본 연구에서는 유비쿼터스 식물공장의 재배환경에 필요한 요소들의 센서 네트워크를 구성하고 자동으로 감지하여 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 식물공장의 재배환경을 적절하게 제어할 수 있는 새로운 자동제어시스템의 프레임워크를 제안하고, 이를 설계하였다. 유비쿼터스 식물공장 환경을 제어하기 위하여 식물공장의 재배환경에 영향을 미치는 환경요소인 실내온도, 근권온도, 습도, 광도, CO2 농도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 구성하고 측정된 환경요소의 변화에 따라 램프, 환기, 습도, CO2 농도, 온도를 제어할 수 있는 장치를 자동으로 제어할 수 있는 식물공장 자동제어시스템을 설계하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 센서를 통하여 받아들이는 입력값을 퍼지소속함수로 변화하고 적응형 뉴로-퍼지시스템에 따라 추론하고 평가하여 보다 정밀하게 식물공장을 자동으로 제어할 수 알고리즘을 개발하였고 이를 구현하였다. 개발된 자동제어시스템을 상추 식물공장에 적용한 결과 만족스러운 시험결과를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 식물공장에서 재배하고 있는 작물별 생장모델의 적합도 검정 및 개선을 위하여, 작물별 재배규칙을 보다 상세히 도출하는 것이 필요하고, 작물의 재배에 필요한 지식을 보다 정량적으로 표현하고 지식상에 내포하고 있는 불확실성을 해결하는 것이 필요하다. 더 나아가 식물공장에서 환경인자간의 상호관련성을 보다 정밀하게 수식화하고 이를 추론할 수 있는 정밀하고 과학적인 자동제어시스템의 개발이 필요하다.