http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 이중용 ( Joong Yong Rhee ) (검색결과 30 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
-
-
논문 : 생물생산시설 및 환경공학 ; 식물공장내 작물의 간격조절방법에 대한 식재면적지표 시뮬레이션
김준용 ( Joon Yong Kim ),양승환 ( Seung Hwan Yang ),이춘구 ( Chun Gu Lee ),( Alireza A. Ashtiani ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2011 바이오시스템공학 Vol.36 No.5
Various crop spacing methods have been implemented so far for the greenhouse and plant factory applications. However, there is no generally accepted parameter for evaluation of plant spacing efficiency in plant production system. In this study, ``Planted Area Index`` (PAI) of a spacing method is defined as the ratio of the planted area in the field to required planted area using the spacing method when no transplanting operation is assumed. Three common types of spacing methods for plane placement of the plants were modeled mathematically. For calculating the planted area, an optimal growth radius function (R(t)) is needed. Function of the days after transplanting stage gives a radius of an optimal circle area for the living plants. A computer simulation was developed to calculate the PAI, based on three crop spacing methods and four optimal growth radius functions. In general, the 1-D zigzag spacing showed the best PAI. Moreover, it gives an example on how to apply the PAI for the design.
-
-
양도이 ( Yang Do Ee ),이중용 ( Rhee Joong Yong ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1
Uncomfortable odors originated by nitrogen and sulfide compounds, specifically ammonia and hydrogen sulfide generated by poultry house cause atmospheric pollution, health issues of employees and discomforts of nearby residents. Ammonia is known to be responsible for producing odors in livestock farming. To reduce ammonia concentration, it is necessary to remove ammonia by dissolving in the water. However, existing scrubber technologies are difficult to commercialize due to problems with wastewater treatment and equipment management. In this study, the methods of reducing odors developed outside Korea were studied, and the concept of scrubber was developed that can be applied to the poultry house. This scrubber reduces ammonia concentration by spraying acidic water streaming down the structure. Furthermore, the acidic water can be recycled and reused for maintenance. Further research will complement the design of scrubber according to its validity, and this study will be used as a basic data for design of enhanced scrubber as an odor reducer.
-
유정상 ( Jung-sang Yoo ),양도이 ( Doee Yang ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
인구 증가와 닭고기의 높아지는 수요로 인해 밀집 사육이 늘어나고 있다. 군집 확인은 닭들의 동물 복지나, 건강 상태를 확인함으로써 적절한 치료를 해 줄 수 있어 필요하다. 여러 개체를 한 번에 인식하는 방법으로는 닭에 부착하는 RFID sensor, Computer vision(컴퓨터 비전), Infrared camera(적외선 카메라)를 이용하는 방법 등이 있다. 하지만 RFID sensor의 경우에는 특정 그룹만을 선발하여 관찰하기 때문에 모든 개체를 확인하기에는 적합하지 않고, 컴퓨터 비전의 경우에는 먼지가 많고 어두운 환경에서는 사용할 수 없으며, 적외선 카메라를 활용하는 경우에는 가격이 비싸서 많은 농가에 적용하는 데 한계가 있다. 따라서 환경에 영향을 덜 받으며 저렴한 레이더를 이용하여 육계의 군집 상태를 판단할 수 있는 방법을 고안하게 되었다. 본 연구에서는 Texas Instruments 사의 IWR1642boost 레이더를 활용하여 병아리와 비슷한 크기인 공(테니스공, 야구공, 은박지 공)을 여러 가지 환경에서 감지 할 수 있는지 테스트하여 향후 기존의 객체 탐지 방법들과 같이 사용되기 위한 기초연구를 수행하였다. 실험 결과 안이 비어 있는 테니스공의 경우에는 감지하는데 어려움을 겪은 반면에, 안이 충분히 차 있는 야구공과 반사가 충분한 은박지 공은 감지를 할 수 있었다. 레이더는 Computer vision이 어려움을 겪는 어두운 환경과 먼지가 많은 환경에도 충분히 객체를 감지할 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기존의 객체 탐지 방법들과 같이 사용되면 신뢰성 있는 군집 상태 확인이 가능할 것으로 예상된다.
-
인공지능 모델과 공공 기상데이터를 활용한 깊이별 밭 토양온도 및 토양수분함량의 예측 및 정확도 평가
김대현 ( Daehyun Kim ),유정상 ( Jungsang Yoo ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
토양은 농작물 생장에 직접적으로 관여하기 때문에 작물을 효과적으로 재배하기 위해서는 깊이에 따른 토양환경을 계측하고 관리하는 작업이 필요하지만, 고가의 계측장비 비용으로 인한 경제적요인과 기상환경의 불확실성 때문에 국내 농업생산량의 90%이상 차지하는 노지에서는 그러한 작업의 빈도가 낮다. 따라서 경제적인 부담을 줄이면서 깊이에 따른 토양환경을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 방안을 세울 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 계측장치 없이 농업에 활용할 수 있는 토양환경 데이터를 획득하기 위한 것으로, 기상 인자 데이터와 인공지능 모델을 활용하여 깊이별 밭 토양의 온도와 수분햠량을 예측하고 실측값과 비교를 통해 정확도를 평가한다. 시계열 분석에 널리 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network)인공지능 모델과 RNN모델이 가지고 있는 단점을 보완하기위해 그것을 기반으로 개발된 LSTM(Long Short Term Memory)모델을 활용하였다. 공공기상대에서 취득한 기온, 습도, 일사량, 강수량, 풍속 다섯 종류의 기상 인자 데이터와 10cm, 20cm, 30cm 깊이에서의 토양온도와 토양수분함량 데이터를 활용하여 예측모델을 만들었으며 실제 농업활동이 이루어지고 있는 특정 밭 지역에서 해당지역의 기상데이터를 대입하여 깊이 별 토양환경 예측값을 추출하고 실측값 간의 RMSE값을 산출하여 예측값의 정확도를 평가하였다. 그 결과 RNN모델을 사용했을 시 토양온도는 예측값과 실측값 간의 RMSE 값은 각각 10cm 3.21℃, 20cm 3.37℃, 30cm 3.41℃가 산출되었으며, 토양수분함량은 10cm 8.89%, 20cm 9.78%, 30cm 9.21%가 산출되었다. LSTM모델을 사용했을 시 토양온도는 예측값과 실측값 간의 RMSE 값은 각각 10cm 2.51℃, 20cm 2.77℃, 30cm 3.01℃가 산출되었으며, 토양수분함량은 10cm 4.67%, 20cm 6.45%, 30츠 5.88%가 산출되었다. 추후 연구에서는 기상환경 이외의 데이터를 활용하고, 더욱 최적화된 모델을 설계하여 더욱 정확한 예측이 가능한 연구가 진행 될 예정이다.
