KR101002772B1 - Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure - Google Patents

Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure Download PDF

Info

Publication number
KR101002772B1
KR101002772B1 KR1020100034568A KR20100034568A KR101002772B1 KR 101002772 B1 KR101002772 B1 KR 101002772B1 KR 1020100034568 A KR1020100034568 A KR 1020100034568A KR 20100034568 A KR20100034568 A KR 20100034568A KR 101002772 B1 KR101002772 B1 KR 101002772B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
liquid
gas
classification
information
maturity
Prior art date
Application number
KR1020100034568A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
최동윤
곽정훈
정광화
김재환
정의수
박규현
송준익
정만순
유용희
강희설
이창석
박창희
김영민
최성원
Original Assignee
코리아스펙트랄프로덕츠(주)
대한민국(관리부서:농촌진흥청장)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 코리아스펙트랄프로덕츠(주), 대한민국(관리부서:농촌진흥청장) filed Critical 코리아스펙트랄프로덕츠(주)
Priority to KR1020100034568A priority Critical patent/KR101002772B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101002772B1 publication Critical patent/KR101002772B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/33—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using ultraviolet light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3504—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/75—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated
    • G01N21/77—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

PURPOSE: A system and a method for measuring the fermentation degree of liquid fertilizer are provided to measure the fermentation degree of liquid fertilizer through a classification rule set according to grouping model. CONSTITUTION: A system for measuring the fermentation degree of liquid fertilizer comprises a liquid fertilizer container(13), a liquid fertilizer container holder(14), a hybrid optical source(10), a spectrometer(19), a gas induction pipe(20), a gas suction pump(22), an odor gas measuring unit(23), and a controller(27). The hybrid optical source irradiates light to the liquid fertilizer container. The spectrometer receives the light transmitted through the liquid fertilizer container and measures the color of the liquid fertilizer kept in the liquid fertilizer container. The odor gas produced in the liquid fertilizer is sucked by the gas suction pump through the gas induction pipe. The odor gas measuring unit quantitatively measures the odor gas sucked by the gas suction pump. The controller is provided with information about the color of the liquid fertilizer and odor gas and analyzes the data to measure the fermentation degree of the liquid fertilizer.

Description

액비 부숙도 측정장치 및 방법{Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure}Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure}

본 발명은 액비 부숙도 측정장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 액비의 부숙 유무를 빠른 시간안에 효과적으로 측정할 수 있는 액비 부숙도 측정장치 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a liquid fermentation maturity measuring apparatus and method, and more particularly to a liquid fermentation maturity measuring apparatus and method that can effectively measure the presence or absence of liquid fertilization in a short time.

돈분, 우분, 계분과 같은 가축에서 배출된 분뇨(이하, '가축분뇨'라 함)를 발효시키지 않은 상태로 농지에 살포한 경우에는 가축분뇨에서 발생하는 악취와 유해가스로 인해 오히려 농작물의 생장을 저해하게 된다. When manure released from livestock such as pig manure, milk manure and poultry (hereinafter referred to as 'livestock manure') is applied to farmland without fermentation, odors and harmful gases generated from livestock manure tend to increase crop growth. Will be inhibited.

따라서, 농가에서 수거된 가축분뇨는 미생물에 의해 부숙시킨 다음, 후속공정을 통해 고액 분리되어 고형물은 퇴비로 이용되며 액상물은 액비로 토양에 환원되어 이용된다.Therefore, the livestock manure collected from the farmhouse is matured by microorganisms, and then solid-liquid separated through a subsequent process so that the solids are used as compost and the liquids are reduced to the soil as liquid.

여기서, 부숙이란 식물이 흡수하기 좋은 물질로 변화시키는 것을 의미하고, 가축분뇨액비가 잘 부숙되면 식물이 토양에 환원된 가축분뇨액비를 잘 흡수하여 영양분으로 사용할 수 있는 것이고, 가축분뇨액비가 잘 부숙되지 않으면 식물이 토양에 환원된 가축분뇨액비를 영양분으로 잘 흡수하지 못한다는 것을 의미하기 때문에, 가축분뇨 액비를 토양에 환원시켜 식물이 영양분으로 이용할 수 있도록 하기 위해서는 가축분뇨액비의 부숙도를 판단해야 한다.Here, housing means that the plant is changed into a material that can be absorbed well, and if the manure liquid ratio is well housed, the plant can absorb the reduced manure ratio reduced to the soil and use it as nutrients. If not, it means that the plant does not absorb the reduced manure rate in the soil as nutrients. Therefore, in order to reduce the manure rate to the soil so that the plant can use it as nutrients, it is necessary to judge the maturity of the manure rate. do.

가축분뇨액비의 부숙도 판단방법은 냄새, 원형여지크로마토그래피 반응, 색깔, pH, 전기전도도(EC) 등을 기준으로 판단하는 물리적 판단방법과, 종자발아율을 기준으로 판단하는 생물적 판단방법으로 나뉠 수 있다.The maturity determination method of livestock manure ratio is divided into physical judgment method based on odor, circular filter chromatography reaction, color, pH, and electrical conductivity (EC), and biological judgment method based on seed germination rate. Can be.

표 1은 종래의 가축분뇨액비의 부숙도 판단방법을 예시한 것이다.Table 1 illustrates a conventional method of determining the maturity of livestock manure.

Figure 112010023916826-pat00001
Figure 112010023916826-pat00001

통상적으로 가축분뇨에는 암모니아 및 황화수소가 존재하기 때문에 악취가 발생되는데, 이 암모니아 및 황화수소의 양에 따라 악취 정도가 달라지고, 이 가축분뇨에서 발생된 악취가스를 가스측정기기를 이용하여 분석에 의한 지시법으로 측정한다.Odor is usually generated because ammonia and hydrogen sulfide are present in livestock manure. The amount of odor varies depending on the amount of ammonia and hydrogen sulfide, and the odor gas generated from the livestock manure is analyzed by using a gas measuring instrument. Measure by law.

표 1을 참조하면 암모니아의 경우 미숙 단계에서 5.0ppm이상, 중숙(부숙의 중간)단계에서 1.0~5.0ppm, 완숙(부숙이 완전하게됨)단계에서 1.0ppm 이하이고, 황화수소의 경우 미숙 단계에서 0.5ppm이상, 중숙단계에서 0.5ppm 이하, 완숙단계에서 검출이 않되기 때문에, 완숙단계에서는 액비로부터 악취가 거의 나지 않는다.Referring to Table 1, ammonia is 5.0 ppm or more in the immature stage, 1.0 to 5.0 ppm in the middle stage (middle of maturity), 1.0 ppm or less in the maturity stage (complete maturity), and 0.5 in the immature stage for hydrogen sulfide. More than ppm, less than 0.5ppm in the maturation stage, no detection in the maturation stage, hardly odor from the liquid ratio in the maturation stage.

상기 원형여지크로마토그래피를 이용한 부숙도 판단방법을 살펴보면, 원형여지에 시약을 도포한 다음, 부숙도 측정대상인 액비시료를 원형여지에 뿌리면 완숙단계의 액비시료는 원형여지에 도포된 시약과 뚜렷하게 반응하고, 미숙단계 또는 중숙단계의 액비시료는 상기 시약과 반응하지 않거나 그 반응이 미미하다.Looking at the method of determining the maturity degree using the circular filter chromatography, after applying the reagent to the circular filter, and then spraying the liquid fertilizer to measure the maturity in the circular filter, the mature liquid solution reacts with the reagent applied to the circular filter. The liquid fertilizers of immature or immature stages do not or do not react with the reagents.

상기 종자발아율이란 식물의 종자가 액비에 의해 얼마나 잘 발아하는지를 검사하여 백분율로 나타내는 것으로서, 부숙이 잘되면 그만큼 식물이 성장하는데 도움을 주는 밑거름이 되기 때문에 표 1에 나타낸 바와 같이 가축분뇨액비가 미숙단계에서 50%이하의 종자발아율을 갖고, 중숙단계에서는 50~70%의 종자발아율을 가지며, 완숙단계에서는 70%이상의 종자발아율을 갖는다.The seed germination rate is expressed as a percentage by examining how well the seed of the plant germinates by the liquid fertilization, so that the manure liquid ratio is immature stage as shown in Table 1 because it becomes a base that helps the plant grow as much Has a germination rate of less than 50%, a germination rate of 50-70% in the middle stage, and a germination rate of 70% or more in the mature stage.

상기 색깔을 이용한 부숙도 판단방법을 살펴보면, 가축분뇨액비의 색깔을 눈으로 확인하여 판단하는데, 액비의 색깔이 미숙단계에서는 흑회색, 암록색, 중숙단계에서는 암갈색, 완숙단계에서는 흑갈색, 갈색을 띈다.Looking at the method of judging maturity using the color, the color of the livestock manure is determined by eye, and the color of the fertilizer was blackish gray, dark green in the immature stage, dark brown in the mature stage, blackish brown, brown in the ripening stage.

