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- 저자 : 감동환 ( Dong Hwan Kam ) (검색결과 6 건)
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감동환 ( Dong-hwan Kam ),이봉기 ( Bong-ki Lee ),이대원 ( Dae-weon Lee ),민병로 ( Byeong-ro Min ),오세부 ( Sea-bo Oh ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
본 연구의 목적은 새싹작물 재배용 소형 스마트 팜의 효과적인 단열 구조로 내 · 외부 온도 차이에 의한결로 현상 등을 방지할 수 있는 효율적 스마트 팜 구조 제작을 하고 내부에 복사열을 이용한 소형 온도 조절 시스템을 개발하여 난방 효과를 구명하고자 하였다. 또한 기존의 고비용 액화탄산 방식의 이산화탄소공급 방식을 대체하여 스마트 팜 내부에 기체 분리막을 이용하여 대기 중 이산화탄소를 분리하여 스마트팜 내부의 작물에 안정적으로 공급하는 이산화탄소 공급 시스템 개발과 관수의 효과적인 공급 방식을 적용하였다. 팜 내부 작물의 관수 공급 및 배수는 타이머 제어를 기반으로 제어 시스템을 구성하여 설정 시간에 맞추어 관수의 공급 및 배수가 되도록 하였다. 겨울철 외부 영하의 날씨에도 스마트 팜의 기밀 유지 상태 및 외부 벽과 내부 벽 사이의 중공층 및 내부단열용 패널의 단열 성능이 우수하여 스마트 팜 내부의 온도가 영상의 기온을 유지하는 것을 알 수 있었다. 내부 측벽부의 온도는 동일 측정 시간대에서 최대 0.5°C의 차이를 보였으며 내부 중앙부의 온도 분포는 동일 시간대에서 최대 0.3°C의 차이를 보였다. 동일 시간대 내부 측벽부와 중앙부의 최대 온도 차이는 0.9°C의 차이를 보였으며 동일 측정 위치 기준으로는 최대 0.8°C의 차이를 보여 방열컨테이너의 형식 승인 검정기준의 단열 성능 시험의 1.5°C 이내의 온도 차이를 보여 내부 온도 분포가 균일하고 단열 성능이 우수함을 알 수 있었다. 또한 복사열을 이용한 소형 온도 조절 시스템은 30분 시스템 가동으로 3시간 정도의 난방이 이루어짐을 알 수 있었다. 기체 분리막을 이용한 이산화탄소 공급 시스템은 외부 공기만을 사용하여 이산화탄소 분리 후 스마트팜의 내부에 공급할 때 초기 농도 증가는 압력 등의 운전조건 안정화까지는 느리게 증가하다가 이후 안정적으로 설정 농도인 800ppm까지 도달하였다.
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소형 임베디드 시스템에 적용하기 위한 우천 및 안개 등에 의한 영상 내 노이즈의 실시간 제거 알고리즘
감동환 ( Kam Dong Hwan ),방태원 ( Bang Tae Weon ),이봉기 ( Lee Bong Ki ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1
우천 및 안개 등의 악천후 상황의 영상의 시인성 향상을 위하여 영상처리기법을 통한 영상개선 방법이 연구되고 있다. 영상개선 방법 중 심층신경망 등의 딥러닝 기술이 사용되고 있다. 딥러닝 기술을 활용한 영상처리 방식은 많은 연산량으로 인하여 고사양의 데스크톱 또는 워크스테이션과 같은 고가의 하드웨어를 필요로 한다. 그러나 도로 및 거리의 CCTV 등과 같이 고가의 하드웨어 장비를 적용하기 어려운 영역에서 상대적으로 적은 연산의 기법을 이용하여 다양한 장비에 맞는 우천 및 안개 등에 의한 노이즈를 제거하기 위한 영상 개선 기술이 필요하다. 소형 임베디드 시스템에 적용하기 위한 우천 및 안개 등에 의한 영상 내 노이즈의 실시간 제거 알고리즘을 개발하고자 하였다. Nvidia사의 Jetson Agx Xavier에 알고리즘을 적용하여 1080p 해상도의 외부 설치용 감시 카메라(ELP-USBFHD01M-BL28IR)를 통해 실시간으로 획득되는 영상의 우천 및 안개 등에 의해 저하되는 시인성을 향상시키고자 하였다. DCP기법과 감마보정기법을 적용하여 영상 내 발생하는 노이즈를 실시간으로 개선하였다.
