파이프 골조 온실의 내구성 증대를 위하여 4가지의 부식방지 처리를 한 파이프를 실험온실 내부에 설치하여 20년경과 후 표면부식 상태와 강도 변화 실험을 실시하였다. 대기 중에 노출된 지상부위에서 무처리 파이프는 강도가 1.3%정도 줄었지만 다른 처리와의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 지하 매설부위에서 중방식 처리한 파이프의 강도는 0.6%정도 줄어 거의 변화가 없었으나 무처리는 15.7% 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 방청 페인트나 아스팔트 도포는 4.2~4.4% 정도 감소하는 것으로 나타났다. 지상부위는 모든 시료에서 심한 부식상태를 보이지 않았다. 중방식 처리는 변화가 없었고, 방청페인트 처리도 녹은 발견되지 않고 약간의 변색만 있었다. 아스팔트 도포는 검게 변색되고 약간의 녹이 발견되었으며, 무처리는 표면의 20~30%정도가 녹슨 것으로 나타났다. 지하 매설부위 무처리 파이프의 경우에는 전체가 완전히 녹슬어 있었고, 아스팔트 도포한 파이프도 표면의 80~90%가 녹슬어 있었다. 방청페인트 처리는 20~30%정도 녹슬어 있었고, 중방식 처리는 거의 변화가 없었다. 중방식 처리는 지하 매설부위에서도 확실한 부식 방지 효과를 보이는 것을 확인할 수 있었고, 방청페인트 처리도 어느 정도 부식 방지 효과를 나타내고 있으므로 현장에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정 구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.

스마트 온실은 주로 파프리카, 토마토, 딸기와 같은 과채류 작물을 대상으로 보급되었다. 스마트 온실의 보급량은 지속적으로 증가하고 있지만, 그 실태에 대한 조사는 부족하다. 그러므로, 이번 연구를 통해 한국의 스마트 온실의 시설 규모, 재배작물, 재배방법, 발생 병해충과 실사용자의 평가를 중심으로 한 현 실태를 파악하고자 하였다. 스마트 온실의 리스트는 각 권역별 현장지원센터로부터 제공받았으며, 모든 조사는 농가를 직접 방문하여 수행되었다. 조사된 스마트 온실 농가의 약 50%가 3,300 m2~6,600 m2사이의 규모로 운영하고 있었다. 조사된 농가 중 97.1% 가 화학적 방법을 이용해 병해충을 방제하고 있었다. 조사된 농가에서 응답한 주요 식물병은 흰가루병과 잿빛곰팡이병으로 각각 54.4%, 33.8% 비율로 주로 문제가 되는 식물병이라고 응답하였다. 모든 토마토 농가에서 가루이류가 가장 문제가 되는 해충이라고 응답하였다. 그러나, 파프리카 농가의 76.5%, 70.6%가 총채벌레류와 진딧물류를 가장 문제가 된다고 응답하였다. 스마트 온실에 대한 사용자의 만족도는 10점 만점에 평균 7.5점이었다. 이 결과는 한국의 현재 스마트 온실을 관리하고 미래 스마트 온실을 설계하는 계획을 세우는 데 도움이 될 것이라 생각된다.

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현 시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상 대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8 연동 온실(1,032m2)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2 월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실 내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사 용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때(R2 = 0.988), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.990). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하 였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대 습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

본 연구에서는 평균온도 상승에 따른 출수기변화, 수량구성 요소 및 수량, 출수기건물중 및 식물체 질소함량 변화를 평가 한 결과는 다음과 같았다. 1. 생육기 평균온도 1oC 상승 시 밀의 출수기는 약 2.8일 단축된 것으로 판단되었다. 2. 평균온도 상승 시 수량구성요소와 수량이 악화되었는데, 주로 면적당수수 감소에 의해 면적당립수와 수량이 감소한 것으로 판단되었다. 3. 1수립수는 11월 7일 파종 시 고온조건에서 감소하였으나 11월 17일 파종 시 고온조건에서 감소하지 않았다. 4. 천립중은 출수 후 30일간 평균온도 1oC 당 약 2.1g씩 감소하였다. 5. 평균온도 상승 시 출수기 건물중은 감소하지 않았으나, 출수기 면적당경수는 감소한 것으로 판단되었다. 6. 고온처리 시 식물체 질소흡수량이 감소하여 면적당립수가 감소한 것으로 판단되었다.

