본 연구는 등유를 사용하는 농업용 난방기에서 배출되는 가 스를 포집하고, 농업용 난방기의 사용 연식에 따른 이산화탄 소의 배출농도를 파악하고자 수행되었다. 선형 회귀분석의 결과로 농업용 난방기의 연식에 따른 이산화탄소의 배출량은 R2 = 0.84로 y = 26.99x+721.98의 식을 따른다고 나타났다. 농업용 난방기의 사용 연식에 따라 세 그룹으로 분류하여 분 산분석을 수행하였다. 분산분석을 수행한 결과, 분석을 위해 설정한 유의확률 0.05보다 작은 2.1961×10-13으로 나타났으 며 이는 적어도 한 그룹에서 차이가 나타난다는 것을 의미한 다. 본 연구에서는 농업용 난방기의 기본적인 배출농도의 차 이를 분석하고자 기기의 제작사와 상관없이 농업용 난방기의 기기 연식만을 고려하여 배출가스 데이터를 수집하였다. 기 기의 연소 방식에는 제작사에 따라 연소 방식에 차이가 미미 하게 있었을 것으로 판단되며 데이터 변수의 개수가 늘어난다 면, SVR(support vector regression) 기반의 선형회귀 분석 등 을 실시하여 농업용 난방기의 이산화탄소 데이터가 온실가스 발생량 파악에 더욱 활용도가 높아질 것으로 판단된다. 추후 연구에서는 더욱 세분화된 데이터의 수집 방식을 따라 더욱 높은 정확도를 가진 결과값을 도출할 수 있다고 판단된다. 이 처럼 우리나라의 농업 분야에서 용도별 온실가스 발생량을 조 사하기 위하여 고정형 농기계인 농업용 난방기의 이산화탄소 발생량을 정확히 파악하여 온실가스 배출량 조사에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구의 주요 목적은 회귀기반의 다양한 머신러닝 알고리즘을 개발하고 다양한 농업 분야에서 사용되는 트랙터의 연료 소비량을 예측하는 것이다. 비포장 도로주행 농업 기계중에서도 사용 비중이 가장 높은 트랙터를 선정하였다. 실제 농가에 방문하여 현업 전문가 조언을 바탕으로 연구하여 설문지를 작성하였으며, 설문 대상은 경남 사천시에 있는 농가 10곳, 진주시에 있는 농가 62곳 등, 총 72곳의 농가이다. 농작업으로는 벼농사, 보리농사, 밭농사 등이 있으며, 작업내용으로는 쟁기, 로터리, 비료살포, 베토, 모내기작업 등이 있다. 다중 회귀분석을 통해 연료 소비량 예측에 영향을 미치는 변수(마력, 기계사용연수, 경작면적, 작업 시간)를 추출하였고. 머신러닝 회귀 학습기 모형으로 학습하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 연료 소비량을 예측하는 모델의 성능은 결정 계수(R), RMSE (제곱 평균 제곱근 오차), MSE (평균 제곱 오차) 및 MAE (평균 절대 오차)를 포함한 4가지 통계적 품질 매개변수를 사용하여 결정되었다. 연구 결과 4가지 모델(다중회귀, 랜덤포레스트, 아다부스트, K-최근접 이웃) 중 K-최근접 이웃의 성능이 제일 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구의 결과는 실제 농가의 연료 소비량을 예측하여 면세유 유통의 투명성을 확보하고 추후 개발 모델의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 기능성 건강식품으로 각광받고 있는 콩의 자급률을 올리기 위함이다. 콩의 함수율에 따른 극한강도를 측정하여 콩의 깨짐(파단) 부분을 파악하고 함수율에 따른 극한강도를 찾는 것을 목표로 한다. 현재 수확 과정중 발생하는 손실은 자연적 손실, 탈곡 과정 손실, 분류 과정 손실, 예취 과정 손실로 크게 4가지로 분류되며, 이중 탈곡 손실은 두류(콩)의 파손 및 손실율에 직접적인 요인으로 판단되여 다른 요인들에 비해 중요하다 판단되고 있다. 본 실험에서는 앞선 실험에서 부족했던 두류(콩)의 함수율 세부적인 단계로 나누어 실험하고, 생물체의 깨짐이 발생하는 하중을 직접적으로 측정하는 것을 목표로한다. 가수기간이 가장 긴 두류(콩)의 극한강도값이 3.9N으로 가장 낮게 측정되었으며, 가수기간을 거치지않 은 두류(콩)의 극한강도값이 5.244N으로 가장 높게 측정되었다.

