자율주행 이앙기를 위한 경로생성 및 추종 알고리즘 기초연구

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),윤창호 ( Changho Yun ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2

세계적으로 농업인구가 빠르게 고령화되고 농업인구가 감소하는 현상이 나타나고 있다. 이를 극복하기 위해서 높은 생산성 확보가 가능하고 편의성이 뛰어난 지능화된 농기계에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 지능화 기술로 농기계 자율주행이 각광을 받고 있다. 이앙 작업의 경우 일정한 간격으로 겹침 없이 모를 심어야하기 때문에, 다른 농작업보다 정교함이 요구되는 작업이다. 따라서 이앙기 자율주행의 경우, 식부가 정확하게 작업 경로 상에 위치할 수 있는 정밀한 추종이 필요하다. 본 연구에서는 보다 정밀한 직진 및 자동 선회를 할 수 있는 GPS 기반 자율주행 이앙기를 위한 경로 생성 및 추종 알고리즘의 기초 연구를 수행하였다. 이앙기 직진 및 선회 경로 생성 알고리즘을 개발하고, 이를 시뮬레이션을 통해 검증하고자 하였다. 첫 번째 열 이앙 작업 시 사용자가 직진 경로를 설정하면, 두 번째 열부터 설정된 경로를 따라 자동으로 작업을 수행할 수 있도록 하였다. 경로 생성의 알고리즘의 효용성을 검증하기 위해서 기존 연구에서 개발된 트랙터 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 직진 작업 주행시 이앙기 조간 간격 30cm 이내의 결과를 얻었다. 이를 통해 개발한 경로 생성 알고리즘이 이앙기 정밀 추종 알고리즘의 개발을 위해 사용 가능함을 확인하였다.

다중 저가형 GPS를 이용한 무인 자율주행 농기계의 위치 및 방향각 오차 감소 알고리즘 개선 연구

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),윤창호 ( Changho Yun ),장규진 ( Gyujin Jang ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2

농업인구는 점차 고령화 되고 있으며, 이로 인한 농가 노동력 부족 문제가 대두되고 있다. 이에 1인당 경작 면적을 증가시키고 농업 생산성을 향상시키기 위한 기술로 GPS를 기반으로 한 농기계 자율주행이 주목을 받고 있다. 그러나, 국내와 같이 소규모 집약적 농업 증심의 환경에서 고가의 GPS 시스템을 사용하는 것은 경제성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 자율주행 농기계를 위한 저가형 GPS 개발을 위해, 선행연구에서 개발한 다중 저가형 GPS 시스템을 개선하여 직선과 곡선 구간 위치 및 방향각 오차를 감소시키고자 하였다. 이를 위해 저가형 GPS로 Garmin GPS 19x HVS와 PIKSI DURO GPS 수신기를 정삼각형 형태로 배치한 조합을 사용 하였으며, RTK-GPS인 NOVATEL FlexPak G2-V2 제품과 Dual Antenna GPS인 Hemishere V100의 위치 및 방향각 값을 기준으로 위치 오차와 방향각 오차를 비교 평가하였다. 위치 RMSE는 전체 구간에서 35.51cm, 직선 구간에서 31.59cm, 곡선 구간에서 38.5cm로 나타났으며, 방향각 RMSE는 전체 구간에서 2.1 deg, 직선 구간에서 2.04 deg, 곡선 구간에서 2.1 deg로 나타났다. 이는 알고리즘 적용 전 대비 감소한 수치이며, 개선된 성능을 확인하였다.

