Kim, Young-Bok;Sung, Hyun-Soo;Yun, Nam-Kyu;Lee, Si-Young;Hwang, Seung-Jae;Kim, Hyeon-Tae;Lee, Jang-Pyung
Journal of agriculture & life science
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v.45
no.6
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pp.265-278
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2011
Effects of the open level of the side window were studied to control the temperature and relative humidity in the fog cooling greenhouse. The greenhouse was cooled by air atomizing spray nozzles of the air and water two-fluid process. The control process includes the measuring of environmental variables, setting and coding of the water balance equations and heat balance in greenhouse, calculating of the roof window open and spray water, and operating of the motor and pump. The target temperature and relative humidity were set at $28^{\circ}C$, 75%, respectively. The three modes of the side window open level were 0%, 50% and 100%. The average dry bulb temperatures of the inside air were 28.2, 27.2 and $26.3^{\circ}C$, respectively and their standard deviation was ranged from $0.4^{\circ}C$to $0.8^{\circ}C$. Also the relative humidity of the 0% mode was the best controlled one with the average of 76.3% and the standard deviation of 2.1%.
This paper proposes an innovative cognitive IoT framework specifically designed for fog computing (FC) in the context of industrial Internet of Things (IIoT). The discourse in this paper is centered on the intricate design and functional architecture of the Cognitive IoT platform. A crucial feature of this platform is the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which enhances its operational flexibility and compatibility with a wide range of industrial applications. An exemplary application of this platform is highlighted through the Predictive Maintenance-as-a-Service (PdM-as-a-Service) model, which focuses on real-time monitoring of machine conditions. This model transcends traditional maintenance approaches by leveraging real-time data analytics for maintenance and management operations. Empirical results substantiate the platform's effectiveness within a fog computing milieu, thereby illustrating its transformative potential in the domain of industrial IoT applications. Furthermore, the paper delineates the inherent challenges and prospective research trajectories in the spheres of Cognitive IoT and Fog Computing within the ambit of Industrial Internet of Things (IIoT).
Ji Yeop, Kim;Cheol, Jeong;Won Jun, Kang;Jeong Ung, Kim;Jung Goo, Hong
Journal of ILASS-Korea
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v.27
no.4
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pp.173-180
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2022
Cooling fog is being used in various parts of society such as fine dust reduction, cleanliness, and temperature drop. Cooling fog has the advantage of low flow rate and ease of use compared to other spray systems. In the case of cooling fog, it was confirmed that the injection angle increased as the pressure increased and the nozzle diameter increased. In this study, the minimum injection angle was 33.61 degrees and the maximum injection angle was 107.38 degrees. It was confirmed that the larger the nozzle diameter and the smaller the pressure, the larger the droplet size. In addition, it was confirmed that the Sauter Mean Diameter (SMD) increased along the X and Y axis directions. It was confirmed that the size of the droplet decreases as it approaches the nozzle tip due to the characteristics of the nozzle design factor.
This study was conducted to analyze the effect of fog cooling during daytime and heatpump cooling at night in greenhouses in summer. During daytime, the average temp. and RH of the control greenhouse which had shading screen were 32.1℃ and 59.4%. and the average temp. and RH of the test greenhouse which had fog cooling were 30.0℃ and 74.3%. At this time, the average outside temp. and RH were 31.4℃ and 57.7%. So, the temp. of the control was 0.7℃ higher than outside temp., but the temp. of the test was 1.4℃ lower than outside and 2.1℃ lower than control. The average RH was 74.3% in the test and 59.4% in control. The average temp. and RH of the control greenhouse which had natural ventilation at night were 25.2℃ and 85.1%, and the average temp. and RH of the test greenhouse which had heat pump cooling were 23.4℃, 82.4%. The average outside temp. and RH at night were 24.4℃ and 88.2%. The temp. of the control was 0.8℃ higher than outside temp., but the temp. of the test was 1.0℃ lower than outside and 1.8℃ lower than control. The average RH was 82.4% in test and 85.1% in control greenhouse. There was no significant difference between the plants growth eight weeks after planting. But after the cooling treatment, the values of stem diameter, plant height, chlorophyll in test were higher than control. The total yield was 81.3kg in test, 73.8kg in control, so yield of test was 10.2% higher than control. As a result of economic analysis, 142,166 won in profits occurred in control greenhouse, but 28,727 won in losses occurred in test greenhouse, indicating that cooling treatment was less economical.
