• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1999.11a
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• pp.209-212
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• 1999

여름철 재배시설의 기본적인 온도상승 억제방법은 차광과 환기이지만 이 방법만으로는 작물의 적정 생육온도에 접근하기 어렵기 때문에 추가적인 냉방 장치가 도입되고 있다. 현재 온실의 냉방시스템은 물의 증발잠열을 이용한 Pad and Fan 방식과 Fog 방식의 냉방시스템이 보급되어 있으나, 국내의 지역기상조건을 감안한 연구가 충분히 이루어지지 못하여 냉방시스템의 설치와 운영에 대한 기준이 명확하지 못한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 현장 실험을 통하여 기초적인 자료를 수집하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.41 no.1
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• pp.99-104
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• 2017

This study evaluated the heating performance of a hybrid heat pump system. The system was installed in a $100-m^2$ greenhouse to utilize surplus solar energy. A hybrid heat pump system was installed at Jocheon-ri, Jeju Island, for an empirical evaluation of the performance. The system consists of a heat storage tank and plate heat exchangers for several heat exchanges between the greenhouse and heat pump or storage tank. The system uses R410a as the working fluid and is controlled automatically by a defined set temperature of the greenhouse. This system incorporates two kinds of heat sources: outdoor air and a storage tank that collects heat from the topside of the greenhouse. The results showed that the heating capacity was 19.9 kW in the outdoor air source mode and 21.4 kW with direct heating from hot water in the thermal storage tank. These results are very similar to those of a previous study.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.34 no.2
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• pp.49-59
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• 2011

지속적으로 강화되고 있는 국제 환경규제로, 해운사들은 선박의 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력을 해야 하는 상황에 직면해 있다. 본 연구에서는 총 온실가스 배출량에 대한 제약이 있는 상황에서 복수개의 항로를 운영하는 해운사에서 일 평균 선박 운영비용의 총합을 최소화하는 항로별 최적 선박대수와 운항속도를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기위해 라그랑지안 휴리스틱 알고리즘을 개발하고 라그랑지안 쌍대문제를 풀어 최적해에 대한 하한값을 구한다. 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 비용인자들의 값을 달리하면서 랜덤하게 테스트 문제들을 생성하였으며, 실험결과 제시한 알고리즘이 짧은 시간에 최적해에 매우 근접한 좋은 해를 찾음을 알 수 있었다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.25 no.3
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• pp.218-223
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• 2016

The calculation method of ground heat exchange in greenhouses has different ideas in each design standard, so there is a big difference in each method according to the size of greenhouses, it is necessary to establish a more accurate method that can be applied to the domestic. In order to provide basic data for the formulation of the calculation method of greenhouse heating load, we measured the soil temperature distribution and the soil heat flux in three plastic greenhouses of different size and location during the heating period. And then the calculation methods of ground heat exchange in greenhouses were reviewed. The soil temperature distributions measured in the heating greenhouse were compared with the indoor air temperature, the results showed that soil temperatures were higher than room temperature in the central part of greenhouse, and soil temperatures were lower than room temperature in the side edge of greenhouse. Therefore, it is determined that the ground heat gain in the central part of greenhouse and the perimeter heat loss in the side edge of greenhouse are occurred, there is a difference depending on the size of greenhouse. Introducing the concept of heat loss through the perimeter of building and modified to reflect the size of greenhouse, the calculation method of ground heat exchange in greenhouses is considered appropriate. It was confirmed that the floor heat loss measured by using soil heat flux sensors increased linearly in proportion to the temperature difference between indoor and outdoor. We derived the reference temperature difference which change the direction of ground heat flow and the perimeter heat loss factor from the measured heat flux results. In the heating design of domestic greenhouses, reference temperature differences are proposed to apply $12.5{\sim}15^{\circ}C$ in small greenhouses and around $10^{\circ}C$ in large greenhouses. Perimeter heat loss factors are proposed to apply $2.5{\sim}5.0W{\cdot}m^{-1}{\cdot}K^{-1}$ in small greenhouses and $7.5{\sim}10W{\cdot}m^{-1}{\cdot}K^{-1}$ in large greenhouses as design standard data.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.23 no.4
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• pp.337-341
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• 2014

Due to the nature of the ambient air temperature in summer in korea, the growth of crops in greenhouse normally requires cooling and dehumidification. Even though various cooling and dehumidification methods have been presented, there are many obstacles to figure out in practical application such as excessive energy use, cost, and performance. To overcome this problem, the lab scale experiments using lithium bromide(LiBr) solution and cooling coil for dehumidification and cooling in greenhouses were performed. In this study, preliminary experiment of dehumidification and cooling for the greenhouse was done using LiBr solution as the dehumidifying materials, and cooling coil separately and then combined system was tested as well. Hot and humid air was dehumidified from 85% to 70% by passing through a pad soaked with LiBr, and cooled from 308K to 299K through the cooling coil. computational Fluid Dynamics(CFD) analysis and analytical solution were done for the change of air temperature by heat transfer. Simulation results showed that the final air temperature was calculated 299.7K and 299.9K respectively with the deviation of 0.7K comparing the experimental value having good agreement. From this result, LiBr solution with cooling coil system could be applicable in the greenhouse.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.79-79
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• 2017

