스마트팜으로 알려진 지능형 온실환경 제어(스마트제어)가 겨울철 장미 ‘비스트’의 절화품질에 미치는 영향을 기존의 농 가 수동제어(수동제어)와 비교하여 조사하였다. 그 결과 지능 형 스마트제어가 온실환경인 기온, 배지온도, 상대습도를 겨 울철 절화 장미 생산에 적합하게 유지시켰다. 반면, 수동제어 는 적정한 환기와 상대습도 관리에 다소 불리하였고, 결과적 으로 겨울철 과습으로 흔히 발생하는 잿빛곰팡이 발병이 증가 했으며 절화수명이 단축되었다. 절화의 생체량, 길이, 수명 등 절화품질 역시 스마트제어를 통해 상대적으로 개선되었다. 이 번 연구를 통해 스마트제어 방식이 시설환경관리 측면에서 겨 울철 고품질 절화 장미 생산에 유리하다는 것을 확인하였다.

PURPOSES : This study aimed to improve the effect of increasing the number of urban railway users when public transportation accessibility is improved by using village buses. METHODS : Using the case of Daejeon City, this study utilized the greenhouse gas reduction benefit among the benefits of the investment evaluation guidelines of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport to demonstrate the effect of introducing village buses, a flexible means of transportation, to transportation-disadvantaged areas and improving accessibility, thereby inducing a change to urban railways. and were quantitatively analyzed. RESULTS : The number of users expected to switch to urban rail was 9,964 in 2020 and 9,220 in 2025. Thus, the greenhouse gas reduction effect is predicted to decrease annually by 34,554 t (2020) and 31,973 t (2025). CONCLUSIONS : Among the demand management techniques, reducing the use rate of passenger cars is one of the most important. For this policy, it is most effective to provide an alternative means of transportation.

이 연구는 1세대 스마트 온실의 재배환경 데이터와 장미 절 화의 품질 특성 데이터를 수집하고 그 요인들 간의 상관 관계 를 분석하여 절화수명 예측 및 최적 환경 조성의 기초 자료를 얻고자 수행되었다. 이를 위해, 토경재배(SC) 및 암면배지경 양액재배(RWH) 하우스 각 1개소를 선정하여 1년간 기온, 상 대습도(RH) 및 수증기압차(VPD), 일적산광량(DLI), 근권온도 등의 환경 데이터와 매월 말 수확된 장미 ‘Miss Holland’ 절 화의 품질 특성 데이터를 수집하였으며, 이 데이터와 절화수 명과의 상관관계를 분석하였다. 절화수명은 10월과 11월을 제외하고는 SC 하우스에서 RWH 하우스보다 더 길었다. 절 화수명과 환경 및 생육 특성 간의 상관관계 분석에서 SC 하우 스의 상관계수는 RWH 하우스보다 조금 더 높았으며, 절화수 명 예측을 위한 요소들도 두 하우스 간에 차이가 있었다. SC 하우스의 절화수명 Y=0.848X1+0.366X2-0.591X3+2.224X4- 0.171X5+0.47X6+0.321X7+9.836X8-110.219(X1-X8: 최고 RH, RH 일교차, DLI, pH, Hunter’s b value, EC, 절화 장, 잎 두께; R2=0.544)로 예측되었고, RWH 하우스의 절화수명 Y=-1.291X1+52.026X2-0.094X3+0.448X4-3.84X5+0.624X6 - 8.528X7+28.45(X1-X7: 경경, 야간 VPD, 최고 근권온도, 최 저 근권온도, 기온 일교차, RH 일교차, 최고 VPD; R2=0.5243) 로 예측되었다. 이 두 모델식으로부터 SC 하우스에서는 RH, EC 및 pH가, 그리고 RWH 하우스에서는 근권 온도가 절화수명에 더 큰 영향을 미친다는 것을 추론할 수 있다. 따라서 각 재배 방법에 따라 장미의 절화수명에 더 큰 영향을 미치는 환경적 요인을 효율적으로 관리할 필요가 있다.

생물환경조절학회지 31권 4호에 게재된 논문의 사사가 잘못 기재되어 있어 바로 잡습니다.

