• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.487-488
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• 2022

본 논문에서는 가정에서 식물 재배 환경에 따라 설정이 가능한 스마트 IoT 온실을 개발하였다. 개발한 온실은 사용자가 웹을 통하여 원하는 식물을 선정하면 자동으로 미니온실의 온도와 습도가 맞춰지도록 개발하였다. 온도와 습도, 물주기까지 사람이 직접 관리하는 것이 아닌 웹으로 원격 제어가 가능하기 때문에 높은 정확도와 편리함 속에서 식물을 좀 더 오랫동안 쉽게 기를 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.115-118
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• 2006

빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.239-242
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• 2005

고분자 전해질형 연료전지에서는 수소이온의 이온전도성 저하를 방지하기 위하여 외부에서 가습하여 주는 방식이 일반적이지만, 가습에 소요되는 부품을 일부라도 제거할 경우 연료전지의 효율은 높이고 제작단가도 경감할 수 있다. 이를 위하여 저가습 및 무가습 실험을 수행하였으며, 정확한 data의 수집과 시험장비의 자동제어를 위하여 National Instrument사의 compact field point (cFP)를 사용하였다. 무가습 실험 중 stack의 안정성 측면을 고려하기 위하여 수소연료가 부족하거나 갑작스런 voltage drop이 발생할 경우 LabVIEW logic에 의한 stack 보호용 자동차단 시스템을 구현하였다. Humidifier와 heater의 온도를 조절하여 공급유체의 상대습도 및 온도를 각각 조절하였으며, 이에 필요한 이론적 온도는 Antoine equation을 사용하여 산정하였다. Anode와 cathode 양측 $100\%$ 가습 경우를 기준으로 가습량을 조절하면서 실험을 수행하였으며 성능 차이를 그래프로 도시하여 양측의 변화에 대한 영향을 볼 수 있도록 하였다. Stack의 온도가 $70^{\circ}C$이고 양측 무가습일 경우에 성능 측정이 불가능하여 stack의 온도를 저온에서부터 변화시키면서 무가습 성능을 실시간으로 측정하여 보았다 일반적으로 hydronium ion은 anode측에서 cathode측으로 계속 이동하여야 전기를 생성할 수 있으므로 cathode측 무가습이 anode측 무가습보다 성능이 더 잘 나오는 것으로 예측하였으나 이와 반대되는 경향의 실험 결과를 얻었다. Anode측 무가습과 cathode측 무가습의 standard deviation은 anode 무가습일 경우가 크게 발생하였고 양측 무가습일 경우는 stack의 온도가 높을수록 크게 관찰되었다. 이와 같은 현상은 공기중의 상대습도와 back diffusion등에 영향을 받을 수 있으므로 각종 변수들의 영향을 분리하여 관찰할 수 있는 실험을 수행중에 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 2부
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• pp.679-682
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• 2011

본 논문에서는 완전제어형 식물공장에서 작물이 생육하는데 필요한 재배환경들의 모니터링 및 제어가 가능한 센서 네트워크 기반의 식물공장 통합 제어 시스템을 설계 및 구축한다. 제안한 시스템은 완전제어형 식물공장에서 각 재배단의 환경 정보를 수집하기 위해 통합 환경정보 센서 및 전력 제어 센서를 설치하고, 통합 컨트롤러를 통해 LED 조명의 제어가 가능하도록 설계 하였다. 환경정보 센서는 온도, 습도, CO2의 데이터가 실시간으로 수집되며 전력제어 센서는 실시간 사용되는 전력량 데이터가 수집 가능하며 센서를 통해 전력의 차단 및 공급이 가능하도록 설계 하였다. 본 시스템은 크게 모니터링과 제어로 구분되며 테스트 베드의 구축을 통해 실시간 환경정보 센서 데이터 수집이 가능하고, LED 조명 및 전력을 제어가 가능함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.143-146
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• 2005

생활환경이 새로운 패러다임으로 변해가고 있다. 유비쿼터스 환경을 앞당기기 위하여 산업체 전반에 걸쳐 변화를 거듭하고 연구가 지속되고 있다. 유비궈터스 환경은 농업 분야에도 적용되어 농산물의 재배와 수확에 이르기까지 전반적인 형태를 변화 시키고 있다. 재배 시설을 원격지에서 제어함으로써 적절한 재배환경을 지원할 수 있도록 하여 환경변화 관리를 효율적으로 할 수 있으며, 사용자의 성향에 맞는 재배 환경 여건을 지능적으로 판단하고 제어 할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 환경 즉, 온도, 습도, $CO_{2}$, 조도 등의 변화를 센서네트워크를 통하여 감지하고, 퍼지시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 환기시설을 적절하게 제어할 수 있는 시스템과 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.459-461
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• 2012

