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- 저자 : 권순화 ( Soonhwa Kwon ) (검색결과 6 건)
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김재홍 ( Jaehong Kim ),박경진 ( Kyungjin Park ),권순화 ( Soonhwa Kwon ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
기후변화대응, 에너지안보와 미래성장동력 확보, 탈원전정책추진 등의 이유로 신재생에너지원개발에 대한 중요성은 날로 커지고 있으며, 이에 따라 폐바이오매스를 신재생에너지원으로개발하려는 노력들이 활발히 진행되고 있다. 감귤박은 바이오매스의 한 종류로 목재, 볏짚 등 일반적으로 고형 연료화되고있는 바이오매스와 달리 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스, 리그닌이외에 포도당과 과당 형태의 당성분을함유하고 있으며, 회분 함량이 4.53%로 10% 이상인 석탄에 비하여 낮으며, 저위발열량은 4,130kcal/kg으로 1급 목재 펠릿저위발열량기준인 4,300kcal/kg에 버금가는 연료적 특성을 가지고 있다. 목질계바이오매스 연료는 상대적으로 회분 함량이 낮고, 반탄화후 석탄과 유사한 TGA 곡선 형태를 지니고 있어 바이오매스 석탄 혼소발전에서 바이오매스의 혼소량을증가시킬 수 있음을 시사한다. 감귤박의물리·화학적조성 분석결과 수분 90% ~ 95%, 회분 4.54%, 저위발열량4,130kcal/kg, 염소 0.13%, 황 0.08%, 수은 0.01이하, 비소 0.1%이하, 카드뮴 0.1%이하, 납 1.5%이하, 크롬 2.6%로 함수율을제외하고 비성형Bio-SRF 품질기준을 모두 만족하는 것으로 분석되었다. 건조실험에서 감귤가공공장에서 바로 가져온 재료의 수분함량 93.64%의 감귤박40kg을 8개 트레이에 나눠서 각각 30mm 두께로 펼쳐서 60℃로 실험용 건조오븐(LabostarHM-MCO-801, 한미하이테크, Korea)에 건조시킨 결과, 시간에 따른 함수율의변화는 12시간 후 함수율75.73%, 24시간 후 함수율64.62%, 36시간 후 55.23% 48시간 후 48.64% 최종적으로 120시간 후 2.56%로 나타나 일반적인 건조방식으로는 경제성이 부족할 것으로 판단된다.
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감귤과원 무인 소형 SS기 병해충 방제 효율에 관한 연구
김재홍 ( Jaehong Kim ),문영일 ( Youngeel Moon ),박경진 ( Kyungjin Park ),장호승 ( Hoseung Jang ),권순화 ( Soonhwa Kwon ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
제주감귤과원은 수량의존적 재배방식으로 밀식 과원이 대부분을 차지하고 있다. 밀식으로 인해 재배작물의 광 흡수 표면적이 작아져 감귤의 품질이 저하되고 병해충 방제 작업시 공간이 협소하여 작업불편 및 농작업자의 농약 노출도가 높다. 뿐만아니라 밀식재배로 인한 불규칙한 식재가 많아 과실의 생육 후기에 나무가지가 밑으로 처져서 SS기 사용이 어려워 인력 방제 비율이 매우 높은 실정이다. 따라서 감귤과원 방제 작업의 기계화 및 자동화를 위한 적합 수형 개발이 선행적으로 이루어 져야할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 조간주간거리 2.7m*2.7m 의 밀식재배 과원에서 간벌로 1m, 1.5m, 2m 통로를 만들어 무인소형SS기를 이용한 방제효율을 비교 분석하였다. 1.5m 통로로 만들어진 과원에서 약액 부착률 외부97.1% 내부93.5%로 가장 효율이 높았으며, 약액 사용량은 10.5L/주로 관행방제 약액 사용량 대비 20% 작았다. 약액살포시간은 6초/주로 관행방제 7.6초/주에 비해 21.05% 짧았다. 소형 무인 SS기를 이용한 방제로 농약 살포자의 농약과의 접촉은 기존보다 많이 감소하였으나 방제기가 지나가는 지표면이 요철이 심하거나 평탄하지 않은 경우 살포된 약제가 수관과 수관내부에 도달하는 양이 적어 관행방제에 비해 약제 살포량이 많았다. 소형 무인SS기의 노즐에서 분사되어 나오는 약액의 입자크기, 노즐수, 노즐각도 조정 등의 개선이 필요할 것으로 판단된다.
