Performance and economic analysis of onion harvesters: A comparison of tractor-mounted digger–collector combination and self-propelled integrated harvester

Jae-Seo Hwang; Seung-Min Baek; Seung-Yun Baek; Yong-Joo Kim; Wan-Soo Kim

doi:10.7744/kjoas.520424

Preview

Engineering

Korean Journal of Agricultural Science. 1 December 2025. 695-710
https://doi.org/10.7744/kjoas.520424

Performance and economic analysis of onion harvesters: A comparison of tractor-mounted digger–collector combination and self-propelled integrated harvester

Jae-Seo Hwang¹

Seung-Min Baek²

Seung-Yun Baek²³

Yong-Joo Kim²⁴

Wan-Soo Kim¹⁵⁶^*

¹Department of Bio-Industrial Machinery Engineering, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea

²Eco-Friendly Hydrogen Electric Tractor & Agricultural Machinery Institute, Chungnam National University, Daejeon 34134, Korea

³Department of Agricultural and Biosystems Engineering, North Dakota State University, Fargo, ND 58102, USA

⁴Department of Smart Agriculture Systems Machinery Engineering, Chungnam National University, Daejeon 34134, Korea

⁵Department of Smart Bio-Industrial Mechanical Engineering, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea

⁶Upland Field Machinery Research Center, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

ABSTRACT

Mechanization rate of onion harvesting remains low due to labor shortages and high costs. Efficient and economical mechanization strategies should be explored. This study compared performance and economic feasibility of a tractor-mounted digger–collector (Scenario 1) and a self-propelled harvester (Scenario 2). Performance was evaluated by work efficiency, loss, damage, and foreign-matter rates, while economic analysis classified costs into unit-area cost and total cost according to machine operating period and cultivated area. Scenario 2 outperformed Scenario 1, with a field capacity of 0.094 ha·h^-1, a loss rate of 0.58%, and a damage rate of 4.52%, compared with 0.067 ha·h^-1, 5.44%, and 22.9% for Scenario 1. However, the foreign matter rate of Scenario 2 (4.50%) was higher than that of Scenario 1 (1.24%). In the economic analysis, Scenario 2 reduced unit-area costs by up to 69.5% owing to the lower initial investment, higher operational efficiency, and reduced losses. Moreover, even as the machine operating period and cultivated area increased, Scenario 2 maintained lower costs with a smaller rate of increase. In conclusion, the self-propelled harvester exhibited greater potential for field application than the separate system in terms of operational efficiency and economic feasibility. However, the curing process, which may affect storability, was not considered and should be addressed in future studies.

Keywords

economic analysis

onion collector

onion harvester

onion harvesting

work performance

MAIN

Introduction
Materials and Methods
실험 설계
실험 기종
성능 평가 항목 및 측정 방법
경제성 분석
Results and Discussion
성능 평가
경제성 분석
Conclusion

Introduction

한국 농업은 농촌 인구의 지속적인 감소와 급격한 고령화로 인해 노동력 부족 문제에 직면하고 있다(Lee and Kim, 2023). 2010년 약 306만 명에 달하던 농업인구는 2024년 약 200만 명으로 34.6% 감소하였으며, 이 중 65세 이상 고령 인구는 약 112만 명으로 전체의 약 55.8%의 비중을 차지한다(KOSIS, 2024a). 이러한 구조적 변화는 농업 노동력 부족을 심화시켜 국가 식량 안보와 농업의 지속가능성을 위협하는 요인이 되고 있으며, 이에 따라 농작업의 기계화와 기술 혁신에 대한 필요성이 증대되고 있다(Siddique et al., 2025). 특히 노동집약적 특성이 두드러지는 밭작물 분야에서 기계화의 필요성은 더욱 강조된다(Kim et al., 2023).

양파(Allium cepa L.)는 우리나라에서 2024년 기준 재배 면적 약 18,614 ha으로 전체 노지 채소 재배면적의 약 10%를 차지하고 있다. 이는 단일 채소 기준으로 고추(14.1%), 마늘(12.5%)에 이어 세 번째로 큰 재배 면적을 차지하고 있음을 보여준다(KOSIS, 2025a). 또한, 생산량은 2024년 기준 약 117.5만 톤을 기록하였으며, 이는 전년(117.3만 톤) 대비 2,428톤 증가한 수치를 의미한다(KOSIS, 2024b). 양파 재배는 파종, 정식, 제초, 수확 등 여러 세부 단계로 구성되며, 이 중 수확 단계는 노동 강도가 가장 높은 작업 중 하나이다(Hong et al., 2023). 양파 재배 과정에서 수확 작업에 소요되는 시간은 전체 노동 시간의 약 19.4%를 차지하는 노동 강도가 가장 높은 공정 중 하나이다(RDA, 2016).

관행 양파 수확 과정은 크게 굴취(digging)와 수집(collecting)의 두 단계로 구분된다. 굴취 단계에서는 양파를 토양 밖으로 노출시키고 일정 기간 노지 건조(큐어링) 과정을 거친 후 수집 단계에서는 이를 망, 톤백, 팔레트 등 운반 장치에 담아 운반한다(Ndereyimana et al., 2020). 이러한 양파 수확 과정을 위하여 기존에는 굴취기와 수집기를 각각 사용하여 작업이 이루어져 왔으며, 이는 수작업에 비해 노동력 절감 효과가 크다는 장점이 있다. 그러나 굴취와 수집이 분리되어 수행됨에 따라 기계 운용 효율이 낮고, 양파 표면에 상처를 발생시킬 수 있는 공정이 반복되면서 손상과 품질 저하가 발생한다는 단점이 존재한다(Osipov et al., 2022).

이러한 한계를 개선하기 위해 최근에는 굴취와 수집을 동시에 수행할 수 있는 수집기가 개발 되고 있다. 해당 수집기는 양파를 동일 플랫폼 내에서 바로 굴취·이송·수집하는 구조를 채택하여, 두 공정을 단일화 함으로써 추가 작업 및 시간 손실을 줄여 작업 효율을 향상시킨다. 또한, 낙하·마찰·이탈 등 기계적 충격이 감소하여 손상률 또한 낮아지는 효과가 있다.

