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유한요소해석을 이용한 배추수확기용 견인형 수집부 견인 고리 응력분석
주현식 ( Hyun Sik Joo ),신주원 ( Joo Won Shin ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),조용진 ( Yongjin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
국내 생산 엽채류 중 배추는 재배면적 및 생산량이 가장 높은 비중을 차지하는 중요한 작물이다. 배추는 이식, 관리, 수확의 작업에서 대부분 인력에 의존하고 있다. 그중 배추의 수확 작업은 7~8명이 한 조를 이루어 배추의 절단, 포장, 이송, 적재의 공정 과정을 거치며 대부분 인력에 의존하고 있어 기계화율이 매우 낮은 상태이다. 특히 많은 노동력이 요구되는 수확 및 적재 과정에서 기계화 시스템이 필요한 상황이며, 배추수확기를 개발 중에 있다. 배추수확기용 수집부의 주행 및 작업 안정성을 확보하고자 견인형으로 설계하였으며, 견인형 수집부의 설계 단계에서 응력분석을 검토할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 유한요소해석을 이용하여 견인형 수집부의 견인 고리 및 힌지핀의 안정성과 변형률을 분석하였다. 설계된 견인형 수집부의 견인 고리는 적절한 회전반경을 위해 사다리꼴 형태로 설계하였으며 또한 견인 고리 옆면의 가이드판으로 회전 각도범위를 90 도에서 15 도로 최소화 하여 주행 및 회전 시 배추수확기의 간섭을 줄였다. 또한 배추수확기의 최소 높이와 최대 높이에 대응할 수 있도록 견인형 수집부 견인 고리의 높이를 120 mm로 연장하여 설계하였다. 견인 고리의 두께는 8 mm로 설정하였으며 재료는 SS400을 사용하였다. 배추수확기와 견인형 수집부를 연결하기 위해선 힌지핀을 사용하여 연결하며, 직경 지름22 mm, 재료 SM45C 의 힌지핀을 사용하였다. 유한요소해석을 위해 단순화 작업된 설계 모델링을 하였으며, mesh 사이즈는 해석의 정밀도를 높이기 위해 3 mm로 설정하였다. 응력조건은 배추가 적재되지 않았을 때, 중간 적재, 최대 적재의 총 3가지의 응력조건을 주었다. 또한 견인 고리가 최대 높이와 최소 높이, 중간 높이의 3가지 수준에 대해 응력분석을 실시하였다. 배추의 최대 적재 응력조건에서 견인 고리의 최대 높이일 경우 응력분포는 213.19 ~ 35.601 Mpa가 도출되었으며 변형률은 0.0018 mm ~ 0.00019 mm, 안전 계수는 1.2 ~ 6.46로 나타났다. 견인 고리가 중간높이의 경우 응력분포는 129.71 ~ 14.413 Mpa가 도출되었으며, 변형률은 0.00063 ~ 0.00014 mm, 안전 계수는 2.8 ~ 4.1로 나타났다. 견인 고리가 최소높이의 경우 응력분포는 218.39 ~ 29.795 Mpa가 도출되었으며 변형률은 0.0015~ 0.00017 mm, 안전 계수는 1.05 ~ 9.1로 나타났다. 결론적으로 각 재료의 항복 강도에 비해 발생한 응력의 최댓값보다 높기 때문에 적정한 설계로 판단된다.
특집논문 : 제주관광자원의 허와 실 ; 저탄소 관광상품 이용동기에 대한 중요도-성취도(IP)분석 -제주특별자치도 관광객을 중심으로-
주현식 ( Hyun Sik Joo ) 제주대학교 탐라문화연구소 2014 탐라문화 Vol.0 No.45
본 연구는 저탄소 관광상품 이용동기에 대한 중요도와 성취도 차이 파악 및 중요도-성취도분석을 통해 제주특별자치도의 효율적인 저탄소 관광상품 관리방안을 제시하기 위해 실시되었다.먼저 연구과제를 저탄소 관광상품의 중요도-성취도(IP)분석 등으로 설정하였다.그리고 문헌연구와 전문가 의견조사에 의해 개발된 이용동기 12항목을 요인분석과 신뢰도분석을 통해 교육적 동기,신기체험동기,가족 친화동기,사교 동기 등 4개 차원으로 확정하였다. The purpose of this study is to understand the difference between importance and performance of the motivation of low carbon tourism products and suggest the management plans of efficient low carbon tourism service(products) by Jeju special self-governing province based on the analysis of importance-performance. Firstly, the research is set to analyze importance-performance(IP) on motivation for using low-carbon tourism products. Then, Four dimensions of motives; educational motivation, novelty experience motive, family affinity motive and socialization motive are established through factor analysis and reliability analysis of 12 categories of participation motives developed by literature research and survey on opinions of experts.
