현재 전 지구적으로 일어나고 있는 극단적 기후현상과 이로 인한 자연재해의 원인은 복합적이다. 기후변화로 인한 영향과 동시에 도시화 또한 하나의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 영향을 완화하기 위한 방안으로 도시의 그린인프라와 저영향개발은 최근 지속가능한 발전을 위해 꼭 필요한 요소로 자리잡고 있다. 그린인프라 유형 중 하나인 옥상녹화는 많은 이점을 제공한다. 도시에 위치한 건물의 상층부, 내부 및 주변 온도을 낮춤으로써 얻을 수 있는 에너지절감 효과와 강우 시 상당량의 빗물을 저류함으로써 기대되는 우수유출 저감효과, 그리고 도시 공간 내 식물의 적극적인 도입으로 인한 이산화탄소 배출 저감 효과 등을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 도시지역의 열섬현상완화와 유출저감의 방안 중 하나인 옥상녹화(Green roof)의 효과를 정량적으로 평가하기 위해 콘크리트로 이루어진 동일한 제원의 실험동을 구축하고, 실험동 내외부의 연직방향 온도, 습도, 강우, 풍속, 일사량 등의 기상자료를 측정할 수 있는 센서를 설치하였다. 각 실험동에서 측정된 기상자료를 Flux Profile Method를 적용하여 무강우기간과 강우발생기간 동안의 연직 방향의 현열속, 잠열속, 토양열속(H, LE, G) 을 산정하였다. 에너지 평형에 따라 산정된 각 실험동의 열속과 지표면 복사량 관측자료을 정량적으로 비교하여 적용성을 평가하였다. 실험의 대조군인 일반 코팅재로 마감된 콘크리트 지붕의 무강우 기간 중 최대 현열속 693.82 W/m2 잠열속은 330.15 W/m2 으로 나타났으며, 실험군인 옥상녹화가 조성된 지붕의 최대 현열속 436.27 W/m2, 잠열속 949.20 W/m2 으로 나타났으며, 산정치와 관측치 시계열의 NSE는 0.81 으로 Flux Profile Method를 통해 산정된 열속의 정확도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 방법으로 옥상녹화의 정량적 평가가 가능해짐으로써 향후 기후변화 대응방안 및 전략 수립 시 옥상녹화의 온도저감효과 분석에 적극 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 COVID-19의 변종으로 다시금 확진자의 수가 증가하고 있다. 특히 빠르게 증가하는 확산을 막기 위해 격리를 권고하는데, 타인과의 접촉을 최소한으로 하는 등의 환경을 제어하여 안전성을 높일 수 있기 때문이다. 그뿐만 아니라 특정 조건에 따라 면회가 금지되는 등 보호자의 입장에서 환자의 상태를 확인할 수 없을 때가 종종 있다. 이때 병원에서 사용되는 의료용 가스인 산소, 이산화탄소의 농도와 온습도, 알코올의 센서 데이터값을 지그비 무선통신 기술을 활용하여 원격으로 데이터 수집 후 전처리 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하고 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다. 관리되고 있는 환경에 대한 데이터를 병원 측에서 확인 후 피드백이 가능하게 설계하고 더 나아가 보호자들에게도 신뢰성을 줄 수 있는 시각화 시스템인 환경 모니터링 시스템을 제안한다.
본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO2 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO2, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO2 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO2 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO2 농도는 평균 465-761µmol·mol-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO2 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO2 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r2)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO2 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO2 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.
