농업가뭄은 강수의 부족으로 인하여 농업용 저수지의 저수량 저하로 농작물 생육 및 수확량의 직접적인 영향을 미치는 것으로, 농업가뭄평가는 강수량뿐만 아니라 작물의 생육시기별 필요수량과 용수공급능력을 모두 고려할 수 있어야 한다. 농업가뭄관리의 주요 대상인 논벼는 기본적으로 수원공과 관개지역 사이의 물수지를 판단함으로써 농업가뭄의 위험을 정의할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄관리가 필요한 농업용 저수지 관개지구의 농업가뭄 평가를 위해 논 물수지 분석 모형과 저수지 물수지 분석 모형을 구성하고, 용수수급해석의 결과로부터 가뭄의 크기를 객관화하고 가뭄의 단계를 평가할 수 있도록 빈도개념을 적용한 저수지가뭄지수 (Reservoir Drought Index, RDI)를 이용하여 농업가뭄을 분석 평가하였다. 또한 농업용 저수지의 저수량 모의치와 실시간 저수위를 이용하여 경험적으로 농업용 저수지의 유입량을 자동으로 보정하여 장기적으로 최적화할 수 있는 방안을 제시하였으며, 과거 유효강수량을 시기별로 나누어 빈도분석을 통해 농업가뭄대응을 위한 가뭄 기상시나리오를 사용하여 향후 가뭄의 여러 가지 패턴에 따른 농업가뭄을 전망하였다. 이러한 다양한 시나리오를 통해 실제 물 관리 및 가뭄대책 업무에 반영하고 농업가뭄대응책 수립 및 농업수자원관리의 의사결정을 수립하는데 기초자료가 될 것으로 판단된다.
농업인구의 감소, 고령화 등의 문제를 해결하기 위해 다양한 농작업의 자동화를 목적으로 농업용 로봇의 연구가 활발히 진행 중이다. 농가 작업 중 가장 노동력이 많이 투입되는 과정은 수확 과정으로 타 과정 대비 약 2~3배 소모된다. 농가의 수확물 이송 작업은 인건비가 가장 많이 들고 작업 중 부상의 위험성도 있기 때문에 이송 작업을 농업용 로봇을 통해 자동화시키면 안전성 향상과 더불어 생산성을 대폭 향상할 수 있다. 따라서 본 논문은 농가 작업 현장에 최적화되고 자율주행이 가능한 농업용 로봇을 제안한다.
영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.
본 연구는 여름철 고온기에 작물을 정상적으로 재배할 수 있는 환경을 조성하여 농산 가격이 가장 높은 여름철에 수확량을 높이고 재배기간을 연장시켜 농가소득을 올릴 수 있는 방안을 제시하고자 수행하였다. 바닥면적 504㎡의 연동온실의 최대 냉방부하는 462,609W로 나타났으며, 고온기에 온실을 차광하지 않고도 32℃ 이하로 유지하기 위해서는 시간당 472L의 물을 포그 분무해야 하는 것으로 나타났다. 포그 냉방 시스템은 포그 장치, 유동팬, 차광장치로 구성하고, 이들 장치를 효과적으로 제어할 수 있는 포그 냉방 자동제어장치를 개발하였다. 포그 냉방시스템의 냉방 성능은 온실 외기온 보다 내부온도를 6℃ 낮출 수 있는 것으로 나타났다. 포그 온실의 내부 상대습도는 주간에는 40~80%로 대조 온실의 20~60% 보다 약 20% 높게 나타나 오이의 생육에 기여하는 것으로 나타났다. 오이의 생육상태는 포그 온실에서 재배한 오이가 대조 온실에 비해 초장, 엽장, 엽폭, 엽수, 엽록소 값이 전체적으로 높게 나타났다. 포그 온실의 오이 수확량은 대조 온실에 비해 단동 온실에서는 1.8배, 연동 온실에서는 2배 높게 나타났다.
잎상추 수경재배시 배양액 내 NO$_3$-N와 NH$_4$-N 비율 및 pH 조절이 엽중 nitrate 함량에 미치는 효과를 구명하였다. NO$_3$-/NH$_4$$^{+}$의 비율 처리는 12:1, 10:3, 8:5이었으며, 8:5 처리구에 pH를 자동적으로 조절해준 처리구조 설정하였다. pH의 변화는 12:1 처리구에서는 실험기간 동안 계속적으로 상승하는 경향을 보였고, NH$_4$$^{+}$의 비율이 높을수록 pH가 상당한 저하하다가 낮은 수준에서 유지되었다. NH$_4$$^{+}$의 비율이 가장 높았던 8:5에 pH를 자동적으로 조절해준 처리구에서는 5.5-6.5 사이의 안정적인 수준으로 pH를 유지하였다. 엽중 nitrate 함량은 전반적으로 12:1 처리구에서는 점점 감소하는 경향을 보였으나, 12:1과 8:5에 pH를 조절해준 처리구에서는 비슷한 양상으로 수확시마다 증가하는 경향을 보였다. 즉, NH$_4$$^{+}$의 비율을 높이고 배양액의 pH를 조절하는 것이 생육 및 엽중 nitrate 함량에 가장 좋은 것으로 나타났다
본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.
