IMO에서는 선박으로부터 온실가스 감축을 위해 선박의 에너지효율 증진에 관한 논의를 진행하고 있다. 현재, 선박으로부터 발생되는 폐열을 이용한 ORC 발전 시스템을 적용함으로써 선박으로부터 높은 에너지 변환 효율을 기대할 수 있다. 이 기술은 물보다 더 낮은 온도 범위에서 증발하는 프레온 또는 탄화수소 계통의 유기 매체를 작동 유체로 사용한다. 이를 통해 상대적으로 낮은 저온에서 증기(기체)를 생성 및 동력을 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 유기 랭킨 사이클인 ORC 발전 시스템에서 냉매와 폐열 사이 열·유동해석(Analysis of Heat flow)을 3D 시뮬레이션 기법을 이용하여 구조물의 내·외부에 흐르는 유체가 온도 변화, 속도 변화, 압력 변화 및 질량 변화를 통해서 구조물에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하며, 동 연구는 이 기법을 이용하여 ORC 발전 시스템에서 냉매와 선박 주기관의 배기가스로부터 일어나는 열교환기의 열전달을 해석하였다.
본 연구에서는 고설 딸기 관부(크라운부) 난방시스템을 전기 온수 보일러, 축열조, 순환 펌프, 관부난방 배관(백색 연질 PE관, 관경 16mm) 및 온도 제어반으로 구성하였다. 관부(크라운부) 난방의 경우 난방 배관을 딸기 관부에 최대한 밀착될 수 있도록 설치하고 배관 위치를 원예용 고정핀으로 고정하였다. 또한 관부 난방시스템의 에너지 효율을 증진하기 위해 축열조 온수 온도를 $20{\sim}23^{\circ}C$, 관부 온도를 $13{\sim}15^{\circ}C$로 관리하였다. 관부난방은 전기 온수보일러를 이용하여 $20{\sim}23^{\circ}C$의 온수를 축열조에 저장하고 순환펌프를 제어하기 위한 온도 센서를 딸기의 관부에 최대한 근접하여 설치하고 온도를 감지함으로써 관부(크라운부)를 집중적으로 난방하는 방식이다. 시험 온실의 난방 처리는 공간 난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방(처리 1), 공간 난방 $8^{\circ}C$ (대조구), 공간 난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방(처리 2)로 처리하였다. 각 난방처리는 온실 1동에 딸기를 980주를 심었으며, 재배방법은 표준재배법에 준해서 재배하였다. 난방 에너지 소비에 대한 비교시험은 2017년 11월 8일부터 2018년 3월 30일까지 수행되었다. 소비된 누적 전력량은 등유 사용량으로 환산하였고, 등유 소비량은 공간난방 $8^{\circ}C$(대조구)의 경우 1,320L(100%), 공간난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방의 경우 928L(70.3%), 공간난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방의 경우 1,161L (88%)로 계측되었다. 공간난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방(처리 1) 및 공간난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방(처리 2)은 $8^{\circ}C$ 공간난방(대조구)에 비해 생육 저하, 수확시기의 지연 등이 없이 비슷하게 딸기 수확이 가능하였으며, 29.7% 및 12%의 난방 에너지가 절감되는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 농가현장에 보급되어 있는 350kW (175kW ${\times}$ 2대)급 수직형 지열히트펌프시스템으로 $1,650m^2$ 면적의 육묘온실에 2011년 6월 7일부터 9월 18일까지 냉방실험을 수행하여 냉방성능을 분석하고, 농가현장에서 지열히트펌프를 가동함에 있어 보다 효과적인 운용방법을 고려해보고자 하였다. 증발기측 물 온도차는 증발기 입구 물온도가 $26.4^{\circ}C$에서 $17.1^{\circ}C$로 변할 때 최대 $1.7^{\circ}C$, 최소 $0.9^{\circ}C$ 차이(평균 $1.3^{\circ}C$)를 보였으며, 증발기 입구 물온도가 $16.6^{\circ}C$에서 $13.1^{\circ}C$로 변할 때 최대 $1.1^{\circ}C$, 최소 $0.8^{\circ}C$($0.9^{\circ}C$) 차이를 보였다. 히트펌프를 1대(175kW ${\times}$ 1대) 가동하는 경우, 증발기 입구에 유입되는 물온도 $13.0{\sim}15.5^{\circ}C$(응축기 입구에 유입되는 물온도 $19.4{\sim}21.2^{\circ}C$) 범위에서 냉방성능계수는 1.1~1.8, 발생한 냉방열량은 68.2~106.8kW, 소비전력은 61.0kW, 히트펌프를 2대(175kW ${\times}$ 2대) 가동하는 경우, 증발기 입구 물온도 $10.0{\sim}13.0^{\circ}C$(응축기 입구에 유입되는 물온도 $18.5{\sim}22.2^{\circ}C$) 범위에서 냉방성능계수는 2.0~2.7, 냉방열량은 203.9~262.0kW, 소비전력은 95~98kW 이었다. 6월의 누적 냉방열량은 14,718.6kWh(12,657,996kcal), 누적소비전력은 6,352.0kWh이었으며, 7월은 각각 26,765.1, 11,600.0kWh, 8월은 각각 28,437.2, 12,508.0kWh, 9월은 10,065.0, 5,125.0kWh로 8월이 가장 큰 냉방열량을 나타내었다.
