Earticle

초록

영어

The emergence of unmanned agricultural machinery has brought new research content to the development of precision agriculture. In order to speed up the research on key technologies of unmanned agricultural machinery, classification of intelligence level of unmanned agricultural machinery has become a primary task. In this study, the researchers take the complex interactive system consisting of unmanned grain harvester, task and driving environment as the research object, and carry out a research on the grading and classification of intelligent level of unmanned grain harvester. The researchers of this study also establish an evaluation model of unmanned grain harvester vehicle, which consists of human intervention degree, environmental complexity, and task complexity. Besides, the grading and classification of intelligence level of the unmanned grain harvester is carried out according to the human intervention degree, environmental complexity and the task complexity of the unmanned grain harvester. It provides a direction for the future development of unmanned agricultural machinery.

한국어

무인 농기계의 출현으로 정밀 농업의 발전에 새로운 연구 콘텐츠가 등장했다. 무인 농기계의 핵심 기술 연구를 가속화시키기 위해 먼저 무인 농기계 지능 수준 분류가 일 차적 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구는 무인 곡물 수확기, 작업, 운전 환경으로 구성된 복합 양방향 시스템을 연구 대상으로 하고, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준을 등급화하고 분류하는 연구를 수행한다. 본 연구의 연구자들은 인적 개입 정도, 환경적 복잡성, 작업 복잡성으로 구성된 무인 곡물 수확기 차량의 평가 모델을 확립한다. 또한, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준 등급화와 분류는 인적 개입 정도, 환경적 복잡성과 작업 난이도에 따라 이루어진다. 무인 농기계의 미래 발전 방향을 제시하고 있다.

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Types of agricultural machinery
3. Basis for grading and classification of intelligence level of unmanned grain harvester
3.1 ALFUS evaluation framework classification
3.2 Unmanned grain harvester interactive model
4. Classification of intelligence level of unmanned grain harvester
4.1 Classification of human interference degree of unmanned grain harvesters
4.2 Classification of environmental complexity for unmanned grain harvester
4.3 Classification of task complexity for unmanned grain harvester
4.4 Grading and classification of intelligence level of unmanned grain harvester
5. Discussion and Suggestions
REFERENCES

키워드

저자

• Zhao Na [ 조나 | Lecturer, School of Agriculture Engineering and Food Science, Shandong University of Technology (China), Ph. D. Course, Institute of Interaction Design, Kookmin University ]
• Young-Hwan Pan [ 반영환 | Professor, Institute of Interaction Design, Kookmin University ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620