본 논문에서는 식물재배기에 유입되는 조도 정보를 자동 센싱하여 대상 식물의 생육에 적합한 목표조도와 비교과정을 거쳐 LED의 밝기를 지능적으로 제어하기 위한 상황인식기반의 식물재배용 LED 제어 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 식물 생육 환경 모니터링을 위해 조도, 온도, 습도, CO2 등의 이기종 센서들을 ZigBee 기반의 통합센서 형태로 설계 및 제작하고, GUI기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실시간으로 식물 생육 환경 정보를 수집한다. 데이터베이스에 저장되어 있는 재배대상식물의 표본데이터 중 광보상과 광포화 정보를 기준으로 상황에 따라 변화하는 외부 조도정보와 비교하여 LED 인공광의 밝기를 시스템에 의한 자율 처리에 의해 지능적으로 제어함으로써 불필요한 조명 에너지 소비를 절감하고자 한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권3호
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• pp.169-175
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• 2011

본 연구에서는 유비쿼터스 식물공장의 재배환경에 필요한 요소들의 센서 네트워크를 구성하고 자동으로 감지하여 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 식물공장의 재배환경을 적절하게 제어할 수 있는 새로운 자동제어시스템의 프레임워크를 제안하고, 이를 설계하였다. 유비쿼터스 식물공장 환경을 제어하기 위하여 식물공장의 재배환경에 영향을 미치는 환경요소인 실내온도, 근권온도, 습도, 광도, $CO_2$ 농도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 구성하고 측정된 환경요소의 변화에 따라 램프, 환기, 습도, $CO_2$ 농도, 온도를 제어할 수 있는 장치를 자동으로 제어할 수 있는 식물공장 자동제어시스템을 설계하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 센서를 통하여 받아들이는 입력값을 퍼지소속함수로 변화하고 적응형 뉴로-퍼지시스템에 따라 추론하고 평가하여 보다 정밀하게 식물공장을 자동으로 제어할 수 알고리즘을 개발하였고 이를 구현하였다. 개발된 자동제어시스템을 상추 식물공장에 적용한 결과 만족스러운 시험결과를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 식물공장에서 재배하고 있는 작물별 생장모델의 적합도 검정 및 개선을 위하여, 작물별 재배규칙을 보다 상세히 도출하는 것이 필요하고, 작물의 재배에 필요한 지식을 보다 정량적으로 표현하고 지식상에 내포하고 있는 불확실성을 해결하는 것이 필요하다. 더 나아가 식물공장에서 환경인자간의 상호관련성을 보다 정밀하게 수식화하고 이를 추론할 수 있는 정밀하고 과학적인 자동제어시스템의 개발이 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.603-609
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• 2015

열 쾌적 제어는 실내 환경의 질을 나타내는 기본 요소로써 건물에서 사용되는 에너지와 거주자의 만족도에 매우 밀접하게 연관되어 있다. 본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(Predictive Mean Vote)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있는 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 열 쾌적 제어에 의한 냉난방제어는 기존의 일반 냉난방기에 비해서 실내의 쾌적도는 그대로 유지한 상태에서 0.5kW의 전력을 절감할 수 있고, 조명제어 알고리즘이 적용된 조명 제어에 의해서 49.2%의 조명 개선 효과가 이루어짐을 알 수 있었다. 시뮬레이션을 통해서 검증된 쾌적 제어 알고리즘을 기존의 냉난방기에 적용할 경우 쾌적도는 유지하고 에너지는 절감할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.835-841
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• 2011

The humidification is essential for performance enhancement of the electrolysis of PEMFC because proton conductivity depends on hydration of the proton exchange membrane. In this study, the humidification experiment did about On/Off control the humidification and dew condensation for PEMFC by using of the membrane humidifiers. As the results, it was possible to approximation control of the humidity by using of the solenoid valve On/Off control on the membrane humidifier. Also the problem on the dew condensation was resolved by approximation humidity control through solenoid valve On/Off control and the removal of the dew condensation in the flow channel was verified through visualization experiment.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.