Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.4
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pp.249-254
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2023
Recently, the distribution of drones is being activated by saving farmers' working time and protecting them from harmful human bodies from pesticides due to the mission of spraying pesticides using drones. It is possible to compensate for various shortcomings derived from the existing pesticide spraying method, wide-area control and helicopter control. Recently, the smart farm expansion policy has actively used it to generate profits for farmers by increasing harvests by monitoring growth information of various crops based on IoT in real time and collecting big data on key variables, and related drone industry technologies are also being developed. In this study, drones were applied to the work of shading greenhouses to secure diversity in agricultural application fields, and basic research on the greenhouse environment was conducted to materialize the technology related to shading. In order to provide high-quality light in consideration of the internal and external environment of the green house, basic research was conducted to enable light-shielding missions using drones through nozzle design for uniform spraying of nozzles of drones, light-transmitting rate analysis of green houses, and light-shielding agent application experiments.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.95-97
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2023
본 논문에서는 임베디드 기반의 다양한 센서를 활용한 드론의 비행기록장치 시스템 개발에 대한 새로운 아이디어를 제시한다. 이 시스템은 오픈소스 기반의 개발 보드인 라즈베리파이를 중심으로, 온도, 습도, 조도, 미세먼지 센서, 이산화탄소, 일산화탄소, 산소, 이산화질소, 아황산가스, 메탄가스, GPS, 고도 측정, IR 카메라, 카메라 모듈 센서 등 다양한 센서를 탑재하여 구성한다. 기존 드론은 주로 방역 및 방제 활동에 활용되었으나, 그 활동의 효과를 정밀하게 측정하고 분석하는 데에는 한계가 있었다. 그러나 이 논문에서 제안하는 임베디드 기반의 센서 구성은 이러한 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
The drone market in Korea is growing with a focus on the use of prevention, defense, exploration and surveying, search and rescue, video shooting, and facility management. However, the foreign dependence on drone's core technologies and components is high. Drone-powered countries such as the US and China are expanding the weaponization of drones, which can intensify trade wars between countries, such as strengthening import and export regulations and monopoly. Therefore, Korea should put R & D and localization of core technology, parts, and accessories of next generation drone first. For this, policy research and investment in infrastructure, equipment, and research personnel should be preceded. This study studied the evaluation of investment priorities by infrastructure sector (facility equipment, utilization field, and demand manpower) to foster small drone companies through literature studies. To this end, we expanded and reclassified e isting research, developed investment prioritization indicators through expert group interviews and reviews, derived future uncertainties, and selected investment priorities by infrastructure sector using AHP techniques. Finally, it proposed an infrastructure construction strategy to foster small drone companies in terms of drone development support, utilization support.
In order to setting the control standard of Chinese cabbage pests using a drone, the downward wind speed, spraying width, and the number of falling particles and particle size were examined using a water sensitive paper with spray different heights (3, 4, 5 m) and flying speeds (3, 4 m/sec). Fore kinds of pesticides for aviation control were used to test the perfect lethal concentration and dose for major pests of Chinese cabbage such as Plutella xylostella, Spodoptera exigua and Spodoptera litura. The number of falling particles in spraying pesticides with drones was 80.5% on the upper side, 14.8% on the vertical side, and 4.7% on the back side. The number of falling particles as different spray heights were 3 m = 53, 4 m = 40 and $5m=39particles\;cm^{-2}$. The number of falling particles as different flying speeds were $3m\;sec^{-1}=62$ and $4m\;sec^{-1}=25particles\;cm^{-2}$. In the laboratory test, the perfect lethal concentration and dose of Plutella xylostella was chlorfenapyr SC (20 times, $0.5{\mu}l$) and bistrifluron chlorfenapyr SC (25 times, $0.5{\mu}l$). The perfect lethal concentration and dose of Spodoptera exigua was chlorfenapyr SC (20 times, $1{\mu}l$), bistrifluron chlorfenapyr SC (20 times, $1{\mu}l$), and chlorfenapyr SC (20 times, $1{\mu}l$) and bistrifluron chlorfenapyr SC (20 times, $0.5{\mu}l$) for Spodoptera litura. Therefore, the main pest control method of Chinese cabbage using drones is 20 times diluted chlorphenapyr SC or bistrifluoruron-chlorphenapyr SC, sprayed at 3 m height by $3msec^{-1}$ of going speed. This spraying method will be effective for control of Chinese cabbage pest.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.5
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pp.827-834
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2022
Recently, marine surveys using unmanned ships are attracting attention, and research on small unmanned ships using sails is on the rise. Sail drones can be used for marine surveys, monitoring, and pollution management. Therefore, in this study, using the method of estimating the ship speed for twin sail drones, the optimal conditions for sailing are checked, and the performance to be considered in the initial design stage, such as the motion performance and resistance of the sail drone. Consequently, the twin sail drone had a speed lower than 2.0 m/s, and the stability satisfied the rule by DNV. In addition, the maximum speed at an angle of attack of 20° at TWA 100° was 1.69 m/s and that at an angle of attack of 25° at TWA 100° was 1.74 m/s.
