클라우드 컴퓨팅은 클라우드 노드에서 발생하는 모든 데이터를 클라우드 서버에 업로드하여, 서비스로서 사용자에게 제공하는 역할을 수행하는 컴퓨팅 기법이다. 이는 네트워크의 상황에 따라 실시간으로 서비스를 제공하기에는 어렵다. 그것은 로컬의 영역이 아니라 네트워크를 통하여 원격지로 정보를 전송하고, 클라우드에서 서비스를 제공하기 위해 추가적으로 다운로드를 해야 하기 때문이다. 이에 대한 대안으로 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 본 논문에서는 클라우드, 포그 그리고 사용자 간의 효율적인 데이터 교환 기법을 제안하고자 한다. 제안된 포그는 사용자에게 서비스를 제공하고, 데이터를 수집하여 처리하도록 한다. 클라우드는 포그 간의 데이터 교환과 제어의 흐름을 담당하도록 한다. 우리는 이에 대한 데이터의 교환에 필요한 표준 방식을 제안한다. 이를 위한 적용은 BAN(Body Area Network)에서 발생하는 정보를 포그에서 처리 및 서비스를 하고, 클라우드는 중재 역할을 수행하는 시스템으로 한다. 이는 기기 또는 서비스 간에서 발생하는 데이터 이질성을 해결하고, 효율적인 데이터 이동을 제공할 수 있다.
토마토 시설재배에서 고온기에 온습도를 조절할 목적으로 사용되는 이류체 포그시스템을 이용한 온습도 조절이 가루이 방제에 미치는 영향을 알아보고자 연구를 수행하였다. 분무를 시작한 지 일주일 이내에 가루이의 개체수가 무처리구에 비해 약 87% 감소하였다. 온실의 일일평균기온은 이류체 포그시스템을 설치한 분무구에 서 $2^{\circ}C$ 정도 낮았다. 일일평균습도는 분무구에서 약 3~4% 높았다. 단, 온도나 습도의 차이로 분무구에서의 효과를 설명하기에는 어려움이 있었다. 저압분무 노즐에서 발생한 음향의 효과를 검증하기 위해 물을 제외하고 공기만 분사한 결과, 가루이의 생육에는 아무 영향이 없는 것으로 나타났다. 따라서 분무구의 효과는 노즐에서 뿜어져 나오는 미세수분입자가 가루이와 접촉하여 가루이의 생육을 억제한 것으로 판단된다.
본 연구는 이류체 포그시스템과 천연물을 이용하여 효과적이고 친환경적인 가루이 예방 및 방제 방법을 구명하기 위해 수행되었다. 실험은 단동형 플라스틱하우스에서 공시품종으로 비타미니를 사용하여 총 4회 수행되었다. 1차 실험에서는 별도의 습도조절 없이 이류체 포그시스템을 작동하였다고, 2차 실험에서는 이류체 포그시스템으로 습도를 70% 이상으로 제어하였다. 3차 실험에서는 이류체 포그시스템으로 1.5mg/L Neem Oil을 분무처리하였고, 4차 실험에서는 2mg/L 농도의 Oleic acid를 분무처리하였다. 1차 실험에서 분무처리구의 가루이의 밀도는 크게 감소하였다. 2차 실험에서는 1차 실험보다도 분무효과가 더 크게 조사되었다. 이를 통해 습도를 높게 관리하여 미세수분입자의 양이 많고 또한 오래 공중에 머물게 하는 것이 가루이 방제에 더욱 효과적인 것으로 판단되었다. 3차 및 4차 실험에서 Neem Oil과 Oleic acid의 방제효과는 78%와 76.4%로, 분무만 했을 때의 53%보다 큰 효과를 나타내었다. 따라서 가루이 방제에 화학 살충제 대신에 이류체 포그시스템을 이용하여 두 가지 천연물을 사용하는 것이 매우 좋은 방법이며, 특히 저렴한 Oleic acid를 이용하는 것이 경제적인 것으로 사료된다. 또한 평소에 이류체 포그시스템으로 온도와 습도관리를 하다가, 약제방제시 이류체 포그시스템을 이용하는 것이 악성 노동력 감소, 환경친화성, 생산성 증대 등에 기여하는 방안이 될 것으로 사료된다.
