농업기계 임대사업의 지속화를 위한 효율성 분석

홍순중 忠南大學校 大學院 2012 국내박사

본 연구는 농림수산식품부에서 농업기계 공동이용을 통한 이용효율 제고로 농업생산비를 절감하기 위해서 지방자치단체의 농촌지도기관(시/군농업기술센터)을 운영주체로 선정하여 추진되고 있는 농업기계 임대사업에 대한 일반현황 자료를 기초로 경제파급효과를 분석하여 타당성을 확인하고, 담당자와 수혜자 만족도를 이용한 통계분석 및 사업의 진단분석 결과로부터 임대사업의 문제점을 도출하였다. 또한 농업기계 임대사업의 실적을 토대로 사업의 투자대비 산출의 효율성을 종합적으로 분석하여 적정 산출수준을 도출하고 벤치마킹 대상을 제공함으로서 2015년 재정 투입이 종료된 이후에도 지자체 스스로가 대안을 모색하여 지속적으로 운영할 수 있도록 사업의 방향을 설정하는데 일조하는 것을 목적으로 수행되었다. 이러한 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 조사도구는 이론적 접근방법으로 문헌고찰을 하였으며, 실증적 접근방법으로는 관련기관(각 도원 및 시/군농업기술센터) 임대사업 담당자, 임대사업 수혜자(농업인 등)에 대한 면접 및 설문조사하고 전문가 의견을 수렴하여 본 연구의 방향을 설정하고 수정?보완하는데 활용하였다. 설문조사는 3차에 걸쳐 실시하였는데 사업에 참여한 경험이 있는 지역농업인을 대상으로 한 1차 조사는 2011. 6. 1 ~ 6. 31일 까지 실시하였고 전국 123개 시/군 농업기술센터 임대사업 담당자를 대상으로 한 2차 조사는 2011. 6. 15 ~ 7. 31일 까지 우편 및 면접을 통하여 자료를 수집하였으며, 특히 2차 조사 자료는 사업에 대한 진단분석을 위한 IPA 분석에 활용하였다. 또한 3차 조사는 전국 123개 시/군농업기술센터를 대상으로 2012. 3. 12 ~ 3. 23일 까지 실시하였으며, 회수된 자료 중 분석이 불가능하거나 사업비를 지원받아 준비 중이거나, 시행하고 있지 않은 시/군농업기술센터를 제외한 109개소에 대하여 변수를 선정하여 투입요소(투입예산, 담당인력, 시설면적, 보유대수)와 산출요소(임대수입금, 임대실적)에 대한 DEA 분석을 통하여 규모효율성 측정, 규모수익의 유형 측정, 준거집단 및 참조회수 등 벤치마킹의 대상을 선정하였으며, 자료의 분석은 SPSS 18.0 및 EnPAS 프로그램을 이용하였다. 이상과 같은 분석을 통한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 농업기계 임대사업을 시행한 후 농업기계 수요 증가로 인한 생산유발효과는 6,694억원으로 이중 농업기계부문의 수요 증가액 및 자체 유발액인 1,998억원을 제외한 4,696억원이 농업기계부문의 수요 증가가 농업기계부문을 제외한 나머지 경제에 미치는 효과이며, 이 규모는 농업기계부문 생산액 증가분의 2.4배로 나타났다. 취업유발효과는 4,256명으로 이중 농업기계부문의 취업증가 인원인 659명을 제외한 3,597명이 농업기계부문의 수요 증가가 농업기계부문을 제외한 나머지 경제에 미치는 효과이며, 농업기계부문 취업증가 인원의 5.5배로 나타났다. 2. 농업기계 임대 자체로 인한 생산유발효과는 78억원으로 이 중 농업기계임대부문의 수수료 및 자체 유발액인 37억원을 제외한 41억원이 농업기계임대 사업이 농업기계 임대부문을 제외한 나머지 경제부문에 미치는 효과이며, 이 규모는 농업기계임대부문 생산액 증가분의 1.1배로 나타났다. 농업기계 임대사업의 취업유발효과는 121명으로 이중 농업기계임대부문의 취업증가 인원인 70명을 제외한 51명이 농업기계임대 사업이 농업기계임대부문을 제외한 나머지 경제부문에 미치는 효과이며, 이 규모는 농업기계임대부문 취업증가 인원의 0.7배로 나타났다. 3. 농업기계 임대사업의 경제파급효과는 크게 2개 요인으로 귀결된다. 첫째는 농업기계 임대사업 확대로 촉발된 농업기계 수요 증가로 인한 산업파급효과이고, 둘째는 농업기계 임대사업 자체로 인한 산업파급효과이다. 따라서 두 가지 산업파급효과를 합한 농업기계 임대사업의 총 경제파급효과는 생산유발효과가 6,772억원, 취업유발효과가 4,377명 수준으로 나타났다. 4. 농업기계 임대사업에 대한 농업인의 만족도(리커드 5점 척도를 100점 만점으로 환산)는 임대사업의 운영에 대한 만족도는 82.3점, 영농활동에 대한 도움 정도는 85.9점, 향후 사업 참여여부는 85.2점 수준으로 대체적으로 사업의 운영에 대하여 만족하고 있었으며, 농업기계 임대사업의 운영에 대한 만족도는 82.3점, 향후 사업의 참여여부는 85.2점으로 더 높게 나타나 사업에 대한 필요성을 농업인 스스로 인식하고 있는 것으로 판단된다. 특히, 보통 이하로 응답한 집단의 사업에 대한 만족도는 57.8점이었으나 향후 사업의 참여여부는 72.7점으로 사업의 필요성이 상대적으로 더 절실한 것으로 나타났다. 5. 시?군 농업기술센터에서 농업기계 임대사업을 운영하고 있는 사업담당자의 업무내용에 대하여 조사한 결과 농업기계 훈련사업이 57.5%로 가장 높았고 그 다음으로는 농업기계 임대사업이 28.2%로 나타나 임대사업 자체업무에 비하여 임대사업 관련업무 비율이 높은 것으로 나타났다. 또한, 근무환경에 대한 만족도는 63.2점으로 나타나 다양한 업무 내용을 고려할 때 근무환경이 매우 열악한 것으로 판단된다. 근무환경의 불만족 이유에 대한 복수응답 결과를 살펴보면, 전문인력 부족이 55.9%로 가장 높았고 그 다음으로는 사기진작의 노력 부족이 51.4%, 담당 업무의 다양성이 26.1%로 나타났다. 6. 사업담당자의 농업기계 임대사업에 대한 지속 희망 여부를 살펴보면, “매우 그렇다”가 42.4%로 가장 많고 그 다음으로 “그렇다” 37.4%, “약간 그렇다” 12.1% 순으로 나타나 응답자의 대부분이 사업을 지속하길 희망하는 것으로 나타났다. 사업담당자의 농업기계 임대사업에 대한 전체 만족도는 69.7점으로 보통인 반면, 사업의 지속에 대한 만족도는 84.7점으로 매우 높게 나타나 사업에 대한 필요성을 크게 느끼고 있는 것으로 판단된다. 7. IPA 분석을 이용한 농업기계 임대사업의 종합 진단결과 ‘사업목표 달성도’와 ‘사업내용’은 중요도와 만족도 부문이 평균 이상으로 적극적 유지/관리가 필요하며, ‘사업지원’과 ‘운영시스템’은 중요도와 만족도가 평균 이하로 중장기적 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이와 같이 사업목표 달성도를 가장 중요하게 생각할 뿐만 아니라 만족도도 가장 높게 나타난 것은 농업기계 임대사업이 가시적인 효과에 중점을 두고 추진되기 때문으로 사료된다. 항목별 진단결과를 살펴보면, 사업지원에서는 ‘중앙부처 및 도원의 사업관리’, ‘지원예산 규모’는 중요도와 만족도가 평균 이상으로 적극적 유지/관리가 필요하며, ‘행정 및 인력지원’은 중요도와 만족도가 평균 이하로 중장기적 개선이 필요한 것으로 나타났다. 운영시스템에서는 ‘사업의 장기적 비전 여부’와 ‘운영의 효율성’은 중요도와 만족도가 평균 이상으로 적극적 유지?관리가 필요하며, ‘중앙과 지역간의 협조 정도’와 ‘타 기관 및 부서의 협조 정도’는 중요도와 만족도가 평균 이하로 중장기적 개선이 필요한 것으로 나타났다. 8. 농업기계 임대사업을 운영하고 있는 109개 농업기술센터의 기술효율성(TE)은 59.8%, 순수 기술효율성(PET)은 52.8%의 비효율성을 갖고 있으며, 이는 임대 수입금 수준을 증가시킬 경우 비효율성을 52.8~59.8% 감소시킬 수 있다는 것을 의미한다. 또한 규모효율성(SE)은 12.4%의 비효율성을 갖고 있으며, 이는 사업 투자비, 담당인원 등 투입요소의 규모를 감소시킬 경우 효율성을 12.4%정도 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 9. 농업기계 임대사업의 운영에 규모효율성 보다 기술효율성이 미치는 영향이 더 크기 때문에 운영개선을 위해서는 단순히 임대 수입금의 규모 확대만을 목적으로 할 것이 아니라, 과잉 투자된 지원 사업비 및 예산과 담당인력의 조정 등 기술효율성에 대한 개선도 함께 이루어져야 될 것으로 판단된다. 10. 농업기계 임대사업의 규모수익 분석결과 규모수익 불변(CRS)이 11개(10.1%), 규모수익 체증(IRS)이 41개(37.6%), 규모수익 체감(DRS)이 57개(52.3%)인 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때, 임대사업이 가지는 공공사업이라는 성격과 투입요소 면에서 투자대비 산출요소가 상대적으로 적다는 것을 의미하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 운영의 효율성을 제고를 위하여 담당인력 강화 및 이용실적을 극대화 시킬 수 있는 자구책 마련을 위한 노력이 필요한 것으로 판단된다. 11. 농업기계 임대사업을 효율적으로 운영하고 있다고 분석된 농업기술센터 가운데 Cb-e(61회)과 Gb-s(60회)의 농업기술센터가 준거집단 투입요소 및 산출요소의 조합에 있어서 효율적인 기관으로 나타나 비효율적인 기관들이 벤치마킹의 대상으로 선정할 필요가 있는 것으로 나타났다. 12. 참소횟수에 따른 지역(도)별 시·군 농업기술센터 농업기계 임대사업의 효율성 분석한 결과 참조횟수에 따른 지역의 비효율적인 센터들이 벤치마킹 대상으로 삼아야 할 곳을 보면, 지역별로 경기도는 Gg-c와 Gg-g, 강원도는 Gw-m, 충청북도는 Cb-e, 충청남도는 Cn-o, 전라북도는 Jb-k, 전라남도는 Jn-c와 Jn-h, 경상북도는 Gb-s, 경상남도는 Gn-k으로 나타났다. This study was conducted to improve efficiency and reduce agricultural production cost through joint-use of agricultural machinery of the agricultural machinery rental service supported by Ministry of Food, Agriculture, Forestry and Fisheries and operated by city and country level local government. Current status of the agricultural machinery rental service was surveyed, economic effects were analyzed and the feasibility was confirmed, problems were addressed through statistical analysis of satisfaction of consumers and operational staffs and diagnosis of the business. Also based on achievements of the rental service, output efficiency against input was analyzed comprehensively, suitable output level was determined, bench-marking service examples were selected, and information useful for future direction of the business was provided for sustainable and independent self operation after 2015. To achieve these objectives