• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.21-29
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• 2021

최근 다양한 애플리케이션 도메인을 위한 IoT 솔루션이 개발되고 있으며, 농업분야에서도 IoT 기술을 적용하여 농작물 생산량은 늘리는 반면에 손실은 줄임으로써 농업 생산성을 향상시키기 위한 데이터기반 정밀농업 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 미기상 데이터를 수집하여 서리 및 병해충 등 농업예측서비스를 제공하기 위한 스마트팜 플랫폼을 제안하고자 한다. 제안된 플랫폼에서는 실시간으로 수집한 미기상 데이터를 기반으로 서리 및 병해충을 예측하여, 농민들에게 서리 가능성과 병해충 예보 서비스를 제공한다. 실험을 통해 확인한 결과, 미기상기반 예측 플랫폼은 지역기상기반 데이터를 이용한 서리예측보다 더 높은 정밀도(Precision)값을 보임을 알 수 있었다. 정확한 실험을 위하여 시스템 설치 현장에서 실제 관측한 병해충 예찰 데이터를 수집 중에 있다. 본 플랫폼을 활용하여 서리와 병해충 발생 예측정보를 사전에 효과적으로 제공함으로써, 농민들이 작물 피해 및 불필요한 농약 사용을 줄일 수 있도록 하는 정밀농업 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.295-305
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• 2021

본 연구에서는 서리발생과 관련된 기상요인을 선정하여 랜덤포레스트(RF)를 이용한 서리발생 유무 분류모형을 구축하였고, 이와 더불어 기상인자의 중요도와 데이터 세트를 구성하는 방법들을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 서리발생에 대한 분류 모형을 구축할 경우에 데이터 세트의 양이 많더라도 모형 구축을 위해 학습하기 위한 데이터 세트에서 특정 값이 월등히 많은 불균형은 모형의 예측력에 좋지 못한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 이번 연구에서 수집된 25지역의 서리발생과 관련된 기상요인에 대해 지역별로 그룹화하여 중요도가 높은 기상요인을 반영한 모형 구축하는 것보다 하나의 통합된 모형을 구축하는 것이 더 효율적인 것으로 나타났다. 이번 연구를 통해 분석된 결과와 서리예측을 위한 기상요인에 대한 추가분석 연구를 수행한다면 정확도 높은 서리발생 예측모형을 구축할 수 있을 것이라 예상한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.667-680
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• 2021

이 연구의 목적은 서리 발생일과 무상일 기간의 특성을 분석하고 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Long-short Term Memory (LSTM) 기법을 활용하여 서리발생 예측모델을 개발하고 평가하는데 있다. 수원, 청주, 광주 지점에서 봄철과 가을철 서리발생 예측모델 개발을 위한 기상변수들을 수집하였으며, 수집기간은 1973년부터 2019년까지이다. 프리시전(precision), 리콜(Recall), f-1 스코어와, AUC 및 Reliability Diagram과 같은 그래피컬 평가기법을 이용해 서리발생 예측모델을 평가하였다. 봄철과 가을철 모두 서리발생일이 줄어드는 경향성(유의수준: 0.01)을 보였다. 0.9 이상의 높은 AUC 값에도 불구하고, 신뢰도는 일정한 값을 보여주지는 않았다. 서리발생일 측뿐만 아니라, 초상일과 종상일을 정확히 예측할 수 있도록 모형 개선이 필요해 보이며, 다른 지역의 더 많은 지점에서 동일한 기법을 적용해 보는 연구가 필요해 보인다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제38권12호
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• pp.51-60
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• 2009

본 연구에서는 착상 조건 하에서 열교환기 휜의 열전도를 고려하여 휜 표면에서의 착상 거동을 예측하기 위하여 수학적 모델을 제시한다. 이 때, 공기측은 착상 현상에 대한 3차원 유동 변화의 영향을 고려한다. 서리층 두께에 대한 해석 결과는 실험 결과를 최대 10% 오차 내에서 잘 예측한다. 유동에 수직한 방향(z-dir.)의 서리층 두께 성장은 휜의 열전도에 의해 휜 바탕 근처에서 활발하고, 휜 끝으로 갈수록 지수함수적으로 둔화된다. 휜의 열전도를 고려한 경우에 비해 휜의 표면온도가 일정한 조건에서 서리층 두께는 최대 2배, 열전달량은 평군 10% 정도 과대 예측한다. 따라서, 열교환기 휜에서의 착상 거동을 정확하게 예측하기 위해 착상 모델 해석 시 휜의 열전도를 고려해야 한다. 휜의 열전도 고려 유무에 따른 착상 거동의 차이를 보완하기 위해 열전달량에 대한 등가온도를 산출하며, 이를 근거로 무차원 등가 온도 상관식을 도출한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.63-74
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• 2024

농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.606-612
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• 2019

채소작물과 과수작물의 생육에 악영향을 미치는 서리발생을 미리 예측하기 위해 모형을 구축하고 채소 주산지에 적용해 보았다. 서리 발생 전날에 관측되는 다양한 기상인자들(최저기온, 18시 기온, 21시 기온, 24시 기온, 평균풍속, 18시 풍속, 21시 풍속, 구름량, 5일간 강수량, 3일간 강수량, 상대습도, 이슬점온도, 초상최저기온, 지면온도)을 수집하고, 그 중에서 서리발생에 유의한 영향이 있다고 판단되는 변수들을 통계적 방법(T-test, Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, 그리고 Wilk's lambda values)을 통해 선택하였다. 여러 통계적 방법을 통해 선택된 유의한 기상 인자는 24시 기온, 구름량, 이슬점온도, 21시 풍속 이였으며, 이 기상인자를 기계학습법의 한 종류인 랜덤 포레스트에 적용하여 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 이렇게 구축 된 서리 발생예측 모형의 정확도는 70.6%로 나타났으며, 이 모형을 가을배추와 가을무의 주산지인 홍성과 서산에 적용하였을 때 65.2%와 78.6%로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7138-7145
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• 2015

본 연구에서는 KS C 9306에 따른 난방 제상능력 시험조건(건구온도 $2^{\circ}C$/습구온도 $1^{\circ}C$)에서 확대모형이 아닌 실제 열교환기의 전방에 디지탈 현미경과 광센서의 발광부와 수광부를 나란히 설치하여 광센서 출력전압과 서리 높이간의 연관성을 규명하기 위한 실험을 수행하였다. 150개의 실험 데이터로부터 서리높이를 예측할 수 있는 선형 상관식을 개발하여 계산한 결과, 측정값의 54%가 상관식으로 예측한 값의 ${\pm}10%$ 이내에서 일치하였으며 서리 높이가 0.3mm 이상의 실험데이터에서는 데이터의 90% 이상이 ${\pm}10%$ 이내에서 일치하였다. Xiao 등의 상관식과 비교하였을 때 출력전압 변화에 따른 서리 높이의 변화를 나타내는 기울기는 2.3% 오차 범위에서 일치하였으나 Xiao 등의 상관식은 실제 열교환기가 아닌 모사 열교환기를 사용한 이상적인 조건에서 개발되었기 때문에 절편 값에서는 큰 차이를 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.135-142
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• 2009

기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일 최고기온 $20^{\circ}C$ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 $1.7^{\circ}C$로 비내습일의 $0.7^{\circ}C$보다 높았다. 야간 기온은 서리내습일이 비내습일에 비해 현저히 낮았으며, 24시의 기온은 $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$로 비내습 일의 $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$에 비해 $6.2^{\circ}C$ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.543-552
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• 2022

서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.226-235
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• 2023

본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.