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온실 환경에서 엽면적 지수에 의한 엽온 및 열유속 예측 모델 개발
전영광 ( Young Kwang Jeon ),조라훈 ( La Hoon Cho ),박선용 ( Sun Yong Park ),김석준 ( Seok Jun Kim ),이충건 ( Chung Geon Lee ),오광철 ( Kwang Cheol Oh ),김대현 ( Dae Hyun Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
다층 작물의 정확한 물리적 분류 해석은 온실 환경에서 각 캐노피의 상호 작용을 이해하고, 조사, 캐노피 온도, 증산 및 엽면적 지수에 의한 열유속을 기반으로 하는 식물 모델을 설계 하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 실제 운영중인 온실의 측정값을 기반으로 각 엽면적 지수에 대한 작물 모델을 논의한다. 식물과 공기 사이의 열유속에 대해 엽면적 지수을 이용한 식물 모델을 통해 정확하게 예측할 수 있다면, 작물이 밀식된 다양한 가상 온실의 냉난방 부하를 예측할 수 있을 것이다. 측정 정확도를 높이기 위해 흡기 차폐가 있는 온습도 센서, 적외선 캐노피 센서 및 이산화탄소 센서를 설치했다. 작물 환경은 휴대용 일사계, 기공전도계, 엽면적지수계, 풍속계로 측정되었다. 측정값을 작물 모델식에 입력하고 캐노피 모델 온도를 계산하였다. 작물 모델의 캐노피 온도를 현장 측정값과 비교하였고, R2=0.98, RMSE=0.46으로 신뢰성이 평가 되었다. 연구 결과, 큰 잎 작물 모델은 공기 순환층이 캐노피 크기보다 클 때 적합하지만, 온실에서 작물의 물리적 특성이 엽면적 지수에 의해 영향을 받을 때, 작물 모델은 다층 해석을 통해 고려되어야 할 것이다.
BES 융합을 위한 스마트온실 복합환경제어에 관한 연구
전영광 ( Young Kwang Jeon ),조라훈 ( La Hoon Cho ),박선용 ( Sun Yong Park ),김석준 ( Seok Jun Kim ),김대현 ( Dae Hyun Kim ),( Chung Geon Lee ),( Kwang Cheol Oh ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
최근 스마트팜 온실 환경 제어는 IT 기술을 융합한 정밀한 제어 기술로 발전되고 있다. 온실의 복합환경 제어를 통해, 작물 재배를 위한 최적의 환경 조건을 제공해야 하고, 동시에 에너지 절감 기술은 지속 성장을 위한 중요한 요인으로 제기된다. 아울러, 온실의 복합환경 제어는 스마트 온실의 에너지 부하에 직접적인 영향을 주는 요인이다. 하지만 복합환경 제어의 알고리즘의 실체를 식별하고 이를 가상 공간의 시뮬레이션에 적용한 사례는 거의 없었다. 본 연구는 스마트 온실의 과채류를 대상으로 복합환경제어가 이루어졌던 다년간의 경험적 사례를 수집 및 분석하여 이를 모델링하였다. 향후 BES에 복합환경제어 EMS(Energy Management System) 프로그래밍 적용을 통한 온실 에너지의 예측 결과는 온실 기후 환경 시뮬레이션 사용자에게 온실 제어 목적 및 의미를 전달할 수 있을 것으로 기대된다.