effectively, literature review was conducted, individual interview and survey for business operational staffs in the province, city, and county level local governments and consumers were conducted, expert opinion was collected. First survey was conducted for farmers from June 1 to 31, 2011. Second survey was conducted for operational staffs of the rental service in 123 city and county level Agricultural Technology Development and Extension Centers (ATDECs) from June 15 to July 31, 2011, using mail and interview methods, and the data were used for IPA diagnosis analysis. Third survey was conducted for the 123 ATDECs from March 12 to 23, 2012. Problematic data were removed, and analyses were carried out for 109 ATDECs. Through DEA (Data Envelopment Analysis) for the selected input (financial investment, labor investment, facility area, and number of machinery) and output (rental number and profit) variables, scale efficiency and type of scale profit were measured, and bench-marking service centers were selected based on reference group and citation number. The analyses were conducted with SPSS ver. 18.0 and EnPAS software packages. Major findings were summarized as followings. 1. The production-inducing (669.4 billion ￦) and job-creation (4,256 persons) effects consisted of agricultural machinery industry (199.8 billion ￦ and 659 persons, respectively) and the other industrial areas (469.6 billion ￦ and 3,597 persons, respectively). Production-inducing and job-creation effects for other industrial areas were estimated as 2.4 and 5.5 times of those for agricultural machinery industry. 2. The production-inducing effects only by the rental service itself was about 7.8 billion ￦, and among them 4.2 billion ￦ was for non-agricultural industrial areas, which was 1.1 times of 3.7 billion ￦ for agricultural industry. Job-creation effects was 121 persons, and among them 51 persons were hired in non-agricultural areas and the other 70 persons were in agricultural area. 3. Economic influence of the agricultural machinery rental service could be recognized in two areas as increase of machinery demand and introduction of new business. Summing the economic influence, total production-inducing and job-creation effects were estimated as 677.2 billion ￦ and 4,377 persons, respectively. 4. When the Likeret scale of 5 was curved to 100, farmers' satisfaction for the rental service was 82.32 for current business operation, 85.94 for contribution to farming practices, 85.23 for future participation in the business, indicating recognition of the necessity of the rental service. Especially respondents whose satisfaction for current business operation was 57.8 showed the satisfaction for future participation of 72.7. 5. Service weight of the personnel in charge of agricultural machinery in city or county agricultural technology development and extension center (ATDEC) was analyzed. The duty weight was 57.5% and 28.2% for training and education, and the rental service, respectively. Satisfaction for working environment was 63.2, which was relatively low, considering wide working scope. Reasons of the low satisfaction were lack of expertise labor (55.9%), lack of efforts to improve working motivation (51.4%), and duty diversity (26.1%). 6. Results of continuation willingness of the rental service were in order of "very high" (42.4%), "high" (37.4%), and "a little high" (12.1%). Overall satisfaction of the rental service was 69.7 and continuation willingness was 84.7, indicating high necessity of the service. 7. Results of comprehensive diagnosis of the rental service using IPA showed that importance and satisfaction for 'achievement of business goal' and 'business content' were greater than average requiring progressive maintenance and management, and for 'business support' and 'operational system' were lower than average requiring long-term improvement. For 'business support', importance and satisfaction for 'business management by federal and local governments' and 'budget' were greater than average, and for 'administration and labor support' were lower than average. For 'operations system', those for 'long-term vision of business' and 'operational efficiency' were greater than average, and for 'cooperation between federal and local agencies' and 'cooperation with other organizations' were lower than average. 8. Technical efficiency (TE) and pure technical efficiency (PTE), indicators of return to investment, of the 109 rental service centers were calculated as 59.8% and 52.8%, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would decrease the inefficiency by 52.8~59.8% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 12.4%. 9. Technical efficiency would be more important than scale efficiency for operation of the agricultural machinery rental service, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. 10. Among the ATDECs providing the rental service, 11 (10.1%), 41 (37.6%), and 57 (52.3%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, and lack of output component for input component, meaning that measurements to strengthen staffs and maximize utilization should be tried to improve the operational efficiency. 11. Among centers with efficient rental service, Cb-e (61 references) and Gb-s (60 references) ATDECs could be benchmarked as reference group by other ATDECs with inefficient service models in terms of combination of input and output components. 12. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were Gg-c and Gg-g in Kyeonggi, Gw-m in Kangwon, Cb-e in Chungbuk, Cn-o in Chungnam, Jb-k in Jeonbuk, Jn-c and Jn-h in Jeonnam, Gb-s in Kyeongbuk, and Gn-k in Kyeongnam.

