3D 프린팅 기술을 이용하여 광섬유가 내장된 임베디드 센서 구조물을 제조하였으며, 광주파수 반사 산란광 측정법 기반의 분포 센서 기술을 이용하여 대상 구조물에 인가된 스트레인 분포를 측정하였다. 측정된 분포 데이터는 대상 구조물 형상에 실시간 대입하여 3차원 시각화 표현하였다.
본 연구는 FDR(Frequency Domain Reflectometry) 센서를 이용하여 코코넛 코이어 배지에서 급액 공급관리에 적합한 수분측정 장소를 찾고 보다 정밀한 측정 방안을 제시하기 위한 기초 실험으로 급액구에서의 측정거리와 위치 그리고 노이즈 필터 사용에 따른 수분변화와 편차를 조사하였다. 시판되는 코코넛 코이어 슬라브 중 coir dust와 chip의 함량이 10:0, 7:3, 5:5, 3:7인 배지들을 사용했고 배지 윗면과 측면에 급액구부터 5, 10, 20, 30cm의 거리를 두어 센서를 설치하여 동일한 급액을 공급한 후 수분변화를 측정하였으며, 노이즈 필터 사용 여부에 따른 수분변화는 내부가 균일한 인공토양인 글라스 비드를 포수하여 설치간격 0, 6, 12, 21cm에서 측정하였다. 배지조성에 상관없이 센서가 급액구에 가까울수록 높은 수분함량 증가를 나타내었다. 배지 조성 3:7과 10:0에서는 윗면과 측면 측정에 따른 배지 수분함량 변화 특성이 차이를 보이지 않았으나 5:5와 7:3에서는 윗면을 측정시 보다 높은 수분함량 증가를 보였다. Chip 함량이 상대적으로 많은 3:7 배지에서는 다른 배지들보다 수분함량 증가가 낮았다. 노이즈 필터를 사용하게 되면 측정치 변동과 편차가 감소하였다. 따라서, 코코넛 코이어 배지에서 FDR센서를 이용해 배지 수분 계측시 급액구에 가까운 거리의 윗면을 측정하는 것이 급액 이후 배지내 변화를 관측이 용이하다. 다수의 센서를 사용하여 측정할 경우에는 센서간 간격을 21cm 이상으로 넓게 설치하도록 하며, 노이즈 필터는 측정 안정성 향상을 위해 사용을 권장한다.
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.
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.
In this study, the function and purpose of the disposal cover, which is an engineering barrier installed to isolate the disposal vault of the near-surface disposal facility for radioactive waste from natural/man-made intrusion, and the design details of the demonstration facility for performance verification were described. The Demonstration facility was designed in a partially divided form to secure the efficiency of measurement while being the same as the actual size of the surface disposal facility to be built in the Intermediate & low-level radioactive waste disposal site of the Korea Radioactive Waste Agency (KORAD). The instruments used for measurement consist of a multi-point thermometer, FDR (Frequency Domain Reflectometry) sensor, inclinometer, acoustic sensor, flow meter, and meteorological observer. It is used as input data for the monitoring system. The 3D monitoring system was composed of 5 layers using the e-government standard framework, and was developed based on 4 components: screen, control module, service module, and DBIO(DataBase Input Output) module, and connected them to system operation. The monitoring system can provide real-time information on physical changes in the demonstration facility through the collection, analysis, storage, and visualization processes.
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.
주파수 인피던스를 이용하는 ThetaProbe ML2x인 ADR 형식의 토양함수비센서를 적용하여 주문진 표준사, 상주 화강 풍화토, 장수 편마암풍화토을 대상으로 실험을 수행하였다. 시험의 목적은 측정센서의 측정 정밀도를 측정로드부 삽입 깊이에 따른 변화 양상을 파악하였다. 흙매질은 체적함수비 함량과의 관계를 비교하기 위하여 건조상태와 습윤상태로 구분하여 수행하였다. 측정결과에서 측정로드부가 흙매질 내 5cm 이상 삽입되면 측정전압의 변화폭이 크게 감소하는 것을 파악하였다. 또한, 표준사와 같이 균질한 입자를 가진 흙보다는 점토와 실트 등과 같은 세립질을 함유한 화강풍화토와 편마암풍화토에서 측정전압이 안정적인 형태를 갖는 것으로 나타났다. 따라서, 측정치는 측정로드부가 다공질매질과의 접촉 면적이 커질수록 안정적인 값을 제공한다.
