• 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
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• 한국생물환경조절학회 1999년도 학술발표논문집
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• pp.209-212
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• 1999

여름철 재배시설의 기본적인 온도상승 억제방법은 차광과 환기이지만 이 방법만으로는 작물의 적정 생육온도에 접근하기 어렵기 때문에 추가적인 냉방 장치가 도입되고 있다. 현재 온실의 냉방시스템은 물의 증발잠열을 이용한 Pad and Fan 방식과 Fog 방식의 냉방시스템이 보급되어 있으나, 국내의 지역기상조건을 감안한 연구가 충분히 이루어지지 못하여 냉방시스템의 설치와 운영에 대한 기준이 명확하지 못한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 현장 실험을 통하여 기초적인 자료를 수집하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권1호
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• pp.99-104
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• 2017

본 연구는 태양일사에 의하여 가열되는 온실상단에 고온의 태양잉여열을 축열조에 축열한 후 이를 이용하여 온실을 난방하는 히트펌프시스템의 실증연구에 관한 것으로 히트펌프시스템은 축열조를 구비하고, 각종 열교환을 위한 판형열교환기, 팬코일유닛 그리고 부가적인 에너지원으로 태양일사를 직접 집열할 수 있는 태양집열기로 구성되어 있다. 히트펌프시스템은 R410a냉매를 사용하며 일반적인 히트펌프시스템과 마찬가지로 외기열원만으로도 운전될 수 있으며, 온실내부의 설정온도에 따른 제어로직에 따라 외부조작없이 온실상단열의 축열운전, 외기공기에 의한 외기열원 및 축열조의 온수를 히트펌프의 작동 없이 난방하는 다수의 운전방식이 자동적으로 운전되도록 하였다. 개발된 축열식 히트펌프의 현장평가 성능실험을 위하여 제주시 조천리에 있는 $100m^2$ 크기의 온실에 설치하고 10월부터 12월까지 운전하였다. 실증연구 실험을 수행한 결과로써 외기열원을 이용하여 난방 할 경우 난방열량은 19.9 kW의 용량을 얻을 수 있었으며, 온실상단의 잉여열에 의하여 축열조의 온수로 히트펌프운전 없이 직접 난방 할 경우에 난방열량은 21.4 kW로 외기난방과 비슷한 난방용량을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제34권2호
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• pp.49-59
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• 2011

지속적으로 강화되고 있는 국제 환경규제로, 해운사들은 선박의 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력을 해야 하는 상황에 직면해 있다. 본 연구에서는 총 온실가스 배출량에 대한 제약이 있는 상황에서 복수개의 항로를 운영하는 해운사에서 일 평균 선박 운영비용의 총합을 최소화하는 항로별 최적 선박대수와 운항속도를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기위해 라그랑지안 휴리스틱 알고리즘을 개발하고 라그랑지안 쌍대문제를 풀어 최적해에 대한 하한값을 구한다. 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 비용인자들의 값을 달리하면서 랜덤하게 테스트 문제들을 생성하였으며, 실험결과 제시한 알고리즘이 짧은 시간에 최적해에 매우 근접한 좋은 해를 찾음을 알 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권3호
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• pp.218-223
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• 2016

온실의 난방부하 중 지중전열부하는 산정방법이나 적용여부가 제각각이고, 온실의 규모에 따라 각각의 방법에는 큰 차이가 있으므로 보다 정확히 국내에 적용할 수 있는 방법을 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 원예시설의 난방부하 산정방법 정립에 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 위치와 규모가 다른 3개의 연동 플라스틱 온실에서 난방기간 동안 지온분포와 토양열류를 실측하였으며, 온실의 지중전열부하 산정방법을 검토하고 난방설계에 필요한 기준자료를 도출하였다. 난방중인 온실의 지온분포를 실측하여 실내기온과 비교한 결과 온실의 중앙 부분에서는 지온이 실내기온 보다 높고, 온실의 끝부분과 모서리 부분에서는 지온이 실내기온 보다 낮은 것으로 나타났다. 그러므로 온실의 중앙 부분에서는 지중열이 공급되고, 온실의 측면 부분에서는 외주부를 통해서 열손실이 발생하며, 온실의 규모에 따라 차이가 있는 것으로 판단된다. 건물의 외주부를 통한 열손실 개념을 도입하고, 온실의 규모를 반영하여 수정한 온실의 지중전열부하 산정방법은 타당성이 있는 것으로 평가된다. 토양열류센서를 이용하여 실측한 지중전열량은 실내외 기온차에 비례하여 직선적으로 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 지중전열량 분석 결과로부터 지중전열의 방향이 바뀌는 기준온도차를 도출하였으며, 국내 온실의 난방설계에서 대규모 온실은 $10^{\circ}C$ 내외, 소규모 온실은 $12.5{\sim}15^{\circ}C$를 적용할 것을 제안하였다. 또한 지중열류 실측 결과로부터 온실의 외주부 단위길이당 열손실계수를 도출하였으며, 대규모 온실은 $7.5{\sim}10W{\cdot}m^{-1}{\cdot}K^{-1}$, 소규모 온실은 $2.5{\sim}5.0W{\cdot}m^{-1}{\cdot}K^{-1}$를 설계기준 자료로 제안하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권4호
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• pp.337-341
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• 2014

