최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
본 연구에서는 온실의 온풍식 난방시스템 연통에 장착할 수 있는 폐열 회수기의 성능을 개선하기 위하여 각각 상이하게 설계된 3개의 열교환 장치에 대해 열회수 성능을 실험적으로 비교 분석하였다. A형 열회수시스템의 경우, 초기 투자비용과 현재의 농용 전력요금 하에서 대체로 1년을 전후하여 투자에 대한 보상이 충분한 것으로 판단된다. B형 및 C형 열회수시스템의 경우, 열 회수용 공기 흐름방향이 180$^{\circ}$굴절로 저항이 크게 발생되어 송풍팬의 전압 증가에 따른 유속 증가가 미미하며 동일한 열 교환면적에서는 송풍팬의 공기저항 증대로 열 회수 성능이 현저히 개선되지는 못했지만, 직선형보다 B형의 경우 약 5%. C형의 경우 약 13%정도 높은 열 회수효율을 보였다. 송풍팬의 용량은 A형에 사용된 용량인 25m$^3$/min전후가 적절할 것으로 판단되며, 적정 송풍팬 용량 하에서 열회수성능은 헤어핀형이 직선형보다 효과적인 것으로 나타났다. 다만, 헤어핀형은 물론 직선형에서도 열교환 파이프의 배치밀도, 파이프 길이 및 두께 등의 변화에 따른 최적화 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 온실의 온풍식 난방시스템 연통에 장착할 수 있는 폐열 회수기의 성능 개선을 목적으로 기 설계된 세 가지 열교환 장치와 기존의 장치에서 열교환 면적과 파이프의 두께 및 공기흐름 방향을 개량한 새 열교환 장치에 대해 열회수 성능을 실험적으로 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 열 교환장치인 A형, B형 및 C형의 열회수 성능은 동일 송풍전입에서 각각 42.2%, 40.6% 및 54.4% 정도였으나 , 새로 개량된 D형은 69.2%로써 가장 현저히 높게 나타났다. 그러나 열회수용 공기의 흐름방향 변화에 따른 열회수 성능 개선효과 (A형 대비 B형)는 없는 것으로 나타나 적정 송풍기 용량이라면 직선형이 공기의 흐름방향 180${\circ}C$ 굴절시키는 헤어핀형보다 효과적인 것으로 판단된다. 결국 열회수 성능은 열회수 시스템의 열교환 면적과 열교환 파이프의 두께 및 풍속에 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 따라서, 열교환 파이프의 내구성 등 을 고려하여 기능한 한 범위 내에서 열 교환면적을 증대시키거나 열교환 파이프의 두께를 앓게 하고 풍속을 증대시키는 것이 열회수 성능 개선효과와 직결됨을 알 수 있었다. 그리고 송풍기 용량이 필요이상으로 큰 경우, 소비전력이 많게 되는 등의 문제가 있기 때문에 적정용량 및 제품의 안정성을 고려하여 선택해야 할 것으로 판단되었다.
항만구역 내 선박으로부터 배출되는 온실가스, 미세먼지를 포함한 배기가스에 대한 인벤토리 작성과 관리는 선박 배기가스의 주요 배출물질과 시간 경과에 따른 배출량 수준의 추이를 파악하고, 해양환경과 인간 건강에 미치는 부정적 영향을 줄이는 데 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 우리나라 서남권에 있는 국가관리 무역항인 목포항계 내 입출항하는 선박으로부터 배출되는 배기가스를 산정하는데 있다. 이를 위해 선박자동식별장치(AIS)와 해운항만물류정보시스템 (Port-MIS)의 정량적 데이터를 기반으로 선박의 움직임을 분석한 상향식 접근법(Bottom-up 또는 Activity-based)을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 최근 4년간(2019~2022년) 목포항 입출항 실적이 있는 선박의 제원, 선종, 재항시간 등의 데이터를 수집하고, AIS 데이터를 이용하여 항만 내 부두 접근 과정을 분석하여 선박 움직임(cruising, maneuvering)을 결정하는 접근 방식을 제시하였다. 주요 연구결과로 최근 4년간 목포항 항만구역 내에서 선박으로부터 배출된 배기가스는 11,409톤이었으며, 자동차전용선이 5,329톤으로 가장 많았고, 정박 중에는 목포 신항 부두에서 1,835톤의 온실가스와 미세먼지가 배출되었다. 이 연구는 목포항의 선박입출항수, 처리 물동량과 더불어 환경적인 측면에서 정보관리를 위한 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In recent years the USN(Ubiquitous Sensor Networks) technology has been applied in the greenhouse in order to control temperature and humidity automatically. In this paper, we proposed a control algorithm using feedback linearization techniques based on a mathematical model for temperature and humidity environment. Especially, Control algorithm is presented to the operation of the ventilator affecting on the temperature and humidity system at the same time. The System has been designed taking into account the disturbance(External temperature, soil temperature, external humidity, solar radiation and wind). In conclusion, I will present a way to control multiple actuator through simulations. The proposed control algorithm is validated using the Matlab/Simulink tools.
