여름철 냉동기가 건물의 주 에너지 소비자로 고려됨에 따라 효율적인 냉동기 운영은 매우 중요한 문제로 고려된다. 그러나, 건물의 냉방수요가 건물 내외부 환경, 건물 재실자의 행동 등의 여러 요인에 의해 변동하고 냉동기의 가동제약조건으로 인해 현재 시점의 운영이 미래 시점의 운영에 제약을 발생시킴에 따라 건물의 냉방수요를 정확하게 만족하도록 냉동기를 운영하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 냉동기의 최소가동시간을 고려한 심층 강화학습 기반의 다중 냉동기 운영 모델을 제안한다. 제안한 모델은 외기 정보와 냉방시스템 내부 정보로 구성된 상태에 따른 냉동기 운영 조합이 갖는 가치를 학습하고 실현 가능한 냉동기 운영 중 건물의 냉방수요와 냉동기에 의한 공급 부하 간의 차이를 최소화할 수 있는 냉동기 운영 조합을 결정한다. 냉동기의 최소가동시간 제약을 고려한 훈련 알고리즘을 적용하여 제안한 모델의 현실 적용 가능성을 높였으며 실제 국내 A대학교의 데이터를 바탕으로 실험한 결과, 제안한 다중 냉동기 운영 모델이 최소가동시간을 준수함과 동시에 건물 냉방 부하와의 차이 측면에서 A대학교의 기존 냉동기 운영 로직보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
태양열 집열기에서 생산된 열원을 축열한 축열조의 온수를 겨울에는 직,간접 열교환을 통하여 난방을 실현하고 축열조의 여름에는 흡수식 냉동기 발생기(Generator)에 공급하여 흡수식 냉동기를 가동하고 냉동기에서 생산된 저온의 냉수로 냉방을 실현하는 태양열 냉난방 겸용시스템에 대한 설치 사례를 소개하고자 한다.
본 논문은 더위나 고온의 환경에서 열적스트레스를 줄이기 위한 착용형 개인 냉방시스템 개발에 관한 것이다. 개인 냉방시스템은 냉매압축 냉동사이클로 작동되는 소형 냉동시스템이 적용되었다. 소형 냉동시스템은 이동과 착용이 가능하도록 소형화와 경량화에 맞게 구성되었다. 증발기는 나일론튜브를 사용하여 조끼 내부에 매립하여 열전도에 의해 신체 열을 저감시키는 직접냉각방식이 적용되었다. 착용형 개인 냉방시스템은 냉방능력은 대략 100W이며 주위온도보다 12~$13^{\circ}C$ 정도 낮게 유지되는 성능을 가진다. 착용형 개인 냉방시스템의 무게는 조끼, 케이스, 배터리를 포함하여 약 3kg이다.
우리나라의 축산물은 소와 돼지가 주를 이루고 있는데, 이의 도축후 냉각에 있어 특별한 관리가 미흡한 실정이다. 그러나 유럽에서는 축산물 도축 후 냉각시스템은 육류의 품질관리에 가장 중요한 요소로 여겨지고 있다. 특히 도축전후의 냉동냉장 기술은 육질뿐만 아니라 중량의 감소를 최소화 할 수 있는 기술로서 중요한 관리점이 되고 있다. 본 고에서는 과거 우리나라에 일부 소개되었던 유럽의 축산물 냉각시스템의 내용 중 축산물 도축 후 냉각시스템을 중심으로 요약 정리하였다. (중략)
창고관리 시스템은 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 이용하여 입 출고 관리에 대한 데이터를 자동으로 기록할 수 있을 뿐만 아니라 상품의 적재 위치를 정확히 보여주고, 적재된 상품의 현재 상태, 배치된 상품의 수량, 재고 상황 등의 정보를 실시간으로 확인 할 수 있게 해준다. 특히 냉동창고의 경우, 물품이 외부환경 요소에 민감하기 때문에 물품보관을 요청한 화주의 입장에서는 물품의 상태를 실시간으로 모니터링 하기를 원한다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고를 이용하는 화주에게 본인의 물품상태를 실시간 원격으로 모니터링할 수 있도록 해 주는 스마트폰 기반의 애플리케이션의 개발내용에 대해 기술한다. 본 애플리케이션을 통해 화주는 물품의 입고요청, 출고요청을 실시간으로 보낼 수 있을 뿐만 아니라, 적재되어 있는 물품의 현재위치, 적재위치 이동경로, coldroom의 온도 등의 상태정보도 확인 할 수 있다. 냉동창고 업체는 RFID 냉동창고 관리시스템과 더불어 화주가 편리하게 이용할 수 있는 본 애플리케이션을 갖춤으로써 화주에 대한 서비스 향상에 기여하게 된다.