오늘날 시장에 유통되는 버섯은 대부분 환경이 조절되는 시설 내부에서 재배된다. 버섯은 다른 식물과 달리 버섯의 종류, 품종 등에 따라 요구되는 환경이 매우 다르다. 특히 대부분의 버섯은 버섯이 생육되는 공간의 온도, 수분, 이산화탄소, 조도 등의 관리가 필수적이다. 버섯의 단위면적당 생산량을 극대화하기 위해서는 이들 버섯이 필요로 하는 환경을 버섯의 생육특성에 따라 적합하게 유지해 주어야만 한다. 현재 대부분의 버섯재배사에는 이들 환경을 컨트롤하는 장치가 설치되어 있고, 이들 시스템의 환경 설정은 농업인이 현장에서 버섯의 상태를 확인 한 후 그때그때 경험에 의해 채득한 정보를 기반으로 환경설정을 하고 있는 실정이다. 이렇다 보니 버섯을 재배하는 기간에는 농업인이 재배사 내부의 환경을 관리하기 위해서 항상 버섯재배사에 머물러야 하고, 재배사의 환경관리 때문에 원거리 또는 장기 출타가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기존에 사람이 버섯재배 현장에서 컨트롤하던 환경관리를 원격에서 컴퓨터 또는 모바일로 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템에서 모니터링 및 제어하는 환경은 온도, 습도, 이산화탄소, 배기팬 및 입기팬의 가동 등 버섯재배 환경관리에 필요한 모든 요소를 모니터링 및 관리할 수 있도록 하였다. 이들 관리 요소는 인터넷이 연결된 컴퓨터에 접속하여 버섯재배사의 환경을 실시간으로 모니터링 하고 필요에 따라 제어를 할 수 있도록 하였다. 또한 컴퓨터에서 볼 수 있는 환경을 스마트폰을 통해서도 볼 수 있고 또한 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 버섯배지를 입상 한 후부터 수확시기까지의 관리 환경을 데이터베이스로 만들어 농민이 버섯배지를 입상하고 데이터베이스와 연동한 제어가 되도록 설정하면 버섯재배사 내부의 환경은 데이터베이스의 정보를 읽어 들여 버섯의 생육단계에 따라 자동으로 내부환경이 제어되도록 하였다. 또한 농업인이 원격에서 버섯재배사 내부 버섯의 생육상황을 모니터링 할 수 있도록 재배사 상부에 CCD 카메라를 달아 실시간으로 버섯의 생육상활을 모니터링 할 수 있도록 구성하였다. 이와 같은 시스템을 사용하면 버섯재배 경험이 없는 농업인도 경험자와 같은 재배관리가 가능하고 원격에서 재배사 내부환경을 모니터링하고 제어 할 수 있기 때문에 농업인이 재배사에 매여 있지않아도 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 농작물 수확량에 영향을 미치는 다양한 농업 매개 변수를 측정하고, 환경 정보를 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 국제 기구의 분석에 따르면 전 세계 인구의 60%가 농업으로 생활을 유지하고 있다. 또한, 전 세계토양의 11%가 작물 재배에 이용되고 있다. 이런 이유로 농업은 국가 발전에 중요한 역할을 담당하고 있다. 날씨 또는 환경 문제 등으로 인해 농업에 문제가 발생하면 국가 발전에 문제가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 IoT 기술을 활용하여 농업의 현대화를 하는 것이 중요하다. 농업에서 IoT 기술을 적용하여 스마트 환경을 구축하여 농업환경을 개선할 수 있다. 논문에서 제안하는 시스템을 검증하기 위해서 콩 재배농장에서 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 시스템을 이용하여 콩 재배 토양의 수분을 자동으로 40%로 유지할 수 있음을 보였다.
