This study was carried out to investigate the water requirement of green peppers which are cultivated in a greenhouse under the different soil water conditions. The meteorological conditions during the experiment period was not predominantly different from the conditions in a normal year. The highest leaf area per plant, plant height, and yield were 6,143$\textrm{cm}^2$/plant, 107cm, and 751g/plant, respectively. And daily variation of water requirements of green peppers ranged from 30 to 1,250g/d/plant which was fluctuated with significant difference. Total water requirements per plant which cultivated under the soil water conditions with different saturation ratios were 23,619g for P100, 43,044 for P80, and 2915g for P60, respectively. There were close correlation between plant height and water requirements. Low correlations were found between greenhouse ambient temperature and water requirement, while significant linear regression was shown between both of humidity and solar radiation and water requirement.
본 연구는 폭 7m, 길이 25m, 동고 3.2m의 토마토를 재배하는 온실에 공기순환팬을 설치하고 순환팬이 온실 내 온도 및 습도 분포에 미치는 영향을 조사하였다. 기존의 순환팬 설치 기준(ASAE, 1997)을 참고하여 시험온실에 순환팬 10대를 2열 및 다른 방향으로 설치하여 18시부터 다음날 8시까지 온실 내 온습도를 측정하였다. 온실 내 온습도는 온실을 9개의 격자망으로 나눈 후 온실 중앙부에서는 0.7m, 1.7m 및 2.7m 높이, 온실 좌우측에는 0.7m, 1.7m 높이에 센서를 설치하였다. 공기순환 팬을 사용하지 않았을 때 온실 상하부의 온도 및 습도의 평균값은 $14.7^{\circ}C$, 74.8%와 $13.0^{\circ}C$, 85.6%로 온습도 차는 평균적으로 $1.7^{\circ}C$, 10.8% 발생하였다. 공기순환팬 10대를 2열 및 다른 방향으로 설치하여 운용했을 때 온실 상하부의 온습도는 $14.6^{\circ}C$, 75.9%와 $14.5^{\circ}C$, 79.1%로 온습도 차는 각각 $0.1^{\circ}C$, 3.2%였으며 순환팬을 사용하지 않았을 때와 비교하여 온실 상하부의 온도 및 습도 차가 감소하였다. 순환팬을 6대 및 5대로 줄여서 운용했을 때 온실 상하부의 온습도 차는 각각 $0.3^{\circ}C$, 3.4%와 $0.3^{\circ}C$, 4.0%로 나타나 순환팬 10대를 사용했을 때와 비슷한 효과를 보였다. 순환팬 10대를 2열 및 같은 방향으로 설치했을 때의 온실 상하부의 온습도 차는 $0.5^{\circ}C$, 4.9%로 팬을 다른 방향으로 설치했을 때보다 온습도 차가 크게 나타났다. 온실 좌우측면, 전후면의 온습도 차를 살펴보면 순환팬을 사용하지 않았을 때 좌우 측면의 온습도 차는 $0.3^{\circ}C$, 1.7%로 작아 팬을 사용했을 때와 큰 차이가 없었으나 순환팬을 사용하지 않았을 때 $1.0^{\circ}C$, 4.2%로 나타났던 전후면의 온습도 차는 순환팬을 사용함으로써 감소하였다. 이는 공기순환팬이 온실 내 공기를 순환시켜 온풍난방 시 상부에 정체된 더운 공기나 열손실로 인해 온도가 다른 공기를 교반시킴으로써 온도 및 습도 차가 감소한 것이다. 폭 7m, 길이 25m, 동고 3.2m인 단동온실에서 날개 크기 230mm, 풍량 $11m^3/min$의 공기순환팬을 사용하고자 할 때는 순환팬 5대를 2열로 설치하되 각 열을 방향을 다르게 하고 9m 간격으로 설치하여 운용하는 것이 가장 경제적이고 효과적일 것이다.
온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.
