RGB-D 영상기반 참외의 부피 예측

류진환 ( Jinhwan Ryu ),조병효 ( Byeong-hyo Cho ),이강진 ( Kangjin Lee ),홍영기 ( Youngki Hong ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

참외는 재배 중에 여러 가지 생리장해로 인한 손실이 발생하며, 그중 가장 문제가 되는 것이 이상발효과이다. 이상발효과는 태좌부와 그 주변이 물러지며 갈변하고, 상한 듯한 식초 냄새가 나는 것으로 상품 가치가 없다. 이상발효과는 외관상으로 정상과와 차이가 없어 수확 후에 비중 특성을 이용하여 선별하고 있다. 즉 장해 여부를 알 수 없으므로 이상발효과의 재배에 투입되는 자원과 수확 후 선별장까지의 운반 비용 등 불필요한 생산비용이 발생하며, 이는 오롯이 선별과정에서 손실 비용으로 이어진다. 재배 중의 이상발효과 인식은 경제적인 측면에서도 매우 중요하다. 본 연구는 참외 수확 로봇의 수확 작업 시 이상발효과 수확 방지를 위한 것이다. 이를 위해 이상발효과의 비중 계산에 필요한 부피를 RGB-D 영상을 사용하여 예측하는 실험을 수행하였다. 실험 재료로는 국립농업과학원의 디지털 온실에서 수직 유인 재배한 참외 100개를 RGB-D 카메라(D435, Intel, Santa Clara, USA)를 사용하여 영상 획득하였다. 참외의 부피 예측은 타원체의 부피 공식을 활용한 방법과 깊이 영상으로 만든 Voxel을 사용한 방법이 수행되었다. 예측 정확도는 예측값과 실측값 사이의 결정계수(R²)로 평가하였다. 그 결과 두 방법 각기의 R²는 0.75 그리고 0.42로서 그중 Voxel을 사용한 방법이 가장 낮았다. 이는 참외의 정확한 두께 값을 얻을 수 없었기 때문으로 판단되었다. 타원체의 부피 공식 방법의 경우는 참외의 형태가 완전한 타원체가 아니기 때문에 정확도를 높이는 데 한계가 있는 것으로 판단된다. 추후에는 참외 형태에 따라 수치모델을 달리하거나, 기계학습이나 딥러닝 등 인공지능 기법을 도입하여 부피의 예측 정확도를 높일 수 있을지 검토 예정이다.

단파적외선 초분광영상장비를 이용한 유기질 비료 내 음식물류폐기물건조분말 검출 최적 파장비 분석

류진환 ( Jinhwan Ryu ),이훈수 ( Hoonsoo Lee ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

음식물류폐기물건조분말은 혼합유기질원료로만 30%이하로 혼입하는 것이 허용되어 있기 때문에 유기질 비료에 30%초과 혼입하거나 유기농업자재에 혼입은 금지되어 있다. 현재 음식물류폐기물건조분말의 혼입 여부 및 정량 검출할 수 있는 표준화된 방법이 없다. 따라서 본 연구에서는 단파적외선초분광영상(SWIR)을 이용해 유기질 비료 또는 유기농업자재 내에 혼입되어있는 음식물류폐기물건조분말을 검출할 수 있는 최적의 파장비를 찾고자 한다. 900nm ~ 2500nm 파장영역을 획득할 수 있는 단파적외선초분광영상시스템은 음식물류폐기물건조분말과 원재료(아주까리, 채종박, 골분, 미강, 대두박 및 어분)에 대한 초분광영상정보 획득에 사용되었다. 분산분석법(ANOVA)은 음식물류폐기물건조분말의 검출을 위한 최적파장비분석을 위해 이용하였다. 음식물류폐기물건조분말과 원재료를 구분할 수 있는 최적의 파장비는 1224nm / 1335nm 로 확인되었다. 따라서 분산분석을 통해 제안된 최적파장비는 유기질 비료 또는 유기농업자재 내 존재하는 음식물류폐기물건조분말의 정성검출에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

다분광 영상을 사용한 마늘의 건조스트레스 분석

류진환 ( Jinhwan Ryu ),정환조 ( Hwanjo Chung ),위승한 ( Seunghwan W ),이훈수 ( Hoonsoo Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

