채소 ICT 스마트팜 기술 개발 생산부터 유통, 소비까지 디지털화 필요
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채소 ICT 스마트팜 기술 개발 생산부터 유통, 소비까지 디지털화 필요
  • 김민지
  • 승인 2020.08.10 13:54
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이지은 연구사
경상북도농업기술원
휴대용 생리지수 분석
휴대용 생리지수 분석

4차 산업혁명 시대를 맞아 기존 산업과 정보통신기술(ICT, Information and Communications Technology)의 융복합이 활발한 가운데 농업분야에서도 ICT를 접목한 스마트팜(Smart Farm)이 대세로 부상하고 있다. 생산부터 유통, 소비까지 전 과정의 디지털화와 지능 정보화를 추구하고 있다. 

스마트팜(Smart Farm)은 네트워크(인터넷)와 자동화 기술을 융합하여 시공간의 제약 없이 농업 환경을 관측하고 정보를 계량화하는 기술이다. 생산, 유통, 소비의 각 분야에서 ICT를 기본으로 하여 시스템화하고 이를 농업에 적용하여 생산성 향상, 비용 절감뿐만 아니라 농업인 삶의 질을 향상시키는 고효율 지향의 농업형태를 의미한다. 따라서 작물에 맞게 차광, 환기, 관수 및 온도 조절뿐만 아니라 출하시기를 스스로 결정하는 등의 역할이 가능하다. 특히 작물의 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 데이터를 기반으로 최적 생육환경을 조성해 노동력·에너지·양분 등을 종전보다 덜 투입하고도 농산물의 생산성과 품질을 제고하는 장점을 지니고 있다. 

이러한 데이터 기반의 스마트팜 목표는 농업에 대해 모르는 사람도 농업데이터를 이용하여 농사를 지을 수 있게 하는 것이다. 농업의 생산 현장에 존재하는 다양한 사물을 네트워크로 엮어 각 사물에서 발생하는 정보를 수집 분석하고 과거 농업인의 머릿속에만 존재하던 경험이라는 농업지식을 기계가 사용할 수 있도록 데이터화하여 시스템화하는 것이다. 수집되는 데이터를 통하여 빅데이터 활용 매뉴얼 개발과 분석을 통한 정밀한 환경관리, 일부 환경시설 개선 등으로 생산량을 향상하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내 농업환경은 선진국과 비교하면 농가 호당 재배면적, 원예시설 규모 등이 소규모이며, 영세한 농가 비중이 높은 편이기 때문에 국내 농업 환경에 적합한 스마트팜 모델 개발이 필요한 실정이다. 

오이(촉성)는 2018년산 시설채소 중 10a 당 2600만원으로 총 수입이 가장 많은 작목이다. 충남 천안, 경북 상주 등 주산단지가 조성되어 있고, 판매망이나 작목반 등이 잘 구축되어 있다. 기술 전수가 용이하여 귀농인의 유입이 계속 늘고 있는 추세이다. 그 중 겨울철 시설하우스에서 생산한 경북지역의 상주 오이(백다다기)는 전국 취급 물량의 70%를 차지하고 있다. 오이는 비교적 시원한 온도를 좋아하는 과채류이지만, 온도와 습도 변화에 민감한 작물이다. 특히 시설 환경에 따라 생리장애, 병해충 발생 정도가 높기 때문에 종합적인 환경관리가 중요하다. 또한 시설 유형, 지역, 시기, 품종, 영농기법 등에 따라 생육발달과 생산량에 큰 영향을 미친다. 따라서 다년간의 재배경험으로 축적된 재배 노하우(know-how)를 과학적으로 검증·분석하여 모델화하는 것이 시급하다. 

경상북도농업기술원에서는 스마트팜 산업 전반의 경쟁력 강화를 위해 다양한 연구개발 과제를 수행하고 있다. 시설 오이의 생육 전주기에 걸쳐 환경과 생체 정보를 실시간 수집하여 생육에 영향을 미치는 최적 환경요인들을 도출하고 생산성 향상과 생산비 절감에 기여할 수 있는 기술들을 개발하여 현장에 보급 확산하고자 한다. 
 
 

작물 생육 최적 환경설정 모델 연구

작물 생산에 중요한 영향을 끼치는 물과 토양(또는 인공배지), 작물, 대기 간의 복잡한 상호작용을 고려하여 생육에 필요한 최적의 환경조건을 만들기란 쉬운 일이 아니다. 특히 갑작스런 이상 저온 및 고온, 일조부족 등의 환경변화는 시설재배작물의 생산성 감소를 초래하며, 이를 해소하기 위해 ICT 기반의 정밀농업 연구는 반드시 필요하다. 이미 농업 관련 거대 다국적 기업에서는 광, 온도, 습도, 수분, CO2, 외부 풍향, 풍속, 지질의 상태에 따른 생육정보를 데이터화고 분석하여 안정적인 수확량을 확보하고 있다.