상기 pH를 이용한 부숙도 판단방법에 있어서, 통상적으로 가축분뇨가 부숙되면 암모늄이온의 발생으로 가축분뇨가 알칼리화되어 완숙단계로 갈수록 pH값이 증가됨에 따라, 가축분뇨액비의 pH값을 측정하여 액비부숙도를 판단할 수 있고, 표 1을 참조하면, 가축분뇨액비의 pH값이 미숙단계에서 8.0 이하, 중숙단계에서 8.1~8.5, 완숙단계에서 8.6~9.0이다.In the method of judging maturity using the pH, when the livestock manure is matured, as the manure is alkalinized by the generation of ammonium ions, and the pH value increases as the ripening step increases, the pH value of the livestock manure solution ratio is measured. Can be determined, referring to Table 1, the pH value of the livestock manure solution is 8.0 or less in the immature stage, 8.1 ~ 8.5 in the mature stage, 8.6 ~ 9.0 in the ripening stage.

상기 전기전도도를 이용한 부숙도 판단방법을 살펴보면, 전기전도도가 큰 액비일 수록 식물이 액비를 이용하기 어렵기 때문에 액비가 미숙단계에서 완숙단계에 도달할 수록 전기전도도 값이 감소함에 따라, 가축분뇨액비의 전기전도도값을 측정하여 액비부숙도를 판단할 수 있고, 표 1을 참조하면, 가축분뇨액비의 전기전도도값이 미숙단계에서 21 이상, 중숙단계에서 16~20이고, 완숙단계에서 15이하이다.Looking at the method of judging the maturity using the electrical conductivity, because the higher the electrical conductivity, the more difficult the plant to use the liquid fertilization, the more the liquid fertilization is reduced as the liquid fertilizer reaches the maturity stage in the immature stage, livestock manure It is possible to determine the liquid fertilization degree by measuring the electrical conductivity value of. Referring to Table 1, the electrical conductivity value of the livestock manure liquid ratio is 21 or more in the immature stage, 16-20 in the mature stage, and 15 or less in the mature stage. .

여기서, 상기 액비 부숙도 판단방법 중에서 액비 부숙에 가장 큰 영향을 미치는 주된 요인은 색깔, 냄새, 종자발아율이고, 나머지 요인들은 부수적인 요인들이다.Here, the main factors which have the greatest influence on the liquid fermentation maturity among the liquid fermentation maturity determination methods are color, smell, seed germination rate, and the remaining factors are incidental factors.

그러나, 상기 색깔을 기준으로 액비부숙도를 판단하는 방법은 가축분뇨가 발생되는 축산농가 등의 현장에서 가장 쉽고 빠르게 판단할 수 있지만, 사람 눈으로 판단하기 때문에 판단결과가 주관적이고 부정확하여 부숙도 판단의 신뢰성이 떨어진다.However, the method of judging liquid fertilization maturity based on the color can be easily and quickly judged at a livestock farm where livestock manure is generated, but since it is determined by human eyes, the judgment result is subjective and inaccurate. Is not reliable.

또한, 상기 냄새를 기준으로 액비부숙도를 판단하는 방법은 가스측정기기를 이용하여 분석에 의한 지시법으로 측정하는데, 상기 분석에 의한 지시법의 경우 숙련된 전문가가 교육을 받아야 사용가능하기 때문에 축산농가에서 이용하기에는 문제점이 있다.In addition, the method of determining the liquid fertilization maturity based on the odor is measured by an indication method by the analysis using a gas measuring device, in the case of the indication method by the analysis is a livestock because a skilled expert can be used after training There is a problem to use in farms.

그리고, 상기 가스측정기기는 크기가 매우 커서 이동이 불가능하여 액비 샘플을 장비가 있는 곳으로 운반하여야 하는데, 액비 샘플을 운반하는 동안 액비 샘플의 악취가스가 외부로 날아가 버릴 염려가 있고, 운반도중 악취가스의 온도 등이 변하기 때문에 초기 액비에서 발생된 악취가스와 다른 조건의 악취가스 정보가 측정되어 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다.In addition, the gas measuring device is very large in size and cannot be moved so that the liquid fertilizer sample should be transported to the equipment. There is a risk that the malodorous gas of the liquid fertilizer sample may be blown out while transporting the liquid fertilizer sample. Since the temperature and the like of the gas changes, there is a problem that the odor gas generated from the initial liquid ratio and the odor gas information under different conditions are measured, thereby reducing reliability.

또한, 종자발아율을 기준으로 액비부숙도를 판단하는 방법은 액비부숙도를 정확하게 측정할 수 있으나, 측정기간이 3일~5일 정도로 오래 걸리기 때문에 이 기간동안 분석결과를 마냥 기다릴 수만 없고, 현재 축산농가에 가축분뇨가 다량으로 빠르게 발생하고 있고, 가축분뇨를 보관할 장소도 협소하기 때문에 한정된 검사장비로 많은 양의 가축분뇨액비 부숙도 측정을 소화하기가 어려운 실정이다.
In addition, the method of judging liquid fertilization maturity based on seed germination rate can accurately measure liquid fertilization maturity, but the measurement period takes about 3 to 5 days, so it is impossible to wait for the analysis result during this period, Since livestock manure is rapidly generated in farms and places to store livestock manure are narrow, it is difficult to measure a large amount of manure liquid maturity with limited inspection equipment.

본 발명은 상기와 같은 점을 해결하기 위하여 발명한 것으로서, 액비 부숙도 판단방법 중에서 액비 부숙에 가장 큰 영향을 미치는 주된 요인인 색깔, 냄새(악취가스), 종자발아율을 종래의 분석방법이 아닌 새로운 측정방법을 대안으로 제시한다.The present invention has been invented to solve the above-mentioned problems, color, odor (odor gas), seed germination rate, which is the main factor that has the greatest effect on liquid fermentation maturity among the liquid fermentation maturity determination method is not a conventional analysis method An alternative method of measurement is presented.

즉, 사람의 눈으로 액비의 색깔을 판단하는 주관적 방법 대신에 빛의 투과율을 이용하여 액비의 색 정보를 객관적 및 정량적으로 측정할 수 있고, 색도 분류 모델링 작성 시 액비의 색 정보 뿐만 아니라 종자발아율 정보 역시 같이 포함시킨 색도 분류 모델링을 작성하여, 측정 액비가 색 분류 모델링에 적용될 때 액비의 색 정보 뿐만 아니라 종자발아율 정보도 같이 파악할 수 있고, 색 분류 모델링의 수를 표 1에 나타낸 종래의 액비부숙도 판단방법의 색깔 구분보다 더 다양하게 하여 액비의 정보를 구체적이고 세분화시켜 액비를 정확하게 분석할 수 있는 액비 부숙도 측정장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.That is, instead of the subjective method of judging the color of the liquid fertilizer by the human eye, the color information of the liquid fertilizer can be measured objectively and quantitatively by using the light transmittance, and the seed germination rate information as well as the color information of the liquid fertilizer when preparing chromatic classification modeling In addition, by creating a chromatic classification modeling that is included together, when the measurement liquid ratio is applied to the color classification modeling, not only the color information of the liquid ratio but also the seed germination rate information can be grasped together. The purpose of the present invention is to provide a liquid fermentation maturity measuring apparatus and method that can analyze liquid fertilizer accurately by dividing the information of liquid fertilizer more diversely than the color classification of the judging method.

또한, 본 발명은 악취가스를 가스측정기기의 분석에 의한 지시법 대신에 소형의 이동가능한 악취가스 측정장치를 적용함으로써, 악취가스 정보에 대한 객관적이고 정량적인 기준을 제시할 수 있을 뿐만 아니라, 이동가능한 소형의 악취가스 측정장치의 기준에 맞게 가스분류모델링을 작성하여 액비의 가스정보를 쉽고 정확하게 파악할 수 있게 하고, 누구나 현장에서 쉽게 액비의 악취가스를 분석할 수 있는 액비 부숙도 측정장치 및 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.
In addition, the present invention, by applying a small portable odor gas measurement device instead of the indication method by the analysis of gas odor gas measurement device, it is possible to present an objective and quantitative criteria for odor gas information, Gas classification modeling is made according to the standard of the smallest possible odor gas measurement device to make it easy and accurate to grasp the gas information of liquid fertilization, and anyone can easily analyze the odor gas of liquid fertilizer. There is another purpose to provide.

본 발명은 빛의 투과율을 이용하여 액비의 색을 측정하는 색 측정장치와, 액비의 악취가스를 측정하는 악취가스 측정장치를 소형의 패키지로 이동가능하게 구성함으로써, 현장에서 누구나 액비의 색 및 악취가스 정보를 이용하여 액비 부숙도를 객관적이고 정량적인 기준에 의해 신속하게 측정할 수 있는 액비부숙도 측정장치 를 제공한다.According to the present invention, the color measuring device for measuring the color of the liquid rain by using the transmittance of light, and the odor gas measuring device for measuring the odor gas of the liquid rain can be moved in a small package, anyone in the field color and odor of liquid rain It provides liquid fermentation maturity measuring device that can measure liquid fertilization maturity quickly by objective and quantitative criteria using gas information.

