A tractor is an agricultural machine that performs farm work, such as cultivation, soil preparation, loading, bailing, and transporting, through attached working implements. Farm work must be carried out on time per the growing season of crops. As a result, the reliability of a tractor's transmission is vital. Ideally, the transmission's design should reflect the actual load during agricultural work; however, configuring such a measurement system is time- and cost-intensive. The design and analysis of a transmission are, therefore, mainly performed by empirical methods. In this study, a tractor with a measurement system was used to measure the actual working load in the field. Its hydro-mechanical transmission was then analyzed using the measured load. It was found that the velocity factor, load distribution factor, lubrication factor, roughness factor, relative notch sensitivity factor, and life factor affect the gear strength of the transmission. Also, loading conditions have a significant influence on the reliability of the transmission. It is believed that transmission reliability can be enhanced by analyzing the actual load on the transmission, as performed in this study.
The objective of this study was to analyze the effect of the duration and time distribution of probability rainfall on farmland inundation for the paddy fields in the drainage improvement project site. In this study, eight drainage improvement project sites were selected for inundation modeling. Hourly rainfall data were collected, and 20- and 30-year frequency probability rainfalls were estimated for 14 different durations. Probability rainfalls were distributed using Intensity-Duration-Frequency (IDF) and Huff time distribution methods. Design floods were calculated for 48 hr and critical duration, and IDF time distribution and Huff time distribution were used for 48 hr duration and critical duration, respectively. Inundation modeling was carried out for each study district using 48 hr and critical duration rainfalls. The result showed that six of the eight districts had a larger flood discharge using the method of applying critical duration and Huff distribution. The results of inundation depth analysis showed similar trends to those of design flood calculations. However, the inundation durations showed different tendencies from the inundation depth. The IDF time distribution is a distribution in which most of the rainfall is concentrated at the beginning of rainfall, and the theoretical background is unclear. It is considered desirable to apply critical duration and Huff time distribution to agricultural production infrastructure design standards in consideration of uniformity with other design standards such as flood calculation standard guidelines.
This paper proposes a protection algorithm for a wind turbine generator (WTG) in a large wind farm. To minimize the outage section, a protection relay for a WTG should operate instantaneously for an internal fault or a connected feeder fault, whereas the relay should not operate for an internal fault of another WTG connected to the same feeder or an adjacent feeder fault. In addition, the relay should operate with a delay for an inter-tie fault or a grid fault. An internal fault of another WTG connected to the same feeder or an adjacent feeder fault, where the relay should not operate, is determined based on the magnitude of the positive sequence current. To differentiate an internal fault or a connected feeder fault from an inter-tie fault or a grid fault, the phase angle of the negative sequence current is used to distinguish a fault type. The magnitude of the positive sequence current is then used to decide either instantaneous operation or delayed operation. The performance of the proposed algorithm is verified under various fault conditions with EMTP-RV generated data. The results indicate that the algorithm can successfully distinguish instantaneous operation, delayed operation, or non-operation depending on fault positions and types.
Quoc Cuong Nguyen;Hoang Tan Huynh;Tuong So Dao;HyukDong Kwon
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.153-158
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2023
Most agriculture plantings are based on traditional farming and demand a lot of human work processes. In order to improve the efficiency as well as the productivity of their farms, modern agricultural technology was proven to be better than traditional practices. Internet of Things (IoT) is usually related in modern agriculture which provides the farmer with a real-time monitoring condition of their farm from anywhere and anytime. Therefore, the application of IoT with a sensor to measure and monitors the humidity and the temperature in the mushroom farm that can overcome this problem. This paper proposes an IoT based monitoring system forindoor Ganoderma lucidum cultivation at a minimal cost in terms of hardware resources and practicality. The results show that the data of temperature and humidity are changing depending on the weather and the preliminary experimental results demonstrated that all parameters of the system were optimized and successful to achieve the objective. In addition, the analysis results show that the quality of Ganoderma lucidum produced on the research method conforms to regulations in Vietnam.
대규모 해상풍력단지 개발을 위한 입지 적합성을 효과적으로 확보하기 위해서는 개발로 인한 환경영향을 최소화하고 사회적·생태적·경제적 핵심가치에 대한 편익 상충에 대한 분석이 필수적이다. 또한 해양공간계획상 타 용도구역과 충돌하지 않도록 입지 적정성에 대한 사전검토가 반드시 선행되어야 하며, 추가로 전남 해역 인근의 풍력자원을 포함한 국지적인 기상 특성 분석도 사업타당성 조사 이전에 수행되어야 할 필요가 있다. 이에 영광군 안마도 인근 왕등여에 설치된 기상탑의 관측자료를 활용하여 풍력자원분석을 수행하였고, 해상풍력 단지 입지 관련 지리적 제약조건을 배제한 후 최적 입지구역을 선정하였다. 또한, 국지적 풍력자원 특성에 적합한 풍력단지 최적배치 결과를 WindSim 기반으로 도출하여 연간발전량을 산출하였으며, 향후 해상풍력 프로젝트의 입지발굴 및 적합지 선정에 기초연구자료로 활용하고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.116-121
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2020
With the recent development of the 4th Industrial Revolution, efforts have been made to carry out communication in a smart factory, farm, etc. at low cost and reliably. Methods for utilizing empty frequencies using TVWS(TV White Space) have been studied which can be used locally within 30 km. However, there have not been many studies on Path-Loss model considering Korean environment. In this paper, the Path-Loss model is divided into LOS (Line Of Sight) and NLOS (None LOS). In case of LOS model, we checked the difference between Free space model, Friis model, 2-ray model and Hata model with measured data. In the case of NLOS model, we checked the difference between Lee Model, ITU-R526-3 Model with measured data. In order to overcome the difference in Korean environment, we derived a model that can be applied in LOS and NLOS and prove its usefulness through performance evaluation through simulation.
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.
본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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