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- 저자 : 윤푸른 ( Kwihoon Kim ) (검색결과 15 건)
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시설재배지에서의 물-식량-에너지 넥서스 관계 평가 및 지속가능성 지표 산정
윤푸른 ( Pureun Yoon ),김귀훈 ( Kwihoon Kim ),이윤희 ( Yoonhee Lee ),허승오 ( Seung-oh Hur ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
인구가 증가하여 식량 생산과 수자원의 이용량이 증가함에 따라, 물, 식량 등의 자원 확보와 지속가능성의 측면에서의 자원 관리의 중요성이 높아지고 있다. 이에 물, 에너지, 식량 자원의 연계성을 해석하고 통합적인 관리방안을 제시하기 위한 ‘Water-Food-Energy Nexus’의 개념이 등장하였다. 물-식량-에너지 넥서스를 통해 기후변화, 관개 및 토양 등의 환경 조건 등의 시나리오를 적용하여 각 자원 간의 상충관계(trade-off) 분석을 통해 지속가능성을 평가할 수 있다. 또한 시설재배는 온도, 습도, 풍속 등의 환경 조건을 조절할 수 있기 때문에, 환경 조건에 따른 여러 시나리오를 기반으로 한 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 따라서 본 연구는 시설재배 작물을 대상으로 기후변화에 따른 물-식량-에너지 넥서스에서의 자원 간 관계를 분석하고 다양한 시나리오 간 비교를 위한 지속가능성 지표를 산정하고자 한다. 이 때, 작물의 물 생산성을 추정하는 모형으로 AquaCrop 모형을 이용하여 시설재배 작물의 생산량, 관개량을 모의하고, 수분 스트레스 시나리오를 적용하여 물 효율성을 산정한다. 시설재배는 작물에 적합한 생육환경을 제공하기 위하여 난방, 비료 등의 에너지가 투입되므로 물-식량-에너지 넥서스를 구성하기 위하여 난방 에너지 사용량을 산정한다. 또한 토양 비옥도 시나리오에 따른 모의를 진행함에 따라, 난방 에너지와 함께 에너지 효율성을 산정하고자 한다. 최종적으로 다양한 시나리오 간 비교를 위하여 물-식량-에너지 넥서스를 위한 지속가능성 지표를 정의 및 산정하여, 기후변화에 따른 작물 생산 및 각 자원의 지속가능성을 평가하고자 한다.
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시설재배지에서의 물-에너지-식량 넥서스 연계 분석: 물과 식량 관계 평가
윤푸른 ( Pureun Yoon ),김귀훈 ( Kwihoon Kim ),이윤희 ( Yoonhee Lee ),허승오 ( Seung-oh Hur ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2018 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2018 No.-
인구가 증가하여 식량 생산과 수자원의 이용량이 증가함에 따라, 물, 식량 등의 자원 확보와 지속가능성의 측면에서의 자원 관리를 위한 통합적인 논의가 세계적으로 다양하게 이루어지고 있다. 이에 물, 에너지, 식량 자원의 연계성을 해석하고 통합적인 관리방안을 제시하기 위한 ‘Water-Food-Energy Nexus’의 개념이 등장하였다. 넥서스를 통하여 물-에너지-식량 통합 관리를 수행할 경우 다양한 물, 에너지, 식량 수요 시나리오를 적용할 수 있으며, 개별 시나리오에 따른 타 요소들과 상충관계(trade-offs) 분석을 통하여 물, 에너지, 식량의 지속가능성 등을 평가할 수 있다. 본 연구는 온실의 밭작물을 대상으로 물-식량-에너지 넥서스 중 물과 식량 간의 관계를 평가해보고자 하였다. 온실은 온도, 습도, 풍속 등의 환경 조건을 조절할 수 있기 때문에, 환경 조건에 따른 여러 시나리오를 기반으로 한 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 밭작물은 담수재배를 하는 논벼에 비하여 수분 스트레스에 취약하여, 수분 스트레스가 작물의 생육과 생산량에 큰 영향을 미칠 것으로 판단하였다. 이 때, 작물의 물 생산성을 추정하는 모형으로 AquaCrop 모형을 이용하여 온실 내 밭작물의 물에 대한 반응을 모의하였고, 물과 식량 자원 간의 관계를 평가하고자 하였다. FAO에서 개발한 AquaCrop 모형은 수분환경, 비료, 관개방법 등이 여러 가지 작물의 생산량에 미치는 영향을 분석하며, 입력자료로는 기상, 작물, 토양자료와 관개 및 비료를 포함하는 영농관리 자료를 필요로 한다. 수분 스트레스가 없는 최적의 작물생육환경의 경우는 잠재 작물 생산량과 물의 생산성을 모의하고, 수분 스트레스를 중점적으로 관개방법, 비료량, 기상조건 등에 따른 작물 생산량과 물 생산성을 산정하였다.