또한, 본 발명은 색 및 악취가스 측정장치로부터 액비의 색 및 악취가스 정보를 얻고, 상기 색 및 악취가스 정보를 분류 모델링에 적용하여 유클리드(Euclidean) 거리, 맨하탄(Manhattan) 거리, 민코스키(Minkowski) 거리 등을 이용한 객체간의 거리 척도형 계산 방법을 통해 유사성을 분석하여 분류모델 정보를 얻은 후 상기 분류모델 정보를 결정모델링에 적용함으로써, 분류를 통한 가축분뇨액비 부숙도 측정으로 데이터 분석의 정확성을 향상시키고, 분석 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있는 액비부숙도 측정방법을 제공한다.
In addition, the present invention obtains the color and odor gas information of the liquid fertilizer from the color and odor gas measurement device, by applying the color and odor gas information to classification modeling Euclidean (Euclidean) street, Manhattan street, Minkowski (Minkowski) By analyzing the similarity through the distance scale type calculation method using the distance, etc., and then obtaining the classification model information, the classification model information is applied to the decision modeling. It provides a liquid fermentation maturity measurement method that can improve and effectively reduce the analysis time.

본 발명에 따른 액비 부숙도 측정장치 및 방법의 장점을 설명하면 다음과 같다.Referring to the advantages of the liquid fermentation maturity measuring device and method according to the present invention.

1. 액비의 색도 및 악취가스에 대한 정보를 분광계 및 악취가스 측정부를 이용하여 수집하고, 이 색도 및 악취가스 데이터를 분류모델링에 적용하여 색 및 악취가스 분류모델 정보를 얻고, 상기 색 및 악취가스 분류모델 정보를 결정 모델링에 적용하여 각 분류 모델별로 설정되어 있는 분류규칙을 통해 액비 부숙도를 정확하게 측정할 수 있다.1. Collect color and odor gas information of the liquid rain by using a spectrometer and odor gas measurement unit, and apply the color and odor gas data to classification modeling to obtain color and odor gas classification model information, the color and odor gas By applying the classification model information to decision modeling, it is possible to accurately measure the liquid cost maturity through the classification rules set for each classification model.

2. 액비 부숙도 측정프로그램으로 장비 구동 및 분석이 가능하고, 색 측정장치 및 악취가스 측정장치가 소형 패키지로 운반가능하여 경종농가에서 액비부숙도를 누구나 신속하고 편리하게 측정할 수 있다.2. The liquid fermentation maturity measurement program enables the operation and analysis of the equipment, and the color measurement device and the odor gas measurement device can be transported in a small package, allowing anyone to quickly and conveniently measure the liquid fermentation maturity in the farm.

3. 본 발명의 액비부숙도 측정장치 및 프로그램을 이용하면, 기존의 부숙도 분석시간이 3일~5일 걸리던 것을 개선하여 분석시간을 5분 이내로 크게 단축시킴으로써, 양질의 액비를 적기에 적정량 살포할 수 있어 액비 활용을 증대시키고, 갈수록 증가하는 가축분뇨의 자원화 비율에 효과적으로 대응하여 축산과 경종이 연계되는 자연순환농업이 더욱 활성화되는 장점이 있다.
3. By using the liquid fermentation maturity measurement device and program of the present invention, by improving the existing maturity analysis time was 3 to 5 days to significantly shorten the analysis time to within 5 minutes, spraying the appropriate amount in a timely manner It is possible to increase the use of liquid fertilizer, and to effectively respond to the increasing proportion of livestock manure has the advantage that the natural circulation agriculture, which is linked to livestock and breeding species is more active.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 액비 부숙도 측정장치의 구성을 보여주는 블록도
도 2는 도 1에서 액비 부숙도 측정장치를 나타내는 사시도
도 3은 도 1에서 기준 색도값 측정시 이송가이드의 작동상태도
도 4는 도 1에서 측정 색도값 측정시 이송가이드의 작동상태도
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 액비 부숙도 측정방법을 나타내는 순서도
도 6은 본 발명에 따른 색도 분류 모델링 군집기준
도 7은 본 발명에 따른 악취가스 분류 모델링 군집기준
도 8은 본 발명에 따른 결정모델링(결정트리)를 예시한 그림1 is a block diagram showing the configuration of the liquid fermentation maturity measuring apparatus according to an embodiment of the present invention
FIG. 2 is a perspective view illustrating a liquid fermentation maturity measuring device in FIG.
3 is an operating state diagram of the transfer guide when measuring the reference chromaticity value in FIG.
Figure 4 is an operating state diagram of the transport guide when measuring the chromaticity value in Figure 1
5 is a flow chart showing a liquid fermentation maturity measurement method according to an embodiment of the present invention
6 is a chromaticity classification modeling cluster standard according to the present invention.
7 is based on the odor gas classification modeling cluster according to the present invention
8 illustrates a decision modeling (decision tree) according to the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

첨부한 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 액비 부숙도 측정장치의 구성을 보여주는 블록도이고, 도 2는 도 1에서 액비 부숙도 측정장치를 나타내는 사시도이다.1 is a block diagram illustrating a liquid fermentation maturity measuring apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a perspective view of the liquid fermentation maturity measuring apparatus in FIG. 1.

본 발명의 일실시예에 따른 액비 부숙도 측정장치는 색도측정대상물인 가축분뇨액비의 광투과율로 색도를 측정하여 색깔의 정량적 기준을 만들어 내는 색 측정장치(100)와, 가축분뇨액비의 악취가스농도를 측정하여 냄새의 정량적 기준을 만들어 내는 악취가스 측정장치(200)과, 색 정보 및 악취가스 정보를 분류 모델링에 적용하여 얻은 분류 모델정보를 결정모델링에 적용하여 데이터를 분석하는 제어부(27)로 구성된다.Liquid fermentation maturity measuring device according to an embodiment of the present invention is a color measuring device 100 to measure the chromaticity by the light transmittance of the livestock manure liquid ratio of the chromaticity measurement object to create a quantitative standard of color, and odor gas of the livestock manure ratio Odor gas measurement device 200 for measuring the concentration to create a quantitative standard of odor, and control unit 27 for analyzing the data by applying the classification model information obtained by applying color information and odor gas information to classification modeling to decision modeling It consists of.

상기 색 측정장치(100)는 빛을 조사하는 하이브리드 광원부(10)와, 채취된 액비시료(29)가 저장되는 액비용기(13)와, 상기 액비용기가 슬라이딩 가능하게 이동되도록 액비용기를 지지하는 이송슬라이드(17)와, 액비시료(29)의 색도를 측정하는 UV/VIS 대역의 분광계(19)(spectrometer)를 포함한다.The color measuring device 100 supports a liquid light source unit 10 for irradiating light, a liquid cost machine 13 in which the collected liquid fertilizer sample 29 is stored, and a liquid cost device so that the liquid cost device is slidably moved. A transport slide 17 and a spectrometer 19 of a UV / VIS band for measuring the chromaticity of the liquid sample 29 are included.

상기 하이브리드 광원부(10)는 투과 스펙트럼 측정의 재현성을 높여 색도 측정의 성능을 향상시키기 위해 텅스텐-할로겐램프(11)와 듀테륨램프(12)로 구성되고, 이 텅스텐-할로겐램프(11)와 듀테륨램프(12)는 파장대에 따라 다른 상대광량을 가짐으로써, 이 텅스텐-할로겐램프(11)와 듀테륨램프(12)의 빛을 합쳐서 가축분뇨액비에 조사하면 정확한 투과스펙트럼을 얻을 수 있다.The hybrid light source unit 10 is composed of a tungsten-halogen lamp 11 and a deuterium lamp 12 to improve the performance of chromaticity measurement by increasing the reproducibility of the transmission spectrum measurement, the tungsten-halogen lamp 11 and the deuterium lamp (12) has a relative amount of light that varies depending on the wavelength band, and when the light of the tungsten-halogen lamp 11 and the deuterium lamp 12 is combined and irradiated to the livestock manure ratio, an accurate transmission spectrum can be obtained.

상기 액비용기(13)는 일정량의 액비를 담을 수 있고 빛을 투과시킬 수 있는 는 투광성 석영(quartz)재질의 용기이고, 액비용기(13)는 액비용기홀더(14)의 투입구에 삽입된다.The liquid cost machine 13 is a container of translucent quartz material that can contain a certain amount of liquid ratio and can transmit light, and the liquid cost machine 13 is inserted into the inlet of the liquid cost container holder 14.

상기 액비용기홀더(14)는 액비용기(13)를 고정시켜주는 역할을 하고, 액비용기홀더(14)의 상면에 기준투입구(15)와 측정투입구(16)가 형성되어 있고, 기준투입구(15)와 측정투입구(16)에 액비용기(13)가 삽입된다.The liquid cost machine holder 14 serves to fix the liquid cost machine 13, and a reference inlet 15 and a measurement inlet 16 are formed on an upper surface of the liquid inflator holder 14, and the reference inlet 15 is provided. ) And the liquid cost system 13 is inserted into the measurement inlet 16.

상기 기준투입구(15)에는 액비시료(29)가 들어있지 않은 빈 액비용기(13)가 삽입되고, 측정투입구(16)에는 색도측정대상인 액비시료(29)가 들어있는 액비용기(13)가 삽입된다.The empty liquid cost machine 13, which does not contain the liquid fertilizer sample 29, is inserted into the reference inlet 15, and the liquid cost machine 13 that contains the liquid fertilizer sample 29, which is a color measurement target, is inserted into the measurement input port 16. do.

