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에너지 절감형 화염확산 억제 알루미늄 다겹 스크린의 난방 특성
김현정 ( H. J. Kim ),노현권 ( H. K. Noh ),박범순 ( B. S. Park ),한충수 ( C. S. Han ),강태환 ( T. H. Kang ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
알루미늄 차광 보온 스크린은 국내의 시설 온실에서 반드시 사용해야 하는 시설 원예용 자재로서 원예작물의 경우 적절한 차광을 통해 고품질의 농산물을 생산할 수 있다. 또한 보온성 향상으로 에너지 절감효율을 높여 유류비 절감효과 및 이산화탄소는 배출량을 절감시킬 수 있는 친환경 제품으로 각광을 받고 있다. 그러나 해외로 수출하기 위해서는 준불연 이상의 난연 특성을 지니고 있어야 한다. 따라서 알루미늄 차광 보온 스크린의 수출경쟁력을 강화하고, 국내 농업용 및 원예용 하우스의 화재피해 경감을 위하여 화염의 확산을 억제할 수 있는 농업용 알루미늄 스크린을 이용하여 난방효과를 분석하고자 한다. 본 연구에 사용된 공시재료는 대조구로서 (주) 부전에서 1차 년도에 개발한 화염확산 억제 알루미늄 스크린을 이용하였다. 실험구 1은 1차 년도에 개발한 화염확산 억제 알루미늄 스크린과 부직포 및 합성모노 필라먼트의 보온재 3겹을 설치하였다. 실험구 2는 2차년도에 보완 개발한 화염확산 억제 알루미늄 스크린과 천 및 합성 모노필라먼트 3겹을 설치하여 난방특성 실험을 수행하였다. 온실 난방시스템의 구성은 하우스 내부의 온도를 측정하여 내부 온도를 조절에 사용되는 온도 센서(K-Type)와 등유용 온풍 난방기를 온실에 설치하였다. 하우스 내부 온도 센서는 20°C로 설정했고, 등유 온풍 난방기의 정격 난방 능력은 20.000Kcal/h, 정격 전압 220~280V로 사용, 연료는 등유를 사용했다. 일정기간 천정부 1중과 2중 하우스 사이 온도는 18시 이후 야간에서 실험구 1 온실이 대조구 온실과 비교하여 -2.9°C, 실험구 2 온실은 대조구 온실과 비교하여 -3.4°C 낮은 것으로 나타났다. 일정기간 천정부 2중과 3중 하우스 사이 온도는 대조구와 비교하여 18시 이후 실험구 1 온실이 대조구 온실과 비교하여 -3.8°C 낮은 것으로 나타났고, 실험구 2 온실은 -4.6°C 낮은 것으로 나타났다. 등유 온풍 난방기를 통해 공급된 누적 공급열량은 1월 22일부터 2월 6일까지 15일간을 기준으로 실험기간 동안 대조구 온실과 실험구 1, 2 온실에서 각각 711,157 KJ/h, 365,455 KJ/h, 227,175 KJ/h로 나타나 대조구보다 실험구 1, 2 온실이 345,701 KJ/h 및 483,982 KJ/h 공급열량이 적은 것으로 나타났다. 또한 실험구 2 온실이 실험구 1과 비교하여 138,280 KJ/h 공급열량이 적은 것으로 나타났다. 이상의 결과로 부터 실험구 온실이 대조구 온실보다 보온성이 높고, 난방 에너지가 절감되는 것으로 판단된다.
김현정 ( H. J. Kim ),노현권 ( H. K. Noh ),김현진 ( H. J. Kim ),강태환 ( T. H. Kang ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2
화상병은 병원균인 에르위니아 아밀로보라(Erwinia amylovora)에 의해 주로 배, 사과 등의 과수에 발생하는 세균성 병해의 일종이며, 강한 전염성으로 인하여 감염여부가 양성으로 판정되면 즉시 과수원 전체 및 근방 100m이내의 모든 과수를 뿌리까지 매몰해야 한다. 또한 화상병 매몰지는 향후 20년간 과수재배가 불가능하기 때문에 발병시 장기적인 경제적 피해가 발생한다. 국내의 경우 2015년 5월 경기도 안성지역에서 국내 첫 배 화상병이 발생하였고, 따라서 지속적인 과수원 모니터링을 통하여 화상병을 예찰함으로써 확산·전염에 의한 2차 피해를 줄일 수 있는 화상병 예찰 시스템에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 배 화상병 정보를 취득할 수 있는 고정인 무인 드론과 매핑이 가능한 무인 드론 기반 통합 관리 플랫폼·예찰 시스템 개발을 위한 기초 자료를 취득 하고자 수행하였다. 실험포장은 배 화상병 발생지역인 안성과 나주 배 연구소에서 수행하였다. 고정익 무인 드론은 ebeeSQ (중량1.1 kg, 비행속도 40~110km/h, 최대비행시간 55 min)에 RGB, Red-Edge, NIR 파장 영역을 감지할 수 있는 SEQUOIA Multispectral Sensor를 탑재하여 고도 70 m 상공에서 배 과수를 촬영하였고, Pix4D Mapper 프로그램을 이용하여 과수의 생육정보를 취득하였다. 취득한 영상정보는 ENVI software를 이용하여 분석하였다. 그 결과, 화상병이 발생한 과수의 식생직수 NDVI와 반사파장인 NIR 값은 동일 과수원의 건강한 과수와 비교하여 약간 낮은 값을 나타내었으나 큰 차이는 없었다. 또한 Red-Edge 영상분석에서도 화상병 발병 과수와 건강한 과수에서 뚜렷한 차이는 없는 것으로 나타났다. 이것은 SEQUOIA Multispectral Sensor가 고도 70 m 상공에서 촬영할 경우 공간분해능이 6 cm/pixel 로 낮았기 때문으로 판단된다. 따라서 화상병 예찰을 위해서는 공간분해능이 높은 센서의 사용이 불가피한 것으로 판단된다. 향후 공간분해능이 높은 센서로 취득한 영상을 이용하여 화상병 감염여부를 현장에서 판정할 수 있는 알고리즘 개발이 필요하고, 이를 통하여 현재 인력으로 화상병을 예찰하는 관행적인 작업을 좀 더 빠르고 신속하게 예찰이 가능할 것으로 판단된다.