본 연구는 딸기 온실 내부의 방대한 환경인자를 활용하여 판별분석을 실시하고 딸기의 재배 베드 단수에 따른 온실 내부의 환경인자를 분석함으로 써, 딸기 분야에서 계측된 데이터의 활용성을 높이기 위한 기초자료로 활용할 목적으로 수행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 환경인자별(온도, 습도, 이산화탄소 농도, EC 및 pH) 동질성 검정의 유의확률은 각각 0.0001, 8.2788E-38, 4.3310E-85, 1.3001E-16 및 0.0001로서 설정한 유의수준 0.05보다 낮게 나타났다. 그리고 분석결과 판별함수식은 F(x)1 = –60.5664 -0.1339×Temperature –0.0087×Humidity +0.0018×CO2 +0.1014×EC +8.3860×pH, F(x)2 = –12.4928 +0.1963×Temperature –0.0024×Humidity +0.0254×CO2 –0.0187×EC –0.3651×pH로 도출되었다. 판별함수식의 정확도는 대상 온실 A (81.1%) 및 B (96.1%)보다 대상 온실 C (100.0%)에서 높은 것으로 나타났다. 예측 가능한 대상 온실별(A, B 및 C) 분류함수는 각각 – 1836.7035 – 2.8733×Temperature + 0.1355×Humidity + 0.4186×CO2 + 7.4351×EC + 484.5901×pH, – 1710.8369 – 2.7701×Temperature + 0.1550×Humidity + 0.3937×CO2 + 7.2482×EC + 468.1477×pH, – 2291.7125 - 3.9756×Temperature + 0.0723× Humidity + 0.4177×CO2 + 8.1961×EC + 546.8476×pH로 나타났다. 특히 판별함수식을 근거로 환경인자별 새로운 측정값이나 자료를 입력하였을 때, 특정 그룹으로 분류가 가능함으로써 데이터의 특징을 파악할 수 있다. 이러한 환경인자는 식별을 용이하게 함으로써 환경인자 측정값의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

본 연구에서는 채소정식을 위한 정식기에 사용하는 생분해성 포트를 개발하기 위하여 생분해성 첨가제의 비율에 따라 포트의 물성 및 식물의 생장 차이를 구명하였다. 본 실험에 사용된 생분해포트의 주원료는 크라프트지와 신문고지였고, 생분해성 포트는 주 배합비에서 내첨첨가제의 함량을 주원료 대비 각 3%, 5%로 제조하였다. 본 실험에서 8주 육묘 후 포트의 물리적 특성과 첨가제에 따른 변화를 알아보기 위해 포트의 인장강도, 두께, 무게 등을 조사하였다. 생분해성 첨가제가 함유된 포트와 일반 PE포트에 식물 생장도 비교하였다. 2주차에서 5주차에는 매주 배추의 생육조사를 진행했고, 5주차에서 8주차에는 고추생육조사를 진행하였다. 식물의 생장은 뿌리신선중(g), 지상부 시선중(g), 옆 장(cm), 옆 폭(cm)등을 측정하였다. 생분해성 포트에서의 식물 생장은 플라스틱 포트에 비해 생육이 저조하게 나타났다. 생분해성 포트의 무게와 두께는 첨가제 함량에 따라 낮은 상관성을 보였지만, 인장강도의 경우 차이를 보여 내첨제의 비율에 따라 생육에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 첨가제는 무게와 두께에는 영향을 미치지 않아 포트의 생분해 능력에는 영향이 없는 것으로 판단된다. 본 연구는 생분해성 식물 포트 개발의 기초자료가 될 것으로 기대된다.