쑥은 세포 손상과 위염 회복에 효능이 있는 유파틸 린을 가지고 있는 약용작물이다. 본 연구의 목적은 강 화쑥의 온실에서의 주년 생육 특성을 분석하고, 환경 스트레스를 처리하여 유파틸린의 함량을 증대시키는 것이다. 유리 온실에서 강화쑥을 육묘 6주, 정식 후 8 주간 재배하여 생육 특성과 유파틸린 함량을 비교하였 다. 광합성은 상대적으로 고광도인 1,200μmol·m-2·s-1에 서도 포화되지 않았다. 생육속도는 정식 후 2주후에 최고에 도달하였고 정식 후 8주부터 감소하기 시작하 였다. 강화쑥은 다년생 숙근초로 계절 변화에 민감하게 반응하여 봄 여름의 영양 생장기에는 높은 생육과 성 분 함량을 나타내었으나, 가을과 겨울에는 개화 및 월 동으로 인하여 생육 및 유파틸린 성분 함량이 크게 감 소하였다. 따라서 강화쑥의 주년 재배를 위하여는 이를 억제하기 위한 야파 처리의 적용이 필수적인 것으로 판단되었다. 2종류의 스트레스와 1종류의 eliciter를 처 리하였다. 건조 스트레스는 수확 전 5, 6, 7, 8 일간 관수을 중단하였고, 염류 스트레스는 수확 3일전 양액 에 염화나트륨 추가하여 2, 4, 6, 8dS·m-1 농도로 하였 고, 메틸자스모네이트는 수확 3일전 12.5, 25, 50, 100μM 농도로 엽면 시비하였다. 건조 스트레스 처리 구 중 7일 및 8일간 관수를 중단한 경우와 메틸자스모 네이트를 25μM 엽면 시비한 경우 유파틸린 함량이 증 가하였다. 염류 스트레스 처리구에서는 유파틸린 함량 증대가 발견되지 않았다. 본 연구 결과는 환경 처리를 통해 유용 성분의 증대가 가능하고 의약 원료로써 강 화쑥의 생산성과 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 증 명하였다.

본 연구는 공기주입 이중피복온실과 관행 이중피복온실의 생육환경과 단열성능을 비교하기 위하여 수 행하였다. 두 온실의 온도, 상대습도, 포차, 이산화탄소농도, 일사량, 딸기 생산량 및 난방연료소비량을 비교하 였다. 공기주입온실이 관행온실보다 야간에 상대습도가 더 높고 포차는 더 낮게 나타나 딸기의 생육에 좋지 않은 환경을 보여주었다. 이산화탄소농도는 공기주입온실이 관행온실보다 더 높게 나타났으며, 이는 공기주입 온실이 더 밀폐되어 있어 환기량이 적기 때문인 것으로 판단된다. 관행온실의 광투과율이 77%로 공기주입온실 의 72%보다 더 높아 관행온실의 광환경이 더 우수한 것으로 나타났다. 관행온실의 딸기 생산량이 더 높게 나 타났으며, 이는 관행온실의 생육환경이 공기주입온실보다 더 우수한 결과로 판단된다. 난방연료는 공기주입온 실에서 더 적게 소모되어 공기주입온실의 단열성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망 (ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량 변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 R2 = 0.82이었고, ANN의 R2 = 0.94로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.

수출용 온실 단지로 기대되는 간척지의 광환경은 해무 등에 의해 내륙과는 다른 광환경 특성을 나타낸다. 이러한 간척지에서 온실 설계 기준을 작성하기 위해서 산란 광과 직달광을 고려한 온실 내 광분포 연구가 필요하다. 본 연구에서는 간척지의 고유의 광환경 특성을 분석하고 3-D 온실 모델에 적용하여 간척지의 온실 내 공간적인 광분포를 추정하고자 하였다. 먼저 간척지의 일사량을 산란광과 직달광으로 구분하여 측정하고 내륙의 일사량과 비교하였다. 또한 간척지 지역에 설치된 온실 내의 광분포를 측정하고 이를 시뮬레이션을 통해 계산된 값과 비교함으로써 3-D 온실 모델에 대한 검증을 실시하였다. 간척지는 내륙에 비하여 전체 일사량에 대비 높은 산란광의 비율을 나타내었으며, 특히 일출 및 일몰 부근에서 크게 나타났다. 3-D 온실 모델에 의한 온실 내 예측 광 분포는 실제 간척지의 온실 내 광분포와 유사하게 나타 났다. 검증된 3-D 온실 모델을 통하여 임의의 외부 광조 건에 대하여 간척지 지역의 온실 내부의 시간적인 평균 광도의 변화와 광분포를 예측할 수 있었다. 이러한 결과는 간척지 지역의 온실 내 광환경 해석 이외에도 작물의 수광량 해석에도 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

