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ISSN : 2288-0992(Print)
ISSN : 2288-100X(Online)
Protected Horticulture and Plant Factory Vol.27 No.2 pp.166-172
DOI : https://doi.org/10.12791/KSBEC.2018.27.2.166

Field Survey on Smart Greenhouse

Jong Goo Lee1, Young Kyun Jeong1, Sung Wook Yun2, Man Kwon Choi3, Hyeon Tae Kim4, Yong Cheol Yoon1*
1Dept. of Agricultural Eng., Gyeongsang National Univ.(Institute of Agriculture and Life Science, GNU), Jinju 52828, Korea
2Dept. of Agricultural Engineering, National Academy of Agricultural Science, RDA, Wanju 54875, Korea
3Protected Horticulture Research Institute, NIHHS, RDA, Haman, 52054, Korea
4Dept. of Bio-Industrial Machinery Eng.. Gyeongsang National Univ. (Institute of Agriculture & Life Science), Jinju 52828, Korea

These authors equally contributed to this work.


Corresponding author: ychyoon@gnu.ac.kr
April 11, 2018 April 26, 2018 April 27, 2018

Abstract


This study set out to conduct a field survey with smart greenhouse-based farms in seven types to figure out the actual state of smart greenhouses distributed across the nation before selecting a system to implement an optimal greenhouse environment and doing a research on higher productivity based on data related to crop growth, development, and environment. 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 multispan 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 smart phone 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.



스마트 온실의 현장조사 분석

이 종구1, 정 영균1, 윤 성욱2, 최 만권3, 김 현태4, 윤 용철1*
1경상대학교 지역환경기반공학과(농업생명과학연구원)
2농촌진흥청 농업공학부 에너지환경공학과
3국립원예 특작 과학원 시설원예 연구소
4경상대학교 생물산업기계공학과(농업생명과학연구원)

초록


본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관련 데이 터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하기 위하여 7가지의 유형별 스마트 온실 농가를 대상으로 현장조사 를 실시하였다.



그 결과 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례 의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜 에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으 로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0%정도를 차지하였고, 재배경력 은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형 이 전체의 50.0%정도이고, 연동형이 전체의 80.0%정도 로서 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농 가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배 하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마 토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제 어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사 용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농 가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나 머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었 다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으 로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자 는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대 상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으 로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억 원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났다.



    서 론

    2016년 말 현재 우리나라의 채소 및 화훼류의 온실면 적은 각각 51,909ha 및 2,309ha으로써 전체면적은 54,218ha으로서 2015년 말의 55,015ha보다 약 1.5%정도 감소하였지만, 1971년도에 온실현황을 집계한 이례 채소 류의 재배면적은 2015년에 이어 두 번째인 것으로 나타 났다. 화훼류의 경우, 2000년대에는 약 3,000~3,500ha 전후이었지만, 2010년대에 이르러서는 2,300~2,900ha 전 후로 정체 현상을 보이고 있다. 이들 온실을 유형별로 보면, 단동, 연동 및 기타(소형터널 및 비가림)가 각각 44,832ha, 8,110ha 및 1,276ha으로써 강풍이나 대설에 상대적으로 취약한 단동 및 기타 플라스틱 필름 온실이 전체면적의 약 83.0%를 차지하고 있는 실정이다. 피복 재별로 보면, 플라스틱 필름, 경질판, 유리온실 및 기타 가 각각 53,555ha, 209ha, 403ha 및 51ha로써 아연도 강관 파이프를 주 골재로 이용하는 플라스틱 필름 온실 이 전체 면적의 98.8%로서 국내 온실의 대부분을 차지 하고 있다(MAFRA, 2017a, 2017b).

    우리나라를 비롯한 많은 국가들의 농업은 기후 및 환 경변화, 자연재해, 농경지 감소, 다국적 FTA, 농촌생산 인구의 감소와 노령화와 농가소득의 정체 등 다양한 문 제에 직면하고 있다. 국내의 경우, 실제 농가인구는 2005년 3,434천명에서 2015년 2,569천명으로 약 25.2% 로 감소하였고, 전체 인구 중 농가인구가 차지하는 비중 도 이 기간에 7.1%에서 5.0%로 감소한 것으로 나타났 다. 또한 농가인구 중 65세 이상의 비중은 동일기간 중 에 16.2%에서 38.4%로 증가하였으며, 자본투자 역시 1995~1997년 7조에서 2008~2014년 3.4조 원으로 축소 되었다. 여기에 2015년 말 현재 경지면적 1.0ha이하의 농가도 68.0%정도로서 여전히 영세한 것으로 나타났다 (MAFRA, 2016). 앞에서도 기술하였듯이 2016년 말 현 재 전체 온실면적은 54,218ha정도로서 세계 2~3위를 점 하고 있지만, 농가당 온실 면적은 0.6ha정도로 영세하고, 생산성도 네덜란드 등 선진국의 선도농가에 비해 1/2~1/ 6정도의 수준이며, 정확한 데이터가 아닌 경험과 직관에 의존하여 작물을 생산하고 있기 때문에 과다한 농업자재 나 에너지 및 불필요한 노동력 투입 등의 문제가 있다 (MAFRA, 2017a; KNIN, 2017).