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우천 시 빗물 등 기후 변화에 따른 영상 내 노이즈 제거 알고리즘
이봉기 ( Lee Bong Ki ),감동환 ( Kam Dong Hwan ),추현욱 ( Choo Hyun Wook ),김진경 ( Kim Jin Kyoung ),조용진 ( Cho Yong Jin ),양원석 ( Yang Won Suk ),문길환 ( Moon Kil Hwan ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
카메라는 영상 내 상황 변화 등의 이벤트를 감지하고 주변의 사물의 형태와 색상 등을 인식하는 것에 사용되기 때문에 지능형 영상 보안시스템이나 첨단운송기기, 스마트 팜 등 4차 산업 기술에 필수적이다. 그러나 역광, 상향등, 안개와 우천과 같이 외부 조건에 취약하기 때문에 카메라 영상에 의한 환경 인식 시 정보를 해석하는 과정에서 기상환경 및 외부 환경 변화에 따른 노이즈 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 악천우(폭우, 안개 등)와 조명환경 차이는 영상정보 분석의 어려움을 야기한다. 이러한 악조건 상황에서 사용자의 목적에 맞는 영상정보를 획득하기 위해서는 카메라를 통한 주변 환경 촬영 후 보정을 통하여 주변 환경에 대한 정확한 정보를 전달할 수 있고, 악조건 환경에서 보정된 영상정보를 획득하여 획득한 정보를 바탕으로 CCTV나첨단운송기기, 스마트 팜 등에 적용할 수 있는 기후 변화에 따른 영상 내 노이즈 제거 알고리즘 개발이 필요하다.
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파프리카 수확작업의 자동화를 위한 인공지능 및 영상처리를 이용한 수확로봇 개발
이봉기 ( Bong-ki Lee ),감동환 ( Dong-hwan Kam ),이대원 ( Dae-weon Lee ),화지호 ( Sea-bo Oh ),오세부 ( Byeong-ro Min ),민병로 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
본 연구는 파프리카 재배 환경의 영상 정보를 얻고 파프리카의 인식 및 위치 정보를 추출하는 인공지능 및 영상처리 알고리즘을 구현하였다. 위치 정보를 통하여 파프리카를 수확 할 수 있는 알고리즘을 개발하고 수확로봇을 제어하여 파프리카의 자동 수확을 수행하였다. 파프리카의 색상 정보를 분석하여 특징적인 색상(Hue)의 임계값과 그를 보조하기 위한 채도(Saturation)의 임계값을 설정하였다. 인공 신경망을 통하여 은닉층이 1개인 BP 알고리즘과 은닉층이 3개 이상인 심층 신경망 및 CNN 알고리즘을 통하여 학습을 수행하였으며 영상에서 파프리카 영역을 분할해 내는 알고리즘을 완성하였다. 수확로봇의 매니 퓰레이터는 좁은 공간에서 효율적으로 작업할 수 있도록 회전축, 수평, 수직축으로 이루어진 원통 형 로봇의 형태로 제작 하였으며, 엔드이펙터는 파프리카 외형 치수에 기반 하여 하부에서부터 접근하여 수확할 수 있는 형태로 제작하였다. 파프리카의 과실만을 이용하여 수확작업이 가능한 형태로 제작하였으며 수직방향의 줄기를 절단 할 수 없도록 절단부를 수직방향으로 제작하였다. 수확로봇을 제어 할 수 있도록 서보 모터와 앰프 및 모션 컨트롤러 시스템을 구성하였다. 엔드이펙터에 설치된 카메라를 이용하여 파프리카를 인식하고 ROI의 상단 중심과 하단 중심을 이용하여 파프리카의 위치와 자세를 추출하였다. 추출된 정보를 바탕으로 3단계에 걸친 수확 작업 알고리즘을 개발하였다. 수확을 시도한 110개의 파프리카 과실 중에서 97개는 수확이 가능하였으며, 전체 대상 작물 중 88.2%의 수확 성공률을 보였으며, 총 수확 작업을 하는데 소요된 시간은 79분 04초이다.