농업기계 정비사업 및 인력양성 실태조사

김병인 忠南大學校 大學院 2010 국내석사

우리나라의 농업기계화는 1960년대 초에 동력경운기가 보급되기 시작하여 1970년 이후 본격적으로 공급된 농업기계는 1998년 1,521천대에서 2000년 1,560천대까지 증가한 후 2008년 1,389천대로 조금 감소하고 있으나, 트랙터, 콤바인 등은 1998년 236천대에서 2007년 329천대, 2008년 339천대로 증가하고 있다. 벼농사의 경운·정지, 이앙, 수확 및 방제작업에서는 99%이상 기계화가 추진되었으며, 밭농사 기계화는 1998년 41.8%에서 2007년 47.2%로 지속적인 증가추세를 보이고 있다. 2008년 12월 현재 트랙터 253천대, 이앙기 309천대, 콤바인 85천대, 경운기 739천대 등이 보급되어 농업현장에서 활동되고 있다. 농업인의 소득이 높아짐에 따라 농업인의 복지에 대한 욕구도 함께 커지고 있어 농업기계의 구입성향도 점차 대형화, 고급화, 자동화 되어가고 있다. 또한, 수도작 이외에도 전작·축산·시설원예 분야 등에 이르기까지 다양한 기계가 개발 공급되고 있어, 효율적인 기계화 영농을 위해서는 농업기계의 개발보급은 물론 이용률의 제고를 위한 원활한 정비수리도 필수적인 과제이다. 농업기계의 효율적인 이용을 위해서 기계화 영농단 교육, 농업기계순회 교육, 농업기계기계 현장이용 기술교육 등 농업인에 대한 기술교육을 추진하고 있으나 노후화 되는 농업기계를 수리하고 관리해줄 사후봉사업소는 1999년말 3,163개소에서 2008년말 1,115개소로 줄어들었으며 종합화, 광역화를 유도하기 위하여 대형, 중형, 소형 사후봉사업소로 구분, 추진하기 위하여 농업기계화촉진법시행규칙(농림부령: 제1482호)을 2004년 11월 18일 개정, 시행하였으며 지역농협에서 운영하는 농협농기구서비스센터의 수가 농협간의 통·폐합 등으로 줄어들고 있으며, 이에 종사하는 농업기계 정비수리기사도 부족해지고 있는 실정이다. 시․군 농업기술센터 순회교육을 통하여 농업기계에 대한 점검정비 및 수리 교육을 실시하고 있으나 농업기술센터의 농업기계 임대사업이 활성화 되어 정비수리에 대한 업무가 가중되어 순회교육을 축소하는 실정이다. 농업기술센터 농업기계 담당자의 연령이 많아 향후 10년 이내에 40%의 수리인력이 퇴직을 해야 하는 실정으로 지속적인 농업기계 전문인력 육성이 필요하지만, 현재 농업계 고등학교 학생이 줄고 있으며, 특히 농업계 고등학생이 농업기계분야를 기피하고 있어 추후 농업인의 농업기계 운용관리 및 원활한 영농을 추진하기에 어려움이 발생할 것으로 예상된다. 본 연구는 농업기계 정비사업 및 인력양성 실태조사를 파악하고자 수행되었으며 구체적인 목적은 다음과 같다. 1. 문헌조사를 통하여 농업기계 사후봉사 지원 정책 및 정비인력 양성 체계를 정책을 조사, 분석한다. 2. 농업기계 사후봉사 업소 대표를 대상으로 정비인력 운영실태를 조사하고, 사후봉사 업소에 근무하는 정비인력의 업무 만족도를 조사한다. 3. 농업기술센터 농업기계 담당자를 대상으로 정비지원과 교육실태를 조사하고, 농학계 고등학교 교사와 학생의 정비수리에 대한 인식도를 조사한다. Agricultural machinery is one of the most important factor in crop production and needs to be maintained continuously for stable and effective utilization. Not only the number of agricultural machinery supplied has been increased, but size and function has been changed and developed. Decrease in quantity and quality of workforce for maintenance and repair service, however, is expected, and this raises concern on instable support of agricultural operation using agricultural machinery in the future. In the study, policy to support after service business and system to educate maintenance and service workforce were reviewed, and current status of business and education related to agricultural machinery service was surveyed. Major results were summarized as followings. 1. Current policy to support after service business and system to educate service workforce is not sufficient and suitable for status of agricultural machinery supply, and needs to be epoch-making and comprehensive change and revision. 2. Many after service shops were on business without registration and modernization of facilities was necessary. About half of the surveyed shops were operated at a loss, and their main bottleneck was acquisition of service workforce. Employees were not satisfied with working condition, working quality, and salary. Continuous education of them was necessary to maintain their jobs. 3. Staffs working in agricultural technology development and extension center wanted to be employed as mechanical and industrial positions more secured than special positions. About 40% of them were in their fifties, and 80% showed difficulties in machinery maintenance and repair service and wanted systematic education. 4. High school teachers in related majors answered that they would recommend machinery service jobs to their students, but salary and working conditions should be improved. They suggested that theory and practice of machinery service were too difficult, and better lecture tools such as text books and practice materials were necessary. Students did not preferred jobs in service of agricultural machinery due to poor salary and working conditions.