에너지 절감형 알루미늄 다겹 보온 스크린의 물리적 특성 평가
김현정 ( H. J. Kim ),박범순 ( B. S. Park ),노현권 ( H. K. Noh ),강태환 ( T. H. Kang ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1
현재 시설 원예 농가에서는 보온성 향상으로 에너지 절감효과를 높여 생산비 중 유류비를 절감할 수 있는 에너지 절감형 보온재를 요구하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기존의 알루미늄 보온 커튼의 보온 기능을 강화하여 보다 많은 에너지 절감을 실현하고자 에너지 절감형 알루미늄 다겹 보온 스크린을 개발하여 물리적 특성을 평가하고자 하였다. 에너지 절감형 알루미늄 다겹 보온 스크린의 공시재료는 세절폭을 4, 5mm로 알루미늄 다겹 보온 스크린 이종, 부직포 이종, 그라운드매트, 부직포 계열의 마트 이종을 이용하여 제작하였다. 물리적 특성은 각각의 샘플별로 인장강도, 인열강도, 차광율, 공기투과도, 보온율 및 투습도를 분석하였다. 개발된 에너지 절감형 알루미늄 다겹 보온 스크린 샘플별 우위도를 통한 최적의 조건을 분석한 결과, 에너지 절감형 알루미늄 다겹 보온 스크린은 인장강도와 인열강도를 고려할 경우 4㎜ type 알루미늄 다겹 보온 스크린의 직조사 마트B[600D]와 5㎜ type 알루미늄 다겹 보온 스크린의 직조사 마트B[600D]가 우수한 것으로 나타났고, 보온율을 고려하면 약 1.3% 정도로 보온율이 높고, 투습도가 223 g/㎡ 24h 낮은 5㎜ type 알루미늄 다겹 보온 스크린의 직조사 마트B[600D]가 우수한 것으로 나타났다. 따라서 에너지 절감형 알루미늄 다겹 보온 스크린은 인장강도, 인열강도, 보온율 및 투습도에서 다른 샘플보다 우위를 보인 5㎜ type 알루미늄 다겹 보온 스크린의 직조사 마트B[600D]가 적정할 것으로 판단된다.
김현정 ( H. J. Kim ),노현권 ( H. K. Noh ),강태환 ( T. H. Kang ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
화상병(火傷病, Fire blight)은 배와 사과 등 장미과 식물에 생기는 세균성 병해의 일종으로 병원균인 Erwinia amylovora에 의해 발생한다. 국내에서는 2015년 5월 경기도 안성과 충남 천안에서 최초로 화상병이 발생하였으며, 2020년 현재까지 새로운 지역으로 전염되고 있다. 강한 전염성으로 인하여 감염시 2일 이내에 확진여부가 판정되고, 판정 직후 발병된 과수를 중심으로 100 m 반경의 과수를 매몰하기 때문에 화상병발병과수의 충분한 영상취득이 매우 어려운 실정이다. 따라서 지속적인 모니터링을 통해 확산·전염에 의한 2차 피해를 줄일 수 있는 화상병 예찰 시스템에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 실제 화상병 발병 과수에서 회전익 드론에 A6300 RGB 카메라를 장착하여 고도 10~12m 상공에서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 공간분해능은 6,000 pixel × 4,000 pixel 이었다. 화상병 검출을 위한 SU-net 구조는 Image input layer, Convolution layer, Batch normal layer, ReLU layer, Max Pooling Layer, Transpose Convolution layer 및 Sigmoid Layer로 구성되어 있다. 특히 화상병 영상 검출의 성능을 향상시키기 위하여 Batch normal layer를 적용하였고, depthwize_conv 결과에 pointwise filter(가중치, 스칼라)를 곱한 후 (1x1 convolution) 다른 필터의 연산 결과와 Sum하는 방법으로 사과 화상병 영상을 분석하였다. 기존 U-net 학습결과는 화상병 감염 과수 영상 가운데 64장이 화상병 감염으로 인식하였고, 16장은 비감염으로 인식하여 예측율은 80.0%로 나타났다. SU-net 학습결과는 화상병 감염 과수 영상 80장 중 70장이 화상병 감염으로 인식하였고, 10장은 비감염으로 인식하여 예측율은 87.5%로 나타났다. 또한 비감염과수 영상 20장의 테스트 결과 19장이 비감염으로 인식하였고, 1장은 감염으로 인식되어 예측율이 95.0%로 나타났으며 개선된 SU-net 학습 알고리즘이 기존의 U-net 학습 알고리즘보다 화상병 예측이 7.5% 증가한 것으로 나타나 성능이 향상된 것으로 판단된다. 따라서 향후 현장에서 드론을 이용한 화상병 예찰에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.