저가형 GPS를 이용한 위치보정기술 기초연구

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),윤창호 ( Changho Yun ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2

농촌인구의 고령화로 인한 노동력 부족 문제를 해결하고 농업 생산성을 제고하기 위해 GPS를 기반으로 한 자율주행 기술에 대하여 많은 연구가 수행되어왔다. 그러나, 국내와 같이 소규모 집약적 농업의 비중이 대다수인 환경에서 높은 수준의 정밀도를 갖는 고가의 GPS 기반 시스템을 사용하는 것은 경제성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 저가형 GPS를 이용한 위치보정 기술을 개발하기 위한 첫단계로 선행 연구에서 개발한 저가형 GPS 시스템과 상용적으로 이용가능한 저가형 GPS를 선정하여 직선과 곡선 구간 정밀도를 평가하고자 하였다. 이를 위해 저가형 GPS로 UBLOX NEO-M8P, PIKSI Duro와 선행 연구에서 개발한 삼각형 구조를 가진 Garmin 저가형 GPS 조합을 사용 하였으며, RTK-GPS인 NOVATEL FlexPak G2-V2 제품을 이용 비교 평가하였다. 정지상태에서의 위치 정확도의 평가는 CEP와 2DRMS를 통해 분석하였다. 주행상태는 기준값과 비교하여 RMS를 통해 위치와 각도 정확도를 평가하였다. 그 결과 저가형 PIKSI Duro 모델이 직선 구간과 곡선 구간에서 모두 정확도와 정밀도가 우수한 것으로 평가되었다.

농용트랙터의 노면 센싱 기반 반능동 전방차축 현가기술의 실차적용 연구

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),이정환 ( Jung-hwan Lee ),최진하 ( Jin-ha Choi ),구강모 ( Kang-mo Koo ),김영주 ( Young-joo Kim ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1

일반적인 농용트랙터의 전방차축 현가장치 유압 회로는 감쇠력 연속 조절댐퍼가 장착되어 있지만 유압시스템의 특성상 지연시간이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이로 인해 차량의 움직임을 제어 인자로 알고리즘을 개발했을 때에는 차량 진행방향의 노면상태를 센서를 이용 미리 감지하고 유압 작동기를 조절하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 노면조건을 감지하여 감쇠력을 조절하는 반능동 현가장치를 개발하고자 하였다. 이를 위해 노면 거칠기 정보를 자동으로 인식, 감쇠력을 연동 변량으로 제어하는 기술의 효용성을 실차 요인 실험을 통하여 구명하고자 하였다. 노면상태 감지는 라이다(LiDAR) 센서를 이용하여 10 m 길이의 노면을 미리 스캔하고 누적된 노면 정보에서 회귀직선을 생성하여 각 포인트의 RMS 값을 구해 노면 거칠기(Roughness)를 수치화하는 방식으로 하였다. 실차 적용이 용이하게 하기 위하여 제어기를 임베디드 시스템으로 개발하여 차량에 적용하였다. 서로 다른 거칠기의 4 가지 노면에서 약 20 m를 주행한 후 차체가속도의 RMS 값을 비교한 결과 모든 노면에서 가속도가 감소하였으며, 비포장도로에서 최대 66.5%까지 가속도 감소효과를 볼 수 있었다. 또한 10 Hz이하 영역에서 가속도의 크기가 감소하는 것으로 나타나 개발하는 노면 거칠기 기반 능동형 현가 제어기술의 효용성을 확인하였다.

합성곱 신경망을 이용한 실시간 상추 생육 센싱 연구

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),김동욱 ( Dong-wook Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

