Jaekyeong Baek;Wan-Gyu Sang;Dongwon Kwon;Sungyul Chanag;Hyeojin Bak;Ho-young Ban;Jung-Il Cho
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.88-88
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2022
Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
한국항공우주연구원(KARI)은 고고도 전기추진 장기체공 무인기(EAV-3)를 개발하고 있는 중 이다. 우선 고고도 상승 기술 시연을 위한 축소형 비행체 EAV-2H를 개발하였고 EAV-2H로 초도 비행시험을 수행한 결과 측풍에 대한 방향 안정성 및 조종성의 향상이 요구되므로 Advanced Aircraft Analysis(AAA)를 이용한 수직 꼬리날개와 방향타의 재설계를 진행하였다. 방향 조종성을 개선하기위해 방향타의 크기를 기존의 평균 방향타 시위대 수직 꼬리날개 시위 $C_r/C_v(%)=30$을 $C_r/C_v(%)=60$로 늘려 EAV-2H가 가지는 측풍에 대한 방향 조종성(${\beta}(deg)=25^{\circ}$, $v_1(m/sec)=3.54$)을 개선하였다. 또한, 측풍에 의해 발생하는 측력(side force)의 영향을 최소화하기위해 EAV-2H의 수직미익 크기를 기존 대비 15% 줄여(최소한의 방향 안정성 확보, $Cn_{\beta}=0.0588rad^{-1}$), $C_{y_{\beta}}$는 15% $C_{y_r}$는 22% 감소시킴으로써 측풍이 EAV-2H에 미치는 영향을 최소화 하였다. 설계된 EAV-2H의 꼬리날개의 성능은 비행 시험을 통해 검증하였고 그 결과를 적용하여 고고도 장기체공 전기추진 무인기(EAV-3)의 꼬리날개를 설계하였다.
본 논문에서는 전익기형 무인기의 비행 안정성 확보를 위한 날개 평면형상 및 비틀림 각을 포함하는 형상최적화 연구를 수행하였다. 전익기는 독립된 동체와 꼬리날개가 없어 공력특성과 스텔스 성능에 장점이 있는 반면, 정적 여유 및 비행 안정성 확보가 어렵다. 본 연구에서는 가로 안정성 개선을 위하여 비틀림 각과 후퇴각을 최적화 하였으며, 세로 안정성은 정적 여유와 날개 평면형상을 최적화 하여 향상시키고자 하였다. 비틀림 각의 영향은 윙렛이 장착된 형상과 비틀림 각이 있는 형상의 안정성을 비교하여 확인하였다. 최적화 문제구성에는 안정성 개선에 초점을 두어 제약조건을 수립하고 목적함수와 설계 변수를 설정하였으며, 설정된 설계 변수에 대하여 Sobol 방법을 이용해 민감도 해석을 수행하였다. 공력해석 및 안정성 해석에는 AVL이 사용되었으며, 최적화 방법으로는 SQP를 사용하였다. 최적화 결과 형상에 대한 CFD 해석 및 동안정성 시뮬레이션을 통해 비틀림 각이 윙렛을 대신하여 전익기의 스텔스 성능 향상뿐만 아니라 비행안정성 개선에도 적용될 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.
복숭아혹진딧물과 톱다리개미허리노린재는 농작물 수량을 감소시키는 문제 해충들이지만 이를 방제하기 위해 시간과 노동의 투하가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구는 농업용 멀티콥터를 이용하여 감자에 발생하는 복숭아혹진딧물과 콩에 발생하는 톱다리개미허리노린재에 대한 약제의 효과를 검정하였다. 약제의 액적 및 피복도를 분석하기 위해서 약제 처리전 포장의 안과 밖에 감수지를 부착하고 감자밭에는 설폭사플로르 액상수화제(16배)를, 콩밭에는 에토펜프록스, 메톡시페노자이드 유현탁제(8배)를 각각 살포하였으며 해당 약제들은 무인항공용 방제약제로 등록된 농약이다. 두 약제 모두 드론살포 7일 후 감자의 복숭아혹진딧물에 76.4%의 보정 살충률을, 콩의 톱다리개미허리노린재의 2령과 5령 유충에 대해 각각 97.5%, 94.4%의 보정 살충률을 보여주어 감자 복숭아혹진딧물에 대하여는 방제효율이 다소 기준에 부족하였으나 콩의 톱다리개미허리노린재에 대하여는 2령과 5령 모두 방제효과가 인정되는 것을 보여주었다. 살충제 낙하 액적 분포는 2지역 모두 0.5mm 이하로 나타났으며, 피복도 분석 결과 밭 내부는 평균 약 3.1, 외부에서 평균 약 1.6 정도로 나타나, 약제를 살포한 밭의 주변부에도 약제의 영향을 일부 받는 것으로 나타나 비산이나 작물체 잔류 발생에 대한 가능성도 함께 보여주었다. 이러한 결과는 향후 농업용 멀티콥터를 활용한 농작물 주요 해충의 무인방제의 확대·보급과 안전사용범위 설정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
성덕대왕신종은 현재 표면의 문양과 명문을 중심으로 부식물이 존재하고, 일부 마모 흔적이 관찰되는 만큼 보존상태에 대한 디지털 정밀 기록이 필요한 시점이다. 따라서 이 연구에서는 4종류의 3차원 스캐닝과 무인항공사진측량을 이용하여 성덕대왕신종의 디지털 기록화를 수행하였고, 영상처리를 통해 다양한 형상분석을 실시하였다. 먼저 지상레이저스캐닝과 무인항공사진측량의 융합모델링 결과는 성덕대왕신종과 종각의 상호 공간적 관계를 구축할 수 있어 향후 지진에 의한 구조적 변형을 모니터링하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 선행자료에 비해 4~9배 정도 높은 해상도를 보인 정밀스캐닝 결과는 성덕대왕신종의 문양 및 명문 가시화에 상당히 유용한 정보를 제공했으며, 표면 보존상태 변화를 파악할 수 있는 기초데이터로 매우 적절하였다. 성덕대왕신종의 원형 보존에 3차원 스캐닝 결과를 적극 활용하기 위해서는 단기적으로 추가적인 스캔을 하여 형상변화 시점과 지점을 설정할 필요가 있다. 만약 단기모니터링을 통해 큰 형상 변화가 확인되지 않는다면 중장기모니터링으로 전환할 필요가 있다.
본 연구는 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필요한 검량식의 작성을 위한 식생조사 및 분광측정의 적정 시기와, 작성된 검량식의 적용이 적절한 시기를 판단하기 위하여 고정식 자동 분광 측정장치를 개발하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 NDVI를 장기간 측정하였다. 그리고 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준으로 증가기간과 감소시간으로 기간을 나누어 건물수량 예측을 위한 검량식을 작성하고 검량식의 예측정확도를 각각 비교하였다. 조사결과 호밀, 총체보리, IRG는 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일에 NDVI가 최대치가 되었으며 NDVI 증가기간의 검량식은 결정계수(R2)는 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였고 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI 변화를 정확히 측정할 필요가 있으며 고정식 자동 분광 측정 방법은 생육에 따른 NDVI의 정밀 측정에 효과적인것으로 판단된다.
최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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