이러한 배경 속에서 선행연구들은 마늘과 양파 등 구근 작물을 대상으로 다양한 수확기 기술을 개발하고 성능을 평가하여 현장적용성을 판단하고 있다. 마늘의 경우, Woo 등(2023)은 전남 지역에서 줄기절단기, 굴취수확기, 수집형 수확기를 대상으로 굴취율, 수집율, 손상률, 이물질 혼입률 등을 분석하여 현장 적용성을 검토하였다. Choi 등(2023)은 굴취와 수집이 동시에 수행할 수 있는 마늘 수확기를 설계 및 제작하여 성능을 평가하였다. 위와 같은 마늘 관련 선행연구는 자주식 수확기를 중심으로 성능평가를 수행하여 기계화의 가능성과 한계를 제시하고 있다. 반면 양파의 경우, Lee 등(2024)은 전남 신안 지역을 중심으로 양파용 줄기절단기, 굴취기, 수집기의 성능을 평가하였으며, Kwon과 Lee (2023)는 기계 수확 과정에서 발생하는 충격이 양파 저장성에 미치는 영향을 분석하였다. 위에 제시된 선행연구와 같이 이때까지 양파 수확기 관련 연구는 주로 굴취기와 수집기 등 개별 작업기의 성능, 양파 저장성 등에 초점을 맞추어 수행되어왔으며, 굴취 작업과 수집작업을 일관화한 자주식 일관형 수확기에 대한 연구는 미비한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 기존 트랙터부착형 굴취기와 수집기를 각각 사용하는 방식과 자주식 수확기를 통해 일관 작업하는 방식에 대하여 작업 성능 및 경제성을 비교·분석하고자 한다. 이를 위하여, 1) 트랙터 부착형 굴취기와 수집기를 각각 사용하여 굴취와 수집을 분리 수행하는 방식(시나리오 1)과 자주식 일관 수집기를 사용하여 굴취와 수집을 동시에 수행하는 방식(시나리오 2)에 대한 필드 실험을 실시하고, 2) 각 시나리오별 작업능률, 이탈률, 손상률, 이물질 혼입률 등 작업 성능을 정량적으로 비교·평가하며, 3) 각 시나리오별 작업 성능과 수확량을 기반으로 경제성을 분석하였다. 최종적으로, 굴취·수집 작업의 일관화로 인한 작업 시간 단축, 노동력 절감, 작업 성능, 수확량 손실 등을 정량적으로 규명하고, 이를 기반으로 기계화 수확 시스템의 개선 방향 및 현장 적용 가능성을 제시하고자 한다.

Materials and Methods

실험 설계

본 연구는 양파 수확 작업의 일관화가 작업 성능과 경제성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 두 가지 작업 시나리오를 비교하였다. 시나리오 1 (분리형)은 트랙터부착형 굴취기로 굴취한 후 필드에서 일정 기간 큐어링을 거쳐 트랙터부착형 수집기로 수집하는 방식이며, 시나리오 2 (일관형)는 자주식 일관 수확기로 굴취와 수집을 동시에 수행하는 방식이다. Fig. 1은 각 기계화 시나리오에 대한 작업 흐름을 보여준다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F1.jpg

Fig. 1.

Schematic diagram of the onion harvesting under different mechanization scenarios.

실험 기종

트랙터부착형 굴취기

본 연구에서는 국내 농기계 제조사 회사의 트랙터부착형 양파 굴취기를 사용하였다. 트랙터부착형 굴취기는 PTO 동력에 의해 회전하는 굴취날과 고무판을 통해 땅속에 있는 양파를 두둑 밖으로 노출시키는 기능을 수행한다. 굴취폭은 1,400 mm로 설계되어있으며, 세부 제원은 Table 1에 제시하였다. Fig. 2는 본 연구에 사용된 트랙터부착형 양파 굴취기를 보여준다.

Table 1.

Detailed specifications of the tractor-mounted digger.

Item		Tractor-mounted digger
Nation		Republic of Korea
Type		Tractor-mounted
Body	Size (L × W × H, mm)	2,200 × 1,700 × 1,300
	Empty weight (kg)	640
Digging width (mm)		1,400

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F2.jpg

Fig. 2.

Onion digger (tractor-mounted type) used in this study.

트랙터부착형 수집기

본 연구에서는 국내 농기계 제조사 회사의 트랙터부착형 양파수집기를 사용하였다. 트랙터부착형 수집기는 굴취 후 두둑 위에 노출된 양파를 이송 장치를 통해 톤백이나 매쉬파레트에 담는 기능을 수행한다. 이 기종은 굴취기와 별도로 운용되며, 트랙터의 PTO 동력과 유압 장치를 기반으로 양파를 수집할 수 있다. 수집 폭은 1,400 mm이며, 수집물은 최대 500 kg까지 수집할 수 있도록 설계되었다. 세부 제원은 Table 2에 제시하였다. Fig. 3은 본 연구에 사용된 자주식 양파 수확기를 보여준다.

Table 2.

Detailed specifications of the tractor-mounted collector.

Item		Tractor-mounted collector
Model		SH-T1400
Company		Shinheung Industrial Co., Ltd.
Nation		Republic of Korea
Type		Tractor-mounted
Body	Size (L × W × H, mm)	3,300 × 1,750 × 1,950
	Empty weight (kg)	1,100
Digging width (mm)		1,400
Collecting capacity (kg)		500

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F3.jpg

Fig. 3.

Onion collector (tractor-mounted type) used in this study.

자주식 일관 수확기

본 연구에서는 굴취와 수집 일관 작업이 가능한 자주식 일관 수확기를 사용하였다. 자주식 일관 수확기는 굴취부와 회전식 굴취판을 통해 토양 속 양파를 굴취한 후, 연속적으로 연결된 이송 장치를 통해 즉시 톤백 또는 매쉬파레트에 수집하는 기능을 수행한다. 굴취폭은 1,300 mm로 설계되었으며, 세부 제원은 Table 3에 제시하였다. Fig. 4는 본 연구에 사용된 자주식 일관 수확기를 보여준다.

Table 3.

Detailed specifications of the self-propelled integrated harvester.

Item		Self-propelled integrated harvester
Nation		Republic of Korea
Type		Self-propelled
Engine	Power (kW)	44
Body	Size (L × W × H, mm)	5,200 × 2,200 × 2,700
	Empty weight (kg)	4,835
Digging width (mm)		1,300

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F4.jpg

Fig. 4.

Onion integrated harvester (self-propelled type) used in this study.

실험 필드 및 재배 양식

본 실험은 경상남도 창녕군 창녕읍 하리에 위치한 양파 재배 필드(35°33′44.54″ N, 128°29′8.69″ E)에서 수행되었다. 실험 필드의 토양은 미국농무성(United States Department of Agriculture, USDA)의 방식을 채택하여 토성삼각도를 이용해 분석하였으며, 토성은 Clay loam (CL)로 나타났다. 재배 양식의 경우 두둑폭 110 cm, 고랑폭 20 cm, 두둑 높이 13 cm, 주간·조간 거리는 각각 14 cm, 줄수는 8조로 설정하였다. 두둑 길이는 88 m로 이루어 져 있으며, 총 3개 두둑에서 작업을 하여 총 작업 면적은 두둑 3개, 고랑폭 2개로 가정하여 0.0326 ha로 나타났다.

