본 연구에서는 우선 “현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도사례”의 보고서를 중심으로 현장 조사를 실시하여 스마트 팜의 현지 현황을 검토하였다. 그리고 딸기의 생육이나 환경인자 관련 데이터를 축척한 후, 딸기재배 온실의 최적 환경구현에 필요한 시스템을 선정하고, 딸기재배 온실에 스마트 팜 기술구현과 딸기의 품질 개선 및 수확량 증진을 위한 기초자료로 활용할 목적으로 딸기의 ...
본 연구에서는 우선 “현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도사례”의 보고서를 중심으로 현장 조사를 실시하여 스마트 팜의 현지 현황을 검토하였다. 그리고 딸기의 생육이나 환경인자 관련 데이터를 축척한 후, 딸기재배 온실의 최적 환경구현에 필요한 시스템을 선정하고, 딸기재배 온실에 스마트 팜 기술구현과 딸기의 품질 개선 및 수확량 증진을 위한 기초자료로 활용할 목적으로 딸기의 엽온 및 생육 조사에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0% 정도를 차지하였고, 재배경력은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형이 전체의 50.0% 정도이고, 연동형이 전체의 80.0% 정도로써 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4% 정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수 보일러, 히트펌프 및 등유 보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억 원까지로 투자 규모가 농가마다 다르게 나타났다.5 2. 딸기재배 온실의 광투과율은 최대, 평균 및 최소 각각 64.9%, 58.3% 및 48.5% 정도로써, 시간이 경과함에 따라 감소하는 것을 알 수 있었다. 온습도의 경우, 주간은 생육 적온 및 설정 온도보다 대부분 높게 나타났고, 야간은 최저 5.0℃ 정도로써 잘 유지되는 것으로 나타났다. 그리고 평균 및 최저 상대습도는 51.0%~96.2% 및 13.6~90.1% 정도로써 적정 상대습도로 알려져 있는 70.0~80.0%보다 낮거나 높게 나타났다. 3. 딸기의 엽온은 재배시기나 처리구별 및 환기의 유무 등에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 실험기간 동안 상하 잎의 엽온과 기온의 편차는 –2.4∼3.7℃ 정도의 범위로 나타났다. 정식 직후에 엽온과 기온과의 차이가 3.7℃ 정도로써 가장 큰 차를 보였고, 생육이 왕성한 시기에도 전체적으로 엽온이 약간 높은 경향을 보이긴 하지만 엽온이 –2.4∼-2.3℃ 정도 낮은 경우도 있었다. 그리고 재배 후기에는 엽온과 기온 간에는 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 엽온과 일사량 및 주변공기와 결정계수가 각각 0.4567 및 0.8826 정도로써 일사량보다 엽온은 주변공기의 온도에 더 민감한 것을 알 수 있었다. 엽기온차와 옥외 수평면 일사량, 평균 및 최소 상대습도와의 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 4. 생육 조사 최종일인 210일 경과 후의 초장, 초폭, 관부직경, 엽장, 엽폭 및 엽병장은 각각 30.5~42.0cm, 30.0~47.0cm, 3.0~3.5cm, 6.8~10.1cm, 5.7~8.3cm 및 16.2~23.9cm 정도의 범위였고, 3반복을 제외한 평균은 각각 약 38.6, 45.0, 5.0, 8.9, 7.1 및 25.6cm 정도였다. 전체 생산량은 164.3kg이었으며, 단위면적당 생산량은 2.1kg/m2정도였다. 또한 처리구에 관계없이 지상부의 평균 생체중과 건물중 각각 159.3g 및 32.9g이었다. 그리고 딸기의 당도는 7.7~17.7°Bx 정도였으며, 평균적으로 12.7°Bx 정도였다. 5. 상하엽의 평균온도와 초장, 초폭, 관부직경, 엽장, 엽폭 및 엽병장의 관계를 보면, 처리별 또는 조사항목에 관계없이 전체적으로 역상관관계가 있는 것으로 나타났다. 그리고 1처리의 경우, 엽장 및 엽폭이나 4 처리 초폭의 경우에 역상관관계가 높게 나타난 경우도 있었다.