상기 이송슬라이드(17)는 전후에 상방향으로 평행하게 형성된 지지부(17a)와, 상기 지지부(17a)의 저면에 형성된 가이드레일(17b)로 구성되고, 상기 지지부(17a)에 의해 액비용기홀더(14)의 상단부가 지지되고, 상기 가이드레일(17b)에 의해 액비용기홀더(14)의 하단부가 가이드되어 좌우방향으로 이동가능하게 된다.The conveying slide 17 is composed of a support portion 17a formed in parallel in the upward and backward directions, and a guide rail 17b formed on the bottom surface of the support portion 17a. The upper end of 14) is supported, and the lower end of the liquid cost holder 14 is guided by the guide rail 17b to be movable in the left and right directions.

상기 이송슬라이드(17)의 지지부(17a) 일측에는 투과홀(18)이 형성되어, 투과홀(18)을 통해 하이브리드 광원부(10)에서 방출된 빛이 투과되고, 액비용기홀더(14)가 이송슬라이드(17)에 의해 좌우방향으로 조절되어 액비용기홀더(14)에 삽입된 액비용기(13)가 빛의 조사경로 상에 위치하게 된다.A transmission hole 18 is formed at one side of the support part 17a of the transfer slide 17 so that light emitted from the hybrid light source part 10 is transmitted through the transmission hole 18, and the liquidizer holder 14 is transferred. The liquid non-consumer 13, which is adjusted in the horizontal direction by the slide 17 and inserted into the liquid non-condenser holder 14, is positioned on the light irradiation path.

이때, 상기 이송슬라이드(17)에서 액비용기홀더(14)의 이동은 수동 또는 모터로 조작되어 조절될 수 있다.At this time, the movement of the liquid non-container holder 14 in the transport slide 17 can be adjusted by manual or motor operation.

상기 하이브리드 광원부(10)에서 발생된 빛은 액비용기홀더(14)에 삽입된 액비용기(13)를 투과하여 분광계(19)에 수광된다.The light generated by the hybrid light source unit 10 passes through the liquid cost machine 13 inserted into the liquid cost holder 14 and is received by the spectrometer 19.

상기 분광계(19)는 액비용기(13)를 통해 투과된 빛의 투과율, 즉 액비시료가 없는 빈 액비용기를 통해 투과된 빛의 기준 투과 스펙트럼과 액비시료(29)가 저장된 액비용기를 통해 투과된 빛의 투과스펙트럼을 비교하여 액비시료(29) 고유의 색도값을 측정한다.The spectrometer 19 transmits a reference transmission spectrum of light transmitted through the liquid cost machine 13, that is, a reference transmission spectrum of light transmitted through an empty liquid cost device without the liquid cost sample, and a liquid cost system in which the liquid cost sample 29 is stored. The chromaticity value inherent in the liquid sample 29 is measured by comparing the transmission spectrum of light.

본 발명은 악취가스의 농도를 측정할 수 있도록 소형 악취가스 측정장치(200)를 제공하고, 악취가스 측정장치(200)는 가스를 흡입하는 가스흡입펌프(22)와, 상기 가스흡입펌프(22)에 의해 가스가 흡입되는 가스흡입관(20)과, 상기 가스흡입관(20)과 가스흡입펌프(22)를 연결하는 연결호스(21)를 포함한다.The present invention provides a small odor gas measurement device 200 to measure the concentration of odor gas, the odor gas measurement device 200 is a gas suction pump 22 for sucking gas and the gas suction pump 22 It includes a gas suction pipe 20 is a gas suction pipe 20, and a connection hose 21 for connecting the gas suction pipe 20 and the gas suction pump 22.

상기 가스흡입펌프(22)는 악취가스 측정부(23)의 암모니아센서(24) 및 황화수소센서(25)에 덮개형식으로 장착되고, 악취가스는 가스흡입펌프(22)의 작동으로 가스흡입관(20)을 통해 흡입되고, 연결호스(21)를 거쳐 가스흡입펌프(22)를 통해 악취가스가 상기 암모니아센서(24) 및 황화수소센서(25)에 공급된다.The gas suction pump 22 is mounted on the ammonia sensor 24 and the hydrogen sulfide sensor 25 of the malodor gas measuring unit 23 in a cover form, and the malodor gas is operated by the gas suction pump 22. And the odor gas is supplied to the ammonia sensor 24 and the hydrogen sulfide sensor 25 through the gas suction pump 22 through the connection hose 21.

상기 악취가스 측정부(23)는 암모니아센서(24) 및 황화수소센서(25), 가스측정표시창(26)을 포함하고, 상기 암모니아센서(24)는 가스흡입펌프(22)를 통해 악취가스를 공급받아 악취가스 중에 포함된 암모니아의 농도를 측정하고, 상기 황화수소센서(25)는 가스흡입펌프(22)를 통해 악취가스를 공급받아 악취가스 중에 포함된 황화수소의 농도를 측정하고, 상기 가스측정표시창(26)은 암모니아센서(24) 및 황화수소센서(25)에 의해 감지된 암모니아 및 황화수소의 농도를 표시한다.The odor gas measuring unit 23 includes an ammonia sensor 24, a hydrogen sulfide sensor 25, and a gas measurement display window 26, and the ammonia sensor 24 supplies odor gas through a gas suction pump 22. Receiving and measuring the concentration of ammonia contained in the odor gas, the hydrogen sulfide sensor 25 receives the odor gas through the gas suction pump 22 to measure the concentration of hydrogen sulfide contained in the odor gas, the gas measurement display window ( 26 indicates the concentrations of ammonia and hydrogen sulfide detected by the ammonia sensor 24 and the hydrogen sulfide sensor 25.

상기 색 측정장치(100) 및 악취가스 측정장치(200)는 운반 및 이동이 편리하도록 소형경량화되고 하나의 패키지로 한곳에 배치되어 현장에서 직접 가축분뇨액비의 색도 및 악취가스 농도를 측정할 수 있고, 이 장치를 통해 측정된 색도 및 악취가스농도는 색도 및 악취가스 정보에 대하여 객관적이고 정량적인 기준을 제시할 수 있다.The color measuring device 100 and odor gas measuring device 200 is compact and lightweight to be convenient to transport and move can be placed in one package in one place to measure the color and odor gas concentration of livestock manure ratio directly on site, The chromatic and malodorous gas concentrations measured through this device can provide objective and quantitative criteria for chromatic and malodorous gas information.

또한, 상기 악취가스 측정장치(200)는 현장에서 누구나 가스흡입관(20)을 가축분뇨액비에 갖다 대기만 하면 악취가스 측정이 가능하기 때문에 특별한 교육을 받지 않고도 액비부숙도를 측정함에 있어서 누구나 쉽게 접근할 수 있는 장점이 있다.In addition, the odor gas measuring device 200 can be easily accessible to anyone in the measurement of nutrient fertilization maturity without special training because the odor gas can be measured simply by bringing the gas suction pipe 20 to the livestock manure liquid ratio in the field. There are advantages to it.

상기 분광계(27)는 UV/VIS 대역의 분광계(19) 및 악취가스 측정부(23)와 연결되어 분광계(19) 및 악취가스 측정부(23)로부터 수집한 가축분뇨액비의 색도와 악취가스 정보를 데이터화하고 이를 분석하여 액비의 부숙도를 측정할 수 있다.The spectrometer 27 is connected to the spectrometer 19 and odor gas measurement unit 23 of the UV / VIS band and color and odor gas information of the livestock manure liquid ratio collected from the spectrometer 19 and odor gas measurement unit 23 We can measure the maturity level of liquid fertilization by analyzing the data.

상기 제어부(27)는 데스크탑 PC나 노트북 일 수 있고, 제어부(27)의 내부에는 누구나 사용법만 배우면 액비 부숙도를 측정할 수 있도록 액비 부숙도 측정할 수 있도록 구성되어 있다.The control unit 27 may be a desktop PC or a notebook, and the inside of the control unit 27 is configured to measure the liquid fertilization degree so that anyone can measure the liquid fertilization degree if only learn how to use.

상기 제어부(27)는 분광계(19) 및 악취가스 측정부(23)로부터 측정된 색도 및 악취가스 데이터의 각 모델링정보를 파악하는 데이터 군집부(30)와, 데이터 분류를 통해 데이터를 분석하여 액비부숙도를 판단하는 데이터 분석 및 판단부(31)를 포함한다.The control unit 27 is a data cluster 30 for grasping modeling information of chromaticity and odor gas data measured by the spectrometer 19 and odor gas measurement unit 23, and analyzes the data through data classification. It includes a data analysis and determination unit 31 for determining the degree of maturity.

상기 데이터 군집부(30)에는 색도 분류 모델링과 가스 분류 모델링이 적용되어 있다.Color classification modeling and gas classification modeling are applied to the data cluster 30.