원예 작물의 생육 지표로 사용되는 생체중, 건물중, 높이, 엽면적, 직경은 증산 및 광합성과 밀접한 관계가 있고, 이러한 생육 지표는 작물 생산성을 정량화하여 최적의 환경, 양분, 관수 제어 전략을 수립하는데 활용될 수 있다. 따라서 정확한 생육 지표 측정은 매우 중요하지만, 생육 지표를 측정하기 위한 전통적인 방법은 파괴적이고 인적 자원을 많이 필요로 하여 시간과 비용 소모가 클 뿐만 아니라, 시료의 채취 방법이나 시료 상태에 따라 신뢰성이 떨어질 수 있다. 생육 지표 측정에는 정확성 뿐만 아니라 작물 성장 단계별 양액의 변량 공급을 위해 실시간으로 작물의 생육 정도를 측정하는 기술 또한 필요하다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 3차원 영상 데이터를 이용한 합성곱 신경망과 같은 기술이 도입되고 있어 생육 센싱을 비롯한 분야에서 농업 적용성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 RGB 채널과 깊이 정보를 이용하여 4개 품종 상추의 생체중, 건물중, 높이, 엽면적, 직경을 예측할 수 있는 합성곱 신경망 기반 모델을 개발하고, 예측 성능을 구명하였다. 사용된 재료는 2021년 6월 바게닝긴대학교 주최 온라인 인공지능 경진대회에서 제공한 상추 데이터이며, 해당 데이터는 인텔 Realsense D435 카메라를 이용하여 수집된 상추의 RGB와 깊이 정보이다. 선행 연구에서 개발한 자동 3D 영상 데이터 수집 시스템 및 모니터링 시스템을 개선하여 합성곱 신경망 모델 적용이 가능하도록 하였으며, 측정 항목별 합성곱 신경망 예측 모델의 측정 성능을 분석한 결과 예측 모델은 결정계수 0.9 이상의 정확도를 나타냈으며 모니터링 시스템에서 이미지 하나당 평균 150 ms의 처리 속도를 나타내어 실시간 생육 지표 예측 가능성을 보였다.

순환식 수경재배 시스템을 위한 개별 보충염 공급 제어

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),김주신 ( Jooshin Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

순환식 수경재배 시스템은 효율적인 비료 사용을 가능하게 하고 배액 내 잔여 비료 성분을 감소시킬 수 있지만, 비순환식 수경재배 시스템에 비해 양액의 양분 균형을 유지하는 것이 어렵다. 양액 내 특정 이온의 결핍이나 과잉은 식물 생장에 있어서 문제를 발생시킬 수 있다. 최근, 배액의 이온 분석 데이터를 바탕으로 주기적으로 보충 양액의 조성을 결정하여 양액의 양분 균형 문제를 해결하고자 한 연구들이 제시되고 있다. 이러한 방법을 순환식 수경재배 플랫폼에 적용하기 위해서는 단위 시간당 유입되는 전체 보충 양액 중에서 각 보충염이 일정한 비율을 유지할 수 있도록 양액이 공급되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 순환식 수경재배 플랫폼에서 7종의 보충염, Ca(NO3)2·4H2O, KH2PO4, NH4H2PO4, KNO3, NH4NO3, MgSO4·7H2O, K2SO4 및 미량 원소를 목표 비율에 따라 공급할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 전체 보충 양액 총량은 총 보충 양액 공급 시간에 의해 조절된다. 이 때, 동일한 단위 시간 동안 공급되는 각 보충염의 유량을 각각 다르게 설정하기 위해 개별 보충염 공급 펌프의 회전 속도를 각각 별도 제어하였다. 개발된 알고리즘은 EC 제어가 가능한 임베디드 보드 기반 요인 장치를 통해 검증하였으며, 혼합된 양액 분석을 통해 각 보충염이 일정한 비율을 유지하며 혼합 탱크 내로 공급될 수 있음을 확인하였다.

식물공장 내 엽면적지수 측정을 위한 자동 3D 영상 모니터링 시스템

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),조우재 ( Woo-jae Cho ),이윤홍 ( Yoon-hong Yi ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1

