In this paper, a numerical study was conducted on the development of HVAC(Heating, Ventilating and Air Conditioning) performance required for a large-scale greenhouse. In order to increase the simulation efficiency, fan model, porous media, and radiator model, etc. provided by Fluent were used based on the part performance analysis such as blowing fans and PTC heaters. Developed simulation method was applied to the decision of fan position to secure the flow uniformity and the determination of the heater specification to maintain the temperature suitable for plant growth. This study is the first step for the development of integrated environmental control system of greenhouse for high-income crop cultivation and the simulation method will be revised after correlation test.

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행 하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법 이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석 방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점 을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계 학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였 다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개 발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변 화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층 6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연 구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예 측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이 터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아 가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단 계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

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.

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.

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.

본 연구에서는 간척지 풍 환경 특성에 따른 온실의 환 기효율 분석 연구에 대한 기초연구로서 단동 양지붕형온실을 대상으로 간척지 풍 환경을 적용한 풍동실험 및 PIV 실험을 수행하여 풍속, 환기방식에 다른 온실 내부 공기유동 분석을 수행하였다. 실질적인 간척지 풍환경 적용을 위하여 ESDU 프로그램을 활용하여 풍속 및 난류 프로파일을 설계하여 풍동실험에 적용하였으며 구현 결과 ESDU 대비 5%의 오차 및 상관계수 0.96이 도출 되었으며 적절한 오차범위라 판단하여 이를 기준으로 실험을 진행하였다. 벡터장, 컨투어장을 통한 분석 결과, 풍상측에서 유입 되는 공기가 온실 하부로 주기류층을 형성하고 온실 상부로는 주풍방향과 반대방향으로 다소 약한 기류를 형성 하는 것으로 측정되었다. 이는 환기 시, 온실 하부영역 이 가장 환기가 원활한 위치이며 후류가 형성되는 상부 영역은 저속의 순환구역으로 온실 내부에 있어 환기에 가장 취약한 위치임을 알 수 있었다. 또한 외부풍속 대비 온실 유입구 유속의 경우 상이하게 나타난 바, 이는 차후 환기량이나 환기효율의 산정에 있어 보다 실질적인 수치가 될 것으로 사료된다. 온실 내부 중앙부 기준 수직 높이에 대한 높이별 유속 수치 도출 및 분석결과, 풍속의 증가율에 비례하여 내부 유속 분포 수치 또한 비례해서 증가하는 것을 알 수 있었다. 환기방식에 따른 내부 유속 저감 비율은 측창 환기, 측창-천창 환기의 경우 각각 약 40%, 30%로 나타났으며 측창-천창 환기조건에서는 천창을 추가적으로 개방 함으로써 공기의 유입되는 면적이 증감함에 따라 온실을 기준으로 발생되는 부압이 감소하여 오히려 측창 환기조 건보다 더 큰 유속 수치가 도출된 것으로 사료된다. 이는 차후 질량교체 환기량, 추적가스 감쇠법 등의 방법을 통한 환기량 산정에 있어 환기방식에 따른 환기량의 변화양상에 대한 분석을 추가적으로 수행할 필요성을 지니는 자료로 판단된다. 본 연구를 통하여 도출된 결과를 바탕으로 전산유체 역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 시뮬레이션에 접목하여 앞서 도출된 정량적인 높이별 유속 수치 및 정성적 유동분포를 기준으로 검증 및 정확도 향상을 통한 환기분석 모델을 설계하고자 하였다. 온실 내부의 공기유동에 따른 보다 실질적인 환기 척도를 도출하여 다양한 온실형태별, 환경조건별, 환기방식별 환기경향 분석 및 예측이 가능할 것으로 전망되며 시뮬레이션을 활용한 온실 체적 전체 및 구역별 환기량을 예측하여 환기 취약 구역을 파악, 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 유가상승에 따른 온실의 경영비 절감과 적설지역의 적설재해를 경감시키기 위하여 온수배관을 이용한 난방효과 및 온실곡부의 온도 상승효과를 구명하고자 수행되었다. 전체적으로 실험구의 온도가 대비구 보다 약 2.0~6.0℃정도 높게 나타났다. 천창부직포를 개방한 경우, 최저온도가 약 3.0~12.0℃범위로 나타나 적극적인 난방을 하게 되면 적설피해도 어느 정도 예방할 수 있을 것으로 판단되었다. 온실 내부의 높이별 온도 차이는 미미한 것으로 나타났다. 재배작물에 따른 온실의 최대난방부하는 각각 약 37,000 kcal·h-1 및 41,700 kcal·h-1정도이었다. 실험기간동안 최저 외기온 -11.9~4.0℃ 범위에서 설정온도별 발열량은 95,000~322,000 kcal 정도로서 시간당 6,050~20,900 kcal·h-1정도의 범위에 있었고, 최대난방부하와 비교하면 약 15~56%정도의 난방에너지를 공급할 수 있을 것으로 나타났다. 그리고 실험기간동안 전체 발열량과 소비전력량은 각각 2,629,025 kcal 및 677.3 kWh이었다. 화석연료인 경유로 난방 할 경우, 실험기간동안 소요되는 소비량은 291L 정도이었고, 비용은 331,700 won인 것으로 나타났다. 전력사용에 대한 총비용은 24,400 won정도로서 경유 소비 비용의 7.5%정도로 나타났다. 또한 전체 소비전력량을 에너지로 환산하면 약 582,200 kcal이고, 이 에너지는 전체 발열량의 약 22%에 불과하였다.