본 연구에서는 우선 “현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도사례”의 보고서를 중심으로 현장 조사를 실시하여 스마트 팜의 현지 현황을 검토하였다. 그리고 딸기의 생육이나 환경인자 관련 데이터를 축척한 후, 딸기재배 온실의 최적 환경구현에 필요한 시스템을 선정하고, 딸기재배 온실에 스마트 팜 기술구현과 딸기의 품질 개선 및 수확량 증진을 위한 기초자료로 활용할 목적으로 딸기의 엽온 및 생육 조사에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0% 정도를 차지하였고, 재배경력은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형이 전체의 50.0% 정도이고, 연동형이 전체의 80.0% 정도로써 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4% 정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수 보일러, 히트펌프 및 등유 보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억 원까지로 투자 규모가 농가마다 다르게 나타났다.5 2. 딸기재배 온실의 광투과율은 최대, 평균 및 최소 각각 64.9%, 58.3% 및 48.5% 정도로써, 시간이 경과함에 따라 감소하는 것을 알 수 있었다. 온습도의 경우, 주간은 생육 적온 및 설정 온도보다 대부분 높게 나타났고, 야간은 최저 5.0℃ 정도로써 잘 유지되는 것으로 나타났다. 그리고 평균 및 최저 상대습도는 51.0%~96.2% 및 13.6~90.1% 정도로써 적정 상대습도로 알려져 있는 70.0~80.0%보다 낮거나 높게 나타났다. 3. 딸기의 엽온은 재배시기나 처리구별 및 환기의 유무 등에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 실험기간 동안 상하 잎의 엽온과 기온의 편차는 –2.4∼3.7℃ 정도의 범위로 나타났다. 정식 직후에 엽온과 기온과의 차이가 3.7℃ 정도로써 가장 큰 차를 보였고, 생육이 왕성한 시기에도 전체적으로 엽온이 약간 높은 경향을 보이긴 하지만 엽온이 –2.4∼-2.3℃ 정도 낮은 경우도 있었다. 그리고 재배 후기에는 엽온과 기온 간에는 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 엽온과 일사량 및 주변공기와 결정계수가 각각 0.4567 및 0.8826 정도로써 일사량보다 엽온은 주변공기의 온도에 더 민감한 것을 알 수 있었다. 엽기온차와 옥외 수평면 일사량, 평균 및 최소 상대습도와의 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 4. 생육 조사 최종일인 210일 경과 후의 초장, 초폭, 관부직경, 엽장, 엽폭 및 엽병장은 각각 30.5~42.0cm, 30.0~47.0cm, 3.0~3.5cm, 6.8~10.1cm, 5.7~8.3cm 및 16.2~23.9cm 정도의 범위였고, 3반복을 제외한 평균은 각각 약 38.6, 45.0, 5.0, 8.9, 7.1 및 25.6cm 정도였다. 전체 생산량은 164.3kg이었으며, 단위면적당 생산량은 2.1kg/m2정도였다. 또한 처리구에 관계없이 지상부의 평균 생체중과 건물중 각각 159.3g 및 32.9g이었다. 그리고 딸기의 당도는 7.7~17.7°Bx 정도였으며, 평균적으로 12.7°Bx 정도였다. 5. 상하엽의 평균온도와 초장, 초폭, 관부직경, 엽장, 엽폭 및 엽병장의 관계를 보면, 처리별 또는 조사항목에 관계없이 전체적으로 역상관관계가 있는 것으로 나타났다. 그리고 1처리의 경우, 엽장 및 엽폭이나 4 처리 초폭의 경우에 역상관관계가 높게 나타난 경우도 있었다.
We conducted a field survey based on the report “Smart Farm Leading Cases by Type According to Field Surveys” and examined the current status of smart farms. After gathering data on strawberry growth and environmental factors, we selected a system necessary to ensure the optimal environmental condit...