본 연구는 전북 부안에서 재배되고 있는 뽕나무를 대상으로 온실 재배를 통하여 조기 수확 및 안정적 수확량 확보가 가능한지를 알아보고자 신초 생육 특성과 이에 관계하는 기상 요인을 분석하였다. 발아 및 착색 시기는 온실의 뽕나무에서 노지에 비해 18~19일 정도 빨랐고, 발아시에서 착색시까지의 일수는 39일로 차이를 나타내지 않았다. 발아 후 39일 동안 온실에서 뽕나무의 신초 길이, 신초당 착과수는 노지와 차이를 나타내지 않았지만, 마디수는 적었다. 생육 기간 동안 온실 내부의 주별 광량은 노지에 비해 0.3~0.8배 범위 수준이었고, 총 누적량은 절반수준으로 아주 적었다. 그러나 온실에서 주별 누적온도는 노지와 거의 차이를 나타내지 않고 후반기로 가며 다소 상승하는 경향이었으며, 총 누적량도 노지에 1.1배로 거의 유사한 수준이었다. 생육 기간 동안 상대습도는 온실에서 53~94.5%로 노지에 비해 대부분 높은 수준을 유지하였다. 따라서 뽕나무는 광의 영향을 적게 받고 안정적인 수량을 조기에 확보할 수 있어 온실 재배 작목으로 적합하다.
온실을 통해 시설원예작물을 재배하는 대대수의 농업인들은 병해충의 예측, 진단 및 방제에 큰 관심을 가지고 있으며, 특히 농가에서는 병해충 관리 문제가 생산량과 품질에 직결되는 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 토양 및 환경 센서를 이용하여 무선 센서 네트워크를 구성하고 이를 토대로 온실 내의 작물의 병해충에 대한 조기 예측 및 관리를 가능하게 하는 멀티미디어 병해충 예측 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 기존 고가의 PLC 장비에 비해 온실 내에 무선 센서 네트워크를 형성하여 효율적으로 병해충정보를 데이터베이스화하고 토양 및 온도, 습도, 조도와 같은 다양한 환경 정보를 수집할 수 있다. 아울러 시스템의 수행성을 검증하기 위해 가상 온실 모형을 제작한 후, 모형에 토양 및 환경 센서의 시스템 구성요소를 구성하여 각 플랫폼(Desktop, Web, PDA)별 GUI를 구현하여 온실상태에 따라 병해충 예측 및 관리가 가능한 수행 결과를 보였다. 마지막으로 제안한 시스템을 이용하여 온실 작물의 병해충 예측 관리가 다양한 플랫폼에서 잘 동작함을 확인할 수 있었다.
농업(農業)을 둘러싼 주위(周圍)의 여건변화(與件變化)에 따라 시설농업(施設農業)을 위한 온실면적(溫室面積)은 나날이 증가(增加)하고 있고 이에 따라 그 환경조절(環境調節)과 관리(管理)에 관한 기술개발(技術開發)과 연구(硏究)에 대한 관심(關心)이 가일층 증가(增加)하고 있다. 본 연구(硏究)에서는 농촌진흥청보급형연동온실(農村振興廳普及型連棟溫室)과 일반연동온실(一般連棟溫室), 그리고 단동온실(單棟溫室)에서의 온도(溫度), 습도(濕度), 조도(照度), $CO_2$, 풍속(風速)에 대한 하루 중의 狀態變化(상태변화)를 측정(測定), 분석(分析)하였으며, 이를 통하여 시설(施設)과 설비(設備)의 효과(效果)를 비교분석(比較分析)하고 그 합리적(合理的) 설치(設置)와 운용(運用)을 기하는데 이용(利用)하고자 하였다.
