포그 스크린은 미세한 물방울들로 구성된 스크린으로 관찰자는 포그 스크린을 투과한 영상을 관찰하게 된다. 일반 스크린과는 달리 관찰자는 무대 위에서 연기자가 포그 스크린에 표시된 이미지를 뚫고 들어가는 모습을 볼 수 있다. 본 논문에서는 상부에서 생성된 포그 입자 집단이 중력에 의하여 아래로 떨어질 때 평평한 수직 스크린을 이루도록 하는 하향식 포그 스크린 생성 장치 구현 방법을 기술한다. 본 기법은 수조안에 배치된 초음파 진동자에 의해 수조 표면에서 포그 입자가 발생되는 원리를 이용한다. 생성된 포그 집단이 하나의 평면을 유지할 수 있도록 포그가 나오는 통로 출구 양옆에 가이드 바람을 형성하는 기법과 포그 스크린 생성 장치의 설계와 제작 방법을 기술한다.
최근 차량 네트워크에서 포그 컴퓨팅 기능을 적용하는 새로운 연구가 진행 중이다. 특히, 최근 개발 중인 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 처리가 가능하며 이를 장법을 통해 안정된 차량 및 교통 서비스를 제공할 수 있다. 이런 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보 수집, 운전 정보 제공, 스마트 교통 통제 및 도로 안전 메시지 등의 정보를 차량에 빠르게 전달할 수 있다. 본 논문에서는 차량 포그 컴퓨팅 기술을 리뷰하고 교차로 환경에서 차량 포그 컴퓨팅 기반 안전 메시지 전달을 위한 교통 시스템을 제안한다. 특히, 제안하는 기법은 대기 시간에 민감한 안전 메시지를 빠르게 전송할 수 있는 장점을 가지고 있다.
IoT 디바이스 기술의 발전으로 디바이스가 주변 환경을 인식하고 동작하게 되면서, 막대한 양의 IoT 디바이스 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구되고 있다. 기존에 사용되던 클라우드 컴퓨팅은 부하와 거리에 따른 전송 지연 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 포그 컴퓨팅은 IoT 디바이스를 제어하기 위한 환경으로, 클라우드의 단점을 해결하기 위해 IoT 디바이스를 가까이 두어 근거리 통신을 수행한다. 그러나 IoT를 위한 포그 컴퓨팅 관련 연구들은 포그컴퓨팅의 구조와 프레임워크에 대한 연구가 주를 이룬다. 따라서 본 논문에서는 포그컴퓨팅을 수행하기 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 포그 컴퓨팅 환경에서 IoT 디바이스를 모니터링 및 분석, 제어할 수 있는 통합 플랫폼이다.
클라우드 센터 기반 클라우드 컴퓨팅 방식의 지연시간 문제를 해결하기 위해, 단말 장치에서 가까운 포그 노드에게 컴퓨테이션 오프로딩(Computation offloading)을 하는 포그 컴퓨팅 방식이 제안되었다. 포그 컴퓨팅에서는 포그 노드에 가상화된 서비스 이미지가 배치되며, 단말 장치와 가까운 포그 노드에 서비스 이미지를 배치하는 경우 동일한 서비스 이미지가 여러 포그 노드에 중복 배치되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단말 장치로부터 수집된 서비스 요청 패턴을 고려해서 서비스 이미지의 중복 배치를 최소화하는 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 서비스 요청이 있을 때 동적으로 서비스 이미지를 할당하는 기법과 제안 기법의 성능을 비교하며, 성능 분석 요소로서 서비스 이미지 배치 수, 수용되지 못한 서비스 요청 수, 네트워크 비용을 고려한다.