최근 기후변화와 관련하여 국내를 비롯한 국제적인 관심이 증폭되고 있으며, 이러한 시대적인 흐름 속에 탄소흡수원으로서의 산림의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 산림전용 및 황폐화 방지를 통한 온실가스감축(Reduced Emissions from Deforestation and Degradation, REDD) 및 산림탄소축적보존 및 증진, 지속가능한 산림경영을 포함하는 REDD+가 post-2012에 이행될 신규 메커니즘으로 활용될 전망이다. 메커니즘의 이행을 위해서는 기본적으로 MRV(Measuring, Reporting and Verification) 시스템을 통해 메커니즘 적용 효과를 인증 받아야 한다. 본 연구에서는 가장 효율적인 모니터링 방법 중 하나로 인정받고 있는 다양한 원격탐사기술의 토지피복변화 탐지 및 탄소축적량 추정하는 방법 및 효과를 비용 및 기술(불확실성)측면에서 분석하였다. 그 결과 토지피복변화탐지를 위해서는 중해상도 광학영상 및 위성 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)가 가장 적합한 원격탐사자료로 도출되었다. 그리고 탄소축적량 추정에 있어서는, 항공기 탑재 LiDAR(Light Detection and Ranging), SAR와 같이 불확실성이 낮은 기술과 비용효율적인 기술인 중해상도 광학영상, 위성 탑재 SAR 간의 통합을 통해 효율적인 결과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 하지만, 아직까지 본 메커니즘에 대한 명확한 인증기관, 가이드라인 및 불확실성에 대한 기준이 결정 되지 않고 있으므로, 추후 지속적인 관심을 통해 국제적인 흐름을 파악하고, 적합한 방법론을 구축해야 한다. 뿐만 아니라 개발된 메커니즘을 대상 개도국에 활용하기 위해서는 긴밀한 국제협력관계 구축 및 대상국에 적합한 모니터링 방법 또한 고려해야 할 필요성이 있다.
오늘날 대부분의 국가는 기후변화 문제에 직면해 있으며, 특히 군소도서개발국들(SIDS: Small Island Developing States)은 기후변화의 영향에 가장 취약하다. 이들은 전력생산 및 교통부문에 있어 수입된 석유와 화석 연료에 크게 의존하고 있으므로 유가 변동에 따라 경제적으로 매우 영향을 받는다. 군소도서개발국들(SIDS)이 디젤 연료에 의존하는 이유 중 하나는 외딴 섬에 인구가 분산되어 있어서 계통연결을 통한 전력공급이 어렵기 때문이다. 군소도서개발국들 중 피지(Fiji)는 기후변화의 심각성을 인식하고 기후 변화의 영향을 줄이기 위한 '국가계획'을 통해 신재생에너지 사용을 적극 장려하고 있다. 본 연구에서는 피지의 마부바 섬(Mavuva Island)을 대상으로 HOMER 프로그램을 사용하여 태양광, 에너지저장장치 및 디젤 발전의 조합을 통하여 최적의 에너지 시스템을 시뮬레이션하고 분석한다. 태양광과 디젤 발전을 합친 하이브리드 에너지시스템이 이 지역의 실행가능성 및 가격 측면에서 가장 효과적이고, 온실가스 감축효과도 큰 것으로 파악되었다.