마늘은 향신료 역할을 하는 채소로 2020년 기준 우리나라에서는 1인당 7.9kg의 마늘을 연간 소비하고 있다. 마늘은 9월에서 10월에 파종하고 5월에서 6월에 수확하며, 4~6월에 가뭄으로 수분이 부족하면 마늘구의 성장에 영향을 준다. 이번 연구에서는 스냅샷 다분광 영상장비를 사용해 마늘에 대한 건조 스트레스를 확인하는 모델을 개발하는 것이다. 실험에 사용된 마늘은 3단계의 토양 건조조건에서 재배되었다. 획득한 다분 광영상은 462nm에서 870nm까지의 파장 영역을 총 41장의 파장별 영상으로 저장하여 분석에 활용하였다. 서로 다른 건조조건에서 재배된 마늘로부터 획득한 스펙트럼 영상간의 차이를 확인하기 위해 부분최소자승법(PLS-DA)을 사용하여 건조스트레스 판정을 위한 모델을 개발하였다. 전체 데이터의 75%는 모델 개발에 사용하였고, 나머지 25%는 모델 성능평가에 활용하였다. 모델 개발에 사용한 데이터의 정확도는 94.6%, 모델 검증에 사용한 데이터의 정확도는 91.7%로 확인되었다. 본 연구의 결과는 마늘 작물의 건조스트레스에 의한 영향을 측정하는데 다분광영상이 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

과실 모니터링 로봇을 위한 UWB 기반 측위 시스템의 거리 정밀도 분석

류진환 ( Jinhwan Ryu ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ),홍영기 ( Youngki Hong ),이강진 ( Kangjin Lee ),김원경 ( Won-kyung Kim ),이기범 ( Ki-beom Lee ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

우리나라의 합계 출산율은 점차 줄어 2022년에 합계 출산율 0.78에 도달하였다. 인구의 감소로 인한 농업 인구의 유입 감소와 고령화로 인한 노동력 감소를 해결하기 위한 방법의 하나로 농업 자동화 연구가 수행되고 있다. 온실 내에서의 자동화 연구에서는 온실의 환경 데이터와 작물의 상태 및 위치 정보, 자동화 로봇의 위치 정보를 정확하게 획득하는 것이 중요하다. 이를 위해서 실내 측위 시스템은 필수적이다. 실내 환경에서의 측위를 위하여 WIFI와 Bluetooth를 사용한 측위 방식이 연구되었지만, 신호 간섭에 취약하고 거리 오차가 큰 단점이 있다. UWB(Ultra Wide Band)는 넓은 대역폭을 사용해 연결이 안정적이고 낮은 power spectral density와 짧은 pulse를 사용해 WIFI와 Bluetooth보다 신호 간섭이 적고 측위 정확도가 높은 특성이 있다. 본 연구에서는 실내 과실 모니터링 로봇을 위한 UWB 기반 측위 시스템의 적용 가능성을 확인하기 위한 기초실험으로 DWM1000 UWB 통신 모듈을 이용한 실내 측위 장치를 개발하여 거리별 정밀도를 평가하였다. 본 연구에서는 UWB 기반 측위 시스템의 거리 정밀도를 분석하기 위해 0.5m에서 15m 사이의 거리에서 정밀도를 측정하였다. 거리 정밀도 분석은 Tag와 Anchor의 거리를 5회 반복 측정하여 거리 추정값과 실측 값의 거리오차를 분석하였다. 실제 거리와 측정 거리의 오차를 분석한 결과 4m를 기준으로 거리가 가까워지거나 멀어질수록 오차가 증가하는 현상을 확인하였다. 4m 구간에서 오차는 약 1cm 이하였지만 4m보다 가까운 구간에서의 최대 오차는 약 14cm였고 4m보다 먼 구간에서의 최대 오차는 약 8cm로 calibration을 통해 오차를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 장애물이 있는 환경에서의 정확도를 측정하기 위해 작물이 있는 온실에서 실험을 수행할 것이다.

가시광/근적외선 분광기술을 이용한 유기질 비료 내 음식물류폐기물건조분말 정성검출 모델 개발

이훈수 ( Hoonsoo Lee ),류진환 ( Jinhwan Ryu ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1

