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승연 초
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Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers ISSN 1738-369

1 Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers ISSN Vol. 55, No. 6, pp. 135~144, November, 2013 eissn DOI: 전산유체역학기법을이용한공기연령산정방법의개발 Development of Straightforward Method of Estimating LMA and LMR using Computational Fluid Dynamics Technology 박세준 * 이인복 *, 홍세운 ** 권경석 * 하태환 * 윤남규 *** 김형권 **** 권순홍 ***** Park, Se-Jun Lee, In-Bok Hong, Se-Woon Kwon, Kyeong-Seok Ha, Tae-Hwan Yun, Nam-Gyu Kim, Hyung-Gewon Kwon, Sun-Hong ABSTRACT Ventilation efficiency has an important role in agricultural facilities such as greenhouse and livestock house to keep internally optimum environmental condition. Age-of-air concept allows to assess the ventilation efficiency of an agricultural facility according to estimating the ability of fresh air supply and contaminants emission using LMA and LMR. Most of these methods use a tracer gas method which has some limitations in experiment like dealing unstable and invisible gas. Therefore, the aim of this study was to develop a straightforward method to calculate age-of-air values with CFD simulation which has the advantage of saving computational time and resources and these method can solve the limitations in experiment using tracer gas method. The main idea of LMA computation is to solve the passive scalar transport equation with the assumption that the production of the time scalar throughout the room is uniform. In case of LMR calculation, the transport of the time scalar was reversed compulsively using UDF. The methodology to validate the results of this study was established by comparing with preceding research that had performed a computing LMA and LMR value by laboratory experiments and CFD simulations using tracer gas. As a result, the error was presented similarly level of results of preceding research. Some big errors could be caused by stagnated area and incongruity turbulence model. while the computational time was reduced to almost one fourth of that by preceding research. Keywords: Age-of-Air; Computational Fluid Dynamics; LMA; LMR; Passive Scalar Transport Equation I. 서론 * 온실, 축사등과같은농업시설에서의환기는내부의적정생육환경을조성하는데필수적이며에너지절감문제에있어서중요한인자이다. 온실의경우적당한상대습도조건은작물의생육및과실비대를촉진시켜생산성을증가시키지만과습한상태가지속될경우병충해발생을증가시키는주요한원인이된다 (Lee, 2004). 또한축사의경우, 사료와가축의배설물등으로부 * 서울대학교농업생명과학대학지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원 ** M3-BIORES, Katholieke Universiteit Leuven *** 농촌진흥청국립농업과학원농업공학부재해예방공학과 **** 농촌진흥청국립원예특작과학원시설원예시험장 ***** 부산대학교생명자원과학대학바이오산업기계공학과교수 Corresponding author Tel.: Fax: iblee@snu.ac.kr 2013 년 11 월 4 일투고 2013 년 11 월 8 일심사완료 2013 년 11 월 11 일게재확정 터분진, 가스등이배출되며축적되는데, 이는가축의생장능력을저하시키고가축및사람의호흡기질환및불쾌감을유발하는요소이다 (Zhaung et al., 2002). 이와같이시설내에서재배하는작물과가축의적정생육환경을조성하고오염물질을배출하기위한방법으로환기는중요한요소이며, 실제로 Shin et al. (2001) 과 Cho et al. (2010) 은농업시설내환기방법을개선함으로써참외와수박의질병발생을저감하고자하는연구를수행하여환기의역할및중요성을강조한바있다. 한편환기는농업시설내부의오염물질배출과습도조절등의측면뿐만아니라에너지절약측면에서도그중요성을찾을수있다. 우리나라의경우지구온난화와기후변화가가속화됨에따라여름철과겨울철의극심한고온과저온현상이빈번해지며이는농업시설에필요한냉 난방에너지증가로이어지고있다. 따라서겨울철의경우시설내 외부의극심한온도차이에의한난방에너지소모를줄이기위해최소환기로운영된다. 그러나이러한운영은축사내여러오염물질과많은분진축적을야기시키며, 시설내부의습도조절또한어렵게하기때문에가축의생 135

