Eulerian-Lagrangian 해석을 이용한 차량소독시스템의 성능평가 모델 개발

최락영 ( Lak-yeong Choi ),박진선 ( Jinseon Park ),이세연 ( Se-yeon Lee ),정한나 ( Hanna Jeong ),이인복,홍세운 ( Se-woon Hong ) 한국농공학회 2021 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2021 No.-

3종 시멘트를 사용한 저탄소 프리캐스트 콘크리트 현장적용

이태왕(Lee, Tae Wang),조성락(Cho, Sung Lak),조청휘(Jo, Chung He),한성식(Han, Sung Sik),한형섭(Han, Hyung Sub),권영호(Kwon, Yeong Ho) 한국콘크리트학회 2011 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.2011 No.11

AERMOD를 이용한 축산 미세먼지, 초미세먼지, 암모니아 배출의 대기확산 영향도 분석

이세연 ( Lee¸ Se-yeon ),박진선 ( Park¸ Jinseon ),정한나 ( Jeong¸ Hanna ),최락영 ( Choi¸ Lak-yeong ),홍세운 ( Hong¸ Se-woon ) 한국농공학회 2021 한국농공학회논문집 Vol.63 No.5

The particulate matters (PM₁₀ and PM_2.5) and ammonia emitted from livestock farms as dispersed to urban and residential areas can increase the public’s concern over the health problem, social conflicts, and air quality. Understanding the atmospheric dispersion of such matters is important to prevent the problems for the regulatory purposes. In this study, AERMOD modeling was performed to predict the dispersion of livestock particulate matters and ammonia in Gwangju metropolitan city and five surrounding cities. The five cities were divided into 40 sub-zones to model the area-based emissions which varied with the number of livestock farms, species and growth stages of the animals. As a result, the concentrations of PM₁₀, PM_2.5 and ammonia resulted from livestock farms located in the surrounding cities were 2.00 μg m-3, 0.30 μg m-3 and 0.04 ppm in the southwestern part of Gwangju based on the average concentration of 1 hour. These values accounted for 0.7% of PM₁₀ concentration, 0.5% of PM_2.5 concentration, and 0.4% of the ammonia concentration in Gwangju, contributing to a small amount of air pollution compared to other sources. As preventive measures, the plantation was applied to high emission source areas to reduce particulate matters and ammonia emissions by 35% and 31%, respectively, and resulted in decrease of the area of influence by 57% for particulate matters and 59% for ammonia.

전산유체역학 시뮬레이션 기반의 차량 소독시스템의 소독 도포율 및 균일성 개선

최락영 ( Lak-yeong Choi ),박진선 ( Jinseon Park ),이세연 ( Se-yeon Lee ),정한나 ( Hanna Jeong ),이인복,홍세운 ( Se-woon Hong ) 한국농공학회 2021 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2021 No.-

전산유체역학 시뮬레이션을 활용한 육계 스마트팜의 지능형 환기 알고리즘 개발

최락영 ( Lak-yeong Choi ),( Kehinde Favour Daniel ),박진선 ( Jinseon Park ),이세연 ( Se-yeon Lee ),채영현 ( Yeonghyun Chae ),김인혜 ( Inhye Kim ),홍세운 ( Se-woon Hong ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0

최근 2세대 가금 스마트팜 개발이 진행되면서, 최근 인공지능 기술을 활용하여 육계사 실내에 적절한 생육 환경을 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 육계의 생육 상태와 실내외 환경 조건에 따라 적절한 환경 조절이 필요하며 시설 내의 모든 개체의 품질 향상을 위해 육계사 실내 미기상의 균일한 환경을 조성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 전산유체역학 시뮬레이션을 이용하여 육계사 실내 미기상의 기온 분포와 공기유동을 분석할 수 있는 테스트 플랫폼을 개발하고, 이를 이용하여 새로운 환기 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 선정된 육계사는 2세대 가금 스마트팜 기술 개발을 목적으로 영역기반 환경을 제어하기 위해 실내를 6개의 영역으로 나누어 온습도를 측정할 수 있다. 또한 14개의 터널팬과 5개의 크로스팬을 개별적으로 운영할 수 있으며, 60개의 입기구를 6개의 영역으로 나뉘어 조작하고 제어할 수 있다. 기존의 환기 방식은 모든 입기구가 동일하게 운영되고 있으며 동일한 환기 방식으로 인해 영역별 기온 차이가 감소하지 않았다. 영역별로 입기구의 동작을 다르게 하거나 작동되는 환기팬의 위치를 변경하는 방법으로 새로운 환기 알고리즘을 설계하였다. 그 결과, 기존의 유입구에서 들어오는 공기 유동을 변화시키면서 실내의 불균일한 기온 분포가 개선되었다. 본 연구에서 개발된 추후 현장 실험을 통해 실제 육계사에서 검증될 것이며 추가적인 분석을 통해 실제 사육환경에 적용할 수 있도록 보완될 예정이다.