현재 운송수단의 주 동력원으로 사용되고 있는 내연기관은 연료로 사용되는 석유로부터 온실가스가 발생하기 때문에 지구 환경악화의 주범으로 작용하기 때문에 교토 의정서에 의해 많은 제재를 받고 있으며, 이 문제를 해결하기 위해서 다양한 종류의 하이브리드 제품으로 대체하고자 하는 연구개발이 세계 각국에서 활발히 진행되고 있다. 한국은 저탄소 녹색성장이라는 기치하에 2012년 까지 2000만대의 자전거 보급과 세계3대 자전거 생산국으로 발전한다는 비전을 제시하여 향후 자전거 산업이 비약적으로 발전할 것으로 예상되고 있다. 이와 같은 비전을 달성하기 위해서는 저가이면서 출력이 크고 수명이 긴 축전지의 개발이 필수적이며, 이와 더불어 축전지의 성능 발휘를 위해서 이것을 제어할 수 있는 battery management system(BMS)의 개발도 같이 이루어져야 한다. 리튬 배터리의 성능이 우수한 것은 익히 알려진 사실이지만, 고가이기 때문에 소비자들의 부담이 적지 아니하다. 따라서 혁신적인 기술이 개발되어 저가의 배터리를 사용하기 전까지는 납축전지도 같이 사용될 것이며, 본 과제에서는 이와 같은 납 축전지의 수명을 연장시킬 수 있는 BMS를 개발하였다.
태양광발전은 수소에너지, 풍력발전 등과 더불어 화석에너지를 대신하여 전기생산을 할 수 있는 미래의 무공해 청정에너지 자원으로 주목받고 있다. 태양광 이용은 화석에너지에 비하여 경제성이 미흡하여 보급에 많은 애로가 있었으나 지속적인 연구개발로 인하여 경제성확보에 많은 성과가 있었고 또 환경오염에 대한 대체에너지 개발에 대한 사회전반에 걸친 폭 넓은 이해를 바탕으로 이용분야를 점차 확대하고 있다 우리나라의 태양광 이용은 낙도나 오지의 전원, 고속도로의 전광판 및 비상전화 전원, 산불방지 관측장치의 전원, 주거용 주택에서 전기기기 전원 등으로 이용되고 있다 반면 선진외국에서는 주로 대규모 발전용으로 연구 개발되고 있으며 국가적 차원에서 지속적인 투자가 이루어지고 있다. (중략)
신재생에너지에 대한 세계적인 수요는 2010년도 이후에도 계속 증가하는 추세이다. 이러한 이유는 에너지 고갈과 기후변화에 기인하며, 화석연료의 경우 사용가능 연한은 석유 54.2년, 천연가스 63.6년, 석탄 112년에 불과하며, 기존 화석연료 사용에 의한 온실가스 배출 등은 각종 환경문제를 발생하고 있다. 따라서 세계 여러 나라에서는 에너지 고갈을 해결하기 위한 다양한 방안을 모색중이며, 대안으로 신재생에너지를 인류의 새로운 에너지원으로 주목하고 있다. 하지만 물, 바람, 태양 등 신재생에너지원의 경우 출력특성 등이 매우 불안하여 이들 에너지원을 효율적으로 사용하기 위해서는 반드시 에너지저장시스템(ESS, Energy Storage System)이 필요하다. 본 논문에서는 태양광 가로등을 대상으로 기존의 납축전지를 대체하기 위한 리튬이차전지를 사용한 배터리팩을 개발하고 표준화 및 범용화를 위해 셀들의 조합을 용이하게 하기 위한 유니버셜 모듈을 제안한다.
태양광발전은 성장전망으로 다양한 이점을 보유하고 있으며 그 중에서 화력, 원자력 등 기존 에너지원과 달리 온실가스 배출, 소음, 환경파괴 등의 위험성을 초래하지 않는 무공해 에너지란 점과 또한 태양광은 석유, 천연가스처럼 수입에 의존할 필요 없이 자체 조달이 가능해 에너지 안보 측면에서도 매우 유리하며 막대한 부존 량의 바탕으로 적용영역의 확대와 기술혁신을 통해 효율성 제고의 가능성이 매우 크다는 평가이다. 유지비용도 저렴하여 향후 기술혁신에 따른 원가절감 및 효용성 제고의 가능성도 풍부하므로 앞으로 크게 성장하기에 본 논문에서는 계통연계 태양광발전 시스템의 모델링을 제시 계통과의 연계 시 전압변동에 대한 시뮬레이션을 수행하고자 한다.
The zone of greenhouse in Korea increase on a scale yearly. Particularly, greenhouse take up a important value on the agriculture economy. Greenhouse of scale, material, heating system, and drain is progressing to industrialization. The dry bulb temperature, humidity, photosynthesis and so forth are necessary to maintain environment control of greenhouse. The dry bulb temperature among them greatly affects growing of a plant. The purpose of this study is to analyzed the indoor environment control system and the characteristic of dry bulb temperature distribution on a large scale greenhouse in summer season.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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