Multilayer Perceptron Model to Estimate Solar Radiation with a Solar Module

( Joonyong Kim ),( Joongyong Rhee ),( Seunghwan Yang ),( Chungu Lee ),( Seongin Cho ),( Youngjoo Kim ) 한국농업기계학회 2018 바이오시스템공학 Vol.43 No.4

Purpose: The objective of this study was to develop a multilayer perceptron (MLP) model to estimate solar radiation using a solar module. Methods: Data for the short-circuit current of a solar module and other environmental parameters were collected for a year. For MLP learning, 14,400 combinations of input variables, learning rates, activation functions, numbers of layers, and numbers of neurons were trained. The best MLP model employed the batch backpropagation algorithm with all input variables and two hidden layers. Results: The root-mean-squared error (RMSE) of each learning cycle and its average over three repetitions were calculated. The average RMSE of the best artificial neural network model was 48.13 W·m-2. This result was better than that obtained for the regression model, for which the RMSE was 66.67 W·m-2. Conclusions: It is possible to utilize a solar module as a power source and a sensor to measure solar radiation for an agricultural sensor node.

Multilayer Perceptron Model to Estimate Solar Radiation with a Solar Module

Kim, Joonyong,Rhee, Joongyong,Yang, Seunghwan,Lee, Chungu,Cho, Seongin,Kim, Youngjoo Korean Society for Agricultural Machinery 2018 바이오시스템공학 Vol.43 No.4

Purpose: The objective of this study was to develop a multilayer perceptron (MLP) model to estimate solar radiation using a solar module. Methods: Data for the short-circuit current of a solar module and other environmental parameters were collected for a year. For MLP learning, 14,400 combinations of input variables, learning rates, activation functions, numbers of layers, and numbers of neurons were trained. The best MLP model employed the batch backpropagation algorithm with all input variables and two hidden layers. Results: The root-mean-squared error (RMSE) of each learning cycle and its average over three repetitions were calculated. The average RMSE of the best artificial neural network model was $48.13W{\cdot}m^{-2}$. This result was better than that obtained for the regression model, for which the RMSE was $66.67W{\cdot}m^{-2}$. Conclusions: It is possible to utilize a solar module as a power source and a sensor to measure solar radiation for an agricultural sensor node.

EDEM을 이용한 수확기 이송부 롤러의 회전속도에 따른 마늘의 충격 해석

박동혁 ( Donghyeok Park ),이춘구 ( Chungu Lee ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2

굴취형 마늘수확기는 굴취가 이루어진 후 이송과정을 통해 수집까지 이루어지게 된다. 이송과정에서는 마늘에 접착된 토양의 제거가 이루어져야 한다. 개발 중인 수확기에서는 별모양의 롤러가 회전하면서 마늘을 이동시키고 토양을 털어낸다. 이때 고려해야할 점은 마늘의 이송속도를 최저 요구속도 이상으로 유지하여 마늘이 정체 없이 수집부로 이송되어야 하고 토양이 같이 수집되지 않도록 충분히 제거될 수 있도록 하는 것이다. 또한 작물에 손상이 생기면 부패가 빠르게 진행되기 때문에 충격을 최소화하는 것도 필수적이다. 그러나 실제 수확과정에서 마늘의 움직임과 충격을 파악하고 분석하는 것은 어려움이 있고 작업 조건에 따른 차이도 크다. 이 연구에서는 이송부의 주요 요인인 롤러 회전속도에 따른 영향을 시뮬레이션을 통해 파악하고자 하였다. 수확기의 이송부의 과정은 해석이 복잡하기 때문에 하나의 마늘과 롤러가 접근하여 충돌하는 과정으로 단순화하여 분석하였다. 이 조건에서 롤러의 회전속도가 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450 rpm일 때 입자에 가해지는 압축력, 토크, 합력과 입자의 위치, 속도 및 에너지 등을 0.004초 간격으로 얻었다. 분석에 사용한 프로그램은 EDEM 2017 (DEM Solutions LTD., UK)이고 입자는 마늘의 타원체 형상을 실측한 길이, 폭, 두께를 적용하여 하여 5개의 구를 중첩시켜 만들었으며 밀도를 적절하게 설정하여 실제 무게와 근접하게 형상화하였다. 롤러가 회전하면서 이동하기 때문에 마늘과 충돌하는 조건을 제한하기 어려우므로 롤러가 시작되는 위치를 다르게 하여 각 회전속도별로 5회씩 반복하여 결과를 얻었다. 연속적인 과정에서 충돌 순간의 힘을 구하는 것은 매우 빠른 속도로 데이터를 얻어야 가능하며 실험에서도 충돌 때 입자에 가해지는 힘이 측정된 경우는 거의 없었다. 다만 마늘에 가해진 충격의 경우 충돌 후 움직일 때 가진 총 에너지로 전해지기 때문에 에너지를 파악하여 비교하도록 하였다. 입자가 이동하는 속도 데이터도 얻을 수 있으므로 같이 분석하였다. 반복결과의 평균값을 분석하였을 때는 회전속도와 충격이 비례하는 것으로 보기 어려우나 최댓값을 비교하면 회전속도가 증가할수록 충격에 의해 전해진 에너지가 증가하고 입자의 이동속도도 증가한다는 결과를 얻을 수 있다. 빠른 속도로 회전할 경우 충돌이 확실하게 이루어지지 않고 빗겨 맞는 경우가 많아 정확한 결과를 얻기 어려운 것으로 보인다. 추후 수확기의 이송부 구조에서 이루어지는 이송과정을 구현하고 실제 마늘의 물성을 자세히 분석하여 손상이 일어날 것인지 파악하는 것으로 최적의 롤러 회전속도를 도출해낼 수 있을 것이다.