The external weather conditions including temperature and wind speed in the Saemangeum reclaimed land is different from that of the inland, affecting the internal environment of the greenhouse. Therefore, it is important to select an appropriate covering material considering the insulation effect according to the type and characteristics of the covering material considering the weather condition in the Saemangeum reclaimed land. A hexahedral insulation chamber was designed to evaluate the insulation efficiency of each glass-clad material in the outside weather condition in reclaimed land. In order to evaluate the insulation effect of each covering material, a radiator was installed and real-time power consumption was monitored. 16-mm PC (polycarbonate), 16-mm PMMA (polymethyl methacrylate), 4-mm greenhouse glass, and 16-mm double-layered glass were used as the covering materials of the chamber. In order to understand the effect of the external wind directions, the windward and downwind insulation properties were evaluated. As a result of comparing the thermal insulation effect of each greenhouse cover material to single-layer glass, the thermal insulation effect of double-layer glass was 16.9% higher, while PMMA and PC were 62.5% and 131.2% higher respectively. On average the wind speed on the windward side was 53.1% higher than that on the lee-wind side, and the temperature difference between the inside and outside of the chamber at the wind ward side was found to be 52.0% larger than that on the lee ward side. During the experiment period, the overall heating operation time for PC was 39.2% lower compared to other insulation materials. Showing highest energy efficiency, and compared to PC, single-layer glass power consumption was 37.4% higher.

We deduced the proper estimation methodology for the amount of carbon sequestration by damaged trees for Environmental Impact Assessment (EIA). The nine development projects related to renewable energy, damaged trees occur, assessment status and used method of evaluating the carbon storage of damaged trees were summarized. And after re-calculating the carbon storage of damaged trees through allometric equations, the difference between the two groups, re-calculated the damaged trees carbon storage and the damaged trees carbon storage in the report, was validated. As a result, damaged trees carbon storage in words was more than the re-calculated damaged trees carbon storage, and it was statistically significant (p<0.005). This result means that the existing method for calculating damaged tree carbon storage is overcalculated. It was judged that it was necessary to improve the calculation method. Therefore, allometric equations suitable for each dominated-tree species should be used when calculating the damaged tree carbon storage. Furthermore, we propose to establish a carbon storage calculation system based on actual data from the ecosystem so that researchers can efficiently and accurately the damaged trees carbon storage. Key words: damaged vegetation, carbon sequestration, allometric equation, environmental impact

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작 하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경 우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많 은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬 레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬 레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데 이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반 영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기 술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱 타당한 결과를 보 일 것이다.

스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이 다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터 와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환 경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이 노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30) 로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라 이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데 이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코 딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤 터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자 료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분 야에 적용될 것이다.

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.

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.

In this study, an accelerated weathering test was performed to examine the variation of thermal insulation performance according to the service life. A widely used class 1 thermal screen (matt georgette + polyethylene (PE) foam + chemical cotton + felt + matt georgette) was selected as the target thermal screen. The ultraviolet irradiation that reached the target thermal screen specimen (60 x 60cm) was 5mW/cm2. Thus, the ultraviolet irradiance was set to 5mW/cm2, and the exposure periods of accelerated weathering conditions on the specimens were set to 0, 282, 847, and 1412h. The radiation exposure periods of the weathering conditions for 0, 282, 847, and 1412h indicate the amount of ultraviolet accumulation for 0, 1, 3, and 5years, respectively. In the accelerated weathering test, the target specimens that completed each exposure phase were subjected to the hotbox test to analyze their thermal insulation performances. Consequently, the thermal insulation performance of the multi-layer thermal screen was estimated to degrade rapidly after approximately two years. In the accelerated weathering condition, a quadratic function model was used to calculate the expected service life, since it adequately described the variation in thermal insulation of the thermal screen according to time. The results showed that when the thermal insulation performance degraded by 5, 10, 20, and 30%, the expected service lives were 2.5, 3.3, 4.5, and 5.5years, respectively.

