 생산력을 예측할 수 있는 지상원격 측정센서 및 반사율지표를 선발하고, 이삭거름 질소 시비량 추천을 위한 원격탐사 최적 검정시기를 평가하며. 효율적 원격탐사 지표에 의한 이삭거름 질소 시비량 추천모델을 추정하고자 2010년에 포장시험이 수행되었다. 질소 시비량은 작물별 시비처방기준 (NIAST, 2006) 에 의해 결정하였고, 질소 시비수준은 기준 질소 시비량의 0%, 70%, 100% 및 130%의 4수준으로 하였으며, 밑거름으로 70%, 이삭거름으로 30%로 하여 분시하였다. 벼는 추청과 주남을 공시품종으로 하여 사양토에 5월 22일에 이앙하였고, 10월 6일에 수확하였다. 지상원격탐사 반사율 지표는 Crop Circle-amber와 red, GreenSeeker-green과 red를 이용해 7월 5일부터 8월 23일까지 7회에 걸쳐 측정하였다. 지상원격탐사 센서의 헤드와 작물 캐노피와의 형성 각도에 따라 센서가 탐지하는 식생의 밀도가 달라질 수 있다는 가정 하에 센서 헤드와 작물 캐노피의 측정 각도를 $45^{\circ}$, $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 조정하여 반사율 지표를 측정하였다. 지상원격탐사 센서로 측정된 반사율 지표는 $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 측정하였을 때 전반적으로 양호한 상관을 보여주었고, 생육 중반기와 수확기의 벼 지상부 건물중과 유의성 있는 상관을 보였다. 결정적 생육시기 (critical season)인 52일째와 59일째 측정된 반사율 지표는 벼의 지상부 건물중, 질소 흡수량과 밀접한 상관을 보여주었으며, 특히 이앙 후 59일째 측정한 NDVI가 고도로 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이러한 결과로 추청벼는 59일째 GreenSeeker $70^{\circ}$ 각도 rNDVI가, 주남벼는 59일째 Crop Circle $45^{\circ}$ 각도 rNDVI 및 GreenSeeker $70^{\circ}$ gNDVI가 최종 수확기 벼의 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하고, 이들 지표는 충족지수로 평가하여 질소시비수준을 예측하고 이삭거름 질소시비추천모델로 활용할 수 있을 것으로 생각되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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