• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권1호
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• pp.29-38
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• 2001

A navigation system was developed for autonomous guidance of a combine. It consisted of a DGPS, a machine vision system, a gyro sensor and an ultrasonic sensor. For an autonomous operation of the combine, target points were determined at first. Secondly, heading angle and offset were calculated by comparing current positions obtained from the DGPS with the target points. Thirdly, the fuzzy controller decided steering angle by the fuzzy inference that took 3 inputs of heading angle, offset and distance to the bank around the rice field. Finally, the hydraulic system was actuated for the combine steering. In the case of the misbehavior of the DGPS, the machine vision system found the desired travel path. In this way, the combine traveled straight paths to the traget point and then turned to the next target point. The gyro sensor was used to check the turning angle. The autonomous combine traveled within 31.11cm deviation(RMS) on the straight paths and harvested up to 96% of the whole rice field. The field experiments proved a possibility of autonomous harvesting. Improvement of the DGPS accuracy should be studied further by compensation variations of combines attitude due to unevenness of the rice field.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권3호
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• pp.391-401
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• 2020

The present article reports the feasibility of the electrical energy generation from ambient low-frequency vibration using a piezoelectric material mounted on a bimorph cantilever beam actuator. A corresponding higher-order analytical model is developed using MATLAB in conjunction with finite element method under low-frequency with both damped and undamped conditions. An alternate model is also developed to check the material and dimensional viability of both piezoelectric materials (mainly focussed to PVDF and PZT) and the base material. Also, Genetic Algorithm is implemented to find the optimum dimensions which can produce the higher values of voltage at low-frequency frequencies (≤ 100 Hz). The delamination constraints are employed to avoid inter-laminar stresses and to increase the fracture toughness. The delamination has been done using a Teflon sheet sandwiched in between base plates and the piezo material is stuck to the base plate using adhesives. The analytical model is tested for both homogenous and isotropic material characteristics of the base material and extended to investigate the effect of the different geometrical parameters (base plate dimensions, piezo layer dimensions and placement, delamination thickness and placement, excitation frequency) on the model responses of the bimorph cantilever beam. It has been observed that when the base material characteristics are homogenous, the efficiency of the model remains higher when compared to the condition when it is of isotropic material. The necessary convergence behaviour of the current numerical model has been established and checked for the accuracy by comparing with available published results. Finally, using the results obtained from the model, a prototype is fabricated for the experimental validation via a suitable circuit considering Glass fibre and Aluminium as the bimorph material.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.1-10
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• 2019

Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.

• Journal of Veterinary Science
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• 제25권1호
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• pp.2.1-2.14
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• 2024

Background: Sufficient surgical resection is necessary for effective tumor control, but is usually limited for vertebral tumors, especially in the cervical spine in small animal neurosurgery. Objective: To evaluate the primary stability and safety of customized three-dimensional (3D)-printed implants for cervical spine reconstruction after total vertebrectomy. Methods: Customized guides and implants were designed based on computed tomography (CT) imaging of five beagle cadavers and were 3D-printed. They were used to reconstruct C5 after total vertebrectomy. Postoperative CT images were obtained to evaluate the safety and accuracy of screw positioning. After harvesting 10 vertebral specimens (C3-C7) from intact (group A) and implanted spines (group B), implant stability was analyzed using a 4-point bending test comparing with groups A and C (reconstituted with plate and pins/polymethylmethacrylate after testing in Group A). Results: All customized implants were applied without gross neurovascular damage. In addition, 90% of the screws were in a safe area, with 7.5% in grade 1 (< 1.3 mm) and 2.5% in grade 2 (> 1.3 mm). The mean entry point and angular deviations were 0.81 ± 0.43 mm and 6.50 ± 5.11°, respectively. Groups B and C significantly decreased the range of motion (ROM) in C3-C7 compared with intact spines (p = 0.033, and 0.018). Both groups reduced overall ROM and neutral zone in C4-C6, but only group B showed significance (p = 0.005, and 0.027). Conclusion: Customized 3D-printed implants could safely and accurately replace a cervical vertebra in dog cadavers while providing primary stability.