2 전산유체역학기법을이용한공기연령산정방법의개발 장저해와질병의발생을증가시킨다 (Kwon et al., 2011). 따라서에너지절약측면과농업시설내적절한생육조건의조성모두를만족하기위하여효율적인환기의중요성은점점더커지고있다. 이에따라농업시설의환기를평가하기위한수많은연구들이진행되어왔다. 시설전체의환기량만을고려한초기선행연구들에서시설내부의지역적인환기량을고려하는연구들까지진행되었지만환기량을정량화하는현장실험과정에서많은한계점이존재했다 (Kwon et al., 2011). 이를극복하기위하여전산유체역학을이용한환기량산정연구가진행되었으며, 대표적으로 Bartak et al. (2001) 과 Kwon et al. (2011) 과같은연구들이진행되었다. 그러나이러한두연구역시검증과정과편의성면에서한계점을갖기때문에현재까지농업시설에서환기량의정량화연구는보완점이필요한상황이다. 따라서본연구에서는 Bartak et al. (2001) 의연구를참고하여유체의지배방정식을전산유체역학을통해해석하였으며, LMA 값뿐만아니라기존대부분의선행연구들이산정하지않았던 LMR 값을계산하였다. 이러한방법은추적가스의유동과대상시설내부의공기의유동을계산하여야하는 CFD 시뮬레이션에추적가스기법을이용하여공기연령을산정한 Kwon et al. (2011) 의연구와는달리대상시설내부의공기의유동만을계산하기때문에짧은공기연령산정시간과적은컴퓨터메모리를필요로한다. 따라서본연구의결과는 Kwon et al. (2011) 이진행하였던현장실험을통해산정된공기연령값과본연구의시뮬레이션을통하여산정된공기연령값을비교하여그타당성을판정하고자하였다. II. 재료및방법 1. 환기정량화연구 농업시설내의적절한환경조절을위한적정환기수준을설계하고적절한입기구와배기구의설계를위해선환기량을정량화하는것이고려되어야하며이를위한연구들이선행되어왔다. 초기환기효율을정량화하는연구들의경우에너지수지모델방법 (Kozai et al., 1980; Chalabi and Bailey, 1989; Fernandez and Bailey, 1992; Boulard et al., 1993; Boulard and Draoui, 1995; Lee and Short, 2000), tracer-gas method (Bot, 1983; De Jong, 1990; Lawrence and Whittle, 1960; Okada and Takakura, 1973; Morris and Neale, 1954; Nederhoff et al., 1985), pressure difference model ((Boulard et al., 1996; Kittas, et al., 1996; Papadakis et al., 1996) 와시설내 외부압력차를이용한모델방법 (Boulard et al., 1996; Kittas et al., 1996; Papadakis et al., 1996) 등이연구되었다. 그러나이러한전통적인방법들은시설전체의환기량을환기율의대표값으로산정하기때문에내부국부적인환기량의차이를정확히평가하는데한계가있다 (Kwon et al., 2011). 시설농업과같은실내에서의오염물질농도에대해실내환기의적정성을판단하려는경우, 동일한설계환기량을가질지라도각시설의환기구위치및용적에따라실내의오염물질의농도는다른거동을보이기때문이다 (Cheon, 2006; Hong et al., 2008). 따라서이러한전통적인방법들은시설전체의환기량을추정하는데에는유용하지만, 오늘날대형화되어가고있는대규모농업시설들에있어서는국부적인환기량을알수없기때문에환기의지역적평가나환기가잘되지않는정체구간에대한대응마련에어려운점을갖는다. 따라서시설전체의환기량뿐만아니라지역적인환기량도고려하기위하여 Hong et al. (2008) 과 Seo et al. (2008) 과같은연구에서 Tracer-gas decay model 방법이연구된바있으며, Sandberg와 Sioberg (1983) 의연구에선공기연령 (age-of-air) 이론 (Sandberg and Sjoberg, 1983) 이제시되었다. 특히공기연령이론의경우환기량산정에있어시간개념을도입함으로써환기를효율적측면으로평가할수있다는장점을갖는다. 그러나 Tracer-gas decay model의경우실험을위하여대상공간내부에추적가스의농도를일정하게유지시켜야하는어려움이존재하며, 비가시적이고무형적인가스를제어해야하는어려움이더해진다. 공기연령이론의경우그산정실험법이추적가스법을기반으로하였기때문에동일한문제점을가지며이러한추적가스를이용한실험의경우가스농도의점측정과항상변화하는외기상황으로인해실험결과의신뢰도를낮추게된다. 그러나앞서언급된문제점은전산유체역학을이용한시뮬레이션기법을통해극복이가능하다. 전산유체역학은시뮬레이션을이용하여공기와가스등의유동을모의할수있기때문에가스를다루는실험에서기인할수있는오차들을제거할수있다. 실제로 Kwon et al. (2011) 은 Computational Fluid Dynamics (CFD) 시뮬레이션에추적가스의흐름을모의하여배기구의위치에따른공기연령을산정한바있다. 그러나 Kwon et al. (2011) 의연구방법은시뮬레이션과정중공기의유동뿐만아니라추적가스의유동또한모의해야하기때문에해석해야하는방정식의수가늘어나게된다. 따라서연산시필요한컴퓨터메모리가증가하게되며이에따라연산시간이늘어나는단점이있다. 이뿐만아니라 LMR 값산정의경우현장실험시수많은반복실험을동일한초기조건하에시행해야한다는어려움이존재하며시뮬레이션을통해산정할시에도산정하고자하는 LMR 값의개수에따라시뮬레이션을시행하여야하는단점이있다. 이러한한계점들을극복하기위한방안으로 Bartak et al. 136 한국농공학회논문집제 55 권제 6 호, 2013