스마트 농업 표준화의 현황과 문제점

임종국 ( Jung-guk Lim ),강영선 ( Youngsun Kang ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

우리나라에서 스마트팜은 ICT가 접목된 시설원예/축산 또는 온실/축사를 의미하며 정부는 새로운 기술 보급을 위해 노력하여왔다. 정부는 스마트팜을 육성하기 위한 법률을 2021년에 예고하였고 이는 농업기계는 물론 농업 전체에 큰 변화를 초래할 것으로 예상된다. 또한 2020년대에 들어 국제적 표준화기구인 ISO, IEC, ITU는 스마트팜에 대한 표준을 개별적인 기술위원회에서 개발하던 차원을 넘어 실용화를 촉진시키고자 전략자문위원회를 구성하고 표준로드맵을 준비 중에 있는 상황이다. 스마트농업은 표면적으로 기계나 시설이 중요하게 보이지만 데이터 중심으로 농업생산이 변화되기 위해서는 재배학, 축산학, 경영학 등 학제간 기술이 융합이 필수적이다. 특히 스마트농업에 있어서 표준화는 정보처리의 상호운영성(interoperability)을 중심으로 추진될 것으로 예상되므로 전자공학이나 데이터 과학자들의 참여와 함께 농생명공학 분야의 전문가 즉 도메인전문가들의 참여가 절실하게 요청된다. 이 발표는 연구는 표준이라는 개념이 이직 생소한 연구자들에게 표준화의 의미와 표준화의 필요성 및 2022년 현재 국내외 스마트팜 표준화의 상황을 소개한다. 또한 우리나라 스마트농업 표준화에 있어서 드러나는 문제점을 제시하고 바이오시스템공학 연구자들에게 표준화에 참여를 안내한다.

EDEM을 이용한 줄기절단기의 칼날 설치각에 따른 절단부하 분석

박동혁 ( Donghyeok Park ),이춘구 ( Chungu Lee ),백승환 ( Seunghwan Baek ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1

