포그냉방시스템의 냉방효과는 온실 내부의 상대습도, 공기유동과 밀접한 관계가 있다. 냉방설계용 VETH선도에서 냉발효율은 환기회수의 증가와 그에 상응하는 분무수량의 증가로 인하여 개선될 수 있다. 시간제어방식을 이용한 무차광 실험온실에서 분당 환기회수가 평균 0.77회, 분무수량이 2,009g 일 때 온실 내부의 기온이 31$^{\circ}C$로 외부기온과 거의 같게 나타났으며, 이 때의 증발효율은 82%이다. 분당 환기회수가 평균 0.26회, 분무수량이 1.256g인 경우 무냉방 온실의 기온과 비슷한 37.1$^{\circ}C$였다. 차광율 70%인 실험온실의 분당 환기환수가 평균 2.59회, 분무수량이 2,009g 일 때, 내부의 상대습도는 증가하나 기온은 하강하지 못했다. 그러나 분당 환기회수가 평균 2.33회, 분무수량이 2,009g인 경우 내부의 기온이 31.4$^{\circ}C$로 이 때 온실의 유입구 풍속은 최고 1.9m.s$^{-1}$였다. 시간제어의 경우 일정간격으로 일정한 수량을 분무하기 때문에 분무입자가 모두 증발하지 못하고 온실 내부에 누적되어 온실 내부의 상대습도를 증가시켜 냉방효율을 감소 시키는 원인이 되고 차광망이 온실내부의 공기흐름을 차단하여 증발효율을 감소시키는 것으로 나타났다. 포그냉방시스템의 냉방효율을 높이기 위해서는 온실 내부의 상대습도에 의한 제어방식과 내부 공기의 순환에 대한 연구가 필요하다.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
최근에 CFD 시뮬레이션을 이용한 온실의 공기유동을 해석하려는 시도들이 많이 이루어지고 있다. 그러나 아직 열환경까지를 해석하려는 경우는 드물다. 그러나 여름철의 고온극복을 위해 많은 냉방시스템이 연구되고 있는데 이러한 것들의 이용에 있어서 CFD 시뮬레이션을 이용한 열환경 해석은 중요한 의미를 가질 것이다. 그리고 여러 가지 냉방시스템들 중에서 포그시스템이 효율, 경제적 측면에서 유리하다고 알려져 있다. (중략)
본 연구는 유튜브 이용자의 사용 시간이 양적으로 증대하면서 나타나는 질적 단계와 경로에 주목하였다. 그리고 심리학과 신경과학의 이론을 적용하여 추천시스템의 개인화 알고리즘과 적극이용의 구간을 세분화하였고, 이론연구와 실증연구를 병행하였다. 이론연구에서 심리학과 신경과학의 관점으로 포그의 행동모델(FBM), 가변적 보상, 도파민 중독을 적용하였다. 포그의 행동모델(FBM)은 연관 콘텐츠 제시 기능인 개인화 추천 알고리즘이 트리거(계기)로서 쉬운 클릭을 유발하고, 가변적 보상은 검색하는 콘텐츠에 대한 예측불가능성으로 동기부여의 효과성을 높이며, 도파민 중독은 도파민 신경을 자극하면 지속적 적극적으로 콘텐츠를 소비하게 하는 것으로 요약된다. 본 연구는 개인화 추천 알고리즘과 적극이용 구간에서 콘텐츠의 이용 목적을 심리적 측면에서 처음이용, 재이용, 지속이용, 적극이용의 4단계로 구분하고, 경로를 분석하였다는 점에서 학문적 실무적 기여를 할 것으로 기대한다.
Cooling fog is being used in various parts of society such as fine dust reduction, cleanliness, and temperature drop. Cooling fog has the advantage of low flow rate and ease of use compared to other spray systems. In the case of cooling fog, it was confirmed that the injection angle increased as the pressure increased and the nozzle diameter increased. In this study, the minimum injection angle was 33.61 degrees and the maximum injection angle was 107.38 degrees. It was confirmed that the larger the nozzle diameter and the smaller the pressure, the larger the droplet size. In addition, it was confirmed that the Sauter Mean Diameter (SMD) increased along the X and Y axis directions. It was confirmed that the size of the droplet decreases as it approaches the nozzle tip due to the characteristics of the nozzle design factor.