3 박세준 이인복 홍세운 황현섭 권경석 하태환 윤남규 김형권 (2001) 이제시한전산유체역학과유체지배방정식의풀이를통한 공기연령산정법이있으며해당연구는해석공간의격자망의조밀한정도에따라서계산된 LMA 값과추적가스법을이용한현장실험으로산정된 LMA 값을비교연구하였다. 이러한공기연령산정법은 CFD 시뮬레이션과정중추적가스의흐름을제외한공기의흐름만을모의하기때문에추적가스에대한수송방정식의풀이가생략되며이에따라공기연령산정시간의상당한감소를이루게된다. 2. Passive scalar Transport equation (PSTE) 본연구에서는 LMA 값산정을위해 Bartak et al. (2001) 이제시한유체의유동방정식을전산유체역학을이용하여풀이함으로써공기연령값인 LMA를산정하였다. 이와같은방법은대상공간안의공기외에추적가스와같은추가적인유체의흐름을모의할필요가없기때문에풀이해야할방정식의수가적으며이는계산과정의편의성을증가시킬뿐만아니라계산시간의엄청난감소로이어진다. 따라서 LMA 산정의경우, 식 (1) 의 Bartak et al. (2001) 이제안한유체의유동방정식을 에대하여풀이함으로써 LMA 값을구할수있다. 본연구에선 Bartak et al. (2001) 이제시한아래의식 (1) 을 Passive Scalar Transport Equation (PSTE) 으로정의하였다. (1) 여기서, 는해석공간내부의유체밀도 ( ) 를의미하며 는유체의유속 ( ), 는단위길이 ( ), 는유체의확 산항 ( ), 는분자의이류확산계수 ( ), 는분자의난류확산계수 ( ), 는 LMA 값 ( ) 을의미한다. 3. 공기연령 (Age-of-air) 이론 공기연령이란실내로유입된공기가임의의지점까지도달하는시공간에대해평균한값을의미하는개념으로시간단위를갖는다. 일반적으로외부로부터유입된공기는임의의지점까지다양한경로를통해도달하게되는데이때각경로를통해임의의지점까지도달한시간의평균값을국소평균공기연령 (Local Mean Age, LMA) 이라한다. 반대로임의의지점에서다양한경로를통해배기구까지도달하는각시간의평균값을국소평균잔여체류시간 (Local Mean Residual life time, LMR) 이라정의 (2) 한다 (Sandberg and Sjoberg,1983). 공기연령은환기량산정에있어서시간계념을도입하였기때문에환기를효율적측면에서평가할수있을뿐만아니라공기가이동하는평균경로를고려하기때문에기존의환기효율을평가하는방법들과달리공기의흐름과실제적인유동을반영할수있다는강점을갖는다. LMA와 LMR을계산하기위해선추적가스의주입방법에따라짧은시간동안에추적가스를주입하는펄스법 (the pulse method), 급기구에서연속적으로추적가스를발생시키는체승법 (step-up method), 실내에서추적가스의농도를일정하게유지시킨후농도감쇠를측정하는체강법 (step-down method) 과같이세가지추적가스법이사용된다. 위에서제시된 3가지추적가스법은각각의주입방법에따라서 LMA와 LMR 계산을위한수식의형태는다르나동일한공기연령값을얻기때문에본연구에선실험적으로구현하기쉽다고알려진체승법 (step-up method) 를채택하였으며다음두식 (3) 과 (4) 는 Fig. 1을참고할때각각의점 P에서추적가스를이용하여 LMA와 LMR값을계산하는공식이다. (3) (4) 여기서, C는추적가스의농도 (ppm) 를의미하며식 (3) 에서하첨자 p는공기연령의의산정대상공간안에서의임의의측정지점을의미하며상첨자 sup는추적가스가주입된위치가입기구임을의미한다. 또한식 (4) 에서하첨자 ex는공기연령의측정점이배기구임을의미하며상첨자 p는임의의가스발생지점을의미한다. 는시간이충분히흐른후의정상상태농도 (ppm) 를의미하며, 실내어느지점에서나균일한값을갖는다. 는정상상태도달후배기구에서의농도 (ppm) 를의미한다. 는실내임의의지점인 P점에서의국소평균연령 (s), 는실내임의의지점인 P점에서의국소평균잔여체류시간 (s) 을의미한다. Fig. 1 Concentration curves measured at a designated point p after step-up injection of tracer gas Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 55(6),

4 전산유체역학기법을이용한공기연령산정방법의개발 4. 시뮬레이션모델설계가. 시뮬레이션툴전산유체역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD) 은유체를포함하는시스템에대하여유체의흐름이나열전달, 화학작용등을컴퓨터시뮬레이션을통해해석할수있는수치해석분석도구이다. 전산유체역학은비선형미분방정식인 Navier-stoke equation을지배방정식으로하며유한차분법을이용해수치해석을모의하는도구이다. 기계, 항공, 화학공학, 제조, 토목및건축, 환경분야를비롯해다양한분야에서활발히이용되고있으며최근에는축산시설및온실환경분석등농업분야에서도활발한연구가진행되고있다. 본연구에서는환기효율을나타내는지표중하나인공기연령을산정하기위해전산유체역학상용프로그램인 GAMBIT (ver , Fluent Co. New Hampsher, USA) 을통하여간단한대상구조를설계하였고 3차원격자망구조를형성하였다. 또한공기연령산정을위한유동방정식해석은 FLUENT (ver , Fluent Co. New Hampsher, USA) 를사용하였다. GAMBIT은 2차원혹은 3차원의격자망을설계하며, 실험하고자하는조건에맞는경계조건들을입력해주는 GUI (Graphical User Interface) 기반의프로그램이다. 본연구에서는간단한 3차원의대상공간을설계한후격자망을구성하여분석하고자하는 case에맞는경계조건을지정하는데이용하였다. 