스마트 농업의 온실 관제 시스템으로 표현되는 생산 모델에서의 구성요소와 관련 서비스 표준 기능에 IT 기술을 적용함으로서 스마트 농업 전 과정의 효율과 질적 향상을 기대하게 되었고 특히 IT 영역의 정보 분석 기술과 자동제어 기술은 농산물 생산에 많은 장점을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 IT와 접목한 스마트 농업 환경 중 생산 모델에서의 표준기능과 인터페이스 구성 요소를 제시한다.
본 연구에서는 '한국 김제의 전형적인 벼 경작 시스템이 기후스마트농업(CSA)의 삼중 도전에 어떻게 부합하고 있는가?'라는 질문에 답하기 위해, (1) 벼 경작 시스템의 에너지, 물, 탄소 및 정보의 흐름을 직접 관측하였고, (2) 생산성/효율성, 온실가스 방출/흡수 및 회복성을 평가할 수 있는 다양한 측정도구(metrics)를 사용하여 기후스마트농업의 관점에서 평가하였다. 국내 플럭스 관측망인 KoFlux 관측지의 하나인 김제의 대표적인 벼 경작 시스템에서 3년간(2011, 2012, 2014)의 생육기간 동안 에디공분산 기술을 사용하여 에너지, 물, 이산화탄소 및 메탄 플럭스의 흐름을 모니터링하였다. 생산 효율성 평가를 위해서는 총일차생산량(GPP), 생태계 호흡량(RE), 곡물 수확량, 빛사용효율(LUE), 물사용효율(WUE), 및 탄소흡수효율(CUE)을 지표로 사용하였다. 온실가스 정량화를 위해서는, 이산화탄소 플럭스(FCO2)와 메탄 플럭스(FCH4)의 경우 직접 관측한 자료를 사용하였고, 아산화질소 플럭스(FN2O)는 IPCC지침에 따라 간접적으로 산출한 자료를 사용하였다. 회복성 평가를 위해서는 자기-조직화(self-organization, S) 지표를 사용하였으며, 벼 경작 시스템에서 가장 포괄적인 세 과정(총일차생산, 메탄플럭스, 증발산)을 대상으로 정보이론을 사용하여 정량화 하였다. 결과에 따르면, 3년 간의 생육 기간 중 2011년이 상대적으로 CSA 삼중 목표를 모두 성취하였으나, 이어지는 2012년과 2014년에 모두 생산량이 감소하고 온실가스 방출이 크게 증가하여 기후스마트 한 관리가 이루어지지 않은 것으로 보인다. 3년 생육기간을 평균한 CSA 지표의 값과 범위의 경우, 생산성에 관련된 지표들은 문헌에 보고된 다른 연구 결과와 비교할 때 대부분 중-상위의 범위에 속했으나, 온실가스 완화의 경우 평균 이하였고, 회복성은 높았지만 보고된 자료가 없어 비교하지 못했다. 기후스마트한 벼재배를 위해서는, 1) 이해 관계자들이 함께 목적에 맞게 목표의 우선순위를 정하고('거버넌스'), 2) CSA 지표를 분석한 결과로부터 얻어진 되먹임(feedback) ('모니터링') 정보를 기반으로, 3) 상황에 맞는 적절한 개입('관리'), 즉 거버넌스/관리/모니터링의 삼합으로 이루어지는 비저니어링이 필요함을 시사한다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
식물공장의 다양한 건물형태에 따른 냉난방부하의 차이를 DesignBuilder를 이용하여 해석하였다. 엽채류 중 상추의 생육 적정온도인 $20^{\circ}C$를 실내온도로 설정하고 식물공장 외벽에 단일창호를 적용하여 온실형태에 따른 냉난방부하 변화를 계산하였다. 보광이 없는 건물자체의 냉난방부하를 계산한 결과 KNU 식물공장 단위유닛과 반원 온실형 식물공장이 냉방부하가 가장 적었다. 보광 적용 후에는 전반적으로 KNU 식물공장 단위유닛과 직사각형 식물공장이 양호한 냉난방 성능을 보여주었다. KNU 식물공장 창호의 면적이 와이드 스팬형보다 크기 때문에 건설비용의 증가가 예상되지만 회전형 스마트 조명 제어시스템을 적용하게 되면 재배면적을 넓히고 공간활용에 유리하다. 또한 LED 사용량을 줄일 수 있어 냉방부하와 보광에 드는 비용을 절감할 수 있다.
환경부에서는 에코스마트 상수도 기술, 하 폐수 고도처리기술, 폐금속 유용자원 재활용 기술, 친환경자동차 기술 등 수출 전략형 및 상용화를 위한 4대 글로벌 탑 기술개발사업단 및 Non-$CO_2$ 온실가스 저감기술개발사업단을 발족하였으며, 2014년에는 센서 기술과 ICT 기술을 접목한 원격측정제어 시스템을 개발하여 환경측정기기의 국산화율을 높이고 관련 산업의 경쟁력제고를 위하여 원격 측정제어기술개발 사업단을 발족할 계획이다.