착색단고추가 재배되고 있는 유리 온실과 플라스틱 필름 온실을 대상으로 내부 온 습도 변화 및 식물체 생육의 차이를 알아보고자 수행하였다. 재배 기간 동안 일평균 내부온도는 두 온실 간 차 이를 나타내지 않았으나, 그 변화폭은 플라스틱필름 온실에서 심하였다. 그리고 온실 내 수분부족분은 유리 온실에서 4.3g·m-2, 플라스틱필름 온실에서 5.6g·m-2로 플라스틱 필름 온실에서 더 많았다. 외부 광 1w에 대한 내부 온도 변화는 유리온실보다 플라스틱필름 온실에서 2배 정도 빨리 증가하는 경향이었다. 특히, 이러한 차이에는 일몰 전 후보다 일출 후 초기의 온도 차이가 가장 크게 영향을 주었다. 이에 따라 플라스틱 필름 온실보다 유리 온실에서 잎의 생육 및 광합성산물 생산율이 더 높았고, 생산성도 80% 정도 더 높았다. 이로 보아 유리 온실 대비 플라스틱필름 온실의 생산성을 다소 높이기 위해서는 일출 직후에 내부 환경의 집중적인 관리가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

온실의 차광설계에 필요한 기초자료를 제시하기 위하여 온실모형과 실험온실을 이용하여 외부차광재의 적정 설치간격 분석, 차광재별 광투과율 분석, 차광율에 따른 온실내부온도의 변화 분석, 차광의 온실내부의 지온변화에 미치는 영향 분석 및 외부차광과 내부차광의 차광효과 비교를 실시하였다. 외부경사차광시 온실 지붕과 차광재의 설치간격은 10~30 cm에서 차광효율이 가장 좋은 것으로 나타났으나 환기창의 개폐를 위한 공간이 필요하지 않는 온실에서는 10cm 정도이면 충분한 간격이 될 것으로 판단된다. 경사차광의 온도차가 수평차광보다 높게 나타나 무환기 상태에서는 경사차광의 차광성능이 수평차광보다 더우수함을 알 수 있었다. 차광재 제작사에서 제시한 투과율과 실제 온실에서 계측한 투과율이 상당한 차이가 있으므로 차광재를 온실의 온도환경제어 목적으로 이용하고자 할 경우에는 차광재의 투과율을 미리 측정하여 검증할 필요가 있었다. 자연환기와 무환기 조건 모두에서 85% 차광온실이 55%차광온실 보다 최대 약 4℃, 평균 약 2℃ 정도의 승온억제효과가 더 있었다. 차광온실 내무의 지온변화는 차광율과 차광방법에 따른 차이는 매우 작았으나 무차광온실과는 큰 차이가 있었기 때문에 온실내부의 지온변화는 차광율과 차광방법 보다는 차광의 유무에 큰 영향을 받는다는 사실을 알 수 있었다. 50%인 차광재가 55% 차고아재보다 광투과율이 높음에도 불구하고 차광율 50%인 외부차광온실이 차광율 55%인 내부차광온실보다 승온억제효과가 더 우수한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 외부차광시 차광재가 흡수한 열이 온실내부로 전달되지 않을 뿐만 아니라 천장을 통한 환기효율이 내부차광보다 양호하기 때문인 것으로 판단되었다.