성능 평가 항목 및 측정 방법

본 연구에서 각 시나리오의 성능을 평가하기 위하여, 각 작업기를 대상으로 88 m 길이의 세 두둑에서 실험을 수행하였다. 이때, 두둑을 44 m 단위로 구분하여 총 6개 구간으로 나누었으며, 트랙터부착형 굴취기와 트랙터부착형 수집기는 동일한 세 구간에서 작업하였으며, 자주식 일관 수확기는 다른 세 구간에서 작업을 수행하였다. 각 구간은 동일한 재배 조건을 갖추었으며, 현장 조건에서 확보 가능한 구간 수의 한계로 인해 반복 수는 시나리오별 3회로 구성하였다. 반복 실험에서 측정된 값들은 시나리오별 평균값으로 산출하여 비교에 활용하였으며, 시나리오 1과 시나리오 2간의 차이를 검증하기 위해 t-검정을 실시하였으며, 이를 통해 두 시나리오 간 유의한 차이가 존재하는지 분석하였다. Fig. 5는 각 시나리오별 작업 경로, 길이 등을 보여준다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F5.jpg

Fig. 5.

Schematic diagram of work patterns by scenario.

성능 평가는 작업 능률, 이탈률, 손상률, 이물질 혼입률 네 항목을 측정하여 평가하였다. 또한, 각 항목별로 시나리오 간의 결과 차이를 정량적으로 비교하기 위해 두 시나리오 값의 절대적 차이를 식(1)과 같이 산출하였다.

(1)

Absolute difference = | B - A |

작업능률

작업능률은 식(2)와 같이 선회 시간과 톤백 교체 시간을 제외한 각 작업기의 직진 주행 시간과 작업기가 작업한 총 면적을 기준으로 산출하였다. 본 연구에서는 밭작물 수확 작업이 장비의 작업폭과 무관하게 두둑 단위로 이루어지는 점을 고려하여, 장비별 굴취 및 수집 폭 차이가 작업 능률 산출에 영향을 주지 않도록 두둑 폭과 두둑 길이를 기준으로 실제 작업 면적을 산정하는 방식을 사용하였다. 시나리오 1의 경우 굴취기와 수집기가 동일한 필드를 연속적으로 작업하므로 면적은 중복 계산하지 않고 각 작업기의 시간을 합산하여 계산하였으며, 시나리오 2의 경우 자주식 일관 수확기 단독 작업 면적 및 시간으로 계산하였다.

(2)

F = \frac{A}{T}

여기서, $F$ (ha·h^-1)는 작업능률, $A$ (ha)는 실 작업 면적, $T$ (h)는 작업시간을 의미한다.

이탈률

이탈률은 전체 양파 개수와 작업 중 두둑 밖으로 이탈되는 양파 개수의 비율이며, 식(2)를 통해 계산하였다(Hwang et al., 2024). 식(3)은 시나리오 1의 작업기 개별 이탈률과 시나리오 2의 이탈률을 계산하는데 사용되었다. 시나리오 1에서 굴취기 이탈률은 초기 전체 양파 수에 대한 굴취 작업 시 발생하는 이탈구 수의 비율로 산정하였으며, 수집기 이탈률은 굴취 단계에서 이탈된 양파를 제외한 양파 수를 전체 양파 수로 가정하고 수집 작업과정에서 이탈된 양파 수를 이용하여 이탈률을 산정하였다.

(3)

L_{r} = \frac{N_{l}}{N_{t}} \times 100

여기서, $L_{r}$ (%)는 이탈률, $N_{t}$ (개)는 전체 양파 개수, $N_{l}$ (개)는 이탈된 양파 개수를 의미한다.

시나리오 1에서 총 이탈률의 경우의 전체 개수를 기준으로 하여, 굴취기와 수집기에서 발생한 이탈구 수를 합산하여 식(4)와 같이 총 이탈률을 산정하였다.

(4)

L_{r, separated} = \frac{N_{l, h} + N_{l, c}}{N_{t}} \times 100

여기서, $L_{r, separated}$ (%)는 두 작업기의 연속 작업에 따른 총 이탈률, $N_{t}$ (개)는 전체 양파 개수, $N_{l, h}$ (개)는 굴취기에 의한 이탈구 수, $N_{l, c}$ (개)는 수집기에 의한 이탈구 수를 의미한다.

손상률

손상률은 각 두둑별로 50 L의 박스를 이용해 표본을 추출하고, 해당 표본의 총 양파 무게 중 내피가 1 cm 이상 드러난 양파의 무게 비율을 식(5)와 같이 계산하였다(Choi et al., 2023). 식(5)는 시나리오 1의 개별 손상률과 시나리오 2의 손상률을 계산하는데 사용되었다.

(5)

D_{r} = \frac{W_{d}}{W_{s}} \times 100

여기서, $D_{r}$ (%)은 손상률, $W_{s}$ (kg)는 전체 표본 양파 무게, $W_{d}$ (kg)는 손상된 양파 무게를 의미한다.

그러나, 시나리오 1의 총 손상률의 경우 샘플을 채취하여 측정되어 표본 크기에 차이가 있어 단순 평균이 아닌, 각 표본의 총 무게와 손상 무게를 합산하여 식(6)과 같이 산출하였다.

(6)

D_{r, separated} = \frac{W_{d, h} + W_{d, c}}{W_{s, h} + W_{s, c}} \times 100

여기서, $D_{r, separated}$ (%)는 두 작업기의 연속 작업에 따른 총 손상률, $W_{s, h}$ (kg)는 굴취기 전체 표본 양파 무게, $W_{s, c}$ (kg)는 수집기 전체 표본 양파 무게, $W_{d, h}$ (kg)는 굴취기에 의한 손상구 무게, $W_{d, c}$ (kg)는 수집기에 의한 손상구 무게를 의미한다.

이물질 혼입률

이물질 혼입률은 손상률을 측정하기 위해 채취한 동일 표본을 대상으로 전체 무게(양파+이물질)를 계측한 뒤, 이물질을 제거하여 순수 양파 무게를 측정하였다. 이를 바탕으로 전체 무게에서 이물질이 차지하는 비율을 식(7)을 통해 산출하였다(Lee et al., 2024).

