실시간 토양 판별을 위한 근적외선 분광기술과 인공신경망 기술의 적용 (Application of NIR Spectroscopy and Artificial Neural Network Techniques for Real-Time Discrimination of Soil Categories)

서지정보

· 발행기관 : 한국비파괴검사학회
· 수록지 정보 : 비파괴검사학회지 / 37권 / 3호 / 148 ~ 157페이지
· 저자명 : 김원경, 홍석주, 최금실, 김학진, 박종민, 양승환, 김기석

초록

본 연구에서는 농업용 노외기계가 노지 작업 중에 실시간으로 토양의 유형을 판별할 수 있는 기술을 개발하기 위해서 근적외선 분광기술과 인공신경망 분석기술을 적용하였다. 이를 위해, 노지의 상태에 따라 토양과 검출기 사이의 측정거리가 변화되는 현상을 보정하고 측정 중 유입될 수 있는 잡음 성분들을 제거할 수 있는 전처리기술을 구현하였고 측정된 반사광의 스펙트럼 정보를 이용하여 토양의 유형을 판별할 수 있는 통계학적 모델과 인공신경망 분석모델을 개발하여 그 성능을 평가하였다. 본 연구를 통해 개발된 실시간 토양 유형 판별기술은 ICT 기반 지능형 농작업 기계의 주요한 요소기술로서 적용될 수 있을 것이며 향후에는 토양 유형의 판별뿐만 아니라 토양 성분을 예측하고 분석할 수 있는 비파괴검사 기술의 원천기술로서 활용될 수 있으리라 판단된다.

영어초록

In this study, we employed both near-infrared spectroscopy and artificial neural network analysis methods to develop a real-time discrimination technique for soil categories for use in agricultural machinery. For this purpose, we implemented the preprocessing methods that could eliminate noise components during measurement. In addition, a distance correction method was devised to calibrate the spectra difference using the change in measuring distance between the soil surface and detector end. We developed the PLS-DA model and artificial neural network model for the discrimination of soil categories using the preprocessed spectra. Based on the results, we expect that the developed discrimination method for soil categories could be used as a practical nondestructive evaluation technique for soil categories as well as a key element technique of ICT-based agricultural machinery.

참고자료

· 없음