• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제36권5호
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• pp.31-50
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• 2016

To develope a greenhouse fog cooling system to control the temperature and relative humidity simultaneously to the target value, a theoretical analysis and experiments were done. The control process includes the measuring of environmental variables, setting and coding of the water and heat balance equations to maintain the target temperature and relative humidity in greenhouse, calculating of the open level of the greenhouse roof window that governs the natural ventilation and spray water quantity, and operating of the motor to open/close the roof window and pump to spray for water. The study results were shown to be very good because the average air temperature in the greenhouse was kept to be about $28.2^{\circ}C$ with the standard deviation of about $0.37^{\circ}C$ compared to the target temperature of $28^{\circ}C$ and the average relative humidity was about 75.2% compared to the target relative humidity was 75% during the experiments. The average outside relative humidity was about 41.0% and the average outside temperature was $27.2^{\circ}C$ with the standard deviation of about $0.54^{\circ}C$. The average solar intensity in the greenhouse was 712.9 W. The wind velocity of outside greenhouse was 0.558 m/s with the standard deviation of 0.46 m/s.

• 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
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• 한국생물환경조절학회 1998년도 정기총회 및 학술논문 발표요지
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• pp.39-44
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• 1998

현재 국내에 보급되어 있는 현대화 온실 203개를 대상으로 냉난방과 관련된 설비현황을 조사하여 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. \circled1 온실의 건설방위는 남북동(58.1%)과 동서동(26.8%)이 대부분이었고, 철골온실은 Wide-span형이 81.8%, 플라스틱온실은 1-2W형 온실이 97.5%였다. 휴작하는 온실은 약 41%정도였고, 재배작물은 채소류가 약 80%, 화훼류가 약 20%정도였으며, 재배방식은 철골온실의 경우 양액재배가 57.2%, 플라스틱온실에서는 토양재배가 88.5%였다. \circled2 온실의 외부 피복재는 철골온실은 유리가 92.2%, 플라스틱온실에서는 PE가 43.3%, EVA가 51.9%로 대부분이었다. 철골온실은 1중피복이 98.7%로 거의 전부이었고, 플라스틱온실에서는 2중피복이 78.7%로 나타나, 철골온실에서 보온커튼을 통한 보온성 향상과 밀폐성이 더욱 중요함을 알 수 있다. \circled3 보온용 피복재는 부직포가 64.9%로 가장 많았고 대부분 2층커튼(85.9%)이었으며, 개폐방식은 대부분 예인식(92.7%)의 자동개폐방식(75.2%)이었다. 한편 바닥을 피복한 온실은 약 30% 정도로 나타나, 바닥피복으로 인한 축열이나 반사효과를 감안할 때 효율적인 바닥처리가 요망된다. \circled4 온실의 난방방식은 철골온실에서는 온수안방(47.3%)이 온풍난방(33.8%)보다 다소 많았으며, 플라스틱온실에서는 대부분 온풍난방(90.8%)이었다. 온실의 난방위치는 대부분 지상난방(89.8%)이었고 지중난방은 극소수로 나타나, 앞으로 지중난방을 통한 난방비 절감과 품질향상에 관한 실용화 연구가 요망된다. 난방용 연료는 대부분 경유(83.9%)로 나타나, 난방비를 절감할 수 있는 저가의 연료를 사용할 수 있는 난방시스템의 개발이 요청된다. \circled5 온실의 냉방방법은 차광(51.8%)과 지붕살수(33.9%)가 대부분이었으며 미스트와 포그시스템을 설치한 온실은 소수에 불과하였고, 극소수의 온실에서는 지붕위나 온실내에 지붕면과 평행하게 설치한 경우도 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.219-228
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• 2019