순환신경망 모델 활용 온실 내부환경 최적 제어 방법 연구
오광철 ( Kwang Cheol Oh ),김석준 ( Seokjun Kim ),박선용 ( Sunyong Park ),조라훈 ( Lahoon Cho ),전영광 ( Young Kwang Jeon ),이충건 ( Chunggeon Lee ),김대현 ( Daehyun Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
최근 국내 농업 형태는 첨단 기술의 발전과 인공지능 기술의 등장으로 인하여 노지재배에서 시설재배로 변화되고 있다. 시설재배는 통제된 시설에서 재배환경을 인위적으로 조성하여 작물을 기르는 농업으로 내부환경 예측이 필수적으로 요구된다. 하지만 일사량 및 외부 온·습도 등의 가외변인(extraneous variable)으로 인하여 기존의 분석 방법은 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능을 통한 경험적 시뮬레이션 분석 방법을 적용하고자 한다. 개발모델의 미래 예보범위는 10분에서부터 단위로 증가하며 이루어졌으며, 모델 평균 정확도와 정밀도는 r2 0.9527, RMSE 0.5582로 나타났다. 예보 모델을 기반으로 열원 공급방식을 개선하여 온실 내부환경 예보하여 난방 부하를 효과적으로 제어하여 작물에 피해를 주지 않는 범위에서 약 2%의 에너지 절감이 가능함을 알 수 있었다. 이러한 방법을 통하여 시설농업 온실 시스템 냉난방 에너지 사용량을 절감할 수 있다. 또한, 최신 스마트팜 기술과 융합하여 모델의 전역적 최적화 달성하여 다양한 실제 온실 시스템 에너지를 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
데이터 특성에 따른 기계학습기반 온실 내부 환경 예측 모델개발
오광철 ( Kwang Cheol Oh ),김석준 ( Seokjun Kim ),박선용 ( Sunyong Park ),조라훈 ( Lahoon Cho ),전영광 ( Young Kwang Jeon ),이충건 ( Chunggeon Lee ),김대현 ( Daehyun Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
전 세계적으로 효율적인 농작물 생산 위하여 농업 자동화 및 전문화에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 특히 시설농업은 실시간 생육환경 제어를 통한 농작물 생산효율 향상을 목표로 수행되고 있다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 온실 내부 환경변화에 대한 정확하고 정밀한 예측기법이 요구된다. 기존의 시뮬레이션 기법을 활용한 예측 방법은 온실 시스템의 가외 변인(Extraneous variable)인 태양광, 외기 온·습도 및 생장 작물의 특성 등으로 인하여 분석의 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 빅데이터를 기반으로 한 인공지능(Artificial intelligence, AI)기술을 활용한 온실 내부 환경 예측을 수행하고자 한다. 기계학습 모델은 데이터수집, 특성분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습 방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 인공지능 회기모델 중 가장 널리 활용되고 있는 LSTM(Long short term memory) 알고리즘을 통하여 분석이 이루어졌으며, Grid Search Mathod를 통하여 초매개변수 최적화가 수행되었다. 또한 데이터 특성에 따라 변화되는 모델 특성 분석이 수행되었으며 외부 온·습도, 일사량을 기반으로 모델개발이 이루어졌다. 분석 결과 본연구의 온실 시스템에서는 최소 14일간의 데이터가 요구됨이 도출되었으며 평균 모델 성능은 r2: 0.92 RMSE : 2.14 로 도출됐다. 본연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용한 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실 데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델의 예보단계로의 개선을 통한 온실 내부 환경 최적제어를 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
농업 부산물 바이오매스 특성에 따른 반탄화 공정 최적화: 1. 질량감소 예측 모델 개발
김석준 ( Seok Jun Kim ),오광철 ( Kwang Cheol Oh ),박선용 ( Sun Young Park ),조라훈 ( La Hoon Cho ),김민준 ( Min Jun Kim ),이충건 ( Chung Geon Lee ),정인선 ( In Seon Jeong ),전영광 ( Yeong Kwang Jeon ),김대현 ( Dae Hyun Kim ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
본 연구에서는 국내에서 버려지고 있는 농업부산물의 에너지로서 이용 가능성이 분석되었다. 농업부산물 바이오매스는 화석연료와 동일하게 활용가능하며 지속적으로 생산되는 에너지원이다. 하지만 높은 수분 함량에 따른 보관문제, 화석연료와 비교하여 낮은 발열량등의 단점을 지니고 있어 전처리공정이 요구된다. 따라서 효율적인 활용을 위한 전처리 공정으로 반탄화가 선정되었다. 반탄화공정은 수분제거를 통해 에너지가 증가되어 저장·운송에 이점으로 인하여 최종적인 에너지 가치가 증대된다. 실험은 문헌탐색을 통한 반탄화공정 적용 가능 농업부산물(고추대)과 실험조건(200, 230, 270C, 10, 20, 30, 40 min)이 선정되었으며, 1차원 시뮬레이션을 통한 분석이 이루어졌다. 이때 반탄화 실험을 통하여 발생되는 질량감소량과 발열량 변화량은 높은 상관관계(r<sup>2</sup>=0.9528)를 가지고 있으며 본 연구에서는 반탄화공정의 질량감소량 예측 모델개발이 수행되었다. 질량감소량 분석을 위하여 열 중량 분석(Thermo Gravimetric Analyzer, TGA)이 수행되었으며 승온속도(5, 7.5, 15, 22.5, 30, 37.5°C min<sup>-1</sup>)에 따른 반응속도상수가 도출되었다. 1차원 시뮬레이션 분석을 통하여 바이오매스 내부 온도를 예측하였으며 앞서 도출된 반응속도 상수를 이용하여 질량감소량이 예측되었다. 질량감소량 실험 및 시뮬레이션 결과 평균 r<sup>2</sup>=0.97로 상관관계를 나타내고 있으며 공정온도별 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 200°C-0.0165, 230°C-0.0191, 270°C-0.0207로 나타났다. 공정온도 증가에 따라 정확도가 감소되었으며, 이는 고온의 실험조건에서 발생되는 비응축가스와 온도변화에 의한 열분해 특성에 기인한 것으로 판단된다. 최종적으로 더 나아가서 질량감소 모델을 통한 발열량 예측을 위한 분석이 이루어져야한다.
