Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1993.05a
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pp.12-13
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1993
우리나라의 기상입지 특성상 여름철 온실 내에서 작물의 정상생육을 기대하는 것은 곤란하므로, 주년재배를 위한 여름철 온실내 환경의 호적화는 온실재배 당면의 연구과제라 할 것이다. 더우기 막대한 일사부하로 인하여 온실냉방은 경제적으로 불가능한 실정이므로 다른 방법을 강구해야 한다. 그런데 수경재배에 있어서는 비교적 근권부환경의 조절이 쉬우므로, 온실의 충분한 환기 및 차광과 더불어 양액의 냉각을 통하여 작물의 고온스트레스를 줄임으로써 안정생산을 가능하게 할 수 있을것으로 생각한다. (중략)
Seo, Sang-Jin;Kim, Dea-Up;Jung, Kwang-Ha;Um, Hyun-Seo;Park, Hung-Sig;Park, Hung-Bog
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.1196-1199
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2000
기존의 환경 제어와 관련된 온실 환경 모니터링 기술은 온실의 비 표준화에 관련되어 정적 자원 모니터링에 국한되었다. 그리고 온실 환경 제어 시스템의 오작동으로 인한 재배 환경 파괴는 관리자로 하여금 치명적 피해를 입게 하였다. 본 연구에서는 비 표준화된 시스템 자원 관리와 환경 제어 모니터링을 수행하기 위해 객체화된 모니터링 제어 엔진을 설계 및 구현한다. 특히, 제어 시스템의 신뢰도 향상을 위해 반자동 제어 모드를 추가시켜 현재 온실 시스템의 운용에 대한 문제점을 보안했다. 추가적으로 사용자를 위한 화훼 정보 제공을 위한 DB 구축과 주문.판매 서비스를 통해 생산자와 소비자 사이의 투명한 유통망을 제공한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.493-496
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2017
본 논문은 딸기 재배 시설에서의 이루어지고 있는 온실 환경에서 생장 관리 기술의 생장 상태 및 환경 변화를 인지하는 과정에서 수집되는 환경데이터와 제어장치 간의 상관관계를 비교 및 분석하고, 이를 통해 전력소비량에 대한 에너지효율을 높이면서 최적의 생장 환경을 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 딸기 재배 시설의 품질 향상 및 생산량 증대를 지원하는 온실 생장 환경 모니터링 시스템 개발에 대한 연구이다. 향후에는 다양한 환경데이터와 제어장치 간의 상관관계의 정밀 분석을 통해 온실환경제어 시스템을 개선할 수 있는 연구가 될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2001.11a
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pp.78-81
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2001
포그냉방시스템에 관한 연구는 대부분 VETH선도 등을 이용하여 온실 환경이 전체적으로 동질이라는 가정하에서 환기량 및 전체 분무수량 등을 계산하는 정도였으나, 1990년대 중반에 들어서면서 CFD 기법을 이용하여 온실 환경을 보다 정확하게 해석할 목적으로 CFD 기법을 이용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. (중략)
This study was conducted to develop a device for measuring the air flow by space variation through monitoring program, which acquires data by each point from each environmental sensor located in the greenhouse. The distribution of environmental factors(air temperature, humidity, wind speed, etc.) in the greenhouse is arranged at 12 points according to the spatial variation and a large number of measurement points (36 points in total) on the X, Y and Z axes were selected. Considering data loss and various greenhouse conditions, a bit rate was at 125kbit/s at low speed, so that the number of sensors can be expanded to 90 within greenhouse with dimensions of 100m by 100m. Those system programmed using MATLAB and LabVIEW was conducted to measure distributions of the air flow along the greenhouse in real time. It was also visualized interpolated the spatial distribution in the greenhouse. In order to verify the accuracy of CFD modeling and to improve the accuracy, it will compare the environmental variation such as air temperature, humidity, wind speed and $CO_2$ concentration in the greenhouse.