본 연구는 양계사내에서 작업자의 위치를 예측하기 위해 BLE 비콘을 이용한 위치 서비스 시스템을 제안한다. 애플리케이션을 개발하여 스마트 단말기로 비콘의 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 기반으로 핑거프린트 알고리즘을 이용한 스코어맵을 생성하였다. 작업자의 위치 예측은 스코어맵과 양계사내에서 실시간으로 수집한 데이터를 유사도 알고리즘을 이용하여 예측하였다. 실험대상 양계사에서 작업자 위치를 예측한 결과 일반 데이터는 위치 예측 시 많은 오차와 낮은 정확도를 보이고, 일반데이터에 필터링을 적용한 알고리즘을 적용 시 위치 예측 정확도가 개선됨을 알 수 있다. 따라서 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치기반 서비스 제공이 가능함을 확인하였고, 스코어맵 기반 위치 예측 시스템만 적용했을 때 위치예측 결과보다 필터를 적용한 결과가 더 나은 결과를 보였다. 본 연구는 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치 예측이 강점을 가질 수 있는 것으로 보인다.

본 연구에서는 곡물건조기의 사용 연식에 따른 이산화탄소 배출농도 차이를 비교함으로써 농업 분야의 온실가스 배출 현황을 파악하고자 한다. 사용 연식의 기준을 5년 이하, 6-10년, 10년 초과의 3단계로 구분하였고, 간헐 포집 방법을 선택하였다. 포집 방법은 EPA Method 18에 해당하는 방법론을 따라 수행하였으며, 이는 흡입장치가 음압을 이용하여 간헐적으로 포집하는 원리이다. 포집 장치에 연결되는 보관 용기는 모든 기체에 우수한 차단성이 있어 화학적으로 안정한 테드라백을 사용하였다. 포집 된 가스는 미량분석용인 Gas Chromatograph System을 사용하여 분석하였으 며, 이산화탄소 배출농도 분석결과 평균적으로 5년 이하는 847.4423μ㏖/㏖, 6-10년은 919.2811μ㏖/㏖, 10년 초과는 1137.8560μ㏖/㏖으로 분석되었다. 이산화탄소 배출에 차이가 있는지 검증하기 위해 유의수준 0.05로 일원분산분석을 수행하였다. 분산분석의 결과 연식이 비슷한 그룹 간의 배출농도의 차이가 없다고 나타났지만, 이는 연식의 차이가 크지 않을 때 그룹 간의 비교에 대해서는 더 많은 표본이 필요할 것으로 판단되며, 연식의 차이가 큰 그룹 간의 배출농도에 유의한 차이가 있다고 나타났다.

The important thing in the field of deep learning is to find out the appropriate hyper-parameter for image classification. In this study, the main objective is to investigate the performance of various hyper-parameters in a convolutional neural network model based on the image classification problem. The dataset was obtained from the Kaggle dataset. The experiment was conducted through different hyper-parameters. For this proposal, Stochastic Gradient Descent without momentum (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam), Adagrad, Adamax optimizer, and the number of batch sizes (16, 32, 64, 120), and the number of epochs (50, 100, 150) were considered as hyper-parameters to determine the losses and accuracy of a model. In addition, Binary Cross-entropy Loss Function (BCLF) was used for evaluating the performance of a model. In this study, the VGG16 convolutional neural network was used for image classification. Empirical results demonstrated that a model had minimum losses obtain by Adagrad optimizer in the case of 16 batch sizes and 50 epochs. In addition, the SGD with a 32 batch sizes and 150 epochs and the Adam with a 64 batch sizes and 50 epochs had the best performance based on the loss value during the training process. Interestingly, the accuracy was higher while performing the Adagrad and Adamax optimizer with a 120 batch sizes and 150 epochs. In this study, the Adagrad optimizer with a 120 batch sizes and 150 epochs performed slightly better among those optimizers. In addition, an increasing number of epochs can improve the performance of accuracy. It can help to create a broader scope for further experiments on several datasets to perceive the suitable hyper-parameters for the convolutional neural network. Dataset: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

