본 연구는 의료살균기술의 하나인 전극을 이용한 전기 충격 살균법을 순환식 수경재배의 배양액 재순환을 위한 배액 살균기술로 활용하고, 배액의 전기살균소독시스템을 구축하고자 할 때, 살균소독 효과가 높으며, 친환경적이고 경제적인 배양액 살균소독기술의 개발 및 전기살균소독시스템에서 사용될 전극의 최적 조건을 구명하고 전기소독의 가능성을 확인하기 위해 수행되었다. 전기살 균소독시스템 구축 시 적정 전극소재 구명을 위해 금속 전도체의 특성 조사 및 전기실험을 실시하여 배액의 pH 와 EC변화유무와 침전물 발생여부 및 배액의 원소변화 유무를 분석하였다. 새로이 개발된 전기살균소독시스템 구축 시 가장 적합한 금속 전도체 전극소재로는 전기전도도가 높고, 저항이 적으며, 소재의 수급이 용이하고, 가격이 저렴한 스테인리스 스틸임을 확인하였으며. 또한 스테인리스 스틸을 전극으로 사용하였을 때, 전기를 공급하기 전과 24V 이내의 전기를 공급한 후의 배양액내 원소변화는 거의 없는 것으로 분석되었다. 전극의 두께 보다는 넓이가 증가함에 따라 전류의 양이 증가하였으며 전극의 거리가 멀수록 목표 전류량에 도달하는 시간이 증가하였다. 적합한 전류량에 따른 주요 병원균의 살균 력을 조사한 결과 대표적 세균병인 풋마름병의 원인균인 Ralstonia solanacearum가 전류 15V-3A 170초에서 97% 가 사멸되는 것을 확인하였으며 곰팡이병인 Fusarium oxysporum은 24V-10A에서 98%의 살균력을 보였다.

경상대학교 교내에 설치되어 있는 1-2W형 온실을 대상으로 전기 방열기를 이용하여 국화 재배온실의 난방효과를 검토한 결과는 다음과 같다. 실험기간동안 최고, 평균 및 최저 외기온은 각각 -3.8～21.3℃, -5.2～16.1℃ 및 -12.5～14.4℃ 정도의 범위로 나타났으며, 온실 내외의 평균상대습도 각각 43.5～98.6% 및 35.2～100%로 나타났다. 12월 중순부터 2월 상순까지 최저 외기온은 대략 -5.0～-10.0℃ 전후로 나타나 진주기상대의 최근 자료와 비교하면 상대적으로 최저기온이 낮게 나타나는 경향이 있었다. 야간의 경우, 방열기 직하부의 엽온이 방열기 중간 지점에서 측정한 엽온 보다 크게 2～3℃정도 높게 나타나거나 또 는 미미하지만 약간 높게 나타나는 경향이 있었다. 근권부의 경우, 직하부나 중간 지점에서의 온도 차이 는 거의 없는 것으로 나타났고, 근권부의 최고온도와 기타 최고 온도의 발생 시점을 보면, 약 2시간정도 의 지체현상이 있음을 알 수 있었다. 그리고 실험기간동안 난방에 소요된 총 소비전력량, 공급에너지 및 총 난방비는 각각 2,800kWh, 2,408,000kcal 및 112,000won 정도였다. 화석연료인 경유로 난방할 경우, 총 난방비는 224,500won 정도였다. 방열기를 이용하여 난방할 경우, 난방비를 약 50% 정도 줄일 수 있을 것 으로 판단되었다.

As the automation of nutrient solution management proceeds in the field of hydroponics, effective supporting systems to manage the nutrient solution by computer become needed. This study was attempt to predict the EC of nutrient solution using the neural networks. The multilayer perceptron consisting of 3 layers with the back propagation learning algorithm was selected for EC prediction, of which nine variables in the input layer were the concentrations of each ion and one variable in the output layer the EC of nutrient solution. The meq unit in ion concentration was selected fir input variable in the input layer. After the 10,000 learning sweeps with 108 sample data, the comparison of predicted and measured ECs for 72 test data showed good agreements with the correlation coefficient of 0.998. In addition, the predicted ECs by neural network showed relatively equal or closer to the measured ones than those by current complicated models.

The optimum management of nutrient solution needs the effective combination of fertilizers as well as the accurate control of nutrient solution. This study was attempt to make a supporting system for effective fertilizer combination by using computer and also to develop a EC predicting equation for keeping the EC of solution within the allowable range after application of combined fertilizers. The supporting system consists of three parts : (1) data bases, (2) rules for deciding the kinds and amounts of fertilizers and (3) main control. With input data, the main control automatically constructs the network connecting the related data bases and subsequently executes the operation of searching proper fertilizers through it. For more effective searching, fertilizers are classified into two levels(level 1 and level 2) in consideration of solubility, price, and frequency in use, and searched in that order. The EC prediction equation, a extended form of the Robinson and Stroke's theoretical equation only available for a binary electrolyte, is suggested for predicting the EC of the nutrient solution containing many kinds of inorganic compounds. The comparison of predicted and measured ECs showed good agreements with the high correlation between the predicted EC decrement by ion interaction and the actual one(limiting EC minus measured EC).