토마토 재배용 상엽용 온실의 여름철 냉방에 최근 국내에서 개발된 저압분무식 포그냉방시스템을 사용하기 위한 시스템 설치 및 관리기술을 규명하기 위하여 저압 포그시스템을 온실에 설치하여 실험을 통하여 그 적용 가능성을 분석하였으며 결과를 요약하면 다음과 같다. 포그를 분사한 온실이 분사하지 않은 온실보다 온도가 더 낮은 값을 보여 포그분사에 의한 냉방효과가 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 전체적으로 상대습도가 비교적 낮게 나타나 냉각효과를 충분히 얻지 못한 것으로 판단되며, 포그노즐의 설치간격을 더 줄이거나 포그분사 시간을 더 늘리는 등의 조정을 통해서 충분한 냉방효과를 얻을 수 있을 것으로 판단되었다. 온실 전체의 시간에 따른 온도분포는 짧은 시간 동안에는 온도분포의 큰 변화는 없었으나 하루의 긴 시간 동안에는 온도분포의 변화가 다소 크게 나타났다. 이는 포그분사에 따른 온도편차의 발생은 크지 않으나 일사, 공기유동 등 다른 환경요인들에 의해 발생된 편차가 큰 것으로 판단된다. 특히 본 자료에는 나타내지 않았지만 온실 하부에서의 수평방향의 온도편차는 더 크게 나타나는 경향이 있었기 때문에 온도편차를 줄일 수 있는 포그시스템 관리방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단되었다. 앞으로 추가 실험을 통해 자연환기 토마토재배온실의 냉방을 위한 저압포그시스템 설치 및 관리기술을 제시하고자 한다.
본 연구는 여름철 고온기에 작물을 정상적으로 재배할 수 있는 환경을 조성하여 농산 가격이 가장 높은 여름철에 수확량을 높이고 재배기간을 연장시켜 농가소득을 올릴 수 있는 방안을 제시하고자 수행하였다. 바닥면적 504㎡의 연동온실의 최대 냉방부하는 462,609W로 나타났으며, 고온기에 온실을 차광하지 않고도 32℃ 이하로 유지하기 위해서는 시간당 472L의 물을 포그 분무해야 하는 것으로 나타났다. 포그 냉방 시스템은 포그 장치, 유동팬, 차광장치로 구성하고, 이들 장치를 효과적으로 제어할 수 있는 포그 냉방 자동제어장치를 개발하였다. 포그 냉방시스템의 냉방 성능은 온실 외기온 보다 내부온도를 6℃ 낮출 수 있는 것으로 나타났다. 포그 온실의 내부 상대습도는 주간에는 40~80%로 대조 온실의 20~60% 보다 약 20% 높게 나타나 오이의 생육에 기여하는 것으로 나타났다. 오이의 생육상태는 포그 온실에서 재배한 오이가 대조 온실에 비해 초장, 엽장, 엽폭, 엽수, 엽록소 값이 전체적으로 높게 나타났다. 포그 온실의 오이 수확량은 대조 온실에 비해 단동 온실에서는 1.8배, 연동 온실에서는 2배 높게 나타났다.
다양한 IoT(Internet of Things) 서비스들이 등장하면서 IoT 기기의 테스크를 오프로딩 시키는 연구가 진행되었다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅을 통한 오프로딩이 고려되었지만 서비스 응답 지연 및 코어 네트워크의 부하 등의 이슈로 인해 IoT 기기 근처에서 오프로딩을 지원하는 포그 컴퓨팅 개념이 도입되었다. 하지만 포그 컴퓨팅 환경에서도 서비스 대상 IoT 기기가 증가하게 되면 클라우드 환경과 마찬가지로 부하 집중 문제로 인해 서비스 응답 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 자동차, 드론 등 IoT 기기 근처에 존재하는 컴퓨팅 가능 노드들을 통해 오프로딩을 수행하는 개념인 기회적 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 기존의 포그 및 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 활용한 오프로딩 연구들은 서비스의 요청이 있을 때 가용한 노드를 통해 오프로딩을 수행한다. 기존의 연구 방법대로 오프로딩을 수행한다면 기회적 포그 컴퓨팅 노드가 가용할 때에 발생된 요청들만 해당 노드들로 오프로딩이 가능하다. 하지만 서비스의 응답 지연 요구사항만 만족시킨다면 즉시적으로 요청을 처리할 필요가 없고 최대한 많은 테스크를 기회적 포그 컴퓨팅 노드로 오프로딩 시키는 것이 부하 분산에 용이하다. 그러므로 본 논문에서는 오프로딩 타이머를 기반으로 서비스 응답 지연 요구사항을 만족시키면서 최대한 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 통해 오프로딩 시킬 수 있는 지연된 오프로딩 방법을 제안하고자 한다.