연산프로그램인 FLUENT는 c언어를기반으로만들어진수치해석프로그램으로써질량, 에너지, 운동량보전법칙을기반으로만들어졌다. 계산에이용되는질량, 운동량, 에너지보존방정식은각각다음과같다. 는화학반응이나복사에의한엔탈피증가 ( ) 를의미한다. 나. 시뮬레이션모델설계대상구조는 Kwon et al. (2011) 의연구에설계되었던구조와동일한구조이며, 이는 Kwon et al. (2011) 의연구결과로산정된 LMA, LMR 값과본연구의결과로산정된 LMA, LMR 값을동일한조건하에비교 분석하기위함이다. 따라서본연구의대상구조는 CFD 상용프로그램인 GAMBIT을이용하여 Fig. 2와같이폭이 0.1 m, 높이가 1.2 m, 길이가 1.8 m인직육면체로설계되었다. 입기구와배기구는폭이 0.1 m, 높이가 m, 길이가 0.1 m인직육면체로설계되었다. 또한입기구의위치는 Fig. 2의왼쪽상단부분, 배기구의위치는 Case1, Case2, Case3 별로각각오른쪽위와오른쪽아래, 왼쪽아래에위치한다. 만들어진각각의영역은 Table 1과같이각각의 case별로 Inlet 과 Outlet 경계조건과나머지 Wall부분의경계조건이설정되었다. Fig. 2에나타난 P점들은공기연령값인 LMA와 LMR값이산정되는위치이며각각은높이 0.24 m, 좌우 0.36 m의등간격을갖도록설계하였다. 다. 시뮬레이션연산방법시뮬레이션의연산을위한 FLUENT 프로그램의입력값들은 Table 2와같이설정하였다. 온도는 Kwon et al. (2011) 의연구에서현장실험당시실험실온도로알려진 K로설정 (5) (6) (7) 여기서, 는유체의밀도 ( ) 를의미하며 는유체의유속 ( ), 는정압 (Pa), 는응력텐서 (Pa), 는중력가속도 ( ), 는외력 ( ), 는화학반응에의해생성되는질량소스 ( ), 는유효전도율 ( ), 는온도 ( ), 는단위질량당의엔탈피를나타내는비엔탈피 (), 는단위길이 ( ), 는시간 ( ), 는 종의확산플럭스 ( ), Fig. 2 The designated study points for the CFD simulation Table 1 Boundary Conditions for the CFD simulation model Case Wall Inlet Outlet1 Outlet2 Outlet3 Case 1 pressure outlet wall wall Case 2 wall velocity inlet wall pressure outlet wall Case 3 wall wall pressure outlet 138 한국농공학회논문집제 55 권제 6 호, 2013

5 박세준 이인복 홍세운 황현섭 권경석 하태환 윤남규 김형권 Table 2 Constant input values of the CFD simulation model Content Value Unit Operating temperature K Gravitation accelaeration 9.81 m/s 2 Specific heat of air J/(kg K Density of air kg/m 3 Velocity Magnitude at inlet 2.88 m/s Viscosity of air kg/(m s) Molecular weight of air g/mol 방식이다. 이와같은 LMA와 LMR 산정과정을흐름도로정리하면 Fig. 4와같다. 하였으며, 입기구에서의유입속도는 2.88 m/s로설정하였으며, 그외의입력값들은다음과같다. 먼저 LMA 산정의경우앞서제시된 Passive scalar transport equation과같은유체의유동방정식을전산유체역학시뮬레이션에반영하기위하여 Fluent의 User-Defined Scalar (UDS) 기능과 c언어를기반으로하는 User-Defined Function (UDF) 기능을이용하였다. 또한식 (2) 에서확산항을의미하는 항은 UDF 로구현하였으며, 이때 항의계산식에필요한 값은일반적인공기의 값인 0.7로설정하였으며 의값은 로설정하였다. 한편 LMR 값을산정하기위한유동방정식이존재하지않기때문에 LMA 산정을위한유동방정식의형태를이용하여간접적으로구하는방식을고안하였다. Fig. 3에서 (a) 는시설내부의임의의점P에서발생한가스가배기구로나가는여러가지경로들을나타낸것이며 LMR을산정하는과정을나타낸것이며 (b) 는점P에서발생한가스가배기구로나가는경로들을역추적한경로들을나타낸것으로, 가상의 LMA를산정하는과정을나타낸다. 이때 (a) 와 (b) 에서가스유동의출발점과도착점은같으며가스의유동경로또한동일하기때문에 (a) 의 LMR과 (b) 의가상의 LMA는동일한값을의미한다. 따라서본연구에서는 Fluent 의 UDF 기능을이용하여 (a) 와같이시뮬레이션을통하여시설내부에형성된유동장의방향을강제적으로역전시킴으로써 (b) 와같은유동장을형성시켰다. 그결과 Passive scalar Transport equation을통하여가상의 LMA값을산정하였고, 이를 LMR값으로대치하였다. 본연구에서제시된 LMR 값산정법은 LMR 값을산정하고자하는모든측점마다실험을독립적으로실행하여야하며이에따라실험의시행횟수가필연적으로많은기존의추적가스를이용한현장실험방법에비하여많은시간과노력을절약할수있는방법이다. 또한추적가스법을기반으로전산유체역학을이용하여 LMR 값을산정한방법과비교하였을때, 추적가스의유동을모의할필요가없기때문에연산에필요한방정식의수가적고이에따라연산의편의성과시간의측면에서많은개선점을갖는 (a) The concept of pathway to compute the value of LMR (b) The technically backtracking concept of pathway to compute the value of hypothetical LMA Fig. 3 The concepts of estimating LMR values using hypothetical LMA values Fig. 4 The flow chart designed for calculation of age-of-air values Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 55(6),

