스마트 축사 시스템에서 가장 중요한 부분은 내·외부 대기환경 변화에도 가축이 고품질로 성장할 수 있도록 사육환경을 유지하는 것이다. 특히 여름과 겨울에는 여러 질병이 발생하기 때문에 축사환경에서 온·습도 유지가 매우 중요하다. 이러한 환경을 관리하기 위해 축사용 스마트 시스템이 도입되고 있으나 매우 고가이다. 본 연구에서는 퍼지제어와 HMI를 기반한 저가의 시스템 설계와 제어 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 여름철과 겨울철의 대기환경 조건을 주어 시뮬레이션 실험하였으며, 그 결과 가축이 받은 온습도 스트레스를 최소화하는 성능을 보였다. 그리고 실제의 축사에 적용했을 때도 제안된 시스템은 외부대기 환경변화에도 안정적인 제어성능을 보였다. 본 연구에서 제안한 기법이 스마트팜 제어기로 적용된다면, 축사 환경관리에 있어 효과적일 것이다.
본 논문은 온도와 빛, 수분의 량을 탐지하여 자동으로 습도와 조도를 채워주는 스마트 화분을 만든 사례를 소개한다. 화분을 담는 용기는 3D 프린터로 제작하고, 용기의 내부에는 Wi-Fi가 내장된 NodeMCU 마이크로컨트롤러를 장착하였다. 온도와 습도, 조도를 감지하는 센서와, 펌프를 NodeMCU에 연결하고 제어 프로그램을 작성하여 NodeMCU 스스로 습도와 조도를 조절하도록 하였다. 또한 subscribe-publish 모델로 작동하는 MQTT 서버를 구축하고, NodeMCU와 본 연구에서 개발한 안드로이드 앱이 정보를 교환하도록 하였다. 안드로이드 앱의 사용자는 식물에게 적절한 온도, 습도, 조도를 스마트 화분에게 전달하고, 스마트 화분으로부터 현재 온도, 습도, 조도 정보를 모니터링 할 수 있게 하였다.
In this study, a wire/wireless communication system transmitting the operation data of engine from the ER (Engine Room) to the engine controller of ECR(Engine Control Room) has been developed through the communication of ISM(Industrial Science Medical) Band for the test operation environment improvement of medium speed engine. This wire/wireless communication system is composed of the RTU (Remote Terminal Unit) gathering and transmitting engine data as well as the MCU (Master Control Unit) receiving engine status information from the RTU to be sent to the engine controller (PLC). Through this study, a trial product of RTU and MCU has been manufactured. A test bench that has made temperature, pressure and pick-up sensor into a module for the local test of prototype was produced a test bench. In addition, at the same time save the data to a Web server and the smart phone real-time monitoring system has been developed using Wi-Fi communications. The ultimate objective of this study is to develop a wireless smart phone monitoring system of engine for the operator of engine to be able to monitor and control engine status even from the outside of engine room and control room based on this study.
Tuned mass dampers (TMDs) have been installed in many high-rise buildings, to improve their resiliency under dynamic loads. However, high-rise buildings may experience natural frequency changes under ambient temperature fluctuations, extreme wind loads and relative humidity variations. This makes the design of a TMD challenging and may lead to a detuned scenario, which can reduce significantly the performance. To alleviate this problem, the current paper presents a proposed approach for the design of a robust and efficient TMD. The approach accounts for the uncertain natural frequency, the optimization objective and the input excitation. The study shows that robust design parameters can be different from the optimal parameters. Nevertheless, predetermined optimal parameters are useful to attain design robustness. A case study of a high-rise building is executed. The TMD designed with the proposed approach showed its robustness and effectiveness in reducing the responses of high-rise buildings under multidirectional wind. The case study represents an engineered design that is instructive. The results show that shear buildings may be controlled with less effort than cantilever buildings. Structural control performance in high-rise buildings may depend on the shape of the building, hence the flow patterns, as well as the wind direction angle. To further increase the performance of the robust TMD in one lateral direction, active control using LQG and fuzzy logic controllers was carried out. The performance of the controllers is remarkable in enhancing the response reduction. In addition, the fuzzy logic controller may be more robust than the LQG controller.
