• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.31 no.2
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• pp.8-15
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• 2011

제습기의 역할은 태양열제습냉방시스템 요소 중에서도 매우 중요하다. 본 논문은 이러한 특성에 맞추어 제작된 장치를 갖고서 제습능력에 영향을 미치는 유량비를 바꾸어 실험한 결과이다. 실험은 크기가 $40m^3$인 항온항습실을 대상으로 이루어졌으며, 향류형 제습기의 수직 높이는 0.4m로 고정되었다. 또한 충진층은 액체흡수제와의 접촉면을 넓게하기 위하여 플라스틱 충진재로 채워져 있으며, 흡수제의 온도는 빠른 변화를 보기 위하여 $15^{\circ}C$로, 농도는 40%로 고정하였다. 액체흡수제의 유량과 습도가 높은 공기의 유량을 각각 3단계로 바꾸어 실험한 결과, 풍량이 높을수록 제습기 효과는 낮아졌으나, 전체적인 제습량에서는 많아졌다. 한편, 제습기에서 액체흡수제 유량이 많을수록 제습되는 수분량이 많아졌으나, 시간의 변화에 따라 제습되는 속도는 현저하게 낮아졌다. 따라서, 향후 실험에서는 유량의 변화 폭을 더욱 확대해서 많은 실험 결과를 확보하고, 이를 모델링화 하여 높은 정확도를 예측할 필요가 있다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.30 no.4
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• pp.36-42
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• 2010

본 논문은 태양열이용 냉난방시스템 중에서 실제로 액체흡수제를 재생하는 재생탑 내의 충진층에 있어서의 열 및 물질전달의 실험치와 이론적 해석에 의한 결과치와의 비교를 나타내고 있다.특히 물질전달의 극대화를 위하여 충진층 내에서 공기와 흡수제의 접촉면적을 크게 할 필요가 있는데,이를 위해서 본 실험에서는 직경이 3cm인 플라스틱제 충진재를 사용하였으며, 흡수제로는 저농도의 염화리튬 수용액이 사용 되었다. 충진층 내에서의 최적 높이를 예측하기 위하여 해석의 모델인 실험장치를 직접 제작하여 실험을 수행하였고, 이론 해석에 있어서 체적 열전달을 고려한 정상상태를 모델화하여 해석하였다. 이 결과, 충진층 내에서 실험치와 이론적인 계산치가 잘 일치함을 알 수 있었으며, 충진층의 높이가 2m 이상인 경우에는 높이에 따른 재생량의 차이가 없어서 없음을 알 수 있었다.

• Journal of Power System Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.35-40
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• 2008

This paper presents an effective cooling dehumidification method to remove odorous gas from food-wastes. The odorous gases, such as Styrene, Ammonia, Hydrogen sulfide and Acetaldehyde, are produced in environments where temperature is $50\sim80^{\circ}C$ and humidity is $40\sim70%$. Under such conditions, experiments are performed reiteratively using experiment equipments. The effect of the cooling dehumidification is measured via measuring instrument, and this research is focused on improving efficiency. The effect of cooling dehumidification using measuring instrument is validated. At $80^{\circ}C$, four type of gases that was mentioned previously showed generally better cooling efficiency with a good result for a component concentration. Among them, hydrogen sulfide gas demonstrated the highest reduction of 50%.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.27 no.3
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• pp.55-61
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• 2007

This paper has been conducted to estimate cooling capacity of the dehumidification tower using hot water from a solar water heating system as a energy source of regeneration process when the dehumidification and drying system is applied to room cooling. A solar water heating system was operated and indoor temperature distributions were simulated according to weather conditions when the concerned solution was used to dehumidify room air in the dehumidification tower. Through this simulation researches we found th following results ; It was found that air velocity through supply and return diffusers should be controlled because it can cause uncomfort in dwelling area. It was found that in the sunny morning temperatures of dwelling area 1 and 2 are higher than those of dwelling area 3 and 4. In this research all the calculation results of heating and cooling system supported by solar water heater have confirmed that its cooling capacity could not reach PMV 0, thermal comfort.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.161-161
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• 2017

스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.