본 연구에서는 모델 기반의 온실 환경 제어에 활용될 수 있는 미기상 환경 예측 모형을 개발하고자 하였다. 전산유체역학 시뮬레이션을 활용하여 다양한 기상 조건과 온실의 환기 구조에 따른 온실 내부의 미기상 변화와 환기창에서의 환기량 변화를 모의하고, 다중회귀분석을 통해 수치 모형을 제시하였다. 비정상상태의 환기 작용을 모의한 결과, 환기창 개방 후 환기 효과가 완전히 나타나기까지는 3분 ~ 20분 정도의 시간이 소요될 수 있는 것으로 나타났다. 기존의 센서 실측에 기반을 둔 대부분의 환경 조절 제어 시스템의 경우에는 측정값에 따른 피드백에 의해 환경 제어가 동작하므로 온실 내부의 기온이 상승한 이후에 환경 제어를 시작하게 되지만, 모델 기반의 환경 조절 제어 시스템을 도입하면 이러한 3분~20분 정도의 시간을 사전에 고려하여 적정 환경을 제어할 수 있도록 미리 환기창의 조작이 이루어지게 된다. 작은 규모의 온실에서 는 이러한 영향이 미비할 수 있지만, 근래에 증가하고 있는 대규모 온실들에 대해서는 온실 내부 작물 재배 환경의 균일성과 적정성, 안정성을 확보하고 환경 조절의 경제성을 추구할 수 있는 모델 기반의 환경 조절 시스템이 필수적이다. 본 연구에서 제시된 수치 모형들은 외부의 기온과 풍속, 지면 온도, 일사량 등의 기상 환경과 온실의 천창 개폐율에 따라 유도되는 자연 환기의 성능을 온실 내 미기상 변화와 환기창을 통한 환기량 값으로 제시하고 있으며, 전산유체역학 시뮬레이션 결과와 비교하여 각각 58% ~ 92%, 76% ~ 93%의 예측력을 보였다. 미기상의 변화는 온실을 9개의 세부 영역으로 구분하여 각 영역 에서의 기온 하락 정도로 나타내며, 환기량은 지붕에 형성된 6개의 천창에서의 공기 유출입량을 각각 제시하여 준다. 환기 작용에 의한 미기상의 변화는 반드시 환기창에서의 환기량에 의해 예측되지는 않으므로 환기량과 환기의 효과를 구분하여 적용하는 것이 중요할 것이다. 이러한 수치 모형들은 모델 기반 환경 제어 시스템에서 가상의 환기창 동작에 따른 환기 성능을 예측하는데 활용될 수 있으며, 전산유체역학 시뮬레이션과 같은 매우 복잡한 예측 모델이 비해 상당히 간단한 형태로 이루어져 있어 빠른 계산 시간을 보장한다. 이는 실시간 제어의 관점에서는 복잡한 예측 모델들에 비해 실시간 예측 과 제어가 가능하다는 큰 장점을 가져다준다. 본 연구를 통해 개발되고 시도된 결과들은 모델 기반의 온실 복합 환경 제어 시스템을 위한 알고리즘을 개발하는데 활용될 것이다. 또한 이러한 활용은 농업에 IT 기술을 접목하여 농가의 노동력 부족을 극복하고 생산성 향상과 경쟁력 확보를 도모하는 농업 선진화에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구는 경안천 토양에서 기후 조건의 차이, 식물의 유무, 질소 농도의 차이에 따른 토양의 생물학적 유기물 분해속도의 변화가 대기 중 온실가스(CH4, CO2) 발생에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구 결과, 유기물 분해속도와 CH4, CO2 flux 모두 환경 조건이 동시에 변화하는 경우에 영향을 받음을 알 수 있었다. 유기물 분해 속도는 기후 조건의 차이와 질소 농도의 차이, 기후 조건 차이와 식물의 유무가 있는 경우 에 영향을 받음을 알 수 있었다. CH4 flux는 기후 조건 차이와 질소 농도의 차이, 기후 조건 차이와 식물의 유 무, 식물의 유무와 질소 농도의 차이가 있는 경우에 영향 이 있었으며 CO2 flux는 기후 조건 차이와 식물의 유무, 식물의 유무와 질소 농도의 차이가 있는 경우에 영향이 있음을 통해 기후 조건 차이와 식물의 유무, 질소 농도의 차이가 유기물 분해속도에 영향을 주어 대기 중 온실가 스 발생에 영향을 줄 수 있음을 알 수 있었다. 기후 조건 차이는 토양의 분해를 증진시켜 대기로 방 출되는 온실가스 또한 가중시킬 수 있다고 알려져 있으 나, 본 연구를 통해 기후변화가 유기물의 분해와 대기로 의 온실가스 방출을 감소시킬 수 있다는 결과를 도출할 수 있었으며 기후 조건 차이 외의 질소가 유입될 경우, 순영향(positive effect)을 주게 됨을 알 수 있었다. 그러 나 식물의 영향이 작용할 경우 질소의 유입으로 인한 순 영향을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었으며, 이에 따른 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