상기 색도 분류 모델링을 작성하는 방법을 살펴보면, 색 측정 장치(100)로부터 얻은 색 정보와 종자발아율을 사전에 데이터베이스화 한 후 액비부숙도 판단의 중요 요인인 종자발아율을 기준으로 그룹지어 색도 분류 모델링을 1차로 작성한다.Referring to the method of preparing the chromaticity classification modeling, the color information obtained from the color measuring apparatus 100 and the seed germination rate are previously databased, and then the chromaticity classification modeling is performed based on the seed germination rate, which is an important factor in determining liquid fertility. Write first.

그 다음, 1차로 작성한 색도 분류 모델링에 색 측정 장치로부터 얻은 색 정보를 기준으로 그룹지어 재분류하여 최종 색도 분류 모델링을 완성한다.Next, the chromaticity classification modeling created first is grouped and reclassified on the basis of the color information obtained from the color measuring device to complete the final chromaticity classification modeling.

상기 완성된 색도 분류 모델링은 300nm~800nm 파장 대역의 빛 투과율 정보와 종자발아율 정보로 이루어져 있다.The completed chromaticity classification modeling consists of light transmittance information and seed germination rate information in a wavelength range of 300 nm to 800 nm.

상기 종자발아율의 기준으로 표 1에 나타낸 종래의 가축분뇨액비의 부숙도 판단 방법의 기준이 적용됨으로써, 3가지 구분 조건으로 그룹화될 수 있다.As a standard of the seed germination rate, by applying the criteria of the conventional method of determining the maturity of livestock manure ratio shown in Table 1, it can be grouped into three classification conditions.

도 6을 참조하면 서로 다른 패턴을 갖는 분류 모델이 총 9개로 구성되고, 각각의 분류 모델은 순서대로 넘버링(Numbering)되어 있다. Referring to FIG. 6, there are nine classification models having different patterns, and each classification model is numbered in order.

먼저, 상기 분류모델은 종자발아율을 기준으로 3개의 그룹으로 나뉘어지는데, 종자발아율이 50% 이하인 경우 모델 1, 모델 2, 모델 3으로 구성된 제1그룹으로 분류되고, 종자발아율이 50~70% 인 경우 모델 4, 모델 5, 모델 6으로 구성된 제2그룹으로 분류되고, 종자발아율이 70% 이상인 경우 모델 7, 모델 8, 모델 9로 구성된 제3그룹으로 분류된다.First, the classification model is divided into three groups based on the seed germination rate. When the seed germination rate is 50% or less, the classification model is classified into a first group consisting of model 1, model 2 and model 3, and the seed germination rate is 50 to 70%. The case is classified into a second group consisting of models 4, 5, and 6, and the seed group is classified into a third group consisting of models 7, models 8, and 9 when the seed germination rate is 70% or more.

그 다음, 상기 종자발아율에 따라 분류된 제1 내지 제3그룹은 다시 액비의 색에 따라 그룹별로 각각 3개의 분류모델로 나뉘어지는데, 제1그룹은 액비 색에 따라 모델 1, 모델 2, 모델 3으로 분류되고, 제2그룹은 액비 색에 따라 모델 4, 모델 5, 모델 6으로 분류되고, 제3그룹은 액비 색에 따라 모델 7, 모델 8, 모델 9로 분류된다.Then, the first to third groups classified according to the seed germination rate are further divided into three classification models for each group according to the color of the fertilizer, and the first group is model 1, model 2, and model 3 according to the color of the fertilizer. The second group is classified into Model 4, Model 5, and Model 6 according to the color of the fertilizer, and the third group is classified into Model 7, Model 8, and Model 9 according to the color of the fertilizer.

예를 들어, 상기 데이터 군집부(30)는 색 측정장치(100)를 통해 측정된 액비의 색 정보(투과스펙트럼)를 총 9개의 색도 분류 모델링과 비교하여 거리척도를 기준으로 유사성이 있는 모델을 찾고, 이때 찾아진 분류모델이 모델 5 라면 데이터 군집부(30)는 상기 측정된 투과스펙트럼의 색도 분류 정보가 모델 5라고 판단한다.For example, the data cluster 30 compares the color information (transmission spectrum) of the liquid ratio measured by the color measuring apparatus 100 with a total of nine chromaticity modeling models and compares the model with similarity based on the distance scale. If the classification model found is model 5, the data cluster 30 determines that the chromaticity classification information of the measured transmission spectrum is model 5.

이때, 얻은 색도 분류 정보 모델 5로부터 측정된 액비샘플의 색 분류 정보 뿐만 아니라 종자발아율(50~70%) 정보도 함께 파악할 수 있다.At this time, not only the color classification information of the liquid sample measured from the chromaticity classification information model 5 obtained, but also the seed germination rate (50 to 70%) can be grasped together.

따라서, 상기 색도 분류 모델링은 액비의 색도 정보와 종자발아율 정보를 포함하기 때문에, 색도 분류 모델링이 적용된 데이터 군집부(30)는 색도 분류 모델링을 통해 액비의 색 정보 뿐만 아니라 종자발아율 정보를 함께 얻을 수 있다.Therefore, since the chromaticity classification modeling includes chromaticity information and seed germination ratio information of the liquid fertilizer, the data cluster 30 to which chromaticity classification modeling is applied may obtain not only the color information of the liquid fertilizer but also the seed germination ratio information through chromaticity classification modeling. have.

또한, 상기 데이터 군집부(30)의 가스 분류모델링은 이동 가능한 악취가스 측정장치의 특성에 맞게 설정된 기준으로 악취가스 정보를 그룹화하여 악취가스 분류 모델을 설정하고, 데이터 군집부는 새로 측정된 악취가스 데이터를 기설정된 분류 모델의 데이터와 비교한 다음, 거리척도를 기준으로 악취측정장치에 의해 측정된 악취가스 데이터와 유사성이 있는 분류 모델을 찾아 측정된 악취가스 데이터가 몇번의 분류 모델에 속하는지를 알아낸다.In addition, the gas classification modeling of the data grouping unit 30 sets the odor gas classification model by grouping the odor gas information on the basis set according to the characteristics of the movable odor gas measurement device, the data cluster is the newly measured odor gas data Is compared with the data of the preset classification model, and then, based on the distance scale, the classification model having similarity with the odor gas data measured by the odor measuring device is found to find out how many classification models the measured odor gas data belong to. .

예를 들어, 도 7을 참조하면 악취가스 분류 모델에서 암모니아(NH3)가 32ppm이고, 황화수소(H2S)가 17ppm인 경우 모델 1로 설정되고, 암모니아가 12ppm이고, 황화수소가 0ppm인 경우 모델 2로 설정되고, 암모니아가 62ppm이고, 황화수소가 0ppm인 경우 모델 3으로 각각 설정되었을 때, 측정된 악취가스 데이터가 암모니아 12ppm(또는 이에 가까운 값)이고, 황화수소 0ppm(또는 이에 가까운 값)인 경우 데이터 군집부(30)는 측정된 악취가스 데이터가 악취가스 분류 정보 모델 2에 속한다고 판단한다.For example, referring to FIG. 7, in the malodorous gas classification model, when ammonia (NH 3 ) is 32 ppm and hydrogen sulfide (H 2 S) is 17 ppm, it is set as model 1, ammonia is 12 ppm, and hydrogen sulfide is 0 ppm. When set to 2, ammonia is 62 ppm, and hydrogen sulfide is 0 ppm, when each is set to model 3, the measured odor gas data is 12 ppm (or close to) ammonia and 0 ppm to hydrogen sulfide (or close). The cluster unit 30 determines that the measured malodorous gas data belongs to the malodorous gas classification information model 2.

이와 같이 상기 데이터 군집부(30)가 분류모델링을 통해 색 및 악취가스 분류 정보 모델 번호를 찾아내면, 데이터 분석 및 판단부(31)가 상기 두가지 색 및 악취가스 분류 정보 모델 번호를 결정모델링(결정 트리)에 적용하여 분류를 통해 데이터를 분석하여 완숙, 중숙, 미숙의 결론을 도출한다.As such, when the data cluster 30 finds the color and odor gas classification information model number through classification modeling, the data analysis and determination unit 31 determines the two color and odor gas classification information model numbers. The data is analyzed through classification to derive the conclusions of maturity, maturity and immaturity.

상기 데이터 분석 및 판단부(31)는 과거의 데이터를 기반으로 짜여진 결정 모델링을 적용하여 데이터를 분석하는데, 상기 결정모델링을 통해 색과 냄새(악취가스) 분류정보를 토대로 결과 정보를 얻기 위해 결정모델링의 각 단계에서 분류규칙이 설정되어 있고, 새로 입력된 데이터가 각 단계별로 설정된 분류규칙에 따라 분류되며, 마지막 단계에서 새로 입력된 분류정보는 완숙(상태 A), 중숙(상태 B), 미숙(상태 C) 중 어느 하나로 결정된다.The data analysis and determination unit 31 analyzes data by applying crystal modeling based on past data, and crystal modeling to obtain result information based on color and odor (odor gas) classification information through the crystal modeling. The classification rules are set at each stage of, and the newly entered data is classified according to the classification rules set at each stage, and the newly entered classification information is completed (state A), mature (state B), immature ( Is determined in any one of state C).