We conducted a field survey based on the report “Smart Farm Leading Cases by Type According to Field Surveys” and examined the current status of smart farms. After gathering data on strawberry growth and environmental factors, we selected a system necessary to ensure the optimal environmental conditions in a greenhouse for strawberry cultivation, and also surveyed the leaf temperature and growth of strawberries to provide basic data for implementing smart farm technology in strawberry cultivation greenhouses to enhance strawberry quality and increase yield. The results are as follows: The findings show that the farms were close to an intelligent or advanced smart farm, given the main purposes of leading cases across the smart farm types found in the field. As for the age of farmers, those who were in their forties and sixties accounted for the biggest percentage, but those who were in their fifties or younger ran 21 farms that accounted for approximately 70.0%. The biggest number of farmers had a cultivation career of ten years or less. As for the greenhouse type, the 1-2W type accounted for 50.0%, and the multi-span type accounted for 80.0% at 24 farms. As for crops they cultivated, only three farms cultivated flowers with the remaining farms growing only fruit vegetables, of which the tomato and paprika accounted for approximately 63.6%. As for control systems, approximately 77.4%(24 farms) used a domestic control system. As for the control method of a control system, three farms regulated temperature and humidity only with a control panel with the remaining farms adopting a digital control method to combine a panel with a computer. There were total nine environmental factors to measure and control including temperature. While all the surveyed farms measured temperature, the number of farms installing a ventilation or air flow fan or measuring the concentration of carbon dioxide was relatively small. As for a heating system, 46.7% of the farms used an electric boiler. In addition, hot water boilers, heat pumps, and lamp oil boilers were used. As for investment into a control system, there was a difference in the investment scale among the farms from 10 million won to 100 million won. As for difficulties with greenhouse management, the farmers complained about difficulties with using a smartphone and digital control system due to their old age and the utter absence of education and materials about smart greenhouse management. Those difficulties were followed by high fees paid to a consultant and system malfunction in the order.5 The maximum, mean, and minimum light transmittance in the strawberry cultivation greenhouse was 64.9%, 58.3%, and 48.5%, respectively, indicating that light transmittance decreased with time. In terms of temperature and humidity, the daytime values were mostly higher than the optimum growth temperature and the set temperature, and the minimum nighttime value was approximately 5.0°C, indicating that the greenhouse was well-maintained. In addition, the mean and minimum relative humidity values were 51.0~96.2% and 13.6~90.1%, respectively, which were lower or higher than the optimum relative humidity of 70.0~80.0%. The leaf temperature tended to differ depending on the planting period, treatment plot, and the presence or absence of ventilation. The differences between the air temperature and the leaf temperatures of the upper and lower leaves ranged from –2.4 to 3.7℃. Immediately after planting, the difference between the leaf temperature and the air temperature was 3.7℃. During the period of active growth, the leaf temperature tended to be slightly higher in general, although at some points the leaf temperature was lower by –2.4 to –2.3℃. The coefficients of determination of leaf temperature relative to the amount of solar radiation and the surrounding air temperature were 0.4567 and 0.8826, respectively, indicating that the leaf temperature is more sensitive to the surrounding air temperature than the amount of solar radiation. Little correlation was found between the difference in leaf and air temperatures and the outside solar radiation, average and minimum relative humidity. After 210 days, on the final day of growth, the plant height, plant width, stem diameter, leaf length, leaf width, and petiole length were in the range 30.5~42.0cm, 30.0~47.0cm, 3.0~3.5cm, 6.8~10.1cm, 5.7~8.3cm, and 16.2~23.9 cm, respectively. Excluding Repetition 3, the means were approximately 38.6, 45.0, 5.0, 8.9, 7.1, and 25.6cm. The total yield was 164.3kg and the yield per unit area was 2.1kg/m2. Furthermore, the mean fresh weight and dry weight of the shoots regardless of treatment group were 159.3g and 32.9g, respectively. The sugar content of the strawberries ranged from 7.7 to 17.7°Bx, with a mean of 12.7°Bx. The relationship of plant height, plant width, stem diameter, leaf length, leaf width and petiole length between the mean temperatures of the top and bottom leaves indicated an inverse correlation overall, regardless of the treatment or survey item. Additionally, the inverse correlation was high for leaf length and leaf width in the case of Treatment 1 and for plant width in the case of Treatment 4.