인공신경망을 활용한 지능형 농기계 기술의 표준화 우선순위 선정 프로세스 개발

남규철 忠南大學校 大學院 2021 국내박사

국내 농업기계 분야의 표준은 대부분 국제표준화 제정단계에서부터 참여하지 않고 선진국의 이해관계로 제정한 표준을 그대로 국가표준에 접목하는 이른바 부합화 표준을 사용하고 있다. 이러한 부합화 표준의 사용은 기술 선점이 어려운 단점이 있으며, 국내 기업의 해외 시장 진출 시 개발 일정 지연 등을 초래하고 있다. 농업기계 기술은 최근 4차산업혁명과 연계하여 빠르게 발전하고 있으며, 최근 다양한 지능형 농업기계 기술이 개발되고 있다. 그러므로, 지능형 농업기계 기술의 표준은 관련 기술 확보에 앞서 선제적으로 진행해야 할 과제로 기존의 전문가 평가를 활용한 주관적인 방법을 벗어나 다양한 관점에서 기술을 분석하고 표준화 우선순위를 결정할 수 있는 프로세스 개발이 필요한 실정이다. 본 논문은 지능형 농업기계 기술의 표준화 우선순위 프로세스 개발을 위한 연구로써, 평가 항목에 대한 전문가의 주관적인 점수를 기준으로 선정되는 표준화 우선순위 선정 방법을 개선하기 위하여 수행되었다. 본 논문에서는 지능형 농업기계 기술의 표준화 우선순위 평가를 위해 비선형 모델링에 적합한 인공신경망 기반의 표준화 프로세스를 개발하였고, 다양한 가중치를 고려한 평가 항목의 확률분포를 인공신경망에 입력하여 지능형 농업기계 기술의 표준화 프로세스를 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 지능형 농업기계 기술의 표준화 항목 분석 지능형 농업기계의 표준화 우선순위를 결정하기 위하여 시장 및 기술 동향을 분석하였다. 분석결과, ‘자율주행 기반기술’, ‘지능형 농업기계 기반기술’과 ‘농작업기 관리시스템 기반기술’을 지능형 농업기계의 표준화 우선순위 항목으로 선정하였으며, 이 항목을 대상으로 하는 요소기술을 분석하여 총 52개의 표준화 우선순위 후보기술을 선정하였다. 또한, 현재 ISO에서 제정 중인 8개의 기술을 대조군으로 포함하여 총 60개의 지능형 농업기계 표준화 기술의 표본집단을 선정하였다. 전문가 평가 결과, 자율주행 기반기술(32개), 지능형 농업기계 기반기술(12개), 트랙터 작업기 관리시스템 기반기술(16개)은 각각 10개, 6개, 7개가 표준화 우선순위로 선정되었다. 특히 ISO에서 제정 중인 8개의 대조군 중에서 5개의 대조군은 표준화 우선순위로 선정되었다. 2. 인공신경망을 이용한 표준화 우선순위 선정 모델 개발 지능형 농업기계 기술의 표준화 우선순위 평가를 위하여 평가 항목별 가중치의 모든 가능성을 반영할 수 있으며, 비선형 모델에 적합하고, 지속적으로 데이터베이스 구축이 가능한 인공신경망 모델을 개발하였다. 인공신경망 모델의 입력조건은 평가 항목 가중치에 따라 표준화 우선순위의 선정 여부가 결정되는 것을 고려하여 다양한 가중치를 갖는 평가 항목의 확률분포맵을 계산하였으며, 이를 입력으로 하여 표준화 우선순위와 우선순위 가능성 예측이 가능한 인공신경망 기반의 표준화 우선순위 선정 프로세스를 개발하였다. 3. 인공신경망을 활용한 표준화 우선순위 선정 프로세스 성능 평가 및 분석 인공신경망 모델 개발 결과, 평가 점수의 확률분포는 0∼100점 사이에 5점 간격의 총 20구간에서 약 65∼95점 사이에서 대부분의 확률분포를 갖고 있었으며, 80점, 85점에서 주로 최대 확률이 발생 되었다. 또한, 인공신경망을 이용해서 52개 기술에 대해 표준화 기술 선정 여부를 예측한 결과, 50개의 기술의 정확한 분류가 가능하였으며, ISO에서 제정 중인 8개의 대조군 중에서는 모두 7개의 표준화 우선순위를 예측하여 본 논문에서 개발한 인공신경망 모델이 표준화 우선순위 예측이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 기존의 전문가 평가에 의존하고 있는 표준화 우선순위의 선정 방법을 데이터베이스화하여 시스템화하였으며, 다양한 표본집단의 적용을 통하여 데이터베이스를 구축한다면 표준화 우선순위 예측 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단 된다. Every machinery company should maintain a standard to commercialize their technology. Most of the Korean agricultural machinery do not maintain any established international standards, but use the harmonized standards that incorporate standards established with the interests of advanced countries into national standards. The use of these harmonized standards has disadvantages in which it is difficult to preoccupy technology and cause delays in development schedules when domestic companies enter overseas markets. Therefore, the standard of intelligent agricultural machinery technology is a task that should be carried out preemptively before securing related technologies, and it is necessary to develop processes that can analyze technologies from various perspectives and determine standardization priorities. This study is focused on the development of a standardization priority process for intelligent agricultural machinery technology, and was conducted to improve the method of selecting standardized priority as expert evaluation based on a single assessment item. In this study, an artificial neural network-based standardization process suitable for nonlinear modeling was developed and validated considering various weights. 1. Analysis of standardization items of intelligent agricultural machinery technology The agricultural machinery market and technology trends were analyzed to determine the standardization priority of intelligent agricultural machinery. As a result of the analysis, 52 standardized priority candidate technologies for 'self-driving infrastructure', 'intelligent agricultural machinery based technology' and ' agricultural machine management system based technology' were selected for 'intelligent agricultural machines'. As a result of expert evaluation, ten, six, and seven were selected as standardization priorities for autonomous driving-based technologies (32), intelligent agricultural machinery-based technologies (12), and tractor-worker management system-based technologies (16), respectively. In particular, five of the eight comparators established by ISO were chosen as standardization priorities. 2. Development of standardization priority selection model using artificial neural networks For the evaluation of standardization priorities of intelligent agricultural machinery technology, an artificial neural network model that can reflect all possibilities of weights of assessment items, which is suitable for non-linear models used continuously through database construction was developed. The input conditions of the artificial neural network model were calculated with probability distribution maps of assessment items with varying weights, considering whether to select standardization priorities according to the weights of the evaluation items, and by input, we develop a standardized priority selection process based on artificial neural network. 3. Performance evaluation and analysis of standardized priority processes using artificial neural networks As a result of the development of a phosphor neural network model, the probability distribution of the evaluation score had a majority of the probability distribution between the total 20 sections and about 65–95 points with a five-point gap between 0 and 100 points, with the greatest probability occurring primarily at 80, 85 points. Furthermore, using artificial neural networks to predict the selection of standardization techniques for 52 technologies, accurate classification of 50 technologies was possible, and among all eight comparators established by ISO, the artificial neural network model developed in this study is capable of predicting standardization priorities. The methods presented in this study have been databaseized and systemized how to select standardized priorities that rely on existing expert evaluations, and it is judged that building a database through the application of various sample groups will improve the accuracy of standardized priority prediction. Keyword : Agricultural machinery, Standard, Artificial intelligence, Artificial neural network

DEM–MBD Coupling Model for Wheel Axle Load Prediction of Agricultural Tractors by Plow Tillage Depth

