Introduction

마늘(Allium sativum L.)은 우리나라의 대표적인 양념채소 중 하나로, 2025년 기준 마늘 재배면적은 22,947 ha, 10 a당 생산량은 1,351 kg, 총 생산량은 310천 톤에 달하여 국내 재배면적과 생산량 측면에서 농업적·경제적 비중이 큰 작목이다(Statistics Korea, 2025). 그러나 마늘 생산은 파종, 재배관리, 수확 및 선별에 이르는 전 과정에서 노동 투입 의존도가 높다(Lee et al., 2023). 특히 마늘 재배의 전체 기계화율은 2024년 기준 66.1% 수준임에도 불구하고 수확작업의 기계화율은 59.7%로 평균에 비해 낮은 수준을 보이고 있다(RDA, 2025). 수확 작업은 줄기 절단, 굴취, 토양 분리 및 수집을 포함하는 복합 작업으로 구성되므로, 노동력 절감과 안정적 생산을 위해 굴취·수집 단계의 기계화 고도화가 요구된다(Lee et al., 2022).

마늘 수확 작업의 기계화가 저조한 데에는 굴취부 설계의 어려움이 자리한다(Woo et al., 2023). 굴취 성능은 땅속에 매립된 마늘을 손상 없이 파내어 토양과 분리해 내는 과정에서 발생하는 토양–마늘–기계 간의 복합적인 상호작용에 의해 결정되는데, 이 상호작용을 실제 포장에서 계측·검증하는 것은 현실적인 제약이 크다(Min et al., 2025; Do et al., 2024). 마늘 수확은 연중 한정된 짧은 시기에만 가능하고, 시험이 가능한 포장의 공간과 조건도 제한적이며, 시작기를 제작하여 설계 변수를 일일이 바꾸어 가며 포장 시험을 반복하는 데에는 많은 시간과 비용이 요구된다(NIAS, 2021). 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 토양·작물과 작업부의 상호작용을 컴퓨터 상에서 모사하여 다양한 설계 변수를 사전에 평가할 수 있는 시뮬레이션 기법의 활용이 확대되고 있다(Yu et al., 2023).

이산요소법(discrete element method, DEM)은 다수의 입자 거동과 입자 간 접촉을 개별적으로 계산하여 토양과 같은 입상체의 거동을 모사하는 수치해석 기법으로(Horabik et al., 2020), 굴취·운반·선별과 같이 입자 단위의 상호작용이 지배적인 농작업 해석에 널리 적용되고 있다(Ucgul et al., 2015; Kim et al., 2024a). DEM 시뮬레이션의 신뢰성은 입력되는 재료 물성 및 접촉 파라미터의 정확성에 크게 의존하며, 특히 밀도, 전단탄성계수(shear modulus), 푸아송비(Poisson's ratio)와 같은 기본 물성과 정마찰계수, 반발계수, 구름마찰계수 등의 접촉 파라미터는 시뮬레이션 결과를 좌우하는 핵심 입력값이다(Dehghan et al., 2025; Li et al., 2022). 그러나 이들 파라미터 중 일부는 직접 측정이 어렵거나 측정값과 시뮬레이션 거동이 일치하지 않는 경우가 많아, 실측 가능한 거시적 응답(예: 벌크밀도, 베인 전단 토크, 임계각, 반발높이)을 기준값으로 두고 입력 파라미터를 보정(calibration)하는 과정이 요구된다(De Pue et al., 2019). 결국 기계와의 상호작용을 신뢰성 있게 모사하기 위해서는, 그에 앞서 대상이 되는 작물과 토양 자체의 거동이 실측 거시응답을 재현할 수 있도록 보정되어야 한다.

토양 DEM 모델링 관련 선행연구를 검토한 결과, Kim 등(2024b)은 해안가, 논 및 밭 토양을 대상으로 전단계수, 마찰계수 및 표면에너지 등의 매개변수 민감도를 분석하고, 가비중, 안식각, 점착력 및 내부마찰각을 기준으로 토양 DEM 모델을 보정·검증하였다. Bae 등(2023)은 실제 포장 토양의 물성을 기반으로 로타리 경운 시뮬레이션용 가상 토양층을 구성하고, 벌크밀도와 전단 토크를 기준으로 토양 입자 질량과 접촉 파라미터를 보정하여 경심에 따른 로타리 경운날 축 부하를 분석하였다. 작물 측면에서는 Park 등(2021)이 마늘쪽을 대상으로 안식각과 잔류입자수를 이용하여 DEM 모델의 입자 간 접촉 파라미터를 분석하였으며, Park 등(2024)은 마늘 수집기 개발을 위한 기초자료로 수집 직전 마늘의 형상, 밀도, 푸아송비, 탄성계수 및 접촉 재료별 정마찰계수를 측정하고 이를 수집기 설계 인자로 활용할 수 있음을 제시하였다. 이와 같이 기존 연구들은 토양 또는 작물의 물성 측정, DEM 모델 보정, 농업기계 설계 인자 도출에 기여하였으나, 대부분 토양 또는 작물을 개별 대상으로 다루고 있어 실제 마늘 수확 과정에서 나타나는 토양–작물 간 동시 거동을 재현하고 검증한 연구는 아직 충분하지 않다. 특히 마늘의 경우 기존 DEM 관련 연구는 마늘쪽 또는 단순화된 입자 형상을 대상으로 수행된 사례가 있으나, 통마늘 구근 전체의 불규칙한 형상을 반영하여 재배지 토양과 함께 통합적으로 모델링한 연구는 제한적인 실정이다.

