남한내 72개 기상관서에서 관측, 보관중인 일기상자료는 농업적 활용가치가 높은 신뢰성 있는 기후자료이지만 농업분야의 연구 및 기술지도 종사자들이 쉽게 접근하기 어려워 지금까지 그 활용도가 낮았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 현재 그 사용인 보편화된 개인용 컴퓨터를 이용하여 이들 기후자료의 검색과 분석작업을 용이하게 수행할 수 있는 기후자료 관리체계를 개발하고자 본 연구를 수행하였다. 기후자료 베이스로는 1960년부터 1991년까지 축적된 기상청 소속 72개 기상대 및 기상관측소의 매일 평균, 최고, 최저기온, 상대 습도, 평균풍속, 최대풍속, 증발량, 강수량, 일조 시수, 운량 및 풍향자료를 기본으로 하였으며 이들로부터 주간 및 월간 기후자료베이스를 생성하였다. 자료관리체계는 한글대화식으로 운영되며 사용자가 진정한 기간동안의 일간, 주간 및 월간 자료를 조건없이 표출하는 표준검색기능과, 사용자가 지정한 기간내 자료 가운데 사용자가 지정한 기상조건에 부합되는 자료만을 검색할 수 있는 선택 검색기능을 갖고 있다. 또한 일간자료로부터 주요 농업기후지수인 생장도일과 증발산위를 계산하는 기능도 갖고 있다. 모든 검색자료는 모니터 화면, 프린터, 혹은 아스키 데이터 화일로 출력시킬 수 있어 검색자료의 심층분석에 직접 사용할 수 있다. 관리체계의 사용환경은 브이지에이 그래픽 카드가 장착된 아이비엠 개인용 컴퓨터 호환기 종으로서 모든 지점의 자료를 검색하기 위해서는 50메가바이트 이상의 하드디스크 사용영역이 확보되어야 한다. 프린터 출력은 엡슨계열의 도트매트릭스형이면 가능하다. 본 기후자료 관리 체계는 기능별 프로그램 모듈이 독립적으로 작성되어 있으므로 향후 기능의 수정, 보완, 추가작업이 지속적으로 이루어 질 수 있으며 자료베이스 구조 역시 범용 자료관리언어를 사용하여 생성하였으므로 새로운 자료도 용이하게 추가시킬 수 있다.
본 논문에서는 무선 ZigBee 통신모듈과 지능형 가스안전기기를 이용하여 u-홈 가스안전관리시스템을 개발하여 가스안전관리의 효율을 향상시킬 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 마이컴가스미터, 자동식소화기, 감지기 및 월패드로 구성된다. 마이컴미터는 가스압력, 가스유량, 지진을 모니터링하고, 자동식소화기는 가연성 가스의 누출상태와 $100^{\circ}C$ 와 $130^{\circ}C$의 온도를 측정한다. 그리고 감지기는 연기와 일산화탄소(CO)를 검지한다. 제안한 시스템은 가스사용중 이상상태발생시 마이컴가스미터는 경보와 함께 내부밸브를 차단시키고, 자동식소화기는 중간가스밸브를 차단하거나 소화약재를 분사시킨다. 감지기는 연기와 CO를 감지할 경우 각각 신호를 발생시킨다. 가스안전기기와 센서들은 지능적 조치를 취하고 그 정보를 월패드로 전달한다. 월패드는 상황정보를 실시간으로 서버에게 전달하고 사용자는 웹기반으로 서버에 접속하여 가스의 상황정보를 확인하거나 관리할 수 있다. 본 논문은 가스안전 및 위험관리의 시나리오를 고안하고 실험을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.28-33
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2016
배터리는 휴대폰, 전기자동차, 무인잠수정 등과 같은 분야에서는 주 동력원으로 사용되고, 일반 자동차에서는 시동기 또는 램프구동용으로 사용되며, 일반 선박에서는 비상전원으로 사용되고 있다. 2차 전지로는 납축전지와 리튬이온 배터리를 많이 사용하고 있으며, 납축전지는 가격이 비교적 저렴하고 안전하다. 리튬이온전지는 에너지 밀도가 높고 출력이 우수하며 수명이 긴 장점이 있으나 공기 중의 수분과 반응하여 폭발의 위험성을 가지고 있다. 그러나 최근에는 방수, 방염, 방진 기술의 발달에 힘입어 리튬배터리의 사용이 증가하고 있고, 특히 하이브리드 선박 및 전기추진 선박 등의 주동력원으로 사용될 만큼 그 사용범위가 점점 넓어지고 있으므로 좀 더 엄격한 배터리의 관리가 필요하다. 하이브리드 선박에서는 500kWh 이상의 대용량 동력원을 만들기 위하여 셀(Cell) 단위로 이루어진 수십 개의 리튬배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 배터리 점검에 필요한 검출 전압, 전류 및 온도 데이터들을 관리용 서버로 보내 주는 유선 점검 및 감시시스템을 구현하는 데에는 많은 전선과 통신 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 직렬통신 모듈보다 가격이 저렴하고 전선을 사용하지 않는 저 전력 블루투스(Bluetooth low energy, BLE) 무선통신 모듈과 전력선 모뎀을 사용하여 하이브리드 선박용 리튬배터리 저가형 점검 및 감시시스템을 구현하고자 한다. 배터리의 점검요소에는 잔존용량(State of charge, SOC)과 잔존수명(State of health, SOH)이 있으며, 제안한 시스템은 이들을 규칙적으로 점검하여 배터리의 수명 예측과 예방 정비를 할 수 있기 때문에 안전사고를 방지할 수 있을 것으로 전망된다.