정보기술의 발달과 스마트한 서비스의 활성화로 인해서 다양한 스마트기기가 네트워크에 연결되는 사물인터넷 기술이 지속적으로 발전해오고 있다. 기존의 사물인터넷 구조에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 중앙 집중형으로 데이터를 처리해왔으나, 단일 장애 지점, 종단간 전송 지연, 보안에 대한 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 탈중앙화된 블록체인 기술을 사물인터넷에 적용할 필요가 있다. 하지만 많은 사물인터넷 기기들은 컴퓨팅 성능이 부족하여 블록 채굴과 같은 막대한 자원이 소요되는 일을 처리하기에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서 본 논문은 컴퓨팅 자원이 부족한 사물인터넷 기기에서도 블록체인 기술을 적용할 수 있는 에지 컴퓨팅 기술 기반의 사물인터넷 구조를 제안한다. 본 논문은 또한 에지 컴퓨팅 기반의 사물인터넷에서의 블록체인의 동작 절차를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1571-1576
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• 2018

최근 모바일 디바이스의 가장 주목받는 변화는 계산 성능의 획기적인 향상, 저장 용량의 대폭적인 증가, 인터넷의 상시 연결, 그리고 디스플레이 기술의 정교한 발전으로 꼽을 수 있다. 이에 따라, 모바일 디바이스를 활용한 데이터베이스 응용이 새롭게 등장하고 있다. 이러한 응용에는 모바일 서버용 데이터베이스, 에지 컴퓨팅을 위한 데이터베이스, 포그 컴퓨팅 등이 있다. 따라서 현재 출시된 모바일 데이터베이스에 주목하고 그러한 응용들에 적합한 성능을 가지고 있는지 주목하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 대표적이고 우수한 모바일 데이터베이스인 SQLite3를 선택하여 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 실시한다. 실험 결과를 평가하기 위하여 동일한 환경에서 Oracle 데이터베이스의 결과와 비교하였다. 실험 결과 SQLite3의 Insert 성능은 개선 여지가 많았으며, Update 성능은 아주 우수한 것으로 밝혀졌다. 특히 Range Query에 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1117-1122
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• 2020

모바일 기기의 성능 향상과 활용 분야가 점점 커지고 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 모바일 기기에서 데이터베이스 엔진을 사용하는 응용 분야도 보편화되고 있다. 모바일 데이터베이스를 필요로 하는 응용은 모바일 서버용 데이터베이스, 에지 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅 등이 있다. 그런데, 가장 대표적이고 널리 사용되는 모바일 데이터베이스는 SQLite3이다. 이 논문에서는 이 SQLite3의 파일 시스템 별 갱신 성능을 테스트하고 비교 평가하고자 한다. 모바일 환경에서 파일 시스템에 따른 갱신 성능은 제한된 H/W 환경에서 중요한 성능 요인으로 작용한다. 비교 파일 시스템은 가장 보편적으로 사용되는 FAT, Ext2, 그리고 NTFS로 선정하였다. 동일한 조건에서 각 파일 시스템들의 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템 별 장단점을 분석할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.1-7
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• 2021

Fog Computing (FC) 호스트의 새로운 요청 도착에 대처하기 위해 적절한 컨테이너가 배포된다. 이 경우 두 가지 시나리오를 고려할 수 있다. (1) 컨테이너 배포를 위한 충분한 자원이 준비될 때까지 요청이 대기열에 추가될 수 있다. (2) FC 호스트는 자원이 제한되거나 부족하여 새 컨테이너 배포를 수용할 수 없는 경우 도착한 서비스 요청을 근처 FC 호스트로 전송할 수 있다. 여기서, 더 많은 인접 FC 호스트를 사용할수록 각 FC 호스트의 컨테이너 배포 시간이 더 짧아 진다. 반면, FC 호스트 수가 증가할수록 더 많은 FC 호스트를 거쳐가야 하므로 서비스 요청이 전달되는데 더 긴 시간이 걸릴 수 있다. 이러한 이유로 활용되는 FC 호스트의 수에 따라 컨테이너 배포 시간에 따른 트레이드오프 관계가 성립한다. 결과적으로, 우리는 최적의 인접 FC 호스트 수를 사용하기 위해 트레이드오프 관계를 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.162-169
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• 2022

동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A^* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A^* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1551-1558
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• 2022

본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.786-792
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• 2022

최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A^* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.399-406
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• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.