김연수 忠南大學校 大學院 2021 국내박사

세계 인구는 2020 년에 77 억 명으로 보고되며 2035 년에는 89 억 명, 2050 년에는 98 억 명으로 증가할 것으로 예상된다 (Toshiko et al., 2020). 빠르게 증가하는 인구 전체에 걸쳐 지속 가능한 식량 공급을 보장하려면 효율적이고 생산적인 농업 시스템이 필요하다. 특히, 경작 작업은 농작물 생산에서 가장 중요한 과정이고 농업 작업에서 가장 높은 전력 소비이므로 농업용 트랙터의 내구성에 가장 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 트랙터와 같은 농업 기계 연구자들은 실제 농업 작업 환경에서 계측된 하중 데이터를 획득을 통해 최적 설계를 위한 다양한 현장 필드 시험을 수행한다. 기존 농기계 현장 시험 방법은 날씨, 시험 용지 확보, 노동력, 비용, 시간 등 많은 운용 한계가 있다. 따라서, 농업 기계의 최적 설계 및 성능 평가를 가속화할 수 있는 기회를 제공하기 위해, 시뮬레이션 기반 가상 현장 테스트 관련 연구가 필요한 실정이다. 농업용 트랙터는 불규칙한 토양 조건에서 경작 작업 중에 발생하는 토양 저항을 극복하기 위해 엔진과 변속기를 통해 휠 축에 동력을 제공한다. 일반적으로 휠 축 하중은 트랙터 동력 전달 장치의 설계 요소로 사용되는 중요한 요소이다. 트랙터는 작물 종류에 따른 작업 패턴과 지역 및 기후에 따른 토양 환경 등 실제 물리적 작업 환경을 고려된 휠 축 하중을 사용하여 설계해야 한다. 그러나 기존 트랙터 동력 전달 장치의 설계는 기본적으로 엔진 성능과 차량 정상 부하를 고려하여 회사의 기준에 따라 설계되어 설계 신뢰성이 낮다는 문제점이 있다. KAMICO의 한국 농기계 수출 통계 보고서(KAMICO, 2020)에 따르면 농업용 트랙터는 2020 년 한국 농기계 수출의 64.8%를 차지했지만 국내 농기계 업체가 설계 품질에 대한 피드백을 제공하는 것은 매우 어려운 실정이다. 또한, 농업 작업 환경에 따라 솔루션에 대한 부하 데이터를 측정하기 위해 현장 테스트를 위한 측정 시스템을 구성하고 운영하는 것이 매우 어렵 기 때문에 이 문제에 대한 토양 도구 상호 작용 기반 솔루션이 필요하다. 트랙터 최적 설계 및 경작 기계를 위한 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 기반 설계 하중 매개 변수를 제공하려면 경작 작업 중 토양-도구 상호작용에 대한 응답을 정량화 하는 것이 중요하다. 많은 선행 연구에서 토양-도구 상호작용에 대한 경험적, 분석적 또는 수치 적 방법을 사용하여 먼저 토양-도구 상호작용을 모델링하고, 이를 엔지니어링 설계 과정에 통합하는 것이 선호되는 접근 방식임을 보여주었다 (Ghorbani, 2019). 따라서, 본 연구에서는 이산요소법 (discrete element method)을 사용하여 토양-도구 상호 작용 모델링을 수행하고, 트랙터 동역학 모델 개발을 통해 토양-기계 상호 작용 모델링 연구를 수행하여, 현장 실험을 대체하기 위한 몰드보드플라우 작업 중 트랙터의 축 하중 예측 연구에 적용했다. 3장에서는 이산요소법(discrete element method) 소프트웨어를 이용하여 경작 깊이에 따른 토양 모델링, 견인력 예측 시뮬레이션을 수행하고, 현장 필드 테스트 결과와 비교하여 견인력 예측 정확도를 검증하였다. 따라서, 토양-도구 상호작용 모델링을 위한 토양 기계적 물성 측정 시스템을 이용하여 목표 경작 깊이 (0–200 mm)를 고려하여 4개의 토양 깊이 구간(SL1: 0–50 mm, SL2: 50–100 mm, SL3: 100-150 mm, SL4: 150–200 mm)에 따라 토양 특성 측정 테스트를 수행했다. 본 연구에서의 DEM 토양 모델 보정은 수행된 토양은 점성토이기 때문에, 비 점성토에서 활용되는 안식각 테스트 대신 현장 전단 시험 및 원추 지수 시험 결과 값을 사용하여 수행되었다. 또한, 단일 날을 사용한 몰드보드플라우 시 경심에 따른 견인력 예측 시뮬레이션의 정확성을 검증하기 위해, 견인력 계측을 위한 육분력계, 경작 깊이 측정 시스템 및 RTK-GPS가 장착된 계측용 트랙터를 사용하여 현장 테스트를 수행했다. 이산요소법 시뮬레이션 결과, 현장 테스트를 통해 측정된 결과와 비교할 때 전체 평균 견인력의 예측 정확도가 12.3 % 이내 인 것으로 나타났다. 또한, 그 결과는 기존 분석적 방법(Gill and Vanden Berg) 및 경험적 방법 (ASABE standard D497.4, Hendrick)을 통해 예측된 결과 보다 5.3%-61.6 % 더 정확함을 확인했다. 반면 표토 특성만을 고려한 DEM 토양 모델을 이용한 견인력 예측의 정확도는 토양 깊이 구간 별 토양 특성을 고려한 DEM 토양 모델보다 최대 20.3%까지 낮은 결과를 보였다. 4장에서는 이산요소법과 다물체 동역학(multibody dynamics) 소프트웨어 간 연성해석을 통한 DEM-MBD 기반 토양-트랙터 상호작용 모델을 개발하고, 필드 시험 결과와의 비교를 통해 연성해석 모델의 경심에 따른 차축 부하 예측 정확도를 검증하는 하였다. 먼저, 트랙터 동역학 모델링을 위해 부착된 작업기 및 DAQ 시스템 등의 조건을 고려하여 타이어 및 차축의 무게 배분비 측정 시험을 수행했다. 그리고 필드 시험 데이터를 사용하여DEM–MBD 연성해석 모델의 작업속도 및 견인력 예측 정확도 향상을 위해 트랙터 모델의 타이어 매개 변수를 보정하였으며, DEM-MBD 보정 시뮬레이션 결과, 작업속도와 견인력의 전체 평균 예측 정확도는 각각 89.3%와 87.7%로 나타났다. 또한, 검증을 위한 데이터를 이용한 DEM-MBD 시뮬레이션의 경우 작업속도와 견인력의 예측 정확도는 각각 96.1%와 89.9%였다. DEM-MBD 연성해석 시뮬레이션 결과는 기존 ASABE standard D497.4를 사용하는 경우보다 평균 36.6% 정확함을 확인하였다. DEM-MBD 연성해석 모델의 보정 후, 다양한 토양 환경(필드 A: 대전, 필드 B: 당진, 필드 C: 춘천)에서 경심에 따른 차축 토크 예측을 위한 DEM-MBD 연성해석 시뮬레이션 수행과 연성해석 모델의 차축 토크 예측 정확도 검증을 위한 필드 실험 및 이론적 모델(Brixius)과 비교 분석을 진행하였다. 필드시험 결과, 경심이 11 cm에서 20 cm로 깊어짐에 따라 작업속도는 5.2%–26.4% 감소했고, 슬립율은 2.6%-16.6% 증가했다. 견인력의 경우 필드 B(11.8 kN)와 C(13.1 kN)의 전체 평균값은 필드 A(8.4 kN)보다 각각 1.42배, 1.73배 높았다. 후륜 차축 토크의 경우, 필드 B(3490.2 Nm)와 필드 C(4224.9 Nm)는 필드 A(2521.2 Nm)보다 각각 1.38배, 1.67배 높았다. DEM-MBD 연성해석 방법에 기초한 토양-기계 상호 작용 모델을 통해 필드 A, B, C에서 경심에 따른 작업속도 예측하는 정확도는 각각 95.3%, 96.6%, 84.4%였다. 또한, 견인력을 예측한 결과는 필드 A, B, C에서 각각 95.7%, 98.1%, 85.1%였다. 특히, 경반층(16–20 cm)에서 후륜 차축 토크 예측 정확도는 최대 89.6%로 Brixius 모델을 이용한 이론적 예측을 통한 정확도 보다 높았다. 필드 C에서의 DEM–MBD 연성해석 시뮬레이션 결과, 과 슬립 발생의 영향으로 작업속도와 견인력이 측정값 대비 감소하여 차축 부하 예측 정확도가 낮아졌지만, 전반적으로 예측 정확도는 기존 이론적인 방법과 비슷하거나, 경반층에서 오히려 더 높은 예측 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 개발된 DEM-MBD 연성해석 모델 기반 차축 토크 예측 방법은 개발된 기계의 목표로 하는 다양한 농작업 필드의 물리적 환경에서 경심 및 토양 깊이에 따른 물성치 변화를 반영한 토양-도구 상호작용을 고려한 방법이다. 따라서, 몰드보드플라우 뿐 아니라 다양한 경운작업 중 실제 필드 시험을 점진적으로 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, DEM-MBD 연성해석 모델 기반 차축 토크 예측 기반, 제품의 설계부하 확보를 통한 내구 시험코드의 최적화, 국내외 고장진단 및 파손 원인 분석, 가격 경쟁력 확보 등 농업기계 전반에 걸친 설계 부하 및 신뢰성 연구에 유용한 정보가 될 것으로 판단된다. The world population was 7.8 billion in 2020, and is expected to grow to approximately 8.9 billion in 2035 and 9.8 billion in 2050 (Toshiko et al., 2020). Development of an agricultural system that is highly efficient and productive is required to ensure sustainable food supply for the rapidly growing population. Tillage operation is not only the most important process in crop production, but also is responsible for the highest power consumption among various agricultural operations and has the greatest impact on the durability of agricultural tractors. For this reason, several researchers of agricultural machinery such as tractors have performed field tests for design optimization by procuring load data generated in an actual agricultural working environment. Most of the existing field-testing methods for agricultural machinery to contend with numerous controlling factors such as weather, securing test sites, labor, cost, and time. In contrast, simulation-based virtual field tests offer the solution to further accelerate the design optimization and performance evaluation of the most agricultural machinery. Agricultural tractors power the wheel axle through the engine and transmission to overcome the draft load encountered during tillage operation in uneven soil. In general, the wheel axle load is an important factor in designing a tractor power train. The tractor must to be designed considering the wheel axle load to borne in the actual working environment, such as the working pattern according to the cultivated crop, and the soil condition according to the region and climate. However, the existing tractor power train is basically designed according to the company's standards in consideration of engine performance and vehicle normal load, hence there is a problem of low design reliability. According to KAMICO's report on the export of agricultural machinery in Korea (KAMICO, 2020), agricultural tractors accounted for 64.8% of Korea's agricultural machinery exports in 2020. However, it is extremely difficult for domestic agricultural machinery companies to collect actionable suggestions for quality improvement in the event of a failure because the machinery is designed and manufactured without considering the overseas local agricultural work environment. In addition, it is challenging to configure, operate and field-test a measurement system to evaluate the load data and devise a solution according to the agricultural working environment. Therefore, a solution based on soil–tool interaction is required to counter this problem. To provide reliable simulation-based load parameters for designing optimal tractors as well as tillage implements, it is important to quantify the soil–tool interaction responses during tillage operation. The measurement of soil flow and soil reaction force in the actual working environment must be considered when selecting or designing implements to match the power source of agricultural machinery. Several previous studies have shown that using empirical, analytical, or numerical methods to fist model soil–tool interactions and then integrate them into the engineering design workflow is the preferred approach (Ghorbani, 2019). Therefore, in the present study, soil–tool interaction model was designed using the discrete element method (DEM), and applied to the study of wheel axle load prediction through the development of a DEM–MBD (multibody dynamics) coupling model to replace field experiments. Research objectives and thesis composition This dissertation is organized into four additional chapters following the introductory Chapter 1. The specific research objectives of this thesis according to the contents of each chapter are as follows. Chapter 2 reviews the previous literature studies and research background for load analysis for durability of agricultural machinery, soil–machine systems engineering, and the DEM. Chapter 3 describes the cohesive soil modeling using the DEM to measure field soil properties according to soil layer, and analyzes the draft force according to soil layer through field experiments using a load measurement system, and verifies the DEM soil model through comparison with the analytical method (e.g., Gill and Vanden Berg), empirical methods (e.g., ASABE D497.4 and Hendrick), and field experiment. Chapter 4 presents the process of predicting wheel axle torque according to tillage depth in various soil environments using the DEM–MBD coupling method, and verifies DEM–MBD coupling model through comparison with field experiment (i.e., travel speed, slip ratio, draft force, wheel axle load, and tillage depth) and theoretical equation (i.e., Brixius). Chapter 5 discusses the implications and conclusions of the study, provides a comprehensive summary, and suggests avenues for future study.