이에 본 연구에서는 후속 마늘 굴취 해석에 선행되어야 하는 재배지 토양 및 통마늘 구근의 DEM 기초모델을 구축·보정하고자 하였다. 국내 주요 마늘 산지인 합천(난지형)과 의성(한지형)의 토양을 대상으로 DEM 시뮬레이션에 필요한 토양 물성을 측정하고, 실측값을 기준으로 토양 DEM 모델을 보정하였다. 또한 통마늘 구근의 물리적 특성 및 접촉 파라미터를 측정하고, 사진측량 기반 3차원 형상 모델을 구축하여 마늘 DEM 모델에 반영하였다. 본 연구의 공학적 의의는 서로 다른 재배지 토양 조건과 통마늘 구근의 비정형 형상을 DEM 입력자료로 반영하고, 벌크밀도·베인 전단 토크·임계각·반발높이와 같은 거시적 응답을 기준으로 토양 및 마늘 모델을 보정한 데 있으며, 이를 통해 향후 굴취날 형상·작업 깊이·진입각 등 기계 설계 변수가 토양 교란 및 마늘 거동에 미치는 영향을 해석하기 위한 기초 DEM 모델과 입력자료를 제공하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 토양 및 마늘 모델을 각각 거시적 응답을 기준으로 보정하고, 보정된 두 모델을 단일 DEM 환경에 결합하여 굴취 후 마늘의 안착 거동을 구현하는 단계까지를 본 연구에서 수행하였다. 구체적인 목적은 다음과 같다. 첫째, 두 지역 재배지 토양의 물리적 특성(토성, 토양수분, 토양강도, 벌크밀도, 베인 전단 토크)을 측정한다. 둘째, 벌크밀도와 베인 전단 토크를 기준으로 토양 DEM 모델을 보정·검증한다. 셋째, 통마늘 구근의 물리적 특성 및 접촉 파라미터를 측정하고, 사진측량 기반 3차원 형상 모델과 함께 적용하여 마늘 DEM 모델을 구성한다. 넷째, 검증된 토양 모델과 통마늘 모델을 결합하여 토양 표면 위 마늘의 안착 상태를 DEM 시뮬레이션으로 구현한다.

Materials and Methods

실험 설계

본 연구는 토양 베드(soil bed)와 마늘(garlic)을 두 축으로 하여, 각 대상의 물성을 측정한 뒤 이를 시뮬레이션의 입력값으로 적용하거나 실측 거시응답을 기준으로 보정하고, 상대오차를 통해 재현성을 평가하는 절차로 구성하였다. 토양은 포장시험을 통해 벌크밀도와 베인 전단 토크를 측정하였으며, 벌크밀도는 입자 질량을 보정하여 일치시키고 베인 전단 토크는 전단탄성계수와 표면에너지를 보정하여 재현하였다. 마늘은 3차원 형상 모델링을 통해 STL 입자 파일을 생성하고, 실내시험을 통해 밀도·전단탄성계수·푸아송비 등 기본 물성과 정마찰계수·반발계수 등 접촉 물성을 측정하였다. 정마찰계수는 임계각, 반발계수는 반발높이를 기준으로 보정하였으며, 보정 후 실측값과의 상대오차를 통해 재현성을 평가하였다. 전체 측정–보정–재현성 평가 흐름은 Fig. 1과 같다.

Fig. 1.

Workflow for measuring, calibrating, and evaluating the reproducibility of DEM parameters.

시험 포장 및 마늘 시료

시험 대상지는 국내 대표 마늘 산지인 경상남도 합천군의 난지형 마늘 재배 포장(Field 1, southern-type)과 경상북도 의성군의 한지형 마늘 재배 포장(Field 2, northern-type)으로 선정하였다. 두 지역은 마늘 품종과 토양 조건이 상이하여 지역별 모델 구축의 비교 분석에 적합하다. 각 포장에서 토양 시료와 마늘 시료를 채취하였으며, 마늘은 품종별로 구분하여 물성을 측정하였다. 채취한 마늘 시료는 Fig. 2와 같다.

Fig. 2.

Collected garlic samples: (a) southern-type garlic (Field 1); (b) northern-type garlic (Field 2).

토양 물성 측정

두 포장의 토성(Soil texture)은 각 포장 내 10개 지점에서 토양 채취 오거(Soil sampling auger, HJD-1815, Heungjin Precision Co., Ltd., Republic of Korea)를 이용하여 채취한 토양 시료를 대상으로 입경 분석을 수행하여 분류하였다. 각 시료에 대해 모래, 미사, 점토의 비율을 산정한 뒤 포장별 평균 입경 조성을 미국농무부(USDA)의 토성삼각도 기준에 적용하여 토성을 판정하였다. 분석 결과 Field 1은 미사질양토(silt loam), Field 2는 식양토(clay loam)로 분류되었으며, 세부 비율은 Table 1과 같다.