본 연구에서는 하절기 토마토 재배 시 주간 포그 냉방, 야간 히트펌프 냉방을 처리를 하여 냉방 처리가 온실 내 온습도, 작물의 생육 및 수확량에 미치는 영향을 분석하였다. 하절기 주간에 차광 처리한 대조구 온실의 평균 온습도는 32.1°C, 59.4%였고, 포그 처리한 시험구 온실의 평균 온도는 30.0°C, 74.3%로 나타났다. 이 때 외부의 평균 온습도는 31.4°C, 57.7%로 대조구 온실의 온도는 외기보다 0.7°C 높았으나 시험구 온실의 온도는 외기보다 1.4°C, 대조구보다 2.1°C 낮게 나타났다. 평균 습도는 시험구 온실 74.3%, 대조구 온실 59.4%로 포그 처리를 한 시험구에서 높게 나타났다. 야간 대조구 온실의 평균 온습도는 25.2°C, 85.1%였고, 히트펌프로 냉방을 한 시험구 온실의 평균 온습도는 23.4°C, 82.4%, 로 나타났다. 야간 외부의 평균 온습도는 24.4°C, 88.2%로 대조구 온실의 온도는 외기보다 0.8°C 높았으나 시험구 온실의 온도는 외기보다 1.0°C, 대조구보다 1.8°C 낮게 나타났다. 평균 습도는 시험구 온실 82.4%, 대조구 온실 85.1%로 나타나 시험구 온실의 습도가 더 낮게 나타났다. 작물 생육은 정식하고 8주 후에는 두 온실 간의 큰 차이는 없는 것으로 나타났으나 냉방 처리 후에는 시험구 온실의 작물이 대조구에 비해 경경, 초장, SPAD 값이 높게 나타났다. 토마토의 수확량은 냉방을 시작하고 2주 후까지 총 생산량의 차이는 1.2%로 큰 차이 없었으나 3주 후와 4주 후의 일 생산량이 시험구에서 대조구보다 많게 나타났다. 최종적으로는 시험구의 수확량이 81.3kg, 대조구의 수확량이 73.8kg으로 시험구가 대조구에 비해 10.2% 많게 나타남으로써 하절기 주간 포그 냉방, 야간 히트펌프 냉방이 작물 성장에 적합한 환경을 조성해 줌으로써 생육 및 생산성에 영향을 미친 것으로 판단된다. 냉방 처리에 따른 경제성을 비교해보면 대조구 온실에서는 142,166원의 수익이 있었던 반면 시험구 온실에서는 28,727원의 손해가 발생하여 냉방 처리는 경제성이 떨어지는 것으로 나타났다. 그러나 재식 밀도, 히트펌프 운용 시간 및 기간을 조절하여 에너지 사용은 줄이면서 생산성을 증가시킨다면 경제성도 확보할 수 있을 것으로 기대되며 이에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단 된다.

본 연구에서는 단면설계 및 열 교환 장치 위치 변경을 통해 온실의 구조 변경을 진행하였으며, 선행연구를 통해 개발된 모델을 근간으로 하여 개선 여부에 따른 온실 내부 환경을 예측하였다. 단면형상과 열 교환 장치의 개선 후 유속 변화에 따른 시뮬레이션 분석을 진행하였으며, 이 때 온도와 균일도는 각각 평균 0.65°C, 0.75%p 상승함을 확인하였다. 해석대상 온실과 같은 소규모 온실의 경우 방열관의 난방성능 개선보다 FCU에 의해 형성되는 공기 유동이 균일한 환경 조성에 더 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 개선 전 ‧ 후 온실에 환기시스템 적용 시 공기 유동 특성 분석을 위해 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 공기 유동과 공기령은 유사한 분포를 보였으며, 개선 후 온실의 공기령이 개선 전 온실 대비 18초 낮게 나타났다. 개선 전 ‧ 후 온실 시뮬레이션 분석 결과 전체적으로 개선된 온실에서의 평균온도 및 온도 균일도 상승, 최대편차 감소 등 내부 환경의 균일성이 향상됨을 확인하였다. 선행연구로 개발 된 모델은 형상 변경, 열 교환 장치 위치 변경 등에 따라 변화하는 온실 내부 환경을 예측할 수 있음을 확인하였으며, 온실 설계, 온실 내 난방시스템 설계 등의 분야에 적용 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 같은 지역에 위치한 온실 3곳의 식별을 위해 통계적인 방법으로 분류를 하고자 주성분 분석(PCA)과 선형 판별 분석(LDA)을 수행하였다. 온실 내의 환경데이터는 같은 지역의 온실 3곳을 대상으로 4월 1일부터 4월 28일 총 4주간 1시간 간격으로 수집된 값을 사용하였다. 데이터를 분석하기 전, 데이터 정규화를 시키는 전처리를 거쳤으며, 전체의 80%인 훈련자료(training data)와 20%인 테스트 자료(test data)로 나누어 분석을 수행하였다. 분석을 수행한 결과, PC1은 57.51%의 설명력으로 PC1 = 0.7118112 × Tem. –0.6830065 × Humi. –0.1637892 × CO2.의 식을 가지며, LD1은 67.06% 의 설명력으로 LD1 = 0.8622565 × Tem. –0.1805741 × Humi. + 1.4018140 × CO2. + 0.03040701의 식을 가지는 것으로 나타났다. 이렇게 미리 분류시켜 놓은 온실의 데이터를 바탕으로 새로운 환경의 데이터를 입력하였을 때 특정 그룹으로의 분류가 가능함으로써 데이터의 성향을 파악할 수 있다. 이러한 데이터는 식별을 용이하게 함으로써 데이터의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

