** 정회원 : 전자부품연구원
** 종신회원 : 전자부품연구원(교신저자, [email protected])
접수일자 : 2012. 02. 16 심사완료일자 : 2012. 03. 08
이민구* · 정경권**
Optimal Measuring Point Selection Method of Indoor Temperature using CFD Analysis
Min Goo Lee* · Kyung Kwon Jung**
본 연구는 2011년도 지식경제부의 재원으로 한국에너지 기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다. (No. 2008EBD11P1000002008)
요 약
본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트베드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 측정 위치를 설정하 는 방법을 제안한다. 테스트베드를 CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화를 시뮬레이션하고, 온 도 변화와 기류 변화를 확인하여 최적 온도 측정 위치를 선정한다. 디자인빌더 소프트웨어를 이용하여 테스트베드 를 3차원 모델링을 하고 CFD를 실행하였다. 최적위치는 바닥에서 높이 1.5m이고, 온도 변화가 적은 곳을 선택하였 다. 실제 공간에 30개의 온습도센서를 설치하여 실험을 진행하였고 온도변화 결과를 확인하였다.
ABSTRACT
This paper proposed the method to find out the optimal sensing point of temperature in test-bed with the sensor of temperature, such as real residence. We selected optimal locations by checking temperature change which was simulated by the means of CFD (Computational Fluid Dynamics) and the variation of air flow. We made 3-dimensional model of the testbed using DesignBuilder software, and ran the CFD. We selected the optimum temperature measurement location of 1.5 m height from the floor and low temperature variation. The experiments were conducted 30 temperature and humidity sensors in real place. After that, we confirmed the results of temperature change.
키워드
최적 온도 측정, 전산유체역학, 무선 센서 네트워크, 테스트베드
Key word
Optimal temperature measurement, Computational Fluid Dynamics, Wireless sensor network, Testbed
Ⅰ. 서 론
최근 그린IT 분야에서는 건물이나 가정 내의 에너지 관리가 중요한 관심사항이 되고 있다. 건물 내에 사용되 는 공조 에너지를 절약하기 위해서 필요한 곳에 냉방이 나 난방을 해야 한다. 이를 위해서 실내의 정확한 온도 분포를 지속적으로 모니터링하고, HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 제어를 통해 실내 환경 을 유지해야 한다. 실제로 실내에서 정확한 온도 분포를 측정하기 위해서는 무수히 많은 온도 센서를 설치해야 하는데, 배선이나 관리 비용 때문에 센서를 설치하기가 어려운 상황이다.
센서 설치를 용이하게 하는 방법으로 무선 센서 네트 워크(Wireless Sensor Network)를 활용할 수 있다. 무선 센서 네트워크는 물리적 또는 환경적 조건을 모니터링 하기 위해 센서를 사용하는 독자적인 디바이스로 구성 된 무선 네트워크이다[1-4].
최근에는 온도와 습도, 조도 센서를 포함하는 소형 센서 네트워크를 구성하여 사무실 실내 온도를 측정하 고, 재실자 쾌적도 측정에 관한 연구가 진행되었다. 미 국의 공조 시스템 협회인 ASHRAE(American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers) 표 준에 준하여, 창가에서 먼 곳, 가까운 곳, 중간 거리에 있는 위치에 센서들을 설치하고, 수직으로 상․중․하 세 가지 높이로 센서를 설치하여 온도를 측정하였다 [5-6].
본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트베 드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 측정 위치를 설 정하는 방법을 제안한다. 우선 대상 테스트베드를 CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화 를 시뮬레이션하고, 온도변화와 기류 변화를 확인하여 변화가 적은 최적 위치를 결정한다. 실제 공간에 30개의 온도센서를 설치하여 실제 온도 변화를 측정하여 시뮬 레이션과 비교한다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 테스트베 드의 CFD를 수행하여 최적 온도 측정 위치를 선정하고 3장에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 온도 측정 실험 을 통해 선정한 측정 위치에 대한 결과를 검토하고 4장 에서 결론을 맺는다.
Ⅱ. CFD 해석
CFD(Computational Fluid Dynamics)는 유체의 운동 방 정식을 수치해석을 통해서 해를 계산하는 방식이다. 일 반 CFD 프로그램은 해석에 치중한 프로그램으로 CAD(Computer Aided Design) 기능을 통한 대상물의 구 조를 설계하는 기능과 별도로 구성된 경우가 많다. 본 논 문에서는 에너지 해석 기능과 CAD가 결합된 Design Builder 프로그램을 이용하여 건물을 모델링하고, CFD 해석을 실행하였다[7].
DesignBuilder은 영국 DesignBuilder 사에 의해 개발 된 건축 시뮬레이션 소프트웨어로, 미국 에너지성에서 개발한 건물 에너지 시뮬레이션 프로그램인 EnergyPlus 와 연동함으로써 작성한 모델에 대해서 빛, 온도, CO
2등의 환경을 시뮬레이션하고 계획 단계부터 환경을 고 려한 에너지 절약형의 건물의 설계가 가능한 소프트웨 어다.