관행 이중피복온실과 공기주입 이중피복온실에 대하여 보온, 난방, 환기, 냉방 등 환경조절에 따른 온실내부의 환경변화를 연중 측정하여 온습도 및 광환경 분포특성을 비교분석함으로서 기존 온실의 환경을 개선할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 겨울철 야간에 난방시 공기주입온실과 관행온실의 커튼과 피복재 사이의 온도는 거의 비슷한 값을 보여주고 있어 보온효과는 거의 동일한 것으로 나타났다. 온실내부의 커튼 안쪽의 습도는 난방으로 인해 외부습도보다 낮게 유지되었으나 커튼과 피복재 사이의 습도는 거의 100%로 유지되었다. 주간의 우천시에도 두 가지 온실의 내부온도가 거의 비슷하여 보온효과는 동일한 것으로 나타났다. 주간에 천창환기시 두 온실 모두 일사로 인해 상하방향으로 온도의 편차가 크게 발생하였고, 공기주입온실이 관행온실에 비해 온도가 약간 더 낮기 때문에 환기효과가 더 우수한 것으로 판단된다. 온도분포와 마찬가지로 상하방향으로 습도편차가 크게 발생하였으며, 공기주입온실이 관행온실에 비해 습도가 약간 더 높게 나타나 환기효과가 더 우수한 것으로 판단된다. 야간에 천창환기시에는 두 온실 모두 주간과는 달리 일사가 없기 때문에 온실내부 전체적으로 균일한 온습도분포를 보여주고 있다. 간헐적 포그분사 냉방을 실시하였을 때 두 온실 모두 상하좌우로 비교적 균일한 온습도분포를 보여주었다. 연속 포그분사 냉방을 실시한 경우 전체적으로 균일한 온습도 분포를 보여주었으며, 평균 약 3.5℃ 정도의 냉방효과가 있는 것으로 나타났다. 커튼과 지붕피복재 사이의 공간에 대한 상대습도와 절대습도의 변화를 분석한 결과 거의 커튼을 닫는 시점에서 피복재의 온도가 노점 온도 이하로 낮아지기 시작하기 때문에 커튼을 닫음과 동시에 제습기를 사용하여 지붕과 커튼 사이 공간의 공기에 함유된 수증기를 제거하면 지붕의 피복재에 발생하는 결로를 억제할 수 있을 것으로 판단된다. 피복재의 사용기간이 경과함에 따라 공기주입온실에 비해 관행온실이 광투과율이 더 감소하는 것으로 나타났다. 이는 온실내부 피복재를 권취식으로 개폐하는 과정에서 먼지와 결로로 인해 오염되기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 피복재의 광투과율이 감소되는 것을 방지하기 위해서는 피복재의 권취식 개폐방식을 지양하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 결론적으로 온실의 이중피복 방법을 공기주입 이중피복형태로 하고 천창을 용마루 위치에 나비형태로 설치한다면 관행 이중피복 온실과 동일한 에너지절감효과를 유지하면서 광투과율을 현저히 개선할 수 있고 환기효율도 높일 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 피복재 종류에 따른 착색단고추의 생육 및 생산성에 대한 지하부 환경 요인의 영향 정도를 알아보았다. 조사 기간 동안 배양액 공급량은 플라스틱 필름온실에서는 5,404L·m-2로 유리온실의 3,483L·m-2보다 1.6배나 많았다. 그러나 배양액 흡수율은 두 온실에서 71.3~73.3%로 유사한 수준이었다. 배지 EC도 4.17~4.23dS·m-1 수준으로 큰 차이를 나타내지 않았다. 정단부에서 아래로 6번째 잎의 면적은 유리온실에서 평균 123.0cm2/1eaf로 플라스틱필름온실의 119.5cm2/1eaf보다 다소 넓었다. 그러나 잎의 생체중, 건물중 및 건물률은 두 온실 간 뚜렷한 차이를 나타내지 않았다. 주간 생산량은 유리온실에서 850g·m-2로 플라스틱필름온실의 650g·m-2보다 1.3배정도로 많았다. 하지만 조사 기간 동안 잎의 면적 및 건물률, 그리고 생산량 모두에 대한 배지 EC와 배양액 흡수율 차이에서 오는 영향은 두 온실 간 뚜렷한 차이를 나타내지 않았다. 따라서 피복재 및 지상부 환경이 다른 온실에서 착색단고추 수경재배 시 생육 및 생산성 차이에 대한 지하부 요인의 영향은 거의 없는 것으로 판단된다.