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감귤 착과량 추정을 위한 초분광 데이터 분류 정확도 평가
김재홍 ( Jaehong Kim ),박요섭 ( Yosup Park ),좌재호 ( Jaeho Joa ),권순화 ( Soonhwa Kwon ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
감귤 노지 재배의 과학적 근거를 기반으로 한 농작체계의 지능화 및 효율화가 절실히 요구되고 있다. 감귤의 생산량 추정을 위한 기초자료 수집은 한정된 조사인력이 약 22,000ha에 이르는 방대한 면적을 조사하기에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 담당직원은 조사인력의 부족으로 격무에 시달리고 있는 실정이다. 또한 조사인력은 관행적으로 직접 관측조사에 의존하며, 일관되지 않은 데이터수집이 이뤄지고 있다. 과수 수확량의 정확한 예측은 수확 후 관리와 마케팅 계획 등에 있어서 필수 요소 중 하나인데, 과수 재배자는 노동력 산출 및 저장 계획의 근거로 중간도매인들은 포장재와 운반비용 산출 등에 활용됨으로 무엇보다 높은 신뢰성이 요구된다 (Wulfsohn et al. 2012). 농업 엔지니어링 기술 최적화와 농업 관리 관행의 표준화의 결합이 절실히 요구되는 가운데 (Leilei et al. 2022), 본 연구는 드론에서 얻은 초분광 영상 데이터를 이용하여 감귤의 열매 수확량을 빠르고 정확하게 예측하는 기초연구로서, 감귤 과실의 분류를 대표적인 감독자분류인 머신러닝 기반의 SVM(Support Vector Machine) 방식, 딥러닝 기반의 ANN(Artificial Neural Network) 방식, CNN(Convolution Neural Network) 방식의 이미지 분석 알고리즘의 분류 정확도를 평가하였다.
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감귤 착과량 추정을 위한 초분광 데이터 차원 축소기법에 관한 연구
김재홍 ( Jaehong Kim ),박요섭 ( Yosup Park ),좌재호 ( Jaeho Joa ),권순화 ( Soonhwa Kwon ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
초분광 이미지는 수백 개의 밴드로 구성되어 있기 때문에 데이터의 양이 방대하고 불필요한 노이즈가 포함되어 있다. 차원 축소 기법은 특정 대표 밴드 추출에 사용되는 데이터 손실을 최소화하면서 데이터 볼륨 감소로 인한 문제를 보상하는 방법으로 사용된다(A.A. Green et al.1988). 일반적으로 사용되는 특징 추출 기법에는 PCA(Principle Component Analysis) 및 MNF(Minimum Noise Fraction)가 있다. MNF 기법은 PCA를 보완하고 잡음 효과를 제거하여 고유분산을 최대화하는 기법이다(Q.S.LI et al.2017). 초분광 영상에 적용하여 분류 정확도를 높이는 것이 더 유용하기 때문에(Xujun Ye et al.2006), 본 연구에서는 MNF 기법을 사용하여 차원을 축소하였다. 노이즈의 영향을 줄이기 위해 MNF 방법을 사용하여 차원을 축소하고, 머신러닝 기반 감독자분류 방식인 SVM(Support Vector Machine) 분류 기법을 적용하여 획득한 초분광 영상을 분류하였다. 본 연구에서는 원본 영상의 MNF 변환 후 저잡음 및 고유값을 갖는 상위 9개 대역에 대한 분류 결과의 정확도를 평가하였다. 분류를 위해 훈련 데이터와 참조 데이터를 설정하였으며, 분류 결과의 정확도를 높이기 위해 트레이닝 데이터를 픽셀 단위로 추출하여 분류 등급별로 이미지 전체에 분포시켰으며, 영향을 받는 음영 영역은 최대한 배제하였다. 초분광 데이터 분석 도구 ENVI(L3HarrisGeospatial INC., USA)를 사용하여, 배경, 감귤 잎 및 감귤 과일을 감귤 캐노피에서 세 그룹으로 분류하였다. 배경, 감귤잎, 감귤과실을 분류하여 해당 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 전체 초분광 이미지 데이터 세트에 적용하였다.