유기질비료는 비료공정규격에 의한 부산물비료 중 유기질비료와 유기농업자재 중 유기질비료로 구분된다. 2019년 3월 비료관리법이 개정되기 전까지는 모든 유기질비료의 원료로 음식물류폐기물건조분말의 사용이 허용되지 않았으나 2019년 3월 개정된 비료관리법에서는 유기농업자재로 인증 받지 않은 유기질비료에는 염분 2%이하, 수분 15%이하의 음식물류폐기물건조분말을 전체원료의 30% 내에서 사용할 수 있도록 허용하였다. 하지만, 유기농업자재로 인증받기 위한 유기질비료의 원재료로는 음식물류폐기물건조분말의 사용은 금지되어 있다. 따라서 본 연구목적은 가시광/근적외선 분광기술을 이용하여 유기농업자재 중 유기질비료 내 음식물류 폐기물건조분말의 정성검출 가능성을 평가하는 것이다. 가시광/근적외선 스펙트럼은 200-1100nm 파장을 획득할 수 있는 분광기를 이용하였고, 유기질 비료 원재료와 음식물류폐기물건조분말을 0, 5, 10, 15, 20, 30, 40, 50%로 혼합하여 시료를 제조하였다. 모델 개발은 PLSR 기법을 이용하였고, 획득한 스펙트럼 데이터의 75%는 모델개발에, 나머지 25%는 모델검증에 사용하였다. 최적모델의 검출 정확도는 95.8%를 나타내어 가시광/근적외선 분광기술의 유기질 비료 내 음식물류폐기물건조분말의 혼입여부의 검출에 활용될 수 있을것으로 판단되었다.

형광 영상을 이용한 마늘의 건조 스트레스 분석

정환조 ( Hwanjo Chung ),류진환 ( Jinhwan Ryu ),위승환 ( Seunghwan W ),이훈수 ( Hoonsoo Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

마늘은 아스파라거스목 수선화과 부추아과 부추속에 속하는 식물로서 한파에 약하고 가뭄에도 취약하여 전 세계적으로 온대와 아열대 지역에서 재배한다. 지구온난화의 이상 기상으로 국내에서 재배되는 마늘의 건조스트레스 피해를 입을 것으로 예상된다. 농작물 품질 저하와 흉작으로 이어지는 건조 스트레스 피해를 진단하기 위해 비파괴적인 방법으로 환경 스트레스를 진단하는 기술이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 다분광 형광 영상을 이용하여 마늘의 건조 스트레스를 분석하고자 한다. 실험에서 사용된 마늘 작물은 3단계의 토양 건조조건하에 재배되었고, 다분광 형광영상은 462nm에서 624nm의 파장영역에서 총 16개 파장영상으로 획득되었다. 각 건조조건별 마늘작물로부터 획득한 형광스펙트럼의 차이를 분석하기 위해 PLS-DA 분석방법을 사용하였다. PLS 모델 결과훈련 데이터의 판별 정확도는 88% 였으며. 테스트 데이터에서 80%의 정확도를 나타내어 형광 다분광영상을 이용한 마늘 작물의 건조 스트레스에 의한 조기진단의 가능성을 확인할 수 있었다.

유기질 비료 내 음식물류폐기물건조분말의 분광특성분석

이훈수 ( Hoonsoo Lee ),조현정 ( Hyunjeong Cho ),류진환 ( Jinhwan Ryu ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1

유기농업이란 화학비료와 농약 등의 합성 화학물질을 사용하지 않고 유기물과 자연광물, 미생물 등의 물리적, 미생물적으로 제조된 자재만을 사용하여 농산물을 생산하는 농업을 말한다. 즉, 유기농업을 위해서는 인증된 유기농업자재를 사용하여야 하지만, 최근 음식물류폐기물건조분말이 고품질의 유기질비료로 둔갑된 사건이 발생되었다. 이는 음식물류폐기물건조분말 내 염분의 농도가 2% 이상으로 높아 연작시 토양의 염류 집적화 및 작물의 생육 저해로 이어질 가능성이 있다. 현재 음식물류폐기물건조분말의 혼입여부를 측정하기 위한 방법은 염분의 농도를 측정하는 방법이 적용되어 시행되고 있으나, 현장에서 유기질 비료 내 음식물류 폐기물건조분말의 혼입여부를 신속정확하게 측정할 수 있는 기술이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 분광분석기술을 적용하여 음식물폐기물건조분말과 유기질비료의 원재료간의 분광특성을 비교분석하고자 한다. 유기농업자재의 원재료 내 음식물류폐기물건조분말의 정성검출 판별모델을 개발하기 위해 음식물류폐기물건조 분말이 혼입된 시료 102개와 혼입되지 않은 시료 93개의 근적외선 분광스펙트럼 데이터베이스를 이용하였다. 스펙트럼의 전처리에 따른 모델개발의 비교분석을 위해 7가지의 전처리방법을 적용하였고, 부분최소자승법(Partial least square regression)은 최적모델개발에 활용되었다. 모델 개발(Calibration)에는 전체시료의 75%를 이용하여 모델 개발에 사용하였고, 모델 개발에 사용하지 않은 25%의 스펙트럼데이터(Prediction)는 모델의 성능평가를 위해 적용되었다. 음식물류폐기물건조분말이 혼입된 시료를 검출하는 최적 모델은 스펙트럼 전처리기법을 적용하지 않은 기본 스펙트럼을 이용하고, 1000∼2500nm의 전파장을 사용하였을 때 가장 낮은 모델의 SEC 값을 나타내었다. Calibration 결과는 전체시료 146개 중에서 6개를 제외한 140개의 시료를 구분할 수 있었고, 95.9%의 정확도를 나타내었다. 모델 성능평가에서는 사용된 49개 시료중 3개의 시료를 제외한 46개의 시료를 구분함으로써 93.9%의 예측성능을 보여주었다. 이 결과는 근적외선 분광스펙트럼 데이터는 유기농업자재 내 부정혼입되어 있는 음식물류폐기물의 정성검출모델 개발에 적용가능성이 높음을 나타낸다.