본 연구는 현재 대일 수출중인 상업적인 유리온실과 플라스틱 온실에서 파프리카 'Derby'를 공시품종으로 하여 국내 온실 간 생산량 차이 발생을 분석하여, 생산성 차이를 개선하고자 시설내부의 광량, 작물의 생장량 및 수량을 두 온실간 기간별로 비교 분석하였다. 재배기간 동안 평균 일중 광량은 유리온실 9.03MJ/m2/day, 플라스틱 온실 7.37MJ/m2/day로 23%정도 유리온실의 시설내부 광량이 많았다. 총 조사기간 동안 파프리카의 생장량은 유리온실 1759.9g·m-2, 플라스틱 온실 1308.5g·m-2으로 유리온실의 작물 생장량이 높았다. 총 건물생산량 대비 영양생장생식생장 기관의 건물분배는 시설내부 광량이 높은 유리온실에서 생식생장 기관의 건물분배는 높았고, 영양생장 기관의 건물분배는 낮았다. 두 온실의 파프리카 생산성은 유리온실 14.1kg·m-2, 플라스틱 온실 7.8kg·m-2으로 유리온실이 매우 높은 생산성을 보였다. 본 연구결과는 온실 간 파프리카의 기간별 동적인 건물생산량과 건물 분배 패턴, 수량을 분석함으로써 파프리카의 수량을 예측하고 우리나라 파프리카 생산성 향상을 위한 재배기술 분야의 기초 자료와 농가 간 생산성 차이 원인을 분석하고 그에 따른 생산성 극복 기술을 개발하는데 중요한 자료가 될 것이라고 판단된다.

파프리카 재배 온실의 피복재 종류에 따른 생산성 차이에 주요 환경요인의 영향 정도를 분석을 위해 유리온실과 플라스틱필름온실의 환경요인 누적데이터를 수집하여 수량과 비교 분석하였다. 유리온실은 외부광량과 수량 간 정의상관을 나타내었고, 100MJ·m-2 당 300~500g·m-2이 증가하는 것으로 나타났고, 적산온도도 같은 경향이었다. 그리고 수량 예측 모델 개발에 있어서는 적산온도가 외부광량보다 가능성을 높게 나타내었다. 최대 순광합성은 유리온실에서 16.83μmol·m-2·s-1로 플라스틱필름온실의 14.93μmol·m-2·s-1보다 13% 정도 높았다. 단위 광량당 생산성은 유리온실에서 플라스틱필름온실보다 46% 정도 높게 나타났다. 그리고 단위 기간당 생산성도 유리온실에서 플라스틱필름온실에서 보다 47%높게 나타났다. 수량에 대한 광, 온도, CO2에 의한 분석 결과 상대수량계수, 수량증가계수, 수량감소계수 및 최대수량계수는 유리온실에서 플라스틱필름온실보다 각각 25%, 73%, 34% 및 49%높게 나타났다. 따라서 유리온실에서 파프리카 재배 시 플라스틱필름온실에 비해 생산성은 높으나, 환경요인의 급격한 변화에 더 민감한 것으로 나타났다.