원예작물의 생산성은 식물 덮개의 면적 및 구조에 영향을 받는다. 엽면적을 나타내는 지표인 엽면적지수(leaf area index)는 증산 및 광합성과 밀접한 관계가 있고, 엽면적을 통해 생체중, 수분 요구량을 예측하는데 활용될 수 있다. 따라서 정확한 엽면적 지수 측정은 최적 작물 생육을 위해서 매우 중요하다. 엽면적을 측정하기 위한 전통적인 방법은 파괴적이고, 인적 자원을 많이 필요로 하여 시간과 비용 소모가 클 뿐만 아니라, 시료의 채취 방법이나 시료 상태에 따라 신뢰성이 떨어질 수 있다. 이를 극복하기 위하여 기존 RGB 영상을 이용하여 LAI를 측정하는 선행연구가 제시되었으나, 2D 기반 엽면적 측정은 잎의 높이 등 3차원적 형태 특징을 고려할 수 없고, 작물 내 또는 작물 간 잎의 폐색 영역을 반영할 수 없어 부정확하다는 한계점을 지닌다. 3D 영상을 통해 엽면적지수를 측정하고자 하는 연구는 대부분 노지 작물 혹은 화분 작물을 대상으로 진행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 작물 생육 상태 모니터링을 위해 자동 3D 영상 데이터 수집 및 3D 모델링을 위한 모니터링 시스템을 개발하고, 3D 모델을 통한 엽면적지수 측정 결과를 제시하였다. 개발된 시스템은 식물공장 테스트베드와 2차원 이동 플랫폼, Lidar 센서를 바탕으로 선행 연구에서의 LAI 측정 결과보다 실제에 근접한 엽면적 지수를 얻을 수 있었다. 후속 연구에서 다양한 작물에 대해서 LAI를 예측할 수 있는 강인 이미지 처리 방법을 개발하고 일사량, 풍속 조건 등이 존재하는 비닐 온실 환경에서의 시스템 성능을 평가하고자 한다.

자율주행 이앙기 새머리 선회 시간 최적 자율주행 기술 개발

강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),윤창호 ( Changho Yun ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2

생산성과 편의성을 향상시킬 수 있는 자율주행 농기계에 대한 수요가 증가하고 있으며, 최적의 생산성을 얻기 위한 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서도 시간과 거리를 최소화시키고자 하는 접근이 대표적이다. 작업 속도가 일정할 때 거리의 최소화는 곧 시간의 최소화가 된다. 시간의 증감은 주로 새머리 선회에서 크게 나타나며, 선회 시의 비용을 최소화하는 것은 전체 비용을 줄이는데 결정적이다. 기존에 선회 시간을 추정하기 위해 수학적 선회 경로 모델들이 제시되어왔다. 그러나 생성된 경로의 기하학적 형태에 따라 경로 추종 시에 진입 오차가 발생할 수 있다. 진입 오차는 선회 후 직진 작업 경로에서 농작업이 가능한 상태에 도달하기까지 차량을 조정하는데 필요한 오차이다. 이앙기에서 경로를 벗어나 다른 열과 겹치는 영역이 발생하면 작물이 손실된다. 따라서 이앙기 자율 주행을 위해서는 선회 후 진입 오차가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 경로 형태 변화에 따른 이앙기의 진입 오차 차이를 고려한 이앙기 자율주행 기술을 제시하였다. 진입 오차는 경로 형태와 스티어링 반응 속도, 축거, 선회 반경과 같은 차량 특성을 반영한 시뮬레이션을 통해 추정하였고 이를 바탕으로 선회 시간을 최소화하는 경로를 생성하였다. 모델 기반 추종 알고리즘을 사용하였으며, Electric Power Steering이 적용된 대동공업 DRP60D 상용 이앙기와 MBC 사의 TDR-3000 Dual Antenna Real-Time Kinematic Global Positioning System, SBG 사 Inertial Measurement Unit을 통해 검증하였다. 주행 속도 1km/h, 최대 선회 각도 35도에서 실험 결과, 기하학적 시간 최소화만을 고려했을 경우, 직진 구간 최대 오차 15cm 이내 상태로 진입하는 시간이 평균 약 6초 소요되었고 진입 오차 포함 평균 선회 시간은 초 125.4초였으나, 새로운 알고리즘을 적용하였을 때 진입 오차 시간은 발생하지 않았고. 선회 시간은 120.24초로 감소하였다. 이때 직진 추종 결과는 평균 위치 RMSE 약 5cm, 최대 오차 약 14.9cm, 평균 방향각 RMSE 약 0.9도로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구가 이앙기 선회 시간을 최소화하며, 생산성을 증가시킬 수 있음을 보여준다.