    또한 최근 귀농·귀촌 가구 수는 2013년 3만 2,424호에 서 2014년 4만 4,586호로 37.5%증가하는 등 ICT와 같 은 첨단기술에 상대적으로 익숙한 귀농·귀촌 인구가 증 가하고 있지만, 기존의 농법으로는 이들 농가가 빠르게 경쟁력을 확보하는데 한계가 있을 것으로 판단된다 (KNIN, 2017).

    이상과 같이 우리나라 농업은 세계 농업강국들과 겨루 기에는 아직 열악한 수준이며, 이를 극복할 수 있는 방 안은 결국 생산비 및 노동력 절감, 농산물 품질향상 등 이라고 할 수 있다. 이에 대한 방안으로 최근 ICT/IoT 등을 접목한 융복합 기술의 농업적 이용은 농업경쟁력 확보를 위한 수단으로 매우 중요하게 부각되고 있으며, 현재 정부는 스마트 팜의 보급 확산 정책을 통해 ICT 융복합 기술이 적용된 스마트 팜을 농업현장에 보급하기 위해 노력하고 있다.

    그러나 네덜란드의 Priva, Hortimax, 이스라엘의 Netafim 등 각국의 메이저 업체가 세계시장을 주도하고 있는 실정이다. 파프리카 재배 온실의 경우, 국내 시장 의 약 85.0% 이상을 외국회사가 점유하고 있는 실정이 며, 농식품분야 ICT 융복합 기술의 자립도 및 기술 경 쟁력은 상대적으로 낙후되어 있는 상황이다(Cha 등, 2016). 또한 ICT 기술이 적용된 시설원예 스마트 팜의 보급률은 2015년 기준 시설현대화 온실면적 대비 미미 한 수준이었기 때문에 정부에서는 2017년까지 현대화된 온실 면적의 약 40.0%인 4,000ha를 대상으로 스마트 팜 보급계획을 추진하였다(KREI, 2016).

    작물정보 수집 및 온실 내부 환경을 최적화하기 위한 제어장치 등을 일괄적으로 생산하여 기술의 표준화를 이 룬 농업선진국에 비해 국내의 경우, 업체들의 영세성으 로 인하여 특정의 일부 기술만을 활용하거나, 각 업체들 마다 독립적으로 개발된 제어장치로 인해 장치의 표준화 가 어려운 실정이다. 이 뿐만 아니라 최적의 운용조건을 도출하기 위한 농작물 생육, 시설 내외부의 환경 특성과 관련된 데이터 등의 수집 정보가 많지 않고, 연구 결과 도 미미한 실정이다(Cha 등, 2016; Lee 등, 2016; Yeo 등, 2016; Baek 등, 2013; Hwang 등, 2010). 여기에 농 업인의 스마트 온실에 대한 인식은 원격제어에 의한 편 리성만을 고려하여 생산성 향상에 대한 기대가 부족하기 때문에 초기 투자는 부담으로 작용하고 있는 실정이다.

    이상과 같이 국내의 경우, 스마트 팜에 대한 인식, 장 치들의 호환성, 설치비용에 대한 부담 등이 산재해 있는 것이 사실이지만, 최근에는 이러한 애로사항이나 문제점 들을 해결하고, 스마트 팜의 확산 및 보급을 촉진하기 위하여 정부나 여러 기관에서 ICT 접목기술의 표준화 등에 대한 연구가 활발히 추진되고 있다. 그 일례로 농 림축산식품부, 농촌진흥청 및 농림수산식품교육문화정보 원에서 공동으로 2017년 초에 국내에 보급되어 있는 스 마트 팜을 시설원예, 과수 및 축산으로 분류하여 현장에 서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례를 발표하였다 (MAFRA 등, 2017). 시설원예의 경우, 온실의 형태나 경영규모 등으로 7가지로 분류하고 있다.