본 연구는 우리나라와 네덜란드의 상업적인 온실에서 파프리카의 전체 재배기간 동안 시설 내 외부 기상환경을 비교 분석함으로써 양국간 생산량 차이 원인 분석을 함으로써 우리나라 파프리카의 시설내부 재배환경조건을 최적화하기 위한 기초자료 확보를 위하여 이 연구를 수행하였다 두 온실 모두 'Derby'를 공시하여 우리나라는 3.75주/m2(2 stems), 네덜란드는 2.5주/m2(3 stems), 1.875주/m2(4 stems)로 암면에 수경재배 하였다. 두 온실모두 재식주수는 상이하였지만, 줄기밀도는 7.5m2/stems로 같았다. 양국의 파프리카 주별 생장량은 크게 차이가 나지 않았으나, 전체 마디 대비 수확마디는 네덜란드가 우리나라에 비해 두 배 이상 높았다. 전체 재배기간 동안 일중 평균 광량은 우리나라 14.5MJ/m2/day, 네덜란드 12.1MJ/m2/day로 우리나라가 19.8% 높았다. 시설내부 24시간 평균온도는 우리나라 21.6℃, 네덜란드 21.2℃로 비슷한 경향을 보였지만, 우리나라의 시설내부 온도관리가 변화폭이 심하였다. 전체 작기의 시설내부 수분부족분(HD)은 우리나라 4.5g/m3, 네덜란드 3.5g/m3로 우리나라의 시설내부가 더 건조하게 관리되었다. 특히 우리나라 야간의 수분부족분은 매우 변화폭이 컸다. 주간 평균 이산화탄소 농도는 우리나라와 네덜란드가 반대의 경향으로 관리되었고 이는 네덜란드의 겨울철 난방 시 배출되는 이산화탄소를 시설내부로 시용한 결과에 기인한다. 일중 외부 광량 대비 시설내부 24시간 평균온도와 주간 이산화탄소 농도는 우리나라는 매우 불균일하게 관리되었지만 네덜란드의 경우 균일하게 관리되었다. 네덜란드의 시설 내.외부 환경은 우리나라에 비해 균일하게 관리되었고, 우리나라의 불균일한 시설내부 환경은 작물의 불균일한 생육을 유도할 것으로 판단된다.

공기유동 제어기술의 개발을 위한 기초자료를 제공 할 목적으로 토마토 재배 온실의 냉난방과 환기 및 공기유동 관련 실태를 조사하고, 온실유형과 난방방식별 온습도 분포를 실측하여 균일도를 분석하였다. 충남 부여 세도지역의 토마토 재배 온실 136농가를 대상으로 조사한 결과 대부분을 차지하는 단동 플라스틱 온실의 천창 설치 비율이 낮고 환기팬과 유동팬 설치비율도 매우 낮을 뿐만 아니라 설치제원도 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 아치형 단동 플라스틱온실의 천창 환기 구조의 개발보급과 연동곡부의 천창도 지붕상부로 이동시킬 필요가 있으며, 개별 천창구조 및 환기팬과 유동팬에 대한 설치 가이드라인의 제정이 요구된다. 냉방설비를 설치한 농가는 하나도 없었으며 난방방식의 대부분을 차지하는 온풍난방에서 덕트의 설치제원 역시 편차가 큰 것으로 나타났고, 온풍덕트의 배기풍속 및 배기온도 또한 거리에 따른 편차가 매우 큰 것으로 관측되었다. 수출경쟁력 화보를 위한 고품질의 생산물을 연중 안정적으로 생산하기 위해서는 온실냉방기술의 보급이 절실하며 난방방식이나 덕트설치 방식의 개선이 필요한 것으로 판단된다. 온실내 온습도 분포가 균일한지 여부를 판단하는 지표로 사용되고 있는 최대 편차와 실제 균등한 정도를 나타낼 수 있는 균일도와의 관계를 분석해 본 결과 높은 상관관계를 보였으나 주간에는 직선식으로 야간에는 2차 곡선식으로 다르게 표현되었다. 온습도 분포의 균일한 정도를 판정할 수 있는 객관적인 기준이 마련된다면 최대편차 대신 균일도를 지표로 사용하는 것이 더 합리적일 것으로 판단된다. 온실유형과 난방방식에 따라 온 습도분포의 균일도가 상당히 다른 것을 확인할 수 있었으며 야간에는 온수난방의 경우 이랑배관으로, 온풍난방의 경우 온풍덕트의 적절한 배치를 통하여, 주간에는 환기와 공기유동을 통하여 균일도를 개선할 수 있을 것으로 판단되었다.