6 전산유체역학기법을이용한공기연령산정방법의개발 III. 결과및고찰 CFD 시뮬레이션연산을이용한 Passive Scalar Transport Equation 을해석한결과각 Case 별각각의모든측점에서 LMA 값과 LMR 값을산정할수있었다. 이를통하여기존의선행되었 던추적가스법을이용한현장실험과 CFD 시뮬레이션을이용한추적가스의흐름을모의함으로써공기연령값을산정한 Kwon et al. (2011) 의연구결과와비교할수있었으며, 이를바탕으로본연구에서제시한 Passive Scalar Transport Equation의풀이를통한공기연령값산정법의타당성에대한검증을실시하였다. 1. LMA 값산정 (a) The results of calculation LMA values at case 1 LMA 값산정은 Passive Scalar Transport Equation의해석을통해이루어졌다. 이를위해 Kwon et al. (2011) 의연구에서진행된바와같은대상구조와난류모델과온도, 그외의경계조건을같게한후유동장을형성하였다. 그후 Fluent의 UDS 기능을이용하여 Passive Scalar Transport Equation의 을유동장내에서해석가능한스칼라값으로정의했다. 다음으로최종적인 값을구하기위하여앞서연산된유동장을정상상태로유지하며 Passive Scalar Transport Equation만을해석하였다. 산정된 LMA 값은 Kwon et al. (2011) 의연구결과와비교되었으며그결과각 Case에서각측점마다의 LMA 값은 Fig. 5와같다. 또한그래프와같은정성적비교분석뿐만아니라정량적인비 (b) The results of calculation LMA values at case 2 Table 3 Average error of LMA values between lab experiment and CFD simulation (Exp means the values of LMA from lab experiment (Kwon et al., 2011), Kwon means the values of LMA from simulation results (Kwon et al., 2011) and Park means the values of LMA from this study) Exp vs. Kwon (2011) (%) Exp vs. Park (%) Case Case Case (c) The results of calculation LMA values at case 3 Fig. 5 Comparison of LMA values according to estimating methods among lab experiment using tracer gas method, CFD simulation using tracer gas method (Kwon et al., 2011) and CFD simulation using PSTE Fig. 6 Computed velocity-magnitude fields from CFD simulation in Case 한국농공학회논문집제 55 권제 6 호, 2013

7 박세준 이인복 홍세운 황현섭 권경석 하태환 윤남규 김형권 교분석을위하여추적가스법을이용한실험을통해산정된 LMA 값과시뮬레이션을통해산정된 LMA 값을단순오차로비교하였으며그결과는 Table 3과같다. Table 3에나타난바와같이기존의추적가스를이용한현장실험의한계점을보완하기위해연구된전산유체역학시뮬레이션을통해 LMA 값을산정한방법 (Kwon et al., 2011) 의오차율과본연구에서제시한 Passive Scalar Transport Equation 의해석을통한 LMA 값산정법의오차율은 Case 1과 Case 2 의경우비슷한정도를보였다. 이는본연구에서제시된 LMA 값산정법이기존의 LMA 값산정법과비교해보았을때어느정도타당한정확성을갖는다고해석될수있다. 그러나 LMA 산정 case 3의경우와같이다소큰오차율보이는이유는 Fig. 5 의 (c) 에서 P2-2, P2-3, P2-4와같은측점에서큰오차의공기연령산정결과를나타냈기때문이다. 이는대상공간전체의유속분포도를나타내는 Fig. 6을참고하였을때대상공간의입기구에서분사된유속의흐름이벽면을따라주기류를형성하기때문에대상공간의내부에위치한 P2-2, P2-3, P2-4와같은측점들은극심한정체구간에속하게된다. 따라서시간항으로표현되는공기연령의값은매우크게산정되며이는큰오차로이어지게된다. 그러나 Fig. 5의세그래프를정성적으로분석하였을때그래프에제시된세가지 LMA 값산정방법별로측점간에환기가잘되는구간과잘되지않는구간을나타내는경향을같음을알수있다. 즉, 추적가스법을이용한실험을통해산정된 LMA 그래프에서정체구간을의미하는 LMA 값이큰측점들은동일 Case에서본연구에서제시된방법으로 LMA 값이산정되었을때에도상대적으로큰 LMA 값을가짐을알수있다. 따라서본연구에서제시된 LMA 값산정법은오차율과는독립적으로정체구간과비정체구간을나타내는측면에선용의하다고할수있다. 의오차율은비슷한수치를보이며 Case 2의경우오히려본논문에서제시된 LMR 값산정법이 Kwon et al. (2011) 의 LMR 값산정법의오차율보다더작은오차율을보인다. 이결과는 LMA 값산정결과와마찬가지로본연구에서제시된 LMR 값산정법이기존의 LMR 값산정법과비교해보았을때어느정도 (a) The results of calculation LMR values at case 1 (b) The results of calculation LMR values at case 2 2. LMR 값산정 LMR 값산정은 LMA 값산정법과마찬가지로본연구의대상구조에유동장을형성한후 Fluent 프로그램에 c언어를기반으로한 UDF기능을적용하여이루어졌다. UDF 적용결과대상구조에형성된유동장을나타내는벡터장이강제적으로정반대의방향을갖게됨으로써 Passive Scalar Transport Equation의해석을통하여가상의 LMA 값을산정하였고이를 LMR 값으로정의하였다. 