강제환기식 육계사 실내 기온변화 예측 알고리즘 개발

최락영 ( Lak-yeong Choi ),박진선 ( Jinseon Park ),이세연 ( Se-yeon Lee ),채영현,홍세운 ( Se-woon Hong ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-

최근 가금 스마트팜은 ICT 기술을 이용하여 원격으로 어디서나 육계의 성장을 관찰하고 자동화 기술을 통한 적정 생육 환경 관리로 생산성 및 품질 향상을 추구하고 있다. 또한 육계사 내의 미기상을 원격으로 제어할 수 있도록 하는 1세대 스마트팜의 편의성 개선을 넘어서 육계사내 미기상 및 환기 장치의 데이터를 기반으로 인공지능 기술을 접목하여 가축의 최적 성장 모델 개발이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 2세대 스마트팜 개발로서 육계의 최적환경을 위한 제어 알고리즘 개발에 앞서 실내 기온 예측 모델을 개발하고 검증하였다. 영역 기반(Zone-based)의 미기상을 제어하기 위해 육계사 내외부 기온과 환기팬, 온풍기, 환기 유입구 등의 제어 장치 데이터를 사용하였다. 예측모델은 세 가지 기계학습 모델과 열전달 이론에 기반한 역학적 모델을 사용하였다. 기계학습의 경우, 인공신경망, 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신 알고리즘을 이용하였으며 베이지안 최적화를 통해 각 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시켰다. 역학적 모델의 경우, 시공간적 불균일성을 보완하기 위해 열에너지 증감식에 확산 지수(u_i)와 시간 지연 지수(d_i)를 도입하였으며 각 지수는 유전 알고리즘으로 추정 및 탐색하였다. 모든 모델은 이전 시간의 실내 기온을 기반으로 1분 동안의 기온 변화를 통해 Δt 이후의 기온을 예측하여 1분, 10분, 30분, 1시간 동안의 기온을 예측할 수 있도록 설계하였다. 1분후의 내부 기온을 예측하는 모델의 결과는 모든 예측 모델에서 R2가 0.99이상, RMSE가 0.306℃이하로 높은 예측 성능을 보였다. 하지만, 1시간과 같이 장기간 예측의 경우 역학적 모델이 R2가 0.934, RMSE가 0.841℃로 가장 좋은 예측 성능을 보였다. 이전 시간의 실내 기온을 기반으로 1분 후의 기온을 예측하므로 오차가 중첩되는 장기간의 예측은 물리적 열에너지 증감식과 시간 지연 지수를 도입한 역학적 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구의 결과를 통해 장기간동안의 실내 기온을 예측할 수 있으며, 향후 2세대 스마트팜의 미기상 제어 알고리즘에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

데이터 기반 모델에 의한 강제환기식 육계사 내 기온 변화 예측

최락영 ( Choi Lak-yeong ),채영현 ( Chae Yeonghyun ),이세연 ( Lee Se-yeon ),박진선 ( Park Jinseon ),홍세운 ( Hong Se-woon ) 한국농공학회 2022 한국농공학회논문집 Vol.64 No.5

The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.

드론 방제 시 농약 비산에 영향을 미치는 주요 요인 분석

이세연 ( Se-yeon Lee ),박진선 ( Jinseon Park ),최락영 ( Lak-yeong Choi ),( Kehinde Favour Daniel ),홍세운 ( Se-woon Hong ),유승화 ( Seung-hwa Yu ),이춘구 ( Chun-gu Lee ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0

농약은 작물 생산성 향상을 위해 해충과 잡초를 효과적으로 방제하는 중요한 역할을 한다. 그러나 살포된 농약의 약 50% 이상이 살포지역을 벗어나 비산되며, 농작물에 도달하지 못하는 많은 양의 농약들은 경제적 손실과 생태·환경·보건적 문제를 초래한다. 이러한 농약 비산은 살포 장비, 작물의 종류 및 생장 정도, 기상 조건 및 농약액 입자의 크기와 공기역학적 특성 등 다양한 요인들의 복잡한 상호작용에 의해 발생한다. 특히 드론을 이용한 항공방제 시에는 바람과 드론 하향풍에 의해 형성된 복잡한 난류로 인해 비산 과정이 더욱 복잡해지며 이에 따라 농약 비산에 대한 위험성이 더 크다고 밝혀져 있다. 따라서 항공방제에 의한 농약 비산량을 정량적으로 측정하여 비산에 미치는 주요 요인을 파악하고, 비산 메커니즘을 이해하는 것이 매우 중요하다. 하지만 기존 연구들은 모든 영향 요인들을 종합적으로 측정하는 것이 어려워 일부 요인들에만 초점을 맞추어 연구되어 왔으며, 특히 정량적인 비산량을 현장에서 실측하여 분석한 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 드론 방제 시 발생하는 비산 메커니즘을 종합적으로 이해하기 위해 비산에 영향을 미치는 다양한 변수들과 함께 비산량 및 퇴적량을 정량적으로 측정하고, 비산 요인을 규명하였다. 이를 위해 전라남도 나주시에 농약 장거리 비산 연구를 위한 국내 유일 테스트 필드를 구축하였고, 작물 및 기상조건, 드론 운용 조건, 노즐 및 약액 종류에 따른 대상 작물 경계에서의 비산량, 경계로부터 거리별 비산량 및 퇴적량을 정량적으로 측정하여 총 50개의 비산 측정 데이터베이스를 구축하였다. 이후 드론 방제 시 농약의 비산에 영향을 미치는 변수를 도출하고, 요인을 분석하여 기존 연구들의 결과와 비교 및 평가하였다. 본 연구 결과는 드론을 활용한 농약 방제 기술의 확립과 농약 비산 최소화 방안의 개발에 기여할 수 있고, 환경과 보건 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대된다.