본 연구의 목적은 악취 발생 저감을 위해 국내에서 최근 권고되는 밀폐(무창)형 돈사와 기존 개방형 돈 사의 비용 편익을 분석하여 이러한 추진 방향의 객관적 타당성을 확보하는 데 있다. 두 돈사 유형의 비용은 설치비와 운용비로 구분한 후 관련 문헌 자료와 현장 조사 결과를 근거로 추정하였고, 편익은 축산 환경 전문가들을 대상으로 한 델파이 설문 조사 기법 적용을 통해 추정하였다. 비용 편익 분석 결과, 양돈 규모에 상관없이 개방형과 밀폐형 돈사 모두 편익/비용 비율이 1 초과로 추정되어 돼지 생산에 따른 경제적 이익이 창출되는 것으로 분석되었다. 하지만 소규모, 중규모, 대규모 양돈 농가 모두 밀폐(무창)형 돈사의 편익/비용 비율(B/C ratio)이 개방형 돈사보다 상대적으로 모두 높은 것으로 추정되었다. 결론적으로 기존 양돈 농가들의 인·허가 시 경제성 우위 측면뿐만 아니라 축산 악취의 효율적 관리를 위해서도 개방형 돈사를 밀폐(무창)형 돈사로 변경하도록 권고해야 하며, 특히 편익/비용 비율이 상대적으로 가장 높은 수치를 보인 대규모 농가인 경우 이를 이행 조치하는 것이 합리적이라 판단된다.

본 연구는 수평 원통형 퇴비화 장치를 이용하여 퇴비를 생산할 때, 폐사축을 동시에 처리할 수 있 는 가능성 여부를 판단하기 위하여 실험을 진행하였다. 그 결과 중금속의 경우, 아연의 함유량이 일반 운전의 일부 측정구와 폐사축 운전의 전체 측정구에서 허용함유량 보다 초과하는 것으로 나타났다. 특히 폐사축 운전의 경우, 구리 함량도 일반 운전에 비해 높게 나타났다. 우드칩 운전의 경우, 모든 중금속이 허용치보다 낮게 나타났으며, 구리, 카드뮴 및 비소의 경우는 폐사축 운전과 유사하거나 동일 수준으로 나타났다. 단지 니켈의 함유량이 29.5~63.8% 정도로써 일반 및 폐사축 운전에서 각각 9.3~18.0% 및 15.8~18.0% 정도 함유한 것에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 그리고 크롬의 경우도 14.2~31.9% 정도로서 일반 및 폐사축 운전에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 통합 운전의 경우도 모든 중금속이 허용치보다 낮게 나타났으며, 구리와 아연의 함유량은 각각 34.9~54.5% 및 53.1~75.9% 정도로서 우드침 운전의 경우인 48.9~52.6% 및 64.6~85.9% 정도와 유사하였다. 그리고 우드칩 운전에서 다소 높게 나타났던 크롬과 니켈의 함량도 안정화 된 것으로 나타났다. 함수율은 폐사축 운전의 경우, 평균 및 최종치가 60.7% 및 49.6% 정도로서 평균치가 권장치인 55.0% 보다 다소 높게 나타났지 만, 최종 함수율은 권장치인 55.0% 보다 낮게 나타났다. 통합 운전의 경우, 평균 및 최종 함수율이 각 각 29.2% 및 18.6% 정도로서 4개의 운전 중에 상대적으로 가장 낮게 나타났다. 그리고 운전별로 다소 차이는 있지만, 전체적으로 권장치인 55.0% 보다 낮게 나타났다. C/N비의 경우, 폐사축 운전에서 상대 적으로 가장 낮게 나타났고, 일반 운전에서 가장 높게 나타났다. 운전별로 보면, C/N비의 평균치가 13.7~20.3 정도의 범위이고, 전체평균이 18.3 정도로서 전체적으로 적정치인 30.0 이하를 유지하였다.

