• Journal of Service Research and Studies
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• v.11 no.2
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• pp.118-130
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• 2021

This study designs and validates a greenhouse complex environmental control algorithm with a multi-phase processing scheme that can combine and control actuators according to the degree of change in the greenhouse environment. The composite environmental control system is a system in which the complex environmental controller analyzes the information detected by sensors and operates appropriately actuators to maintain the crop growth environment. A composite environmental controller directs control devices driving actuators through a composite environmental control algorithm, which calculates the values necessary for the operation of the control devices. Most existing algorithms carry out control procedures on a single phase by iteration cycle, which can cause abnormal changes in the greenhouse environment due to errors in output. The proposed algorithm distributes control procedures over multiple phases: environmental control, environmental control, and device operation, and every iteration cycle, detects environmental changes in the environmental control phase first, and then combines control devices that can control the environment in the environmental control phase, and finally, performs the controls to derive the actuators in the device operation phase. The proposed algorithm is designed based on the analysis of the relationship between greenhouse environmental elements and control devices deriving actuators. According to verification analysis, the multi-phase processing scheme provides room to modify or supplement the setting value and enables the control devices to reflect changes in the associated environmental components.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.756-759
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• 2017

The productivity of cultivated crops in Korea is low compared to the Netherlands, which is an advanced agricultural country. In addition, modernization of facility and complex environmental control technology are needed to overcome poor growth and productivity deterioration caused by shortage of sunshine, abnormal temperature and high temperature due to abnormal climate. On the other hand, domestic facility horticulture complex environmental control is a level of machine automation that can check the internal situation of a green house with a cell phone and remotely operate a sprinkler, heat cover, curtain, ventilator, Therefore, this paper suggests the development of optimum environment control technology for facility horticulture based on the growth model and the cultivation technology knowledge base in order to realize the automation of optimal complex environment control and contribute to improvement of quality and productivity of cultivated crops.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.134-134
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• 2017

전북지역의 130여개 스마트온실 중에서 주요한 10여개의 주요 온실에 대한 온습도, 이산화탄소, 광센서 및 기타 센서의 사용실태에 대한 조사를 수해하였다(2016년 9월~12월). 온실의 선정은 온실의 종류(비닐/유리)와 복합제어기 종류(국산/외산)를 중심으로 조사하였다. 국내외 업체의 장단점, 스마트기기의 활용과 문제점, 클라우드 기반의 3세대 한국형 스마트온실의 적용기반에 대한 조사를 수행하였다. 융복합 제어기와 센서는 자체의 신뢰성 이외에 운용상의 알고리즘 차이에서 오는 문제로 인해 농가에서 측정결과에 대한 신뢰성이 낮고, 측정이 부정확하고 일일측정 데이터에 대한 활용이 어렵고, 설정 값을 사용자가 직접 계산하고 값들을 입력해주어야 한다는 단점에 대한 의견이 대부분이다. 외국 제품은 데이터 측정값의 활용이 용이하고 복합 환경 상황에 알맞게 자동 계산 시스템이 체계적으로 작동하여 제어에 반영되며 국내 업체 설정 값의 범위보다 세밀하게 설정이 가능하다는 장점이 있으나 설치비용이 국내대비 3~4배 높고 고장 시 A/S가 느린 편이며 영어로 구성된 복잡한 시스템이기 때문에 100% 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 스마트기기 활용은 복합 환경제어를 하는 농가이면 국내 업체와 외국 업체 모두 활용하고 있으며 주로 스마트 폰으로 사용되고 전용 어플이 아닌 PC원격 제어 소프트웨어인 팀뷰어(Teamviewer)를 이용하여 복합제어기 PC를 직접 조작하여 사용한다. 클라우드 활용으로는 복합환경제어기 회사에서 작물별 제어 방법과 데이터 정보를 제공하지 않는 점에 대한 농가의 불편함이 많은 편으로 작물별 농사방법이 많고 지역별 농사방법이 다르기 때문에 조사한 전북지역의 농가 10곳 모두 클라우드를 사용하지 않는 것으로 조사되었다. 다양한 온실 및 생육환경에 따른 표준화된 운영의 문제점을 개선하여 스마트팜에서 중요한 역할을 수행하는 복합센서의 표준시험방법과 절차를 개발하여 관련산업의 발전에 응용할 필요성이 있으며 단순한 하드웨어의 표준화 또는 개선방향보다는 농가의경험과 누적된 토양,작물 등의 재배 생육정보를 이용한 작물생육모델과 온실모델의 일치를 통해 센서-생육환경예측-검증방법의 포준화가 필요한 것으로 사료된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.183-190
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• 2017

