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농업기계(農業機械) 자동화(自動化)의 발전(發展)과 전망(展望)
류관희,Ryu, K.H. 한국농업기계학회 1987 바이오시스템공학 Vol.12 No.1
우리나라는 지난 20년간(年間) 농촌노동력(農村勞動力)의 급격(急激)한 감소(減少)로 동력경운기(動力耕耘機), 이앙기(移秧機), 바인더 등의 농업기계(農業機械)가 대량(大量)으로 보급(普及)되어 수도작(水稻作)의 경우 대부분(大部分)의 농작업(農作業)이 기계화(機械化)되었다. 앞으로 계속적인 농촌노동력(農村勞動力)의 감소(減少)와 더불어 현재(現在)의 동력경운기(動力耕耘機) 중심(中心)의 소형기계화체계(小型機械化體系)는 잉용(剩用) 트랙터 중심(中心)의 대형기계화체계(大型機械化體系)로 발전(發展)될 것이다. 이와 더불어 전자공업(電子工業)의 발달(發達)은 농업기계(農業機械)의 자동화(自動化)를 촉진(促進)시킬 것이 확실(確實)하며 그 전망(展望)과 방향(方向)을 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 농업기계(農業機械)의 자동화(自動化)는 작업능률(作業能率) 및 작업정도(作業精度)의 향상(向上), 자원(資源) 및 에너지절약(節約), 농업노동력(農業勞動力)의 부족해소(不足解消), 작업자(作業者)의 부담경감(負擔輕減) 및 안전성(安全性) 향상(向上)을 위하여 도입(導入)되어야할 첨단기술(尖端技術)이다. 2) 농업기계(農業機械)의 자동화(自動化)는 전자공업(電子工業)의 급속(急速)한 발전(發展)에 따라 기계(機械)의 부분(部分) 자동화(自動化)로부터 궁극적(窮極的)으로 무인조종기계(無人操縱機械) 또는 농업용(農業用) 로보트로 발전(發展)되어 농업(農業)은 고도(高度)의 기술산업(技術産業)으로 전환(轉換)될 것이다. 3) 농업기계(農業機械)의 자동화(自動化)는 농가(農家)의 경제적(經濟的) 부담(負擔)을 줄이고 농업노동력(農業勞動力)을 배제(排除)하지 않도록 단계적(段階的)으로 추진(推進)되어야 한다. 또한 자동화(自動化)에 의하여 노동의욕(勞動意慾)이 감퇴(減退)되거나 인간성(人間性)이 상실(喪失)되는 일이 없어야 할 것이다. 4) 합리적(合理的)인 농업기계(農業機械)의 자동화(自動化)를 위하여 농업(農業)의 대상(對象)인 작물(作物)과 토양(土壤)의 특성(特性)을 구명(究明)하고, 이를 검출(檢出)할 수 있는 센서와 이를 이용(利用)한 제어장치(制御裝置)의 개발(開發)이 필요(必要)하다. 또한 완전자동화(完全自動化)를 위하여 인공지능(人工知能)을 갖는 농업용(農業用) 로보트에 대한 연구개발(硏究開發)이 요구(要求)된다. 5) 기존(旣存)의 개별(個別) 농업기계(農業機械)를 단순(單純)히 자동화(自動化)하려는 고정개념(固定槪念)으로부터 탈피하여 농작업(農作業) 전체(全體)를 포함(包含)한 조화(調和)된 자동화(自動化) 시스템 개발(開發)에 노력(努力)하여야 할 것이다. Automation of agricultural machinery is a high technology needed to increase work capacity and accuracy, to save agricultural resources and energy, to solve labor shortage, and to improve operator's comfort and safety. With the rapid development of electronic industry, automation of agricultural machinery will be progressed fast, and eventually will lead to no-operator machines or agricultural robots. Automation should be promoted step by step without increasing the cost of farming, excluding rural labor forces, decreasing labor volition, and losing human nature. In order to achieve rational automation of agricultural machinery, it is necessary to investigate the characteristics of soils and crops, to develop sensors, controllers and robots with artificial intelligence. It is recommended that the present trends to directly automatize the individual machinery be changed to the development of a harmonious automation system for overall farming.
테라스 축조비용을 추정하기 위한 모터 스크레이퍼 작업의 모델링
류관희,디 . 알 . 헌트 ( Kwan Hee Ryu,D . R . Hunt ) 한국농업기계학회 1979 바이오시스템공학 Vol.4 No.1
現在 適用테라스(Terrace) 築造費用의 推定은 單位 티라스長이나 移動土量의 單價에 根據하고 있다. 그러나, 近來 美國의 옥수수地帶(corn belt)에서 널리 利用되고 있는 平行形 테라스의 경우 各地點마다 盛土 및 切土量이 달르기 때문에 이들 方法은 適合하지 않다. 이들 테라스의 경우 테라스長을 따라 土量의 移動이 不可避하므로 車輪型 自積式 스크레이퍼(Scraper)가 테라스 築造에 널리 使用되고 있다. 本硏究의 目的은 테라스 築造機械의 運行距離에 根據하여 테라스 築造時 土工費用을 推定하기 위한 해로운 方法을 開發하는데 있었다. 테라스 築造時 土工作業은 全的으로 스크레이퍼에 의해서, 그리고 테라스 傾保長의 마무리 作業은 모터 그레이더(motor grader)에 의해여 遂行되는 것으로 假定하였다. 이들 機械의 細部的인 運行動作은 테라스 各地點에서의 切土와 盛土量 및 이들 土量 處理를 디지털 컴퓨터(digital computer)를 利用하므로서 計算할 수 있었다. 또한 테라스 築造에 所要되는 土量은 全的으로 테라스 水路部分에서 切取하는 것으로 假定하였다. (卽, 테라스 全長의 總切土量과 總盛土量은 같음) 硏究結果는 다음과 같은 結論을 얻었다. 1. 盛土 및 切土量이 均術된 테라스에 있어서는 스크레이퍼의 運行距離에 根據하여 土工費用을 推定할 수 있는 방법의 開發이 可能하다. 2. 스크레이퍼으 運行區間, 回數 및 土工費用을 決定하기 위해서는 컴퓨터 方法을 利用하는 것이 必要하다. 3. 새로운 컴퓨터 모델은 例示의 테라스 適用한 結果 테라스 土工費用을 推定하는데 適合함을 보여 주었다.] 4. 이 방법은 테라스 築造에 있어서 效率的인 스크레이퍼의 適用에 指針이 될 수 있다. N/A
과실수확(果實收穫) 로봇에 관한 연구(硏究)(II) -폐쇄회로(閉鎖回路) TV 카메라에 의한 과실(果實)의 위치검출(位置檢出)-
류관희,노상하,김영호,Ryu, K.H.,Noh, S.H.,Kim, Y.H. 한국농업기계학회 1989 바이오시스템공학 Vol.14 No.2
The most important subject in developing agricultural robots for fruit harvesting is to detect accurately the location of a fruit about the given coordinate system. This study was carried out to develop an image processing algorithm which enables finding out the three dimensional locations of a fruit. The digital image processing device consisted of an optosensor (Closed-circuit TV camera), image processing interface board (Digitizer) and microcomputer (IBM PC/AT). A stereo-image processing method using the two cameras attached to the manipulator was evaluated through experiment with apples. The accuracy and quickness of detecting the location of apples by this method was not satisfactory. The maximum errors of the detected locations by the stereo-image processing method in x-, Y-, and z- directions were 3, 4 and 4 cm, respectively. The maximum time required to get the rectangular coordinate data of a fruit was about 2 minutes.