Draft control is key technique in plow control system for automation of implement control system. To make the consistent draft force is an essential factor for preventing the reduction of working efficiency by tractor's slip and also improving the working efficiency. Therefore, the purpose of this study is to develop the draft sensor for draft control of plow and evaluate the usability of the algorithm of draft control system using proportional control valve. The developed draft control system could extract the draft force very well regardless of draft condition, change of setting draft force and response time in the response characteristic test. The maximum draft force at 3-Point linkage was 10,000 N and the deviation of the control system was 125.8 N in steady state condition. The developed control system worked very well with regard to the change of draft force in field and even in soil condition with soil reaction. The results of experiment showed the characteristics of response was sufficient to be used as the implement draft control system for tractor using proportional valve.
This paper proposes a method to predict maximum traction for unmanned robots on rough terrain in order to improve traversability. For a traction prediction, we use a friction-slip model based on modified Brixius model derived empirically in terramechanics which is a function of mobility number $B_n$ and slip ratio S. A friction-slip model includes characteristics of various rough terrains where robots are operated such as soil, sandy soil and grass-covered soil. Using a friction-slip model, we build a prediction model for terrain parameters on which we can know maximum static friction and optimal slip with respect to mobility number $B_n$. In this paper, Mobility number $B_n$ is estimated by modified Willoughby Sinkage model which is a function of sinkage z and slip ratio S. Therefore, if sinkage z and slip ratio are measured once by sensors such as a laser sensor and a velocity sensor, then mobility number $B_n$ is estimated and maximum traction is predicted through a prediction model for terrain parameters. Estimation results for maximum traction are shown on simulation using MATLAB. Prediction Performance for maximum traction of various terrains is evaluated as high accuracy by analyzing estimation errors.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.171-177
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2022
The number of people who own indoor plants is growing today, but as a result of their busy lifestyles-such as work or travel-as well as a lack of enthusiasm in caring for their plants, their plants wither. The use of an irrigation control system with a surveillance camera can assist such folks in taking care of their plants. Such a device can assist in remotely watering plants at predetermined times and checking on the health of the plants. The proprietors would be able to live comfortably without feeling bad thanks to this change. Internet access is required for this technology in order to monitor the plants and control the watering through apps. A sensor is installed in the soil to monitor soil humidity and send data to the microcontroller for irrigation, allowing the owner to schedule irrigation as they see fit and keep an eye on their plants all day. With the use of a remote irrigation control system, the plants will grow properly and be irrigated with the proper amount of water, and the owners will be so glad and delighted to watch their plants. Knowing the time and quantity of water are vital parts of the plant growth.
본 논문은 가전로봇 항해 성능 개선을 위하여 사용된 SLAM기반 확률적 필터 개선 알고리즘을 이용하여 최근 각광받고 있는 사물인터넷과 융합한 아파트 실내나 베란다에서 사용이 가능한 스마트 가든 시스템을 설계 구현하였다. 이를 위하여 개방하드웨어 제어기인 아두이노와 센서들을 이용하였고, 세 가지 무선방식(블루투스, 이더넷, 와이파이)으로 자동 급수 및 조명, 성장모니터링을 제어 및 관찰이 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 이미 많은 활용이 되고 있는 기존의 식물공장과 같은 대규모 재배 시스템이 아니고 아파트와 같은 실내에서 사용 할 수 있도록 하기 위하여 개발되었다. 개발된 시스템은 스마트폰 앱을 통한 제어는 물론 토양센서, 조도센서, 습도센서, 온도센서 등을 이용하여 환경데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 급수펌프와 LED 램프, 온도를 제어하기 위한 환기팬 등의 기능으로 구성되었다. 무선 원격제어 방법으로는 블루투스, 이더넷, 와이파이 등이 모두 가능하도록 구현 하였다. 따라서 사용자가 집안에 없을 때 원격 제어 및 모니터링이 가능하도록 설계하였다.
본 연구는 토양 수분함량을 즉시 파악할 수 있는 Time Domain Radiometer(TDR)과 식물의 광합성 시 잎에서 반사되는 Reflectance를 통하여 식물의 상태를 파악할 수 있는 Multi-spectral radiometer(MSR)를 사용하여 난지형 잔디인 'Sea Isle 1' Seashore paspalum 과 'Floratam' St. Augustinegrass를 대상으로 토양수분함량과 Reflectance와의 상관관계를 파악하고자 시작하였다. 본 연구를 통해 토양 수분함량이 660, 694 wavelengths와 NDVI, LAI, stress index에서 높은 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 이는 Sensor-based technology가 잔디의 수분요구 시점을 미리 파악할 수 있는 기술의 기초 자료로서 활용될 수 있으며 여러 다른 Sensor-based technology를 이용한 연구로 확대될 수 있을 것이다.