최근 온실이 현대화, 대형화, 고정화 및 자동화와 함께 주년생산을 위한 년중 재배체계가 도입되면서, 여름철 작물의 생육환경 조성을 개선하기 위하여 기존의 방법보다 더욱 적극적인 냉방시스템을 활용하게 되었다. 지금까지 알려진 여름철 주간 온실냉방방식에는 여러 가지 있으나, 그 중에서 물의 기화열을 이용한 패드 ㆍ 팬방식, 미스트 ㆍ 팬방식, 포그 ㆍ 팬방식의 증발냉각법이 주를 이루고 있다. (중략)
하절기 우리 나라의 온실내 온도는 4$0^{\circ}C$ 또는 그 이상으로 육박하고 있어서 작물 재배에 적합하지가 않다고 말한다. 채소류중에서 비교적 고온에서도 견딜 수 있는 가지과와 박과의 경우 생육 적기온은 20 ~ 28 $^{\circ}C$ 범위에 있으며 최고 한계 온도는 35$^{\circ}C$ 정도이므로 여름철 온실내의 환경은 대체로 작물 재배에 적합하지가 않다고 할 수 있다$^{2)}$ . 또한, 고온으로 인한 재배작물의 품질저하도 고온기 작물생산에 심각한 문제점으로 지적되고 있다. (중략)
사물인터넷은 웨어러블 디바이스, 스마트폰 등의 많은 기기들이 통신하는 거대한 집단으로 네트워크 내 사물의 상호 연결은 기본적인 요구사항이다. 악성 기기와의 통신은 네트워크와 서비스를 악의적으로 손상시켜 품질에 영향을 줄 수 있기 때문에 신뢰할 수 있는 기기를 선택하는 것은 매우 중요하다. 그러나 IoT 기기의 이동성과 자원의 제약으로 신뢰 관리 모델을 만드는 것은 쉽지 않다. 중앙 집중 방식의 경우 독점 운영 및 단일 장애 지점, 기기 중가에 따른 자원 확장의 이슈가 있다. 분산 처리 방식은 기기가 서로 연결된 구조로 별도의 장비 추가 없이도 시스템을 확장 할 수 있으나, IoT 기기의 제한된 자원으로 데이터 교환 및 저장에 한계가 있으며 정보의 일관성을 보장하기 어렵다. 최근에는 포그 노드와 블록체인을 사용하는 신뢰 관리 모델이 제안되고 있다. 그러나 블록체인은 낮은 처리량과 속도 지연의 문제를 가지고 있어 동적으로 변화하는 IoT 환경에 적용하기 위해서는 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 블록체인 기술인 IOTA를 적용하여 포그 기반 IoT 환경에서 신뢰할 수 있는 기기를 선택하기 위한 신뢰 관리 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 원장 구조를 통하여 신뢰 데이터를 위/변조 없이 관리하고 블록체인의 낮은 처리량과 확장성 문제를 개선한다.
차량 포그 컴퓨팅 및 자율주행 자동차 개발 기술이 발전하면서 자동차 내부에 탑재된 IoT 센서들은 교통 정보 관련 다양한 정보를 수집할 수 있게 되었고, 더불어 자동차와 자동차간, 차량과 교통 인프라 간의 통신을 통해 수집된 교통 정보의 공유가 가능해졌다. 그러나 이 과정에서 알지 못하는 차량으로부터 받은 메시지를 어떻게 신뢰할 수 있는지에 대한 문제가 존재한다. 이를 보완하기 위해 평판 시스템을 적용한 연구들이 있으나 여전히 불안전한 데이터 저장방식과 통신 트래픽 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 블록체인 기술을 사용된다. 본고에서는 블록체인 기반의 차량 네트워크의 평판 시스템 연구 사례를 분석한다.
여름철 고온기에 시설 이용율을 높이고 안정적인 생산을 하기 위해서는 고온 극복 시스템의 도입이 필요하며, 이러한 시스템을 도입하기 위하여는 적정 설비용량의 중요하다. 온실의 고온극복방법을 차광환기시스템, 차광환기 패드시스템, 차광환기 포그시스템으로 설정하고, 각 방법별로 시스템의 설계제원 결정을 위한 열평형식을 구성하였으며 현장 실험을 통하여 적용성을 검토하였다. 환기창 단면 풍속을 1분 간격으로 측정하여 유량으로 환산한 값을 환기량의 실측치로 하고 열평형식을 이용하여 계산한 환기량과 비교한 결과 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 열평형 모델의 입력변소중 피복재의 열관류이 1% 증가하면 필요환기량은 0.3% 감소하였고, 태양복사에 대한 증발산비(E)의 값이 1% 증가하면 필요환기량은 1.3%나 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, E 값의 선택이 매우 중요하며 온실의 환기 및 냉방 설계기준을 설정하기 위해서는 여러 가지 작물의 상태에 따른 E값의 변화를 실측한 자료의 축적을 통해 가이드라인이 제시되어야 할 것으로 판단된다. 온실의 환기 및 냉방 설비 용량 결정을 위한 열평형 모델의 적용성을 검토하기 위하여 6가지의 동일한 조건에 대하여 시뮬레이션한 결과, 필요 공기교환율은 5.1∼7.7%정도, 증발수량은 6.8∼9.3%정도 fan and pad 시스템이 포그시스템에 비하여 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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