• 한국수산과학회지
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• 제32권1호
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• pp.56-61
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• 1999

참메기, Silurus asotus를 대상으로 수온 ($15^{\circ}C,\;20^{\circ}C,\;25^{\circ}C$ 및 $30^{\circ}C$)과 광주기 (24L:0D, 12L:12D 및 0L:24D)에 따른 산소 소비량의 변화를 연속적인 컴퓨터 모니터링 시스템을 이용하여 조사하였다. 평균 무게 280g의 참메기의 산소 소비량은 수온의 증가에 따라 증가하였고, $15^{\circ}C$에서 $35.2\~96.4mg\;O_2/kg$ fish/hr, $20^{\circ}C$에서$78.6\~127.9mg\;O_2/kg$ fish/hr, $25^{\circ}C$에서$120.1\~231.7mg\;O_2/kg$ fish/hr, $30^{\circ}C$에서 $197.5\~352.3mg\;O_2/kg$ fish/hr으로 나타났다(p<0.05). 광주기에 따른 산소 소비량은 암기 조건에서 보다 명기 조건에서 산소소비량이 더 높게 나타났다. 또한, 24L:0D와 12L:12D와 비교하여 0L:24D에서 평균 산소 소비량이 낮게 나타났다(p<0.05). 산소 소비량의 최대값과 최소값의 차이는 수온이 상승함에 따라 증가하였고, 12L:12D에서 가장 큰 것으로 나타났고, 새벽녁과 저녁 무렵에 산소 소비량의 급격한 변화를 나타내었다. 특히, 12L:12D의 조건에 두었을 때 명기와 암기에 대한 뚜렷한 반응을 보였다.

• 미생물학회지
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• 제33권4호
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• pp.267-273
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• 1997

주재료와 부재료로서 각각 우분과 톱밥이 함유된 유기성 폐기물 퇴비화의 주발효과정 중 이화학적 및 미생물학적 파라미터의 변화양상을 조사하고, 이로부터 퇴비화의 평가에 이용할 수 있는 각 파라미터간의 상관관계를 분석하였다. 퇴비화 전과정동안 온도는 $30-65^{\circ}C$, pH는 7.5-9.5, 함수율은 50-60% 정도의 범위에서 변하였으며, 이 중 $40^{\circ}C$ 이상의 고온이 유지되는 주발효 기간은 약 16일 정도 지속되었다. 주발효 기간 중 시료내 총탄소, 총질소 및 유기물 함량은 모두 15% 이상 감소되었으나, C/N ratio는 뚜렷한 변화를 보이지 않았다. 주발효 후기에는 암모니아성 질소 함량이 급격히 감소하고 질산성 질소가 증가되는 경향이 나타났다. 미생물 군집내 중온균과 고온균의 개체수는 퇴비화 과정동안의 온도변화와 밀접한 관계를 보였다. 중온균은 $50^{\circ}C$ 이상의 고온발효 기간에 급격히 감소하다가 온도가 낮아지는 주발효 후기에 다시 증가하는 반면에, 고온균은 이와 반대의 변화를 보였으며 주발효 기간 중 고온균의 개체수는 중온균에 비하여 $10-10^2$배 높았다. 조사된 토양효소 중 amylase 활성은 중온균의 개체수 및 환원당량과 높은 양의 상관관계를, 고온균의 개체수와는 음의 상관관계를 나타냈다. 이와는 달리 상호 유의할만한 양의 상관관계를 보인 cellulase, xylanase 및 ligninase의 활성은 주발효 기간 중 지속적으로 증가하는 양상을 보임으로써, 주발효 기간 중 lignocellulose 분해미생물과 amylose 분해미생물간의 출현양상이 크게 다름을 보여 주었다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

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.

• 한국산업보건학회지
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• 제25권2호
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• pp.202-210
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• 2015