동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압($pCO_2$)에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층$pCO_2$자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{\mu}atm$으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{\circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{\circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{\mu}atm$이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 병 재배 느타리버섯 정밀재배를 위한 최적 생육모델 개발을 위하여 느타리 '수한1호' 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $88m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 5마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 12KW를 사용하였고, 5,000병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 수집한 온도자료를 분석한 결과, 균 긁기한 후 입상시 온도는 $22^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기를 할때까지 거의 $25^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $13^{\circ}C$에서 $15^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도자료를 분석한 결과, 습도는 입상에서 생육전 과정동안 거의 100%를 유지하였다. 이산화탄소농도 자료를 분석한 결과, 입상후 3일까지는 서서히 증가하였으나, 그 이후 급격히 증가하여 거의 2,600 ppm 까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,000 ppm을 유지하였다. 조도 자료를 분석한 결과, 느타리버섯 입상후 초기에는 거의 빛을 주지 않았고 3~4일차에 17 lux의 빛을 조사하였으며, 그 이후 주기적으로 115~120 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '수한1호'의 자실체 특성은 갓 직경은 30.9 mm, 갓 두께는 4.5 mm이며, 대 두께는 11.0 mm, 대 길이는 76.0 mm였다. 대 경도는 0.8 g/mm, 갓 경도는 2.8 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 79.9와 52.3이였다. 자실체 수량은 160.2 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
본 연구를 통해 병 재배 느타리버섯 '춘추2호'의 정밀 재배를 위한 최적 생육모델 개발하기 위하여 느타리 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $114m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 10마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 10KW를 사용하였고, 5,500병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯 재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로 부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 온도는 균 긁기한 후 입상시 $19.5^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기 후 5일차까지 거의 $21^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $18^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도는 균 긁기한 후 입상시 거의 100%에 가까웠고, 버섯 발생 및 생육과정 중에도 습도는 거의 95~100%를 유지하였다. 이산화탄소농도는 입상후 5일까지는 최고 5,500 ppm까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,600 ppm을 유지하였다. 조도는 입상후 6일차까지는 8 lux의 빛을 조사하였고, 그 이후 주기적으로 4 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '춘추2호'의 자실체 특성은 갓 직경은 26.5 mm, 갓 두께는 4.9 mm이며, 대 굵기는 8.9 mm, 대 길이는 68.7 mm였다. 대 경도는 3.9 g/mm, 갓 경도는 0.9 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 78.2와 60.5이였다. 자실체 수량은 166.8 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