(7)

F_{r} = \frac{W_{f}}{W_{s}} \times 100

여기서, $F_{r}$ (%)은 이물질 혼입률, $W_{s}$ (kg)는 전체 표본 양파 무게, $W_{f}$ (kg)는 이물질 무게를 의미한다.

경제성 분석

비용 항목

시간당 고정비의 경우 작업기 보유로 인해 발생하는 비용으로, 구매 비용, 잔존가치, 감가상각비, 수리비, 이자비용 등을 반영하여 산정한다. Table 4에 제시한 바와 같이, 시나리오 1은 45 kW급 트랙터, 트랙터부착형 굴취기, 트랙터부착형 수집기를 합산한 값으로 계산되었으며, 시나리오 2는 자주식 일관 수확기 단일 장비에 대하여 계산되었다. 기계 구매 비용은 제조업체가 제공한 가격을 기준으로 하였으며, 내구연한의 경우 사용 작업기에 대한 구체적인 연수가 제공되지 않아 참고 문헌을 근거로 하여 콤바인의 내구연한을 적용하여 9년으로 설정하였다(RDA, 2024). 연간 사용시간의 경우 경상도 주요 양파 기계화 재배 지역인 창녕, 합천, 함양 지역의 평균 양파 재배면적을 각 시나리오의 작업능률로 나누어 산출하였다. 폐기가치, 연간 수리비, 연간 이자, 연간 감가상각비는 선행연구에 따라 산출되었으며, 각각 구매비용의 5% 구매비용의 6%, 구매비용과 폐기가치의 평균에 5%, 구매비용과 폐기가치의 차에 내구연한을 나누어 계산하였다(Koo and Kim, 2018). 최종적으로 감가상각비, 수리비, 이자를 합하여 시간당 고정비를 도출하였다.

Table 4.

Detailed parameters for deriving the hourly fixed cost for each scenario.

Item	Scenario 1			Scenario 2
Machinery price (KRW)	Tractor	Digger	Collector	Self-propelled harvester
Machinery price (KRW)	39,300,000	6,800,000	18,150,000	130,000,000
Service life (yr)	9			9
Annual working time (h·yr^-1)	25.8			18.3
Salvage value (KRW)	2,447,500			6,500,000
Annual depreciation cost (KRW/yr)	5,166,944			13,722,222
Annual repair cost (KRW/yr)	2,937,000			7,800,000
Annual interest (KRW/yr)	1,223,750			3,250,000

시간당 유동비는 Table 5에 제시한 바와 같이, 인건비와 유류비를 통해 산정하였다. 작업자 수는 시나리오 1과 2의 경우 운전자, 이물질 제거 및 톤백 교체 등 기타 인원을 고려하여 두 시나리오 모두 3명으로 설정하였다. 연료소비량은 시나리오별로 각각 트랙터, 자주식 일관 수확기의 연료소비량을 산정하였다. 유종은 시나리오1과 시나리오2 모두 경유를 사용하며, 면세유가는 시나리오별로 각각 2025년 8월 29일 기준 면세경유 가격을 선정하였다(KNOC, 2025). 노동비용은 통계청 자료에 제시된 남성노동 임금을 반영하였으며(KOSIS, 2025b), 작업 시간은 8시간으로 가정하였다. 따라서, 시간당 연료비는 연료소비량과 면세유가를 곱하여 도출하였고(Koo, 2021), 시간당 인건비는 노동비용을 하루작업시간으로 나눈 후 작업자 수를 곱하여 도출하였다. 최종적으로 시간당 인건비와 시간당 연료비를 합하여 시간당 유동비를 도출하였다.

Table 5.

Detailed parameters for deriving the hourly variable cost for each scenario.

Item	Scenario 1	Scenario 2
Number of workers	3	3
Hourly fuel consumption (L·h^-1)	19.40	14.94
Fuel type	Diesel
Fuel cost (KRW/L)	1,096
Labor cost (KRW/d)	153,617
Daily working time (h)	8
Hourly fuel cost (KRW/h)	20,312	16,374
Hourly labor cost (KRW/h)	57,606	57,606

최종적으로, 시간당 총 비용은 단위 시간당 수행하는데 발생하는 총 비용을 의미하며, 시간당 고정비와 시간당 유동비의 합으로 도출하였다.

수확량 손실에 따른 경제적 분석

각 시나리오별로 수확량 손실에 의해 발생한 비용을 도출하고자, 측정된 손상률과 이탈률을 바탕으로 복합 손실률을 산정하였다. 식(8)은 복합 손실률을 도출한 식을 나타낸다(Shockley et al., 2019).

(8)

P_{c l} = (1 - (1 - L_{r}) \times (1 - D_{r})) \times 100

여기서, $P_{c l}$ (%)은 복합 손실률, $L_{r}$ (kg)은 이탈률, $D_{r}$ (kg)은 손상률을 의미한다.

이를 이용하여 이론적으로 1 ha에서 수확되는 총 양파 개수에서 손실되는 양파 수를 추정하였다. 산정된 손실 양은 무게로 환산하였으며, 2025년 8월 29일 기준 농협경제지주가 공시한 상등급의 양파 1 kg당 평균 거래가격인 896원을 적용하여 각 시나리오 별로 수확량 손실이 반영된 발생 이익을 산출하였다(NongNet, 2025). 최종적으로 손실이 발생하지 않은 경우의 이익과 손실이 반영된 이익의 차이를 수확량 손실에 의한 비용으로 가정하여 경제성 분석을 수행하였다.

경제성 분석 방법

본 연구에서는 경제성 분석을 단위 면적당 발생 비용과 기계 사용 기간 및 재배면적에 따른 총 발생 비용으로 구분하여 수행하였다. 단위 면적당 발생 비용은 시간당 총 비용, 작업 능률, 수확량 손실을 이용하여 1년 단위 기준으로 식(9)를 적용해 계산하였다.

(9)

C_{h a} = \frac{C_{h} \times F + C_{l}}{A}

여기서, $C_{h a}$ (KRW/ha)는 면적에 따른 단위 면적 당 발생 비용, $C_{h}$ (KRW/h)는 시간당 총 비용, $F$ (ha·h^-1)는 작업 능률, $C_{l}$ (KRW/ha)은 수확량 손실에 따른 비용, $A$ (ha)는 작업 면적을 의미한다.

기계 사용 기간 및 재배면적에 따른 총 발생 비용의 경우, 재배 면적을 1 - 10 ha 범위로 설정하고 기계 내구 연한을 고려하여 최대 9년까지의 기간을 적용하여 각 시나리오 별 총 발생 비용을 비교하였다. 식(10)은 총 발생 비용 도출 식을 나타낸다.