본 논문은 암모니아-이산화탄소용 이원 냉동시스템의 작동변수에 대한 최적의 설계자료를 제공하고자 이원 냉동시스템의 사이클 성능을 분석하였다. 작동변수로는 암모니아용 고온사이클과 이산화탄소용 저온사이클내의 과냉각도와 과열도, 압축기효율, 응축과 증발온도이다. 이에 대한 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 이원 냉동사이클의 과냉도가 증가할수록 COP는 증가하는 반면 과열도가 증가할수록 COP는 감소하는 것을 알 수 있다. 이원 냉동사이클의 응축온도가 증가할수록 이원 냉동사이클의 COP는 증가하는 반면 증발온도가 증가할수록 COP가 감소함을 알 수 있다. 또한, 이원 냉동사이클의 압축효율이 증가할수록 COP가 증가한다. 따라서, 과열도, 과냉각도, 압축효율, 증발온도, 응축온도 등의 인자들이 R717과 R744용 이원 냉동사이클의 COP에 영향을 미친다.
사용이 증가하고 있는 냉동컨테이너에 적재된 화물의 손실을 방지하기 위해서는 냉동컨테이너의 실시간 상태 모니터링 및 원격 관리가 필요하지만 현재 냉동컨테이너의 대표적인 모니터링 방식인 PCT 방식은 모니터링만 가능할 뿐 냉동컨테이너 설정온도 관리 등 원격 관리 및 육상운송 중 실시간 모니터링이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 IoT 기반 냉동컨테이너 실시간 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 각 냉동컨테이너에 부착되어 냉동컨테이너 데이터 포트를 통해 RS-232 통신을 이용하여 냉동컨테이너의 실시간 데이터를 수집하고 이를 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 데이터 수집 미들웨어로 전송한다. 미들웨어는 수신한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 웹 및 모바일 프로그램을 통해 각 물류주체들에게 실시간으로 정보를 제공한다. 이때 웹 프로그램을 통해 사용자는 원격지에서 냉동컨테이너의 실시간 설정온도 변경이 가능하다. 끝으로 딸기화물을 실은 냉동컨테이너에 적용하여 운송과정을 실시간으로 모니터링하는 테스트를 통해 구현한 시스템의 기능을 검증하였다.
본 논문에서는 농산물 저온저장시설의 냉동기용 지능형 진단 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 냉동기에 고장이 발생하면 냉동기 주요배관의 온도가 변화하는 성질을 이용하였다. 주요배관의 온도와 고장부위의 관계를 신경회로망을 이용하여 학습함으로써 고장상태를 추론할 수 있다. 제안된 방법을 구현하기 위하여 온도계측시스템 및 진단프로그램을 개발하였다. 개발된 시스템을 현장에 적용 실험하여 제안된 방법의 유용성을 검증하였다.
위성 통신 기술의 발달로 국부적으로 수행되던 위치 추적의 범위가 전 세계로 확산되었다. 하지만 기존의 물류 관제 시스템들은 관제 서버와 물류간의 통신을 위하여 휴대폰 통신망을 이용하기 때문에 일부 지역 내에서 이동하는 물류에 대해서만 관제가 가능하다. 이 논문에서는 위성 통신을 이용하여 전 세계를 이동하는 물류 매체인 냉동 컨테이너의 위치 및 상태 정보를 관리하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 직접 관제하는 데이터 수집부, 관제 서버와의 통신을 담당하는 위성 통신부, 냉동 컨테이너 정보를 관리하는 관제부로 구성된다. 시스템의 관제부에서는 냉동 컨테이너의 위치 추적 및 관제를 효과적으로 수행하기 위하여 기존의 TB 트리를 기반으로 하는 다중 버전 이동 객체 색인을 사용하였다. 제안된 냉동 컨테이너 관제시스템은 화주, 운송회사 등 육해상 물류관련 기관에서 냉동컨테이너 및 선박 위치추적, 컨테이너 통제, 컨테이너 통계 등 다양한 용도로 사용될 수 있어 화주에게는 컨테이너 운송에 대한 서비스를 제공하며, 선사에게는 선박안전경보시스템, 선박 관리, 냉동컨테이너를 효율적인 관리 기능을 제공하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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