본 연구에서는 딸기의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 딸기 재배 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구를 위한 기초자료로 활용할 목적으로 서부 경남 지역 중 딸기 재배로 유명한 지역의 온실을 대상으로 현장조사를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 경상대학교 내에 딸기 재배용 테스트 베드 온실을 설치하여 연구를 실시하고자 본 연구를 수행하였다. 그 결과 재배농가의 연령대를 보면, 상대적으로 50대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 27개 농가로서 전체의 약 67.5%정도이었고, 60대 이상은 32.5%정도인 것으로 나타났다. 재배경력의 경우, 10년 이하가 주류를 이루고 있지만 30년 이상인 경우도 있었다. 대상농가 모두가 단동온실로서 대부분이 아치 형태인 것으로 나타났으며, 양액재배 농가가 약 75%정도로 토경재배보다 많은 것으로 나타났다. 양액재배의 경우, 전체 농가가 고설재배를 하고 있었다. 단동온실의 폭, 측고 및 동고는 조사지역에 관계없이 각각 7.5~8.5m, 1.3~1.8m 및 2.5~3.5m정도 이었다. 서까래 간격도 0.7~0.8m정도인 것으로 나타났다. 고설재배의 경우, 고설재배 베드의 폭, 높이 및 간격은 각각 0.25m전후, 1.2m전후 및 1.0m전후인 것으로 조사되었다. 딸기 품종의 경우, 국산이 약 97.5%를 차지하고 있었고, 이 중 설향이 약 65.0%로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 온실 내부 환경요인으로 38개 농가가 온도와 상대습도만 계측하였다. 2개 농가는 최근에 국산 제품인 스마트 팜 시스템을 도입한 농가도 있었다. 양액재배의 경우는 양액제어 시스템을 이용하고 있었다. 이 외에도 관비기를 사용하거나 환기 및 유동 팬을 사용하고 있는 농가도 있었다. 온습도 조절은 스마트 팜 시스템을 도입한 농가를 제외하고 약 85%인 34개 농가에서 측창이나 환기팬을 작동시키는 제어패널만을 이용하여 조절하였고, 수동으로 측창을 개폐하고 있는 농가도 10%정도인 4개 농가가 있었다. 보온 및 난방의 경우, 전체 대상 농가가 수막을 이용하고 있었다. 이 외에 필요에 따라 기름 및 전기보일러, 방열 램프 및 부직포 등을 병행하여 이용하는 농가도 다수 있었다.
IoT(Internet of Thing)기술의 발전으로 다양한 분야에서 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 같은 경량시스템으로, 실생활에 유용하게 사용될 수 있는 비전문 시스템에 대한 다양한 형태의 기술이 선보이고 있다. 한 예로, 스마트팜(Smart farm)분야에서는 다양한 온실 형태로 과실류를 재배하고 있으며, 보다 전문적인 챔버(Chamber)형태의 시스템으로는 관엽식물/채소/알뿌리식물/인삼 등 다양한 식물류에서 사용되어 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 챔버 시스템 상에 서버와의 연결 없이 정해진 생육 규칙에 따라 자동으로 제어 되는 라즈베리파이 엣지(Edge)에 기반한 챔버 제어 시스템에 대한 연구를 담고 있다.
국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
전기차는 운송 부문의 온실가스 배출 감축 수단으로 상당한 주목을 받고 있다. 전기차의 사용을 장려하기 위해, 다수의 국가에서는 전기차 충전기 보급사업과 함께 전기차 구매자에게 상당액의 보조금을 지급하고 있다. 전력 시스템의 관점에서 볼 때, 계통에 연계된 전기차는 그 충전전력을 신속하게 감소시킬 수 있어, 충분한 통신 인프라가 구축된다면 고품질의 수요반응자원으로 활용이 가능하다. 이러한 가능성은 전기차 충전서비스사업자에게 전력시장에서 잠재적 수익을 기대하게 한다. 본 논문은 보조 서비스 및 시장 수요 반응 시장에서 전기차의 시장참여가 가능할 때, 전기차의 경제성을 극대화 할수 있는 스마트 충전 스케줄링 방법을 제안하고자 한다.
파리기후협약에서 한국은 2030년까지 온실가스 배출전망(BAU) 대비 37% 감축이라는 의욕적인 목표를 제출하였다. 그리고 대응방안의 하나로 지능형 전력망인 스마트 그리드가 제시되었다. 스마트 그리드의 적용되기 위해서는 다양한 분야에 EMS(Energy Management System)가 설치 및 운영되어야 하는데, 수요자의 인식부족과 시스템 ROI의 한계로 보급이 지연되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 설치된 EMS의 효율을 높이기 위한 다양한 데이터 분석과 제어기술이 제시되고 있다. 본 연구에서는 IoT로 수집된 빅데이터를 SARIMA 모델로 분석하여 예측함으로써 공공 스포츠 시설의 에너지 사용량을 절검하여 운영하는 계측제어 알고리듬을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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