(10)

C_{total} = C_{1 h a} \times A \times F

여기서, $C_{total}$ (KRW)은 기계 사용 기간 및 재배면적에 따른 총 발생 비용, $C_{1 h a}$ (KRW/ha)는 작업면적이 1 ha일 때 총 발생 비용, $F$ (ha·h^-1)는 작업 능률, $A$ (ha)는 작업 면적을 의미한다.

Results and Discussion

성능 평가

작업 능률

시나리오 별로 작업 시간 및 작업 면적을 측정하여 작업 능률을 계산하였다. Table 6은 시나리오 별 평균 작업 면적, 평균 작업 시간, 작업 능률, 절대차이를 요약하여 보여준다. 시나리오 1에서 트랙터부착형 굴취기의 경우 작업 시간은 0.033 h, 작업능률은 0.163 ha·h^-1로 계산되었으며, 트랙터부착형 수집기의 경우 작업 시간은 0.048 h, 작업능률은 0.112 ha·h^-1로 계산되었다. 두 작업기를 연속적으로 사용하였을 때 작업능률은 0.067 ha·h^-1로 계산되었다. 자주식 일관 수확기의 경우 작업 시간은 0.058 h, 작업능률은 0.094 ha·h^-1로 계산되었다. 두 시나리오의 작업능률의 절대적 차이는 0.027 ha·h^-1로 나타났으며, 이는 자주식 일관 수확기의 작업능률이 더 좋음을 의미한다. 작업 능률 차이가 발생한 이유는 다음과 같다. 굴취기의 경우 수집기와 달리 이물질 제거 과정이 필요하지 않아 작업 속도가 빨라 상대적으로 작업 능률이 높게 나타났다. 또한, 트랙터 부착형 수집기는 이미 굴취된 양파를 수집하는 방식이기 떄문에 자주식 일관 수확기에 비해 부하가 적고, 유입되는 이물질의 양도 적어 높은 작업속도에서 작업이 가능하였다. 그러나 시나리오 간 비교를 하면, 시나리오 1은 두 단계의 공정을 거쳐야 하므로 총 작업시간은 더 길었으며 그 결과 전체 작업 능률이 낮게 산출되었다.

Table 6.

Comparison of field work area, time and efficiency between harvesting scenario.

Scenario		Work area (ha)	Work time (h)	Work efficiency (ha·h^-1)	Absolute difference of work efficiency (ha·h^-1)
1	Tractor-mounted digger	0.005	0.033	0.163	0.027
	Tractor-mounted collector		0.048	0.112
	Total		0.082	0.067A
2	Self-propelled harvester		0.058	0.094B

The absolute difference was calculated using the difference between B and A.

An independent samples t-test revealed that the difference between A and B was statistically significant (t = 6.61, p < 0.01).

이탈률

시나리오 별 이탈률 분석 결과는 Table 7에 요약되어 있다. 트랙터부착형 굴취기의 경우 총 2,512개의 양파 중 이탈구수는 42.3개로 이탈률은 1.69%로 나타났으며, 트랙터부착형 수집기의 경우 총 2,470개의 양파 중 이탈구수는 94.3개로 이탈률은 3.82%로 나타났다. 두 작업기를 연속적으로 사용하였을 때 이탈률은 5.44%로 나타났다. 자주식 일관 수확기의 경우 전체 1,675개의 양파 중 이탈구수는 9.7개로 이탈률은 0.58%로 나타났다. 두 시나리오의 최종 이탈률의 절대적 차이는 4.86%로 나타났으며, 이는 자주식 일관 수확기의 이탈구수가 더 적음을 의미한다. 이탈률의 차이는 작업 공정 수와 기계 구조의 특성에 기인한다. 시나리오 1의 경우 동일한 면적에 대해 굴취와 수집 두 단계의 공정을 거치므로, 이탈이 발생할 가능성이 두 차례 존재하여 이탈률이 증가한 것으로 판단된다. 또한, 굴취기는 지면에 낙하시키는 과정에서 작물 간 충돌이 추가적인 이탈을 유발한 것으로 판단된다.

Table 7.

Comparison of onion loss rate by harvesting scenario.

Scenario		Total onion number	Loss onion number	Loss rate (%)	Absolute difference (%)
1	Tractor-mounted digger	2,512	42.3	1.69	4.86
	Tractor-mounted collector	2,470	94.3	3.82
	Total	2,512	136.7	5.44A
2	Self-propelled harvester	1,675	9.7	0.58B

The absolute difference was calculated using the difference between B and A.

An independent samples t-test revealed that the difference between A and B was statistically significant (t = 64.6, p < 0.01).

손상률

시나리오 별 손상률 비교 결과는 Table 8에 요약되어 있다. 트랙터부착형 굴취기는 총 무게 36.05 kg에서 손상구무게 6.23 kg으로 손상률은 17.3%로 나타났으며, 트랙터부착형 수집기는 총 무게 37.77 kg에서 손상구무게 10.69 kg으로 손상률은 28.3%로 굴취기에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 두 작업기를 연속적으로 사용하였을 때 손상률은 22.9%로 나타났다. 이는 본 연구에서 사용된 특정 모델의 특성 때문이라기보다, 굴취 단계에서 손상을 받은 상태에서 추가적인 공정이 이루어져 손상이 누적될 수 밖에 없는 분리형 수확 시나리오 자체가 갖는 구조적인 한계에서 기인된 것으로 판단된다. 자주식 일관 수확기는 총 무게 68.48 kg에서 손상구무게 3.09 kg으로 손상률은 4.52%로 나타났다. 두 시나리오의 최종 손상률의 절대적 차이는 18.41%로 나타났으며, 이는 자주식 일관 수확기의 손상률이 더 낮아 작물 품질 확보 측면에서 더 유리하다는 것을 의미한다. 이때, 조건 별 손상률의 차이의 경우, 트랙터부착형 굴취기보다 트랙터부착형 수집기의 손상률이 더 높게 나타났는데 이는 트랙터부착형 수집기의 경우 이송부가 상대적으로 길어 작업 과정에서 양파가 기계 부품, 작물, 이물질과 충돌할 가능성이 높기 때문인 것으로 판단된다. 시나리오 간 손상률을 비교했을때, 시나리오 2가 손상률이 더 낮게 나타난 것은 단일 공정으로 수행되어 굴취 후 노면에 낙하하는 과정이 생략되었으며, 손상이 가장 많이 발생하는 굴취부와의 접촉이 상대적으로 적어 손상률이 낮게 나타난 것으로 판단된다.