본 연구는 냉각코일과 리튬브로마이드 수용액을 활용하여 유리 chamber 내 냉각 및 제습 실험을 수행하였다. 냉각수 온도별 냉각 효과와 리튬브로마이드 수용액의 제습량을 확인하였으며, 이를 동시에 적용하여 실험을 수행하였다. 냉각수 온도별 냉각 실험은 279K, 286K, 293K에서 각각 19K, 13K, 10K 가량 감소되는 경향을 보였다. 냉각수 온도가 낮을수록 높은 냉각 성능을 보였으며, 여름철 상하수도 온도인 293K의 물로도 충분히 작물이 생육하기 좋은 온실 내부온도를 유지할 수 있다고 판단되었다. 또한 리튬브로마이드 수용액을 활용한 제습 실험에서는 약 80%의 외부 습도가 리튬브로마이드 수용액과 결합하여 약 50%로 감소되어 약 30%의 제습량을 보였으며, 이는 시설 내 제습 시스템의 적용에 적합한 물질로 판단된다. 냉각코일과 리튬브로마이드 수용액을 동시에 적용한 실험에서 약 9K의 온도 강하, 15%의 제습량을 나타냈으며, 리튬브로마이드 수용액이 수증기를 흡수하는 과정에서 반응열이 발생하는 것을 확인하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 냉각 실험 결과와 대비 비교한 결과 약 299.7K의 내부 온도를 보여 일치하는 것을 확인하였다. 수분의 제습과정을 거치면서 농도가 낮아진 리튬브로마이드 수용액(희용액)은 수집탱크로 모아 재생부로 이송되어 가열, 수분을 증발시켜 농용액으로 전환된 후 열교환을 거쳐 냉각되어 다시 제습시스템으로 공급되는 시스템을 적용하면 일정량의 리튬브로마이드 수용액만으로 온실 제습을 할 수 있을 것으로 판단된다. 본 실험을 통해 냉각 및 제습이 동시에 가능하다는 것을 확인하였으며, 리튬브로마이드 수용액을 활용하여 실제 온실에 적용된다면 기존 온실에서 사용하고 있는 냉방 및 제습 방법에 비해 에너지 절감을 통한 경제적 효과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 향후, 제습 부분은 시뮬레이션을 통한 분석 및 실험결과와 대비 검증이 요구되고, Lab scale의 제습 시스템에서 Farm scale의 온실 규모로 확장하여, 추가 변수에 대한 제습 및 냉각 연구가 수행되어야 할 것이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.79-79
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• 2017

국내 여름철의 고온다습한 기후환경으로 인하여 온실 내부의 냉방 및 제습이 필수적인데, 온실 냉방 방식 중 증발냉각 시스템이 가장 효율이 높다고 알려져 있다. 하지만 증발냉각 시스템은 건조한 기후 지역에서 발달한 방식으로, 작물의 증산작용으로 인한 온실 내부 습도 상승에 따른 문제점이 발생되어 다습한 여름철 국내 기후에는 반드시 냉각과 제습이 동시에 필요하다. 따라서 증발냉각 방식 중 Fan and Pad 방식과 리튬브로마이드 수용액을 이용한 온실 냉방 및 제습을 위한 복합시스템에 관한 연구가 진행중이다. 현재 리튬브로마이드 수용액 제습 시 발생되는 발열량과 수용액의 무게변화와 같은 수용액의 흡습성질 대한 정확한 지표가 나타나 있지 않다. 이에 연구를 진행하기에 앞서 리튬브로마이드 흡습성질에 관한 데이터 자료가 필요하다고 판단되어 기초실험을 진행하였고, 본 연구에서는 Pilot Scale의 재생 순환시스템을 통해 리튬브로마이드 수용액의 흡습성질을 이용한 재사용 방안을 제시하였고, 시스템 내에서 외부투입공기와 작동유체의 흡습성질에 의한 반응 전후 온도변화 예측 모델을 수립하였다. 따라서 본 연구를 통해 리튬브로마이드 수용액의 흡습성질을 분석하고, 이를 이 용한 재생 순환 시스템에 관한 연구를 진행할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1-8
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• 2020