FT-IR을 이용한 농업부산물의 발열량 및 공업분석 결과 예측
박선용 ( Sunyong Park ),김석준 ( Seokjun Kim ),조라훈 ( Lahoon Cho ),전영광 ( Young Kwang Jeon ),오광철 ( Kwangcheol Oh ),이충건 ( Chunggeon Lee ),김대현 ( Daehyun Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
농업부산물을 연료로 이용하고자 하는 연구는 계속 진행되고 있다. 연료로 농업부산물을 이용하고자 할 때, 발열량과 공업분석은 고형연료로서의 품질을 보여주는 주요한 특성들이다. 이러한 특성들은 주로 다양한 분석규정 및 분석 기술에 따라 측정되며, 이에 따라 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구는 함수율, 고정탄소 휘발분, 회분 그리고 발열량을 푸리에 변환 적외선 분광법(Fourier transform infrared spectroscopy, FT-IR)과 부분 최소 제곱법(Partial least square regression, PLS)를 이용하여 예측하고자 하였다. 농업부산물로는 고춧대를 이용하였으며, NIPALS 모델이 이용되었다. 샘플의 수가 많지 않아, 교차검증으로 Leave-one-out cross validation (LOOCV)를 이용하였다. 대부분의 경우 R2가 0.8이상으로 잘 적용되는 것으로 나타났다. 그러나 휘발분의 경우 예측이 저조하였는데, 이는 측정범위가 중적외선이며 높은 해상도로 인한 노이즈 떄문으로 예상된다.
표면탄화 공정을 통한 바이오매스의 원소 및 발열량변화 예측 시뮬레이션 모델 개발 및 검증
김석준 ( Seokjun Kim ),박선용 ( Sunyong Park ),조라훈 ( Lahoon Cho ),전영광 ( Young Kwang Jeon ),오광철 ( Kwangcheol Oh ),이충건 ( Chunggeon Lee ),김대현 ( Daehyun Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
지속적인 화석연료 사용으로 온실가스(CO<sub>2</sub>, NO<sub>2</sub>...) 및 대기오염 물질 배출량 증가하고 있다. 이로 인해 지구온난화 가속화 및 이상기후가 빈번히 발생하고 있어 대체에너지 개발의 필요성이 대두되고 있다. 우리나라는 탈석탄 정책과 더불어 2030년 온실가스감축 목표(NDC)를 2018년대비 40%로 목표하였다. 재생에너지 자원 중 하나인 산림바이오매스 활용을 위해 벌도가 이루어지고 이후 발생하는 임목부산물은 뚜렷한 활용처 없이 버려지고 있다. 임목부산물 활용하기 위해서는 낮은 발열량과 친수성 성질 등 연료특성을 저하시키는 요인을 개선해야 한다. 이를 개선하기 위해 선행연구로 반탄화 열처리 공정의 단점을 개선한 표면탄화 공정을 개발하여 적용하였다. 표면탄화 공정이란 300~500°C온도 범위에서 5분 이내로 열처리 진행하는 방법으로 이를 통해 소수성 및 발열량 증대 등 연료특성이 개선되었다. 하지만 표면탄화 공정조건에 따라 발열량이 다르게 나타나기 때문에 실험을 통한 발열량 측정 및 확인하기까지 시간 및 비용이 다소 요구된다. 본 연구에서는 표면탄화 공정 동안 변화하는 탄소(C), 수소(H), 산소(O) 성분비율을 시뮬레이션을 통해 예측하여 이를 기존 문헌에 존재하는 여러 가지 발열량 예측식에 적용하여 발열량을 효율적으로 도출하고자 한다. 공시재료로 이태리포플러와 리기다소나무를 활용하였고 각각 목재칩 형태로 표면탄화 공정을 진행 후 실험 및 시뮬레이션을 통해 도출된 발열량을 비교ㆍ검증하였다.