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이봉기 ( Lee Bong Ki ),감동환 ( Kam Dong Hwan ),추현욱 ( Choo Hyun Wook ),김진경 ( Kim Jin Kyoung ),방태원 ( Bang Tae Weon ),조용진 ( Cho Yong Jin ),양원석 ( Yang Won Suk ),문길환 ( Moon Kil Hwan ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1
다양한 외부 기상환경에서의 실시간 시인성 확보를 위한 딥러닝 알고리즘을 개발하기 위하여, 외부 환경(역광 및 반사광, 일조량, 우천)에 따른 영상정보 분석을 수행하였으며, 외부 환경(역광 및 반사광, 일사량, 우천)에 따른 영상의 인식 및 보정을 위한 학습 인자 및 학습 모델 설계를 수행하였고, 선정한 학습 인자와 설계한 학습 모델을 토대로 외부 환경(역광 및 반사광, 일사량, 우천)에 따른 영상의 인식 및 보정을 위한 딥러닝 알고리즘을 설계하였다. 개발 알고리즘의 영상 인식을 위한 성능 보정 평가를 위하여 빗방울이 없는 원본 영상과 빗방울 왜곡 영상의 PSNR(peak signal-to-noise ratio, 최대신호대잡음비)과 원본 영상과 본 알고리즘을 통해 개선한 영상의 PSNR 값을 비교하여 영상 인식을 위한 보정 성능을 평가하고자 하였다. 총 100 쌍의 표본에 대하여 측정한 결과, 본 알고리즘을 통해 개선한 영상의 PSNR 값이 빗방울 왜곡 영상의 PSNR 값에 비하여 평균 65.79%의 보정 정도를 보이는 것을 확인하였다.
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한준영 ( June Young Han ),주현식 ( Hyun Sik Joo ),신주원 ( Ju Won Shin ),김성민 ( Seung Min Kim ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),이봉기 ( Bong Ki Lee ),감동환 ( Dong Hwan Kam ),상완규 ( Wan Kyu Sang ),조용진 ( Yong Jin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
토양의 물리적, 화학적 특성은 작물의 생장뿐만 아니라 수확량에도 영향을 미치는 중요한 요소이다. 토양 경도가 높은 토양의 경우 작물 뿌리의 침투를 방해하며, 낮은 토양은 작물을 지탱할 수 있는 지지력이 낮아지므로 작물의 생장, 수확량 및 품질에 영향을 미친다. 토양 수분함량은 작물 성장에 가장 효과적인 요소로 작물 뿌리의 영양분 흡수를 책임지는 역할을 하여 경작의 시작부터 수확에 이르기까지 농업에 있어서 기초가 된다. 토양 전기전도도(Electric Conductivity, EC)는 질소 사용의 효율성 및 토양 환경에 미치는 영향을 모니터링하는 데 중요하다고 알려져 있다. 이런 다양한 토양의 물리적 특성들을 측정할 수 있는 많은 방법이 있지만, 현장에서 실시간 측정이 가능한 센서의 활용은 시간적, 경제적 손실을 줄이며 손쉽게 토양의 물리적 특성을 파악할 수 있다. 센서를 활용한 토양 특성의 연구는 현재까지도 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 실시간 측정 토양 센서들을 이용하여 논 토양에서 토양 경도, 토양 EC, 수분을 측정하고 논의 토양 특성 지도를 작성하는 데 있다. 측정 대상은 국내 대규모 논 단지인 경기도 화성시의 필지를 선정하였으며, 필지 내 20여 개 이상의 구역별로 나눠서 구역별로 토양 시료 조사와 토양 경도, EC, 수분을 측정하였다. 이를 바탕으로 공간통계학 기법을 적용한 토양 지도를 작성하였다. 이는 향후 비료 살포 및 농약 처방 등 다양한 농작업 시 토양 성분 기반하여 적합한 처방 농업의 실현을 기대할 수 있다.
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