2.1. 테스트베드 모델링
그림 1은 테스트베드인 지능형 홈 산업화 지원센터에 대한 외부 전경으로, 2층 건물로 1층은 실제 가정과 동일 하게 구성된 주거 공간과 행정 업무를 진행하는 사무 공 간으로 구성된다[8].
그림 1. 테스트베드 Fig. 1 Testbed
그림 2는 테스트베드 1층의 평면도이다. 주거 공간과
사무 공간은 분리되어 있으며, 주거 공간 2층은 공조 및
냉난방 설비와 조명을 설치할 수 있는 공간이고, 사무 공 간 2층은 회의실로 구성되어 있다.
그림 2. 1층 평면도 Fig. 2 First floor plan
그림 3은 DesignBuilder에서 도면을 바탕으로 CAD로 제작된 테스트베드 모델이다.
그림 3. 테스트베드 모델링 Fig. 3 Testbed modeling
2.2. CFD 결과
테스트베드의 실내 공간을 zone 영역으로 세분화하 여 CFD 해석을 실행한다. 테스트베드는 구조, 외벽, 내 벽, 지붕, 창문의 사양은 다음과 같다.
표 1. 테스트베드 재료 사양 Table. 1 Testbed material specifications
종류 사양
벽/
지붕
샌드위치패널 내부, 외부
- 0.5mm 아연도금강판 중간부(단열재) - 우레탄 - 밀도 0.01kg/㎥
- 열전도율: 0.034W/m-K - 비열: 1800J/kg
기초재
석고보드 - 12.5mm 2장 - 열전도율: 0.18W/m-K - 밀도 650kg/㎥
- 비열 854kJ/㎥･K
창문
복층유리 내판, 외판 - 유리: 5mm - 공기층: 6mm - 가시광선 투과율: 80％
- 반사율: 14％
- 태양투과율 66％
- 반사율: 12％
- 차폐계수: 0.85
그림 4는 거실에서의 CFD 해석 결과로 화살표의 방 향은 유체의 흐르는 방향을 나타내고 화살표의 색은 유 체 속도를 나타낸다. 건물 공간을 표시하는 영역에 있어 서 착색되어 있는 부분은 공간의 유체 온도를 나타내고 있으며 표시색이 붉은색에 가까워질수록 온도가 높아 지고 푸른색에 가까워질수록 온도가 낮아진다.
１층 거실에서는 남북 창가, 벽이 들어가는 구석에서
일부 풍속이 크며 남측에서 북측, 바닥면에서 천정으로
기류가 흐르고 있음을 알 수 있다.
(a)
(b)
(c)
그림 4. 거실에서의 CFD 결과 (a) 서쪽 (b) 남쪽 (c) 평면 Fig. 4 CFD results of living room (a) West view (b) South view (c) Top view
사무실에 대해서는 2층 바람이 빠져나가는 부분에서 기류가 대류하고 있으며, 서쪽의 사무실 부근에서 기류 가 상승하고 있음을 알 수 있다.
(a)
(b)
(c)
그림 5. 거실에서의 CFD 결과 (a) 서쪽 (b) 남쪽 (c) 평면 Fig. 5 CFD results of office (a) West view (b) South view (c) Top view
테스트베드의 온도 값을 대표할 수 있는 최적의 센서
측정 위치를 도출하기 위해 CFD 계산 결과상 온도와 바
람의 영향을 가장 적게 받는 위치를 확인하였다. 최적의
위치는 그림 6에서 붉은색 원으로 표시하였으며, 같이
바닥으로부터 1.5m 높은 곳으로 선택하였다.
(a)
(b)
그림 6. 거실의 최적 측정 위치 (a) 옆면 (b) 평면
Fig. 6 Optimal measuring point of living room (a) Side view (b) Top side view
사무실의 경우도 거실과 같이 온도와 바람의 영향을 가장 적게 받는 위치의 바닥으로부터 1.5m의 위치에 설 치할 경우 가장 적합할 것으로 확인되었다.
(a)
(b)
그림 7. 사무실의 최적 측정 위치 (a) 옆면 (b) 평면
Fig. 7 Optimal measuring point of office (a) Side view (b) Top side view
Ⅲ. 실 험
시뮬레이션에서 결정된 최적 위치에 대해서 테스트 베드의 거실 공간에 대해서 온도 센서를 설치하여 검증 을 진행하였다.
3.1. 실험환경
그림 8은 온도 센서 모듈로 무선 센서 네트워크를 통 해 측정한 온도 값을 PC로 전송한다. 무선 센서 네트워 크는 TelosB 플랫폼을 기반으로 한 U-mote 모델로, TI의 MSP430 마이크로컨트롤러와 CC2420 RF 칩을 사용한 다. IEEE802.15.4와 호환되며, TinyOS 1.x와 2.x 버전을 지원한다.
그림 8. 무선 센서 모듈
Fig. 8 Wireless sensor module
센서 보드에는 SHT11 온/습도 센서와 Cds 조도 센서 가 부착되어 있다[9-11]. 무선 센서 모듈은 온도, 습도, 배 터리전압을 매 30초마다 측정하여 전송한다. 각각의 무 선 센서 모듈은 그림 9와 같이 바닥에서 1.5m에 위치하 도록 거치대에 고정하고, 6×5 형태로 테스트베드 거실 에 배치한다.
