본 연구는 성장 단계별 돼지의 평균 사료 섭취량을 추정하고, 각 매개변수 간의 상관분석을 통해 변수를 선별한 후, 기계학습 기반 회귀분석을 통해 돼지의 사료 섭취량(FI)을 예측하는 모델을 만들고자 한다. 본 실험은 2023년 9월 14일부터 2023년 12월 15일까지 93일 동안 진행하였다. 사료는 09:00와 17:00 하루에 2회 제공하였으며, 제공된 사료의 양은 돼지의 평균 체중의 5%를 지급하였다. 돼지의 몸무게(PBW)는 매일 09:00에 이동식 돈형기를 사용하여 측정하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 이용하여, 돈사 내 온도(RT), 상대습도(RH), NH3를 5분 간격으로 수집하였다. 성장 단계를 3단계로 나누었으며, 각 GS1, GS2 및 GS3으로 명명하였다. 각 성장 단계별 평균 사료 섭취량과 표준편차를 구하여, 유의미성과 성장 단계별 사료 섭취의 경향을 분석하였다. 각 모델의 성능평가( , RMSE, MAPE) 시 8:2의 비율로 데이터를 분할하여, 정확도 검증을 수행하였다. 연구 결과 성장 단계별 돼지의 사료 섭취량에 유의미한 차이(p < 0.05)가 있음과 돼지가 성장할수록 일정한 양의 사료를 섭취하는 것을 확인하였다. 또한 각 변수의 상관분석 시 FI와 PBW에서 강한 상관관계가 나타났으며(R > 0.94), 각 모델의 성능평가 결과 RFR 모델이 가장 높은 정확성(  = 0.959, RMSE = 195.9, MAPE = 5.739)을 보였다.

콩은 높은 단백질 함량과 다양한 기능적 특성으로 인해 식품 및 사료 산업에 필수적인 작물이다. 그러나 농촌 인구의 고령화와 저렴한 수입 콩으로 인해 국내 콩 생산량은 꾸준히 감소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 농업 기계 기술의 발전이 필수적이며, 특히 콩수확기의 선별 메커니즘을 개선하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 CFD-DEM 결합 시뮬레이션을 사용하여 콩수확기의 선별장치 내의 유동 역학과 입자 움직임을 분석하여 선별 효율성을 향상시키는 것을 목표로 했다. 경남농업기술원에서 재배한 진풍 콩(Glycine max (L.) Merrill) 품종을 실험에 사용하였다. 선별장치는 콩, 콩대, 줄기를 분리하여 콩알만 수집하도록 설계되었다. 실험 중에는 콩 줄기를 균일하게 투입하여 분리율과 수집률을 측정하였다. 또한 유동 분석을 위해 표준 k-ε 난류 모델을 사용하였으며, CFD-DEM 결합 방법을 사용하여 선별 장치 내의 내부 유동과 입자 움직임을 시뮬레이션하였다. 추가로 CFD 분석 결과를 DEM 시뮬레이션에 활용하여 Ganser 항력 모델을 적용하여 콩과 콩대의 분리 특성을 분석하였다. 마지막으로 CFD-DEM 결합 시뮬레이션을 통해 콩수확기의 선별 장치 성능을 평가하고 최적의 팬 회전속도를 결정하였다. 실험에서 팬 회전속도는 각각 900 rpm, 1,000 rpm, 1,100 rpm, 1,200 rpm으로 설정하였다. 실제 선별장치에서 측정한 풍구 회전 시의 공기 유속과 시뮬레이션 에서 팬 회전으로 발생한 공기 유속 간의 RMSE 값은 0.64 m/s에서 1.12 m/s로 나타났다. 풍구 회전수에 대한 콩의 수집률을 시뮬레이션 결과 풍구 회전수가 증가할수록 수집률이 감소했으며, 900 rpm일 때 최대 94.08%의 수집률을 보였다. 콩대와 콩줄기 분리율의 경우 900 rpm과 1,000 rpm에서 55%~60%로 낮은 효율을 보였다. 1,100 rpm에서 86.38%, 1,200 rpm일 때 86.14%의 분리율이 측정되었다. 콩 수집률과 콩대 분리율 모두에서 최적의 성능을 발휘하려면, 풍구 회전수는 1,100 rpm이 적절한 것으로 보인다.

본 연구는 돼지 간 거리(PD), 돈사 내 상대 습도(RRH), 돈사 내 이산화탄소(RCO2) 세 가지 변수를 사용하여, 네 개의 데이터 세트를 구성하고, 이를 다중 선형 회귀(MLR), 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 랜덤 포레스트 회귀(RFR) 세 가지 모델 기계학습(ML)에 적용하여, 돈사 내 온도(RT)를 예측하고자 한다. 2022년 10월 5일부터 11월 19일까지 실험을 진행하였다. Hik-vision 2D카메라를 사용하여, 돈사 내 영상을 기록하였다. 이후 ArcMap 프로그램을 사용하여, 돈사 내 영상에서 추출한 이미지 안 돼지의 PD를 계산하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 사용하여, RT, RRH 및 RCO2를 측정하였다. 연구 결과 각 변수 간 상관분석 시 RT와 PD 간의 강한 양의 상관관계가 나타났다(r > 0.75). 네 가지 데이터 세트 중 데이터 세트 3을 사용한 ML 모델이 높은 정확도가 나타났으며, 세 가지 회귀 모델 중에서 RFR 모델이 가장 우수한 성능을 보였다.

본 연구는 축산시설 내 설치된 무창기공형 집열기의 배기 방향 및 유량 변화를 통해 벽체에 전달되는 일사를 차단, 이를 통한 냉방효과를 검증하려는 목적의 기초 연구로서 무창기공형 집열기 시험장치를 제작, 배기 유량 변화에 따른 위치별 온도 변화 및 이를 통한 열성능 평가를 수행하였다. 실험 결과, 무창기공형 집열기의 유량조건별 집열판 표면온도는 최고 27.7℃, 배기온도는 최고 약 10.9℃ 온도 차이를 확인하였다. 무창기공형 집열기의 유량조건별 열교환 유효도는 0.48∼0.62, 효율은 30%∼90%의 분포로 나타났다. 집열판 에너지는 유량이 증가함에 따라 감소, 집열기 내부 에너지는 유량이 증가함에 따라 증가하였다. 이를 통해 농업시설 외벽에 설치된 무창기공형 집열기의 여름철 미운용으로 인한 집열판 및 내부 온도상승과 이로 인한 벽체로의 열전달 등 무창기공형 집열기로 인한 역효과를 방지할 수 있을 뿐만 아니라 집열기 외부로의 강제 배기를 통해 벽체로 직접 투입되는 일사 차단을 통한 냉방효과 또한 구현할 수 있을 것으로 판단된다.