전세계적으로 2050년까지 탄소 배출량을 0으로 만들기 위한 탄소중립을 선언하였고, 우리나라에서는 온실가스 감축 목표 달성을 위해 논물관리기술 확산, 가축분뇨 자원순환 등 농업 분야 탄소 저감 계획을 수립하였다. 특히, 논물관리기술을 통한 탄소 저감 목표를 달성하기 위해서는 지역별 적합한 논물관리기술 모델이 개발되어야 한다. 이에 본 연구에서는 강원도 지역에 적합한 논물관리기술 모델 개발을 위해 강원도 원주시 일대 6개의 시험포를 조성하여 메탄 발생량을 모니터링 하였다. 각 시험포는 상시담수(S1), 4주 중간 물떼기+얕게 걸러 대기(S2), 4주 중간 물떼기+얕게 대기(S3), 3주 중간 물떼기+얕게 걸러 대기(S4), 2주 중간 물떼기+얕게 걸러 대기(S5), 2주 중간 물떼기+얕게 대기(S6)로 논물관리기간을 다르게 설정하였다. 그리고 각 시험포에는 메탄 발생량 모니터링을 위해 각각 3개의 챔버와 논물관리를 위한 자동물꼬조절장치를 설치하였다. 메탄발생량 모니터링은 2022년 5월부터 2022년 9월까지 총 5개월 동안 25회 진행하였다. 메탄 발생량 모니터링 결과 S1은 423.1 kg/ha, S2는 348.4 kg/ha, S3은 396.4 kg/ha, S4는 164.7 kg/ha, S5는 347.9 kg/ha, S6은 234.1 kg/ha 의 메탄이 배출된 것으로 분석되었다. 분석결과와 같이 S1에서 메탄 발생량이 가장 많았으며, S4에서 가장 적게 발생한 것으로 분석되었다. 논에서 발생되는 메탄에 영향을 주는 인자는 토양 유기물, 토양 산도 등이 중요한 요인으로 알려져 있으며, 이앙 전과 수확 후 토양분석을 진행한 결과 시험포별 인자별 변화량 차이가 나타났다. 따라서 장기적인 모니터링을 통해 논물관리기술에 따른 토양유기물 및 토양 산도 변화에 대한 보완이 필요할 것으로 판단되며, 지속적인 메탄 발생량 모니터링을 통해 강원도 지역에 적합한 논물관리기술을 적용해야 할 것으로 보여진다.
고온기 고추재배시 고온과 침수에 따른 피해를 구명하고자 시험을 실시하였다. 온도처리는 비가림하우스 1동은 적온구, 다른 1동은 고온구로 하여 적온구는 하우스내 온도가 $25^{\circ}C$가 되면 자동으로 환기팬 및 측장이 열려서 환기가 되도록 하였고, 고온구는 $35^{\circ}C$가 되면 자동으로 환기팬 및 측창이 열리도록 설정하였다. 침수처리는 정식후 54일(정식후 2화방 착과가 완료된 시점)에 하우스를 5등분하여 무침수(0시간) 처리구와 침수(12, 24, 48 및 72시간) 처리구를 두었고, 점적호스를 이용하여 계속적으로 관수를 하였다. 그 결과 생육특성은 $25^{\circ}C$ 무침수 처리구가 다른 처리구보다 좋은 경향을 보였다. 광합성속도는 $25^{\circ}C$ 무침수 처리구가 $19.6{\mu}mol\;CO_2{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$로 처리구중에서 가장 좋았으며 $25^{\circ}C$ 72시간 침수처리구가 $16.5{\mu}mol\;CO_2{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$로 가장 낮았다. 근활력은 $25^{\circ}C$ 24시간 침수처리구와 $35^{\circ}C$ 72시간 침수처리구가 0.042로 처리구중에서 가장 높았으며 $25^{\circ}C$ 12시간 침수처리구가 0.02로, $25^{\circ}C$ 무침수처리구의 0.032에 비해서 63% 수준으로 가장 낮았다. 주당 적과의 수확과수 및 수량 역시 고온구인 $35^{\circ}C$ 무침수 처리구가 162개/주, 1,662g/주로 처리구중에서 가장 많았고, 적온구인 $25^{\circ}C$의 12, 24 및 48시간 침수처리구가 적었다. 수량은 고온인 $35^{\circ}C$ 무침수 처리구가 수확과수가 많아서 3,697kg/10a 로 처리구중에서 가장 높았으며 적온구인 $25^{\circ}C$ 12시간, 24시간 및 48시간 처리구가 $25^{\circ}C$ 무침수처리구 대비 수량지수가 7570% 수준으로 낮았다. 따라서 고추는 침수시간이 길어질수록 생육, 광합성률, 근활력 및 수량을 감소시키며, 72시간 침수된 고추포장은 물을 빼주고 정상적인 환경관리를 9일정도 해주면 광합성과 기공전도도가 정상으로 회복되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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