Kwon, Jin Kyung;Kang, Geum Chun;Moon, Jong Pil;Lee, Tae Seok;Lee, Su Jang
Journal of Bio-Environment Control
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v.24
no.3
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pp.217-225
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2015
Local heating system providing hot air locally to growing parts including shoot apex and flower cluster which were temperature-sensitive organs of cherry tomato was developed to reduce energy consumption for greenhouse heating without decline of crop growth. Growing part following local heating system was composed of double duct distributer which connected inner and outer ducts with hot air heater and winder which moved ducts up and down following growing parts with plant growth. Growing part local heating system was compared with conventional bottom duct heating system with respect to distributions of air and leaf surface temperatures according to height, growth characteristics and energy consumption. By growing part local heating, air temperature around growing part was maintained $0.9{\sim}2.0^{\circ}C$ higher than that of lower part of crop and leaf surface temperature was also stratified according to height. Investigations on crop growth characteristics and crop yield showed no statistically significant difference except for plant height between bottom duct heating and growing part local heating. As a result, the growing part local heating system consumed 23.7% less heating energy than the bottom duct heating system without decrease of crop yield.
This study is about an analysis of surplus solar energy by important greenhouse type using Typical Meteorological Year (TMY) data which was secured in order to provide basic data for designing an optimum thermal storage system to accumulate surplus solar energy generated in greenhouses during the daytime. The 07-auto-1 and 08-auto-1 types showed similar heat budget tendencies regardless of greenhouse types. In other words, the ratios of surplus solar energy were about 20.0~29.0% regardless of greenhouse type. About 54.0~225.0% and 53.0~218.0% of required heating energy will be able to be supplemented respectively according to the greenhouse types. The 07-mono-1 and 07-mono-3 types also showed similar heat budget tendencies regardless of greenhouse types. In other words, the ratios of surplus solar energy were about 20.0~26.0% and 21.0~27.0% respectively by greenhouse type. About 57.0~211.0% and 62.0~228.0% of required heating energy will be able to be supplemented by greenhouse type. Except for Daegwallyeong and Suwon area, other regions can cover heating energy only by surplus solar energy, according to the study.
In this study, experiments of local heating on crown and supplying warm nutrient for energy saving and improving growth of 'Seolhyang' strawberry were conducted. The temperature of inside and crown in greenhouses which were control (space heating 8℃) and test (space heating 5℃+crown heating) was measured. In the control greenhouse, the average of temperature and humidity in December was 7.1℃, 87.2%, respectively. In the test greenhouse, the average of temperature and humidity in December was 5.7℃, 88.7%. The temperature of crown and inside the bed were 7.9℃, 10.8℃ in control, 9.3℃, 12.7℃ in test. During the test period, the total 16,847×103 kcal of energy was consumed in control greenhouse including space heating. In test greenhouse including space heating, crown heating and warm water supplying, total 9,475.7×103 kcal of energy was consumed. So, energy consumption in test was 43.8% less than in the control. The total yields of strawberry during test period were 412.7g/plant for test greenhouse and 393.3g/plant for control greenhouse respectively.