토양수분 함량(Soil moisture content)은 굴취 작업이 완료된 후 각 포장의 굴취부 중앙 토양을 대상으로 측정하였다. 토양수분은 점착성 토양에서 입자 간 점착력에 영향을 미치는 인자로, 본 연구에서는 두 포장의 토양 물성 차이를 규명하고 접촉 파라미터 보정값의 물리적 타당성을 해석하기 위한 기초 자료로 측정하였다. 측정에는 휴대용 토양수분 센서(Field Scout, TDR-350, Spectrum Technologies Inc., Aurora, IL, USA)를 사용하였으며, 각 포장별로 15회 반복 측정하여 평균·최소·최대·표준편차를 산정하였다. 측정 결과 Field 1의 평균 수분함량은 29.29%(최소 27.90, 최대 30.90, 표준편차 0.86), Field 2는 30.97%(최소 29.10, 최대 32.40, 표준편차 0.86)로 나타났으며, 요약 결과는 Table 2와 같다.

토양 관입 저항(Soil penetration resistance)은 휴대용 토양강도 센서(Field Scout SC900, Spectrum Technologies Inc., Aurora, IL, USA)를 이용하여 측정하였다. 관입저항은 토양의 조밀도와 강도를 나타내는 지표로, 본 연구에서는 두 포장의 토양 물성 차이를 규명하고 접촉 파라미터 보정값의 물리적 타당성을 해석하기 위한 기초 자료로 측정하였다. 측정은 지표면으로부터 깊이 0-30.0 cm 구간에서 2.5 cm 간격으로 수행하였으며, 관입저항은 원추지수(Cone index, kPa)로 기록하였다. 깊이별 원추지수 측정 결과는 Fig. 3에 제시하였다. 두 포장 모두 깊이가 증가함에 따라 원추지수가 증가하는 경향을 보였으며, 동일한 깊이에서 Field 2(의성)가 Field 1(합천)보다 전반적으로 높은 값을 나타냈다.

Fig. 3.

Soil penetration resistance profiles by depth.

토양 벌크밀도(Bulk density)는 토양 채취 오거를 이용하여 일정 부피(0.0001 m³)의 시료를 채취한 뒤, 채취된 토양의 질량을 부피로 나누어 산정하였다. 각 포장에서는 10회 반복 측정을 수행하였다. 토양 베인 전단 토크(Vane shear torque)는 휴대용 베인 전단시험기(portable vane shear tester, HJ-4560, Heungjin Precision Co., Ltd., Republic of Korea)를 사용하여 포장에서 직접 측정하였으며, 베인의 회전에 따른 회전각도와 토크를 함께 Fig. 4와 같이 측정하였다.

Fig. 4.

Field measurements for soil physical properties: (a) soil sampling; (b) vane shear test.

DEM 시뮬레이션 환경 및 모델 구성

DEM 시뮬레이션은 이산요소법 기반 상용 소프트웨어인 EDEM (EDEM 2022.0, Altair Engineering Inc., Troy, MI, USA)을 이용하여 수행하였다. EDEM은 입상체 및 벌크 재료의 거동을 해석하기 위한 DEM 기반 시뮬레이션 소프트웨어로, 토양과 같은 입상재료의 입자 간 및 입자–경계 간 접촉 거동을 모사하는 데 활용된다. 토양은 점착성을 가지므로, 토양 입자 간 접촉에는 점착과 소성 변형을 함께 반영할 수 있는 EEPA (Edinburgh elasto-plastic adhesion) 접촉 모델을 적용하였고, 입자–재료(geometry) 간 접촉에는 Hertz–Mindlin (no-slip) 접촉 모델을 적용하였다. EEPA 모델에서 전단탄성계수와 표면에너지는 토양 입자 간의 접촉 거동을 통해 거시적 응답을 재현하기 위한 보정 파라미터로, 전단탄성계수는 입자 간 접촉 강성을, 표면에너지는 입자 간 점착력을 매개하며 그 값이 커질수록 전단 토크가 증가한다. 이에 따라 본 연구에서는 실측 벌크밀도를 기준으로 입자 질량을, 실측 베인 전단 토크를 기준으로 전단탄성계수와 표면에너지를 반복적으로 조정하여 실측값에 수렴하도록 보정하였다(Kim et al., 2021; Bae et al., 2023). 마늘은 사진측량 기반 3차원 형상 모델로 구현하고, 밀도·전단탄성계수·푸아송비 등 기본 물성과 정마찰계수·반발계수 등 접촉 물성을 실측하여 입력하였으며, 정마찰계수는 임계각, 반발계수는 반발높이를 기준으로 보정하였다. 토양 베드, 베인 전단시험, 경사면 시험 및 자유낙하 시험 조건을 각각 시뮬레이션 환경에서 재현하였으며, 토양 및 마늘 모델 모두 시뮬레이션 결과를 실측 거시응답값과 비교하여 상대오차를 산정함으로써 재현성을 평가하였다.

토양 DEM 모델 보정 및 검증

토양 DEM 모델의 보정 및 재현성 평가는 벌크밀도 재현과 베인 전단 토크 재현의 두 단계로 수행하였다. 먼저 실제 포장 토양의 벌크밀도를 재현하기 위하여 가상 토양 베드를 구성하였다. 토양 베드의 크기는 가로 × 세로 × 높이 = 500 × 500 × 120 mm로 설정하였으며, 생성된 토양 입자 수는 Field 1에서 7,098개, Field 2에서 7,144개였다. 토양 입자의 초기 직경과 질량은 실측 벌크밀도와 차이를 보였기 때문에, 입자 질량을 조정하여 시뮬레이션 벌크밀도가 실측값에 수렴하도록 보정하였다. 다만 Field 2의 경우 초기 직경(8 mm) 조건에서는 베인 전단 토크가 목표값에 도달하지 않아, 입자 직경을 5 mm로 축소하여 전단면에 접촉하는 입자 수를 증가시킴으로써 목표 토크를 재현하였다. 이때 직경 축소에 따라 Field 2의 입자 수는 약 27,853개로 증가하였다.

