증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하 고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산 량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀 (MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구 축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770－0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min－ 1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU 는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능 을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.

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.

파프리카는 수분에 민감한 작물이므로 작물의 생산성 향상을 위하여 적정 관수조절은 매우 중요하다. 광환경 조건은 시설재배에서 여러 환경 변수 중 조절이 용이하지 못하며, 지역 별, 계절 별 분포가 다르기 때문에 광 환경 데이터를 이용한 증산과 관수의 추정이 필요하다. 본 연구에서는 파프리카의 정확한 증산 예측을 위하여 변형된 증산 추정식을 활용하였다. 또한 기상청의 광도 자료를 활용하여 지역 별 증산량과 관수량을 비교하였다. 우리나라의 경우 여름철 하루 중 광도의 편차가 심하고 장마기간이 있으므로 봄, 가을에 비하여 증산량이 오히려 낮았다. 그리고 광주기가 길어지는 봄에 증산량이 가장 많았으므로, 이 시기의 데이터를 이용하여 관수시설 용량을 지역별로 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 시설 재배에서 관수설비 기준제시를 위한 자료 및 투입에너지 최적화에도 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

밀폐된 식물공장 환경에서 환경 조절 및 에너지 소비예측을 위해서는 환경요소들의 변화 요인을 파악해야 한다. 식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하게 되는데, 일반적으로 식물공장의 특성상 비교적 높은 습도 유지가 필요하며, 증산은 실내 습도에 직접적인 영향을 주기 때문에 식물의 증산량에 대한 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 식물공장 생육조건에서 4가지 품종의 상추를 재배하면서 생육기간에 따른 엽면적 변화와 증산속도를 측정하고 이를 바탕으로 Penman-Monteith 방정식을 식물공장 조건에 맞게 변형시켰다. 그리고 이러한 결과들을 토대로 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 그 결과 작물의 엽면적과 증산속도는 생육기간이 진전됨에 따라 점차 증가하는 것으로 나타났으며 엽면적과 증산량 사이는 비례관계를 나타냈다. 증산량 추정 모델식 변형은 일반적으로 다양한 환경 요인들에 의해 증산량이 결정되던 기존의 모델식들에 비해 엄밀한 환경 요소들에 대한 제어가 가능한 식물공장에서 증산량은 환경 요소들은 상수로 취급 가능하며, 작물의 엽면적지수의 변화에 대해서만 주로 결정되었다. 또한 설정된 환경 조건에서 생육기간에 따른 증산량 추정모델을 이용하여 전체 생육기간 중 작물 개체당 누적 증산량을 높은 결정계수(r2)로 예측할 수 있었다. 이렇게 예측된 증산량은 식물공장 환경 제어 기술 중 냉난방 부하 계산 및 관수 계획을 세우는데 활용 가능할 것이다.

본 실험은 상추 수경재배시 지하부 환경요인이 상추의 생육에 미치는 영향을 바탕으로 식물공장에서 활용가능성이 큰 상추의 최적 근권환경을 알아보고자 수행하였다 근권부 환경조건으로는 배양액의 pH와 U를 각각 여러 가지 수준으로 실험하였다. pH 3.0을 제외한 pH 4.0~8.0에서 가시적인 생리장해 없이 양호한 생육을 나타냈으나 광합성, 증산량 및 무기이곤 흡수를 고려한 상추의 최적 배양액 pH는 pH 5.5~6.0였다. 배양액의 전기전도도는 0.8~3.6 mS.cm-1 /로 처리하였을 때, 고농도에서는 Ca결핍으로 인한 잎끝마름증이 나타나 품질이 저하되었고 생육과 광합성이 높은 EC 1.2~l.6mS.cm-1 /가 최적인 것으로 나타났다. 이런 결과는 상추 식물공장에서 상추의 주년생산, 공장적 대량생산 및 청정생산 등의 효율적인 재배를 하는데 기여 할 수 있을 것으로 보인다.

생육후기(生育後期)의 환경조건(環境條件)에서 토양수분함량(土壤水分含量)이 수수류(類)의 광합성(光合成), 증산(蒸散), 기공저항(氣孔抵抗)의 일변화(日變化)에 미치는 영향(影響)을 비교(比較)할 일적(日的)으로 1985년도(年度) 축산시험장(畜産試驗場)의 포장(圃場)에서 대형(大型) 콘크리트 폿트에 토양수분(土壤水分)을 포장용수량(圃場容水量)의 100, 80, 60 및 40%가 유지되도록 조절(調節)하고 수수와 수수×수단그라스교잡종(交雜

수수류의 광합성(光合成), 증산(蒸散), 기공저항(氣孔抵抗)과 건물수량(乾物收量)에미치는 토괴수분(土壞水分)의 영향(影響)을 구명(究明)하고자 수수(Pioneer 931), 수수×수단그라스 교잡종(交雜種)(Pioneer 988)을 포장용수량(圃場容水量)의 100, 80, 60, 40%로 조절(調節)된 대형콘크리트 폿트(길이 14m, 폭 1m, 깊이 1m)에 생육(生育) 시킨후 쾌청한 날을 택(擇)하여 초여름인 6월(月)20일(日), 6월(月

토양수분 부족이 콩식물체의 엽운동, 광합성능, 증산량, 수량 및 관련 형질에 미치는 영향을 조사하기 위해서, '단엽콩', '방사콩', '보광콩', '무한콩'을 비닐하우스 내에 폿트 재배에서 2주간 단수처리하여 실험을 하였다. 1. 광합성능은 광량(0.887** ), 기공전도율(0.788** ) 및 엽온(0.744**)과 고도의 유의적인 정 상관이 있었다. 2. 1일중 광량과 온도가 증가함에 따라 콩의 복엽중 중앙의 소엽은 측렬의 소엽에 비해 더 빨리 엽운동이 시작되고 광합성능이 높은 반면에 수광량, 엽온은 다소 낮았다. 3. 한발구에 비해 관수구의 광량은 358 umole m2 s1, 기공전도율은 0.2 mole m2 s1, 엽온은 9℃ , 증산량 3.7 mole m2 , 광합성능은 8.5 CO2 , u mole m2 s1이 각각 높았다. 4. 관수구에 비해 한발구의 수량 및 관련 형질이 다양하게 감소되었다 ; 개체당 건물중 8%, 개체당 근류중 7%, 근중 14%, 간장 3%, 분지수 7%, 경태 8%, 개체당 협수 17%, 개체당 립중 17%가 각각 감소되었다.