이 연구는 스마트 온실의 온습도 데이터를 수집하고, 그 환 경 요인들 간의 상관관계를 분석하여 스마트 온실 환경관리의 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 스마트팜 시스템이 도입된 토경 방식의 OS 온실과 암면 배지경 방식의 KB 온실을 대 상으로 기온, 근권온도, 상대습도의 항목에서 매일 24시간의 데이터를 수집하였고, 이중 최고와 최저, 일평균, 주간 평균, 야간 평균, 일교차의 여섯 가지로 세분하여 정리한 후 두 온실 간의 차이와 기온과 근권온도의 상관관계를 분석하였다. 장미의 생육적온은 주간, 야간, 일교차는 이며, 근권온도는, 습도 는 95% 미만을 유지하는 것이 좋다. 두 온실의 실제 환경과 장미의 적정 환경 조건을 비교했을 때, 주간 기온은 OS 온실 에서 5개월 간, KB 온실에서 7개월 간 적정 수준(24~27˚C)을 유지하였다. 야간 기온은 두 온실 모두 2개월간 적정 수준 (15~18˚C)을 유지하였고, 일교차는 OS 온실에서 6개월간, B 온실은 9개월 간 적정 수준(약 10˚C)에 근접하였다. 근권온도 는 OS 온실에서 10개월, KB 온실에서 5개월간 적정 수준 (20~25˚C)을 유지한 반면, 상대습도는 두 온실 모두 연중 적정 범위 내에 들었다. 기온과 근권온도의 상관관계를 분석한 결 과, OS 온실은 최고 온도, 평균 온도, 주간 온도, 야간온도에 서는 뚜렷한 상관관계를, 최저온도와 일교차에서는 약한 상관 관계를 보였으며, KB 온실에서는 전 영역에서 매우 강한 직선 적 비례 관계를 보였다. 결론적으로 토경재배를 실시하는 OS 온실이 고설식 암면배지경을 실시하는 KB 온실에 비해 근권 온도가 기온의 영향을 덜 받았으며, 완충능력이 높은 토경재 배에서는 기온의 영향을 덜 받는다고 볼 수 있다.

This study was conducted to investigate cucumber plants response to greenhouse environments by solar shading in greenhouse in the summer. In order to estimate heat stress reduction of cucumber plants by solar shading in greenhouse, we measured and analyzed physiological conditions of cucumber plants, such as leaf temperature, leaf-air temperature, rubisco maximum carboxylation rate, maximum electron transport rate, thermal breakdown, light leaf respiration, etc. Shading levels were 90% mobile shading of full sunlight, 40% mobile shading of full sunlight and no shading(full sunlight). The 90% shading screen was operated when the external solar radiation is greater than 650 W·m-2. Air temperature, solar radiation, leaf temperature, leaf-air temperature and light leaf respiration in the 90% shading of full sunlight was lower than those of 40% shading and no shading. Rubisco maximum carboxylation rate, arrhenius function value and light leaf respiration of the 90% shading were significantly lower than those of 40% shading and no shading. The thermal breakdown, high temperature inhibition, of 90% shading was significantly higher than that of 40% shading and no shading. Therefore, these results suggest that 90% mobile shading made a less stressful growth environment for cucumber crops.

Because the inner environment of greenhouse has a direct impact on crop production, many studies have been performed to develop technologies for controlling the environment in the greenhouse. However, it is difficult to apply the technology developed to all greenhouses because those studies were conducted through empirical experiments in specific greenhouses. It takes a lot of time and cost to develop the models that can be applicable to all greenhouse in real situation. Therefore studies are underway to solve this problem using computer-based simulation techniques. In this study, a model was developed to predict the inner environment of glass greenhouse using CFD simulation method. The developed model was validated using primary and secondary heating experiment and daytime greenhouse inner temperature data. As a result of comparing the measured and predicted value, the mean temperature and uniformity were 2.62°C and 2.92%p higher in the predicted value, respectively. R2 was 0.9628, confirming that the measured and the predicted values showed similar tendency. In the future, the model needs to improve by applying the shape of the greenhouse and the position of the inner heat exchanger for efficient thermal energy management of the greenhouse.

To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.