Seo, Mijin;Han, Kyunghwa;Cho, Heerae;Ok, Junghun;Zhang, Yongseon;Seo, Youngho;Jung, Kangho;Lee, Hyubsung;Kim, Gisun
한국토양비료학회지
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제50권5호
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pp.336-344
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2017
The soil water characteristics curve (SWCC) represents the relation between soil water potential and soil water content. The shape and range of SWCC according to the relation could vary depending on soil characteristics. The objective of the study was to estimate SWCC depending on soil types and layers and to analyze the trend among them. To accomplish this goal, the unsaturated three soils were considered: silty clay loam, loam, and sandy loam soils. Weighable lysimeters were used for exactly measuring soil water content and soil water potential. Two fitting models, van Genuchten and Campbell, were applied. Two models entirely fitted well the measured SWCC, indicating low RMSE and high $R^2$ values. However, the large difference between the measured and the estimated was found at the 30 cm layer of the silty clay loam soil, and the gap was wider as soil water potential increased. In addition, the non-linear decrease of soil water content according to the increase of soil water potential tended to be more distinct in the sandy loam soil and at the 10 cm layer than in the silty clay loam soil and at the lower layers. These might be seen due to the various factors such as not only pore size distribution, but also cracks by high clay content and plow pan layers by compaction. This study clearly showed difficulty in the estimation of SWCC by such kind of factors.
Highland farming is agriculture that takes place 400 m above sea level and typically involves both low temperatures and long sunshine hours. Most highland Chinese cabbages are harvested in the Gangwon province. The Ubiquitous Sensor Network (USN) has been deployed to observe Chinese cabbages growth because of the lack of installed weather stations in the highlands. Five representative Chinese cabbage cultivation spots were selected for USN and meteorological data collection between 2015 and 2017. The purpose of this study is to develop a weight prediction model for Chinese cabbages using the meteorological and growth data that were collected one week prior. Both a regression and random forest model were considered for this study, with the regression assumptions being satisfied. The Root Mean Square Error (RMSE) was used to evaluate the predictive performance of the models. The variables influencing the weight of cabbage were the number of cabbage leaves, wind speed, precipitation and soil electrical conductivity in the regression model. In the random forest model, cabbage width, the number of cabbage leaves, soil temperature, precipitation, temperature, soil moisture at a depth of 30 cm, cabbage leaf width, soil electrical conductivity, humidity, and cabbage leaf length were screened. The RMSE of the random forest model was 265.478, a value that was relatively lower than that of the regression model (404.493); this is because the random forest model could explain nonlinearity.
Growth characters and ingredient contents of two-year-old bellflower (Platycodon grandiflorum) roots were investigated under both control and soil moisture treatment condition using soil moisture control system including soil sensing and automatic water supply chain in this study. Root diameter, fine root number, root length, fresh weight and dry weight of the plant were significantly influenced by the automatic water treatment, 20%, 30%, 40% and 50%, respectively. Ingredient contents of the two-year-old roots in bellflower plants were detected in the 20% and 50% of controlled soil moisture content. Contents of amino acids were decreased by the soil moisture treatment, meanwhile, contents of minerals were not showed significant decrease except for phosphorus content. Showing no difference in proline and tyrosine, fourteen of the amino acid contents were gradually decreased by the increased soil moisture contents, with significant decrease in serine, glycine, alanine, leucine, lysine and histidine at 20% treatment.
Satellite and airborne hyperspectral sensor images are suitable for investigating the vegetation state in agricultural land. However, image data obtained by an optical sensor inevitably includes mixels caused by high altitude observation. Therefore, mixel analysis method, which estimates both the pure spectra and the coverage of endmembers simultaneously, is required in order to distinguish the qualitative spectral changes due to the chlorophyll quantity or crop variety, from the quantitative coverage change. In this paper, we apply our agricultural independent component analysis (ICA) model to an airborne hyperspectral sensor image, which includes noise and fluctuation of coverage, and estimate pure spectra and the mixture ratio of crop and soil in agricultural land simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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