이와 같은 구성에 의한 본 발명의 일실시예에 따른 액비 부숙도 측정방법을 설명하면 다음과 같다.Referring to the liquid ratio maturity measurement method according to an embodiment of the present invention by such a configuration as follows.

도 3은 도 1에서 기준 색도값 측정시 이송가이드의 작동상태도이고, 도 4는 도 1에서 측정 색도값 측정시 이송가이드의 작동상태도이고, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 액비 부숙도 측정방법을 나타내는 순서도이다.Figure 3 is an operating state diagram of the transfer guide when measuring the reference chromaticity value in Figure 1, Figure 4 is an operating state diagram of the transfer guide when measuring the measured chromaticity value in Figure 1, Figure 5 is liquid ratio maturity according to an embodiment of the present invention It is a flowchart which shows a measuring method.

먼저, 가축분뇨액비를 복수개의 액비용기(13)에 샘플링한 후(S100), UV/VIS 대역의 분광계(19)를 이용하여 실시간으로 가축분뇨액비의 색도를 측정한다(S110).First, after sampling the livestock manure ratio in a plurality of liquid cost machine 13 (S100), using the spectrometer 19 of the UV / VIS band to measure the chromaticity of the livestock manure ratio (S110).

보다 상세하게는, 상기 가축분뇨액비를 채취하여 액비용기(13)에 담은 후, 가축분뇨액비가 담겨진 액비용기(13)는 액비용기홀더(14)의 측정투입구(16)에 삽입하고, 빈 액비용기(13)는 액비용기홀더(14)의 기준투입구(15)에 삽입한다.More specifically, after collecting the livestock manure liquid ratio and put in the liquid cost machine 13, the liquid cost machine 13 containing the livestock manure liquid ratio is inserted into the measuring inlet 16 of the liquid cost holder 14, empty liquid ratio The container 13 is inserted into the reference inlet 15 of the liquid container holder 14.

그 다음, 하이브리드 광원부(10)의 전원을 온시키고, 할로겐램프(11) 및 듀테륨 램프에서 발생된 빛이 액비용기홀더(14)의 투과홀(18)을 통해 분광계(19)에 실시간으로 조사되도록 한다.Then, the power of the hybrid light source unit 10 is turned on, and the light generated from the halogen lamp 11 and the deuterium lamp is irradiated to the spectrometer 19 in real time through the transmission hole 18 of the liquid crystal holder 14. do.

그리고, 상기 액비용기홀더(14)를 이동시켜 기준투입구(15)에 삽입된 빈 액비용기(13)를 하이브리드 광원부(10)의 광조사경로 상에 위치시킨 다음, 분광계(19)가 빈 액비용기(13)를 통해 투과된 빛의 색도를 측정하여 기준 색도값을 설정한다.Then, the liquid cost machine holder 14 is moved to position the empty liquid cost machine 13 inserted into the reference inlet 15 on the light irradiation path of the hybrid light source unit 10, and then the spectrometer 19 stores the empty liquid cost machine. The reference chromaticity value is set by measuring the chromaticity of the light transmitted through (13).

계속해서, 상기 액비용기홀더(14)를 이동시켜 측정투입구(16)에 삽입된 액비시료(29)가 저장된 액비용기(13)를 하이브리드 광원부(10)의 광조사경로 상에 위치시킨 다음, 분광계(19)는 액비가 저장된 액비용기(13)를 통해 투과된 빛의 색도를 측정하고, 이를 기준 색도값과 비교하여 액비용기(13)에 담겨진 액비의 색도를 측정한다(S110).Subsequently, the liquid cost device holder 14 is moved to position the liquid cost device 13 in which the liquid consumption sample 29 inserted in the measurement inlet 16 is stored on the light irradiation path of the hybrid light source unit 10, and then the spectrometer 19 measures the chromaticity of the light transmitted through the liquid cost apparatus 13 in which the liquid ratio is stored, and compares it with a reference chromaticity value to measure the chromaticity of the liquid ratio contained in the liquid cost apparatus 13 (S110).

상기 색 측정 장치를 통해 측정된 색 정보는 빛 투과에 의한 투과 스펙트럼이고, 상기 색 정보는 균일하지 못한 액비샘플에서 기인하는 오차를 줄이기 위한 통계적 전처리 과정을 거쳐 데이터 군집부(30)에 입력된다(S120).The color information measured by the color measuring device is a transmission spectrum due to light transmission, and the color information is input to the data cluster 30 through a statistical preprocessing process to reduce an error caused by a non-uniform liquid sample ( S120).

상기 통계적 전처리 과정(S120)에는 균일하지 못한 샘플의 대표성 높은 정보를 확보하기 위한 반복측정과, 수처리 방법인 미분, 필터링을 이용한 잡음 제거가 있다.In the statistical preprocessing process (S120), there are repeated measurements to secure high representative information of non-uniform samples, noise reduction using differential processing, which is a water treatment method, and filtering.

첨부한 도 6은 본 발명에 따른 색도 분류 모델링을 예시한 투과 스펙트럼이다.6 is a transmission spectrum illustrating chromatic classification modeling according to the present invention.

상기 데이터 군집부(30)는 색 측정 장치로부터 입력된 투과 스펙트럼을 색도 분류 모델링들과 비교하여 거리척도를 기준으로 유사성을 판단한 다음, 만약 색 측정장치로부터 입력된 투과 스펙트럼이 입력된 색도 분류 모델 중 5번 분류모델링과 유사하다고 판단되면, 데이터 군집부(30)는 색 측정장치로부터 입력된 색 정보가 색 분류정보 모델번호 5번에 속한다고 인식한다.The data cluster 30 compares the transmission spectrum input from the color measuring apparatus with the chromaticity classification modeling to determine similarity based on the distance scale, and then, if the transmission spectrum input from the color measuring apparatus is input to the chromaticity classification model. When it is determined that the classification is similar to the fifth classification modeling, the data clustering unit 30 recognizes that the color information input from the color measurement device belongs to the color classification information model number 5.

이렇게 얻어진 분류 모델 정보는 액비의 색도 분류정보 뿐만 아니라 종자발아율 정보 역시 알게 되어 분류를 통한 액비 부숙도 측정에 사용된다.The classification model information thus obtained knows not only the chromaticity classification information of the fertilizer but also the seed germination rate information and is used to measure the fertilization maturity through classification.

그 다음, 소형 악취가스 측정장치(200)를 통해 악취가스의 농도를 측정하는데(S140), 작업자가 현장에서 가스흡입관(20)을 액비에 갖다 대고 가스흡입펌프(22)를 작동시키면, 가스흡입관(20)을 통해 악취가스가 흡입되고, 가스흡입펌프(22)와 연결된 암모니아센서(24) 및 황화수소센서(25)가 가스흡입펌프(22)를 통해 악취가스를 공급받아 악취가스 중에 함유된 암모니아 및 황화수소의 농도를 측정하고(S140), 가스측정표시창(26)을 통해 상기 암모니아 및 황화수소의 농도가 표시된다.Then, to measure the concentration of odor gas through the small odor gas measuring device 200 (S140), when the operator puts the gas suction pipe 20 to the liquid ratio in the field and operates the gas suction pump 22, the gas suction pipe The odor gas is sucked through the ammonia, and the ammonia sensor 24 and the hydrogen sulfide sensor 25 connected to the gas suction pump 22 are supplied with the odor gas through the gas suction pump 22 to contain the ammonia contained in the odor gas. And measuring the concentration of hydrogen sulfide (S140), and the concentrations of the ammonia and hydrogen sulfide are displayed through the gas measurement display window 26.

상기 악취가스 측정장치(200)를 통해 측정된 악취가스 정보는 암모니아 및 황화수소의 농도값이고, 상기 악취가스 정보는 통계적 전처리 과정을 거쳐 데이터 군집부(30)에 입력된다.The malodor gas information measured by the malodor gas measuring apparatus 200 is a concentration value of ammonia and hydrogen sulfide, and the malodor gas information is input to the data cluster 30 through a statistical preprocessing process.

첨부한 도 7은 본 발명에 따른 악취가스 분류 모델링을 예시한 데이터이다.7 is data illustrating an odor gas classification modeling according to the present invention.

상기 데이터 군집부(30)는 악취가스 측정장치(200)의 특성에 맞게 분류모델이 설정된 악취가스 분류 모델링을 적용함으로써, 거리척도를 기준으로 악취가스측정장치에 의해 측정된 악취가스 데이터와 유사성이 있는 분류 모델을 찾아 측정된 악취가스 데이터가 몇번의 분류 모델에 속하는지를 찾아낸다.The data cluster 30 applies malodorous gas classification modeling in which a classification model is set according to the characteristics of the malodorous gas measuring apparatus 200, thereby resembling the malodorous gas data measured by the malodorous gas measuring apparatus based on a distance scale. Find out which classification model the measured odor gas data belongs to.