모바일 사용과 사물 인터넷 기술의 발전으로 인해 이를 적용할 수 있는 분야가 점점 다양해지고 이러한 기술들을 이용하는 사용자들의 수도 비약적으로 증가하였다. 기존에 존재하던 클라우드 컴퓨팅 기술은 사물 인터넷 환경에 방대한 데이터를 실시간으로 처리하는데 적합하지 않으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자와 조금 더 근접한 영역에서 응답 시간을 최소화하고 병목 현상을 해결할 수 있는 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 이 논문에선 클라우드 컴퓨팅의 혼잡도 증가와 속도 감소로 인한 문제점을 극복하기 위해 포그 컴퓨팅이라는 새로운 시스템의 개념과 이에 따른 보안 이슈를 정리하고, 연구방향을 제시한다.
기계학습은 최근 대부분의 분야에서 적용하여 연구를 하고 있다. 이것은 기계학습의 결과가 결정된 것이 아니라 입력데이터의 학습으로 목적함수를 생성하고, 이를 통해 통하여 새로운 데이터에 대한 판단이 가능하기 때문이다. 또한, 축적된 데이터의 증가는 기계학습 결과의 정확도에 영향을 미친다. 이에 수집된 데이터는 기계학습에 중요한 요인이다. 제안하는 본 시스템은 서비스 제공을 위한 클라우드 시스템과 지역의 포그 시스템의 융합 시스템이다. 이에 클라우드 시스템은 서비스를 위한 머신러닝과 기반 구조를 제공하고, 포그 시스템은 클라우드와 사용자의 중간에 위치하여 데이터 수집 및 정제를 수행한다. 이를 적용하기 위한 데이터는 스마트기기에서 발생하는 센세 데이터로 한다. 이에 적용된 기계학습 기법은 분류를 위한 SVM알고리즘, 상태 인지를 위한 RNN 알고리즘을 이용한다.
최근 국내에 많이 보급되고 있는 이류체 포그 냉방시스템의 효율적인 제어알고리즘을 개발하기 위하여 다양한 조건의 분무사이클을 설정하여 토마토재배 온실에서 냉방실험을 실시하였다. 냉방효과는 평균 $1.2{\sim}4.0^{\circ}C$를 보였고, 냉방효율은 평균 8.2~32.9%로 나타났다. 분무간격에 따른 실험에서 90초 분무사이클의 냉방효율이 가장 높았고, 대체로 분무시간이 길수록, 정지시간이 짧을수록 냉방효율이 높게 나타났다. 이류체 포그시스템의 분무량이 증가할수록 냉방효율이 높아지는 경향을 찾을 수 있었다. 그러나 분무량을 증가시키더라도 내부공기가 포화상태에 가까워지면 더 이상 증발이 일어나지 않으므로 내부공기가 포화상태에 도달하기 전까지 분무량을 증대시키는 방법으로 냉방효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 냉방효율이 증가함에 따라 실내공기의 포차는 감소하였고 실내외 절대습도 차이는 증가하는 경향을 보였다. 포그의 증발량이 증가할수록 실내와 실외의 절대습도 차이는 커지고, 이에 따라 환기에 의한 수증기 배출이 잘 되어 다시 증발효율을 상승시키므로 냉방효율이 높아지는 순환구조를 갖게 되는 것으로 판단된다. 분무시간과 정지시간에 따른 실내공기의 포차변화를 회귀분석한 결과 $10g{\cdot}kg^{-1}$의 포차 변화에 필요한 분무시간은 120초, 정지시간은 60초로 나타났다. 그러나 온도의 진동폭을 줄이고 냉방효율을 높이기 위해서는 포차의 변동범위를 $5g{\cdot}kg^{-1}$으로 설정하여 60초 분무, 30초 정지가 더 적당할 것으로 판단된다. 이류체 포그시스템의 제어방식을 컴퓨터 제어시스템과 현재 보급되고 있는 간편제어시스템으로 분류하여 제어알고리즘을 유도하였다. 자연환기 온실에서 간편 제어시스템을 사용한다면 분무사이클을 60초 on, 30초 off로 설정하고 온도하한은 30~$30{\sim}32^{\circ}C$, 습도상한은 85~90%로 설정할 것을 제안한다.