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시설재배지에서의 물-에너지-식량 넥서스 연계 분석: 온실 내 온도와 에너지 관계 평가
김귀훈 ( Kwihoon Kim ),윤푸른 ( Pureun Yoon ),이윤희 ( Yoonhee Lee ),허승오 ( Seung-oh Hur ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2018 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2018 No.-
2017년 유엔 세계인구 전망 보고서에 의하면 2030년 세계 인구는 86억 명, 2050년에는 98억 명으로 증가할 것으로 예측된다. 또한 중·후진국 국가의 생활수준이 높아지면서 여러 가지 자원에 대한 수요가 복합, 지속적으로 증가하는 추세이다. 하지만, 지구의 한정된 자원으로부터 지속적으로 증가하는 수요를 충족시키는 것은 커다란 과제이다. 이 중 인간이 정상적인 삶을 영위하기 위해 필요한 자원들 중에 가장 중요한 것은 물, 에너지, 식량이라고 할 수 있다. 물-에너지-식량 넥서스 개념은 각 자원 간의 상충작용(trade-off)과 상승효과(synergy)를 고려하여 지속가능한 발전을 도모하기 위한 목적 하에 2011년 유엔 본 회의에서 제시되었고, 이후 세계 각지에서 꾸준히 연구되어 오고 있다. 본 연구에서는 한국의 작물 재배지 중 일반적으로 가장 자원집약적인 시설재배지에서의 에너지-식량 관계를 분석 하였다. 한국의 시설재배 농가는 전체 농가의 10%를 상회할 정도로 상당히 큰 비중을 차지하고 있으며, 전국적으로 약 60,000ha에 달한다. 시설재배지의 온실 형태는 농가마다 다양하나, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 2015년에 발간한 온실환경설계기준을 참고하였다. 또한 각 지역별 난방 에너지를 산정할 때 외기와 내기 온도 차이를 시간 단위로 계산하였는데, 이때 Van Henten et al.이 2009년에 제안한 온도 모델을 이용하였다. 이 식은 열교환식을 이용하여 만들어진 것으로, 온실 내부 온도를 모의함에 있어 난방에너지, 태양 복사, 관류열 손실 그리고 환기 4가지 변수를 적용하도록 하였다. 계산 값을 바탕으로 에너지, 식량의 지속가능성을 분석하였다.
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활성화 함수에 따른 유출량 산정 인공신경망 모형의 성능 비교
김마가 ( Kim Maga ),최진용 ( Choi Jin-yong ),방재홍 ( Bang Jehong ),윤푸른 ( Yoon Pureun ),김귀훈 ( Kim Kwihoon ) 한국농공학회 2021 한국농공학회논문집 Vol.63 No.1
Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN’s structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSE<sub>ln</sub> (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.
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물-에너지-식량 넥서스 분석을 위한 시설재배지의 기준작물증발산량과 난방 에너지 부하 관계 분석
김귀훈 ( Kwihoon Kim ),윤푸른 ( Pureun Yoon ),이윤희 ( Yoonhee Lee ),이상현 ( Sang-hyun Lee ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
농업 생산물의 경제성을 향상시키기 위해서는 같은 양의 자원을 투입하여 더 많은 작물을 생산하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 자원간의 관계에 대한 분석이 선행되어야 한다. 물-에너지-식량 넥서스는 자원간의 관계에서 상충과 상호작용에 대한 분석을 위해 등장하였다. 본 연구는 시설재배지에서의 실내온도를 모의하고, 이를 바탕으로 기준작물증발산량과 난방에너지 부하를 산정하여 자원간의 관계를 분석하는 것을 목적으로 한다. 시설재배지의 실내온도를 모의하기 위해 van Henten (2009)에 의해 제안된 물리모델을 이용하였다. 기준작물증발산량 산정을 위해 Hargreaves 식을 이용하였고, 난방에너지 부하는 국립농업과학원에서 발간한 온실환경설계기준 (2015)의 난방디그리아워를 통한 산정 방법을 적용하였다. 실내온도 모의는 2011년 1월 27일부터 5월 31일까지 시간단위 자료를 통해 보정하였고, 2012년 2월 18일부터 4월 18일까지 시간단위 자료를 통해 검정하였다. 보정과 검정 결과에 대하여 R<sup>2</sup>, MAE, RMSE를 이용하여 평가하였고, 보정 시 0.69, 2.77, 3.72, 검정 시 0.57, 2.67, 3.86의 값을 보였다. 또한, Hargreaves 식을 통해 산정한 기준작물증발산량을 평가하기 위하여 토마토가 재배된 2012년 7월부터 11월까지 측정된 15분 단위의 토양수분함량 자료를 바탕으로 물수지식을 계산하여 비교하였다. Hargreaves 식과 정강호 (2005) 등이 제안한 시설재배지에서의 작물계수를 이용한 작물증발산량 산정 결과 543mm가 계산되었고, 물수지식을 통한 산정 결과 640mm가 계산되었다. 이 연구의 결과는 지역 단위의 시설재배지에서 자원간의 관계를 평가하여 농업 생산의 경제성과 지속가능성을 향상시키는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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강화학습을 이용한 관개기 농업용 저수지 운영 신경망 모형 개발