이후 베인 전단시험을 시뮬레이션 상에서 재현하였다. 실험에서 측정한 베인의 회전각도와 회전 조건을 동일하게 적용하고, 시뮬레이션에서 발생한 베인 전단 토크를 실측 토크와 비교하였다. 전단탄성계수와 표면에너지를 조정하여 실측 베인 전단 토크가 재현되도록 보정하였으며, 최종적으로 시뮬레이션 토크와 실측 토크 간 상대오차를 이용하여 토양 DEM 모델의 재현성을 평가하였다. 보정 및 재현성 평가 과정은 Fig. 5에 제시하였다.

Fig. 5.

Calibration and reproducibility evaluation of the soil DEM parameters: (a) bulk density; (b) vane shear torque.

마늘 3차원 형상 모델링

마늘의 비정형 형상을 DEM 입자 모델에 반영하기 위하여 사진측량 기반의 3차원 형상 모델링을 수행하였다. 본 형상 모델링은 개별 마늘의 형상을 정밀 복원하기 위한 것이 아니라 통마늘 구근의 전반적인 비정형 형상을 DEM 입자에 반영하기 위한 것으로, 각 지역에서 채취한 마늘 중 해당 품종의 전형적인 형상과 평균 크기에 해당하고 손상 및 기형이 없는 온전한 개체를 대표 시료로 선정하였다. 형상 모델링에는 Field 1 마늘과 Field 2 마늘을 각각 1개씩 사용하였으며, 촬영에는 디지털 카메라(Sony Alpha 7CR, Sony, Tokyo, Japan)를 사용하였다. 촬영 이미지는 Photoshop 25 (Adobe Inc., San Jose, CA, USA)를 이용하여 전처리하였고, Meshroom 2023.3.0 (AliceVision, Paris, France)을 이용하여 특징점 추출, 이미지 정합, 점군(point cloud) 생성, 메쉬 생성 및 텍스처링을 수행하였다. 이후 Blender 4.2.2 LTS (Blender Foundation, Amsterdam, Netherlands)를 이용하여 상·하부 모델 결합과 불필요한 메쉬 정리를 수행하였으며, Instant Meshes를 이용하여 표면 메쉬를 리토폴로지하였다. 최종 모델은 UltiMaker Cura (UltiMaker, Utrecht, Netherlands)를 이용하여 DEM 시뮬레이션에 활용 가능한 STL 형식으로 변환하였다. 촬영 구성과 형상 모델링 과정은 Fig. 6에 나타내었다.

Fig. 6.

Photogrammetry-based workflow for constructing a three-dimensional garlic bulb model.

마늘 물성 측정

마늘의 부피와 밀도는 수중치환법을 이용하여 측정하였다 (Park et al., 2024). 이때 마늘은 인편 단위로 분리하지 않고 통마늘(whole bulb) 상태로 측정하였으며, 따라서 산출된 밀도는 구근 내부의 공극을 포함하는 겉보기 밀도(apparent density)에 해당한다. 측정 방법은 마늘의 질량을 측정한 뒤 물에 잠겼을 때 배제된 물의 부피로부터 부피를 산정하고, 질량을 부피로 나누어 밀도를 산출하는 방식으로 측정하였다. 측정방식은 Fig. 7과 같다.

Fig. 7.

Measurement of garlic density using the water displacement method.

마늘의 푸아송비(Poisson’s ratio)와 영률(Young’s modulus)은 만능재료시험기(LTCM-100-EU, Chatillon, Largo, FL, USA)를 이용한 압축시험을 통해 측정하였다. 압축하중 200 N은 예비시험에서 마늘 구근이 파열이나 영구 손상 없이 압축되며 응력–변형률 관계가 선형 거동을 유지하는 비파괴 하중 범위 내에서 선정하였으며, 해당 구간에서는 마늘을 선형 탄성체로 근사할 수 있다. 압축하중이 200 N에 도달한 시점에서 마늘의 축방향 및 횡방향 변형을 측정하였으며, 이를 이용하여 축방향 변형률과 횡방향 변형률을 산정하였다. 푸아송비는 축방향 변형률에 대한 횡방향 변형률의 비로 계산하였고, 영률은 압축시험에서 얻어진 응력–변형률 관계를 이용하여 산정하였다(Park et al., 2024). 측정 장면은 Fig. 8에 제시하였다.

Fig. 8.

Measurement of the Poisson's ratio and Young's modulus of garlic by compression test.

정마찰계수(static friction coefficient)는 경사각 시험으로 측정하였다. 마늘을 시편 위에 올려놓고 시편의 한쪽을 천천히 들어 올리면서 마늘이 최초로 미끄러지기 시작하는 임계각(critical angle)을 기록하여, 그 탄젠트값으로부터 정마찰계수를 산정하였다(ASTM International, 2024). 접촉 재료는 마늘–철(steel), 마늘–고무(rubber), 마늘–토양(soil)으로 구분하였으며, 시편은 Fig. 9와 같다. 철 시편은 S45C 강재, 고무 시편은 NBR 고무를 사용하였으며, DEM 시뮬레이션에 입력한 각 재료의 밀도, 전단탄성계수 및 푸아송비는 Table 3과 같다. 마늘의 밀도는 수중치환법으로, 전단탄성계수와 푸아송비는 압축시험으로 측정한 값을 적용하였고, 철과 고무의 물성치는 선행연구에서 보고된 값을 적용하였다.

