밭농업용 다목적 플랫폼의 견인동력 및 구동토크 예측을 위한 시뮬레이션 모델 개발 및 검증

전현호,백승민,백승윤,홍이수,김택진,최용,김영근,이상희,김용주 사단법인 유공압건설기계학회 2023 드라이브·컨트롤 Vol.20 No.1

Although the upland field area of Korea is high as 44.8%, the platform optimized for the upland field is insufficient. It is necessary to develop an optimized platform for the upland field because the upland field environment is an irregular environment with many slopes. In addition, due to the characteristic of agricultural operations, the traction power and torque of the platform have to be sufficient. Therefore, in this study, a simulation model that can predict the traction power and driving torque of a crawler-type platform for the upland field was developed and validated using the specifications of the crawler platform. The simulation model was developed using Amesim (19.1, Siemens, Germany). The development of the model was conducted using the specifications of the platform. A measurement system was developed to validate the simulation model. The traction power data of the simulation model was validated with the traction force and vehicle speed. The driving torque data of the simulation model was validated with the torque of the sprocket on the crawler system. As a result of the analysis, the error between measurement and simulation results occurred within 10%, and it was determined that the traction power and driving torque prediction of the crawler platform using this model was possible.

[과학문명 시대의 기도] 화학, 생물학 법칙과 기도

전현호 미래사목연구소 2017 사목정보 Vol.10 No.4

농업용 트랙터의 차축 구동 토크 예측을 위한 동역학 시뮬레이션 모델 개발

전현호,백승민,백승윤,김용주 대한기계학회 2023 大韓機械學會論文集A Vol.47 No.11

농업용 트랙터는 시장 수요에 맞게 지속적으로 개선 및 개발되고 있다. 이러한 과정에서 트랙터는 다양한 설계 변경이 이루어진다. 설계 변경에 따라 내구성 확보를 위해서는 반드시 성능평가가 수행되어야 한다. 농업기계분야에서는 대부분 시제품을 이용한 성능평가들이 이루어지고 있으며, 이는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 최근 시뮬레이션 모델을 이용한 성능평가에 대한 연구가 다양하게 수행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 농업용 트랙터의 성능평가를 위해 동역학 시뮬레이션 모델을 개발 및 검증에 대한 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 모델 개발은 타이어 계수 측정 시스템 및 계측용 트랙터 개발을 통해 수행되었다. 트랙터 모델 구성은 차량의 제원 및 상용프로그램인 Recurdyn(V9R4, Functionbay Co. Ltd., Korea)을 이용하여 수행하였다. 모델 검증은 시뮬레이션 결과 값 및 계측 값의 평균 차축토크 비교 분석을 통해 수행하였으며, 분석결과 6%의 오차를 보였다. 해당 모델을 이용하여 트랙터의 차축 부하 예측이 가능할 것으로 판단되며, 본 모델은 차후 연구에서 쟁기 및 로타리 등 주요 트랙터 작업 조건에서의 차축 부하 예측에 활용할 예정이다. Agricultural tractors are continuously being developed to improve performance. In this process, the tractor design has to be changed. To secure durability according to the design change, performance evaluation has to be conducted. Performance evaluation using prototypes is mostly conducted in agricultural machinery, which requires a lot of time and money. Various studies on performance evaluation using simulation models have been recently conducted to solve this problem. Therefore, this study is conducted to develop and validate a dynamic simulation model for the performance evaluation of agricultural tractors. The development of the simulation model is conducted through the development of a tire stiffness and a tractor measurement system. The tractor model is configured using the commercial program for dynamics simulation. The simulation model is validated through a comparison of the average axle torque of the simulation result and measurement data. It shows that there was an error of 6. It is deduced that it is possible to predict the axle torque of the tractor using the dynamic simulation model of an agricultural tractor. In future, studies will be conducted using this simulation model to predict the axle torque in conditions of tractor operation such as the plow and rotary tillage.