Development of Grain Yield Monitoring System Software for Korean 55 kw Full-feed Type Multi-purpose Combines

이규호 忠南大學校 大學院 2017 국내석사

국내 농가 수는 1970년 248만 가구에서 2014년에는 117만 가구로 약 52.6%가 감소하였다. 게다가 농가 가구당 경지면적도 1970년 0.88 ha였지만, 2014년 1.23 ha로 증가하였고, 농촌 인구의 고령화도 꾸준히 증가하였다. 농업 인구의 고령화에 따라 농작업의 자동화 및 기계화율의 중요성이 대두되었는데, qkx농사 수확작업의 기계화율은 14%로 매우 낮은 실정이다. 이에 따라 주식인 벼를 포함하여 밀, 보리, 콩 등 여러 작물을 수확할 수 있는 다목적 보통형 콤바인 개발을 필요로 하고 있고, 국내 기업들은 국내외 판매를 목적으로 개발을 진행하고 있다. 그리고 최근 정부는 자동화와 기계화이외에 정밀농업에도 관심을 쏟고 있다. 정밀농업은 위치 별 적절한 농자재의 투입량과 생육관리를 통해 수확량을 가장 많이 낼 수 있고, 수확까지 지출되는 비용 즉, 농자재 투입을 최소화 할 수 있는 농업이다. 전문가들은 정밀농업을 국내에 도입하면, 현재 EU의 평균보다 20배 많은 비료를 사용하고 있는 국내 상황에서 60% 이상의 에너지 절감을 기대한다고 한다. 이 정밀농업의 대표적인 예로 ICT와 스마트팜을 들 수 있는데, 정밀농업의 가장 기초라 할 수 있는 것은 수확량 모니터링 시스템이다. 수확량 모니터링 시스템은 수확량의 변이정도를 측정하고 분석하여, 처방하고자 하는 대상 포장에 대한 전략을 세울 수 있게 하기 때문에 정밀농업의 기초라 한다. 하지만 국내에는 이 수확량 모니터링 시스템 기술이 없고, 시스템에 대해서 연구한 기록들은 있지만, 시스템에 속한 소프트웨어에 관한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 국내에 적용 가능한 수확량 모니터링 시스템의 소프트웨어를 개발하였다. 수확량 모니터링 시스템 소프트웨어는 콤바인 캐빈 내에서 실시간 수확량 정보와 지도를 확인 할 수 있는 콘솔용 소프트웨어와 콘솔용 소프트웨어를 통해 저장 된 데이터를 보정 및 가공 할 수 있는 후처리 소프트웨어로 나뉜다. 소프트웨어 기능과 메뉴를 구성하기 위해, 해외에서 사용 중인 소프트웨어를 각각 조사하였고, 그 소프트웨어들의 기능들을 분석 및 정리하였다. 조사결과, 콘솔용 소프트웨어는 콘솔에 설치되어 함께 판매되고 있으며, 해외에서는 수확 작업 이외의 경운, 방역, 이앙 등 다른 작업에 도움을 줄 수 있는 소프트웨어 기능에 중점을 두었다. 후처리 소프트웨어는 판매를 목적으로 제작된 소프트웨어와 연구를 목적으로 한 소프트웨어가 있었다. 판매 목적의 소프트웨어는 자동으로 오류가 발생한 데이터를 삭제하여 데이터 정확도를 높이는 기능도 있지만, 데이터관리에 중점을 두어, 사용자가 해당 기능들로 수확계획을 정확하게 세울 수 있기 위한 기능들로 구성되어 있었다. 연구를 목적으로 한 소프트웨어는 데이터 수정, 보정, 삭제를 통해 정확도를 높이려는 기능들에 중점을 두었다. 조사했던 소프트웨어들 중, 본 연구목적에 맞게 소프트웨어를 제작하려 콘솔용 소프트웨어에서는 Ceres 8000i (RDS Technology)의 기능을, 후처리 소프트웨어에서는 Yield Editor (USDA ARS)의 기능을 참고하였다. 콘솔용 소프트웨어가 설치된 Ceres 8000i 제품의 특징으로는 다양한 기능이 있지는 않지만, 수확량 모니터링 시스템만을 목적으로 설계되어 데이터 수집, 실시간 수확량 지도, 센서 오작동 유무 확인, 단위 설정 등 수확량 모니터링 시스템에 필요한 기능을 간략히 갖추었다. 후처리 소프트웨어인 Yield Editor는 데이터 수정, 보정, 삭제가 사용자 선택에 의해 수동, 자동으로 되는 소프트웨어이다. 원하는 옵션을 선택하면 해당 옵션의 데이터 보정과 삭제 작업이 이루어지며, 수동 작업은 작업자가 원하는 수치만큼, 그리고 자동 작업은 소프트웨어에 입력된 지표 (Sudduth 등, 2007; 2012)를 토대로 이루어진다. 소프트웨어는 C# (Visual Studio 10; Redmond, WA)을 사용하여 제작하였고, 별도의 설치과정 없이 파일을 실행하면 프로그램이 실행될 수 있도록 설계하였다. 그리고 각 소프트웨어의 기능을 평가하기 위해 한국에서 얻은 벼 수확량 데이터 (Chung 등, 1999)와 미국에서 얻은 옥수수 수확량 데이터 (Chung 등, 2002; Lee 등, 2012)를 사용하였다. 콘솔용 소프트웨어는 세 가지 메뉴로 구성되었다. 수확량 데이터와 수확량 지도를 실시간으로 확인할 수 있는 메뉴, 작업 전 센서 보정 혹은 지연시간 설정 및 시스템 구동 중, 센서의 정상 작동 유무를 확인 할 수 있는 메뉴, 그리고 수익 예측과 데이터의 순서 및 사용자가 저장을 원하는 데이터를 선택할 수 있는 메뉴가 있다. 작업 전, 실내 실험을 통해 센서 값을 보정하고, 지연시간 설정과 위치 데이터 보정 설정을 하면, 저장되는 수확량 데이터에 지연시간이 적용되고, 위치 데이터는 실시간으로 보정이 되어 콘솔을 통해 수확량 데이터와 수확량 지도를 확인할 수 있다. 후처리 소프트웨어도 콘솔용 소프트웨어와 마찬가지로 세 가지 메뉴로 구성되었다. 데이터 보정을 설정할 수 있는 메뉴, 데이터의 통계와 그래프를 확인 할 수 있는 메뉴, 그리고 수익 예측과 데이터 순서 및 사용자가 원하는 데이터를 선택하여 저장할 수 있는 메뉴가 있다. 데이터는 위치, 지연시간, 속도, 수확량에 대해서 보정 할 수 있게 옵션을 만들었다. 모든 데이터 수정 및 보정 기능들은 사용자가 값을 설정하여 작동할 수 있지만, 속도와 수확량은 데이터 수정 및 보정 지표를 통해 자동 보정이 가능하다. 위치 데이터는 속도를 사용하여 삭제가 아닌 보정할 수 있으며, 지연시간은 사용자가 입력한 시간에 따라 (Flow & moisture delay time)데이터 저장 위치를 변경하여 저장 시킬 수 있다. 그리고 속도와 수확량 데이터는 수정 및 보정 지표를 통해 오류라 판단되는 데이터들을 삭제한다. 소프트웨어 기능 평가는 한국, 미국 수확량 데이터를 활용하여, 제작한 소프트웨어와 Yield Editor 후처리 소프트웨어로 보정한 결과 값 비교를 하였다. 제작한 소프트웨어로 한국 데이터는 총 4393개의 데이터 중, 785개의 데이터 (17.86%)를 삭제하였고, 86개의 위치 데이터 (1.95%)는 삭제하지 않고 보정하였다. 미국 데이터는 총 5682개의 데이터 중, 778개의 데이터 (13.69%)를 삭제하였고, 보정한 데이터는 없었다. 그리고 Yield Editor로 한국 데이터는 총 4396개의 데이터 중, 495개의 데이터 (11.26%)를 삭제하였다 (위치 데이터도 포함한 수치). 그리고 미국 데이터는 총 5682개의 데이터 중, 511개의 데이터 (8.99%)를 삭제하였다. 결과적으로 같은 수정 및 보정지표를 통해 자동 보정을 한 경우에는 성능이 같게 나왔지만, 해외문헌을 통해 보정의 최적 수치를 입력하여 수정 및 보정한 데이터의 경우 (Start & end pass delay), 제작한 소프트웨어가 Yield Editor 보다 많은 양의 데이터를 삭제하였다. 따라서 본 연구결과를 통해, 해외에서 사용한 데이터 수정 및 보정 지표와 보정의 최적 수치를 국내에서도 사용할 수 있지만, 기준이 국내가 아니기 때문에 보정할 데이터의 기준을 국내에 적합한 수준으로 찾는 노력이 필요하다. 본 연구를 통해 제작한 소프트웨어가 실용화가 되기 위해서는 추가적으로 데이터 보정 기능을 늘리고, 곡물 유량 센서를 초음파 타입이 아닌 다른 타입으로 실험해야 한다고 판단하였다.