During the growing period, the integrated solar radiation inside the greenhouse was 12.7MJ·m-2d-1, and which was 90% of the average daily global radiation outside the greenhouse, 14.1MJ·m-2d-1. The 24-hour average temperature inside the greenhouse from July to August, which has the highest temperature of the year, was 3.04℃ lower than the outside temperature, and 4.07℃ lower after the rainy season. Before the operation of fog cooling system, the average daily RH (%) was lowered to a minimum of 40% (20% for daytime), making it inappropriate for paprika cultivation, but after the operation of fog system, the daily RH during the daytime increased to 70 to 85%. The average humidity deficit increased to a maximum of 12.7g/m3 before fog supply, but decreased to 3.7g/m3 between July and August after fog supply, and increased again after October. The daytime residual CO2 concentration inside the greenhouse was 707 ppm on average during the whole growing period. The marketable yield of paprika harvested from July 27th to November 23rd, 2020 was higher in 'DSP-7054' and 'Allrounder' with 14,255kg/10a and 14,161kg/10a, respectively, followed by 'K-Gloria orange', 'Volante' and 'Nagono'. There were significant differences between paprika cultivars in fruit length, fruit diameter, soluble solids (°Brix), and flash thickness (mm) of paprika produced in summer season at large single-span plastic greenhouse. The soluble solids content was higher in the orange cultivars 'DSP-7054' and 'Naarangi' and the flesh thickness was higher in the yellow and orange cultivars, with 'K-Gloria orange' and 'Allrounder' being the thickest. The marketable yield of paprika, which was treated with cooling and heating treatments in the root zone, increased by 16.1% in the entire cultivars compared to the untreated ones, increased by 16.5% in 'Nagano', 10.3% in the 'Allrounder', 20.2% in the 'Naarangi', and 17.3% in 'Raon red'.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.4
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pp.731-751
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2021
The Internet of Things is a huge group of devices communicating each other and the interconnection of objects in the network is a basic requirement. Choosing a reliable device is critical because malicious devices can compromise networks and services. However, it is difficult to create a trust management model due to the mobility and resource constraints of IoT devices. For the centralized approach, there are issues of single point of failure and resource expansion and for the distributed approach, it allows to expand network without additional equipment by interconnecting each other, but it has limitations in data exchange and storage with limited resources and is difficult to ensure consistency. Recently, trust management models using fog nodes and blockchain have been proposed. However, blockchain has problems of low throughput and delay. Therefore, in this paper, a trust management model for selecting reliable devices in a fog-based IoT environment is proposed by applying IOTA, a blockchain technology for the Internet of Things. In this model, Directed Acyclic Graph-based ledger structure manages trust data without falsification and improves the low throughput and scalability problems of blockchain.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1998.10a
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pp.32-35
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1998
최근 온실이 현대화, 대형화, 고정화 및 자동화와 함께 주년생산을 위한 년중 재배체계가 도입되면서, 여름철 작물의 생육환경 조성을 개선하기 위하여 기존의 방법보다 더욱 적극적인 냉방시스템을 활용하게 되었다. 지금까지 알려진 여름철 주간 온실냉방방식에는 여러 가지 있으나, 그 중에서 물의 기화열을 이용한 패드 ㆍ 팬방식, 미스트 ㆍ 팬방식, 포그 ㆍ 팬방식의 증발냉각법이 주를 이루고 있다. (중략)
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2000.10b
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pp.80-83
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2000
최근에 CFD 시뮬레이션을 이용한 온실의 공기유동을 해석하려는 시도들이 많이 이루어지고 있다. 그러나 아직 열환경까지를 해석하려는 경우는 드물다. 그러나 여름철의 고온극복을 위해 많은 냉방시스템이 연구되고 있는데 이러한 것들의 이용에 있어서 CFD 시뮬레이션을 이용한 열환경 해석은 중요한 의미를 가질 것이다. 그리고 여러 가지 냉방시스템들 중에서 포그시스템이 효율, 경제적 측면에서 유리하다고 알려져 있다. (중략)
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1997.05a
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pp.104-111
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1997
하절기 우리 나라의 온실내 온도는 4$0^{\circ}C$ 또는 그 이상으로 육박하고 있어서 작물 재배에 적합하지가 않다고 말한다. 채소류중에서 비교적 고온에서도 견딜 수 있는 가지과와 박과의 경우 생육 적기온은 20 ~ 28 $^{\circ}C$ 범위에 있으며 최고 한계 온도는 35$^{\circ}C$ 정도이므로 여름철 온실내의 환경은 대체로 작물 재배에 적합하지가 않다고 할 수 있다$^{2)}$ . 또한, 고온으로 인한 재배작물의 품질저하도 고온기 작물생산에 심각한 문제점으로 지적되고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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