Na-Eun Kim;Dae-Hyun Kim;Yean-Jung Kim;Hyeon-Tae Kim
Journal of Bio-Environment Control
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v.32
no.3
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pp.190-196
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2023
This study was carried out to collect gas emitted from agricultural heaters using kerosene and to identify the emission concentration of carbon dioxide according to the age of agricultural heating machine. As a result of the linear regression analysis, the carbon dioxide emissions according to the year of agricultural heating machine are R2 = 0.84, which follows y = 26.99x+721.98. Distributed analysis was classified into three groups according to the age of agricultural heating machine. As a result of the distributed analysis, it was 2.196×10-13, which was smaller than the 0.05 probability set for the analysis, which means that there is a difference in at least one group. As a result, the age of the agriculture machine was divided into three groups and the difference between groups was tested. A statistical analysis result was derived that there was a difference in the emission concentration of carbon dioxide according to the age of agricultural heating machine. It is thought that it can be used to investigate greenhouse gas emissions by investigating the amount of carbon dioxide generated by agricultural heaters in the agricultural field of Korea.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.4
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pp.129-134
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2018
Recently, the artificial neural network (ANN) model is a promising technique in the prediction, numerical control, robot control and pattern recognition. We predicted the outside temperature of greenhouse using ANN and utilized the model in greenhouse control. The performance of ANN model was evaluated and compared with multiple regression model(MRM) and support vector machine (SVM) model. The 10-fold cross validation was used as the evaluation method. In order to improve the prediction performance, the data reduction was performed by correlation analysis and new factor were extracted from measured data to improve the reliability of training data. The backpropagation algorithm was used for constructing ANN, multiple regression model was constructed by M5 method. And SVM model was constructed by epsilon-SVM method. As the result showed that the RMSE (Root Mean Squared Error) value of ANN, MRM and SVM were 0.9256, 1.8503 and 7.5521 respectively. In addition, by applying the prediction model to greenhouse heating load calculation, it can increase the income by reducing the energy cost in the greenhouse. The heating load of the experimented greenhouse was 3326.4kcal/h and the fuel consumption was estimated to be 453.8L as the total heating time is $10000^{\circ}C/h$. Therefore, data mining technology of ANN can be applied to various agricultural fields such as precise greenhouse control, cultivation techniques, and harvest prediction, thereby contributing to the development of smart agriculture.
The calculation method of infiltration loss in greenhouse 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 infiltration rates using the tracer gas method in plastic greenhouses equipped with various thermal curtains. And then the calculation methods of infiltration loss in greenhouses were reviewed. Infiltration rates of the multi-span and single-span greenhouses were measured in the range of $0.042{\sim}0.245h^{-1}$ and $0.056{\sim}0.336h^{-1}$ respectively, single-span greenhouses appeared to be slightly larger. Infiltration rate of the greenhouse has been shown to significantly decrease depending on the number of thermal curtain layers without separation of single-span and multi-span. As the temperature differences between indoor and outdoor increase, the infiltration rates tended to increase. In the range of low wind speed during the experiments, changes of infiltration rate according to the outdoor wind speed could not find a consistent trend. Infiltration rates for the greenhouse heating design need to present the values at the appropriate temperature difference between indoor and outdoor. The change in the infiltration rate according to the wind speed does not need to be considered because the maximum heating load is calculated at a low wind speed range. However the correction factors to increase slightly the maximum heating load including the overall heat transfer coefficient should be applied at the strong wind regions. After reviewing the calculation method of infiltration loss, a method of using the infiltration heat transfer coefficient and the greenhouse covering area was found to have a problem, a method of using the infiltration rate and the greenhouse volume was determined to be reasonable.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2002.07a
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pp.255-260
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2002
일반적으로 온실의 효과적인 온도관리를 위해서는 단열효과가 우수한 보온재를 이용하거나 또는 난방공간의 체적을 최소화 할 수 있는 터널재배가 바람직하다. 지금까지는 딸기, 수박 등 키가 작은 작물에 한하여 보온터널재배가 이루어지고 있는 실정이나, 보온터널의 개폐를 인력에 의존하고 있기 때문에 노동력이 많이 들고, 개폐에 소요되는 시간도 상당한 비중을 차지하고 있다. (중략)
Kwon, Jin Kyung;Kang, Geum Chun;Moon, Jong Pil;Kang, Youn Ku;Kim, Chung Kil;Lee, Su Jang
Journal of Bio-Environment Control
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v.22
no.4
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pp.328-334
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2013
A greenhouse heating system to improve heat pump performance using inside and outside air of greenhouse as a heat source selectively and cut $CO_2$ enrichment costs by delay of greenhouse ventilation was developed. In this system, thermal storage modes divided into inside circulation mode using surplus solar energy and outside circulation mode using outside air heat. The thermal storage modes were designed to be switched mutually according to inside greenhouse temperature and six temperature values were input to control the heat pump operating, thermal storage mode switching and greenhouse heating automatically. Operating characteristics of this system were tested in a plastic greenhouse of non-ventilation condition. The results of test showed that the inside circulation mode began at about 11:00 and lasted for about 210 minutes and inside greenhouse temperature was maintained between $20{\sim}28^{\circ}C$ in spite of non-ventilation. System heating COP of the inside circulation mode in the daytime was 3.35, which was 36% and 25% higher than that of the outside circulation modes in the nighttime and daytime respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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