인공신경망 기법을 이용한 청미천 유역 Flux tower 결측치 보정

전현호,백종진,이슬찬,최민하 한국수자원학회 2020 한국수자원학회논문집 Vol.53 No.11

In this study, we estimated missing evapotranspiration (ET) data at a eddy-covariance flux tower in the Cheongmicheon farmland site using the Artificial Neural Network (ANN). The ANN showed excellent performance in numerical analysis and is expanding in various fields. To evaluate the performance the ANN-based gap-filling, ET was calculated using the existing gap-filling methods of Mean Diagnostic Variation (MDV) and Food and Aggregation Organization Penman-Monteith (FAO-PM). Then ET was evaluated by time series method and statistical analysis (coefficient of determination, index of agreement (IOA), root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE). For the validation of each gap-filling model, we used 30 minutes of data in 2015. Of the 121 missing values, the ANN method showed the best performance by supplementing 70, 53 and 84 missing values, respectively, in the order of MDV, FAO-PM, and ANN methods. Analysis of the coefficient of determination (MDV, FAO-PM, and ANN methods followed by 0.673, 0.784, and 0.841, respectively.) and the IOA (The MDV, FAO-PM, and ANN methods followed by 0.899, 0.890, and 0.951 respectively.) indicated that, all three methods were highly correlated and considered to be fully utilized, and among them, ANN models showed the highest performance and suitability. Based on this study, it could be used more appropriately in the study of gap-filling method of flux tower data using machine learning method. 본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.

위성 정보를 활용한 도심 지역 기온자료 지도화를 위한 인공신경망 적용 연구

전현호,정재환,조성근,최민하,Jeon, Hyunho,Jeong, Jaehwan,Cho, Seongkeun,Choi, Minha 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.11

In this study, the Artificial Neural Network (ANN) was used to mapping air temperature in Seoul. MODerate resolution Imaging Spectroradiomter (MODIS) data was used as auxiliary data for mapping. For the ANN network topology optimizing, scatterplots and statistical analysis were conducted, and input-data was classified and combined that highly correlated data which surface temperature, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), time (satellite observation time, Day of year), location (latitude, hardness), and data quality (cloudness). When machine learning was conducted only with data with a high correlation with air temperature, the average values of correlation coefficient (r) and Root Mean Squared Error (RMSE) were 0.967 and 2.708℃. In addition, the performance improved as other data were added, and when all data were utilized the average values of r and RMSE were 0.9840 and 1.883℃, which showed the best performance. In the Seoul air temperature map by the ANN model, the air temperature was appropriately calculated for each pixels topographic characteristics, and it will be possible to analyze the air temperature distribution in city-level and national-level by expanding research areas and diversifying satellite data.

한반도 적설심 재분석자료의 오차 및 불확실성 평가

전현호,이슬찬,이양원,김진수,최민하 한국수자원학회 2023 한국수자원학회논문집 Vol.56 No.9

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. Snow is an essential climate factor that affects the climate system and surface energy balance, and it also has a crucial role in water balance by providing solid water stored during the winter for spring runoff and groundwater recharge. In this study, statistical analysis of Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), and ERA5-Land snow depth data were used to evaluate the applicability in South Korea. The statistical analysis between the Automated Synoptic Observing System (ASOS) ground observation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and the reanalysis data showed that LDAPS and ERA5-Land were highly correlated with a correlation coefficient of more than 0.69, but LDAPS showed a large error with an RMSE of 0.79 m. In the case of MERRA-2, the correlation coefficient was lower at 0.17 because the constant value was estimated continuously for some periods, which did not adequately simulate the increase and decrease trend between data. The statistical analysis of LDAPS and ASOS showed high and low performance in the nearby Gangwon Province, where the average snowfall is relatively high, and in the southern region, where the average snowfall is low, respectively. Finally, the error variance between the four independent snow depth data used in this study was calculated through triple collocation (TC), and a merged snow depth data was produced through weighting factors. The reanalyzed data showed the highest error variance in the order of LDAPS, MERRA-2, and ERA5-Land, and LDAPS was given a lower weighting factor due to its higher error variance. In addition, the spatial distribution of ERA5-Land snow depth data showed less variability, so the TC-merged snow depth data showed a similar spatial distribution to MERRA-2, which has a low spatial resolution. Considering the correlation, error, and uncertainty of the data, the ERA5-Land data is suitable for snow-related analysis in South Korea. In addition, it is expected that LDAPS data, which is highly correlated with other data but tends to be overestimated, can be actively utilized for high-resolution representation of regional and climatic diversity if appropriate corrections are performed.