    따라서 본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관 련 데이터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현 재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하 기 위하여 이 7가지의 유형별 시설원예 스마트 온실 농 가를 대상으로 현장조사를 실시하였다.

    재료 및 방법

    1. 유형별 분류

    현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례를 보면, 시설원예, 과수 및 축산농가가 각각 36개 농가, 7개 농 가 및 9개 농가 이다. 이중 시설원예 농가의 경우만을 보면, 7가지 유형별로 분류하고 있다. 즉 온실 규모가 약 3,300m2미만이고 단동형으로서 간단한 환경제어 장 비를 도입하여 편리성 제고를 주목적으로 운영하는 소규 모 간편형 5개 농가, 온실 규모는 소규모 간편형과 동일 하고 연동형으로서 간단한 제어수준을 넘어 복합환경관 리를 통해 생산성 향상을 주목적으로 하는 소규모 지능 형 4개 농가로 분류하고 있다. 그리고 온실 규모는 약 3,300~9,900m2 로 동일하고, 단동과 연동형으로 구별하 여 제어수준과 온실 운영의 주목적에 따라 중규모 간편 형 4개 농가와 중규모 지능형 17개 농가로 분류하였다. 간편형은 환경, 환기 및 에너지 관리를 자동화하여 노동 력 절감 등 온실관리의 효율성 제고를 주목적으로 하고 있고, 지능형은 생산성 및 품질 향상을 주목적으로 운영 하는 형태이다. 또한 대규모 시설로서 온실 규모가 9,900m2이상이고, 단동, 연동 및 첨단 유리온실을 대상 으로 대규모 간편형 2개 농가, 지능형 8개 농가 및 첨단 형 4개 농가로 분류하고 있다. 이들 대규모 온실도 간편 형인 경우, 동별로 개별 환경제어가 가능한 수준의 장비 를 도입하여 편리성이나 품질 향상을 주목적으로 운영하 고 있고, 지능형인 경우는 연동시설에 복합환경제어를 통해 생산성 증대 및 품질 향상을 주목적으로 운영한다. 첨단형인 경우, 유리온실을 대상으로 복합환경제어를 통 해 안정적 생산, 품질 향상 및 에너지 절감을 주목적으 로 운영되는 온실이다.

    시설원예의 경우, 36개 농가의 분포지역을 보면, 제주 도를 제외하고 전국적으로 분포하고 있다.

    2. 조사대상 지역, 방법 및 기간

    조사대상 지역은 제주도와 강원도(2개 농가)를 제외하 고 부산을 포함한 8개 지역을 대상으로 하였다. 최근 개 인정보 보호 문제로 각 지역에 있는 농가를 방문하기 전에 연락을 취하는 것이 거의 불가능하였고, 대상농가 36개 농가를 방문한 후 설문, 면담 및 온실답사를 허락 한 농가 30개 농가를 대상으로 조사를 실시하였다.

    조사항목은 연령, 재배경력, 온실의 현황, 재배작물, 제 어방법, 환경조절인자, 투자규모 및 재원별 투자 유형, 제어장치의 생산지, 난방방식 및 기타 사항으로 분류하 여 조사하였다. 조사는 농가를 직접 방문하여 설문지와 온실현장 답사 등으로 이루어 졌다. 그리고 조사기간은 2017년 8~12월 사이에 실시하였다. Fig. 1은 조사대상 농가의 지역을 나타낸 것이고, Fig. 2는 조사대상 온실 내부 및 환경조절 제어반의 전경을 나타낸 것이다.

    결과 및 고찰

    1. 유형별 분류

    현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례를 보면, 결국 7가지 유형은 크게 온실 규모나 피복재 종류에 따 라 간편형, 지능형 및 첨단형으로 분류하고 있다. 간편 형은 편리성 제고, 노동력 절감, 온실관리의 효율성 증 대를 주목적으로 하고 있고, 지능형 및 첨단형은 생산성 및 품질 향상, 노동력 절감 등을 주목적으로 운영하고 있는 온실이다. 이와 같이 선도 사례에서는 7가지 유형 으로 분류하고 있지만, 주목적을 보면 지능형이나 첨단 형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단된다.