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김재홍 ( Jaehong Kim ),문영일 ( Youngeel Moon ),박경진 ( Kyungjin Park ),장호승 ( Hoseung Jang ),권순화 ( Soonhwa Kwon ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
우리나라 제주도에서 재배되고 있는 대표 과일인 감귤의 재배현황을 살펴보면 2020년 기준 노지 온주밀감 생산량은 약 51만 5천ton으로 재배면적은 약14,700ha이다. 감귤농가의 고령화, 노동력 부족, 이상기상 빈발로 병해충 방제 시기를 놓쳐 감귤 비상품과 발생율이 높아지고 있는 가운데 감귤의 안정 생산을 위한 방제 기술의 기계화 및 무인 자동화가 절실한 실정이다. 그럼에도 불구하고 제주감귤과원은 수량의존적 재배방식으로 밀식 과원이 대부분을 차지하고 있어 병해충 방제 작업시 공간협소로 인한 작업불편 및 농작업자의 농약 노출이 높다. 뿐만 아니라 밀식재배로 인한 불규칙한 식재가 많고 과실의 생육 후기 나무가지가 밑으로 쳐짐으로 SS기 사용이 어려워 인력 방제 비율 매우 높은 실정이다. 따라서 본 연구는 노지 감귤과원에서 방제작업의 기계화 및 자동화를 위한 적합 수형 개발 및 무인 ss기 방제의 효율성을 평가하였다. 감귤 수확기 검은점무늬병 피해과와 발병도를 분석한 결과 상품과율은 무인SS기 방제군 97%, 관행 방제군 98.4%, 무처리군 55.4%로 관행 방제군과 무인SS기 방제군의 상품과율이 무처리군보다는 41.6% 이상 높게 나타났다. 진딧물에 대한 무인SS기 방제 효율을 알아보기 위해 시험 과원에서 설폭사플로르액상수화제를 살포하고 3일, 5일 후 생충율을 분석하였다. 처리 3일후 무인SS기 4.0%, 관행방제 5.5%, 무처리 33.0% 였으며 5일후 생충율은 각각 0.6%, 0.1%, 9.7%로 나타났다.
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드론 및 초분광 센서를 활용한 감귤 착과량 추정에 관한 연구
김재홍 ( Jaehong Kim ),강석범 ( Seokbeom Kang ),박요섭 ( Yosup Park ),권순화 ( Soonhwa Kwon ) 한국환경농학회 2022 한국환경농학회 학술대회집 Vol.2022 No.-
기존 대부분의 과일 수확량 예측 연구들은 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 과일 성숙 및 수확 직전에 수확량 예측을 위해 총 과일 수와 과일 직경을 추정하는 방식이었다. 또 일부 연구에서는 꽃수를 기준으로 과일수를 추정하였고, 과일의 해상도에 따른 과일수 추정 접근법도 있었다. 과일의 수를 계산하고 크기를 측정하는 것은 나무의 모든 과일을 볼 수 있고 잎에 의해 가려지지 않는다는 전제에 기반하는 것이므로 현실적 어려움이 크다. 영상 데이터의 특성상 가려진 부분의 영상은 예측 불가능하고 객체 분류하였을 경우 1개의 감귤이 나뭇잎에 가려져서 2개의 부분으로 나뉘어 2개로 간주되어 계산되기도 한다. 또한, 객체 분류하였을 경우 지정된 최소 size 미만의 감귤이 존재할 경우 최소 size 이상의 것만 객체의 개수로 체크되므로 이 부분의 누락이 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 감귤을 객체분류를 하지 않고 pixel에 따른 분류 방식을 적용하였으며, 추출된 pixel값과 중량값 사이의 상관관계를 이용하여 추정하는 방식을 기초로 예측값을 얻을 수 있었다. 총 3지역(신흥리, 오등동, 감귤연구소) 시험장소 중 오등동 지역에서 나무 개체별 감귤의 중량값과 드론을 활용해 취득한 초분광 영상 데이터의 수체내 감귤 Pixel값을 비교한 결과 다중 선형회귀함수 y=0.061X<sup>0.9856</sup>를 얻을 수 있었다. 여기서, y축은 감귤 중량값이고 X축은 감귤 pixel값에 해당하며 상관계수 R<sup>2</sup>값은 0.83이었다. 다중 선형회귀함수에 감귤연구소와 신흥리 그리고 오등동 지역에서 얻은 초분광 영상의 전체 감귤 픽셀 값을 대입한 결과 오등동 3,648.1kg, 감귤연구소 1,130.1kg, 신흥리 11,183.4kg의 착과량 예측값을 얻을 수 있었다. 착과량 예측값과 실제 중량값을 비교한 결과 감귤연구소와 오등동 지역은 각각 14.49%, 1.48% 많은 예측값이 도출되었고 신흥리 지역은 12.58% 작은 예측값이 도출되었다. 결과를 고찰해보면 비교적 수생이 어린나무들이 많은 감귤연구소와 오등동 시험장은 감귤 나무 속에 묻힌 과실수가 상대적으로 적어 드론에서 취득된 초분광 데이터의 감귤 Pixel값이 높게 검출되어 예측값이 실측값보다 높았으며, 수생이 오래된 나무가 많은 신흥리 지역은 나무속에 묻힌 과실들이 더 많기에 예측값이 실측값보다 낮은 예측값이 나온것으로 판단되었다.
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