그결과는 Fig. 7의세가지그래프와같으며, LMA 의결과와마찬가지로추적가스법을이용한현장실험으로부터산정한 LMR 값과의단순오차율을계산하였다. Table 4를참고할때 Case 3의경우 Kwon et al. (2011) 의 LMR 값산정법의오차율과본논문에서제시한 LMR 값산정법 (c) The results of calculation LMR values at case 3 Fig. 7 Comparison of LMR values according to estimating methods among lab experiment using tracer gas method, CFD simulation using tracer gas method (Kwon et al., 2011) and CFD simulation using PSTE Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 55(6),

8 전산유체역학기법을이용한공기연령산정방법의개발 Table 4 Average error of LMR values between lab experiment and CFD simulation (Exp means the values of LMR from lab experiment (Kwon et al., 2011), Kwon means the values of LMR from simulation results (Kwon et al., 2011) and Park means the values of LMR from this study) Exp vs. Kwon (2011) (%) Exp vs. Park (%) Case Case Case 타당한정확성을갖는다고할수있다. 그러나 Case 1의경우기존의 LMR 값산정법보다약 1.7배의오차율을보이는등낮은정확성을갖는다. LMR 값의산정결과의정성적분석의경우 LMA 값의산정결과와마찬가지로각 Case별로각측점간에환기가잘되는구간과잘되지않는구간을나타내는경향은전반적으로시뮬레이션결과와추적가스법을이용한현장실험결과가유사한경향임을알수있었다. 한편, LMR 값산정결과의경우그오차가전반적으로 LMA 값의오차보다큰경향을보인다. 이는 Kwon et al. (2011) 의시뮬레이션결과와본연구의시뮬레이션결과모두에해당하는상황으로비추어보았을때 Kwon et al. (2011) 의연구에서실행된 LMR 값측정을위한추적가스법을이용한현장실험과정상의실험적한계를고려해볼수있다. 앞서언급한바와같이 LMR 값산정을위하여최소한번의실험이시행되어야하기때문에본연구의 LMR 측점수가총 20개인것을고려하면이에따른현장실험은최소 20번이상시행되어야한다. 그러나이러한다수의반복실험에있어서실험의초기조건을모두동일하게설정하는것은현실적으로많은어려움이따른다. 따라서전산유체역학시뮬레이션을이용한 LMR 값산정결과는추적가스법을이용한현장실험의결과인 LMR 값은큰오차를가짐을유추할수있다. 첫째, 앞서 LMR 값결과분석에서언급하였던현장실험과정중발생할수있는오차이다. 본연구에서 20개의 LMR 값이측정되었기때문에 LMR 측정실험의경우각각독립적으로총 20 번이상의실험이시행되어야하며각실험당가스발생의과정이필수적이다. 추적가스는비가시적이며무형적이기때문에공기연령값을산정하는대상구조에남아있는추적가스의농도를정확히파악하기어려우며이는다수의실험에있어서동일한초기실험조건을설정하는데큰어려움으로작용하였을것이다. 둘째오차의원인으로는매우작은유속을갖는정체구간이다. 단순오차율의계산시몇몇의매우큰오차들이존재할경우전체오차율또한다소높게산정된다. 이와같은점을고려하였을때, Fig. 5와 Fig. 7에서볼수있듯이몇몇의측점에서매우큰오차를갖는것을볼수있다. 또한이와같은측점들의유속값을분석하였을때 0.01 m/s 정도의매우작은유속값을가졌다. 이는현장실험과시뮬레이션상 0.01 m/s의작은유속차이를보일지라도유속의차이는두배이상의차이를보이게되며이는시간항으로표현되는공기연령값의큰오차로이어질수있다. 실제로 Case 3의 LMR 값의경우유속이 0.01 m/s 근처의값을갖는측점들인 P2-2, P2-3, P2-4 등에서의 LMR 값을제외하여단순오차율을계산한결과약 25 % 의오차율의감소를보였다. 마지막으로매우작은유속에서의난류모델의적용성에의한오차가있다. 본연구에서적용된난류모델은 Standard model로 RANS (Reynold Averaged Navier Stokes) 모델에속한다. RANS 모델은작은강도의난류는 Navier-Stokes equation을해석하기위하여무시되거나평균값으로가정된다. 이는실제의난류를포함한유체의유동과는다른해석결과를초래할수있기때문에작은유속을갖는대상공간을해석할시에는한계점을갖는난류모델이다. 따라서본연구와같이매우작은유속을갖는정체구간이존재하는대상공간의경우 RANS 모델의적용성은떨어지게된다. 3. 현장실험과시뮬레이션결과의오차원인가능성 IV. 결 론 LMA와 LMR 값산정결과본연구에서제시된유동방정식의해석을통한공기연령산정법은정성적으로정체구간과비정체구간을나타내기에적절한결과를나타내었다. 그러나정량적으로단순오차율을산정하였을때 40 % 정도의높은오차율을보이는 Case가존재하였으며 LMR 값의경우전체적으로 2배이상의높은오차율을나타냈다. 본연구에서제시한공기연령산정법의정확성및신뢰성을높이기위해이러한오차들의원인가능성을분석해본결과다음과같다. 본연구에서는전산유체역학을이용하여유체의유동방정식을해석하였고이를통하여경제적이고효율적인공기연령방법을제시하고자하였다. 그결과기존의추적가스법을이용한공기연령산정과정에서한계점으로지적되었던비가시적인가스제어의어려움, 현장실험중발생할수있는오차등의한계점들을극복할수있었으며, 무엇보다전산유체역학을이용하여추적가스의흐름의모의를통한공기연령산정법 (Kwon et al., 2011) 에비하여적은컴퓨터메모리와계산시간의큰감소를이 142 한국농공학회논문집제 55 권제 6 호, 2013

