인간의 활동으로 인해 발생한 온실가스가 산업혁명 이후 자연흡수량보다 많 아지면서 대기 중 온실가스 농도는 지속적으로 높아지고 있다. 이로 인해 지구 온난화현상이 가속되어 인류를 위협하는 수준에 도달하였다. 이에 UN에서는 기후변화협약, 교토의정서, 파리협정을 채택하였고, IMO에서는 기술적 조치, 운 항적 조치를 이미 시행하였고, 시장기반조치를 비롯한 여러 조치들을 시행하고 자 노력하고 있다. 한편, 국제적인 온실가스 감축을 위한 조치에 따라 우리 정부는 온실가스 감 축목표를 설정하고 온실가스 감축을 위해 노력하고 있다. 그러나 해운산업분야 와 관련된 국내법령은 이를 따라가지 못하고 있는 것이 현실정이다. 따라서 본 연구는 선박온실가스 배출규제의 국내이행의 문제점을 식별하고 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.

선박의 건조공정 중 강재의 절단과 곡 가공, 용접에 있어 화염의 사용은 필수적이다. 현재 조선소의 강재 절단과 가공 과정에서 는 아세틸렌이 화염 연료로 가장 많이 사용되고 있지만, 폭발 사고의 위험성과 상대적으로 적은 발열량의 한계로 최근에는 프로판 연료의 활용이 증가하고 있다. 하지만 프로판 연료는 상대적으로 가공 속도가 느리고, 가공 시 슬래그의 발생빈도가 높아 품질이 저하된다. 대체 연료로써 프로필렌이 주목받으며 가공 속도와 품질향상에 대한 기대가 증가하고 있다. 프로필렌은 발열량이 우수한 연료로 강재 가공 간 생산성과 가공 품질의 우수성을 갖추고 있다. 이에 본 논문에서는 프로판, 프로필렌 화염을 이용한 철판 가공 시 각 연료의 연소 특성을 분 석 및 비교하였다. 프로필렌 화염을 이용한 철판 가공 시 배출되는 온실가스와 유해가스를 프로판 연료의 배출량과 비교하여 저감효과를 실험적으로 확인하였다. 또한, 가공 연료에 따른 입열량이 선박용 강재의 기계적 강도 변화에 미치는 영향을 알아보기 위해 열 분포실험과 인장시험을 수행하였다. 실험 결과로, 대체 연료인 프로필렌을 사용할 때 프로판 연료에 비해 온도분포가 고르게 나타났다. 기계적 강도 실 험 결과로 인장강도의 저하는 관찰되지 않았으나, 변형률은 감소하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 실제 조선소의 강재 가공 및 절단과정에 적용하였을 때, 발생하는 문제점에 대한 분석 및 보완연구를 수행할 예정이다.

본 연구는 급속하게 성장하는 시설농업과 동시에 증가하는 에너지 사용량 및 탄소배출량을 저감하기 위해, 온실의 에너 지 부하를 동적으로 분석하기 위한 작물에너지의 다중 회귀 모델 개발을 수행하였다. 온실은 연중 안정적인 대량 생산을 위한 적절한 환경을 조성하기 위해 에너지 투입이 필요하다. 도시농업의 일종인 옥상온실 플랫폼을 통해 건물에서 버려지 거나 활용되지 않는 에너지를 옥상온실에서 사용할 수 있다. 옥상온실의 효율적인 운영을 위해서는 다양한 환경 조건에 대 한 동적 에너지 분석이 선행되어야 하며, 온실에 도입되는 태 양 에너지의 40－75%가 작물을 위한 에너지 교환이므로 필수적으로 고려되어야 한다. 한국기계연구원 내 옥상온실에서 여름철에 청경채를 재배하며 생장단계에 따른 에너지 교환을 분석하였다. 작물을 중심으로 미기상 및 양액 환경 분석과 생 장 특성 조사를 수행하였다. 정식일수에 따른 엽면적지수를 추정하였으며, 개발된 수식은 결정계수 0.99로 분석되었다. 또한 작물에너지 흐름에 지배적인 잎 표면온도로부터의 현열 부하와 증발산에 의한 잠열부하로 나누어 모델을 개발하였다. 엽온과 증발산량을 각각 다중 회귀모델을 이용하여 추정하고 실측한 값을 비교해 보았을 때, 평균 결정계수 0.95, 0.71로 분 석되었으며, 이 모델을 이용하여 옥상온실의 에너지 부하를 동적으로 산정하기 위한 모델에 입력값으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간· 수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO2 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수 직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO2, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실 에서 온도, 광도 및 CO2 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실 의 공간적 위치에 따른 편차는 CO2 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO2 농도는 평균 465－761μmol·mol-1 범 위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도 는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50∅)과 가까운 위치 인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646μmol·mol-1, 최저 농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436μmol·mol-1이 었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요 인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간 대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간 대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO2 농 도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO2 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r2) 가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO2 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직 적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO2 시비 농도가 일반 온실과 다 르게 설정해야 할 것으로 판단된다.

