본 연구는 건물에너지 시뮬레이션을 이용하여 엽채류를 재 배하는 자연환기 온실에서 자연환기 및 작물 에너지 구현에 따른 시뮬레이션 모델 성능 평가를 진행하였다. 작물 에너지 교환과 자연환기가 모두 구현되지 않았을 경우 온도는 MAE 9.86℃, MSE 254.32℃2, MAPE 14.91%로, 습도는 MAE 34.24pp, MSE 1,403.57%RH2, MAPE 44.41%로 나타났으 며, 작물 에너지만 구현되었을 경우 온도는 MAE 16.23℃, MSE 400.82℃2, MAPE 22.49%로, 습도는 MAE 51.95pp, MSE 2,734.64%RH2, MAPE 63.56%으로 나타났다. 자연환 기를 구현하면서 안정된 경향을 보이며 성능이 크게 향상되었 다. 자연환기만 구현되었을 경우 온도는 MAE 1.58℃, MSE 3.79℃2, MAPE 2.02%로, 습도는 MAE 13.24pp, MSE 239.38%RH2, MAPE 16.92%로 나타났으며, 자연환기와 작 물 에너지가 모두 구현되었을 경우 온도는 MAE 1.38℃, MSE 3.53℃2, MAPE 1.83%으로, 습도는 MAE 10.13pp, MSE 154.18%RH2, MAPE 13.08%로 나타났다. 본 연구를 통해 시설 재배 환경의 에너지 분석 시 자연환기와 작물 에너 지 교환이 필수적으로 고려되어야 함을 알 수 있으며, 내부 환 경의 변화가 공기 유동과 작물 에너지에 지배적인 영향을 받 는 것으로 판단된다. 이후 다양한 온실 형태에서 공조 (HVAC) 장치 및 운영 방식에 따른 내부 환경 변화와 이에 따 른 작물 에너지 평가에 관련된 연구가 이루어질 수 있을 것으 로 판단된다.

Greenhouse environmental control supports stable cultivation under increasing climate variability and energy costs, motivating quantitative assessment of thermal conditions and energy use. Many simulation studies omit natural ventilation and crop energy exchange. Using a building energy simulation (BES), This study coupled Stanghellini’s evapotranspiration model with a wind-pressure-based natural-ventilation scheme to simulate a naturally ventilated leafy-vegetable greenhouse and evaluated predictions of air temperature and relative humidity against observations. Without ventilation and crop energy: temperature MAE 9.86°C, MSE 254.32°C2, MAPE 14.91%; humidity MAE 34.24pp, MSE 1,403.57%RH2, MAPE 44.41%. With crop energy only: temperature MAE 16.23°C, MSE 400.82°C2, MAPE 22.49%; humidity MAE 51.95pp, MSE 2,734.64%RH2, MAPE 63.56%. With ventilation only: temperature MAE 1.58°C, MSE 3.79°C2, MAPE 2.02%; humidity MAE 13.24pp, MSE 239.38%RH2, MAPE 16.92%. With both: temperature MAE 1.38°C, MSE 3.53°C2, MAPE 1.83%; humidity MAE 10.13pp, MSE 154.18%RH2, MAPE 13.08%. The results show that including both airflow and crop energy exchange is necessary to obtain the lowest prediction errors in BES-based energy analysis and environmental control for naturally ventilated greenhouses.

Abstract
서 론
재료 및 방법
    1. 대상 온실
    2. 건물 에너지 시뮬레이션(BES)
    3. 물질 평형식
    4. Airflow Network
    5. 풍압계수 산정
    6. 작물 에너지 교환
    7. 검증 및 평가
결과 및 고찰
    1. 시뮬레이션 모델링
    2. 피복 및 골조
    3. 열 구역
    4. 작물 에너지 모델링
    5. 풍압계수 산정
    6. 검증 결과
적 요
사 사
Literature Cited

• 김한(국립공주대학교 농공학과 대학원생) | Han Kim (Graduate Student, Department of Agriculture Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea)
• 이승헌(국립공주대학교 농공학과 대학원생) | Seung-Hun Lee (Graduate Student, Department of Agriculture Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea)
• 김락우(국립공주대학교 스마트팜공학과 교수) | Rack-Woo Kim (Associate Professor, Department of SmartFarm Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea) Corresponding author
• 이윤정(국립공주대학교 스마트팜공학과 학부생) | Yun-Jeong Lee (Undergaduate Student, Department of SmartFarm Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea)
• 허윤규(국립공주대학교 스마트팜공학과 학부생) | Yoon-Kyu Hur (Undergaduate Student, Department of SmartFarm Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea)
• 이태석(농촌진흥청 국립농업과학원 농업공학부 연구사) | Tae-Seok Lee (Researcher, Division of Agricultural Engineering, NIAS, RDA, Jeonju 54875, Korea)
• 윤성욱(농촌진흥청 국립농업과학원 농업공학부 연구사) | Sung-Wook Yun (Researcher, Division of Agricultural Engineering, NIAS, RDA, Jeonju 54875, Korea)