• Journal of Drive and Control
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• v.20 no.4
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• pp.71-79
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• 2023

In the field of agricultural machinery, various on-field tests are conducted to measure design load for optimal design of agricultural equipment. However, field test procedures are costly and time-consuming, and there are many constraints on field soil conditions due to weather, so research on utilizing simulation to overcome these shortcomings is needed. Therefore, this study aimed to model agricultural soils using discrete element method (DEM) software. To simulate draft force, predictions are made according to travel speed and compared to field test results to validate the prediction accuracy. The measured soil properties are used for DEM modeling. In this study, the soil property measurement procedure was designed to measure the physical and mechanical properties. DEM soil model calibration was performed using a virtual vane shear test instead of the repose angle test. The DEM simulation results showed that the prediction accuracy of the draft force was within 4.8% (2.16~6.71%) when compared to the draft force measured by the field test. In addition, it was confirmed that the result was up to 72.51% more accurate than those obtained through theoretical methods for predicting draft force. This study provides useful information for the DEM soil modeling process that considers the working speed from the perspective of agricultural machinery research and it is expected to be utilized in agricultural machinery design research.

• Journal of Drive and Control
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• v.21 no.2
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• pp.44-52
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• 2024

In this study, we predicted PTO power requirements based on torque predicted by the discrete element method and the multi-body dynamics coupling method. Six different scenarios were simulated to predict PTO power requirements in different soil conditions. The first scenario was a tillage operation on cohesionless soil, and the field was modeled using the Hertz-Mindlin contact model. In the second through sixth scenarios, tillage operations were performed on viscous soils, and the field was represented by the Hertz-Mindlin + JKR model for cohesion. To check the influence of surface energy, a parameter to reproduce cohesion, on the power requirement, a simple regression analysis was performed. The significance and appropriateness of the regression model were checked and found to be acceptable. The study findings are expected to be used in design optimization studies of agricultural machinery by predicting power requirements using the discrete element method and the multi-body dynamics coupling method and analyzing the effect of soil cohesion on the power requirement.

• Journal of Drive and Control
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• v.20 no.4
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• pp.115-122
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• 2023

This study utilized a discrete element method (DEM) simulation, as one of the virtual field trials, to predict the impact of tillage depth on the rotary blade shaft during rotavator tilling. The virtual field for the simulation was generated according to soil properties observed in an actual field. Following the generation of particles for the virtual field, a sequence of calibration steps followed to align the mechanical properties more closely with those of real soil. Calibration was conducted with a focus on bulk density and shear torque, resulting in calibration errors of just 0.02% for bulk density and 0.52% for shear torque. The prediction of the load on a rotary tiller's blade shaft involved a three-pronged approach, considering shaft torque, draft force, and vertical force. In terms of shaft torque, the values exhibited significant increases of 42.34% and 36.91% for every 5-centimeter increment in tillage depth. Similarly, the vertical force saw substantial growth by 40.41% and 36.08% for every 5-centimeter increment. In contrast, the variation in draft force based on tillage depth was comparatively lower at 18.49% and 0.96%, indicating that the effect of tillage depth on draft force was less pronounced than its impact on shaft torque and vertical force. From a perspective of agricultural machinery research, this study provides valuable insights into the DEM soil modeling process, accounting for changes in soil properties with varying tillage depths. These findings are expected to be instrumental in future agricultural machinery design studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1650-1654
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• 2007

홍수와 가뭄의 증가, 수질악화, 물부족 등 물 문제 해결을 위한 대안으로 통합수자원관리에 대한 논의가 국제사회에서 활발하게 진행되고 있다. 국내에서도 많은 학자들이 수자원관리를 위한 새로운 대안으로 통합수자원관리를 주장하고 있지만, 추상적인 설명이 대부분이다. 따라서 본 연구는 통합수자원관리에 대한 정의, 원칙, 추진전략 등을 정리하여 통합수자원관리에 대한 종합적이고 체계적인 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 다음과 같은 흐름을 갖는다. 첫째, 수자원관리를 위한 새로운 대안으로 통합수자원관리가 등장하게 된 배경을 살펴보았다. 물문제를 해결하기 위해서는 연속적이고 상호작용하는 하나의 '시스템(係)'으로 수자원을 인식하고 관리해야 한다는 주장이 확산되고 있으며, 통합수자원관리가 그러한 인식을 갖고 있는 대안으로 등장하였다. 둘째, 통합수자원관리의 정의, 원칙 등을 조사하였다. 통합수자원관리는 자연의 지속가능성을 훼손하지 않으면서 경제적, 사회적 복지를 최대화하기 위하여 물, 토지 및 관련 자원의 조화로운 개발을 위한 과정으로 정의된다. 이러한 통합수자원관리를 위한 원칙으로는 지속가능한 수자원의 개발, 이용 및 관리원칙, 물순환 체계 고려 및 유역관리원칙, 이해당사자 참여 및 조정의 원칙, 비용부담 및 편익 균형배분의 원칙 등이 있다. 셋째, 통합수자원관리를 위한 추진방안을 제시하였다. 법제도 정비 및 부문별 통합관리강화, 수자원 관련 자료의 신뢰도 제고 및 의사결정 체계 구축, 관련계획과의 연계, 계획-실행-평가의 순환구축, 물관리 비용부담체계 구축 등이 통합수자원관리의 실행을 앞당길 수 있을 것이다. 본 연구는 통합수자원관리에 대하여 종합적인 정보를 제공하고 개선을 위한 추진방안을 제시하여 국내 수자원관리의 문제해결을 위한 기반을 구축하는 데에 기여할 것으로 기대된다. 범람범위의 1차적인 정보에서 수립할 수 있었던 계획이 가질 수 있었던 한계점을 좀 더 향상된 정보를 이용하여 극복함으로써 효율적이고 체계적인 치수 방재 계획수립이 가능할 것으로 판단된다.group) 67개, 속(family) 161개로 분류되었으며, 가장 저차단위인 통(series)이 390개 분류되었다. 또한 작물이용측면에서 실용적 분류를 실시하였는데, 논토양의 경우 보통논, 미숙논, 사질논, 습논, 염해논, 특이산성논으로 분류할 경우 각각의 분포면적이 31.9%, 23.0%, 31.9%, 9.1%, 3.9%, 0.2%이었다. 밭토양의 경우에도 보통밭, 사질밭, 미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\