Recently the scale and area of greenhouse cultivation have been enlarged in Korea, and its importance in domestic agriculture is being increased. According to these situation, environment control systems are widely used in greenhouses. Even though development of greenhouse facilities and control devices, cultivation skill using them is in lower level more than european countries and Japan. In this study, we propose intelligent information system based on information-communication technology that supports environment control systems. Proposed system is able to support to maintain optimal environment for plant growth using data from environment control system, and also give useful knowledge for cultivation by active way. Furthermore, it estimates future status of plant growth, and suggest best strategy of environment control for current stage.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.198-201
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• 2008

인터넷의 비약적인 발달은 제어시스템의 설계 및 운영에도 많은 영향을 미치게 되어 지금까지와는 전혀 다른 시스템 구현이 가능한 환경으로 만들어 가고 있다. 이와 같은 배경에서 본 연구에서는 LabVIEW를 이용한 복합 공정의 제어 및 모니터링을 Web을 기반으로 한 새로운 방법의 원격제어 시스템을 사용하여 가상실험실을 구현하였다. LS산전의 GLOFA-GM3와 미쓰비시의 MELSEC-Q PLC를 각각 TCP/IP와 RS-232C통신을 사용하여 복합공정 제어 시스템을 구현하였다. NI사의 LabVIEW 프로그램에서 지원하는 Web 출판 기능을 사용하여 웹상에서 50대의 Clint PC의 접속을 가능하게 하여 원격으로 접속, 학습이 가능하도록 가상실험실을 구현하였으며 학습자들은 원격으로 복합 제어공정을 실시간으로 학습할 수 있게 되었다. 나아가 Web 상에서 원격제어의 가능성을 활용하여 산업체에서의 활용범위를 넓히고, 가상 교육환경의 가능성을 열었다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.7 no.1
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• pp.1-8
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• 1998

A Hardware system of hybrid environmental control was developed for using it in the multi-greenhouse. Now, an on/off control system is most utilized in protected cultivation, but a hybrid environmental control system is not yet. This system consists of a hardware to be devided by physical elements and a software for the hardware a personal computer, a hybrid environmental control and a communication Program for modules. The hardware was made of several independent modules with independent CPU. Each module was made to slots. which are very convenient to mount and take off. Also, they are managed easily to repair, add, remove, and change of their function and expansion. The software for a personal computer was a menu driven program written in visual basic within a Windows environment for easy applications by a user. The hybrid environmental control software have operating factors operate continuously with temperature, humidity and others in greenhouse. Communication programs were used both 485 communication method for long distance communication between modules and CRC communication method for making easy to program, and less errors between personal computer and modules.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.89-89
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• 2011