본 연구는 축산분뇨를 퇴비화 하는 과정에서 흔히 사용되는 수분조절제인 톱밥, 왕겨 등을 대체하여 사용할 수 있고 또한 재사용 여부를 판단하기 위하여 수분조절제 6종을 대상으로 특성을 분석하였다. 그 결과 본 실험에 사용한 수분조절제의 종류에 관계없이 유해성분의 함량은 0.0~34.1ppm으로써 농촌 진흥청에서 제시하고 있는 유해성분의 최대함량인 5.0~900.0ppm보다 상당히 적은 것으로 나타나 톱밥 이나 왕겨 등을 대체가 가능할 것으로 판단되었다. 그리고 수분조절제 원상태의 함수율은 최소 12.4% 에서 최대 16.6%까지 측정되어 적정 함수율인 60%이하 보다는 낮아 수분조절제로서의 기능이 충분한 것으로 나타났다. 흡수율은 최소 31.9%에서 최대 600.0%까지 나타나 수분조절제의 종류에 따라 큰 차 이를 보였지만, 가장 적절한 수분조절제는 우드펠릿인 것으로 나타났다. 우드브리켓만 보면, A사 제품 이 가장 높게 나타났고 그 다음으로 C사 및 B사 제품 순으로 나타났다. 전단강도는 전단강도를 측정할 수 없었던 재료를 제외한 5가지 종류에서 원상태의 경우, 평균 271.7N정도로서 가장 크게 나타났다. 그 다음으로 건조 및 흡수상태로서 평균 전단강도가 각각 78.0N 및 27.7N정도로 나타났다. 우드브리켓의 경우, A사 제품이 B, C사 제품보다 상대적으로 전단강도가 현저히 작게 나타났다. 전체적으로 볼 때, 전단강도는 흡수율이 작으면 상대적으로 크게 나타나는 경향이 있었다. 특히 소나무 우드칩이나 참나무 절단목의 경우, 흡수상태에서도 전단강도가 다른 재료에 비해 상대적으로 크기 때문에 돈분과의 교반 시 어느 정도의 동력을 견딜 수 있을 것으로 나타났다.

본 연구는 축산농가에서 발생되는 가축분뇨를 자원화하기 위해 사용되는 톱밥의 사용량을 줄이고, 이 를 통해 생산된 퇴비의 품질평가 및 톱밥의 사용량 절감효과를 구명하기 위해 실시되었다. 이를 위해 원통수평형 퇴비화 장치를 제작하여 실험에 사용하였으며, 퇴비를 생산하는 단계별 성분분석을 통해 퇴 비의 품질을 판단하였다. 실험은 원통수평형 퇴비화 장치에 투입되는 혼합물을 조건을 달리하여 실험을 행하였다. 첫 번째, 일반적인 방법인 돈분과 톱밥을 혼합하여 퇴비를 생산한 상황(Test-1), 두 번째, 돈 분과 톱밥 그리고 생산된 퇴비를 일부 재사용하여 퇴비를 생산한 상황(Test-2)로 구분하여 실시하였다. 생산된 퇴비를 일부 재사용하여 생산한 경우 일부 중금속함유량을 제외한 함수율, C/N비는 농촌진흥청 의 비료공정규격에 적합한 것으로 나타났으며, 톱밥(1.25ton) 사용량은 38% 절감할 수 있었다.

기존 온·습도 센서와 여러 가스센서에 의해 측정 및 제어되는 돈사환경제어시스템에 돼지의 체온조 절행동에 근거한 생체정보를 이용하여 외부 환경정보를 보정한다면 보다 정밀한 축사 환경제어를 할 수 있다. 이를 위한 본 연구는 ICT기술을 접목한 스마트돈사의 정밀환경제어를 위한 기초연구로 획득된 이 미지를 바탕으로 돼지의 행동특성을 3가지로 분류하기 위한 영상처리시스템 알고리즘을 제시하고자 한 다. 공시재료는 실험돈사에서 사육되고 있는 육돈용 자돈(F2, 36~40kg) 3마리를 이용하였으며, 영상처 리를 수행하고자 천정에 설치된 카메라를 통해 획득된 이미지를 이용하였다. 영상처리를 위한 프로그램 은 Visual Studio C과 다양한 영상처리를 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리인 OpenCV Library를 이 용하여 구현하였다. 행동분류 알고리즘은 각 돼지의 중심점 데이터, 돼지가 차지하는 면적, 돼지 사이 의 거리를 구하고자 전처리를 수행한 이미지를 RGB 색상계에서 YCrCb 색상계로 변환하였으며, 히스토 그램 평활화(Histogram Equalization), cvBlob함수를 사용하여 Labeling 알고리즘을 수행하였다. 영상 처리 결과, 검증 이미지를 대상으로 군집형태 A로 판단된 결과는 면적만 고려한 것과 거리와 면적을 같 이 고려하였을 때 인식률 95%를 나타내었다. 군집형태 B의 경우 면적만을 고려하였을 경우 65%, 면적 과 거리를 모두 고려하였을 경우 95%로 나타났다. 군집형태 C의 경우 면적만을 고려하였을 경우 25%, 면적과 거리를 모두 고려하였을 경우 100%로 나타나 환경정보 보정자료로 활용이 가능한 것으로 판단 되었다.