We conducted a field survey based on the report “Smart Farm Leading Cases by Type According to Field Surveys” and examined the current status of smart farms. After gathering data on strawberry growth and environmental factors, we selected a system necessary to ensure the optimal environmental conditions in a greenhouse for strawberry cultivation, and also surveyed the leaf temperature and growth of strawberries to provide basic data for implementing smart farm technology in strawberry cultivation greenhouses to enhance strawberry quality and increase yield. The results are as follows: The findings show that the farms were close to an intelligent or advanced smart farm, given the main purposes of leading cases across the smart farm types found in the field. As for the age of farmers, those who were in their forties and sixties accounted for the biggest percentage, but those who were in their fifties or younger ran 21 farms that accounted for approximately 70.0%. The biggest number of farmers had a cultivation career of ten years or less. As for the greenhouse type, the 1-2W type accounted for 50.0%, and the multi-span type accounted for 80.0% at 24 farms. As for crops they cultivated, only three farms cultivated flowers with the remaining farms growing only fruit vegetables, of which the tomato and paprika accounted for approximately 63.6%. As for control systems, approximately 77.4%(24 farms) used a domestic control system. As for the control method of a control system, three farms regulated temperature and humidity only with a control panel with the remaining farms adopting a digital control method to combine a panel with a computer. There were total nine environmental factors to measure and control including temperature. While all the surveyed farms measured temperature, the number of farms installing a ventilation or air flow fan or measuring the concentration of carbon dioxide was relatively small. As for a heating system, 46.7% of the farms used an electric boiler. In addition, hot water boilers, heat pumps, and lamp oil boilers were used. As for investment into a control system, there was a difference in the investment scale among the farms from 10 million won to 100 million won. As for difficulties with greenhouse management, the farmers complained about difficulties with using a smartphone and digital control system due to their old age and the utter absence of education and materials about smart greenhouse management. Those difficulties were followed by high fees paid to a consultant and system malfunction in the order.5 The maximum, mean, and minimum light transmittance in the strawberry cultivation greenhouse was 64.9%, 58.3%, and 48.5%, respectively, indicating that light transmittance decreased with time. In terms of temperature and humidity, the daytime values were mostly higher than the optimum growth temperature and the set temperature, and the minimum nighttime value was approximately 5.0°C, indicating that the greenhouse was well-maintained. In addition, the mean and minimum relative humidity values were 51.0~96.2% and 13.6~90.1%, respectively, which were lower or higher than the optimum relative humidity of 70.0~80.0%. The leaf temperature tended to differ depending on the planting period, treatment plot, and the presence or absence of ventilation. The differences between the air temperature and the leaf temperatures of the upper and lower leaves ranged from –2.4 to 3.7℃. Immediately after planting, the difference between the leaf temperature and the air temperature was 3.7℃. During the period of active growth, the leaf temperature tended to be slightly higher in general, although at some points the leaf temperature was lower by –2.4 to –2.3℃. The coefficients of determination of leaf temperature relative to the amount of solar radiation and the surrounding air temperature were 0.4567 and 0.8826, respectively, indicating that the leaf temperature is more sensitive to the surrounding air temperature than the amount of solar radiation. Little correlation was found between the difference in leaf and air temperatures and the outside solar radiation, average and minimum relative humidity. After 210 days, on the final day of growth, the plant height, plant width, stem diameter, leaf length, leaf width, and petiole length were in the range 30.5~42.0cm, 30.0~47.0cm, 3.0~3.5cm, 6.8~10.1cm, 5.7~8.3cm, and 16.2~23.9 cm, respectively. Excluding Repetition 3, the means were approximately 38.6, 45.0, 5.0, 8.9, 7.1, and 25.6cm. The total yield was 164.3kg and the yield per unit area was 2.1kg/m2. Furthermore, the mean fresh weight and dry weight of the shoots regardless of treatment group were 159.3g and 32.9g, respectively. The sugar content of the strawberries ranged from 7.7 to 17.7°Bx, with a mean of 12.7°Bx. The relationship of plant height, plant width, stem diameter, leaf length, leaf width and petiole length between the mean temperatures of the top and bottom leaves indicated an inverse correlation overall, regardless of the treatment or survey item. Additionally, the inverse correlation was high for leaf length and leaf width in the case of Treatment 1 and for plant width in the case of Treatment 4.
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