In order to develop the cooling load estimation method in the greenhouse, the cooling load calculation formula based on the heat balance method was constructed and verified by the actual cooling load measured in the fog cooling greenhouse. To examine the ventilation heat transfer in the cooling load calculation formula, we measured ventilation rates in the experimental greenhouse which a cooling system was not operated. The ventilation heat transfer by a heat balance method showed a relatively good agreement. Evaporation efficiencies of the two-fluid fogging system were a range of 0.3 to 0.94, average 0.67, and it showed that they increased as the ventilation rate increased. We measured thermal environments in a fog cooling greenhouse, and calculated cooling load by heat balance equation. Also we calculated evaporative cooling energy by measuring the sprayed amount in the fogging system. And by comparing those two results, we could verify that the calculated and the measured cooling load showed a relatively similar trend. When the cooling load was low, the measured value was slightly larger than calculated, when the cooling load was high, it has been found to be smaller than calculated. In designing the greenhouse cooling system, the capacity of cooling equipment is determined by the maximum cooling load. We have to consider the safety factor when installed capacity is estimated, so a cooling load calculation method presented in this study could be applied to the greenhouse environmental design.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.29-37
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2012
An experiment for an optimized automatic greenhouse environment in a flower farming greenhouse by building a ubiquitous sensor network with various sensors was conducted and the results were evaluated. And various culturing environmental information and data in the greenhouse were collected and analyzed. Then, the greenhouse was designed to maintain the best culturing environment on the basis of existing recommended optimized figures. By measuring the growth of the crops in the greenhouse, A system which controls facilities in the greenhouse to maintain the best culturing environment in accordance with change in the environment was analyzed.Computer simulation result proced that we discovered that controlling the facilities and the artificial light source increased production, enhanced quality, reduced labor and heating cost immensely. The experiment has proved that the u-flower farming system can maximize the income of farm families by sending warning messages to users of this system when weather suddenly changes so that users may cope with such changes and maintain the best culturing environment.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2000.10b
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pp.36-39
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2000
온실용 FAN & PAD 시스템의 설계, 시공 및 운용에 필요한 기초자료를 제공하고자 FAN & PAD 온실의 내부풍속변화와 차광에 따른 냉방성능을 실험적으로 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. FAN & PAD 시스템 온실의 내부풍속은 지면높이 80cm에서는 0.35㎧-1.25㎧ 범위에서 불규칙한 변화를 보였으며, 지면높이 210cm에서는 0.63㎧-1.06㎧ 범위에서 다소 규칙적인 변화를 보였다. 그리고, PAD측 풍속은 지면높이 80cm에서는 평균 0.2㎧, 지면높이 210cm에서는 평균 1.16㎧로 규칙적인 변화를 보였다. 2. 주간(10:00-18:00)에 외기온이 28.2$^{\circ}C$-35.1$^{\circ}C$(평균 31.5$^{\circ}C$)범위에서 변화할 때 FAN & PAD 온실의 내부온도는 외기온보다 평균 2.4$^{\circ}C$-2.7$^{\circ}C$정도 낮게 나타났으며 무차광시 냉방효과가 최고 3.2$^{\circ}C$ 감소하는 것으로 나타났다.
온실에서 퇴비화 발효율을 이용하기 위하여 발효율이 토양을 직접 가온하면서 퇴비화하는 퇴비화 하우스를 제작하였다. 퇴비화가 진행되는 동안 각 단계별 열의 발생량과 발생열량이 토양에 전달되는 특성을 분석하였다. 우분과 왕겨를 혼합하여 퇴비화 처리하였다. 퇴비화 과정의 총 70일 동안 391MJ/㎥의 열량이 발생하였으며, 이중 22일의 주발효기간 동안에 약 82%의 열량이 발생하였다. 또한 총 열량중 토양의 지표면의 지표면을 통하여 방출되는 열량을 제외한 260M/㎥의 열량이 지중가온에 이용된 것으로 나타났다. 콤포스트의 열 전도계수는 1.7~0.3W/m$^{\circ}$K이었다. 퇴비화 시스템을 구비한 온실의 주 발효기간의 지중 평균온도는 27.9$^{\circ}C$인 반면, 퇴비화 시스템이 없는 온실의 경우 13.9$^{\circ}C$로 나타나 퇴비화 시스템이 지중 온도증가에 큰 효과를 나타내고 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.487-488
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2022
본 논문에서는 가정에서 식물 재배 환경에 따라 설정이 가능한 스마트 IoT 온실을 개발하였다. 개발한 온실은 사용자가 웹을 통하여 원하는 식물을 선정하면 자동으로 미니온실의 온도와 습도가 맞춰지도록 개발하였다. 온도와 습도, 물주기까지 사람이 직접 관리하는 것이 아닌 웹으로 원격 제어가 가능하기 때문에 높은 정확도와 편리함 속에서 식물을 좀 더 오랫동안 쉽게 기를 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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