The reduction in solar radiation transmittance(SRT) because of dust and other foreign materials was experimentally tested in two types of greenhouses with the intent to obtain basic data for establishing maintenance and management guidelines for greenhouse cover materials. The test results in the greenhouse in Gyehwa-do estimated the amount of removed dust at 16.8– 1,021.6 mg·m-2(average: 520.7 mg·m-2), and the dust amount varied widely with the measurement points. The SRT measured in triplicate before and after dust removal ranged 68.5–80.9% and 80.9–87.2%, respectively; thus, there was an improvement in SRT by about 8.1% after dusting. In contrast, the greenhouse in Gyeongsang National University did not exhibit great fluctuations in the coefficient of determination(correlation coefficient) regardless of the daily total, average, or maximum horizontal surface radiation; the SRT gradually decreased over time. The SRT increased or decreased, showing clearly different patterns in summer and winter half years, as did the coefficients of determination(0.468–0.828). Dust was measured to be in the range 747.1– 983.1 mg·m-2(average: 840.1 mg·m-2), without great differences between the measurement points, unlike in the case of the greenhouse in Gyehwa-do. The SRT measured before and after the dust removal ranged 73.0–80.5% and 81.0–88.6%, respectively, showing an average improvement of about 7.9%. The SRT measured after washing with water ranged 88.7–90.6%, demonstrating a greater improvement with an average increase rate of 13.0%, which is 5.1% higher than the increase rate after dust removal. These results suggest that although washing with water rather than dust removal improves SRT to a greater extent(13.0% vs. 7.9%), dust removal alone is considered to provide considerable improvement in SRT. Comparison of the images of the unused film and pre-dusting film under the microscope revealed that foreign materials such as dust were adhered to the pre-dusting film, and variations were observed according to the magnification ratio and photographed area.

본 연구에서는 온실시공 및 유지관리 지침마련을 위한 기초자료로 사용하기 위하여 플라스틱 필름 온실의 구조재를 대상으로 휨 시험을 실시한 후, 하중-변위의 관계를 검토하였다. 그 결과 시편의 형상 에 관계없이 시편의 규격이 클수록 항복 및 최대하중이 큰 경향을 보였으며, 변위도 동일한 양상을 보 였다. 강관이 각관보다 항복 및 최대하중은 적게 나타났으며, 변위는 크게 나타났으며, 강관의 경우는 항복 및 최대하중 하에서의 변위는 각각 1.42~4.20mm 및 5.80~24.13mm정도의 범위에 있었다. 각관 의 경우에 변위는 각각 1.62~3.00mm 및 3.13~8.01mm정도의 범위였다. 그리고 본 시험의 결과와 기 존의 연구에서 제시한 기준 값들을 보면, 동일한 부재임에도 불구하고 부재들이 사용되는 온실형태나 사용목적(예, 샛기둥)에 따라 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 유리온실인 와이드 스팬 및 벤로 형 을 대상으로 제시하고 있는 경우(, )에도 변형이 각각 28.0mm 및 35.0mm(기둥 길이 280cm 적용)정도로서 네델란드의 유리온실 표준 기준(14.0mm)과 비교해도 큰 차이가 있었다. 스팬 이 60cm인 경우, 주서까래나 도리 부재의 본 시험결과는 기존의 연구에서 제시한 값들 보다 각각 55.7% 및 39.3%정도 크게 나타났다. 그리고 기둥의 경우, NEN의 기준 값인 14.0mm와 비교해서 본 시험결과는 43.7%정도 적은 것으로 나타났다. 따라서 변위제한은 온실의 종류나 형태 및 규격 등 다양 한 요인에 의해서 다를 수 있기 때문에 이들 요인들을 반영한 연구나 시험들을 진행하여 온실 시공 및 유지관리 등에 반영할 수 있도록 하여야 할 것으로 판단되었다.

