Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.135-141
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2019
In this study, the "Insect Smart Farm Air Conditioning System" is designed and proposed for the control of breeding environment of Protaetia brevitarsis seulensis larvae. The proposed "Insect Smart Farm Air Conditioning System" separates the breeding room from the air conditioning room. It is a system that creates an environment optimized for breeding and distributes it into a breeding room. When controlling the environment through air-conditioning and humidifiers in insect farms, temperature and humidity vary from part of the breeding room to part. The solution to the problem can be suggested as a solution to the difficulty of producing white-spotted flower mounds of uniform size and weight when selling edible insects. By using the "Insect Smart Farm Air Conditioning System," the temperature difference can be reduced by 6℃ and the humidity difference by 24.7% compared to the environmental control of existing insect farms. The temperature and humidity of different parts of the breeding room were improved. Provide the optimal environment of Protaetia brevitarsis seulensis larvae at all times and ensure uniform CO2 concentration. It can be expected to increase output through annual production and increase income for insect farmers. The proposed "Insecting Smart Farm Air Conditioning System" also controls the set temperature, humidity and CO2. Environmental control of the breeding of other edible insects and the reproduction of mushrooms that require environmental control in breeding or breeding will also be possible.
Recently, technological differentiation(sensor, AI) of products using IoT technology to satisfy consumer needs in the mature market for smart home appliances has received a lot of positive responses. However, air conditioner products are in the early stages of convergence technology. Therefore, air conditioner products are fields that require ICT technologies for information production, collection, processing, storage, and service development beyond IoT. In this paper, we collect and store contactless bio-signal using IR-UWB radar technology. The blowing direction of the air conditioning is controlled according to bio-signal and user's sleep is monitored to provide an optimal sleep environment. In addition, we propose a service algorithm that can provide comfort with changes in the optimal conditions of air conditioning and emotional lighting depending on the discomfort index environment. Through this study, we developed an intelligent smart air conditioning service platform with ICT technology of bio-signal, discomfort index, and emotional lighting.
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.1
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pp.45-53
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2015
This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.4
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pp.365-370
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2007
This paper studies an automation problem of a heating, a ventilating, and an air conditioning (HVAC) for the development of smart space. The HVAC system is described by the fuzzy system for the stability analysis and the controller design. The linear matrix inequalities (LMIs) conditions are derived for the stabilization problem of the closed-loop system under the analog control. Also, it is required to digitally redesign the pre-designed the analog HVAC control system in order to accomplish the remote control via web. It is shown the this digital redesign problem can be converted to the convex optimization problem with the LMI constraints. An example is provided to show the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.24
no.1
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pp.103-109
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2015
This paper introduces a multi-purpose smart fusion sensor. Normally, this type of sensor can contribute to energy savings specifically related to lighting and heating/air conditioning systems by detecting individuals in an office building. If a fire occurs, the sensor can provide information regarding the presence and location of residents in the building to a management center. The system consists of four sensors: a thermopile sensor for detecting heat energy, an ultrasonic sensor for measuring the distance of objects from the sensor, a fire detection sensor, and a passive infrared sensor for detecting temperature change. The system has a wireless communication module to provide the management center with control information for lighting and heating/air conditioning systems. We have also demonstrated the usefulness of the proposed system by applying it to a real environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.54-59
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2006
The smart space is composed of the wire and/or wireless network, multi-sensor-based environment, and many various controllers. For the smart space, this paper presents a new design method of multirate digital decentralized controller using the intelligent digital redesign technique. In specific, the proposed method is based on the delta-operator and the multirate sampling and takes the form of the LMIs. To shows the feasibility of the suggested method, the computer simulations for Heating, ventilating, and ai. conditioning (HVAC) system are provided.
Kim, Yo Seop;Lee, Ju-Yeol;Choi, Jin Sik;Shin, Jae Ran;Lim, Yun Hui;Park, Byung Hyun;Kim, Yoon-Shin
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.31
no.3
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pp.466-471
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2014
It is important to develop the smart ventilation system in order to minimize a building energy consumption using ventilation. In this study, We evaluated the efficiency of the smart ventilation system being developed at the nursery. To evaluate the energy savings and carbon dioxide removal efficiency, two kinds of experimental conditions were compared. First, air conditioner and Smart HVAC system were operated. Second, air conditioner was operating and external air was put into the inside by rate of air circulation. It was more effective when working with air conditioning and ventilation system at the same time. If the Smart HVAC system is applied in a multi-use facility, indoor air quality will be comfortable and the social cost will be reduced.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.9
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pp.27-34
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2018
The purpose of this study is to demonstrate and analyze the function of a Smart Plug before and after it is applied on the electrical appliances by controlling standby power usage. The research measures and analyzes the amount of electrical energy used while activating the Smart Plug with two types of appliances in a university facilities. The smart plugs were applied into a Group 1 appliances (Multi-function device, computer, laptop, Air con) which completely hinder the standby power, and a Group 2 appliances (Refrigerator, cold and hot water dispenser) which does not completely hinder the standby powers due to the characteristics of the function. First, the total standby power saving of all electrical appliances (Group 1 and Group 2) using the Smart plug was measured as 4.59%. Second, the energy saving of the Group 1 products was analyzed as 26.43%. Third, the standby power saving of the air conditioners from mid October to early December was measured as 31.06%, during the seasons when air conditioning was not actively in use. The research indicates that all specified appliances did have better energy efficiency with the Smart plug regardless of the amount of energy usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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