김마가 ( Maga Kim ),김귀훈 ( Kwihoon Kim ),윤푸른 ( Pureun Yoon ),신용훈 ( Yong-hoon Shin ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2017 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2017 No.-
농업용 저수지는 기상조건, 물관리 체계, 작부체계 등 용수와 영농 환경조건을 고려하여 관개 필요수량을 계산하고 이를 활용한 저수지 운영 모형으로 관개용수 공급량을 산정한다. 이와 같은 저수지 운영을 위한 모형은 모의조작 모형과 최적화 모형을 주로 활용한다. 그러나 기존의 모형으로 저수지 운영을 위한 최적값을 산정하기 위해서는 환경조건이 변화하는 경우에 제한조건을 사람이 직접 변경해주어야 한다는 한계가 있다. 신경망 모형은 데이터를 통한 학습으로 인간의 지능, 사고, 판단 등을 모방하는 시스템으로 저수지 운영 모형에 적용하면 시뮬레이션 모형이나 최적화 모형의 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 특히 강화학습에 신경망을 도입한 저수지 운영 신경망 모형을 개발하고 평가해보고자 한다. 강화학습 모형은 주어진 환경에서 정책에 따라 행동을 선택하고, 선택한 행동으로 인해 환경이 변화한 결과에 따라 보상을 받는다. 그리고 학습과정을 반복하면서 보상이 더 커지는 방향의 결과를 얻기 위한 쪽으로 강화하게 된다. 신경망의 접목은 더 복잡하고 다양한 상황에 강화학습의 적용이 가능하도록 하였으며, 저수지 운영 모형에서 환경조건이 변화하는 상황에 모형 스스로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
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활성화 함수에 따른 인공신경망 모형의 유출량 산정 비교
김마가 ( Maga Kim ),최진용 ( Jin-yong Choi ),방재홍 ( Jehong Bang ),윤푸른 ( Pu-reun Yoon ),김귀훈 ( Kwihoon Kim ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
유역유출은 유역에서 수자원 관리 및 운영을 위한 수문계획에 있어서 기본적인 요소로 수문학적 해석에 있어 매우 중요하다. 유역유출은 기상인자, 수문지상인자 등의 영향을 받아 강우에 대한 유역의 반응으로 발생하며 이를 해석하기 위해 강우-유출 과정에 대한 분석이 필요하다. 그러나 강우-유출의 연결 매체인 유역의 지형특성, 식생분포, 토지이용, 기상조건 등은 시간적·공간적 변동성이 크고, 유역 내에서 복잡한 관계로 구성되어 있어 유출의 비선형성, 불확실성을 유발한다. 유역의 수문학적 특성을 토대로 개발된 대부분의 개념적 강우-유출 모형은 물리적 현상에 대한 반응을 수학적으로 정상화하여 유출을 모의하지만 유출의 비선형적 특성으로 인해 모형화가 어렵고 매개변수를 보정하기 위해 많은 노력이 필요하다. 인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN)은 비매개변수법의 일종으로 기상, 수문과 같은 비선형의 자연 현상을 모의하기에 적합하며, 1990년 대 이후 다양한 수문분야에서도 신경망을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 인공신경망은 자료를 기반으로 한 기계학습으로 은닉층에서 입력층으로부터 전달된 정보를 가공하여 출력층으로 전달한다. 이때 인공신경망의 성능은 은닉층의 노드 수, 학습률이나 활성화 함수의 영향을 받으며 인공신경망의 학습을 위해 양질의 자료를 필요로 한다. 특히 활성화 함수는 은닉층에서 입력 받은 정보를 전달할 때 다음 층으로 어떻게 출력할지를 결정하며, 활성화 함수에 따라 출력값의 범위나 특징이 달라지기 때문에 적절한 활성화 함수를 선택하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 강우에 따른 유역유출을 산정하기 위해 인공신경망 모형을 구성하고 활성화 함수에 따른 유출량 산정 결과를 비교하였다. 동일한 자료와 동일한 형태의 인공신경망 모형에 대해 Sigmoid, ReLU, ELU 활성화 함수를 은닉층과 출력층에 적용하고 실측값과 비교하여 활성화 함수에 따른 유출량 산정 결과를 평가하였다.
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