A thermostatically controlled load (TCL) can be one of the most appropriate resources for demand response (DR) in a smart grid environment. DR capability can be effectively implemented in a TCL with various intelligent control methods. However, because traditional on-off control is still a commonly used method in a TCL, it is useful to develop a method for adding DR capability to the TCL with an existing on-off controller. As a specific realization of supervisory control for implementing DR capability in the TCL, two methods are proposed - a method involving the changing of a set point and a method involving the paralleling of an identified system without delay. The proposed methods are analyzed through the simulations with an electric heater for different power consumption levels in the on-state. Considerable cost benefit can be achieved with the proposed methods when compared with the case without DR. In addition, the observations suggest that a medium power consumption level, instead of the maximum power, in the on-state should be used for consistently obtaining the cost benefit without severe temperature deviation from the specified temperature range for DR.
Jung, Dae-Hyun;Kim, Hak-Jin;Park, Soo Hyun;Kim, Joon Yong
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.135-135
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2017
Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.
Semiconductor Wet Station has a very important place in semiconductor process. It is important that to discharge chemical with fit concentration and temperature using chemical supply system for clean process. The chemical supply system which is used currently is not only difficult to make a fit mixing rate of chemical which is need in clean' process, but also difficult to make fit concentration and temperature. Moreover, it has high stability but it is inefficient spatially because its volume is great. We propose In-line System to improve system with implement analysis of fluid and thermal transfer on chemical supply system and understand problem of system.
The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.
의학적으로 특별한 주의가 필요한 신생아는 인큐베이터에 들어가게 된다. 인큐베이터는 이러한 유아들을 잘 돌볼 수 있도록 갖춰져 있지만 반드시 병원에 가야하고 너무 많은 비용이 든다. 본 논문은 이러한 인큐베이터의 편의적 그리고 비용적 측면의 문제를 해결할 수 있는 스마트 인큐베이터를 제안한다. 개발된 인큐베이터는 메인 제어 장치로 아두이노 우노를 사용하고 블루투스 통신을 이용하여 근거리 모니터링이 가능하도록 하였다. 인큐베이터 내의 환경은 DHT22 센서를 이용하여 온도와 습도를 측정하고 P5511 소리감지센서를 이용하여 소리를 측정한다. 사용자가 설정한 온도 및 습도 데이터가 기준 값보다 낮거나 높은 경우 컨트롤러를 이용하여 난방 패드를 가동하거나 팬을 돌려 공기 순환이 될 수 있도록 설계하였다. 인큐베이터 내의 측정값은 사용자의 스마트폰 모니터링 화면에 실시간으로 표시되며 앱 인벤터를 이용하여 프로그램하였다. 아기가 우는 경우에는 사용자에게 알람을 제공하여 아기의 상태를 부모가 즉시 알 수 있도록 설계하였다. 개발된 인큐베이터는 가정에서 저렴한 비용으로 유아를 돌보는 데 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 인간과 상호작용하는 엔터테인먼트 4족 애완 로봇과 스마트폰에서 로봇 조종이 가능한 로봇제어기 및 로봇에서 제공하는 센서 정보들을 이용하여 컴퓨터에서 가정용 기기들을 제어하는 홈스마트제어시스템을 구현하기 위한 것으로 로봇은 20 자유도를 가지면서 Microsoft사의 키넥트 센서, 적외선거리 센서, 3축 모션 센서, 그래픽 LCD, 온습도 및 가스 센서로 구성되어 있다. 로봇의 엔터테인먼트 기능을 구현하기 위하여 보행 알고리즘, 키넥트 센서를 이용한 모션 및 음성인식 알고리즘, 감정표현을 위한 알고리즘을 제시하였으며 로봇을 조종할 수 있는 스마트폰 로봇제어 알고리즘 및 가정용 기기를 제어하는 홈스마트제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들은 구현한 로봇과 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하여 실험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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