Table 8.

Comparison of onion damage rate by harvesting scenario.

Scenario		Total onion sample weights (kg)	Damaged onions weights (kg)	Damage rate (%)	Absolute difference (%)
1	Tractor-mounted harvester	36.05	6.23	17.3	18.41
	Tractor-mounted collector	37.77	10.69	28.3
	Total	73.81	16.93	22.9A
2	Self-propelled harvester/collector	68.48	3.09	4.52B

The absolute difference was calculated using the difference between B and A.

An independent samples t-test revealed that the difference between A and B was statistically significant (t = 86.6, p < 0.01).

이물질 혼입률

시나리오 별 이물질혼입률 분석 결과는 Table 9에 요약되어 있다. 트랙터부착형 수집기의 경우 총 수집물 무게 22.6 kg 중 순수 양파 무게는 22.3 kg로 이물질 혼입률은 1.24%로 나타났으며, 자주식 일관 수확기의 경우 총 수집물 무게 83.8 kg 중 순수 양파 무게는 80.0 kg로 이물질 혼입률은 4.50%로 상대적으로 높게 나타났다. 각 시나리오의 이물질 혼입률의 절대적 차이는 3.26%로 나타났다. 이는 자주식 일관 수확기로 작업할 경우 이물질을 제거하는 후처리 작업이 더 요구된다는 것을 의미한다. 다음과 같은 이물질 혼입률 차이가 나타난 이유를 분석하면, 트랙터부착형 수집기의 경우 굴취기에 의해 노면에 노출된 양파를 수집하기 때문에 자주식 일관 수확기에 비해 수집부의 토양 관입 깊이가 더 얕다. 그로 인해 수집부에 흙, 돌과 같은 이물질이 상대적으로 적게 나타난 것으로 판단된다.

Table 9.

Comparison of foreign matter rate by harvesting scenario.

Scenario		Total onion sample weight (kg)	Net onion weight (kg)	Foreign matter rate (%)	Absolute difference (%)
1	Tractor-mounted collector	22.6	22.3	1.24A	3.26
2	Self-propelled harvester/collector	83.8	80.0	4.50B	3.26

The absolute difference was calculated using the difference between B and A.

An independent samples t-test revealed that the difference between A and B was statistically significant (t = 43.1, p < 0.01).

경제성 분석

Table 10은 각 시나리오별 시간당 고정비, 시간당 유동비, 시간당 총 비용을 보여준다. 전반적으로 시나리오 1의 비용이 높게 나타났으며, 이는 요구되는 기계의 수가 많고, 시나리오 1의 경우 트랙터 운용으로 인한 연료 소모량이 더 많아 비용이 높게 나타난 것으로 판단된다.

Table 10.

Hourly fixed, variable, and total costs by scenario.

Item	Scenario 1	Scenario 2
Hourly fixed cost (KRW/h)	361,539	312,386
Hourly variable cost (KRW/h)	77,918	61,417
Hourly total cost (KRW/h)	439,457	373,804

추가적으로 수확량에 따른 경제성을 분석하였다. 시나리오 별 복합손실률은 각각 27.1%, 5.1%로 나타났으며, 그로인해 실질적인 양파 수확량은 각각 64,548 kg, 84,044 kg으로 나타났다. 최종적으로 각 시나리오 별 총 발생 이익은 각각 57,834,868원, 75,303,312원으로 나타났으며, 각 시나리오 별 수확량 손실에 따른 차액은 21,493,388원, 4,024,944원으로 나타났다. Table 11은 시나리오별 수확량 손실에 따른 총 발생 이익 및 차액 계산 결과를 보여준다.

Table 11.

Economic comparison of onion production by scenario.

Item	Scenario 1	Scenario 2
Total onion yield (kg·ha^-1)	88,536
Loss rate (%)	5.44	0.58
Damaged rate (%)	22.90	4.52
Combined loss rate (%)	27.1	5.1
Effective onion yield (kg·ha^-1)	64,548	84,044
Onion price (KRW/kg)	896
Theoretical total profit (KRW/ha)	79,328,256
Scenario-specific profit (KRW/ha)	57,834,868	75,303,312
Difference due to loss (KRW/ha)	21,493,388	4,024,944

각 시나리오 별로 1년 기준 작업 면적당 발생 비용 및 시나리오 2 도입에 따른 비용 절감율을 분석하였다. 작업 면적당 발생 비용 분석 결과, 시나리오 1과 2 모두 수확량 손실로 인한 비용이 가장 큰 비중을 차지하였으며, 시나리오 2는 전체 비용이 시나리오 1보다 낮으며, 고정비와 변동비뿐만 아니라 수확 손실 비용도 상대적으로 작은것으로 나타났다. 또한, 재배 면적이 증가할수록 두 시나리오 모두 단위면적당 비용이 점차 감소하는 경향을 보였다. 이는, 고정비가 면적 증가에 따라 분산되기 때문으로 해석된다. 시나리오 2 도입에 따른 비용 절감률은 면적이 커질수록 증가하였으며, 약 15.2%에서 시작하여 10 ha 조건에서는 약 69.5%까지 상승하였다. Fig. 6은 시나리오 별 단위 면적 당 발생 비용과 시나리오 2 도입에 따른 발생 비용 절감률을 나타낸다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F6.jpg

Fig. 6.

Unit-area cost and cost reduction rate with Scenario 2 adoption based on one-year cultivation.

기계 사용 기간과 재배 면적에 따른 시나리오별 총 발생 비용 비교 분석 결과는 Fig. 7과 같다. 1 ha 면적에서 재배를 할 경우 시나리오 1은 1년 34,882천 원에서 9년 313,942천 원으로 증가하여 연평균 증가액은 34,882 천원으로 나타났다. 시나리오 2는 1년 29,568천 원에서 9년 266,110천 원으로 증가하여 연평균 증가액은 29,568천 원으로 나타났다. 따라서 두 시나리오 모두 기간 증가에 따른 상대적 증가율은 동일하였으나, 연평균 증가액은 시나리오 2가 약 15.2% 낮아 장기 운용 시 비용 부담이 완화 효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한, 총 9년 동안 농사를 할 경우 시나리오 1은 면적 1 ha, 313,942 천 원에서 10 ha 2,147,720천 원으로 약 584.1% 증가하였으며, 시나리오 2는 1 ha 면적에 266,110천 원에서 10 ha 면적에 654,552천 원으로 약 146.0% 증가하였다. 즉, 시나리오 2는 면적 확대에 대한 비용 증가율이 낮아 10 ha에서는 시나리오 1 대비 약 69.5%의 비용 절감 효과가 확인되었다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2025-052-04/N0030520424/images/kjoas_2025_524_695_F7.jpg

Fig. 7.

