This study developed an IoT-based agricultural well control system and demonstrated it through a control system in the current state of domestic open-field smart farms where systematic management is insufficient due to the difficulty of collecting accurate data such as agricultural water intake and usage. As a result, it was possible to derive the optimal control system test results according to the watering conditions for each schedule by conducting automatic control focusing on periods when there is no precipitation. This means that irrigation can be carried out smoothly during the time when irrigation is needed to improve crop quality and secure farm income, and as a result, it is possible to systematically manage and operate among demonstration farms connected to irrigation, resulting in a shortage of agricultural water and a resolution of supply imbalances.

This study explores strategies to address the variability of heat energy using renewable energy and heat grids to achieve carbon neutrality. Renewable energy source introduce fluctuations that can impact the stability of power systems, while heat grids provide a systematic infrastructure for efficient supply of heat energy and power generation. Jeju Island is chosen as a case study, focusing on balance control based on groundwater-based geothermal energy to optimize the distribution of heat energy. The results demonstrate that the 3rd control method is the most effective in maintaining the target temperature in greenhouses, and specific temperature settings and objectives are proposed for each control method based on crop requirements. These research findings contribute to achieving carbon neutrality and reducing power consumption.

본 연구는 반밀폐형 토마토 재배 온실에서 광합성율 극대화를 위한 적정 탄산가스 시비 농도를 구명하고자 광합성 모델을 이용하여 잎의 최대 카복실화율(Vcmax), 최대 전자전달속도(Jmax), 열파괴, 잎 호흡 등을 계산하고 실제 측정값과 비교하였다. 다양한 광도(PAR 200μmol·m -2 ·s -1 to 1500μmol·m -2 ·s -1 )와 온도(20°C to 35°C) 조건에서 CO2 농도에 대한 A-Ci curve는 광합성 측정 기기를 사용하여 측정하였고, 모델링 방정식으로 아레니우스 함수값 (Arrhenius function), 순광합성율(net CO2 assimilation, An), 열파괴(thermal breakdown), Rd(주간의 잎호흡)를 계산 하였다. 엽온이 30°C 이상으로 상승하였을 때 Jmax, An 및 thermal breakdown 예측치가 모두 감소하였고, 예측 Jmax의 가장 최고점은 엽온 30°C였으며 그 이상의 온도에서는 감소하였다. 생장점 아래 5번째 잎의 광합성율은 PAR 200－ 400μmol·m -2 ·s -1 수준에서는 CO2 600ppm, PAR 600－800μmol·m -2 ·s -1 수준에서는 CO2 800ppm, PAR 1000μmol·m -2 ·s -1 수 준에서는 CO2 1000ppm, PAR 1200－1500μmol·m -2 ·s -1 수준에서는 CO2 1500ppm을 공급했을 때 포화점에 도달하였다. 앞으로 광합성 모델식을 활용하여 과채류 온실 재배 시 광합성을 높일 수 있는 탄산시비 농도를 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 HPS (high-pressure sodium lamp, 고압나트륨등, 700W)와 PLS (Plasma Lighting System, 플라즈마 등, 1,000W) 램프를 이용하여 겨울재배 오이의 보광재배 효과를 구명하고자, 양지붕형 유리온실 3동에 무보광을 대조구로 하여 오이(‘후레쉬’ 품종)를 2015년 11월 2일에 정식하여 2016년 3월 15일까지 재배하였다. 보광은 2015년 11월 20일부터 2016년 3월 15일까지 약 4개월 동안 명기를 14시간/일(일몰 전 약 30분에 점등 개시)으로 정하여 실시하였고, 낮동안의 일사량이 100W·m2 이하일 경우 자동으로 점등이 되도록 제어하였다. 분광투과특성은 PLS의 경우 광합성유효광(400-700nm)이 전반적으로 고르게 분포하나 HPS는 400-550nm 광량이 매우 적은 반면, 550-650nm 광원이 PLS보다 많이 분포되었다. 330-1,100nm 광은 HPS가 PLS에 비해 6% 많았고 UV와 적색광은 비슷하였다. 광합성유효광(400-700nm)은 HPS에 비해 PLS가 12.6% 많았고, 근적외선(700-1,100nm)은 HPS에 비해 PLS가 12.6% 적었으며, R/FR은 HPS가 높았다. 오이의 초장, 엽수, 마디수, 건물중 등의 생육은 무보광에 비해 두 보광등에서 비슷한 수준으로 높았다. 광합성능력은 두 광원 간에 유의적인 차이가 없었다. 오이의 주당 과실 개수(무게)는 무보광 21.2개(2.9kg)에 비해 PLS가 38.7개(5.5kg), HPS가 40.4개(5.6kg)로 1.8~1.9배 많았다. 보광등의 설치비와 전기 에너지 비용을 고려하여 오이 보광재배의 경제성을 분석한 결과, PLS와 HPS 보광등은 각각 37%와 62%의 소득증대효과가 있었다.