9 박세준 이인복 홍세운 황현섭 권경석 하태환 윤남규 김형권 루었다. 특히 LMR 값산정의경우시뮬레이션연산시간의 90 % 이상감소를이룰수있었다. 그러나 Kwon et al. (2011) 의경우 산정하고자하는 LMR 값개수에따라서시뮬레이션연산횟수가늘어나는반면본연구의방법의경우산정하고자하는 LMR 값개수와무관하게한번의시뮬레이션연산만으로모든영역에대한 LMR 값을도출할수있기때문에다수의 LMR 값의연산의경우연산시간은더욱큰차이를보일것으로판단된다. Kwon et al. (2011) 의연구에이용된공기연령산정법과본연구에서제시된공기연령산정법을비교하였을때몇몇 Case 를제외한경우비슷한수준의오차율을보였다. 한편일부큰오차율을보인원인으로는추적가스를이용한현장실험과정발생할수있는오차와수많은실험으로인한오차등이사료되었으며, 매우작은유속을갖는정체구간에서의문제점및난류모델의부적합성으로분석되었다. 따라서향후유속이작은정체구간을포함하는공간해석에타당한난류모델의적용과같은후속연구를통하여본연구에서제시된공기연령산정법의정확도가개선된다면농업시설의환기효율을경제적이고효율적으로산정할수있을것으로판단된다. 본논문은농촌진흥청공동연구사업 ( 과제번호 : PJ ) 의지원에의해이루어진것임. REFERENCES 1. Bartak, M., M. Cermak, J. A. Clarke, J. Denev, F. Drkal, M. Lain, I. A. Macdonald, M. Majer, and P. Stankov, Experimental and Numerical Study of Local Mean Age of Air. In Proc. 7 th International Building Performance Simulation Association Conference, IBPSA. ISBN Bot, G. P. A., Greenhouse Climate: From Physical Processes to a Dynamic Model. Ph.D dissertation. Wagenungen, Netherlands: Wageningen Agricultural University. 3. Boulard, T., A. Baille, and B. Draoui, Greenhouse Natural Ventilation Measurements and Modeling. International Workshop on Cooling Systems for Greenhouse, Tel Aviv, AGRIPECH 05-02/ Boulard, T. and B. Draoui, Natural Ventilation of a Greenhouse with Continuous Roof Vents: Measurements and Data Analysis. Journal of Agricultural Engineering Research 61: Boulard, T., J. F., Meneses, M. Mermier, and G. Papadakis, The Mechanisms Involved in the Natural Ventilation of Greenhouses. Agricultural and Forest Meteorology 79: Chalabi, Z. S. and B. J. Bailey, Simulation of the Energy Balance in a Greenhouse. AFRC Institute of Engineering Research. Division Note, DN. 1516, Cheon, M. J., A Study on Ventilation Possibility of Passive Ventilation Window(vent-window) System in an Apartment House. Thes., Yonsei University: Architectural Engineering. 8. Choi, K. S., The Evaluation of the Performance for Door Air Quality in High-rise Apartment with Central HVAC System. Thes, Hanyang University: Architectural Engineering. 9. De Jong, T., Natural Ventilation of Large Multi-span Greenhouse. ph. D dissertation, Wagenungen, Netherlands: Wageningen Agricultural University. 10. Fernandez, J. E. and B. J. Bailey, Measurement and Prediction of Greenhouse Ventilation Rates. Agricultural and Forest Meteorology 58: Han, H. T., On the Definition of Ventilation Effectiveness. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering 28(1): Hong, S. W., I. B. Lee, H. S. Hwang, I. H. Seo, J. P. Bitog, J. I. Yoo, K. S. Kim, S. H. Lee, K. W. Kim, and N. K.. Yoon, Numerical Simulation of Ventilation Efficiencies of Naturally Ventilated Multi-span Greenhouses in Korea. Transactions of the ASABE 51(5): Jang, J. S., K. C. Noh, and M. D. Oh, Study on the Relationship between Indoor CO 2 Concentation and Local Mean Air Age in the Lecture Room with System Air Conditioner and Ventilation Unit for Cooling Loads. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering 17(8): Kittas, C., T. Boulard, M. Mermier, and G. Papadakis, Wind Induced Air Exchange Rates in a Greenhouse Tunnel with Continuous Side Opening. Journal of Agricultural Engineering Research 65: Kozai, T. S. Sase, and M. Nara, A Modeling Approach to Greenhouse Environmental Control by Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 55(6),

10 전산유체역학기법을이용한공기연령산정방법의개발 Ventilation. Acta Hort 106: Kwon, K. S., I. B. Lee, H. T. Han, C. Y. Shin, H. S. Hwang, S. W. Hong, J. P. Bitog, I. H. Seo, and C. P. Han, Analysing Ventilation Efficiency in a Test Chamber using Age-of-air Concept and CFD Technology. Biosystems Engineering 110(4): Shin, C. Y., H. T. Han, I. B. Lee, and K. S. Kwon, Experimental Study for Contribution of each Inlet in a Livestock with Multiple Inlets. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering 2010(6): Lawrence, W. J. C. and R. M. Whittle, The Climatology of Glasshouses Ⅱ. Ventilation. Journal of Agricultural Engineering Research 5: Lee, J. H., Humidity Environment and Crop Growth in Greenhouse. Journal of Boi-Environment control 17(2): Morris, L. G. and F. E. Neale, The Infra-red Carbon Dioxide Gas Analyser and Its Use in Glasshouse Research. National Institute of Agricultural Engineering. Tech. Memo. No. 99, Silsoe, Nederhoff, E. M., J. Van de Vooren, and A. J. Udink Ten Cate, A Practical Tracer Gas Method to Determine Ventilation in Greenhouses. Journal of Agricultural Engineering Research 31: Noh, K. C., C. W. Han, and M. D. Oh, Effect of the Airflow Rate of the Ceiling-type Air-conditioner on Indoor Air Quality in the Lecture Room with Ventilation System. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering 2006(11): Okada, M. and T. Takakura, Guide and Data for Greenhouse Air Conditioning. 3. Heat Loss due to Air Infiltration of Heated Greenhouses. Journal of Agricultural Meteorology 28(4): Papadakis, G., M. Mernier, F. J. Meneses, and T. Boulard, Measurement and Analysis of Air Exchange Rates in a Greenhouse with Continuous Roof and Side Openings. Journal of Agricultural Engineering Research 63: Seo, I. H., I. B. Lee, S. W. Hong, H. S. Hwang, B. J. Bitog, J. I. Yoo, K. S. Kwon, T. H. Ha, and H. T. Kim, Development of a CFD Model to Study Ventilation Efficiency of Mechanically Ventilated Pig House. Korean Society of Agricultural Engineers 50(1): Zhaung, W., H. Per, and S. Jakob, Modeling and Control of Livestock Ventilation Systems and Indoor Environments. AIVC 26 th Conference 한국농공학회논문집제 55 권제 6 호, 2013

인문사회과학기술융합학회

인문사회과학기술융합학회 Vol.5, No.5, October (2015), pp.471-479 http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2015.10.50 스마트온실을 위한 가상 외부기상측정시스템 개발 한새론 1), 이재수 2), 홍영기 3), 김국환 4), 김성기 5), 김상철 6) Development of Virtual Ambient Weather Measurement