Fig. 9.

Specimens for parameter measurements: (a) steel; (b) rubber; (c) soil.

반발계수(restitution coefficient)는 마늘–재료(철·고무·토양) 간에는 자유낙하 충돌시험으로, 마늘–마늘 간에는 진자운동 충돌시험으로 측정하였다. 자유낙하 충돌시험에서는 일정 높이에서 마늘을 낙하시킨 뒤 초고속 카메라로 충돌 후 반발 과정을 촬영하고, 모션 분석 프로그램(ProAnalyst, Xcitex Inc., Woburn, MA, USA)을 이용하여 첫 번째 반발높이를 산출하였다(Boac et al., 2010; Guo et al., 2024). 마늘–마늘 간 반발계수는 진자운동 충돌시험에서 충돌 후 반발각을 분석하여 산정하였다(Hlosta et al., 2018). 각 실험별 측정 장면은 Fig. 10에 제시하였다.

Fig. 10.

Measurement of the restitution coefficient of garlic: (a) drop test; (b) pendulum test.

두 지역 마늘의 물성 및 접촉 특성 차이는 독립표본 비교를 통해 분석하였다. 각 항목은 1.5×IQR 기준으로 이상값을 제거한 뒤, Shapiro–Wilk 검정으로 정규성을, Levene 검정으로 등분산성을 평가하였다. 검정 결과 일부 항목에서 정규성 또는 등분산 가정이 충족되지 않아, 생체재료 측정값의 비정규성을 고려하여 모든 항목에 비모수 검정인 Mann–Whitney U test를 일관되게 적용하였으며, 유의수준은 0.05로 하였다.

마늘 DEM 모델 보정·재현성 확인

마늘 DEM 모델의 접촉 파라미터는 실측 임계각과 반발높이를 기준으로 보정하고, 실측값과의 상대오차를 통해 재현성을 평가하였다. 정마찰계수는 경사면 시험을 시뮬레이션 상에서 모사하여 실측 임계각이 재현되도록 보정하였으며, 반발계수는 자유낙하 시험을 동일한 조건으로 모사하여 첫 번째 반발높이가 실측값과 일치하도록 보정하였다. 정마찰계수 및 반발계수의 보정 절차는 각각 Fig. 11및 Fig. 12에 제시하였다. 마늘–마늘 반발계수는 진자운동 시험을 통해 초기값을 도출하였으며, 시뮬레이션에서는 자유낙하 조건으로 대체하여 최종 보정하였다.

Fig. 11.

Calibration and reproducibility evaluation of the static friction coefficient of garlic–material.

Fig. 12.

Calibration and reproducibility evaluation of the restitution coefficient of garlic–material.

Results and Discussion

토양 물성 측정 결과

토양 벌크밀도 측정 결과는 Table 4와 같다. Field 1의 평균 벌크밀도는 1,266.1 kg/m³, Field 2는 1,360.4 kg/m³로 나타났으며, Field 2가 Field 1보다 약 94.3 kg/m³ 높았다. 이는 Field 2의 토양이 상대적으로 조밀한 구조를 가지며, 앞서 제시한 토양강도 결과에서 Field 2가 전반적으로 높은 관입저항을 보인 경향과도 일치한다.

베인 전단시험 결과는 Table 5와 같다. 평균 베인 전단 토크는 Field 1에서 8.17 N·m, Field 2에서 20.45 N·m로 나타났으며, 표준편차는 각각 1.53 N·m와 2.86 N·m였다. Field 2의 평균 베인 전단 토크는 Field 1보다 약 2.5배 높게 나타났다. 평균 회전각도는 Field 1에서 16.3°, Field 2에서 27.3°로 나타났으며, 표준편차는 각각 14.8°와 9.6°였다. 이러한 결과는 Field 2에서 베인 회전에 대한 저항이 더 크게 발생했음을 의미하며, 이는 Field 2의 높은 벌크밀도와 식양토 특성에 따른 입자 간 결속력 증가가 전단 저항을 증가시킨 결과로 판단된다.

따라서 두 포장은 토성, 벌크밀도, 관입저항 및 전단 토크에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 이는 DEM 토양 모델 구축 시 포장별로 서로 다른 입력 파라미터와 보정 조건이 필요함을 의미한다. 본 연구에서는 측정된 벌크밀도를 입자 질량 보정의 기준값으로, 베인 전단시험에서 측정된 전단 토크를 접촉 파라미터 보정 및 검증을 위한 거시적 기준값으로 활용하였다.

토양 DEM 모델 보정·검증 결과

벌크밀도 보정 결과는 Table 6에 제시하였다. 초기 시뮬레이션 벌크밀도는 Field 1과 Field 2에서 각각 696.5 kg/m³와 797.9 kg/m³로 나타났으며, 실측값 대비 오차는 각각 44.98%와 41.35%였다. 이후 입자 크기와 입자 질량을 조정한 결과, 시뮬레이션 벌크밀도는 Field 1에서 1,265.8 kg/m³, Field 2에서 1,362.1 kg/m³로 보정되었고, 보정 오차는 각각 0.02%와 0.13%로 감소하였다. 이를 통해 입자 크기 및 질량 조정을 통해 두 포장의 실측 벌크밀도를 0.1% 내외의 오차로 재현할 수 있음을 확인하였다.

