방제 드론의 살포 성능 최적화를 위한 변이 계수 예측 = Prediction of coefficient variation for optimizing spraying performance of fertilizer drone

국문 초록 (Abstract)

드론 작업은 지상의 장애물로 인한 제약을 최소화 할 수 있다는 장점이 있어 지상 작업에 비해 효율적인 노동력 활용이 가능하다. 특히, 농업의 경우 고령화 등 노동력 감소문제에 직면하고 있으며 이러한 환경에서 드론 작업의 요구는 지속적으로 증가되고 있는 실정이다. 현재 농작업에서 드론은 주로 방제에 사용되고 있으며, 항공 살포를 통해 광범위한 지역을 한 번에 방제할 수 있지만, 이는 살포시 비산되는 약제가 제대로 대상에 살포되지 않거나 범위를 벗어나 근처의 민가나 다른 작물지대에 피해를 줄 수도 있다. 따라서, 현재 드론의 비행 상태에서 정확하고 일괄적인 방제가 필요하며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 방제 성능평가가 필요하다. 본 연구에서는 드론의 살포 최적화를 위한 기초연구로 살포 성능을 예측하였으며 자세히는 인공신경망을 활용하여 드론의 비행 조건별 살포 균일도를 평가하였다. 학습데이터의 수집은 실제 살포 성능평가를 위한 실내 시험장치에서 종합검정방법을 따라 수행되었으며, 감수지 평가를 통해 획득하였다. 학습은 균일살포 정도를 보여주는 변이계수(CV)를 목표로 지도학습을 수행하였으며, 이때 학습모델은 다층신 경망을 이용하여 구성하였다. 학습 결과 평가 표본에 대한 성능은 학습 횟수에 따라 R2가 0.72~0.87 범위로 나타났으며, 본 연구 결과를 통해 다양한 조건에서 드론의 살포 성능을 예측할 수 있는 것을 알 수 있으며, 향후 비행 조건과 살포 성능 간의 상관관계 분석을 통해 환경에 따른 비행 조건제시 등 방제 드론의 살포 성능 최적화에 활용 가능 할 것으로 판단된다.