모바일 디바이스는 데스크톱이나 서버 등 일반 컴퓨터 시스템과 마찬가지로 주기억장치와 스토리지와의 성능 차이를 완화시키기 위해 버퍼 캐시를 사용한다. 그러나 DRAM 은 저장된 데이터를 유지하기 위해 주기적인 refresh 연산을 수행함으로써 제한된 크기의 배터리 소모를 가속화하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스 환경에서 배터리의 수명을 연장하기 위해 DRAM과 비휘발성 메모리인 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리 구조기반의 버퍼캐시 정책을 소개한다. 또한, PCM의 성능 및 내구성 특성을 최적화시키기 위해 프로세스 상태 기반의 새로운 버퍼 캐시 정책을 제안한다. 제안 기법은 포그라운드 및 백그라운드 애플리케이션이 사용하는 페이지를 서로 다른 방법으로 배치함으로써 소량의 DRAM으로도 포그라운드 애플리케이션의 빠른 응답성을 보장한다. 실험 결과, 제안 기법은 포그라운드 애플리케이션의 총 수행시간을 평균 58% 감소시켰으며 전력 소비량도 평균 23% 감소시키는 것을 확인하였다.
하절기 고온으로 인한 작물의 열악한 생육 환경개선을 위하여 미포그노즐을 이용하여 패트온실에서 증발 냉각 시험을 수행하였다. 본 연구에 사용된 미포그노즐의 분무특성을 말븐입자분석기로 분석한 결과 분무압 70kg/$\textrm{cm}^2$에서 분무입자의 크기는 평균 27$\mu\textrm{m}$로 나타났고, 이때의 분무량은 분당 100$m\ell$였다. 또한 평균 분무 입자의 크기가 27$\mu\textrm{m}$인 경우에 분무낙하량을 조사한 결과 낙하거리 150cm에서 총분무량의 88%가 공중에 부유하는 것으로 나타났다. 냉방시스템의 주요 구성 부분은 고압노즐, 양수펌프, 필터 및 미포그노즐 32개로 이루어졌고, 1분 분무-1분 환기로 이루어진 연속 분무 시험 결과 외기온 3$0^{\circ}C$의 조건에서 온실내 기온을 4$0^{\circ}C$에서 32$^{\circ}C$로 강하시킬 수 있었다 또한 분무시험시 측정한 온실내의 온습도 값을 psychrometric equation에 대입하여 온실내의 수분변화량을 분석할 수 있었으며, 이와 같은 분석을 통하여 온도강하정도와 온실내 공기의 절대습도비 변화량을 예측할 수 있는 실험식을 정립할 수 있었다. 이 실험식을 이용하여 우리 나라 표준형 온실 1-2W, 3-2G-3S에서 실내온도를 4$0^{\circ}C$에서 3$0^{\circ}C$로 강제 냉각시킬 때 필요한 분무수량을 분석한 결과 분무입자 27$\mu\textrm{m}$에서의 분무수량은 각각 80.7, 99.9$\ell$였으며, 포그시스템에 필요한 노즐의 수는 분당분무량 100$m\ell$의 경우 3분 분무기준으로 각각 270, 333개가 소요될 것으로 계산되었다. 앞으로 포그시스템을 활성화하기 위해서는 온실의 기상조건에 따른 증발율과 분무입자에 대한 심층적 연구가 요망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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