본 연구는 히트펌프와 잉여 태양에너지를 이용한 온실의 난방효과를 검토하고, 난방을 위한 FCU(Fan Coil Unit)의 적정 소요대수를 검토하였다. 실험기간 동안 최저 및 평균 외기온은 각각 26.2℃, –11.5℃ 및 4.4℃정도이었고, 수평면 일사량은 0.75~20.54 MJ·m-2 정도의 범위에 있다. 이 기간 동안 온실로 부터 회수된 총 잉여 태양에너지는 1,579,884.9kcal 정도로 나타나 이상화탄소 배출량을 약 470.3 kgCO2정도 절감시킬 수 있을 것으로 나타났다. 그리고 히트펌프 작동에 의해 축열탱크에 축열된 총 열 량은 26,556,903.6kcal로 이산화탄소의 발생량을 8,366.2 kgCO2정도 절감시킬 수 있는 것으로 나타났 다. 히트펌프에 의해 축열된 총 열량 중에 잉여 태양에너지에서 얻은 열량의 비율은 최소 0.0%, 최대 20.9%, 평균 6.1%정도로서 기상상태나 히트펌프 작동상태 등에 따라 큰 차이가 있었다. 히트펌프 시스 템의 성능계수와 히트펌프의 효율은 각각 약 2.64정도 및 약 86.6%전후인 것으로 나타났다. 또한 총 난방에너지는 23,554,744.7kcal으로서 실제 히트펌프에 의해 축열탱크에 축열된 량의 약 88.7%정도를 이용하는 것으로 나타났다. 시간당 전체 난방에너지는 10,993.1~18,786.9kcal·h-1범위였고, 평균 14,381.3kcal·h-1이로서 대부분 난방부하보다 많은 것으로 나타났다. FCU는 대당 1,597.9 kcal·h-1 전후의 값이나 5.0~6.0m2당 1대 정도로 설계하면 큰 문제가 없을 것으로 추정되었다.

본 연구는 공기열원 히트펌프 온실에서 환기에 의해 배출되는 에너지 즉 잉여 태양에너지 및 태양열 집열기를 이용하여 축열량 및 이들 에너지를 이용한 온실의 난방효과를 실험적으로 검토하였다. 태양열 집열기의 경우, 실험기간동안 누계 수평면 일사량의 최대, 평균 및 최솟값은 각각 52.2, 22.9 및 3.2 MJ․m-2이었고, 총 일사량은 869.8 MJ․m-2 정도였다. 그리고 집열량의 최대, 평균 및 최솟값은 각각 38,118.2, 22,545.9 및 2,622.1 kcal 정도였고, 총 집열량은 856,742.6 kcal 정도인 것으로 나타났다. 잉여 태양에너지의 경우, 여러 가지 요인에 의해서 온실로부터 회수되는 열량은 다르지만, 온실로부터 회수된 총 잉여 태양에너지는 375,946.7 kcal 정도인 것으로 나타났다. 히트펌프의 경우, 설정온도를 고려하지 않고 축열된 총 축열량은 17,519,085.3 kcal이고, 이 때 소비된 소비전력량은 7,169.6 kWh정도이었고, 시스템의 성능계수는 2.84정도이었다. 그리고 온실로 공급된 난방에너지는 최저 외기온과 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으며, 실험기간동안 총 난방에너지는 9,554,541.9 kcal로서 시간당으로 환산하면 평균 6,653.1 kcal․h-1정도인 것으로 나타났다. 특히 실제 히트펌프에 의해 축열된 량의 54.5%정도만 이용하는 것으로 나타나 난방시스템의 개선이 필요할 것으로 판단되었다. 실험기간동안 태양열 집열기, 잉여 태양에너지 및 히트펌프에 의한 축열량을 난방에너지로 100.0% 이용할 경우, 탄소배출량은 각각 259.7, 116.9 및 5,403.5 kgCO2정도 절감시킬 수 있을 것으로 나타났다.