밭작물 중 양파와 마늘은 높은 노동투하시간, 노임의 상승, 복잡한 수거 과정 등으로 최근 재배면적이 감소하는 추세이다. 밭농업 활성화 방안으로 생산비 절감과 작업 속도 향상을 위한 수확기계 개발 연구로 줄기절단기가 개발되었다. 이 연구는 줄기절단기 예취날의 설치각이 절단부하에 미치는 영향을 분립체 해석 기법으로 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 시뮬레이션은 EDEM으로 인장탄성계수, 전단탄성계수, 중첩길이, 입자 반경 및 질량, 상대속도를 이용하여 충돌시 힘을 해석하고 인장 및 전단강도, 한계, 결합 길이를 통해 입자간 결합을 설정할 수 있다. 시제품으로 설계된 줄기절단기의 치수를 활용하여 프로그램 상에서 줄기 절단 시뮬레이션을 진행하여 절단부하 결과를 얻도록 하였고 칼날 설치각을 30도, 45도, 60도로 변경하여 각각의 부하를 분석하여 경향성을 파악하고자 하였다. 실험에서 사용한 프로그램은 EDEM 2.7.1 Academic Research 버전이며 시뮬레이션을 진행한 PC의 사양은 Intel(R) Core™ i7-4790CPU @ 3.60GHz, Memory 16.0GB이다. 줄기 절단 시뮬레이션에 적용시킨 줄기 모델은 마늘의 조건을 적용시켜 직경 1mm의 입자로 이루어진 지름 12mm, 높이 214mm의 원통형 모델이며 60.32N의 최대절단력을 가지고 있다. 줄기절단기는 2개의 회전날을 가지고 있으나 좌우대칭을 적용하여 절반에 대한 해석으로 하나의 회전날로 절단을 하도록 줄기 모델은 4조로 하여 3열을 140mm 간격으로 위치시켰다. 줄기절단기의 칼날은 반경 350mm로 회전하며 진행속도는 1.65m/s, 회전속도는 1680rpm으로 작업하도록 하였다. 시뮬레이션은 0.5초의 시간에 대해 해석하도록 하였으며 0.003초 간격으로 칼날에 가해지는 힘을 구하여 저장하도록 하였다. 시뮬레이션 해석시간은 약 116시간이었으며 설치각별 시간에 따른 칼날에 가해지는 압축력 값과 그래프를 얻을 수 있었다. 대부분의 시간에서 절단이 이루어지지 않으므로 0의 값을 나타내었으며 절단이 이루어지는 시점에 절단부하가 나타났다. 결과 해석을 위해 그래프의 피크 값들을 이용하였으며 그 중 상위 6개의 값으로 분석하였다. 30도, 45도, 60도의 설치각에 따른 절단부하의 평균값은 각각 105.4N, 160.5N, 215.9N으로 나타났다. 설치각에 따른 절단부하의 경향성은 유의수준은 3.93%로 각각의 차이가 유의미하게 나타났으며 상관계수는 0.489로 증가하는 경향이 보였다. 그러나 R²는 0.2394로 낮은 값을 보여 데이터 처리 방법의 개선과 적절한 회귀 모델의 적용이 필요하다. 향후 포장시험을 진행하고 복합적으로 분석하여 경향성을 자세히 분석하고자 한다.

Deep Learning Neural Networks based Recognition of Dead Birds using Drone Images

( Suk-ju Hong ),( Ah-yeong Lee ),( Hyun-moon Cho ),( Yun-hyeok Han ),( Chungu Lee ),( Donghyeok Park ),( Joongyong Rhee ),( Dongsoo Choi ),( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1

Artificial Intelligence (AI) imitates the human brain and neuron neural network, and aims at computers and robots to think and act like humans. However, artificial intelligence related technologies are in the introduction stage now, and lot of researches on classification technology using big data is being progressed now. In addition, many machine learning algorithms have been studied for classifying and recognizing using big data. Among them, the most representative one is the Artificial Neural Network (ANN) technique, and Deep Learning (DL) is the most recently developed artificial neural network learning and problem solving technology. Deep Learning based artificial neural network technology is being used for the population, classification and prediction of big data. In this study, we constructed hardware and software modules that can operate these deep learning based neural networks, and developed a technique to detect and classify dead birds by using data of bird images that photographed by a drone.

EDEM을 이용한 마늘 줄기 절단 시뮬레이션 설계

박동혁 ( Donghyeok Park ),이춘구 ( Chungu Lee ),박하나 ( Hana Park ),백승환 ( Seunghwan Baek ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

마늘은 우리나라에서 많이 재배되는 주요작물이나 최근 높은 생산비 부담과 노동투하시간 등으로 인해 재배면적이 감소하고 있다. 따라서 밭농업 기계화를 위한 연구로 줄기절단기 개발을 진행중에 있으며, 관련 기초연구로 설계요인분석에 활용할 수 있는 줄기 절단 시뮬레이션에 대해 연구하였다. EDEM은 분체 해석 기법을 이용한 입자 시스템 전용 시뮬레이션 프로그램으로 입자간의 반발계수와 마찰력으로 충돌을 해석할 수 있으며 강성, 한계응력, 결합범위로 결합력을 설정하여 실제 물체와 유사한 성질을 가진 모델을 형성할 수 있다. 연구의 목적은 EDEM으로 마늘 줄기에 대한 모델링을 진행한 후 절단 시뮬레이션을 통해 모델의 절단력을 분석하는 것이다. 실험에 사용된 프로그램은 EDEM 2.7.1 버전이며, 결합력을 위한 조건으로는 강성은 5×10¹⁰ N/m³, 한계응력은 5×10⁸ Pa로 하여 인장과 전단에 대해 같은 값으로 하였다. 그리고 결합범위는 0.1mm로 하였으며 직경 1mm의 입자로 구성하였다. 시뮬레이션 조건에 대해서 처음 2초의 시간은 마늘 줄기형상을 만들기 위한 시간으로 지름 12mm에 높이 400mm의 원통형 구조를 만들어서 내부에 입자를 생성하고 결합을 위해 적층되는 시간을 부여하였으며 그 후 3초의 시간동안은 원통형 구조를 제거하고 아래에 20mm 높이의 원통형 구조를 새로 만들어 움직임과 쓰러짐을 억제하였다. 또한 줄기 입자들의 결합 유지에 대한 확인 절차를 거쳐 모델링을 완성하였다. 그리고 3.5초간 줄기의 절단 시험 시뮬레이션을 진행하였다. 모델링 결과 214mm 높이의 쓰러지지 않는 마늘 줄기 모델을 만들었다. 문헌에 따르면 마늘의 절단력은 약 58.5N이며, 절단 시뮬레이션의 결과로 28.68N의 절단력 수치를 얻었다. 실제 마늘의 약 49% 정도의 절단력을 가지는 모델링 결과를 얻었으나 이수치의 경우 결합력 조건을 수정하여 최적 값을 얻을 수 있다. 시뮬레이션을 통해 줄기와 비슷한모델을 얻어 절단력에 대한 결과를 얻을 수 있으며 이를 활용하여 줄기절단기의 절단 성능을 평가할 수 있다는 것을 확인하였다.