Comparison of total costs by economic analysis period and cultivation area: (a) Scenario 1 and (b) Scenario 2.

Conclusion

본 연구에서는 트랙터부착형 굴취기와 수집기를 각각 사용하는 시나리오 1과, 굴취와 수집을 일관적으로 수행하는 자주식 일관 수확기를 이용한 시나리오 2의 작업 성능(작업 능률, 이탈률, 손상률, 이물질 혼입률)을 비교 평가하고, 작업능률과 수확량을 기반으로 경제성을 분석하여 현장 적용 가능성을 평가하였다.

작업 성능 평가결과, 작업능률의 경우 시나리오 별로 각각 0.067 ha·h^-1, 0.094 ha·h^-1로 나타났으며, 시나리오 2가 더 우수하게 나타났다. 이는 시나리오 1에서 굴취기와 수집기를 연속 운용하면서 전체 작업 시간이 증가했기 때문으로 판단된다. 이탈률의 경우 시나리오 별로 각각 5.44%, 0.58%로 나타났으며, 시나리오 2에서 더 낮은 이탈률을 보였다. 이러한 결과는 시나리오 1의 경우 굴취 과정 이후 지면에 작물이 낙하되는 과정에서 작물 간 충돌이나 토양 및 이물질과의 충돌이 발생하여 일부 작물이 두둑 밖으로 이탈되는 경우가 발생했기 때문으로 판단된다. 손상률의 경우 시나리오 별로 각각 22.9%, 4.52%로 나타났으며 시나리오 2에서 더 낮은 손상률을 보였다. 이는 시나리오 1이 굴취기와 수집기의 굴취부를 모두 거치며 손상이 가중된 것으로 판단된다. 반면에, 이물질 혼입률의 경우 시나리오 별로 각각 1.24%, 4.50%로 시나리오 1이 더 낮은 이물질 혼입률을 보였다. 이는 수집단게에서 자주식 수확기의 굴취 깊이가 상대적으로 깊어 토양 혼입이 많았기 때문으로 해석된다. 결론적으로, 시나리오 2는 작업능률, 이탈률, 손상률 측면에서 시나리오 1보다 우수하여 현장 적용에 있어 경쟁력이 높은 것으로 판단된다. 다만, 이물질 혼입률이 상대적으로 높게 나타났으므로 실제 작업에서는 이물질 분류를 위한 추가적인 인력 투입이 요구되는 한계가 있다.

경제성 분석 결과, 전반적으로 시나리오 1 (분리형)의 단위면적당 발생 비용이 시나리오 2 (일관형)에 비해 높게 나타났다. 이는 시나리오 1의 경우 트랙터, 굴취기, 수집기 등 다수의 장비를 요구하는 반면, 시나리오 2는 단일 자주식 장비만으로 작업이 가능하여 초기 투자비용과 고정비가 상대적으로 낮기 때문이다. 또한, 이탈률과 손실률을 종합한 복합 손실률은 시나리오 1에서 27.1%, 시나리오 2에서 5.1%로 차이를 보여, 수확량 손실이 시나리오 1에 큰 영향을 미쳤을 것이라 판단된다. 재배 면적 확대에 따른 효과 역시 중요한 차이를 보였다. 1 ha 면적에서는 두 시나리오 간 비용 차이가 15.2% 수준이었으나, 재배 면적이 확대될수록 69.5% 까지 증가하는 경향을 보였다. 이는 농가 규모가 커질수록 고정비가 분산되는 동시에, 변동비와 수확 손실률이 누적되었기 때문인 것으로 판단된다. 총 발생 비용 비교에서도 기계 사용 기간과 재배 면적이 커질수록 비용 격차가 확대되었으며, 1 ha 기준에서는 두 시나리오 모두 유사한 증가율은 보였으나 연평균 증가액은 시나리오 2가 시나리오 1보다 약 15.2% 낮아 장기 운용 시 비용 부담이 완화되는 것으로 나타났다. 또한 9년 기준에서는 시나리오 1의 총 발생 비용이 584.1% 증가한 반면 시나리오 2는 146.0% 증가에 그쳐, 면적 확대에 따른 증가율이 시나리오 2가 현저히 낮게 나타났다. 이를 통해 작업기를 개별적으로 작업하는 과정은 높은 비용 부담을 초래함을 확인할 수 있었다.

최종적으로 시나리오 2는 작업 능률이 높고, 이탈률과 손상률이 현저히 낮아 품질 확보에 유리하였으며, 이에 따라 단위 면적당 수확량과 총 수익이 우수하게 나타났다. 더불어 총 발생 비용 또한 시나리오 1에 비해 낮은 경향을 보였다. 이는 양파 수확 단계에서 자주식 일관 수확기 도입이 노동력 절감뿐만 아니라 안정적인 수확 성능과 경제성 확보에도 효과적임을 나타낸다. 따라서, 본 연구는 자주식 일관 수확기의 기술적 성능과 경제성을 정량적으로 분석함으로써, 향후 농가의 기계 선택 및 보급 정책 수립에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다만, 본 연구는 특정 지역 및 재배 조건을 기반으로 수행되었으므로 다양한 토양 환경 및 재배 여건을 반영한 추가 연구가 필요하다. 또한, 자주식 일관 수확기를 사용할 경우 큐어링 과정이 생략되며, 그로인해 발생하는 저장성 단계에서의 손실을 경제성에서 반영하지 못한다는 한계가 있다. 아울러, 이물질 혼입률 상승 시 후처리 과정에서의 노동 증가가 예상되지만, 해당 요소는 경제성 분석에 포함하지 않았다는 한계가 있다. 후처리 공정은 작업자 간 숙련도 차이와 농가별 운영 조건에 따라 변동성이 크며, 현재 단계에서는 이를 정량적으로 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 기준이 부족하다는 점에서 분석 범위를 제한하였다. 향후 연구에서는 추가적인 실험을 통해 저장성 관련 지표와 후처리 작업 비용을 포함한 보다 종합적인 경제성 평가를 수행하여 한계점을 개선할 예정이다.

Conflict of Interests

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Acknowledgements

본 결과물은 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 노지스마트농업활용모델개발의 지원을 받아 연구되었음(RS-2025-02313171).