최근 건설 중장비 운용의 용이성 향상, 작업 효율성 제고 및 안전성 향상을 위해 어라운드 뷰 모니터링(Around View Monitoring) 시스템을 건설 중장비에 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 그러나 현재까지 개발된 대부분의 선행기술은 차량형 장비를 위해 개발되었으며, 일부 건설 중장비에 적용되고 있는 AVM 시스템의 경우도 원천기술이 차량형 장비를 대상으로 개발됨에 따라 건설 중장비의 특성을 반영하지 못하고, 탑뷰로 표현할 수 있는 영역이 제한된다는 한계점을 지닌 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 목적은 건설 중장비에 특화된 건설 중장비 AVM 시스템의 파일럿타입을 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 선행연구 및 기술개발동향 분석, 개발 요구사항 도출, 최적 센서 선정, 시스템 디자인, AVM 알고리즘 구축 등을 수행하여 건설 중장비 AVM 시스템 파일럿타입의 개발하고, 실험실 실험을 통해 시스템의 개선요구사항을 도출하였다. 개발된 시스템을 활용한 실험실 실험 결과, 최소 20fps 이상의 영상 Refresh Rate를 확보함에 따라 장비주변의 현황(장애물, 사람 등)에 대한 실시간 모니터링이 가능하고, 앵글 센서(Angle Sensor)를 통해 수집된 데이터를 토대로 붐, 암, 버킷의 현황이 AVM 디스플레이 위에 적합하게 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 1)AVM 영상의 품질 향상을 위한 보간(Interpolation) 방법의 개선, 2)다양한 건설 중장비 유형 및 제원에 적용 가능할 수 있도록 이를 지원하는 칼리브레이션(Calibration) 모듈의 개발이 필요한 것으로 분석되었다.
암반의 구조적 특성에 대한 확고한 이해는 지반구조물의 효과적인 설계 및 유지관리에 있어서 매우 중요한 요소이다. 이는 암반의 강도, 변형 및 수리지질학적 특성이 주로 암반에 존재하는 불연속면의 연결구조 특성에 좌우되기 때문이다. 그동안 암반의 구조적 특성에 대한 연구에 있어서 상당한 진전이 있었음에도 불구하고 불연속면 분포의 복잡성으로 인하여 암반의 삼차원적 구현 및 가시화에 기반한 지질공학적 해석은 드문 실정이다. 이 연구는 암반의 불연속면 및 불연속면의 연결구조를 삼차원적으로 구현하고 가시화하는 기법을 제시하였다. 이를 위하여 원판형으로 가정한 불연속면의 비선형 방정식을 유도하고 불연속면 교차선과 등가파이프의 위치를 산정할 수 있는 대수학적 알고리즘이 제시되었으며, 또한 연산과정을 수행하는 전산모듈이 작성되었다. 이 연구에서 개발한 불연속면 연결구조의 삼차원적 구현 및 가시화 기법은 불연속체 기반의 암반강도 및 변형성에 관한 연구 또는 수리지질학적 특성에 관한 연구를 수행함에 있어서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
정수장에서 수도꼭지까지 전체적인 물 공급 체계에서 수돗물의 수질은 먹는 물 기준에 적합해야 하지만 수돗물 공급과정에서 수질 모니터링과 충분한 관리가 이루어지지 않고 있다. 특히 대부분의 소규모 저수조(지하저수조 또는 고가(高架)저수조)의 수도관은 다양한 오염원에 노출되어 있다. 최근의 수질 모니터링 시스템은 몇몇 대형 정수장과 배수지 등에 설치되어 운영하고 있다. 특히 인터넷을 이용한 수질 모니터링은 언제 어디서나 주민들이 확인할 수 있도록 몇몇 지방자치단체에서 채택하고 있다. 이러한 시스템을 구축하는 것은 대규모 시설을 필요로 하기 때문에, 아파트, 공공건물, 소규모 지하저수조 또는 고가저수조와 같은 규모가 적은 물 공급시설에는 제한적으로 적용된다. 본 연구에서는 저렴한 각각의 수질센서 모듈을 집적화하여 개발한 다항목 수질계측기를 이용하여 인터넷에서 운용되는 온라인 모니터링 프로그램을 개발하였다. 저수조 관리자는 온라인으로 먹는 물의 수질 측정값을 모니터링할 수 있다. 제안된 다항목 수질측정기를 집적화하였으며, 저수조의 크기와 관계없이 저가로 다양한 저수조에 쉽게 적용할 수 있는 시스템이다.