베인 전단 토크 기반 토양 파라미터 보정 결과는 Table 7에 제시하였다. 초기 조건에서 시뮬레이션 토크는 Field 1과 Field 2에서 각각 1.036 N·m와 0.587 N·m로 나타났으며, 실측 토크 대비 오차는 각각 87.32%와 97.13%였다. 이후 전단탄성계수와 표면에너지를 순차적으로 조정한 결과, 시뮬레이션 토크는 Field 1에서 8.18 N·m, Field 2에서 20.26 N·m로 보정되었고, 최종 오차는 각각 0.12%와 0.93%로 감소하였다. 이를 통해 전단탄성계수와 표면에너지 보정을 통해 두 포장의 베인 전단 거동을 1% 이내의 오차로 재현할 수 있음을 확인하였다. 특히 Field 2에서 두 파라미터의 증가 폭이 큰 것은 두 포장의 토양 물성 차이에 기인한다. Field 2는 Field 1에 비해 점토 함량이 높은 식양토로 분류되었으며, 수분함량·벌크밀도·관입저항·베인 전단 토크가 모두 높게 측정되었고, 특히 베인 전단 토크는 약 2.5배 수준이었다. EEPA 모델에서 점착력을 매개하는 표면에너지는 점토·수분이 많을수록, 접촉 강성을 매개하는 전단탄성계수는 토양이 조밀하고 전단 저항이 클수록 커지므로, Field 2에서 두 파라미터가 더 큰 폭으로 보정된 것은 독립적으로 측정한 물성 차이와 일치한다.

마늘 3차원 형상 모델 결과

사진측량 기반 3차원 형상 모델링 결과는 Fig. 13와 같다. Field 1 마늘은 상대적으로 낮고 폭이 넓은 구근 형상을 보인 반면, Field 2 마늘은 세로 방향으로 길고 하단부가 좁은 형상을 나타냈다. 구축된 3차원 모델은 지역별 통마늘의 비정형 형상 차이를 반영할 수 있으며, DEM 시뮬레이션에서 토양–마늘 거동 해석을 위한 형상 입력 자료로 활용하였다.

Fig. 13.

Three-dimensional garlic bulb models constructed using photogrammetry: (a) southern-type garlic (Field 1) and (b) northern-type garlic (Field 2).

마늘 물성 측정 결과

마늘의 기본 물성 측정 및 통계분석 결과는 Table 8과 같다. 이상값을 제거한 후 Mann–Whitney U test를 수행한 결과, Field 1과 Field 2의 부피, 밀도, 푸아송비 및 영률은 모두 통계적으로 유의한 차이를 보였다(부피·밀도·영률 p<0.001, 푸아송비 p<0.01). Field 1의 평균 부피, 밀도 및 푸아송비는 각각 58.54 mL, 0.936 g/cm³ 및 0.202로 나타났으며, Field 2의 평균값인 46.40 mL, 0.661 g/cm³ 및 0.126보다 높게 나타났다. 반면, 영률은 Field 2에서 72.25 MPa로 나타나 Field 1의 35.32 MPa보다 높았다. 여기서 밀도는 통마늘을 그대로 측정한 겉보기 밀도로 구근 내부의 공극이 포함되어 물보다 낮은 값을 보일 수 있으며, Field 2 마늘은 인편 수가 많고 크기가 작아 공극 비율이 커 밀도가 더 낮게 나타난 것으로 판단된다. 이러한 결과는 두 지역 마늘이 형상 및 기계적 물성에서 뚜렷한 차이를 가짐을 의미한다. 본 연구에서 통계 분석의 목적은 두 품종의 차이 자체를 입증하는 데 있는 것이 아니라, 이러한 차이가 통계적으로 유의하여 DEM 시뮬레이션에서 동일한 입력값을 일괄 적용할 수 없음을 확인하는 데 있다. 즉 측정된 물성 및 접촉 특성의 유의한 차이는 두 포장의 마늘 DEM 모델을 서로 다른 입력 파라미터로 구성해야 함을 의미하며, 실제로 후술하는 바와 같이 임계각 및 반발높이 기준의 접촉 파라미터 보정 결과 또한 Field 1과 Field 2에서 서로 다른 값으로 도출되었다.

마늘의 정마찰계수 측정 및 통계분석 결과는 Table 9와 같다. 이상값을 제거한 후 Mann–Whitney U test를 수행한 결과, Field 1과 Field 2의 정마찰계수는 모든 접촉 재료에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 철과의 접촉에서는 Field 2의 평균 정마찰계수가 0.436으로 Field 1의 0.415보다 높게 나타났으며, 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 반면, 고무 및 토양과의 접촉에서는 Field 1의 평균 정마찰계수가 각각 0.596 및 0.601로 나타나 Field 2의 0.541 및 0.549보다 높았으며, 고무에서는 p<0.001, 토양에서는 p<0.01 수준에서 유의한 차이를 보였다. 두 지역 마늘 모두 철과의 접촉에서 가장 낮은 정마찰계수를 보였고, 고무 및 토양과의 접촉에서 상대적으로 높은 값을 나타냈다.