맹종죽 시험림의 현존량 추정에 관한 연구

이광수 ( Kwang Soo Lee ),정수영 ( Su Young Jung ),손영모 ( Yeong Mo Son ),이경학 ( Kyeong Hak Lee ),배은지 ( Eun Ji Bae ),윤석락 ( Seok Lak Yun ) 한국산림과학회 2012 한국산림과학회지 Vol.101 No.1

For biomass estimation of Phyllostachys pubescens stands by optimal survey method we established 9 bamboo sample plots in the research forests of KFRI (Korea Forest Research Institute). The dry weight of culm segment determined by relative heights of total bamboo height show us two groups of 1st to 5th culm segment (up to 0~55% culm of tree height from the bottom area) and 6th to 8th culm segment (55~100%) by the results of cluster analysis for dry weight ratio. This results show that upper and lower part of 55~70% reference height from the bottom area against total culm height can be used in obtaining 1 kg of a sample bamboo, respectively, rather than 2.0 m stem segments of other forest tree species. In above-ground biomass estimation by W=aD+bD2 having the highest coefficient of determination in this study, above ground stand biomass was 57.77 ton/ha (culm 40.47 ton/ha, branch 9.29 ton/ha, and leaf 8.01 ton/ha) of which 70% was contributed by culm component followed by branch (16%) and leaf (14%). Below-ground biomass was 53.35 ton/ha in total.

비산 터널 실험을 이용한 차단식물의 농약 비산 저감 효과 평가

이세연 ( Se-yeon Lee ),박진선 ( Jinseon Park ),최락영 ( Lak-yeong Choi ),홍세운 ( Se-woon Hong ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-

드론과 같은 항공방제기를 활용한 농작물 방제의 비중이 점차 증가하고 있으며, 이는 농촌의 노동력 부족 해소에 도움을 주고 있다. 이와 같이 항공 방제가 노동력 절감 및 경제적으로 유익한 부분이 있으나, 항공 방제 시 발생하는 하향풍 및 자연풍에 따라 농약이 주변 지역으로 비산하는 문제가 있다. 2019년 시행된 PLS(Positive List System) 제도로 인해 등록되지 않은 농약이 주변 지역으로 비산하는 경우, 사회적인 문제로 발전 할 우려가 있어 항공 방제로 인한 약액의 비산을 평가하는 문제가 시급하다. 본 연구에서는 주변 지역으로 비산되는 약액의 비산 저감을 목적으로, 식재할 수 있는 차단식물 및 주변 지역에서 자생하는 식물의 비산 저감 효과를 정량적으로 평가하기 위한 실내모의 실험을 수행하고자 한다. 본 연구는 실내 비산 모의 챔버인 Drift tunnel을 활용하여 약제의 비산을 모의하였고, 약액의 비산을 유발하는 주요 요인인 풍속과 작물의 부착 특성을 반영하기 위한 변수인 엽면적 지수(Leaf Area Index, LAI)를 고려하여 실험을 설계하였다. 엽면적 지수는 잎의 수를 3가지 수준으로 나누어 식물의 성장 단계를 모의하였다. 총 비산량은 식물 뒤로 Drift tunnel 전면에 걸쳐 거치된 나일론 스크린의 포집량을 기준으로 하였으며, 실험 풍속에서 식물 없이 측정하여 총 비산량을 산정하였다. 또한, 약액의 비산 및 식물 부착량을 평가하기 위해 Drift tunnel에 식물을 배치하고 약액을 분사한 후 나일론 스크린은 0.5L의 3차 초순수 담가 교반하고, 식물 부착량은 2L의 3차 초순수로 식물에 부착된 약액을 헹구어 수용액의 총유기탄소(Total Organic Carbon, TOC) 측정법을 활용하여 부착량을 측정하였다. 차단식물의 엽면적 지수에 따른 부착효율은 식물의 약액 부착량을 질량 단위로 환산하였고, 전체 비산량 중 작물 부착량의 비율을 산출하여 평가하였다. 또한 작물이 갖는 포집효율을 수치 모델에 적용하여 산정하였다. 그 결과 엽면적 지수에 따른 식물의 약액 부착효율은 엽면적 지수가 커질수록 증가하는 것으로 나타났다. 또한 동일 엽면적 지수일 때 풍속이 빨라질수록 증가하는 것으로 나타났다.