국내 여름철의 고온다습한 기후환경으로 인하여 온실 내부의 냉방 및 제습이 필수적인데, 온실 냉방 방식 중 증발냉각 시스템이 가장 효율이 높다고 알려져 있다. 하지만 증발냉각 시스템은 건조한 기후 지역에서 발달한 방식으로, 작물의 증산작용으로 인한 온실 내부 습도 상승에 따른 문제점이 발생되어 다습한 여름철 국내 기후에는 반드시 냉각과 제습이 동시에 필요하다. 따라서 증발냉각 방식 중 Fan and Pad 방식과 리튬브로마이드 수용액을 이용한 온실 냉방 및 제습을 위한 복합시스템에 관한 연구가 진행중이다. 현재 리튬브로마이드 수용액 제습 시 발생되는 발열량과 수용액의 무게변화와 같은 수용액의 흡습성질 대한 정확한 지표가 나타나 있지 않다. 이에 연구를 진행하기에 앞서 리튬브로마이드 흡습성질에 관한 데이터 자료가 필요하다고 판단되어 기초실험을 진행하였고, 본 연구에서는 Pilot Scale의 재생 순환시스템을 통해 리튬브로마이드 수용액의 흡습성질을 이용한 재사용 방안을 제시하였고, 시스템 내에서 외부투입공기와 작동유체의 흡습성질에 의한 반응 전후 온도변화 예측 모델을 수립하였다. 따라서 본 연구를 통해 리튬브로마이드 수용액의 흡습성질을 분석하고, 이를 이 용한 재생 순환 시스템에 관한 연구를 진행할 예정이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.11
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• pp.1-8
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• 2020

In this paper, we proposed a smart greenhouse system that can easily grow plants indoors without professional knowledge by using the criteria of factors affected by common plants (temperature, humidity, soil humidity), and implemented a system that can check the greenhouse state in real time and control the device remotely through mobile applications. Based on Raspberry pie and Arduino, the system measures the state of greenhouse in real time through sensors and automatically controls the device. After growing and experimenting with plants in a greenhouse for a certain period of time, it was confirmed that the environment suitable for each plant was maintained. Therefore, the smart greenhouse system in this paper is expected to improve plant cultivation efficiency and user convenience and also increase beginners' access to plants.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.192-197
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• 2002

1. 실시간 모니터링 -온실 내부환경의 계측장치로 모듈화된 단일 칩 마이크로프로세서를 이용한 하우스 모니터를 개발하였다. 개발된 다수의 하우스 모니터는 RS-485통신을 이용하여 개발된 프로토콜을 통하여 그룹 모니터와 통신하면서 계측 데이터를 전송하였고 안정된 계측 성능을 보였다. 또한 그룹 모니터는 하우스모니터로부터 수신한 데이터를 인터넷 환경 TCP/IP 통신에 의해 서버에 정보를 전송하고 데이터베이스 서버에 저장할 수 있었다. 2. 클라이언트 서버 모델 -클라이언트 모니터를 통하여 허용된 사용자들은 해당 온실의 상황을 원격지에서 파악할 수 있는 있었다. 또한 분산환경 기술을 이용하여 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에서 데이터 셋을 가져와 과거 재배 사례 등을 조회 및 이용 가능하였다. 이는 전문가에게 접근을 허용함으로써 재배에 관한 지원이 가능하도록 하였다. 데이터 베이스 시스템으로 연계하여 온실환경 정보를 분석하는 것이 가능하였다. 3. 기대효과 및 나아가야 할 방향 -개발된 시스템을 식물 공장 내 작물의 재배환경을 데이터베이스화하여 재배사례 데이터베이스를 형성하고 작물이 가장 잘 자라는 최적 재배 환경을 연구하여 고품질의 작물 재배에 이용될 수 있다. 또한 식물공장의 운전실적, 환경 조건, 환경 조절비용 등의 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 예상되며 각 환경인자들과의 관계를 구명하는데 도움을 줄 것이다. 축적된 작물의 재배 사례 데이터베이스를 이용하여 작물 특성 및 재배 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. 제어 장치들의 운영실적을 분석함으로써 제어 시스템의 효율적이고 경제적인 제어가 가능하도록 할 수 있을 것이다. 이들이 모두 완성되면 전문가 및 전문가 시스템으로부터 지원을 받는 지능형 식물공장이 가능할 것이다. 본 연구에서 개발한 계측 모듈 및 데이터베이스 시스템은 실제 농가에 설치된 전용선을 이용하여 실증 실험을 통해 수정·보완하여야 할 것이다. 또한 시설원예분야에서 있어서 통신체계에 대한 표준화 연구가 수행되어 앞으로 개발될 다른 시스템들과의 호환성을 갖도록 해야 할 것이다. 앞으로 온실의 경영 및 관리 데이터베이스를 개발하여 첨단온실의 통합 관리 및 정보 시스템을 구축하여야 할 것이다. 또한, 시설원예의 환경 설계의 기준을 적용할 수 있도록 하여야 할 것이다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 2011.04a
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• pp.152-153
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• 2011

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.4
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• pp.749-756
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• 2018

In this study, we developed a prediction model for greenhouse control using machine learning technique. The prediction model was developed using measured data (2016) on greenhouse in the Protected Horticulture Research Institute. In order to improve the predictive performance of model and to ensure the reliability of data, the dimension of the data was reduced by correlation analysis. The dataset were divided into spring, summer, autumn, and winter considering the seasonal characteristics. An artificial neural network, recurrent neural network, and multiple regression model were constructed as a machine leaning based prediction model and evaluated by comparative analysis with real dataset. As a result, ANN showed good performance in selected dataset, while MRM showed good performance in full dataset.