• 농업과학연구
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• 제51권1호
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• pp.63-77
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• 2024

Yield monitoring systems have become integral to precision agriculture, providing insights into the spatial variability of crop yield and playing an important role in modern harvesting technology. This paper aims to review current research trends in yield monitoring systems, specifically designed for non-grain crops, including cabbages, radishes, potatoes, and tomatoes. A systematic literature survey was conducted to evaluate the performance of various monitoring methods for non-grain crop yields. This study also assesses both mass- and volume-based yield monitoring systems to provide precise evaluations of agricultural productivity. Integrating load cell technology enables precise mass flow rate measurements and cumulative weighing, offering an accurate representation of crop yields, and the incorporation of image-based analysis enhances the overall system accuracy by facilitating volumetric flow rate calculations and refined volume estimations. Mass flow methods, including weighing, force impact, and radiometric approaches, have demonstrated impressive results, with some measurement error levels below 5%. Volume flow methods, including paddle wheel and optical methodologies, yielded error levels below 3%. Signal processing and correction measures also play a crucial role in achieving accurate yield estimations. Moreover, the selection of sensing approach, sensor layout, and mounting significantly influence the performance of monitoring systems for specific crops.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.426-441
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• 2023

본 연구에서는 수확벌채에 따른 수목의 뿌리 점착력의 변화와 토양의 포화를 가정한 지표유출의 세 가지 흐름 기법(SFD; Single flow direction, MFD; Multiple flow direction, IFD; Infinite flow direction)을 무한사면 안전율 공식에 적용하여 산사태 발생 예측 모델링의 정확성을 분석하였다. 이를 위해 2020년 8월 집중호우의 영향으로 자연사면과 벌채사면에서 다수의 산사태가 발생한 제천지역을 연구지역으로 선정하였다. 위성영상과 25cm급 항공사진을 이용한 산사태 인벤토리 맵핑 결과, 연구지역 내에서 총 830개소의 산사태 발생원이 확인되었다. 산사태 모델링 결과, 벌채에 따른 뿌리 점착력의 변화를 고려한 경우(MFD: 0.81, IFD: 0.80, SFD: 0.80)가 벌채의 영향을 고려하지 않은 경우(MFD: 0.79, IFD: 0.79, SFD: 0.78)에 비하여 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics) 분석에서 정확성이 1.3~2.6% 향상되는 것으로 나타났다. 또한, MFD 알고리즘을 이용한 경우는 다른 알고리즘과 비교하여 AUROC 분석에서 정확성이 최대 1.3% 향상되었다. 이러한 결과는 식생조건의 변화를 고려한 뿌리 점착력의 차등 적용과 지표유출수 흐름기법의 선정이 산사태 예측 모델링에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 이 연구의 결과는 현지 수문모니터링과 함께 수종별 뿌리 점착력의 특징 및 변화를 고려하여 검증되어야 할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.567-582
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• 2022

체인톱에 의한 인력위주의 임목수확작업은 안전사고 문제에 직면하고 있으나, 기계화작업을 통해 작업자의 위험성을 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 본 연구는 국내 수종에 적합한 굴삭기 기반의 스트로크 하베스터을 이용하여 리기다소나무(Pinus rigida)와 신갈나무(Quercus mongolica)를 대상으로 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업으로 구분하여 생산성과 비용을 분석하였다. 스트로크 하베스터의 효율적인 운영을 위한 작업생산성 예측모델 개발과 직경 및 기계이용률에 따른 작업비용 변화를 분석하였다. 벌도+조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 6.53 m³/SMH와 4.02 m³/SMH이고, 비용은 각각 17,983 won/m³과 29,210 won/m³으로 나타났다. 벌도작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 40.9 m³/SMH와 23.0 m³/SMH이고 비용은 각각 2,667 won/m³와 4,743 won/m³으로 나타났다. 조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 8.25 m³/SMH와 7.75 m³/SMH이고, 비용은 각각 15,296 won/m³와 16,283 m³/SMH으로 나타났다. 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업의 생산성에 대한 중요인자는 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 선정되었으며(p<0.05), 이를 이용하여 작업생산성 예측모델을 개발하였다. 따라서 스트로크 하베스터를 이용한 벌도 및 조재작업에서 다양한 조건과 수종을 고려한 DB 구축으로 생산성과 비용 예측의 정확성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제44권1호
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• pp.12-18
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• 2017

당귀는 우리나라를 포함하여 중국과 일본 등 아시아국가에서 유용하게 이용되는 한약재이다. 그러나 국가마다 그 기원을 달리하기 때문에 혼 오용이 심하고 국제시장에서 혼란을 불러일으킬 소지가 다분하다. 따라서 오래전부터 형태학적, 세포유전학적 분석과 지표성분을 이용한 화학적 판별 마커의 개발에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 또한 최근에는 다양한 재배환경과 수확 후 가공 및 처리방법에도 비교적 안전한 유전자 단편의 염기서열 비교분석을 통한 분자생물학적 기술을 적용한 판별기술의 개발에 관한 연구결과 들이 발표되고 있다. 그러나 아직까지 이들 기술의 실용화를 통한 현장 적용에는 한계가 있으며 보다 많은 후속연구가 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 현재까지의 연구결과를 바탕으로 얻어진 문제점을 논하고 향후 필요한 추가 연구 과제들에 관하여 기술하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.