즉, 상기 악취가스 측정장치(200)로부터 입력된 악취가스 정보가 암모니아 12, 황화수소 0인 경우에, 데이터 군집부(30)는 악취가스 측정장치(200)로부터 입력된 악취가스 정보를 악취가스 분류모델의 악취가스 정보들과 거리척도를 기반으로 유사성을 비교한 다음, 악취가스 분류 모델링 중 2번 분류모델의 악취가스 정보와 유사하다고 판단되면, 데이터 군집부(30)는 악취가스 측정장치(200)로부터 입력된 악취가스 정보가 악취가스 분류 정보 모델번호 2에 속한다고 인식한다.That is, when the malodorous gas information input from the malodorous gas measuring device 200 is ammonia 12 and hydrogen sulfide 0, the data cluster 30 classifies the malodorous gas information input from the malodorous gas measuring device 200 into the malodorous gas. When the similarity is compared based on the odor gas information of the model and the distance scale, and it is determined that the odor gas information is similar to the odor gas information of the second classification model of the odor gas classification modeling, the data cluster 30 is the odor gas measurement device 200 It is recognized that the malodorous gas information inputted from 1) belongs to the malodorous gas classification information model number 2.

이와 같이 상기 데이터 군집부(30)는 샘플링된 액비의 색 및 악취가스 정보를 각각 기입력된 분류 모델과 비교한 후 유사한 특징을 갖는 분류 모델끼리 군집시켜 분류한다.As such, the data clustering unit 30 compares the color and odor gas information of the sampled liquid fertilizer with the previously input classification model, and classifies and classifies classification models having similar characteristics.

그 다음, 상기 데이터 분석 및 판단부(31)는 분류를 통해 데이터를 분석하되, 데이터 군집부(30)에 의해 분류된 분류 정보 모델번호를 결정 모델링(결정트리)에 적용하여 결론을 도출한다(S160).Next, the data analysis and determination unit 31 analyzes the data through classification, and draws conclusions by applying the classification information model number classified by the data clustering unit 30 to the decision modeling (decision tree) ( S160).

첨부한 도 8은 본 발명에 따른 결정모델링(결정트리)를 예시한 그림이다.8 is a diagram illustrating crystal modeling (decision tree) according to the present invention.

상기 데이터 분석 및 판단부(31)는 결정트리의 각 조건에 따라 색 및 악취가스 분류정보를 세부적으로 나누면서 상태 A(완숙), 상태 B(중숙), 상태 C(미숙) 중 어느 하나로 결정한다(S170).The data analysis and determination unit 31 determines one of state A (maturity), state B (maturity), and state C (maturity) while dividing color and odor gas classification information in detail according to each condition of the decision tree ( S170).

예를 들어, 결정트리의 제1단계(S1)에서 만약 악취가스 분류 정보 모델번호가 2보다 크면 오른쪽으로 이동시키고, 악취가스 분류 정보 모델번호가 2이면 왼쪽으로 이동시키고, 악취가스 분류 정보 모델번호가 1이면 다른 트리로 이동시키는 제1조건이 설정되어 있다면, 첫번째 액비샘플의 악취가스 분류 정보 모델이 2번일 경우 제1조건에 의해 첫번째 액비샘플은 왼쪽으로 이동되고, 결정트리의 제2단계(S2)에서 만약 색 분류 정보 모델번호가 1 이하이면 왼쪽으로 이동시키고, 색 분류 정보 모델번호가 1보다 크면 오른쪽으로 이동시키는 제2조건이 설정되어 있다면, 첫번째 액비샘플의 색 분류 정보 모델이 5번일 경우 첫번째 액비샘플은 오른쪽으로 이동되며, 결정트리의 제3단계(S3)에서 만약 색 분류 정보 모델번호가 4이하이면 왼쪽으로 이동시키고, 색 분류 정보 모델번호가 4보다 크면 오른쪽으로 이동시키는 제3조건이 설정되어 있다면, 상기 첫번째 액비샘플의 색 분류 정보 모델은 5번이므로 제3조건에 의해 첫번째 액비샘플은 오른쪽으로 이동됨으로써, 최종적으로 색 분류정보가 세부적으로 나뉘면서 상태 B(중숙)로 결정된다.For example, in the first step (S1) of the decision tree, if the odor gas classification information model number is greater than 2, move to the right, if the odor gas classification information model number is 2, move to the left, odor gas classification information model number If 1 is set to the first condition to move to another tree, if the odor gas classification information model of the first liquid sample is 2, the first liquid sample is moved to the left by the first condition, and the second step of the decision tree ( In S2), if the color classification information model number is 1 or less, if the second condition is set to move to the left, and if the color classification information model number is greater than 1, the color classification information model of the first liquid sample is 5 times In this case, the first liquid sample is moved to the right, and in the third step (S3) of the decision tree, if the color classification information model number is 4 or less, it is moved to the left. If the third condition for moving to the right when the flow information model number is greater than 4 is set, the color classification information model of the first liquid sample is 5, so the first liquid sample is moved to the right by the third condition, thereby finally giving a color. The classification information is divided in detail and determined as state B (maturity).

이와 같은 방법에 의해 제어부는 다수의 액비샘플을 분류 모델링에 적용시켜 거리척도를 기반으로 유사성을 분석하여 각 분류 모델링을 파악하고 얻어진 분류 모델링을 각 결정모델링에 적용시켜 분류를 통한 액비부숙도를 측정한다.In this way, the control unit applies a number of liquid samples to classification modeling, analyzes similarity based on distance scale, identifies each classification model, and applies the obtained classification modeling to each decision modeling to measure liquid fertility maturity through classification. do.

그 다음, 상기 결정된 액비부숙도 상태 A(완숙), B(중숙), C(미숙)를 표시부(28)의 출력단에 출력하고(S180), 분석이 완료되면 다른 액비 샘플이 분석되기 전까지 대기한다(S190).Next, the determined liquid fermentation maturity state A (maturity), B (maturity), C (maturity) is output to the output terminal of the display unit 28 (S180), and when the analysis is completed, and waits until the other liquid fertilization sample is analyzed (S190).

이와 같이 본 발명의 액비부숙도 측정장치 및 방법에 의하면, 색 측정장치(100)를 이용하여 기존에 눈으로는 구분할 수 없었던 액비의 정보를 분류모델링에 적용하여 거리척도를 기반으로 유사성을 분석하여 색 분류 정보를 구하고, 이 색 분류 정보를 결정모델링에 적용하여 결론을 도출함으로써, 신속하고 정확하게 액비부숙도를 측정할 수 있다.As described above, according to the liquid fermentation maturity measuring apparatus and method of the present invention, by using the color measuring device 100 by applying the information of the liquid ratio previously indistinguishable to the eyes by classifying modeling to analyze the similarity based on the distance scale By obtaining color classification information and applying the color classification information to crystal modeling to draw conclusions, it is possible to measure liquid fertilization maturity quickly and accurately.

또한, 이동가능한 소형 악취가스 측정장치(200)를 이용하여 현장에서 액비의 악취가스를 직접 채취하여 악취가스 정보를 얻고, 이 악취가스 정보를 분류모델링에 적용함으로써 악취가스 분류 정보를 얻고, 이 악취가스 분류 정보를 결정모델링에 적용하여 결과를 예측함으로써, 분석시간을 단축시키고 액비부숙도 측정에 대한 정확성을 향상시킬 수 있다.
In addition, the odor gas information is obtained by directly collecting the odor gas of the liquid rain at the site using the portable small odor gas measurement device 200, and the odor gas classification information is applied to the classification modeling to obtain the odor gas classification information. By applying gas classification information to decision modeling to predict the results, it is possible to shorten the analysis time and improve the accuracy of the liquid maturity measurement.

10 : 하이브리드 광원부 11 : 할로겐램프
12 : 듀테륨램프 13 : 액비용기
14 : 액비용기홀더 15 : 기준투입구
16 : 측정투입구 17 : 이송 슬라이드
17a : 지지부 17b : 가이드레일
18 : 투과홀 19 : 분광계
20 : 가스흡입관 21 : 연결호스
22 : 가스흡입펌프 23 : 악취가스측정기
24 : 암모니아센서 25 : 황화수소센서
26 : 가스측정표시창 27 : 제어부
28 : 표시부 29 : 액비시료
30 : 데이터 군집부 31 : 데이터 분석 및 판단부
100 : 색 측정장치 200 : 악취가스 측정장치10: hybrid light source unit 11: halogen lamp
12: deuterium lamp 13: liquid cost machine
14: liquid cost holder 15: reference entrance
16: measuring hole 17: feed slide
17a: support portion 17b: guide rail
18 transmission hole 19 spectrometer
20: gas suction pipe 21: connection hose
22: gas suction pump 23: odor gas measuring instrument
24: ammonia sensor 25: hydrogen sulfide sensor
26: gas measurement display window 27: control unit
28: display unit 29: liquid fertilizer
30: data cluster 31: data analysis and judgment unit
100: color measurement device 200: odor gas measurement device

Claims (7)