버섯은 관리가 매우 까다로운 작물로 알려져 있다. 그렇기 때문에 버섯을 오랜 기간 재배해 온 농민도 버섯을 재배할 때마다 버섯의 품질이나 생산량에 차이가 발생한다고 한다. 본 연구는 그동안 오랜 경험에 의한 지식으로 재배하던 버섯의 생육관리를 계량화된 데이터를 기반으로 관리하기 위한 기술을 개발하기 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 버섯재배사의 생육환경을 원격에서 모니터링하고 제어하기 위한 하드웨어와 버섯을 자동으로 재배할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 버섯의 생육을 위한 환경관리는 재배현장, 컴퓨터, 스마트폰 등을 이용해 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 국내에서 최고 품질의 버섯을 재배하는 농가의 환경관리데이터를 수집하여 이를 기반으로 생장환경관리 데이터베이스를 만들고, 만들어진 데이터베이스를 기반으로 재배사 내부의 환경이 관리되도록 하였다. 재배품종은 흑타리버섯 이다. 버섯재배를 위한 관리 환경은 데이터베이스 값을 기준으로 온도는 설정값${\pm}0.5^{\circ}C$, 습도는 상한은 설정값+7 %, 하한은 설정값-3 % 수준에서 제어되도록 하였고, 이산화탄소 농도는 설정값${\pm}10%$ 수준에서 제어가 되도록 하였다. 이와 같은 환경에서 버섯을 재배한 결과 수확시 버섯의 생산량이 $193.8{\pm}12.9g$/병으로 최고의 기술을 가진 농가에서 재배하는 것과 거의 동일한 수준의 버섯을 생산할 수 있었다. 따라서 그동안 오랜 경험을 기반으로 관리하던 버섯재배사 환경관리를 센서의 데이터를 기반으로 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
이 연구는 돈사내부의 환경을 연속적으로 계측하고. 동시에 양돈시설의 환경에서 발생되는 악취중 가장 큰 비중을 차지하는 암모니아 가스를 정량분석하여 암모니아 가스센서 개발을 위한 기초 데이터를 얻고자 수행 되었다. 1. 돈사내력의 온도, 습도, 이산화탄소, 암모니아 등 환경민화를 연속전 실시간 측정이 가능한 환경계측시스템을 개발하여 슬러리 돈사와 스크레퍼 돈사에 설치하여 시험하였다. 2. 암모니아 가스농도는 슬러리 돈사의 경우 21~39ppm으로 매우 높은 가스농도를 나타냈고, 출입문을 열어놓는 낮에도 크게 떨어지지 많았다. 그러나 스크레퍼 돈사에서는 야간(19:00~08:00)에 20~29ppm가지 높게 올라갔지만, 문을 열어놓는 08:00이후 급격히 떨어지고, 10:00~18:00에는 10ppm 이하를 나타냈다. 3. 온도는 슬러리 돈사의 경우 야간에 14~17$^{\circ}C$로 돼지 사육 적정온도인 17$^{\circ}C$ 이하이었고, 그 이외의 시간대에는 18~21$^{\circ}C$틀 유지하였다. 스크레퍼 돈사의 온도는 04:00~09:00에 21-22$^{\circ}C$, 주간에는 돈사 내부의 온도가 의고 3$0^{\circ}C$가지 상승하였다. 4. 상대습도는 슬러리 돈사에서 주간에 50~56%RH, 야간에 57~63%aH인 반면에, 스크레퍼 돈사의 경우 각각 31~50%RH와 40~55%RH로, 슬러리 돈사가 스크레퍼 돈사보다 높게 나타났다. 5. 대기오염공정시험법(인도페놀법)에 의해 분석된 암모니아 가스 농도는 공시로 사용된 슬러리 돈사와 스크레퍼 돈사 모두에서 돈사의 중앙이나 출.입구, 즉 돈사의 위치에는 뚜렷한 경향을 나타내지 않았으나, 돈사 바닥보다는 사람의 긴 놀이(140cm)에서 높게 나타났다. 6. 분진농도는 17~47cpm이었고, 돈사의 형식. 위치 및 놀이에 유의차를 보이지 않았다.
건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.
고사목(CWD)은 산림생태계 구성요소의 하나로서 산림의 에너지 흐름과 물질순환에서 주요한 역할을 한다. 특히 고사목은 탄소를 격리하는 장기 저장고로서, 산림에서 대기로 방출되는 탄소의 속도를 지연시키는 측면에서 고사목의 호흡속도를 구명하는 것은 의의가 크다. 따라서 본 연구는 온대중부지역의 일본잎갈나무와 리기다소나무 고사목을 대상으로 호흡속도를 측정하고, 호흡속도에 영향을 미치는 인자(밀도, 함수율, 탄소농도, 질소농도 및 C/N비)의 영향력을 파악하였다. 2018년 여름, 우리나라 중부지역 14개 임분에서 부후등급 별로 시료를 채취하고, 실험실에서 휴대용 이산화탄소 센서를 부착한 밀폐형 챔버를 이용하여 고사목 호흡을 측정하였다. 두 수종 모두 부후가 진행함에 따라 고사목 밀도는 감소하였으며, 함수율은 증가했다. 또한 탄소농도는 부후등급에 따라 유의성을 나타내지 않았으나, 질소농도는 증가하고 C/N비는 감소하는 경향을 보였다. 일본잎갈나무의 경우 부후 IV등급까지 고사목의 호흡속도가 유의하게 증가하였지만, 리기다소나무에서는 부후 II등급까지 증가 후 평형상태를 보였다. 따라서 탄소농도를 제외하고, 모든 인자들이 호흡속도와 유의한 상관관계를 나타냈으며, 단계적 회귀분석의 결과, 두 수종 모두 함수율이 고사목 호흡속도에 가장 영향을 미치는 인자로 나타났다. 이와 같이 고사목의 수분은 미생물의 활성도를 높여 호흡속도에 영향을 미치며, 온도와 광 환경 등 복잡하게 연결된 환경인자들과 밀접한 관계에 있으므로 향후 이들의 상호관계 및 수분의 시계열적패턴 추정에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.