영상 처리에서 포그라운드 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 포그라운드 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 포그라운드 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 포그라운드 이미지를 일정시간 누적시켜서 결과 이미지로 보여준다. 플레이 시간에 따른 누적된 포그라운드 이미지는 객체들의 화면 출현 위치와 빈도를 알 수 있게 도움을 준다. 이 연구는 플레이어들이 관심 영역 설정과 효율적인 UX/UI를 설계하는데 도움을 줄 수 있다.
스마트팜이나 스마트시티와 같은 IoT 시스템이 보편화되면, 많은 센서 노드들로부터 수집된 대량의 데이터가 인터넷 내 서버로 전송되기 때문에 네트워크 트래픽 폭증, 전달 지연, 서버 부하증가 문제가 발생한다. 이러한 문제를 완화하기 위해 IoT 시스템과 서버와 사이에 데이터를 저장하는 포그 컴퓨팅 개념이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 포그 노드의 소프트웨어 플랫폼을 구현하여 스마트팜(smart farm) 시험 구현물에 적용해 봄으로써, 포그 노드를 사용하는 경우 위에서 나열된 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 포그 노드 플랫폼을 이용했을 때 IoT 장치를 제어하는데 걸리는 시간이 기존 IoT-서버 방식보다 더 낮아지는 것을 확인하였으며, 인터넷 내부 트래픽 폭증, 부하 증가 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한 포그 노드의 기본 기능인 IoT 데이터 저장뿐만 아니라, 실시간 원격제어, 긴급 알림, 데이터 시각화의 기능을 본 논문의 포그 노드에 구현해 봄으로써 보다 지능적인 IoT 제어가 가능함을 보였다.
온실의 냉방부하 산정방법 개발을 위하여 열수지 방법에 기초한 냉방부하 산정식을 구성하고, 포그냉방 온실에서 냉방부하를 실측하여 검증하였다. 포그냉방 온실의 냉각열량은 포그분사에 의한 증발수량에 물의 증발잠열을 곱하여 구할 수 있다. 여기서, 증발수량은 포그 분사량에 증발효율을 곱하면 구할 수 있으며, 즉 분무수량을 계측하고 포그시스템의 증발효율을 알면 온실의 냉방부하를 실측할 수 있다. 따라서 온실의 냉방부하 실측을 위하여 실험온실에서 포그시스템의 증발효율을 실험하고, 실험온실의 열환경 계측과 더불어 포그 분사량을 계측하여 냉방부하 산정방법을 검토하였다. 먼저 냉방부하 산정식의 환기전열량을 검토하기 위하여 냉방을 실시하지 않은 상태에서 환기량 실측 실험을 통해 비교한 결과 열수지식을 이용한 환기전열량 예측은 비교적 양호한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 이류체 포그시스템의 증발효율은 0.3~0.94의 범위를 보였으며 평균 0.67로 나타났고, 환기율이 증가함에 따라 커지는 것으로 나타났다. 포그냉방을 실시하면서 온실의 환경을 계측하여 열수지식으로 냉방부하를 계산하고, 분무량 실측치로부터 증발 냉각열량을 구하여 비교한 결과 냉방부하 계산치와 실측치는 대체로 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 냉방부하가 낮은 경우에는 실측치에 비하여 약간 크게 예측되었고, 냉방부하가 높은 경우에는 실측치보다 작게 예측되었다. 온실의 냉방시스템 설계 시에는 최대냉방부하를 이용하여 냉방설비의 용량을 결정하게 된다. 따라서 냉방부하가 큰 쪽에서 실측치보다 작게 예측되는 부분은 검토가 필요하지만 설비용량 산정시의 안전계수를 고려하면 본 연구에서 제시한 냉방부하 산정방법은 온실의 환경설계에 적용할 수 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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