Objectives: The purpose of this study was to examine clean room(C/R) structure, air conditioning and contamination control systems and to provide basic information for identifying a correlation between the semiconductor work environment and workers' disease. Methods: This study was conducted at 200 mm and 300 mm semiconductor wafer fabrication facilities. The C/R structure and air conditioning method were investigated using basic engineering data from documentation for C/R construction. Furthermore, contamination parameters such as airborne particles, temperature, humidity, acids, ammonia, organic compounds, and vibration in the C/R were based on the International Technology Roadmap for Semiconductors(ITRS). The properties of contamination control systems and the current status of monitoring of various contaminants in the C/R were investigated. Results: 200 mm and 300 mm wafer fabrication facilities were divided into fab(C/R) and sub fab(Plenum), and fab, clean sub fab and facility sub fab, respectively. Fresh air(FA) is supplied in the plenum or clean sub fab by the outdoor air handling unit system which purifies outdoor air. FA supply or contaminated indoor air ventilation rates in the 200 mm and 300 mm wafer fabrication facilities are approximately 10-25%. Furthermore, semiconductor clean rooms strictly controlled airborne particles(${\leq}1,000{\sharp}/ft^3$), temperature($23{\pm}0.5^{\circ}C$), humidity($45{\pm}5%$), air velocity(0.4 m/s), air change(60-80 cycles/hr), vibration(${\leq}1cm/s^2$), and differential pressure(atmospheric pressure$+1.0-2.5mmH_2O$) through air handling and contamination control systems. In addition, acids, alkali and ozone are managed at less than internal criteria by chemical filters. Conclusions: Semiconductor clean rooms can be a pleasant environment for workers as well as semiconductor devices. However, based on the precautionary principle, it may be necessary to continuously improve semiconductor processes and the work environment.

• 한국가스학회지
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• 제27권2호
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• pp.7-15
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• 2023

전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.107-116
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• 2020

본 데이터 논문에서는 관측기반 농경지 토양수분 추정 기술 개발을 위해 서산과 태안에 2019년 5월에 구축한 테스트 베드에서 2019년 한해동안 얻어진 자료들을 공유하고자 한다. 본 데이터는 기상청에서 운영 중인 자동농업기상관측망 중에 하나인 서산 관측소 주변 밭과 인근 태안의 밭에 구축한 테스트 베드에서 얻어진 다양한 생태수문기상학적인 변수들(토양수분, 증발산, 강수, 복사, 기온, 습도, 식생지수 등)을 포함한다. 해당 데이터의 주목할 만한 사항은 (1) 토양수분관측을 Frequency Domain Reflectometry 및 Time Domain Reflectometry 센서를 이용한 지점관측 뿐만 아니라 COSMIC-ray 중성자 센서로 넓은 공간대표성을 지닌 면적관측을 동시에 수행하여 토양수분의 공간 스케일링 기술 개발 및 평가에 활용될 수 있다는 점, (2) Smart Surface Sensing System을 이용해 작물생육을 함께 감시함으로써 어떻게 토양수분과 작물생육이 상호작용하는지에 대한 이해를 증진시키는데 활용될 수 있다는 점, (3) 에디 공분산 시스템을 이용해 증발산을 함께 실측함으로써 지면 물수지 전반에 대한 평가가 가능하다는 점이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.285-290
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• 2016

우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.318-329
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• 2022

본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국버섯학회지
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• 제17권4호
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• pp.211-217
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• 2019

최근 ICT기반 스마트팜이 급속도로 증가추세이다. 버섯의 생육환경요인은 온도, 습도, CO₂, 광이 주 요인이지만 그동안 온도 위주의 자동제어가 사용되어왔다. 큰느타리버섯의 생육환경 조절은 온도는 자동제어하지만 가습과 환기는 경험을 기준으로 한 타이머 사용을 하고 있었다. 이에 본 연구에서는 온도, 습도, 환기까지 자동제어를 통해 큰느타리버섯의 1세대 스마트팜 모델을 설정하기 위한 시험을 진행하였다. 환경제어시스템 및 모니터링 장비를 설치 한 후 기존의 방법으로 재배하고 있는 상태에서 생육실의 조건과 자실체의 생육조사를 실시하였으며 그 결과를 소개하고자 한다. A농가의 경우 온도는 약 17℃에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 16도로 관리하였다. 습도는 초기 95%로 유지하다가 초발이 이후에는 가습을 하지 않는 경향이었다. CO₂ 관리는 센서도 없었으며 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 700 ppm에서 최고 2,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 품질은 평균 개체중 125 g, 대굵기 53 mm, 대길이/대굵기 비율은 1.8, 갓직경/대굵기 1.25 수준으로 A등급(특품)~B등급(상품) 사이에 해당하였다. B농가의 경우는 온도는 약 19~17℃에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 17℃로 관리하였고 생육후기에는 13~15℃였다. 습도는 83~95%로 육안관찰하면서 관행적으로 조절하는 경향이었다. CO₂ 관리는 센서는 있었으나 제어는 하지 않았고 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 640 ppm에서 최고 4,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 형태는 평균 개체중 102 g, 대굵기 48 mm, 대길이/대굵기 비율은 2.2, 갓직경/대굵기 1.2 수준이었다. 이러한 결과는 환경조건 특히 CO₂ 농도에 따라 큰느타리버섯의 품질이 결정됨을 알 수 있었으며 A농가의 환경조절 방법을 개선하면서 DB화하면 정밀한 스마트팜 모델로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.