고품질의 작물을 재배하기 위해 광은 필수적인 환경조건이 다. 겨울철에는 다른 계절에 비해 일사량이 저조하므로 보광 처리를 이용해 작물의 생육과 수확량을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 약광기 동안 고추 온실재배를 위한 경제적인 보광 광 원을 선발하기 위해 수행되었다. 풋고추(Capsicum annuum ‘Super Cheongyang’)는 2019년 9월 5일에 정식하였다. 보광 처리는 2020년 1월 1일부터 2020년 3월 31일까지 수행되었 다. White LED(R:G:B = 5:3:2, W LED), RB LED(red:blue = 7:3, RB LED), 고압나트륨등(high pressure sodium lamp, HPS)을 광원으로 사용하였다. 무처리를 대조구로 사용하였 다. 고추의 초장, SPAD, 마디 수는 보광 광원에 따른 유의적인 차이가 없었다. 그러나 분지 수는 RB LED 광원에서 가장 많 았다. 또한 보광은 고추의 광합성을 증가시켰으며, 특히 RB LED에서 보광기간 동안 가장 높은 광합성률을 보였다. 또한 고추의 수확량은 보광처리에서 증가하였고, RB LED는 다른 광원에 비해 가장 높은 수확량을 보였다. 소비전력은 W LED 가 가장 높았고 HPS 조명이 가장 낮았다. 경제적인 측면에서 RB LED를 이용한 보광처리는 다른 광원에 비해 높은 경제성 을 가졌다. 결론적으로 이러한 결과는 고추 온실에서 약광기 동안 보광 광원으로 RB LED를 사용하는 것이 수확량과 경제 성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

Frankliniella occidentalis is an invasive pest insect, which affects over 500 different species of host plants and transmits viruses (tomato spotted wilt virus; TSWV). Despite their efficiency in controling insect pests, pesticides are limited by residence, cost and environmental burden. Therefore, a fixed-precision level sampling plan was developed. The sampling method for F. occidentalis adults in pepper greenhouses consists of spatial distribution analysis, sampling stop line, and control decision making. For sampling, the plant was divided into the upper part (180 cm above ground), middle part (120-160 cm above ground), and lower part (70-110 cm above ground). Through ANCOVA, the P values of intercept and slope were estimated to be 0.94 and 0.87, respectively, which meant there were no significant differences between values of all the levels of the pepper plant. In spatial distribution analysis, the coefficients were derived from Taylor’s power law (TPL) at pooling data of each level in the plant, based on the 3-flowers sampling unit. F. occidentalis adults showed aggregated distribution in greenhouse peppers. TPL coefficients were used to develop a fixed-precision sampling stop line. For control decision making, the pre-referred action thresholds were set at 3 and 18. With two action thresholds, Nmax values were calculated at 97 and 1149, respectively. Using the Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) and the results gained from the greenhouses, the simulated validation of our sampling method showed a reasonable level of precision.

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행 하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법 이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석 방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점 을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계 학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였 다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개 발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변 화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층 6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연 구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예 측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이 터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아 가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단 계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

본 연구는 권취식 측창을 갖는 아치형 단동 플라스틱 온실 내 강제환기장치 설치 및 운용, 환기 성능 개선방안 등을 제안 하기 위해 온실 내부에 유동팬과 배기팬을 설치하여 강제환기 장치 사용에 따른 온실 내부기온 강하 특성을 정량적으로 조 사하였다. 시험은 3가지 환기 조건(측창, 측창+순환팬, 측창+ 순환팬+배기팬)에서 수행되었다. 각 조건 데이터로거를 이용 하여 환기 시작과 동시에 온실 내외부 기온 및 외부환경 변화 를 측정·기록하였고, 환기 방식별 기온차 변화의 평균값으로 부터 정규기온차를 계산하여 기온 강하 효과를 비교하였다. 오전(11:00－12:00)에는 환기 방식에 상관없이 환기 초반 정 규기온차가 일시적으로 증가했다가 감소하는 것으로 나타났 다. 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 최대 정규기온차는 1.158에서 1.037로 감소하였고 최대 정규기온차에 도달하는 시간도 340초에서 110초로 단축되었다. 강제환기장치의 사 용은 정규기온차가 0.8까지 감소하는데 소요된 시간을 1,030 초에서 550초로, 0.6까지는 1,610초에서 915초로, 0.4까지는 2,315초에서 1,360초로, 자연환기의 약 60% 수준으로 감소 시켰다. 오후(14:00－15:00)에는 정규기온차의 증가가 관측되지 않았지만, 환기 시작과 동시에 기온차가 감소하기 시작 했다. 또한 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 정규기온차 가 0.8까지 내려가는 시간을 560초에서 345초로, 0.6까지는 825초에서 540초로, 0.4까지는 560초에서 345초로, 약 70% 수준으로 감소시켰다. 따라서, 보다 효과적이고 경제적인 환 기를 위해 강제환기장치는 오전과 같이 열부하가 높은 환경에 서 적극적으로 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