마늘의 반발계수 측정 및 통계분석 결과는 Table 10과 같다. 이상값을 제거한 후 Mann–Whitney U test를 수행한 결과, Field 1과 Field 2의 반발계수는 모든 접촉 조합에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 철과의 접촉에서는 Field 2의 평균 반발계수가 0.398로 Field 1의 0.355보다 높게 나타났으며, 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 반면, 고무, 토양 및 마늘과의 접촉에서는 Field 1의 평균 반발계수가 각각 0.397, 0.194 및 0.902로 나타나 Field 2의 0.268, 0.141 및 0.744보다 높았다. 고무와의 접촉에서는 p<0.01 수준에서 유의한 차이를 보였으며, 토양 및 마늘과의 접촉에서는 p<0.01 수준에서 유의한 차이를 보였다. 두 지역 마늘 모두 마늘–마늘 간 충돌에서 가장 높은 반발계수를 보였고, 토양과의 충돌에서 가장 낮은 반발계수를 나타냈다. 이러한 재료별 차이는 충돌하는 두 물체 간 탄성 물성의 정합 정도로 설명할 수 있다. 반발계수는 충돌 시 탄성적으로 저장되었다가 회복되는 에너지의 비율에 의해 결정되며, 두 물체의 탄성 물성(전단탄성계수·밀도) 차이가 클수록 연한 쪽에 변형이 집중되어 에너지 손실이 커진다. 마늘의 전단탄성계수(4.30 × 10⁵ Pa)는 철(7.9 × 10¹⁰ Pa)이나 고무(4.0 × 10⁶ Pa)에 비해 현저히 낮아, 마늘–철 및 마늘–고무 충돌에서는 마늘 쪽에 변형이 집중되어 중간 수준의 반발계수를 보였다. 또한 토양은 입자 집합체로서 충돌 에너지의 상당 부분이 입자 재배열과 소성 압밀로 소산되므로 가장 낮은 반발계수를 나타냈다. 반면 마늘–마늘 충돌은 동일 재료 간 충돌이므로 탄성 물성이 서로 정합되어 한쪽으로의 비대칭적 에너지 흡수가 작아 가장 높은 반발계수를 나타낸 것으로 판단된다.

마늘 DEM 모델 보정·검증 결과

정마찰계수 보정 결과는 Table 11과 같다. Field 1은 초기 입력값만으로도 철·고무·토양 모든 재료에서 임계각 오차가 0.5% 이내로 나타나 별도 보정이 불필요하였다. Field 2는 철에 대해서만 추가 보정을 수행하여 오차를 1.73%에서 0.21%로 감소시켰으며, 나머지 재료는 초기값으로 1% 이내의 오차를 보였다.

반발계수 보정 결과는 Table 12와 같다. 반발계수는 초기 입력값 대비 오차율이 최소 26.54%에서 최대 75.00%까지 크게 나타나 모든 재료에 대해 보정을 수행하였다. 보정 후 모든 조합에서 반발높이 오차가 5% 이내(최소 0.41%, 최대 4.00%)로 수렴하여, 보정된 반발계수가 실측 반발높이를 재현할 수 있음을 확인하였다. 마늘–마늘 반발계수는 진자운동 시험으로 초기값을 도출한 뒤 낙하 시험으로 대체하여 최종 보정하였으며, Field 1은 0.9750, Field 2는 0.8724로 가장 높은 값을 나타냈다.

위 결과, 정마찰계수는 임계각, 반발계수는 반발높이를 기준으로 보정하였을 때 모두 5% 이내의 오차로 실측값을 재현함을 확인하였다. 또한 두 포장의 마늘은 측정 단계뿐 아니라 보정된 DEM 입력 파라미터에서도 차이를 보여, 정마찰계수와 반발계수의 최종 보정값이 Field 1과 Field 2에서 서로 다르게 도출되었다. 이는 앞서 통계적으로 확인된 두 지역 마늘의 물성 차이가 DEM 모델의 입력값 차이로 직접 반영되었음을 보여주며, 재배지역에 따라 마늘 DEM 모델을 구분하여 구축할 필요가 있음을 뒷받침한다. 특히 정마찰계수는 측정값을 초기 입력값으로 사용했을 때 보정이 거의 불필요할 정도로 임계각이 잘 재현된 반면, 반발계수는 초기 대표 입력값을 적용한 경우 반발높이 오차가 크게 나타났으며, 반발높이를 기준으로 한 추가 보정을 통해 실측값을 재현할 수 있었다. 이는 실측 반발계수가 비정형 통마늘의 자유낙하 충돌에서 산정된 거시 결과인 반면, 시뮬레이션의 접촉 모델은 이러한 충돌 거동을 단순화하여 모사하므로, 측정값을 그대로 입력하는 것만으로는 거시적 반발높이를 재현하기 어렵기 때문으로 판단된다. 따라서 반발 거동은 정마찰계수와 달리 반발높이를 기준으로 한 추가 보정이 필요하며, 이는 비정형 농산물의 DEM 모델링에서 접촉 파라미터별로 보정 전략을 달리해야 함을 시사한다.

