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.
본 연구의 주목적은 아스팔트 포장층간의 접착전단강도를 측정하는 실험법과 평가 방법을 개발하고 배수성 포장에 사용되는 택코트 재료의 특성과 적정 살포량을 평가하고자 하였다. 실험에는 두 종류(RSC-4, 개질유화)의 유화아스팔트와 가열 아스팔트바인더 타입(HM-1) 한 종류로 실시하였으며, HM-1은 배수성 포장에 사용하기 위해 새로 개발된 제품이다. 접착전단강도를 측정하기 위해 직접전단실험을 다양한 실험 조건에서 수행하였다. 실험을 통해 얻은 접착전단강도 값은 결과의 변별력이 떨어 졌으며 하중-변위 곡선의 면적인 터프니스가 접착전단강도를 평가하는데 보다 유용한 것을 확인 할 수 있었다. 배수성 포장의 경우 RSC-4의 경우는 $0.8l/m^2$ 이상, 개질유화아스팔트의 경우는 $0.5{\sim}0.6l/m^2$의 살포량이 적당한 것으로 나타났다. Trackless 성능이 우수한 HM-1은 유화 아스팔트 택코트에 비해 월등히 좋은 접착전단성능을 발휘하는 것으로 나타났다.
한랭지역의 동절기 교통안전을 위하여 제설제 살포가 다량으로 이루어지고 있는데, 그 살포량도 매년 증가하고 있는 실정이다. 일반적으로 사용되는 제설제는 염화칼슘($CaCl_2$), 염화나트륨(NaCl)과 같은 염화물계가 주성분으로, 국내에서는 대부분 염화칼슘을 주로 사용하고 있고, 미국이나 일본의 경우는 소금인 염화나트륨으로 모두 염소이온을 포함하고 있다. 염화칼슘 제설제가 포함하고 있는 염화물 때문에 제설제 살포시 염화물은 도로 구조물로 침투하여 염해에 의한 철근부식을 유발하여 실제 포장이나 손상된 교량 구조물 내에서의 구조적 성능저하를 야기하고, 동절기 동해와 함께 복합적으로 작용하여 표면 스케일링을 발생시키며, 특히 살포제에 의한 수질 오염과 같은 심각한 부작용을 초래하고 있다. 또한 콘크리트 도로포장 표면이 염화칼슘 제설제 사용 후 나타나는 열화현상으로 인하여 기존의 염화칼슘 제설제의 경우 시각적으로 교통 외관상 문제를 가속화시키고 있다. 따라서, 본 연구에서는 산업부산물인 폐유기산과 칼슘계부산물을 반응시켜 친환경 액상 제설제를 제조하고 그 특성을 분석하여 도로시설물에 적용가능성을 검토하였다.
최근 들어 철근 부식, 콘크리트 포장표면의 박리파손, 환경 피해 등 염화물계 제설제의 사용에 따른 각종 피해가 보고되고 있으며, 이를 위해 대체 제설제의 개발을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 개발된 제설제의 성능평가에 대한 연구는 대부분 실내실험을 위주로 한 기초적이고 제한적인 성능평가에 의존하고 있는 선정이다. 특히 제설제의 융빙성능은 제설제가 갖추어야 할 기본적인 성능으로, 합리적이고 체계적인 평가방법을 통한 융빙성능의 평가가 필수적이다. 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 보다 구체적이고 현실적인 융빙성능 평가방법을 수립하였으며 그 절차에 따라 본 연구진에 의해 개발된 저염화물계 친환경 제설제인 EFD(Eco Friendly Deicer)의 융빙성능을 평가 및 검증하였다. 실내실험 결과, EFD는 국내 고속도로에서 사용 중인 습염식 제설제와 대등한 수준의 초기 융빙성능을 나타냈으며 2회의 현장살포 실험을 통해 EFD의 융빙성능을 검토한 결과, 전체적인 융빙성능이 습염식 제설제의 융빙 성능에 비해 큰 차이가 없음을 확인하였다.
동절기 도로 유지관리는 일반적으로 제설활동을 의미하며 제설활동에는 도구를 사용하여 물리적으로 눈을 제거하는 방법과 융설제를 사용하여 화학적으로 눈을 제거하는 방법 이 포함된다. 융설제를 사용하여 화학적으로 눈을 제거 할 때, 융설제를 과도하게 사용하면 환경문제와 예산낭비가 생길 수 있고, 융설제를 적게 사용하면 그 성능을 충분히 낼 수 없으므로 얼마나 사용해야 하는지는 중요한 문제이다. 본 연구에서는 실내 및 현장 실험을 통해 제설제의 성능을 평가하고 이를 바탕으로 도로 제설작업시 적정 융설제 살포량을 제안하였다.