본 연구에서는 온실 재배 토마토 군락의 열수지에 근거한 증산모델을 구성하고 실험을 통하여 모텔에 필요한 계수의 추정과 모질의 검증을 수행하였다. 온실의 일사략과 엽-대기수증기압차(LVPD)를 매개변수로 하는 기공확산저항 추정식을 구성하여 기공작산저항 실측 자료를 이용하여 추정식의 계수를 추정하였다. 이 추정식으로 기공확산저항 변이의 80% 이상을 설명할 수 있었으며 추정식에 이용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 검정한 결과 추정정도가 높아 증산예측 모델의 구성식으로 이용될 수 있는 것으로 판단되었다. 반투과성 매질의 복사 흡수이론을 적용한 Stanghellini의 식을 다소 변형하여 모델의 군락 순복사 추정식으로 사용하였으며 이 추정식에 의하여 계산된 순복사량은 실측치와 잘 일치하였다. 계수 추정에 사용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 순복사 및 기공확산저항 추정식으로 구성된 증산예측 모델의 군락온도 및 증산예측 정도를 검증하였다. 모델에 의하여 계산된 군락 온도, 순간 증산속도 및 일 총 증산량은 실측치와 잘 일치하여 본 연구에서 작성된 증산 예측 모델은 온실 재배 토마토의 환경제어, 관개제어 등에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
Greenhouse industry has been growing in many countries due to both the advantage of stable year-round crop production and increased demand for fresh vegetables. In greenhouse cultivation, $CO_2$ concentration plays an essential role in the photosynthesis process of crops. Continuous and accurate monitoring of $CO_2$ level in the greenhouse would improve profitability and reduce environmental impact, through optimum control of greenhouse $CO_2$ enrichment and efficient crop production, as compared with the conventional management practices without monitoring and control of $CO_2$ level. In this study, a mathematical model was developed to estimate the $CO_2$ emission from soil as affected by environmental factors in greenhouses. Among various model types evaluated, a linear regression model provided the best coefficient of determination. Selected predictor variables were solar radiation and relative humidity and exponential transformation of both. As a response variable in the model, the difference between $CO_2$ concentrations at the soil surface and 5-cm depth showed are latively strong relationship with the predictor variables. Segmented regression analysis showed that better models were obtained when the entire daily dataset was divided into segments of shorter time ranges, and best models were obtained for segmented data where more variability in solar radiation and humidity were present (i.e., after sun-rise, before sun-set) than other segments. To consider time delay in the response of $CO_2$ concentration, concept of time lag was implemented in the regression analysis. As a result, there was an improvement in the performance of the models as the coefficients of determination were 0.93 and 0.87 with segmented time frames for sun-rise and sun-set periods, respectively. Validation tests of the models to predict $CO_2$ emission from soil showed that the developed empirical model would be applicable to real-time monitoring and diagnosis of significant factors for $CO_2$ enrichment in a soil-based greenhouse.
외부일사량이 약 8800W·m-2일 때 90% 수시차광의 시설 내부 일사량은 약 360W·m-2 수준 이었으며 40% 차광은 약 500W·m-2, 무차광은 690W·m-2 수준으로 90% 수시차광이 가장 낮았다. 기온은 무차광이 최고 43.3℃로 가장 높은 수준이었으나 90% 차광은 37.9℃, 40% 차광은 40.6℃이었다. 지온은 90% 차광이 다른 처리구에 비해 2~4℃ 낮은 26.6~28.4℃이었다. 최저 상대습도는 무차광이 33%로 극한 건조 상태를 보였으나 90% 차광은 43%로 다소 상대습도가 높았다. 엽기온차에 의한 stress정도는 무차광이 가장 높았으며, 광합성율은 90% 차광이 다른 처리에 비하여 가장 높았다. 수시차광에 따른 오이 재배 환경의 차이는 오이 생육에도 영향을 미처 90% 수시차광에서 오이 세 품종 모두 생육 및 수량이 타 처리에 비하여 양호하였다.
Underground air is a special energy source in Jeju and distributes lava cave, pyroclastic, open joint, and crushing zone. A possible area to utilize underground air is 85% of Jeju except to the nearby area of Sambang Mt. and 25m high coastal area from sea level. In Jeju, underground air is used for heating agricultural facilities such as greenhouse cultivated mangos, Hallbong and mandarin orange, pigsty, mushroom cultivation house, etc. and fertilizing natural $CO_2$ gas by suppling directly into agricultural facilities. But this heating method causes several problem because the underground air has over 90% relative humidity and is inadequate in heating for crops. Mangos are the most widely grown tropical fruit trees and have been cultivated since 1993 in Jeju. In Jeju, the cultivating area is about 20ha and amount of harvest is 275ton/year in 2010. In this study, the heat pump system using underground air as heat source was installed in mangos greenhouse which area is $495m^2$. The capacity of heat pump system and heat storage tank was 10RT, 5ton respectively and heating effect and heating performance of the system were analysed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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