DRS를 이용한 논 토양 성분 예측 회귀 모형 성능 비교
주현식 ( Hyun-sik Joo ),이동근 ( Dong-keun Lee ),김정길 ( Jeong-gil Kim ),조승제 ( Seung-je Cho ),조용진 ( Yong-jin Cho ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
토양 건강은 지속 가능한 농업과 밀접한 관련이 있으며 건강한 농산물 생산은 건강한 토양이 필수조건이다. 따라서 농업에서 토양을 효율적으로 관리하기 위해서 토양의 화학적, 물리적 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 토양 성분분석 방법은 실험실내에서 여러 가지의 화학처리를 통해 획득할 수 있다. 실험실에서의 토양 성분분석 방법의 결과는 정확하지만 시간, 노동력, 비용 등 많은 투자로 인해 비실용적이다. 이에 대안으로 VIS-NIR을 활용한 DRS(Diffuse Reflectance Spectroscopy)를 이용하여 토양 성분을 예측하는 연구가 진행되고 있다. VIS-NIR을 활용한 DRS를 이용한 토양 성분 예측 모형은 선형회귀를 기반으로 하며 주로 단계적 다중 선형회귀(Stepwise multiple linear regression, SMLR)와 부분 최소 자승회귀(Partial least squares regression, PLSR)를 사용한다. 본 연구는 국내 논 토양 성분 예측 회귀 모형을 스펙트럼에 대해 PLSR과 SMLR의 모형 성능을 비교 분석에 목적을 두고 있다. 본 연구에서 토양 수집은 경기도 화성시 장안면 수촌리 4개의 논 필지에서 수행되었다. 토양 성분들(pH, EC, CEC, Ca<sub>+2</sub>, Mg<sub>+2</sub>, K<sub>+</sub>, SOM, TN, TOC, P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>)은 한국농업기술진흥원의 토양검정팀에서 분석되었다. 오븐건조를 통하여 건조된 토양 시료는 VIR-NIR 장비를 이용하여 스펙트럼 데이터를 측정하였다. 스펙트럼 데이터와 토양 성분간의 분석 모델은 PLSR을 이용한 방법과 SMLR을 이용한 모형간의 성능 비교하였으며, PLSR 분석 모형의 B-Matrix 계수와 SMLR 분석 모형을 통해 도출된 유의미한 파장을 비교하였다. 대부분의 스펙트럼-토양 성분 예측 회귀 모형에서 PLSR 분석 모형의 성능이 SMLR 분석 모형보다 우수하게 도출되었다. PLSR 분석 모형과 SMLR 분석 모형의 유의미한 파장은 회귀 모형의 결정계수가 높을수록 일치함을 보여주고 있었다.
주현식 ( Hyun Sik Joo ),신주원 ( Joo Won Shin ),김동은 ( Dong Eum Kim ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),김성민 ( Seong Min Kim ),이동훈 ( Dong Hun Lee ),조용진 ( Yongjin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
정밀한 농작물 생육상태 진단 및 수확량 예측 분석 모델을 개발을 위해서는 최적화된 분석 모델개발이 필요하다. 확보한 드론 영상으로 농업 공간정보 구축하고 벼 농작물 생육/작황 상태 모니터링 정보를 가시화 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학습용 데이터 기반하에 AI 플랫폼 구축하는데 있다. AI 학습 데이터 구축을 위해 영상전처리 후의 필지단위 타일링 가공 데이터에 작황정보 현장조사 라벨링 데이터를 업로드하였으며 작물 필지와 그 외 지역 구분을 위한 필지 외곽선 추출작업 진행하였다. 테이블 구성 및 이미지 마스킹에 대한 메타정보를 입력하였다. 작물 및 재배면적 판독을 위한 학습 데이터 구축을 위해 각 재배/수확필지를 구분하여 태깅하였다. 인공지능 데이터 구축에서는 75 : 25 로 비율의 Train set으로 진행하였다. 드론 영상은 일정 크기인 512 x 512픽셀로 그리드 분할하고, 태깅된 데이터는 마스킹 이미지로 변환하여 그리드 분할하였다. 그리드 분할된 이미지와 마스킹 이미지는 학습과 테스트를 위한 데이터로 75 :25 의 비율로 분리하였다. AI 알고리즘을 활용한 농작물 생육상태 진단 및 품질, 수확량 예측 분석 모델 선정하였으며, 최적 분석모델 개발을 위한 Classification & Segmentation + Regression Analysis 모델을 적용하였다. 알고리즘을 바탕으로 선정된 벼 농작물 판독 및 인식 모델인 U-Net 모델 개발을 완료하였다. 딥러닝 기술 기반의 이미지 분할기술 중 Semantic Segmentation 기술을 활용하여 이미지 분할 방법 적용하여 농작물(벼)판독 및 재배면적 산출하였다. 선정된 작물의 품질 및 수확량 예측을 위한 추론 모델인 RESNET 모델을 개발할 예정에 있다.