• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제25권6호
• /
• pp.497-502
• /
• 2000

For the analysis of geothermal energy utilization in agriculture the relations between soil temperature and geographical variables such as latitude longitude and sea level in Korea were analyzed and the regression equations were suggested among them. The measured soil temperature data for four years in eighteen cities were used to get the soil temperature fitting equation depending on the soil depth and the time of year in each city. The mean correlation coefficient for those data fitting was 0.980. the correlation coefficient of regression analysis for the mean soil temperature($T_{m}$) on the geographical variables such as latitude longitude and height above sea level was 0.958 and those for soil surface temperature amplitude(Tss) and phase constant(tp) were 0.889, 0.835, respectively. The relation between the apparent thermal diffusivity of the soil and the three geographical variables was not significant. The regression equations for the mean soil temperature($T_{m}$) soil surface temperature amplitude(Tss) and phase constant(tp) adopting latitude($X_{1}$) longitude($X_2$) height above sea level($X_3$) were as follows : $T_{m}$=50.049 - $0.849X_1$-$0.03131X_2$-$0.00622X_3$Tss=-6.970 +$0.584X_1$+$0.00530X_2$-$0.00214X_3$tp=70.353 - $1.404X_1$+ $0.02098X_2$+ $0.00312X_3$

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.27-35
• /
• 2007

온실을 통해 시설원예작물을 재배하는 대대수의 농업인들은 병해충의 예측, 진단 및 방제에 큰 관심을 가지고 있으며, 특히 농가에서는 병해충 관리 문제가 생산량과 품질에 직결되는 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 토양 및 환경 센서를 이용하여 무선 센서 네트워크를 구성하고 이를 토대로 온실 내의 작물의 병해충에 대한 조기 예측 및 관리를 가능하게 하는 멀티미디어 병해충 예측 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 기존 고가의 PLC 장비에 비해 온실 내에 무선 센서 네트워크를 형성하여 효율적으로 병해충정보를 데이터베이스화하고 토양 및 온도, 습도, 조도와 같은 다양한 환경 정보를 수집할 수 있다. 아울러 시스템의 수행성을 검증하기 위해 가상 온실 모형을 제작한 후, 모형에 토양 및 환경 센서의 시스템 구성요소를 구성하여 각 플랫폼(Desktop, Web, PDA)별 GUI를 구현하여 온실상태에 따라 병해충 예측 및 관리가 가능한 수행 결과를 보였다. 마지막으로 제안한 시스템을 이용하여 온실 작물의 병해충 예측 관리가 다양한 플랫폼에서 잘 동작함을 확인할 수 있었다.