CNN 기반 온도 변화 예측 모델의 실시간 예측 성능 평가

이윤홍 ( Yoon Hong Yi ),강민석 ( Minseok Gang ),김동욱 ( Dong-wook Kim ),김주신 ( Joo-shin Kim ),정대현 ( Dae-hyun Jung ),김학진 ( Hak-jin Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

온실은 작물 재배를 위해 적절한 환경을 조성해 줄 수 있다는 장점이 있지만 이상적인 재배환경을 만들기 위해서는 세심한 관리가 필요하다. 특히 지구 온난화로 인해 폭염이나 폭설과 같은 기상이변이 많이 생기면서 외부 기상변화에 발빠르게 대처를 할 수 있는 온실 제어의 필요성이 증가하고 있다. 최근 인공지능을 이용하여 온실 내외부 기상 데이터를 이용하여 온실 내부 온도 변화를 예측하는 연구들이 제시되어 왔다. 본 연구는 급격하게 변하는 외부기상에 대응하여 온실을 제어하기 위해 온실 내부 온도 변화를 예측하고자 하였다. 인공신경망의 기법중 하나인 convolutional neural network (CNN)을 이용하여 내부온도, 내부습도, 내부 CO2 농도, 외부온도, 외부습도, 일사량, 풍향, 풍속 총 8가지 요인들을 입력으로 하여 30분뒤 온실 내부온도를 예측하는 모델을 개발하였다. 예측모델은 수원에 위치한 서울대학교 부속 농장의 단동형 비닐온실에서 관측된 4월, 11월, 1월의 계절별 데이터를 사용하여 개발하였다. 이후 개발된 모델의 적용성 평가를 위해 2월16일부터 2월21일까지 총 5일동안 실시간으로 예측 성능을 검증하였다. 5일간 예측 모델을 통해 온실 내부 온도를 예측한 결과 실제 온도 측정 값과의 평균제곱근편차(RMSE)의 정확도는 2.2℃의 결과를 보였다. 본 연구에서는 급격하게 변하는 외부기상에 대응하여 온실을 제어하고자 인공신경망 기반의 온실 내부 온도 변화 예측 모델을 개발하였고 실시간 예측 성능을 검토하였다. 추후 연구에서는 예측된 온도를 온실 작동기 제어에 반영한다면 외부기상에 대응하는 온실 제어가 가능할 것으로 예상된다.

방울토마토 순환식 수경재배 양액 및 나트륨 관리 기술 개발

김주신 ( Jooshin Kim ),강민석 ( Minseok Gang ),김도훈 ( Do-hoon Kim ),조우재 ( Woo-jae Cho ),김학진 ( Hak-jin Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

순환식 수경재배는 물과 비료를 절약할 수 있는 환경친화적인 농법이지만 양액을 교체하지 않고 계속 사용하면 순환되는 양액과 초기에 사용한 양액 간의 무기 양분 비율 및 농도가 달라지므로 작물이 요구하는 양분 흡수를 최적화하기 위한 정밀 양액 관리가 필요하다. 또한 사용 용수로부터 유입되는 나트륨은 대부분이 작물에 흡수되지 않고 순환하는 양액 내 누적되기 때문에 대상 작물의 최대 염분 내성 임계치를 넘지 않게 주기적인 모니터링과 대응이 요구된다. 본 연구에서는 다양한 용수를 사용하는 순환식 수경재배 조건에서 사용하는 용수와 순환하는 양액의 성분을 고려한 이온선택성전극 기반 정밀 양액 관리 기술을 방울 토마토 재배에 적용하여 양액 내 NO3-, K+, Ca2+ 농도를 제어하고 배액 탱크 내 나트륨 농도를 관리하는 기술의 성능평가를 수행하였다. 이를 위해 질소, 칼륨, 칼슘, 나트륨 이온선택성전극과 8가지의 개별 비료농축액으로 구성된 양액제어기를 구성하여 고형배지경 방식으로 방울 토마토를 재배하였으며 개발한 시스템이 목표 농도 범위에 맞게 NO3-, K+, Ca2+ 이온 농도를 유지하는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 나트륨 이온을 모니터링하고 임계치 초과 시 배액을 자동으로 방출하여 나트륨 농도를 낮출 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.