농업기계 수출증진을 위한 산학협력 과제 발굴

장준희 忠南大學校 大學院 2014 국내석사

The objective of this study was to unearth R&D projects of industry-academic cooperation(IAC) for promoting agricultural machinery export. In order to achieve this objective, a survey was conducted by questionnaire and visiting to manufacturing companies for supplement of questionnaire. The survey was conducted for three months from August to October, 2013. The survey was conducted to the 50 members, whose annual sales were ranked above 50, among the members of Korea Agricultural Machinery Industry Cooperative(KAMICO), and replies were received from 29 members. The replies were analyzed and the following results were obtained: 1) According to the results of demand analysis of R&D area, the ratio of the companies having R&D organization including research institute and, developing department, was 93%; the ratio of the companies having R&D facilities including testing equipment for prototype, was 83%; the ratio of the companies having experience of R&D grant from government, was 86%; therefore, these results showed that more than 80% of the companies surveyed were acutely recognizing the need of R&D, and conducting R&D for the development of agricultural machinery while utilizing their research facilities and grants. 2) Priorities for improving R&D capability of companies were surveyed. Among the priorities, the ratios were 31% for augmenting professional manpower (including external recruitment), 21% for augmenting industry-academic cooperation(IAC). The results showed that augmenting professional manpower was very important priority for the companies and augmenting IAC was considered as a alternative for the former. 3) Necessity of IAC for promoting export of agricultural machinery was surveyed. The results showed that 86% of companies recognized the need of IAC; such as 48% of need and 38% of acutely need. This results implied that most companies had an experience of IAC and such experience made them feel the need of IAC acutely. 4) For the survey of the priority of IAC area, development of a new product showed first priority such as 44%. 5) According to the results of demand analysis of export market development area, 93% of the replied companies had the experiences of products exporting abroad. This results showed that the most companies are having the exporting experiences of their products. 6) For the exporting agricultural machinery abroad, priority was analyzed for the additional efforts to export market development. Results showed that A/S for agricultural machinery was the first priority after exporting. 7) For promoting export of agricultural machinery, AHP method was used for unearthing R&D projects of industry-academic cooperation(IAC). When R&D projects were selected, four evaluation criteria were applied. Among four evaluation criteria, future value and need had the most weight for analyzing all the replies. But, for analyzing all the replies excluding 5 major manufacturers’, export marketability had the most weight. 8) The results of unearthing R&D projects of industry-academic cooperation(IAC) for promoting agricultural machinery export were as the following: ① High-performance and eco-friendly engine technology ② Sensing technology for detecting hazardous substances ③ High-performance, high efficiency and power transmission system technology ④ High efficiency, energy-saving, and eco-friendly horticultural mechanical technology ⑤ The quality and value-added technology ⑥ Development of measuring instrument technology for agricultural products safety ⑦ Ergonomic design technology ⑧ Mechanized harvesting technology for reduction of labor of farm products ⑨ Export processing machinery and systems development ⑩ Advanced system technology of the future horticultural facilities

다모드 IPCT 방식 트랙터 정유압 기계식 변속기 시뮬레이션 모델 개발

백승민 忠南大學校 大學院 2020 국내석사

This paper was conducted to develop a simulation model of HMT (Hydro mechanical transmission) for a 55 kW agricultural tractor and to verify the model by comparing the measured and simulated data such as the axle torque, rotational speed, and power transmission efficiency. In this study, the HMT model consists of a compound planetary gear, HSU (Hydro-static unit), range shift, spiral bevel gear, and final reduction gear. The compound planetary gear is composed of two planetary gear sets. The HMT has three gear stages, and the maximum tractor speed was selected as 40 km/h. A test bench was installed based on the engine of the HMT platform to evaluate the performance of the HTM, and a simulation model was developed using Romax DESIGNER. A bench test was conducted according to the gear stages to compare the results of the simulation. The similarities between the measured and simulated results were analyzed using the t-test and linear regression analysis. As a result, The range of tractor speed for each gear stage were 1.05-10.22 km/h, 10.74-20.17 km/h, and 20.70-41.40 km/h, respectively. The APE (Absolute percentage error) for tractor maximum speed between target value and simulation results were 2.20%, 0.85%, and 3.50%, respectively. there were no significant differences for the axle torque, rotational speed, and power transmission efficiency. Also, the trend of the power transmission efficiency between the measured and simulated appeared to be similar in all gear stages, and we obtained a simulation model with the accuracy of an R-squared value of more than 0.9. In conclusion, the measured and simulated data were similar to each other. Considering the results of this study, it is considered that this simulation model of the HMT will be useful to develop the HMT tractor and to improve the power transmission efficiency for the optimal design.

농업기계 단기임대사업의 효율적 운영을 위한 실태조사 연구

홍순중 忠南大學校 大學院 2009 국내석사

ABSTRACT A study on survey of agricultural machinery short-term rental system was conducted to provide basic data for effective and sustainable implementation of the rental system. The selected survey samples were 34 rental management institutions such as city and county level government offices and Agricultural Technology Development Centers, and Primary Agricultural Cooperatives. Survey was conducted through mailing of questionnaire papers and direct interview with the officers in charge of agricultural machinery short-term rental management. Major results of the study were summarized as followings. 1. Number of agricultural machinery retained by the 34 management institutions for the machinery rental business was 3,699, and number of machinery by crop were 1630 for upland crops, 929 for rice, 542 for orchard farming, 274 for animal husbandry, and 324 for common use. 2. Regarding size of warehouse for rental agricultural machinery, 50% of the institutes were less than 660㎡, 26.5% were greater than 993㎡, and 23.5% were between 663 and 990㎡. Institutes maintaining machinery washing facilities were only 10 (29%) among the 34 rental management institutions. 3. Agricultural machinery rental business was advertised to farmers by 91% of the institutes, and the methods were leaflet(35.2%), village broadcasting (26.5%), call-up education(23.6%), and TV and radio(14.7%). Major contents of the advertisement were rental procedure(52.9%), rental machinery(26.5%), and rental cost(20.6). 4. Methods of rental application were in the order of direct submission of application document(50.0%), telephone request(29.4%), and internet request(20.6%). Payment time was mainly before the rent(91.1%). 5. Duration of user training was between 30 minutes to one hour, and main education contents were machinery operation(35.2%), field operation method(32.4%), and safety use(32.4%). 6. Main bodies of transportation of rental agricultural machinery were farmers(58.8%), management institutes(32.3%), and management institutes for selected machinery(8.9%), therefore lease-farmers were mostly in charge of transportation, however transportation by management institutes would be preferable for minimization of related safety accidents and for more active transportation service to farmers. 7. Averaged annual utilization of rental machinery from 2004 to 2007 was increased from 105 to 245, 342 and 452 farmers, and the average was 342 farmers. In addition, rental days during the period were also increased from 141 to 310, 500 and 611 days, and the average was 469 days. 8. The rental service was classified by volume of the rental results as lowest level for less than 200 farmers, medium level for between 200 and 400 farmers, medium-high level between 401 and 600 farmers, and highest level for greater than 601 farmers. Analysed annual machinery utilization days from the lowest to the highest levels were 103, 445, 552 and 1,536 days, respectively, while utilization days per machinery were 2.5, 5.5. 3.7 and 8.3 days, respectively. 9. Daily rental costs depended on the rental service management institutions, however about 50% of them were between 0.3 and 0.5% of the machine price for tractor, combine and implements, and about 60% of them were between 0.3 and 0.5% for rice transplanter, and these were similar to those of other agricultural machinery custom hiring services. 10. Management of agricultural machinery short-term rental system required greater number of workers than that of long-term rental system, although the numbers were somewhat different by institutions, and the proper number of workers for management of the system was resulted as 5.4 persons in average, however current number of workers were 3.3 persons in average, which were only 61% of the required proper number of workers. Therefore it was suggested that additional workers more than 2 should be employed for successful system management. 11. Officers in charge of the short-term rental system management worked on 82.4% of the rest days during busy farming seasons, and 58.8% and 41.2% work all and some of the rest days, respectively. 12. Major inconvenience factors in the management of agricultural machinery rental system were identified as shortage of service workers(79.4%) such as warehousing and delivery, and repair & maintenance of rental agricultural machinery, and shortage of budget(20.6%) for repair and maintenance, therefore increase of service workers was suggested. 13. For management of the short-term rental system, computer program was adopted by 32.4% of the rental management institutes, and the major functions of the programs were management of rental machinery(35.3%), management of lease farmers(35.3%), calculation of rental cost(14.7%), preparation of reporting document(14.7). Considering that 70.6% of the major functions were assigned for management of rental machinery and lease farmers, development of programs with various other functions including receipt function. 14. Percentage of institutes with contracted insurance for accidents related with the rental system was only 35.3%, and machine types were limited to powered machinery(35.3%) and implements(5.9%), therefore insurance should be extended for growth and settlement of the rental system. 15. Mayors' or CEOs' interest levels for the rental business were identified as very high, high, normal, and low, and percentages for the categories were 61.8%, 17.6%, 17.6%, and 3.0%, respectively, so 79.4% had interest with high and very high levels. Satisfaction levels by officers in charge of the rental system were classified as very high(29.4%), high(17.6%), normal(353.%), and low(35.3%), so 47.0% showed high and very high levels of satisfaction. 16. Survey about extension of the rental system showed 67.7%, 29.4%, and 2.9% for extension, maintaining of current level, and reduction, respectively, showing possibility of future extension.