다분광 영상을 이용한 콩 수확량 예측

박범진 ( Beomjin Park ),정환조 ( Hwanjo Jeong ),류진환 ( Jinhwan Ryu ),이훈수 ( Hoonsoo Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

현재 연구되고 있는 다양한 농업 기술 프로젝트들은 농작물 품질의 유지와 생산성 향상을 위한 중요 목표 중 하나인 작물 생육조사 및 수확량 모니터링에 그 초점을 맞추고 있다. 농업 분야에서 작물의 생산성을 파악하는 것은 수익성을 이해하는 데 있어서 중요하지만 수확량에 대한 정확한 추정치를 얻는 것은 어려운 과제이다. 수확량을 추정하기 위해서는 직접적인 조사 데이터를 사용하여 왔으나 상당한 시간과 노동력이 요구되며 이미 농작물의 성장이 완료된 시점이기 때문에 수확과 조사 사이의 시간차이가 존재해 정확한 평가를 할 수가 없다. 이에 일부 연구자들은 농작물이 아직 밭에 있는 기간 동안 수확량 데이터를 수집함으로써 이 문제를 해결 한다 주장하였다. 본 연구는 다중분광 카메라를 사용하여 콩의 식생을 평가하고, 이를 통해 작물의 수확량을 사전에 미리 예측하는 기술을 개발하고 평가하는 것을 목표로 하였다. 실험은 전남 나주시 미래 농업 기술 센터에서 실시하였으며 총 2회의 촬영 데이터를 사용하였다. 실험 개체는 콩 1개 품종에 대하여 10개씩 3반복 재식 되었고 3가지의 비료 시비 수준(무/정량/배량)을 두었다. 카메라는 462 nm ~ 871 nm 범위를 가진 12 nm ~ 15 nm 해상도의 멀티스펙트럴 카메라가 사용되었다. 촬영은 작물의 식생이 활발한 시간인 10:00부터 시작하였고 획득한 영상 데이터는 Vis-NIR 영상프로그램을 사용하여 분광영상으로 데이터를 획득하였다. 기준이 되는 콩의 수확량은 한 개체당 세 개의 표본을 획득하여 초장, 경장, 줄기직경 및 꼬투리수의 생육 정보를 취득하였다. 멀티스펙트럴 카메라로부터 생성된 분광 영상 데이터를 이용하여 콩의 최종적인 수확량의 예측 모델을 부분최소자승법(PLSR)을 이용하여 개발하였다. 본 연구에 사용된 영상데이터는 지상의 생육 정보를 직접적으로 취득하지 않더라도 콩의 최종적 산물인 꼬투리와 씨앗의 수확량을 각 Stage별로 미리 사전에 파악하기 위한 기초 연구였으며, 구름과 같은 날씨의 변동성과 태양 고도에 따른 작물의 빛 반사 보정 연구가 권장된다.

다중분광 센서를 사용한 콩 수확량 예측 기술 개발

박범진 ( Beomjin Park ),정환조 ( Hwanjo Jeong ),류진환 ( Jinhwan Ryu ),이훈수 ( Hoonsoo Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