토양의 용적수분 함량을 현장에서 측정할 수 있어 토양 내 물 이동이나 관개관리에 효과적으로 이용할 수 있는 6종의 토양수분 센서에 대한 검정을 실시했다. TDR형태의 센서가 2종으로 토양단면측정용인 TRIME과 탐침형태인 Mini-TRASE이었으며, 4종은 FDR 형태의 센서로 토양단면 측정용인 EasyAG, EnviroSCAN, PR-1과 탐침형태의 WET-1 센서였다. 코어로 측정한 용적수분함량과 비교한 결과 TRIME은 1차 선형식의 관계에서 코어측정값과 약 2.4%의 오차를 나타냈고, Mini-TRASE는 코어 용적 수분함량과 약 1.4%의 오차를 나타냈으며, 이 오차는 실험에 사용했던 7종의 센서들 중에서 가장 작은 값이었다. EasyAG는 SF로 분석했을 때는 코어측정값과 약 2.6%의 오차를 나타냈고, 센서로 측정한 토양 수분 함량을 코어수분함량과 직접적으로 비교했을 때도 역시 약 2.6%의 오차를 나타냈다. EnviroSCAN은 SF로 분석했을 때는 코어측정값과 약 2.8%의 오차를 나타냈고, 센서로 측정한 토양수분 함량을 코어수분 함량과 직접적으로 비교했을 때는 2.6%의 오차를 나타냈다. WET-1은 센서로 측정한 값과 코어로 실측한 값 사이에 약 2.0%의 오차가 있음을 보여주고 있으며, 이것은 검정에 사용했던 FDR 센서들 중에서는 가장 작은 값이었다. PR-1은 측정시 access 튜브 내에서 방향을 조금씩 바꿀 때마다 측정값이 달리 나오는 경우가 많아 수분함량 측정횟수가 많지 않았으나 실측값과 약 4.7%의 오차를 보였다. 결론적으로 센서의 정확성을 검정하기 위해 사용된 6종의 센서 중 PR-1은 현장 측정에 문제가 있을 것으로 여겨진다.
In this study, a field study was conducted to investigate the relationship between high-resolution remote images and the volumetric moisture, and the number of compaction. Changes in the shape of the surface and soil moisture content were observed and correlated with the number of compactions using roller equipment. As the compaction is repeated, the surface is flattened and the terrain curvature decreases and converges to zero. In particular, the tangential curvature changes as the number of compactions increase. Due to soil compaction, the vegetation index changed from a positive to a negative value, and most of the test site area was homogenized with a negative index. This suggests a decrease in porosity and an increase in volumetric water content associated with increasing soil compaction. Soil moisture, measured using a frequency domain reflectometry(FDR) sensor, tends to increase proportionately with the number of vibration compactions, but the correlation between the number of compactions and soil moisture is unclear. This study suggests that while it is necessary to consider the reproducibility of the experiments performed, the compaction quality of the soil can be evaluated using high-resolution terrain factors and soil moisture.
고측고 토마토 전용 하우스에서 비순환식 토마토 암면재배 시 배지 내 수분함량이 토마토 '데프니스' 품종의 생육 및 과실의 생산성에 미치는 영향을 보고자 수행하였다. 양액공급량은 일사량제어가 FDR센서 수분제어보다 3.8배 많았다. 일사량제어의 수분함량은 90-95%였고, FDR센서 수분제어의 수분함량은 60-65%였다. 초장의 길이 및 토마토의 과중은 일사량 제어가 FDR센서 수분제어보다 1.2-1.9배 길었고, 1.2-2.0배 무거웠다. 상품과는 일사량 제어가 FDR센서 수분제어보다 1.3배 많았다. 과실의 당도는 처리간 차이가 없었다. 열과 발생량은 일사량 제어가 FDR센서 수분제어보다 2.0배 높았다. 따라서 비순환식 암면 배지에서 토마토의 생육 및 생산성을 향상시키기 위해서는 일사량제어가 적당하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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