유한요소법 및 열중량 분석결과를 적용한 목질계 바이오매스 질량감소모델 개발 및 검증
김석준 ( Seokjun Kim ),박선용 ( Sunyong Park ),조라훈 ( Lahoon Cho ),전영광 ( Young Kwang Jeon ),오광철 ( Kwangcheol Oh ),이충건 ( Chunggeon Lee ),김대현 ( Daehyun Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
산업의 발달과 인구의 증가로 인해 화석연료 에너지 소비요구량이 증가하고 있다. 화석연료의 사용은 온실가스에 해당하는 CO2를 다량 배출한다. 따라서 전 세계적으로 화석연료 사용 감축을 위한 대체에너지 연구개발의 필요성을 언급하고 있다. 또한, 최근 우리나라는 탈석탄 정책 등을 통해 2030년까지 BAU 대비 온실가스 배출량을 37% 감축 목표로 신ㆍ재생에너지 개발연구가 활발히 진행되고 있다. 재생에너지 중 목질계 바이오매스는 연소 시 CO2 배출량이 석탄에 비해 상대적으로 적고 재생산이 얼마든지 가능한 탄소 중립 연료로서의 장점이 있다. 본 연구에서는 목질계 바이오매스의 연료특성을 개선할 수 있는 열화학적 변환방법인 표면탄화 공정 후 나타나는 질량감소를 효율적으로 제시하기 위해 유한요소법(FEM: finite element method) 및 열중량 분석결과를 적용한 시뮬레이션을 통해 구현하였다. 표면탄화 공정이란 300~500℃의 온도 범위에서 5분 이내로 열처리를 진행하는 공정방법으로 반탄화 공정 후 발생하는 질량수율 감소문제를 개선하기 위해 선행연구를 통해 개발한 공정방법이다. 표면탄화 공정을 통한 질량감소 시뮬레이션을 구현하기 위해서 아레니우스 경험식을 활용하였으며, 아레니우스 경험식을 통해 도출된 반응속도 상수는 표면탄화 공정동안 바이오매스 질량변화를 계산하여 제시한다. 반응속도 상수를 계산하기 위해서는 온도(T), 활성화에너지(Ea), 빈도인자(A)를 적용해야하며, 이는 FEM을 통한 표면탄화 공정 동안의 변화되는 바이오매스 온도(T), TGA 분석을 통해 활성화 에너지(Ea), 빈도인자(A)를 도출하였다.
유한요소법을 적용한 목질계 바이오매스 질량감소모델 개발 및 검증
김석준 ( Seokjun Kim ),박선용 ( Sunyong Park ),조라훈 ( Lahoon Cho ),전영광 ( Young Kwang Jeon ),오광철 ( Kwangcheol Oh ),이충건 ( Chunggeon Lee ),김대현 ( Daehyun Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
지속적인 산업발전과 인구증가로 인하여 화석자원 에너지소비량이 증가하고 있다. 화석자원 에너지소비량 증가로 인하여 CO2와 같이 온실가스 배출량이 증가하고 있다. 최근 우리나라는 탄소 절감을 위하여 탈원전 및 탈석탄 정책 등을 수립하였으며, 또한 2030년까지 재생에너지를 이용한 발전량 비중을 20% 달성 계획을 수립하였다. 이에 따라 대체에너지 개발의 필요성이 대두되고 있다. 재생에너지 중 목질계, 초본계 바이오매스를 에너지원으로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 바이오매스는 연소 시 이산화탄소의 배출량이 석탄에 비해 적고 탄소 중립 연료로라는 장점이 있다. 본 연구에서는 목질계, 초본계 바이오매스의 연료특성을 개선할 수 있는 열화학적 변환방법인 표면탄화 공정을 유한요소법(FEM: finite element method)을 적용한 시뮬레이션을 통해 구현하였다. FEM을 통한 바이오매스의 질량감소를 도출하기 위하여 TGA 분석을 통해 도출된 활성화 에너지 (Ea), 빈도인자(A)를 아레니우스 경험식에 적용하였다. 선행연구에서 개발한 표면 탄화란 300~500℃의 온도 범위에서 5분 이내로 열처리를 진행하는 공정방법이다. 선행연구에서 표면탄화 실험을 통한 목재 펠릿의 표면탄화 최적 공정 조건은 300℃에서 각각 4분 30초, 5분으로 질량수율은 약 88.2%, 86.6%이며 시뮬레이션을 통한 질량수율은 각각 87.8%, 84.3%로 나타났다. 실험과 시뮬레이션의 질량 수율 비교결과 약 0.4%P, 2.3%P 차이가 나타났다. 이는 시뮬레이션에 적용된 승온속도가 실험에서 펠릿의 승온속도와 차이가 있을것으로 판단된다.