To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.

연구는 관엽식물 4종을 배지종류, 광도 및 이산화탄소 농도를 달리하여 식물의 광합성 반응을 조사하고, 그 결과에 기초하여 실내환경 조절에 효율적인 식물을 선정하고자 실시하였다. 식물재료로는 싱고니움, 디펜바키아, 쉐프렐라 홍콩, 드라세나를 사용하였으며, 성분과 성질이 다른 두 배지(peatmoss, hydroball)에 각각 재배하였다. 광도는 PPFD 0, 30, 50, 80, 100, 200, 400, 600μmol·m-2·s-1의 수준으로 조절하고, 이산화탄소 농도는 0, 50, 100, 200, 400, 700, 1000, 1500μmolCO2·mol-1의 수준으로 처리하였다. 광도 및 엽육내 CO2 농도변화에 따른 관엽식물의 광합성 반응을 조사한 결과, 약광에서의 광합성 능력을 나타내는 순양자수율은 쉐프렐라 홍콩과 디펜바키아에서 높게 나타났으며, 두 실내식물은 고농도의 이산화탄소 환경에서도 다른 두 식물에 비해 높은 광합성율을 기록했다. 드라세나 와네키는 두 조건 모두에서 가장 낮은 광합성 효율을 보였다. 두 배지 처리에 따라서는 각각의 관엽식물에서 엇갈린 광합성 반응이 관찰되었다. 쉐프렐라 홍콩은 피트모스 배지에서 광과 이산화탄소 증가에 따라 하이드로볼 배지에 비해 높은 광합성 속도를 보였지만, 디펜바키아는 그와는 정반대로 하이드로볼 배지에서 더욱 높은 광합성율을 기록했다. 싱고니움의 경우는 광처리에 의해서는 피트모스 배지에서 높은 광합성율을 보였지만 이산화탄소 처리에서는 배지간 차이가 없었다. 가장 낮은 광합성 효율을 보인 드라세나 와네키는 광에 의한 배지간 차이가 없었으며, 이산화탄소 증가시에는 피트모스에서 다소 높은 광합성율을 보였다. 따라서 실험한 4가지 관엽식물 중 광합성 효율이 가장 높았던 쉐프렐라 홍콩이나 하이드로볼 배지에서 높은 효율을 보인 디펜바키아가 실내 공기정화 및 실내 환경조절에 적합할 것으로 판단된다.