온실에서 친환경적 해충방제를 위해여 쓰이는 황색 및 청색 끈끈이 트랩은 여러 종류가 생산, 판매 되고 있다. 이 트랩들은 가격과 성능은 물론 색상에 도 차이를 보이며, 농민들의 선호도 또한 다르다. 이 같은 문제점을 수정․보 완코자 유인력이 가장 좋은 끈끈이트랩의 색상을 선정하기 위해서 본 실험을 실시하였다. 가루이류, 총채벌레류, 뿌리파리류를 대상으로 색상과 색 농도에 따른 유인 력의 차이를 검정하기 위해, 1차 실험은 황색과 청색 2종의 색상에서 각각 4 가지 다른 색 농도를 선정하여 (주)세실에 끈끈이트랩의 제작을 의뢰 하였다. 제작된 트랩을 경남지역 3곳의 온실에 설치하여 유인력을 검정한 결과 색상 별로 각각 가장 유인력이 좋았던 2가지 색 농도를 선발하였다. 2차 실험은 유 인 효과가 좋은 색상과 색 농도를 좀 더 세분하여 결정하기 위해 1차 실험에 서 선발된 색 농도의 범위 내에서 3가지 색상을 추가하여 각각 5가지 색 농 도를 (주)세실에서 판매되는 끈끈이 트랩을 대조로 하여 같은 지역에서 실험 을 실시하였다. 그 결과 황색끈끈이트랩은 1가지 색 농도에서, 청색끈끈이트 랩은 2가지 색 농도에서 기존트랩보다 높은 유인력을 보였다. 금후 본 연구에서 선발한 색상과 색 농도를 끈끈이 트랩의 제작에 사용한 다면 기존 판매되고 있는 끈끈이 트랩 보다 우수한 유인력을 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

변화무쌍한 기상변화가 실험의 정확도에 미치는 영향을 최대한 줄일 수 있도록 강제환기식 온실에서 실험을 하였고, 또한 대체적으로 크지 않은 온실에서의 실험으로 인하여 CFD모델결과의 오차를 크게 줄일 수 있었다. CFD와 현장실험 결과를 비교하여 본 결과, 온실내 1m높이에서의 평균풍속이 각각 0.42m·s-1과 0.39m·s-1으로써 CFD의 지점별 오차 평균값은 7.7% 로 나타났다. Y8.5m 지점에서 가장 큰 오차가 발생하였는데, 최대 오차는 -53.8%로 나타났다. 이의 가장 큰 이유로는 온실 길이방향에서 중간지점인 Y8.5m에서 풍속이 매우 작았기 때문에 소숫점 2번째 자리의 차이라고 해도 큰 오차로 나타났다. 작물형상의 기하학적 복잡성이 매우 큰 것을 고려한다면 오차범위는 매우 양호한 것으로 판단된다. 온실내 1m높이에서 평균온도의 CFD 평균오차는 2.2%로 나타났고, 최대편차는 5.5%이었다. 온실내 바닥으로부터의 복사열 발생량의 차이로 인하여 온실내 동쪽 지역에 상대적으로 큰 오차가 발생하였다. 외기 상대습도가 44%일 때, CFD상대습도의 오차는 2.1%이었으며, 최대 오차는 -3.8%이었다. 식물군의 공기유동저항, 식물군의 수분 및 열평형 모델을 추가하여 보다 사실적인 CFD모델을 설계하였다. CFD 모델의 설계방법이 정립되었기 때문에, 추후에 온실내 다른 작물의 미기상 및 이의 온실내 기상에 미치는 영향 등을 정량적으로 분석할 수 있게 되었다. 또한 작물의 적정생육환경에 주요 대상이면서도 동시에 센서설치의 어려움 등으로 인하여 연구에 어려움이 많았던 작물군내 미기상을 연구할 수 있는 토대를 마련하였다.