그림 9. 실험 환경 Fig. 9 Experiment set-up
(a)
(b)
그림 10. 측정 프로그램
(a) 온도 측정 화면 (b) 온도 분포의 Pseudo color 맵 Fig. 10 Measurement program
(a) Screen shot of temperature measurement (b) Pseudo color map of temperature distribution
PC에는 TOSBase 기능을 하는 모듈을 연결하고, 무선 센서 모듈에서 전송하는 데이터를 저장한다. 그림 10은 측정 프로그램으로 수신된 데이터는 Pseudo color 형태 로 온도 분포를 표시한다.
3.2. 실험 결과
전체 실험 기간은 2011년 3월 21일 ~ 3월 27일 7일간 진행하였고, 저장된 온습도 데이터를 Matlab으로 분석 하였다.
그림 11. 온도 분포맵 Fig. 11 Temperature maps
그림 11은 하루 동안의 온도 변화를 4시간 단위로
Pseudo color 맵으로 나타낸 것이다. 그림에서 거실 창문
쪽은 파란색으로 온도가 낮고, 천장형 난방기가 설치된
곳은 빨간색으로 나타난다. 그림 12는 습도의 Pseudo
color 맵이다.
그림 12. 습도 분포맵 Fig. 12 Humidity maps
CFD 시뮬레이션에서 최적 온도 측정 위치로 결정한 위치는 센서 배치상 [5,5] 위치에 해당하며, 최적 측정 위 치에서의 센서 온도 변화는 그림 13과 같이 일주일 동안 유사한 경향을 나타냄을 확인할 수 있었다.
그림 13. 최적 측정 위치에서의 온도 Fig. 13 Temperature on the optimal measuring point
그림 14는 30개의 온도 센서 모듈에서 측정한 온도의 최대-최소 차이 그래프로, 거실 공간에서 4~8℃의 차이 가 나는 것을 확인하였다. 이것은 온도 측정 위치에 따라 냉난방 장비의 운전 형태가 달라질 수 있기 때문에 에너 지 소비가 많이 일어날 수 있음을 의미한다.
그림 14. 온도 차이 Fig. 14 Temperature differences
Ⅳ. 결 론
본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트 베드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 측정 위치 를 설정하는 방법을 제안하였다. 테스트베드를 CFD (Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화를 시뮬레이션하고, 온도변화와 기류 확인하여 변화가 적 은 위치를 최적 센싱 위치로 선정하였다. 실험에서는 테 스트베드에 30개의 온도센서를 설치하여 실제 온도 변 화를 측정하였다. 시뮬레이션에서 선정된 위치에서 온 도를 측정하여 변화를 검토하였다.
설치된 센서를 통해 실내 온도 변화가 위치에 따라 평 상시에 4~8℃ 사이의 차이가 나는 결과를 얻었고, 온도 측정 위치에 따라 건물 내 냉난방 에너지 소모다 달라질 수 있음을 확인하였다.
향후 온도 센서를 수직으로 추가 배치하여 실내 공간
의 높이에 따른 온도 변화를 측정하고, 지속적인 실내 환
경 상태를 모니터링 하여 에너지 절약을 할 수 있는 냉난
방 및 환기 시스템 설계가 필요할 것이다.
참고문헌
[ 1 ] I. F. Akyildiz, T. Melodia, K. R. Chowdury, “Wireless multimedia sensor networks: A survey,” IEEE Wireless Communications, vol. 14, no. 6, pp. 32-39, 2007.
[ 2 ] Holger Karl, Andreas Willig, Protocols and Architectures for Wireless Sensor Networks, Wiley- Interscience, 2007.
[ 3 ] 김대영, 성종우, 송형주, 김수현, “센서 네트워크 미 들웨어 기술,” 대한전자공학회지, 제32권, 제7호, pp. 32-46, 2005.
[ 4 ] 천성심(Seong-Sim Cheon), 김정자(Jung-Ja Kim), 원 용관(Yonggwan Won), Hai Trieu Pham, "유비쿼터스 센서 네트워크를 이용한 실시간 온ㆍ습도 기록 및 모니터링 시스템 개발," 전자공학회논문지-CI, 제 48권 CI편, 제2호, pp. 96-105, 2011.
[ 5 ] 장진엽, 이창근, 강정훈, "그린 빌딩을 위한 무선 센 서 기반 실내 환경 모니터링," 정보과학회지 제27 권 제11호, pp. 87-92, 2009.
[ 6 ] ASHRAE homepage, http://www.ashrae.org [ 7 ] Design Builder, htt://www.designbuilder.co.uk [ 8 ] 지능형 홈 산업화 지원센터, http://www.sisc.or.kr [ 9 ] Texas Instruments, http://www.ti.com
[10] TinyOS Forum, http://www.tinyos.net [11] 유니온, http://www.union.co.kr
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