액비가 저장되는 액비용기(13);
상기 액비용기(13)가 장착되는 액비용기홀더(14);
상기 액비용기(13)에 빛을 조사하는 하이브리드 광원부(10);
상기 액비용기(13)를 통해 투과된 빛을 받아 액비용기(13)에 저장된 액비의 색도를 측정하는 분광계(19);
상기 액비에서 발생된 악취가스가 흡입되는 가스흡입관(20);
상기 가스흡입관을 통해 악취가스를 흡입하는 가스흡입펌프(22);
상기 가스흡입펌프(22)를 통해 흡입된 악취가스를 정량적으로 측정하는 악취가스 측정부(23);
상기 분광계(19) 및 악취가스 측정부로부터 액비의 색 및 악취가스 정보를 입력받아 데이터를 분석하여 액비의 부숙도를 측정하는 제어부(27)를 포함하는 액비 부숙도 측정장치.
A liquid cost machine 13 in which liquid costs are stored;
A liquid cost holder (14) to which the liquid cost equipment (13) is mounted;
Hybrid light source unit 10 for irradiating light to the liquid immersion unit 13;
A spectrometer (19) which receives the light transmitted through the liquid cost machine (13) and measures the chromaticity of the liquid ratio stored in the liquid cost machine (13);
A gas suction pipe 20 through which the odor gas generated in the liquid ratio is sucked;
A gas suction pump 22 for sucking odor gas through the gas suction pipe;
Odor gas measurement unit 23 for quantitatively measuring the odor gas sucked through the gas suction pump 22;
And a control unit (27) for receiving color and odor gas information of the liquid ratio from the spectrometer (19) and odor gas measurement unit to analyze the data to measure the maturity of the liquid ratio.
청구항 1에 있어서, 상기 액비용기홀더(14)가 좌우로 이동되어 액비용기(13)가 하이브리드 광원부(10)로부터 조사되는 빛의 경로 상에 위치하도록 액비용기홀더(14)를 유도하는 이송슬라이드(17)를 포함하는 것을 특징으로 하는 액비 부숙도 측정장치.
The transfer slide for guiding the liquid cost holder (14) so that the liquid cost holder (14) is moved left and right so that the liquid cost (13) is positioned on the path of the light irradiated from the hybrid light source (10). Liquid fermentation maturity measuring device comprising a 17).
청구항 1에 있어서, 상기 제어부(27)는 분류를 통해 데이터를 분석하여 액비 부숙도를 결정하는 데이터 분석 및 판단부(31)를 포함하는 것을 특징으로 하는 액비 부숙도 측정장치.
The apparatus according to claim 1, wherein the control unit (27) comprises a data analysis and determination unit (31) for analyzing the data through classification to determine the liquid fertilization degree.
청구항 1에 있어서, 상기 제어부(27)는 색 및 악취가스 정보를 분류 모델링에 적용시켜 유사한 특징을 갖는 것끼리 모으는 데이터 군집부(30)를 포함하는 것을 특징으로 하는 액비 부숙도 측정장치.
The apparatus according to claim 1, wherein the control unit (27) includes a data cluster (30) for applying color and odor gas information to classification modeling and collecting the similar features.
액비를 채취하여 샘플링하는 단계;
분광계(19)를 이용하여 액비의 색도를 측정하는 단계;
악취가스측정기(23)를 이용하여 상기 액비에서 발생한 악취가스의 농도를 측정하는 단계;
상기 색도 및 악취가스 정보를 결정 모델링에 적용하여 분류를 통해 액비의 부숙도를 결정하는 단계를 포함하여 이루어지는 액비 부숙도 측정방법.
Sampling and sampling the liquid ratio;
Measuring the chromaticity of the liquid ratio using the spectrometer 19;
Measuring the concentration of malodorous gas generated in the liquid ratio using a malodor gas measuring instrument (23);
And determining the maturity level of the liquid ratio by applying the chromaticity and odor gas information to the crystal modeling.
청구항 5에 있어서, 상기 액비의 부숙도를 결정하는 단계는 분광계(19)로부터 입력된 액비의 색도 정보를 통계적 전처리를 거쳐 색도 분류 모델링에 적용하여 색 분류 정보와 종자발아율 정보를 얻고, 상기 색 분류 정보를 결정 모델링에 적용하여 분류를 통해 액비의 부숙도를 결정하는 것을 특징으로 하는 액비 부숙도 측정방법.
6. The method of claim 5, wherein the determining the maturity of the liquid ratio comprises applying color information of the liquid ratio input from the spectrometer 19 to chromaticity classification modeling through statistical preprocessing to obtain color classification information and seed germination rate information. A liquid fertilization maturity measurement method characterized by determining the maturity of the liquid fertilizer by applying the information to the decision modeling.
청구항 5에 있어서, 상기 액비의 부숙도를 결정하는 단계는 악취가스 측정부(23)로부터 입력된 악취가스 정보를 악취가스 분류 모델링에 적용하여 악취가스 분류정보를 얻고, 상기 악취가스 분류정보를 결정 모델링에 적용하여 분류를 통해 액비의 부숙도를 결정하는 것을 특징으로 하는 액비 부숙도 측정방법.

The method of claim 5, wherein the determining of the maturity of the liquid ratio is performed by applying the malodor gas information input from the malodor gas measuring unit 23 to the malodor gas classification modeling to obtain the malodor gas classification information, and determine the malodor gas classification information. A liquid fertilization maturity measurement method characterized by determining the maturity of the liquid fertilizer through the classification applied to the modeling.

KR1020100034568A 2010-04-15 2010-04-15 Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure KR101002772B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100034568A KR101002772B1 (en) 2010-04-15 2010-04-15 Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100034568A KR101002772B1 (en) 2010-04-15 2010-04-15 Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101002772B1 true KR101002772B1 (en) 2010-12-21

Family

ID=43513149

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100034568A KR101002772B1 (en) 2010-04-15 2010-04-15 Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101002772B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101859167B1 (en) 2017-09-20 2018-05-17 상지대학교산학협력단 Measuring method for fermentation degree of liquid Fertilizer
KR102250884B1 (en) * 2019-12-12 2021-05-11 대한민국 Gas capture and concentration measurement for system determining compost maturity and operation method thereof

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100261042B1 (en) 1998-01-12 2000-08-01 김강권 Method for measuring nitrogen volume in excrements of cattle and measuring apparatus thereof
KR100586090B1 (en) 2004-05-01 2006-06-08 양사헌 Fermentation compost system for position measurement of organic waste

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100261042B1 (en) 1998-01-12 2000-08-01 김강권 Method for measuring nitrogen volume in excrements of cattle and measuring apparatus thereof
KR100586090B1 (en) 2004-05-01 2006-06-08 양사헌 Fermentation compost system for position measurement of organic waste

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101859167B1 (en) 2017-09-20 2018-05-17 상지대학교산학협력단 Measuring method for fermentation degree of liquid Fertilizer
KR102250884B1 (en) * 2019-12-12 2021-05-11 대한민국 Gas capture and concentration measurement for system determining compost maturity and operation method thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101382488B (en) Method for detecting nitrogen content in fresh tea by visible light-near infrared diffuse reflection spectrum technology
JP4749330B2 (en) Non-destructive inspection method for components such as vegetables by near infrared spectroscopy and the same device
Fan et al. Individual wheat kernels vigor assessment based on NIR spectroscopy coupled with machine learning methodologies
KR101002772B1 (en) Measuring system and method for fermentation degree of liquid manure
CN108169168A (en) Test and analyze rice grain protein content mathematical model and construction method and application
CN104730027B (en) The method that puccinia striiformis uredospores germination rate is determined using near-infrared spectrum technique
Sell et al. Assessing the fine root growth dynamics of Norway spruce manipulated by air humidity and soil nitrogen with deep learning segmentation of smartphone images
CN109632892A (en) Caused harm duration detection model and application based on the arbor-vitae of electronic nose by trunk borer
Qian et al. C 3 plants converge on a universal relationship between leaf maximum carboxylation rate and chlorophyll content
Edwards A timesaving technique for measuring respiration rates in incubated soil samples
CN115436307B (en) Method for nondestructively and rapidly detecting chlorophyll and carotenoid content in plant leaves
CN102539507B (en) Method for evaluating nitrogen nutrition of paddy by micro dynamic ion flux technique and application thereof
CN103674929A (en) Health examination method for plant seedlings by using spectral analysis
CN105891130A (en) Method for correcting different spectrum information to determine material information errors
JP2014240825A (en) Analysis method and analysis device of soil biochemical characteristics
CN110426367A (en) Large-scale milch cow farms liquid dung handles the method for quick predicting of total phosphorus content in the liquid dung of full chain link
CN107037039B (en) A kind of Xinjiang walnut place of production is traced to the source research method
Dishon et al. Image-based analysis and quantification of biofouling in cultures of the red alga Asparagopsis taxiformis
CN106093237B (en) Plant anthracnose diagnostic method based on the analysis of disease plant metabolic components
CN111802281B (en) Optical fiber spectrum grading detection device and method for fertilized eggs in pre-incubated breeding duck eggs
CN212932410U (en) Potassium ion rapid detection kit
CN106872462A (en) The developer and application method of quick detection whiteness flour wheat seed resource high
Skwierawska et al. Sulphur in the Polish fertilization diagnositcs
Peterson Jr et al. Considerations for evaluating controlled exposure studies of tree seedlings
CN107391909A (en) The curve-fitting method based on Based on Interpolating Spline for chemiluminescence immunoassay detection

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131014

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140929

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151127

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161206

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180105

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181129

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190930

Year of fee payment: 10