최종적으로 보정 및 재현성 평가를 완료한 토양 베드 모델과 마늘 형상·상호작용 모델을 결합한 통합 DEM 시뮬레이션 결과는 Fig. 14와 같다. 이는 굴취가 완료된 후 토양 표면 위에 마늘이 안착해 있는 상태를 나타낸 것으로, 보정된 마늘–토양 상호작용 물성에 기반하여 마늘이 지표면에 닿아 안착하는 거동을 구현한 것이다. 다만, 본 결과는 굴취 동작 자체를 모사한 것이 아니라 굴취 완료 후의 상태를 구현한 것으로, 본 연구의 차별성은 통합 거동에 대한 해석 결과보다는 서로 다른 재배지 토양과 통마늘 구근의 비정형 형상을 각각 거시적 응답 기준으로 보정하여 단일 DEM 환경에 함께 반영한 데 있다. 이렇게 구축된 통합 환경은 후속 굴취 시뮬레이션에서 토양–마늘 상호작용을 해석하기 위한 기반으로 활용될 수 있다.

Fig. 14.

Integrated DEM model showing garlic resting on the soil surface after digging.

Conclusion

본 연구에서는 마늘과 재배지 토양의 DEM 시뮬레이션을 위한 기초 연구로서, 국내 주요 마늘 산지인 합천(난지형)과 의성(한지형)의 재배지 토양과 마늘을 대상으로 DEM 시뮬레이션에 필요한 물성 및 접촉 파라미터를 측정하고, 사진측량 기반의 3차원 형상 모델을 구축하였으며, 실측값을 기준으로 토양 및 마늘 모델을 보정하였다.

주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 포장의 토양은 토성, 벌크밀도, 관입저항 및 베인 전단 토크에서 뚜렷한 차이를 보였다. 토성은 각각 미사질양토(합천)와 식양토(의성)로 분류되었으며, 평균 벌크밀도는 1,266.1 kg/m³와 1,360.4 kg/m³, 평균 베인 전단 토크는 8.17 N·m와 20.45 N·m로 나타나, 의성 토양이 합천 토양보다 조밀하고 전단 저항이 큰 특성을 보였다. 이러한 차이는 DEM 토양 모델 구축 시 포장별로 서로 다른 입력 파라미터와 보정 조건이 필요함을 의미한다.

둘째, 토양 DEM 모델은 입자 질량 보정을 통해 벌크밀도 오차를 0.02–0.13%로, 전단탄성계수 및 표면에너지 보정을 통해 베인 전단 토크 오차를 0.12–0.93%로 수렴시켜 실측 거시응답에 대한 재현성을 평가하였다. 이를 통해 거시적 실측 지표(벌크밀도, 전단 토크)를 기준으로 두 포장의 토양 거동을 신뢰성 있게 재현할 수 있음을 확인하였다.

셋째, 두 지역(품종)의 마늘은 부피·밀도·푸아송비·영률 등 물리적 물성에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 사진측량 기법을 통해 마늘 통구근의 비정형 3차원 형상 모델을 구축하고 이를 DEM 입자 모델로 가공함으로써, 지역별 마늘의 형상 및 물성 차이를 반영한 형상 의존적 거동 해석의 기반을 마련하였다.

넷째, 마늘 DEM 모델은 임계각 기준 정마찰계수 보정과 반발높이 기준 반발계수 보정을 통해 모든 항목에서 오차를 약 5% 이내로 수렴시켜 실측 임계각 및 반발높이에 대한 재현성을 평가하였다. 특히 정마찰계수는 측정값을 초기 입력값으로 사용했을 때 임계각이 잘 재현되어 보정이 거의 불필요한 반면, 반발계수는 측정값을 그대로 입력할 경우 오차가 크게 나타나 반발높이 기준의 보정이 반드시 필요하였다. 이는 비정형 농산물의 DEM 모델링에서 접촉 파라미터별로 보정 전략을 달리해야 함을 시사한다.

마지막으로, 보정을 완료한 토양 베드 모델과 마늘 모델을 단일 DEM 환경에 결합하여, 서로 다른 재배지 토양과 통마늘의 비정형 형상을 함께 반영한 토양–마늘 통합 기초 모델을 구축하였다. 본 연구는 굴취 작업 자체를 해석하거나 수확기 개발을 완료한 연구가 아니라, 후속 굴취 시뮬레이션에 필요한 토양–마늘 통합 기초 DEM 모델과 입력자료를 구축·보정한 선행 연구로서, 향후 굴취부 설계 변수의 영향을 해석하기 위한 기반 환경으로 활용될 수 있다. 다만 본 연구는 두 지역·두 품종을 대상으로 한 것으로, 결과의 일반화에는 한계가 있다.

향후 연구에서는 다양한 토양 조건과 마늘 품종으로 대상을 확대하여 본 모델의 적용 범위를 넓힐 필요가 있다. 이와 함께 전단탄성계수, 표면에너지 등 주요 입력 파라미터에 대한 정량적 민감도 분석을 수행하여 각 인자가 거시적 응답에 미치는 영향을 체계적으로 평가하고, 다수의 마늘 개체를 대상으로 형상을 일반화하는 한편 구형 입자 모델과 실제 형상 모델의 거동을 정량적으로 비교하여 비정형 형상 반영이 시뮬레이션 결과에 미치는 효과를 검증할 필요가 있다. 또한 실제 굴취부의 작업 조건을 반영한 동적 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 포장 시험에서 측정한 굴취 저항, 토양 교란, 마늘 손상률 등과 비교·검증함으로써 모델의 실효성을 정량적으로 평가해야 한다. 이를 바탕으로 굴취날의 형상·진입각·작업 깊이 등 핵심 설계 변수를 최적화한다면, 굴취 성능 향상과 손상 저감을 동시에 달성할 수 있는 마늘 수확기 굴취부 설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.