콤바인을 이용하여 수확하는 곡물은 일반적으로 저장에 용이한 적정함수율보다 높은 경우가 많다. 이것은 곡물의 수확과정에서 손실율을 최소화하기 위한 방법 중에 하나이지만, 수확 후 현장에서 자연건조를 통한 저장 시 필요로 하는 적정함수율까지 낮추는 것은 불가능하다. 따라서 곡물을 수확한 후, 저장 시 필요한 적정함수율을 맞추기 위해서 인위적으로 화석연료 등을 이용하여 건조하는 경우가 많다. 그러나, 곡물건조기 등에 사용되는 화석연료는 곡물건조 시 온실가스의 배출 등의 환경 문제뿐만 아니라, 농가에서는 경제적인 부담이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 곡물 건조를 위해서 수확과정에서 콤바인 배기열의 이용 가능성에 대한 기초자료를 활용하고자 수행하였다. 이를 위해 콤바인의 선별부와 이송부를 실제 제원과 동일하게 제작한 뒤 배기열을 이용하여서 곡물의 함수율변화를 측정하였다. 그 결과, 각각의 실험장치에서 평균 0.166, 0.126%의 곡물 함수율이 감소하였고, 전체적으로 약 0.3%의 함수율이 감소되었다. 이는 배기열을 이용한 곡물 건조방법의 가능성이 있는 것으로 판단되었다.

구제역은 갈라진 발굽을 갖고 있는 가축과 야생동물에서 발병하는 매우 치명적이고 전염성이 높은 질병이며 막대한 경제적 손실을 초래하는 병원균들 중 하나이다. 상대적으로 예측도가 높은 대기 확산 모델의 경우 공기 전파에 대한 구제역 바이러스의 위해성 관리방안을 결정하는데 주요 역할을 담당할 수 있는 유용 가능한 수단으로 여러 나라에서 활용되어 왔다. 하지만 현재까지 대기 확산 모델링을 이용하여 국내에 발생한 구제역의 방안으로 적용되지 않았다. 본 연구는 대기 확산 모델인 CALPUFF 모델을 사용하여 2010년 4월 강화군에서 시작되어 2010년 6월에 종식된 구제역 사태를 통해 구제역 바이러스의 공기 중 장거리 확산 가능성에 대해 연구하였다. 모델링 결과 공기 중의 바이러스 생존력은 24℃이하의 낮은 온도조건에서 더욱 전파 가능성이 높은데 공기 확산 당시의 온도는 24℃이하로 적합한 환경이었다. 또한 상대습도도 60% 이하로 바이러스 생존 상태에 최적을 이루는 환경이었음을 확인 가능하였다. 이 결과만으로 공기를 통한 전염가능성을 단정할 수는 없지만, 향후 추가적인 연구를 통하여 공기감염이 확인된다면, 이에 대한 정부차원의 대책수립이 필요할 것으로 판단된다.

2010년 구제역으로 많은 농가들이 피해를 입었으며, 발생원인과 바이러스 전파 과정에 대해서 명확한 원인과 근거를 찾을 수 없는 상태이다. 본 연구에서는 구제역의 발생에 있어서 불명확한 살처분 방지와 감염경로의 예측을 위한 지형적인 특성을 구명하고자, 2010년 경북지역을 대상으로 구제역이 발생한 농가 58개의 지형을 분류하였다. 분류요소는 농가가 위치한 고도, 경사도, 축사의 방향, 도로인접도, 마을인접도와 경사방향을 설정하여 발생농가의 지형적 자료를 각 항목에 분류하였다. 각 요소별 분류에서고도와 경사도, 하천인접도에서는 차이점을 나타내었으나, 축사방향 및 경사방향, 도로인접도, 마을인접도에서는 유사한 지형적인 특성을 보였다. 본 연구를 통하여 구제역 발생 농가만의 특수한 지형은 알수가 없었지만, 많은 변수들을 고려한 지형분류가 구제역 확산 방지와 예찰을 하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.