自律走行 트랙터 耕耘經路 生成시스템

徐一煥 忠南大學校 大學院 2010 국내박사

세계적으로 농업의 기계화는 빠른 속도로 진행되어 왔으며, 특히 우리나라의 2008년도 벼농사 농업기계화 율은 90.5% 이상으로 경운, 정지, 이앙, 방제, 수확 및 건조 등 거의 모든 작업에 걸쳐 기계화가 이루어졌다.(농림수산식품부, 2008) 하지만 농촌의 고령화 및 부녀화로 실제 농업기계를 조작할 수 있는 인력이 감소되고 있다. 이러한 가운데 농업기계화의 각종 자동화는 점점 더 가속화되고 있다. 우리나라에서도 2008년도 논 경지정리 율이 64.7% 이상 완료된 상태에서 포장에서의 각종 자동화가 개발되고 있으며, 그 중 자율주행 트랙터에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. (통계청 홈페이지. 2009) 자율주행 트랙터가 포장에서 경운작업을 하기 위해서는 포장의 조건에 따른 트랙터의 주행경로와 함께 트랙터의 동작을 제어하기 위한 제어명령어가 동시에 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 숙련된 트랙터 운전자에 의한 포장에서의 경운작업 경로와 작업특성을 분석하여 자율주행 트랙터의 경운경로생성프로그램에 적용하였고, 포장에서 경운작업을 하기 위하여 작업순서, 선회유형 및 경운작업을 구분하였으며, 작업유형별로 경운경로를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1. 숙련된 트랙터 운전자의 경운특성을 조사하기 위하여 DGPS를 이용한 경운경로계측시스템을 개발하였으며, 인천 강화와 충남 천안 지역의 포장에서 트랙터 경운작업 시 경운경로를 계측하였다. 2. 계측된 트랙터 경운작업 경로를 분석하기 위한 프로그램을 개발하였으며, 개발된 프로그램을 이용하여 경운경로를 분석한 결과, 왕복작업 시 트랙터가 선회하는 새머리에서의 선회유형은 C형, X형 및 R형의 3가지로 구분할 수 있었으며, 작업순서로 구분할 경우 C형 경운작업, C-구획형 경운작업과 순차경법으로 작업이 이루지는 X형 및 R형 경운작업 4가지로 구분하였다. 3. 개발된 경운경로계측시스템으로 계측된 자료를 이용하여 경운경로생성 시 필요한 포장의 4개의 꼭짓점 좌표 값을 인식할 수 있는 프로그램과 토양의 상태에 따라 트랙터의 최소회전반경이 변하게 되므로 작업하고자 하는 포장에서의 트랙터 최소회전반경을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 4. 자율주행 트랙터가 포장에서 경운작업을 수행하기 위한 경운경로를 생성하기 위해서 필요한 포장의 입력변수로는 포장의 4개의 꼭짓점 좌표와 포장 진입 위치가 필요하며, 트랙터 및 작업기의 입력변수로는 트랙터에 장착된 GPS위치를 기준으로 트랙터 앞까지의 거리, 로터리 끝까지의 거리와 로터리 경운 축까지의 거리, 트랙터 회전반경, 작업기의 작업 폭 및 작업 겹침량이며, 이 변수를 이용하여 경운경로를 생성하였다. 5. 자율주행 트랙터용 경운경로의 출력 시 직선주행과 곡선주행으로 구분하였으며, 주행경로의 시작점과 끝점좌표, 곡선주행 시의 선회반경 및 선회각도 그리고 트랙터의 제어명령어로 구성하였고, 트랙터의 제어명령어는 PTO의 ON/OFF, 작업기의 상승하강, 전. 후진 제어, 작업변속단수, 작업 시작 및 정지가 가능하도록 구성하였고, 출력화일의 형식은 포장과 트랙터의 기본정보가 포함된 'DOC' 파일과 트랙터의 주행경로와 트랙터 제어명령어가 포함된 'PTH', 'GIS' 및 'LNC' 파일 3가지로 만들어지도록 하였다. 6. 포장의 작업순서를 작업준비, 왕복작업, 왕복작업부에서 회경작업부로의 이동, 회경작업 및 작업종료로 구분하였으며, 포장의 왕복작업부의 경운작업 시점으로 이동을 위한 작업준비와, 포장작업이 종료 후 포장 밖으로 이동하는 작업종료 알고리즘을 개발하였다. 7. 왕복작업부에서 작업 시 전진주행과 회귀주행이 서로 교차하는 새머리부의 선회유형 C형, X형 및 R형 각각에 대한 알고리즘과 작업순서별 C형 왕복작업, C-구획형 왕복작업과 X형 및 R형 왕복작업인 순차경법에 대한 알고리즘을 개발하였다. 8. 왕복작업부의 작업이 종료된 후 포장 가장자리의 미경지부분을 경운하기 위한 회경작업의 작업순서와 각 꼭짓점에서의 선회방법을 결정하였으며, 결정된 방법에 의하여 알고리즘을 개발하였다. 9. 숙련된 트랙터 운전자의 운전특성자료와 포장 및 트랙터의 주요변수 입력알고리즘, C형, X형 및 R형의 선회알고리즘 및 C형 왕복작업, C-구획형 왕복작업, X형 왕복작업, R형 왕복작업 알고리즘과 트랙터 제어명령어 출력알고리즘 등을 하나의 프로그램에 적용하여 자율주행 트랙터용 경운경로생성프로그램을 개발하였다. 10. 생성된 경운경로자료를 자율주행 트랙터에 적용 시 미경지 부분이 발생하는 지에 대한 사전검토를 위하여 로터리의 작업 깊이에 따른 로터리 작업영역을 적용한 시뮬레이션프로그램을 개발하였으며, 각 경운유형별 주행거리 및 시간을 계산하여 적정 포장작업유형을 선정하기 위한 기초 자료를 제공하였다. 11. 본 연구에서 개발된 경운경로생성프로그램으로 생성된 경운유형별 경운경로자료를 주행거리와 시간으로 분석한 결과 작업유형에 따른 총 주행거리의 차이는 있었으나, 실제 경운작업이 이루어지는 영역에서의 경운작업 시 주행거리의 차이는 발생하지 않았다.

채소정식기 식부장치 개발

박석호 忠北大學校 2005 국내박사