제주도에서의 위성기반 증발산량 및 토양수분 적용성 평가

전현호,조성근,정일문,최민하,Jeon, Hyunho,Cho, Sungkeun,Chung, Il-Moon,Choi, Minha 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.10

In Jeju Island which has peculiarity for its geological features and hydrology system, hydrological factor analysis for the effective water management is necessary. Because in-situ hydro-meteorological data is affected by surrounding environment, the in-situ dataset could not be the spatially representative for the study area. For this reason, remote sensing data may be used to overcome the limit of the in-situ data. In this study, applicability assessment of MOD16 evapotranspiration data, Globas Land Data Assimilation System (GLDAS) based evapotranspiration/soil moisture data, and Advanced SCATterometer (ASCAT) soil moisture product which were evaluated their applicability on other study areas was conducted. In the case of evapotranspiration, comparison with total precipitation and flux-tower based evapotranspiration were conducted. And for soil moisture, 6 in-situ data and ASCAT soil moisture product were compared on each site. As a result, 57% of annual precipitation was calculated as evapotranspiration, and the correlation coefficient between MOD16 evapotranspiration and GLDAS evapotranspiration was 0.759, which was a robust value. The correlation coefficient was 0.434, indicating a relatively low fit. In the case of soil moisture, in the case of the GLDAS data, the RMSE value was less than 0.05 at all sites compared to the in-situ data, and a statistically significant result was obtained as a result of the significance test of the correlation coefficient. However, for satellite data, RMSE over than 0.05 were found at Wolgak and there was no correlation at Sehwa and Handong points. It is judged that the above results are due to insufficient quality control and spatial representation of the evapotranspiration and soil moisture sensors installed in Jeju Island. It is estimated as the error that appears when adjacent to the coast. Through this study, the necessity of improving the existing ground observation data of hydrometeorological factors is emphasized.

농작업에 따른 농업용 트랙터의 캐빈 거동 측정 및 분석

전현호 ( Seung-min Baek ),김용주 ( Yong-joo Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

농업용 트랙터의 캐빈에는 작업자에게 필요한 편의기구 및 조작기구들이 설치되어 있으며, 이를 통해 운전자에게 안락한 작업공간을 제공한다. 캐빈 내에서 환경을 계속하기 위한 연구들은 지속되어 수행되고 있다. 그러나 농업기계는 주로 비정형 환경에서 작업을 수행하기 때문에 작업 간 캐빈의 자세는 지속적으로 변화하여 작업자의 피로감을 증대시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 최근 해외 선진사에서는 ECS (Electro Controlled Suspensionㄱ) 시스템이 탑재된 농업기계를 상용화시키고 있다. 본 연구에서는 트랙터의 자세 제어 장치를 개발하기 위한 기초연구를 수행하였으며, 농작업 간 캐빈의 거동을 측정하고 분석하였다. 캐빈의 거동을 측정하기 위해서 무게중심점에 IMU (Inertia Measurement Unit)을 설치하였다. 농작업 조건은 트랙터 작업 중 가장 많은 비중을 차지하는 플라우 및 로타리 작업으로 선정하였다. 작업속도는 쟁기 및 로타리 작업에서 가장 많이 사용하고 있는 작업 단수로 설정하였다. 데이터 분석은 최대, 최소, 평균 및 표준 편차에 대한 비교 및 분석을 수행하였으며, 박스 그래프를 이용하여 작업 간 캐빈의 자세 분포 정도에 대한 분석을 수행하였다. 플라우 작업 시 Roll 및 Pitch 각은 각각 평균 -0.7°, 0.4°로 나타났으며, 로타리 작업 시 Roll 및 Pitch 각은 각각 평균 -0.8° 및 -0.1° 로 나타났다. 작업속도가 증가함에 따라 Roll 및 Pich 각은 더 크게 나타났으며, 최대 2° 범위 내에서 변화를 보이며 작업을 수행하는 것으로 나타났다. 본 연구는 농작업 간 캐빈의 거동에 대한 분석을 수행하였으며, 차후 연구에서는 본 연구에서 분석한 데이터를 이용하여 자세 제어 시스템 개발을 수행할 예정이다.