-
RNN과 기상인자를 활용한 농경지 지중온도 예측모델 개발
김대현 ( Daehyun Kim ),황인호 ( Inho Hwang ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
지온은 식물이 뿌리로 흡수되는 비료에 영향을 미치며, 작물마다 고유의 생육적정 온도가 있기 때문에 작물의 생장에 중요한 역할을 한다. 따라서 작물의 생산성을 높이기 위해서는, 깊이에 따른 지온을 예측하고 이에 따라 알맞게 대처해야할 필요가 있다. 본 연구는 지상의 기상정보를 이용하여 토양의 깊이별 온도를 예측하는 방법을 개발하기 위한 것으로, 해당 분석 방법을 확립하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 여러 가지 인공지능 기술이 검토되고 있으나, 우선적으로 시계열 분석에 널리 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 기상인자로는 기온, 습도, 일사량, 풍향, 풍속의 다섯 종류를 활용하였으며, 이를 통해 지온을 예측하고자하는 지역의 10cm, 20cm, 30cm 세 군데 깊이에서의 지온을 예측하였다. 이를 위한 학습 모델을 설계하기 위해, 여덟 군데의 공공기상대에서 수집한 3년간의 기상데이터와 지온데이터를 같이 활용하였다. 최종적으로, RNN을 활용하여 만들어진 학습 모델을 기반으로, 예측 목표 지역에서 얻어진 8개월간의 실측값과 모델에서 예측한 값 간의 RMSE 값을 산출하여 예측 모델의 정확도를 평가하였다. 분석 결과, 토양 깊이 별 예측값과 실측값 간의 RMSE 값은 각각 10cm 3.37℃, 20cm 2.45℃, 30cm 2.94℃로 다소 높게 나타났다. 따라서 추후 연구에서는 보다 많은 공공기상대에서의 데이터를 활용하고, 더욱 최적화된 RNN 모델을 개선, 설계 및 활용하여 더욱 정확한 예측이 가능할 것이다.
-
육계의 분포 패턴의 수치적 지표화 가능성에 대한 기본 분석
송지수 ( Jisu Song ),유정상 ( Jungsang Yoo ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
육계 사육에 있어서 닭이 계사에 분포하는 형태는 계사 환경의 균일성을 암시한다고 알려져 있으며 닭이 일부 지역에 집중되어 분포하는 경우에 외풍이 있거나 닭이 싫어하는 어떤 요인이 있을 것으로 알려져 있다. 그러나 닭이 일부에 집중되어 있는 것을 지표로 표시하는 방법이 없으므로 사육 지침서 나 논문에서는 추상적으로 개념을 설명할 수밖에 없다. 최근 인공지능을 이용하면 양계사를 촬영하고 닭의 비정 사적인 분포를 감지하려는 연구도 추진되고 있으나 인공지능이 판단한 패턴의 차이를 인간의 언어로 표시하려면 닭은 분포를 수학적 지표로 표시하는 방법이 필요하다. 본 연구는 육계사에서 닭의 분포상태의 이상을 감지하여 관리자에게 통보하기 위한 시스템 개발을 위한 기초연구이다. 연구 착안점은 육계사를 평면 좌표계에서 직사각형으로 가정할 때에 군집 상태의 닭 또는 동물의 위치를 설명하는 지표로서 닭의 존재 위치를 무게중심의 개념과 관성모멘트로 설명할 수 있다는 아이디어로 착안한 것이다. 본 연구는 육계가 분포하는 형태를 몇 가지로 구분하고자 시도하였으며 닭의 분포가 하나의 군집으로 존재하는 경우와 2개 또는 3개의 군집으로 존재하는 경우에 무게중심과 2차 모멘트, 3차 모멘트가 지표로서 타당한지를 검토하는 것과 닭에게 주어진 공간 즉 사육밀도가 다른 경우에 살포 패턴을 비교하기 위한 사육면적을 정규화하는 방법에 대하여 설명하였다. 또한 밀집사육되는 육계의 경우에 위치 좌표를 이용하지 않고 비어있는 공간을 감지하여 동일한 좌표로 설명되는 것을 비교하고자 하였다. 이 연구는 육계사에 적용하였지만 동물행동학이나 이를 응용한 사육기술 개발에 응용될 수 있을 것이다. 이 연구 이후에 닭의 평면 분포 영상을 실제로 해석하여 현장에서 나타는 분포의 형태를 정형화하고자 한다.
ScienceON
KISS연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