방역차량의 약제 살포량 측정 정확성 개선을 위한 디지털 필터와 댐퍼 개발

백승환 ( Seunghwan Baek ),박동혁 ( Donghyeok Park ),박하나 ( Hana Park ),이춘구 ( Chungu Lee ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1

방역 차량의 약액탱크, 차량의 연료, 워셔액 등의 탱크 내부에는 잔존량을 측정하기 위해 기둥과 floating box로 이루어진 부력식 수위레벨센서가 사용되고 있으나 액체레벨에 따라 float이 상하로 움직이는 측정원리상 차량 주행 중 정확성이 매우 떨어진다(Park et al. 2016). 방역차량이 주행 중 분사할 때, 슬로싱 현상과 방역소독기의 노즐과 펌프에서 발생하는 진동으로 인해 기존의 부력식 센서를 이용한 약제살포량 측정방법은 정확성이 매우 떨어지는 경향이 있다. 본 연구의 목적은 방역차량이 주행하면서 분사할 때, 수위레벨 센서를 이용한 약제살포량 측정의 정확성을 개선하는 것으로 디지털 칼만필터, Low pass filter와 댐퍼를 제작하여 이용했다. 본 연구에서는 압력식 레벨센서를 이용해 약액탱크의 높이당 단면적과 수위를 측정하여 약제살포량을 계산했다. Python 2.7을 이용해 디지털 칼만필터와 Low pass filter(LPF)를 구현하였으며 3D프린터를 이용해 댐퍼를 제작했다. 실내에서 슬로싱 현상을 인공적으로 만들어 필터와 댐퍼의 수위 측정 정확성개선효과를 확인 후 실제 방역차량에 부착하여 비포장도로에서 주행하면서 분사할 때 필터와 댐퍼의 효과를 확인하였다. 댐퍼의 공극률(p)을 바꿔가며 수위 측정 정확성 개선효과를 확인하였다. 실내, 현장 실험 결과, 칼만필터가 LPF보다 개선효과가 더 크지만 데이터 50개 처리에 1.71초의 시간지연이 발생했다. 댐퍼는 수위센서를 고정시키고 유체의 운동을 방해하여 이상치와 큰 오차제거에 효과적이었다. 칼만필터와 댐퍼를 동시에 이용할 경우, 수위 측정정확성 R²는 0.9985, 0.9981로 ±4.3cm의 범위내에서 수위를 측정할 수 있었다. 필터의 시간지연과 수위 측정정확성을 고려하여 데이터 기록간격을 3초로 설정하면 ±3cm이내에서 약탱크 내 수위를 측정할 수 있었다. 공극률(p)가 0.294, 0.291, 0.17에서 측정정확성 R²는 각각 0.9897, 0.9858, 0.9872 로 p가 0.294에서 개선효과가 가장 좋았으나 개선효과의 차이는 크지 않았다.