    2. 현장조사

    스마트 온실은 첨단 ICT와 관련이 있기 때문에 재배 농가의 연령이나 재배경력은 주요한 요인 중에 하나이다. 따라서 30개 농가 경영자의 연령대와 재배경력을 조사 한 결과는 Fig. 3과 같다. 연령대를 보면, 상대적으로 40 대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로 서 전체의 약 70.0%정도를 차지하고 있다. 우리나라의 경우, 전체 농촌인구 중 60세 이상이 2000년에 33.1%정 도 이었으며, 2016년 말 현재 53.1%정도로서 과반을 넘 는 것으로 나타났다(Choi 등, 2015; MAFRA, 2016). 이 것과 단순비교하기에는 다소 무리가 있지만, 온실재배 농가의 연령이 일반농가보다 상대적으로 젊은 것으로 나 타났다. 그리고 재배경력의 경우는 10년 이하가 가장 많 았고, 30년 이상인 경우도 있었다.

    Fig. 4는 조사대상 온실의 형태를 분류한 것으로서 1- 2W형이 전체의 50.0%정도로 주류를 이루고 있었다. 그 리고 연동형이 전체의 80.0%정도로서 24개 농가로 나타 났다. 이것은 2016년 말 현재 연동온실의 면적이 8,110ha 정도로서 전체 면적의 약 15.0%정도인 것과는 상당한 차이가 있는 것으로서 스마트 온실의 경우는 연동을 선 호하고 있는 것으로 판단된다(MAFRA, 2017a, 2017b).

    Fig. 5는 조사대상 온실에서 재배되는 작물을 나타낸 것으로서 조사대상 농가 30개 농가보다 농가수가 33개 농가인 것은 한 농가가 한 작물이상 재배하기 때문이다. 온실에서 재배되는 채소류는 근채류, 엽채류, 과채류, 조 미채소, 양채류 및 기타를 포함하여 40여 종류가 있고, 화훼류 또한 절화류, 분화류 및 초화류를 포함하여 그 종류는 채소류보다 훨씬 다양하다(MAFRA, 2017a, 2017b).

    Fig. 5에서 알 수 있듯이 조사대상 농가 중 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 토마토, 파프리카, 멜론, 오이 등 과채류만 재배하는 것으로 나 타났다. 그리고 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 이와 같 은 현상은 수출전략 품목이면서 연동온실에서 재배가 용 이하기 때문인 것으로 판단된다.

    그리고 스마트 온실에서 사용되는 제어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만 을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패 널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제 어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치 되어 있었다. 이와 같은 제어 시스템을 사용하여 온실 내외의 환경을 계측하고 제어하는 인자들를 나타낸 것이 Fig. 6과 같다. Fig. 6에서 알 수 있듯이 전체 계측 및 조 절 대상 인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 기본적으로 계측하고 있었지만, 환 기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다 른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 이 결과로 볼 때, 아직 국내에 보급되고 있는 제어시스템 중 엽온이나 근 권부 등을 대상으로 하는 환경 계측이나 조절 등은 미 흡한 것으로 판단된다.

    조사대상 온실의 난방시스템을 나타낸 것이 Fig. 7로 서 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것 으로 조사되었다. 이와 같은 현상은 2015년 7월부터 경 유대신 면세유로 등유를 공급함에 따라 경유에 비해 면 세유 가격이 비싸고 열효율이 떨어지는 것으로 알려지면 서 전기보일러의 사용이 증가하는 것으로 판단된다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나 타났다.

    제어시스템에 투자한 규모의 경우, 농가들이 기억에 의존하는 관습 때문에 정확하게 조사할 수 없었다. 그러 나 조사결과 1,000만 원에서 1억 원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났지만, 1,000~2,000만 원정도 투 자한 농가가 10개 농가로 가장 많았고, 1억 원 이상 농 가도 5개 농가 정도였다. 그리고 투자유형도 자가, 지자 체 및 정부 등으로 다양하였을 뿐만 아니라 유형별로 부담하는 비율도 다양하였다.

    스마트 온실을 운영하면서 격고 있는 애로사항을 보 면, 노령이나 스마트 온실 운영에 대한 교육 및 자료 등 이 전무한 상태이기 때문에 스마트폰이나 디지털제어 시 스템의 사용의 어려움을 호소하였다. 그리고 컨설턴트에 게 지급하는 비용이 고가이고 시스템의 오작동 등이 그 다음 순으로 나타났다.

    사 사

    본 연구는 농림축산식품부의 재원으로 농림수산식품기 술기획평가원의 농림축산식품연구센터지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임(717001-07-2-SB220).

    Figure

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    Location of surveyed greenhouse.

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    Views of greenhouse and control panel.

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    Age group and cultivation experience of farmer.

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    Types and span of smart greenhouse.

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    Crops cultivated in smart greenhouse.

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    Instrumentation and control of environmental factors.

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    Heating system in smart greenhouse.

    Table

    Reference

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