본 연구는 반밀폐형 토마토 재배 온실에서 광합성율 극대화를 위한 적정 탄산가스 시비 농도를 구명하고자 광합성 모델을 이용하여 잎의 최대 카복실화율(Vcmax), 최대 전자전달속도(Jmax), 열파괴, 잎 호흡 등을 계산하고 실제 측정값과 비교하였다. 다양한 광도(PAR 200µmol·m-2·s-1 to 1500µmol·m-2·s-1)와 온도(20℃ to 35℃) 조건에서 CO2 농도에 대한 A-Ci curve는 광합성 측정 기기를 사용하여 측정하였고, 모델링 방정식으로 아레니우스 함수값(Arrhenius function), 순광합성율(net CO2 assimilation, An), 열파괴(thermal breakdown), Rd(주간의 잎호흡)를 계산하였다. 엽온이 30℃ 이상으로 상승하였을 때 Jmax, An 및 thermal breakdown 예측치가 모두 감소하였고, 예측 Jmax의 가장 최고점은 엽온 30℃였으며 그 이상의 온도에서는 감소하였다. 생장점 아래 5번째 잎의 광합성율은 PAR 200-400µmol·m-2·s-1 수준에서는 CO2 600ppm, PAR 600-800µmol·m-2·s-1 수준에서는 CO2 800ppm, PAR 1000µmol·m-2·s-1 수준에서는 CO2 1000ppm, PAR 1200-1500µmol·m-2·s-1 수준에서는 CO2 1500ppm을 공급했을 때 포화점에 도달하였다. 앞으로 광합성 모델식을 활용하여 과채류 온실 재배 시 광합성을 높일 수 있는 탄산시비 농도를 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존에 사용하여 왔고, 최근에 온습도의 정확도를 검증하였던 강제 흡출식 복사선 차폐장치(Aspirated Radiation Shield; ARS)와 모 기업(A 회사)에서 개발한 시스템으로 측정한 온습도를 비교하여 성능을 검토한 후, 시스템의 성능을 개선할 목적으로 수행되었다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 딸기의 무성도가 두 계측시스템에 영향을 미친 경우를 제외하면, 전체적으로 볼 때 플레이트 2개의 시스템이 1개보다 복사선 차폐효과가 미미하지만 좋은 것으로 나타났다. 그리고 A회사의 시스템과 ARS장치로 측정한 최고온도의 전체적인 범위는 각각 $20.5{\sim}53.3^{\circ}C$ 및 $17.8{\sim}44.1^{\circ}C$정도로써 A사 제품이 $2.7{\sim}9.2^{\circ}C$정도 높게 나타났고, 일별 최대 편차는 $12.2^{\circ}C$ 정도였다. 평균온도의 경우, 두 기관의 전체적인 범위는 각각 $12.4{\sim}38.6^{\circ}C$ 및 $11.8{\sim}32.7^{\circ}C$정도로써 A사 시스템이 $0.6{\sim}5.9^{\circ}C$정도 높게 나타났고, 일별 최대 편차는 $6.7^{\circ}C$정도였다. 최저온도의 경우도 각각 $4.2{\sim}28.6^{\circ}C$ 및 $2.9{\sim}26.4^{\circ}C$정도로써 A사 제품이 $1.3{\sim}2.2^{\circ}C$정도 높게 나타났고, 일별 최대 편차는 $2.9^{\circ}C$정도로써 두 기관의 장치로 측정한 온도에 편차가 있는 것으로 나타났다. 또한 상대습도의 경우, A회사와 ARS장치로 측정한 평균상대습도의 전체적인 범위는 각각 52.9~93.3% 및 55.3~96.5%정도로써 A회사의 시스템이 ARS장치보다 2.4~3.2%정도 낮게 나타나는 경향을 보였다. 그러나 일별로 비교하여 보면, 최대 18.0%정도 A회사의 시스템이 낮게 나타나는 날도 있었다. 결국 상대습도도 온도와 마찬가지로 미미하긴 하지만 두 기관의 장치로 측정한 온도에 편차가 있는 것으로 나타났다.
자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1427-1435
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2017
최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.
최근 환경보전에 대한 관심과 중요성이 급증하면서 환경은 규제 및 의무사항일 뿐만 아니라 국제 경쟁력을 확보하기 위한 필수요소로 자리 잡고 있다. 무역장벽이 허물어지고 소비자의 삶의 질이 높아지면서 다양한 소비자의 요구를 만족시키기 위하여 제품의 수명은 점차 단축되고 있으며 이에 따라 국제적 환경문제에서 주요 이슈로 다루고 있는 온실가스 감축의 문제 이외에도 폐기물의 처리 및 재활용에 관한 문제 또한 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 환경흐름에 따라 선진국들은 이미 여러 가지 규제 및 조치를 통하여 환경문제를 해결하기 위한 노력을 강구하고 있으며, 국제적으로 환경은 기업 및 국가의 문제라기보다는 지구촌 전체의 문제로 접근해야 하는 중요한 사안으로 인식하고 있다. 이러한 환경변화는 기업의 물류 전략에도 큰 영향을 미쳤으며, 공급사슬에서 역물류의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 이론적 고찰을 통하여 역물류의 개념, 분류 및 필요성을 알아보고 자원순환에 대한 국내 발전과정 및 특징을 파악함으로써 역물류의 현황을 정리하였다. 또한 물류선진국의 환경주의 발전과정과 역물류 정책 및 사례와 비교하여 국내에 반영할 수 있는 방안을 탐색해 보았다. 역물류를 위한 공급사슬 전체에서 화주기업과 물류기업의 긴밀한 협력체제 확립, 재정적 지원, 법규의 개정, 친환경 물류 기술 개발 및 보급을 위한 지원, 효율적인 물류 시스템 개발 등에 대한 보다 직접적인 방안을 제시하였으며, 이는 향후 역물류 정책 및 운영에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.