온실환경 솔루션

대부분의 선진국에서 피해갈 수 없는 농업분야의 어려움으로 농업인구의 감소 및 고령화로 인한 생산성저하와 이로인한 소득감소가 심각한 상황으로 이를 극복할 수 있는 방법중 하나로 최근 농업분야 스마트팜 적용이다.
온실농업의 스마트팜은 재배환경조절에 ICT기반의 융복합기술을 적용한 기술로 식물의 센서를 통하여 수집한 이산화탄소, 양액, 온습도, 기류, 풍속등을 재배작물의 종류에 맞도록 최적화된 환경을 제공하는 제어기술이다.
이러한 복합환경제어기는 노지농업에서 실내농업으로 발전하면서 함께할 수밖에 없는 기술로 자연환경에 의존했던 노지농업에서 실내농업으로 발전하면서 초기 시설하우스 토경농업에서 수경농업, 스마트수경농업으로 진화하고 있는데 이러한 시설농업의 발전과정에 재배환경의 기계적인 자동화는 가장중요한 시스템이라 할 수 있으며 이러한 복합환경제어 장치의 선택기준 으로 고려해야할 사항은 다음과 같다.

그러나 현재의 스마트팜 복합환경제어기는 재배작물에대한 자료를 생육단계별로 입력해야하기 때문에 정확한 자료 즉 버섯발생단계에서의 온도 습도 이산화탄소농도 생육단계에서의 자료 즉 기형버섯 발생시 이산화탄소의 농도, 버섯갓의 크기, 형태, 대의길이나 굵기 등 환경에따라 버섯의 생장조건이 다르고 품질에 영향을 주기 때문에 수시로 버섯의 생육상태를 관찰하고 설정값을 수정해야하는데 이러한 절차는 관행농업 노지농업에서 경험해보지 못했던 내용으로 충분한 준비없이 스마트팜을 도입할 경우 실패할 수 있는 것이다.

그러나 재배작물에대한 자료를 충분히 준비하고 공부하여 단계별 재배환경에따른 온습도 이산화탄소등 기초설정값을 기록한 생육주기별 환경설정 매뉴얼을 준비하고, 냉난방기 환기장치 가습장치 조명설비 스프링클러장치등 관련장비를 복합환경제어기가 재배사내외부에 설치한 각종센서의 센싱값에 의하여 어떻게 작동하는지를 충분히 이해하고 학습하여 장비를 내가 원하는 환경에 맞게 자유롭게 제어할 수 있을 때 비로소 최적의 재배환경제어가 가능한 것이다.

온실의 규모가크고 재배작물이 고부가 가치이면서 환경조건이 까다로운 작물일수록 세심하고 복합적인 비교적 고가의 장비를 선택하여 설치해야 할 것이다.
온실환경제어시 얼마나 많은 데이터를 기반으로 상호비교 연산하여 결과 값을 만들어내는지 만들어진 데이터는 연관된 장비 하나만을 가동 정지하는 신호인지 아니면 다양한 장비가 상호 연동하면서 비례 작동 하는지에 의하여 온실내환경은 가장최적의 상태를 유지하면서 가장적은 에너지를 소비하면서도 식물성장에 적합한 환경을 제공할 것이다. 가령 온실내 생육적정온도를 유지함에 있어 관리자의 설정온도에 의하여 냉난방기와 차광막 스크린 천측창 환기팬 및 유동팬등을 통합적으로 제어해야 하는데 비닐온실일 경우 겨울철적정실내온도를 유지하기 위하여 낮시간 흐린날씨에는 햇빛의 투과율이 낮은 관계로 천장 및 측창 1중 2중창을 개폐하지 않고 단열상태를 유지 외부로의 열손실을 차단하면서 설정온도 이하에서 난방기를 부분 가동하여 온도를 유지 이때 온도불균형을 해소하기 위하여 유동팬이 간혹 작동한다. 날씨가 좋아져 태양이 보이면 즉시 난방기 가동을 중지하고 태양광을 이용한 온도상승을 기대한다. 설정온도 이상에서 태양광량의 증가속도를 감안하여 먼저 1, 2중의 천창을 일부개방하면서 온도상승속도를 관찰 점차 측창 및 3중천측창을 비례 개방하여 온도를 유지한다. 그러나 겨울날씨는 예측이 어려운지라 상시비상대기상태로 AI 로봇은 대기하다 바람이 분다거나 눈이오는 경우 즉시 3중천창과 측창을 상황을 봐가면서 제어하여 변덕스런 날씨에 대비한다.

여름철 냉방가동시 식물의 광합성에 필요한 태양광을 차광막과 스크린을 이용하여 제어하면서 필요이상의 태양광유입을 차단하여 실내온도를 유지하나 온실에서의 여름철 태양광은 비교적 짧은 시간에 실내온도상승으로 이어진다.
이때 AI는 실내공기와 외기공기의 온습도를 비교하여 외기를 이용한 냉방이 가능하다 판단될 때 천측창을 개방하여 외기냉방 설정모드로 작동 추가적으로 환기팬과 교반팬을 가동하면서 실내공기의 상승을 차단한다.
이후 계속된 온도상승시 실내공기습도와 온도값에 따라 온실내 미스트, 포그등을 분사 물의증발잠열을 이용하여 온도상승을 차단한다. 그러나 비가 내릴 때나 공기중 습도가 높은날에는 물의 증발 잠열을 이용한 냉각이 불가능하다.
이럴 경우 마지막 선택으로 실내온도와 습도모두 해결 할 수 있는 냉방설비를 가동할 수 있으나 이러한 설비는 설치비가 고가이고 운전에 따른 에너지소비도 많기 때문에 적용할 수 있는 시설은 제한적이다.

이처럼 설정온습도에 내외부의 센싱값을 기초로 관련장비가 순차적으로 일사분란하게 상호보완 최상의 제어알고리즘에 의하여 비례제어하는 시스템은 적은규모의 온실에서 보통의 농작물재배에서는 시설비가 고가인관계로 적용하기 어려울 것이다.
아무리 좋은 자동화시스템도 사용자가 설비의 기능을 100%이해하고 시설재배시 계절별 생육단계별 재배작물의 특성을 기반한 설정온습도 조도 이산화탄소 농도등 성장에필요한 환경값을 알고 이를 이용한 장비의 제어방법을 이해할 때 스마트팜도입이 가능할 것이다.
또한 이러한 스마트팜의 기능 정도를 단계별로 구분할 때 초보적수준의 저가형을 선택할지 고사양의 AI기반 고가형을 선택할지는 스마트팜에 대하여 얼마나 준비했으며 공부할준비가 됐는지 농장규모와 재배작물의 특성등을 고려하여 농장에 맞는 시스템을 선택해야 할 것이다.

온실스마트농업의 시작은 데이터이고 오랜시간 축적된 고품질의데이터가 모여 빅데이터로 발전인공지능을 통한 분석 및 활용으로 이어질 때 무인스마트 농업으로 발전할 것이다.