본 연구는 딸기 온실 내부의 방대한 환경인자를 활용하여 판별분석을 실시하고 딸기의 재배 베드 단수에 따른 온실 내부의 환경인자를 분석함으로 써, 딸기 분야에서 계측된 데이터의 활용성을 높이기 위한 기초자료로 활용할 목적으로 수행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 환경인자별(온도, 습도, 이산화탄소 농도, EC 및 pH) 동질성 검정의 유의확률은 각각 0.0001, 8.2788E-38, 4.3310E-85, 1.3001E-16 및 0.0001로서 설정한 유의수준 0.05보다 낮게 나타났다. 그리고 분석결과 판별함수식은 F(x)1 = –60.5664 -0.1339×Temperature –0.0087×Humidity +0.0018×CO2 +0.1014×EC +8.3860×pH, F(x)2 = –12.4928 +0.1963×Temperature –0.0024×Humidity +0.0254×CO2 –0.0187×EC –0.3651×pH로 도출되었다. 판별함수식의 정확도는 대상 온실 A (81.1%) 및 B (96.1%)보다 대상 온실 C (100.0%)에서 높은 것으로 나타났다. 예측 가능한 대상 온실별(A, B 및 C) 분류함수는 각각 – 1836.7035 – 2.8733×Temperature + 0.1355×Humidity + 0.4186×CO2 + 7.4351×EC + 484.5901×pH, – 1710.8369 – 2.7701×Temperature + 0.1550×Humidity + 0.3937×CO2 + 7.2482×EC + 468.1477×pH, – 2291.7125 - 3.9756×Temperature + 0.0723× Humidity + 0.4177×CO2 + 8.1961×EC + 546.8476×pH로 나타났다. 특히 판별함수식을 근거로 환경인자별 새로운 측정값이나 자료를 입력하였을 때, 특정 그룹으로 분류가 가능함으로써 데이터의 특징을 파악할 수 있다. 이러한 환경인자는 식별을 용이하게 함으로써 환경인자 측정값의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

This study was carried out to investigate the effect of side vent heights on temperature and relative humidity inside and outside the single-span plastic greenhouse (W: 7 m, L: 40 m H: 3.9 m) during natural ventilation. Four different heights (120, 100, 80, 60 cm) of the side vent were used as an experimental condition. Variations of temperature and relative humidity inside and outside the greenhouse and the differences between heights were compared by using one-way ANOVA. In the daytime, the difference in temperature between inside and outside the greenhouse was dropped from 14.0°C to 7.1°C as the side vent height increased. The temperature difference in the nighttime was less than 0.2°C regardless of the height. One-way ANOVA on the temperature difference between heights presented that the statistical significance was founded between all of the combinations of height in the daytime. The difference in relative humidity between inside and outside the greenhouse was grown from –13.8% to – 22.2% with a decrease in the side vent height. The humidity difference in the nighttime was less than 1% regardless of the height. One-way ANOVA on the humidity difference revealed that most of the side vent heights showed significance in the daytime but between 100 and 80 cm was not significant. It seemed because the external air became cooler during the experiment with a height of 80 cm. Conclusively, this study empirically demonstrated that the higher side vents resulted in the decrease of differences in temperature and relative humidity between inside and outside the greenhouse, and also the effect of side vent height was statistically significant. This study may be helpful for deciding the height of the side vent effective for controlling temperature and relative humidity in a single-span greenhouse during natural ventilation.

With the wide use of greenhouses, the working hours have been increasing inside the greenhouse for workers. In the closed ventilated greenhouse, the internal environment has less affected to external weather during making a suitable temperature for crop growth. Greenhouse workers are exposed to organic dust including soil dust, pollen, pesticide residues, microorganisms during tillage process, soil grading, fertilizing, and harvesting operations. Therefore, the health status and working environment exposed to workers should be considered inside the greenhouse. It is necessary to secure basic data on particulate matter (PM) concentrations in order to set up dust reduction and health safety plans. To understand the PM concentration of working environment in greenhouse, the PM concnentrations were monitored in the cut-rose and Hallabong greenhouses in terms of PM size, working type, and working period. Compare to no-work (move) period, a significant increase in PM concentration was found during tillage operation in Hallabong greenhouse by 4.94 times on TSP (total suspended particle), 2.71 times on PM-10 (particle size of 10 μm or larger), and 1.53 times on PM-2.5, respectively. During pruning operation in cut-rose greenhouse, TSP concentration was 7.4 times higher and PM-10 concentration was 3.2 times higher than during no-work period. As a result of analysis of PM contribution ratio by particle sizes, it was shown that PM-10 constitute the largest percentage. There was a significant difference in the PM concentration between work and no-work periods, and the concentration of PM during work was significant higher (p < 0.001). It was found that workers were generally exposed to a high level of dust concentration from 2.5 μm to 35.15 μm during tillage operation.