현재 연구되고 있는 다양한 농업 기술 프로젝트들은 농작물 품질의 유지와 생산성 향상을 위한 중요 목표중 하나인 작물 생육조사 및 수확량 모니터링에 그 초점을 맞추고 있다. 농업 분야에서 작물의 생산성을 파악하는 것은 수익성을 이해하는 데 있어서 중요하지만 수확량에 대한 정확한 추정치를 얻는 것은 어려운 과제이다. 수확량을 추정하기 위해서는 직접적인 조사 데이터를 사용하여 왔으나 상당한 시간과 노동력이 요구되며 이미 농작물의 성장이 완료된 시점이기 때문에 수확과 조사 사이의 시간차이가 존재해 정확한 평가를 할 수가 없다. 이에 일부 연구자들은 농작물이 아직 밭에 있는 기간 동안 수확량 데이터를 수집함으로써 이 문제를 해결 한다 주장하였다. 본 연구는 다중분광 카메라를 사용하여 콩의 식생을 평가하고, 이를 통해 작물의 수확량을 사전에 미리 예측하는 기술을 개발하고 평가하는 것을 목표로 하였다. 실험은 전남 나주시 미래 농업 기술센터에서 실시하였으며 총 2회의 촬영 데이터를 사용하였다. 실험 개체는 콩 1개 품종에 대하여 10개씩 3반복 재식 되었고 3가지의 비료 시비 수준(무/정량/배량)을 두었다. 카메라는 462 nm ~ 871 nm 범위를 가진 12 nm ~ 15 nm 해상도의 멀티스펙트럴 카메라가 사용되었다. 촬영은 작물의 식생이 활발한 시간인 10:00 부터 시작하였고 획득한 영상 데이터는 Vis-NIR 영상프로그램을 사용하여 분광영상으로 데이터를 획득하였다. 기준이 되는 콩의 수확량은 한 개체당 세 개의 표본을 획득하여 초장, 경장, 줄기직경 및 꼬투리수의 생육 정보를 취득하였다. 멀티스펙트럴 카메라로부터 생성된 분광 영상 데이터를 이용하여 콩의 최종적인 수확량의 예측 모델을 부분최소 자승법(PLSR)을 이용하여 개발하였다. 본 연구에 사용된 영상데이터는 지상의 생육 정보를 직접적으로 취득하지 않더라도 콩의 최종적 산물인 꼬투리와 씨앗의 수확량을 각 Stage별로 미리 사전에 파악하기 위한 기초 연구였으며, 구름과 같은 날씨의 변동성과 태양 고도에 따른 작물의 빛 반사 보정 연구가 권장된다.

다중분광 센서를 사용한 콩 수확량 예측 기술 개발

박범진 ( Beomjin Park ),정환조 ( Hwanjo Jeong ),류진환 ( Jinhwan Ryu ),이훈수 ( Hoonsoo Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

현재 연구되고 있는 다양한 농업 기술 프로젝트들은 농작물 품질의 유지와 생산성 향상을 위한 중요 목표중 하나인 작물 생육조사 및 수확량 모니터링에 그 초점을 맞추고 있다. 농업 분야에서 작물의 생산성을 파악하는 것은 수익성을 이해하는 데 있어서 중요하지만 수확량에 대한 정확한 추정치를 얻는 것은 어려운 과제이다. 수확량을 추정하기 위해서는 직접적인 조사 데이터를 사용하여 왔으나 상당한 시간과 노동력이 요구되며 이미 농작물의 성장이 완료된 시점이기 때문에 수확과 조사 사이의 시간차이가 존재해 정확한 평가를 할 수가 없다. 이에 일부 연구자들은 농작물이 아직 밭에 있는 기간 동안 수확량 데이터를 수집함으로써 이 문제를 해결 한다 주장하였다. 본 연구는 다중분광 카메라를 사용하여 콩의 식생을 평가하고, 이를 통해 작물의 수확량을 사전에 미리 예측하는 기술을 개발하고 평가하는 것을 목표로 하였다. 실험은 전남 나주시 미래 농업 기술센터에서 실시하였으며 총 2회의 촬영 데이터를 사용하였다. 실험 개체는 콩 1개 품종에 대하여 10개씩 3반복 재식 되었고 3가지의 비료 시비 수준(무/정량/배량)을 두었다. 카메라는 462 nm ~ 871 nm 범위를 가진 12 nm ~ 15 nm 해상도의 멀티스펙트럴 카메라가 사용되었다. 촬영은 작물의 식생이 활발한 시간인 10:00 부터 시작하였고 획득한 영상 데이터는 Vis-NIR 영상프로그램을 사용하여 분광영상으로 데이터를 획득하였다. 기준이 되는 콩의 수확량은 한 개체당 세 개의 표본을 획득하여 초장, 경장, 줄기직경 및 꼬투리수의 생육 정보를 취득하였다. 멀티스펙트럴 카메라로부터 생성된 분광 영상 데이터를 이용하여 콩의 최종적인 수확량의 예측 모델을 부분최소 자승법(PLSR)을 이용하여 개발하였다. 본 연구에 사용된 영상데이터는 지상의 생육 정보를 직접적으로 취득하지 않더라도 콩의 최종적 산물인 꼬투리와 씨앗의 수확량을 각 Stage별로 미리 사전에 파악하기 위한 기초 연구였으며, 구름과 같은 날씨의 변동성과 태양 고도에 따른 작물의 빛 반사 보정 연구가 권장된다.