In recent years, high-performance flying drones attract attention for many peoples. In particular, the drone equipped with multi-rotor is expanding its range of utilization in video imaging, aerial rescue, logistics, monitoring, measurement, military field, etc. However, the control function of its controller is very simple. In this study, using a G-sensor mounted on a mobile device, implements an enhanced controller to control flying drones through the intuitive gesture of user. The implemented controller improves the gesture recognition performance using a neural network algorithm.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.245-257
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2023
The representative crop in the Republic of Korea, rice, is cultivated over extensive areas every year, which resulting in reduced resistance to pests and diseases. One of the major rice diseases, rice blast disease, can lead to a significant decrease in yields when it occurs on a large scale, necessitating early detection and effective control of rice blast disease. Drone-based crop monitoring techniques are valuable for detecting abnormal growth, but frequent image capture for potential rice blast disease occurrences can consume significant labor and resources. The purpose of this study is to early detect rice blast disease using remote sensing data, such as drone and satellite images, along with weather data. Satellite images was helpful in identifying rice cultivation fields. Effective detection of paddy fields was achieved by utilizing vegetation and water indices. Subsequently, air temperature, relative humidity, and number of rainy days were used to calculate the risk of rice blast disease occurrence. An increase in the risk of disease occurrence implies a higher likelihood of disease development, and drone measurements perform at this time. Spectral reflectance changes in the red and near-infrared wavelength regions were observed at the locations where rice blast disease occurred. Clusters with low vegetation index values were observed at locations where rice blast disease occurred, and the time series data for drone images allowed for tracking the spread of the disease from these points. Finally, drone images captured before harvesting was used to generate spatial information on the incidence of rice blast disease in each field.
Baek-gyeom Seong;Seung-woo Kang;Soo-hyun Cho;Xiongzhe Han;Seung-hwa Yu;Chun-gu Lee;Yeongho Kang;Dae-hyun Lee
Journal of Drive and Control
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v.20
no.3
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pp.25-34
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2023
In this study, we conducted a research on optimizing the spraying performance of agricultural drones and predicted the spraying performance in various flight conditions using the multi-layer perceptron (MLP). Data was collected using a test device for pesticide spraying performance according to the water sensitive paper (WSP) evaluation. MLP training involved supervised learning to achieve a coefficient of variation (CV), which indicates the degree of uniform spraying. The performance evaluation was conducted using R-squared (R2), the test samples showed an R2 of 0.80. The results of this study showed that drone spraying performance can be predicted under various flight environments. In addition, the correlation analysis between flight conditions and predicted spraying performance will be useful for further research on optimizing the spraying performance of agricultural drones.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.231-236
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2021
The Aphid, Myzus persicae, and the bean bug, Riptortus clavatus, are major insects in crops. This study examined the insecticide susceptibility and phytotoxicity of insecticides dispersed using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV, multi-copter) against the insects. Sulfoxaflor suspension concentrate (SC, 16X) on potato fields and etofenprox, methoxyfenzide suspo-emulsion(SE, 8X) on soybean fields were dispersed after deploying water-sensitive paper within the field to measure the distribution pattern and coverage index of the falling insecticide. Both insecticides showed a controlled mortality of 76.4% against aphids and 97.5% and 94.4% against the 2nd nymphal, and 5th nymphal stage of the bugs, respectively. The droplet distribution was less than 0.5mm, and coverage analysis revealed an inside and outside coverage of 3.1 and 1.6, respectively. The surrounding area was affected by insecticide spraying using a multi-copter. This study is expected to help expand UAV control and use it safely in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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