농업용 트랙터의 캐빈 서스펜션 시뮬레이션 모델 개발

전현호(H. H. Jeon),백승민(S. M. Baek),백승윤(S. Y. Baek),김용주(Y. J. Kim) 유공압건설기계학회 2022 유공압건설기계학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.12

플라우 경운 작업 시 농업용 트랙터 캐빈의 거동 분석

전현호 ( Hyeon-ho Jeon ),백승민 ( Seung-min Baek ),백승윤 ( Seung-yun Baek ),김용주 ( Yong-joo Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1

농업기계는 비정형 포장에서 작업을 수행하며, 작업 시 캐빈의 자세는 지속해서 변화된다. 지속적인 캐빈의 자세 변화는 운전자의 피로도를 증가시키기 때문에, 이를 해결하기 위해 최근 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 플라우 경운 작업 시 농업용 트랙터 캐빈의 자세를 계측하고 거동에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구에 사용된 트랙터의 중량 및 크기는 각각 4,000 kg 그리고, 4,020 × 2,270 × 2,790 mm(length × width × height)이다. 트랙터의 자세 측정을 위해서 IMU (Inertia Measurement Unit)가 내장된 Ellipse Series (Ellipse2-D, SBG SYSTEMS, France) INS (Inertial Navigation System)를 캐빈의 무게중심에 부착하였다. 계측 장비의 데이터 계측 속도는 센서의 성능을 고려하여 200 Hz로 설정하였으며, Roll 및 Pitch 데이터를 계측할 수 있게 설정하였다. 계측시험은 충남 당진(36°55‘49.8" N, 126°37' 57.3"E)에 위치한 필드에서 수행하였다. 작업은 가장 많은 부하가 발생하여 캐빈의 거동에 많은 영향을 끼치는 플라우 경운 작업으로 선정하여 수행하였다. 작업 단수는 플라우 경운 작업 간 가장 많이 사용하는 B2(5.1 km/h)단과 B3(7.6 km/h)로 설정하여 수행하였다. 계측결과, B2단에서 작업수행 시 Roll은 최대 1.2°, 최소 -0.3°, 평균 0.4°, 표준편차는 0.3°로 나타났으며, Pitch는 최대 1.1°, 최소 -0.1°, 평균 0.5°, 분산은 0.2°로 나타났다. B3단에서 작업수행 시 Roll은 최대 0.6°, 최소 -2.5°, 평균 -1.1°, 분산은 0.7°로 나타났으며, Pitch는 최대 0.7°, 최소 -2.6°, 평균 0.7°, 분산은 -1.1°로 나타났다. 작업속도가 증가하면, 트랙터 캐빈의 롤 및 피치 등 자세 변화가 더욱 크게 나타나는 것으로 판단된다. 차후 연구에서는 본 연구에서 계측된 데이터들을 이용하여 캐빈의 자세제어 시스템 개발을 위한 연구를 수행할 예정이다.