본 논문에서는 일반적인 식물이 영향을 받는 요소(온도, 습도, 토양습도)들의 기준을 이용해 전문적인 지식 없이 실내에서 식물을 쉽게 키울 수 있는 스마트 온실 시스템을 제안하고 모바일 어플리케이션을 통해 실시간으로 온실 상태를 확인하고 장치를 원격으로 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 라즈베리파이와 아두이노를 기반, 센서를 통해 온실 상태를 실시간으로 측정하고, 자동으로 장치를 제어하는 시스템이다. 일정 기간 온실에 식물을 길러 실험한 결과, 각 식물에 적합한 환경을 유지하는지를 확인하였다. 따라서 본 논문의 스마트 온실 시스템은 식물의 재배 효율과 사용자의 편의성을 향상시키고 초보자들의 식물에 대한 접근성도 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.192-197
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• 2002

1. 실시간 모니터링 -온실 내부환경의 계측장치로 모듈화된 단일 칩 마이크로프로세서를 이용한 하우스 모니터를 개발하였다. 개발된 다수의 하우스 모니터는 RS-485통신을 이용하여 개발된 프로토콜을 통하여 그룹 모니터와 통신하면서 계측 데이터를 전송하였고 안정된 계측 성능을 보였다. 또한 그룹 모니터는 하우스모니터로부터 수신한 데이터를 인터넷 환경 TCP/IP 통신에 의해 서버에 정보를 전송하고 데이터베이스 서버에 저장할 수 있었다. 2. 클라이언트 서버 모델 -클라이언트 모니터를 통하여 허용된 사용자들은 해당 온실의 상황을 원격지에서 파악할 수 있는 있었다. 또한 분산환경 기술을 이용하여 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에서 데이터 셋을 가져와 과거 재배 사례 등을 조회 및 이용 가능하였다. 이는 전문가에게 접근을 허용함으로써 재배에 관한 지원이 가능하도록 하였다. 데이터 베이스 시스템으로 연계하여 온실환경 정보를 분석하는 것이 가능하였다. 3. 기대효과 및 나아가야 할 방향 -개발된 시스템을 식물 공장 내 작물의 재배환경을 데이터베이스화하여 재배사례 데이터베이스를 형성하고 작물이 가장 잘 자라는 최적 재배 환경을 연구하여 고품질의 작물 재배에 이용될 수 있다. 또한 식물공장의 운전실적, 환경 조건, 환경 조절비용 등의 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 예상되며 각 환경인자들과의 관계를 구명하는데 도움을 줄 것이다. 축적된 작물의 재배 사례 데이터베이스를 이용하여 작물 특성 및 재배 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. 제어 장치들의 운영실적을 분석함으로써 제어 시스템의 효율적이고 경제적인 제어가 가능하도록 할 수 있을 것이다. 이들이 모두 완성되면 전문가 및 전문가 시스템으로부터 지원을 받는 지능형 식물공장이 가능할 것이다. 본 연구에서 개발한 계측 모듈 및 데이터베이스 시스템은 실제 농가에 설치된 전용선을 이용하여 실증 실험을 통해 수정·보완하여야 할 것이다. 또한 시설원예분야에서 있어서 통신체계에 대한 표준화 연구가 수행되어 앞으로 개발될 다른 시스템들과의 호환성을 갖도록 해야 할 것이다. 앞으로 온실의 경영 및 관리 데이터베이스를 개발하여 첨단온실의 통합 관리 및 정보 시스템을 구축하여야 할 것이다. 또한, 시설원예의 환경 설계의 기준을 적용할 수 있도록 하여야 할 것이다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2011년도 춘계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.152-153
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• 2011

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.749-756
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• 2018

본 연구는 머신러닝 기법을 이용한 온실 제어를 위한 예측모델을 개발하는 것이 목적이다. 시설원예연구소의 실험온실에서 측정된 데이터(2016년)를 사용하여 예측모델을 개발하였다. 모델의 예측성능 향상과 데이터의 신뢰성 확보를 위해 상관관계분석을 통해 데이터의 축소를 수행하였다. 데이터는 계절별 특성을 고려하여 봄, 여름, 가을 및 겨울로 나누어 구축하였다. 머신러닝 기반의 예측모델로 인공신경망, 순환신경망 및 다중회귀모델을 구축하고 비교분석을 통해 타당성을 평가하였다. 분석 결과에서, Selected dataset에서는 인공신경망 모델이 Full dataset에서는 다중회귀모델이 좋은 예측성능을 보였다.