마늘 줄기절단기 회전날 궤적에 관한 연구

이춘구 ( Chungu Lee ),박동혁 ( Donghyeok Park ),박하나 ( Hana Park ),백승환 ( Seunghwan Baek ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

마늘은 채소류 중 고추, 배추, 무 다음으로 많이 재배되는 주요 작물로 수확시기에 노동 부하가커 수확 작업에 대한 기계화 수요가 높은 작목이다. 마늘과 같은 근채류는 주로 뿌리 부분을 수확하기 때문에 불필요한 줄기 윗부분을 제거하여야 하는데 이를 위하여 줄기 절단기를 개발하고 그에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구에서 활용한 줄기절단기는 트랙터 부착형 장비로, 장비 하단에 칼날을 부착하고 이를 회전시켜 작물의 줄기부를 절단하는 방식으로 제작하였다. 실제 작업 시 칼날의 회전과 장비의 주행이 동시에 발생하게 되어 칼날 끝부분의 궤적이 나선형으로 나타나게 된다. 이에 따라 주행속도에 비하여 칼날의 회전속도가 느리게 되면 작업 영역에 공백이 발생하게 되므로 주행속도에 대한 회전날의 속도비를 조절하면서 공백이 발생하지 않는 조건을 분석하였다. 도면상의 치수를 이용하여 회전날의 외측 끝부분과 내측 끝부분의 좌표를 주행속도(v), 회전속도(w), 시간(t)에 대한 함수로 나타내었다. - 외측끝부분 (x,y) = (-352.56cos(0.1206+wt), vt+352.56sin(0.1206+wt)) - 내측끝부분 (x,y) = ( -99.45cos(0.4405+wt), vt+ 99.45sin(0.4405+wt)) 그리고 두 점을 연결하는 선을 그리게 한 후 matlab을 이용하여 회전날의 속도를 목표작업속도의 30,70,100,130,170%로 변화 시키면서 나타나는 궤적을 관측하였다. 분석결과 현재의 목표 작업속도의 경우에도 작업영역에서 일부 공백이 발생하는 것을 확인할수 있었고, 130%의 속도에서부터 공백이 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 다만 공백이 주로 작업영역 좌우 끝부분에서 발생하게 되는데, 실제 식물이 심어지는 간격을 반영하게 되면 130% 이하의 속도에서도 공백 없는 작업이 가능할 것으로 보인다.

조류독감 방역기의 방역작업이력 측정 및 기록장치 개발

백승환 ( Seunghwan Baek ),박동혁 ( Donghyeok Park ),박하나 ( Hana Park ),이춘구 ( Chungu Lee ),이중용 ( Joongyong Rhee ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

정부에서는 국립검역검사본부를 통해 국가동물방역통합시스템(KAHIS)을 도입하여 GPS를 이용한 방역차량의 차량이동 정보를 관리하고 있다. 이 시스템은 GIS기반의 방역정보 데이터베이스(Database: DB)를 구축하여 입력, 조회, 출력 등을 하나의 시스템에서 수행할 수 있고 DB를 통해 현황관리 및 통계적 분석이 가능하다. 그러나 정보수집방법과 종류의 한계로 인해 DB를 구성하는 정보의 신뢰성과 정확성 등이 떨어지고 있다. 본 연구에서는 방역차량에 부착하여 차량의 위치정보와 위치별 약제살포량 등의 방역작업 정보를 수집, 저장할 수 있는 장치를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 장치는 임베디드 컴퓨터, GPS 및 두 종류의 수위레벨센서로 구성된다. 라즈베리파이 보드를 이용하여 수집된 데이터를 처리, 저장하였고 아센 코리아에서 나온 DGPS 방식의 GPS620 모델을 이용하였다. 약제 살포량 측정을 위하여 가격이 비싸고 방제기 내부 구조변경이 필요한 유량계 대신 내구성, 정확성, 현실성, 출력방식 등을 고려하여 압력식과 부력식 수위레벨센서를 이용하였다. 데이터베이스에는 GPS의 위도, 경도, 시간, 위치별 살포량 등의 1차적인데이터와 하루 총 작업시간, 총 작업거리, 총 살포량 및 평균 작업속도와 평균 살포량 등의 2차적인 데이터가 저장되며 저장된 자료는 USB에 같은 table 형태로 저장된다. Python 2.7을 이용하여 1차, 2차 데이터를 수집, 처리, 저장하는 프로그램을 개발하였고 데이터베이스는 MySQL을 이용하여 구현하였다. Javascript, html 언어를 이용하여 Google map상에 시간, 구간이동거리, 구간 살포량, 이동 궤적 등을 표시하도록 하였다. 구성한 데이터베이스에 저장된 자료는 PC와 스마트폰을 통해 접속해 볼 수 있으며 USB에 저장되어 관리자가 Excel을 이용하여 쉽게 처리, 저장할 수 있다. 방역차량의 이동경로와 이동작업경로 및 위치별 약제 살포량을 지도상에 표시할 수 있었다. 10초마다 알림창을 만들어 10초 동안의 분사량과 이동거리, 총 이동거리 등을 확인할 수 있었다.