References

Choi IS, Kang NR, Choi KS, Woo JK, Kim YH, Yu SH, Choi Y, Kim YK. 2023. Design·manufacture and performance evaluation of gathering type garlic harvesting machine. Journal of Drive and Control 20:64-70. [in Korean]

10.7839/ksfc.2023.20.4.064

Hong SJ, Paek Y, Kang DH, Kim HC, Lee SH, Moon SP, Min BG, Nam YJ, Kwon SG, Kim DE. 2023. A study on the onion stem cutting prototype attached to a tractor. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society 24:247-255. [in Korean]

10.5762/KAIS.2023.24.7.247

Hwang JS, Kang YS, Lee KY, Kim WS. 2024. Analysis of the performance of onion harvester in the onion cultivation environment of Gyeongsangnam-do. Journal of Agricultural Machinery Engineering 4:1-8. [in Korean]

10.12972/jame.20240001

Kim TJ, Jeon HH, Siddique MA, Choi JY, Kim YJ. 2023. Development and performance analysis of a crawler-based driving platform for upland farming. Journal of Drive and Control 20:100-106. [in Korean]

10.7839/KSFC.2023.20.4.100

KNOC (Korea National Oil Corporation). 2025. Domestic oil price statistics: Tax-free fuel average selling price. Accessed in https://www.opinet.co.kr/user/dopospdrg/dopOsPdrgTaxfreeSelect.do on 28 August 2025. [in Korean]

Koo YM, Kim BM. 2018. Field capacity and cost analyses of an integrated tractor implement for flat ridge preparation. Journal of Agriculture & Life Science 52:137-149. [in Korean]

10.14397/jals.2018.52.5.137

Koo YM. 2021. Field capacity and cost analyses of an integrated tractor implement for round ridge preparation. Journal of Agriculture & Life Science 55:115-124. [in Korean]

10.14397/jals.2021.55.5.115

KOSIS (Korean Statistical Information Service). 2024a. Farm population by age and gender. Accessed in https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1EA1040&conn_path=I2 on 28 August 2025. [in Korean]

KOSIS (Korean Statistical Information Service). 2024b. 2024 Production Survey Results of Barley, Garlic, and Onion. [in Korean]

KOSIS (Korean Statistical Information Service). 2025a. Field vegetable cultivated area: Agricultural area survey. Accessed in https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1ET0013&conn_path=I2 on 28 August 2025. [in Korean]

KOSIS (Korean Statistical Information Service). 2025b. Farm sales and purchase price survey: Farm purchase price index. Accessed in https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1J62&conn_path=I2 on 28 August 2025. [in Korean]

Kwon YK, Lee YJ. 2023. Effects of impact by mechanical harvesting on storability of onions (Allium cepa L.). Korean Journal of Food Preservation 30:811-821. [in Korean]

10.11002/kjfp.2023.30.5.811

Lee HN, Kim YJ. 2023. Development of a multi-purpose driving platform for Radish and Chinese cabbage harvester. Journal of Drive and Control 20:35-41. [in Korean]

10.7839/KSFC.2023.20.3.035

Lee SH, Kim WK, Eo JW, Lee SB, Choi DG, Park SH, Kang YK, Cheon CU. 2024. Field test of harvesting mechanization technology of onion at Shinan area. Journal of Drive and Control 21:20-27. [in Korean]

10.7839/KSFC.2024.21.3.020

Ndereyimana A, Koyama S, Kagiraneza B. 2020. Effect of curing and storage temperature on shelf life of onion (Allium cepa L.) bulbs. Fundamental and Applied Agriculture 5:235-242.

10.5455/faa.97770

NongNet. 2025. Joint market information: Onion prices. Accessed in https://www.nongnet.or.kr/front/M000000260/marketInfo/jointMarket.do on 29 August 2025. [in Korean]

Osipov A, Shumaev V, Ekielski A, Gataullin T, Suvorov S, Mishurov S, Gataullin S. 2022. Identification and classification of mechanical damage during continuous harvesting of root crops using computer vision methods. IEEE Access 10:28885-28894.

10.1109/ACCESS.2022.3157619

RDA (Rural Development Administration). 2016. In-Depth Analysis Group Report: Current Status of Upland Crop Mechanization and Product Development Strategy. [in Korean]

RDA (Rural Development Administration). 2024. 2024 Standards for Economic Feasibility Analysis of Agricultural Science and Technology. [in Korean]

Shockley JM, Dillon CR, Shearer SA. 2019. An economic feasibility assessment of autonomous field machinery in grain crop production. Precision Agriculture 20:1068-1085.

10.1007/s11119-019-09638-w

Siddique MAA, Jeon HH, Park JD, Lee SH, Kim YJ. 2025. Power requirement analysis and performance evaluation using a self-propelled harvester simulation model for potato harvesting. Journal of Drive and Control 22:1-7.

10.7839/KSFC.2024.22.1.001

Woo JK, Choi KS, Choi IS, Choi Y, Yu SH. 2023. Field test for regional adaptability improvement of garlic harvesting mechanization technology. Journal of Drive and Control 20:107-114. [in Korean]

10.7839/KSFC.2023.20.4.107

Korean Journal of Agricultural Science ISSN:2466-2402(Print) 2466-2410(Online) 농업과학연구

Preview

Performance and economic analysis of onion harvesters: A comparison of tractor-mounted digger–collector combination and self-propelled integrated harvester

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Schematic diagram of the onion harvesting under different mechanization scenarios.

Table 1.

Detailed specifications of the tractor-mounted digger.

Fig. 2.

Onion digger (tractor-mounted type) used in this study.

Table 2.

Detailed specifications of the tractor-mounted collector.

Fig. 3.

Onion collector (tractor-mounted type) used in this study.

Table 3.

Detailed specifications of the self-propelled integrated harvester.

Fig. 4.

Onion integrated harvester (self-propelled type) used in this study.

Fig. 5.

Schematic diagram of work patterns by scenario.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

Table 4.

Detailed parameters for deriving the hourly fixed cost for each scenario.

Table 5.

Detailed parameters for deriving the hourly variable cost for each scenario.

(8)

(9)

(10)

Table 6.

Comparison of field work area, time and efficiency between harvesting scenario.

Table 7.

Comparison of onion loss rate by harvesting scenario.

Table 8.

Comparison of onion damage rate by harvesting scenario.

Table 9.

Comparison of foreign matter rate by harvesting scenario.

Table 10.

Hourly fixed, variable, and total costs by scenario.

Table 11.

Economic comparison of onion production by scenario.

Fig. 6.

Unit-area cost and cost reduction rate with Scenario 2 adoption based on one-year cultivation.

Fig. 7.

Comparison of total costs by economic analysis period and cultivation area: (a) Scenario 1 and (b) Scenario 2.

Conflict of Interests

Acknowledgements

References