본 연구에서는 고유동성의 SBR 개질 시멘트 모르타르의 기초적 성능을 바탕으로 콘크리트의 보수용 재료에 매우 중요한 요구성능인 부착강도에 대한 피착체의 표면에 존재하는 표면수량의 영향을 검토하는 연구가 수행하였다. 고유동성 SBR 개질 시멘트 모르타르의 기초적인 성능을 토대로 부착강도, 잔갈림성, 재료분리 저항성이 좋은 시험체를 선택하였다. 시험체는 C:F=1:1인 경우 P/C=20%, 30%의 시험체 2개, C:F=1:3인 경우 P/C=50%의 시험체 1개, 총 3개가 선택되었으며 이 3개의 배합에 대하여 피착체의 표면수량에 따른 고유동성 SBR 개질 시멘트 모르타르의 특성을 파악하였다. 표면수는 콘크리트 피착면의 단위 면적 ($cm^2$) 당 각각 0, 0.006, 0.012, 0.017, 0.024 g이 균등하게 살포되었으며, 이에 따른 연도변화, 플로우값, 부착강도, 부착파괴형상, 내균열성 및 재료분리여부를 파악하였다. 본 연구를 통해 콘크리트 피착체에 살포된 표면수는 고유동성 SBR 개질 시멘트 모르타르의 부착강도를 증진하는 효과가 있다는 결론을 얻었다.
화학적 제빙 방법으로 프로필렌글리콜 제빙액은 동절기 고속철도차량 하부 및 대차부에 부착되는 설빙으로 인한 결빙을 녹이는데 적용가능하다. 프로필렌글리콜 제빙액을 운행 전 고속철도차량에 철도차량 하부 및 대차부에 미리 살포하여 눈의 부착을 최소화하면 해빙 효율을 더 높일 수 있다. 고속철도의 경우 프로필렌글리콜 제빙액을 살포하여도 고속으로 운행 시 대차 표면에서 제빙액은 거의 소실되기 때문에 눈의 부착으로 인한 결빙에 대한 방빙성능은 떨어진다. 본 연구에서는 동절기 고속철도차량 하부 및 대차부에 부착되는 설빙으로 인한 결빙을 방지하기 위해 표면의 결빙을 방지하는 발수 성분을 포함하는 프로필렌글리콜 제·방빙액의 특성을 연구하였다. 발수제의 종류에 따른 점도, 융빙성능, 접촉각 및 방빙성능에 대한 비교 평가를 실시하여 고속철도차량 제·방빙액으로 최적의 물질을 찾고자 하였다. 평가 결과 에톡시실란 타입의 발수제 성분을 포함하는 제·방빙액이 가장 적합한 것으로 확인하였다.
인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(Nmax, kg/ha)과 Nmax의 절반에 도달하는 시간(Km, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 Km에서 0.0668, Nmax에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 Km에서 0.0414, Nmax에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.
답리작 맥류 재배지대에 있어서 콤바인의 적정 작업시기를 구명하고 그 성능을 향상하고저 과맥인 백동을 공시하고 건조제처리와 콤바인 수확시기를 달리하여 시험하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 곡립 수분함량은 출수후 일수가 35일에서 44일로 경과함에 따라 35.5%로부터 14.0%까지 점감되었으며, 건조제를 출수후 28일과 34일 사이에 살포하면 4일 뒤엔 25%까지 저하되므로 조기에도 콤바인 수확이 가능하였다. 2. 수확시기에 따른 미탈부비율은 출수후 35일에는는 44%, 38일에는 14%, 41일에는 7%를 보여 조기 수확할수록 급증하였고 건조제 처리시에는 무처리구>4일전>처리구>7일전처리구의 순이었으며 곡립수분함량이 많을수록 높았다(r= 0.912$^{**}$ ). 3. 콤바인의 수확작업시간은 출수후 35일 수확시 10a당 80-90분이었으나 38일과 41일에 수확하면 이보다 12-15분이 절감되었으며, 곡립수분함량이 높을수록 작업시간이 많이 소요되는 경향이었다(r=0.603). 4. 손실량이 적고 수량을 가장 많이 얻을 수 있는 콤바인 수확적기는 건조제를 출수후 34일경에 살포하고 4일 뒤인 38일경이었으며, 자연상태에서는 41일경이었다. 한편 곡립수분함량과 손실량간에는 r=0.679$^{*}$ 상관관계를 나타내었다.
센서 네트워크(Sensor Network)는 항공기(Aircraft)로 살포되는 센서 노드(Sensor Node)들로 구성된다. 자연적인 장애물 즉, 바람, 나무 등이나 빌딩과 같은 조형물로 인해 적절한 위치에 센서 노드들이 배치되지 못하여 불필요한 에너지 소비와 전송 지연 등이 발생하게 된다. 본 논문에서는 기존 논문에서 사용하던 고정 노드(Static Node) 뿐만 아니라 이동 노드(Mobile Node)를 센서 필드(Sensor Field)에 배치 할 것이다. 각 센서 노드의 정보를 싱크(Sink)노드가 수집 분석 후 본 논문에서 제시한 제안에 따라 이동 노드 위치 변경하여 센서 네트워크 라우팅(Routing)의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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