유비쿼터스(Ubiquitous)란 사용자가 네트워크나 컴퓨터에 의식하지 않고 장소, 공간, 시간에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 말하며, 현재 이러한 유비쿼터스 기술을 이용한 첨단도시 및 생태도시 구현이 전 세계적인 화두로 각광받고 있다. 최근 정보산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 주변에 있는 모든 물체에 컴퓨터를 내장하여 서로 네트워크로 연결하고 상호간에 협조와 타협을 해 가면서 인간의 삶에 보이지 않게 컴퓨팅을 제공한다는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 개념(M. Weisre, 1993)으로 하여, 무선센서 네트워크 기술 USN (Ubiquitous Sensor Network)을 토목, 건축 구조물 같은 사회기반인프라에 적용한 신개념 지능형 구조물과 유지관리기법에 대한 연구가 시도 되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 무선센서 네트워크의 건설구조물 적용 가능성을 판단하기 위하여 건설구조물에 가장 많이 사용되는 콘크리트와 철근을 변수로 실험체를 제작하여 센서노드의 전파투과성 실험에 대한 기초실험을 실시하였다. 이때 철근의 배근 간격 및 콘크리트의 타설 두께, 송수신기의 RF신호 강도 세기를 변수로 하였으며, 내부에 무선통신 모듈이 장착되었을 때 무근콘크리트의 송수신 가능 거리와 철근 배근 간격별 송수신 가능 거리를 수평, 수직 방향으로 각각 측정하였다. 또한, 변수별 전파의 감쇄를 정확히 측정하기 위하여 스펙트럼 아날라이저(Spectrum Analyzer)를 이용하여 사용주파수대의 전파의 크기를 측정하였다. 전파가 감쇄되는 현상을 수치적으로 분석하였으며, 주파수대역의 특성에 따른 주파수 파장의 영향을 분석 하였다. 이를 통하여, 무선센서의 건설 구조물 적용 가능성을 검토한 그 결과 무근콘크리트의 경우 45cm의 투과 깊이를 보였고, 5cm의 간격으로 배근한 철근콘크리트는 37cm, 15cm 간격은 45cm의 투과 깊이를 보였다. 철근 배근 15cm 이상이 되면 무선통신에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.
유럽과 북미에서는 건물 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 가정용 에너지저장시스템(ESS)에 주목하고 있다. ESS는 배터리의 충전 및 방전을 통해 전력량을 저장 및 관리하는 시스템이다. ESS는 주파수 조정용, 신재생에너지 연계용 및 피크 저감을 위한 건물용으로 사용된다. PV 연계형 ESS는 발전 시간대의 부하에 공급하고 남은 PV 발전량을 저장하여 비발전 시간대의 부하에 공급함으로써 신재생 발전출력의 안정화를 기할 수 있다. 국내에서의 ESS 시장은 주파수 조정용, 신재생 발전출력 안정용 및 건물용으로 보급되고 있으나, 가정용 ESS는 시장이 아직까지는 형성되지 않고 있다. 낮은 전기요금, 가정용 누진요금체계 및 ESS의 높은 가격 때문인 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 가정용 ESS의 보급방안을 검토하고자, HOMER를 이용하여 가정용 전기요금, 가정용 ESS 가격, PV 모듈 가격을 변수로 국내 공동주택 세대 단위에서 활용할 수 있는 PV연계 가정용 ESS의 경제성을 분석하고자 한다. 분석결과, 현재 가격 조건에서는 PV 연계 ESS를 설치하는 것보다 저렴한 계통전기를 사용하는 것이 경제적이므로 보조금 없이 ESS를 활용하기에는 어렵다. 공동주택용 ESS의 시장은 세대 PV 발전용량이 증가해야 하며, 소용량의 ESS가 개발되어야만, 시장이 열릴 것으로 판단된다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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