반도체 공정 등에서 $10^{-6}{\sim}10^{-8}$ mbar의 고진공 환경을 제공하기 위하여 사용되는 고진공 터보분자펌프 (Turbomolecular Pump, TMP)는 다층의 회전깃을 갖는 로터를 회전시켜 분자를 배출시키는 방식을 사용하는 진공펌프이다. 또한 최근에는 디스플레이 및 반도체 공정에서 높은 진공도뿐만 아니라, 높은 배기속도를 요구하는 추세에 따라, 터보 펌프와 드래그 펌프부분을 동시에 가지고 있어 상대적으로 작동 진공도 영역이 넓은 복합 분자펌프(Compound Turbomolecular Pump, CMP)의 활용도가 넓어지고 있다. 이러한 분자펌프가 장시간의 고속회전에 적합하도록 비접촉 방식인 자기부상 방식의 적용이 최근 거의 표준화 되어 있다. 자기베어링 시스템은 전자기력을 이용하여 자성체인 회전축을 부상지지 함으로써 비접촉 고속 회전이 가능하여 윤활이 용이하지 않은 진공 환경 등 가혹한 환경에 적합하며, 터보분자펌프는 자기베어링이 가장 널리 사용되고 있는 분야이기도 하다. 자기베어링 시스템의 설계는 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나누어질 수 있는데, 하드웨어의 경우 전체 로터 시스템의 특성을 고려하여 설계되어야 하며, 주로 자기베어링 코어와 코일, 변위센서 및 전력 증폭 시스템 등의 기전적인 요소들이 이루어져 있다. 하드웨어 설계와 함께 제어시스템의 설계도 매우 중요하며, 이는 자기베어링 시스템이 불안정한 특성을 갖는 개루프계를 갖고 있으므로 안정화를 위한 능동제어 시스템이 필수적이며 진동제어 등 여러 가지 기능이 요구되기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 자기부상형 고진공 복합분자펌프의 제어를 위한 선형제어시스템의 구성을 실제 시스템의 적용을 통하여 설명하였다. 각 제어기는 DSP 를 이용한 디지털 제어시스템으로 구성되었으며, 2,500 l/s 급의 복합 분자펌프 시작품에 적용하여 25,000 rpm 까지의 기본 성능시험을 수행하였으며, 발열 특성의 개선을 위한 비선형 제어기의 설계 사례에 대한 시뮬레이션 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1999.11a
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• pp.67-70
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• 1999

일반적으로 시설원예용 환경제어장치란 온실 내부 환경을 작물생육에 적합한 환경으로 조성시키기 위하여 원예시설에 부착된 환기창이나 냉난방장치, $CO_2$발생기, 양액제어장치 등을 통해 온도, 습도, $CO_2$, EC, pH 등의 각종 환경을 인위적으로 조절해 주는 장치라고 할 수 있다. 이러한 장치는 수동스위치 조작에서부터 전자제어, 컴퓨터에 의한 복합환경제어에 이르기까지 매우 다양한 제품이 생산 판매되고 있지만, 상호 제품간 호환성이 없으며, 성능에도 차이가 나는 것을 볼 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.563-566
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• 2017

In order to prevent livestock diseases and produce the high quality livestock products in the livestock industry, it is necessary to manage the conditions of the livestock farms in the optimal condition. Therefore, these days the research on livestock growth models that analyze the factors of the air environment, the breeding environment, and the numerical rules of livestock in vivo is being carried out to improve and manage the environment in which livestock are kept. However, conventional models of growth are not sufficient to support the decision-making to control complex environment in pen by analyzing and interpreting air environment and breeding environment in a complex way. In this paper, we propose a method to control the complex environment in pen by using artificial neural network model based on biological information, air environment, breeding environment and production information.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.485-488
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• 2016

The level of domestic greenhouse complex environmental control technology is a hardware-oriented automation steps that mechanically control the environments of greenhouse, such as temperature, humidity and $CO_2$ through the technology of cultivation and consulting experts. This automation brings simple effects such as labor saving. However, in order to substantially improve the output and quality of agricultural products, it is essential to track the growth and physiological condition of the plant and accordingly control the environments of greenhouse through a software-based complex environmental control technology for controlling the optimum environment in real time. Therefore, this paper is a part of general methods on the greenhouse complex environmental control technology. and presents a horticulture production forecasting methods using artificial neural networks through the analysis of big data systems of smart farm performed in our country and artificial neural network technology trends.