시설 내 생장환경을 최적화하기 위해서는 작물의 생육 상태를 정확히 진단하고 이를 바탕으로 한 작물 생육 예측 모델의 개발이 필요하다. 개발된 생육 예측 모델은 생장환경을 최적화하기 위한 온실 환경 복합제어 시스템으로 구성되어 시설의 최적 생장환경 제어에 이용될 수 있다. 온실 환경 복합제어 시스템을 개발하기 위해서는 작물의 엽온, 엽면적, 길이, 영양상태 등 생육 상태를 자동으로 측정하는 기술과 작물 생육단계별 온도와 양액공급 등 최적 환경설정 모델이 연구 개발되어 현장에 실용 가능할 것이다. 

 

마이크로 수액흐름 센서 실시간 측정 모습
마이크로 수액흐름 센서 실시간 측정 모습

작물 생체정보 실시간 자동 센싱(sensing)
현재 시설원예에서 ICT 융복합 기술은 복합 환경 정밀제어 분야에 집중되어 있으나 시설 구조와 환경, 작물의 종류와 품종의 차이 등에 따라 차이가 심하다. 사용하는 자동화 장비의 표준화도 미흡한 상황에서 생육 상태를 진단하기에는 어려움이 있다. 따라서 시설작물의 정밀농업 구현을 위해 이미지를 이용한 생육계측, 다양한 스트레스 상태를 조기 진단하여 생산관리의 효율성을 높이기 위해는 실시간 자동 탐지 기술이 시급하다.

작물이 받는 스트레스는 병해충으로 인한 생물학적 스트레스와 물 부족, 가뭄, 냉해 그리고 고온 등과 같이 외기 환경의 변화로 발생하는 비생물학적 스트레스로 구분할 수 있다. 여기서 환경적 요인으로 발생하는 스트레스에 능동적으로 대처하기 위해 작물은 스트레스 내적 저항성을 증가시키거나 생육환경을 조절하는 등 식물 내부 체계를 적당히 조절한다. 하지만 작물이 허용할 수 있는 스트레스의 정도를 넘어서게 되면, 체내 조직을 통해 작물은 다양한 반응이 나타나게 된다. 특히 수분은 식물의 광합성이나 증산과 같은 여러 대사 작용과 다양한 생리현상에 밀접하게 관여하기 때문에 식물 생장에 없어서는 안 될 중요한 요소이다. 

 

마이크로 수액흐름 센서 실시간 측정 모습
마이크로 수액흐름 센서 실시간 측정 모습

□ 마이크로 수액흐름센서(Micro Needle Sap Flow Sensor)

식물 줄기 내의 증산에 의한 흐름을 자연상태로 정확히 측정하는 것은 식물 생리·생태의 연구 분야에 매우 중요한 관심사이다. 이 때문에 많은 측정법이 개발되어 왔으나, 간편성과 신뢰성 문제 등으로 일시적이 보고에 그치고 있었다. 최근 개발된 마이크로 수액흐름 센서는 센서 끝부분에 가열부와 온도가 단일 소자로 구성되어 있고, 열소멸법(Heat Dissipation Method) 원리를 이용하여 가열함과 동시에 온도를 읽을 수 있다. 식물체 물관에 삽입된 탐침이 식물체 내에서 발열하고 냉각할 때 양수분의 흐름에 따라 발생하는 온도 차이를 이용하여 양수분 이동 속도를 비파괴적으로 실시간 측정이 가능하다. 또한 센싱부의 바늘 폭 1.2mm 내외로 매우 작아 줄기에 손상을 최소화하여 오이 같은 초본식물에도 적용이 가능하게 되었다. 

 

오이 양액재배 열화상카메라 이미지
오이 양액재배 열화상카메라 이미지

□ 열화상카메라(Thermal Imaging Camera)

적외선 열화상카메라의 원리는 우리 주위에 존재하는 모든 물체들은 모두 절대온도 영도(-273℃) 이상의 온도를 갖고 있다. 각 물체에서는 그 온도에 상응하는 열에너지(적외선)를 방사하고 있다. 물체에서 방사되는 적외선은 열화상 카메라 광학렌즈를 통과하여 카메라 내부의 검출기로 모아지며 검출기는 적외선을 전기신호로 변환하고 이것을 온도에 해당하는 화상으로 표현한다. 즉, 물체의 표면온도를 수 만개의 점으로 온도에 따라 그림처럼 표현하는 것이다. 
열화상 카메라로 촬영한 이미지는 작물 외관상 방출되는 엽온의 시·공간 변이를 분석하여 적정 관수 의사결정 모델을 개발하는 데 활용 가능하다. 별도의 영상처리과정 없이 간편한 적외선 센서를 이용해서 작물의 엽온을 측정하면 더우 쉽고 신속하게 활용할 수 있는 모델들이 개발되고 있다.  

 

NDVI, PRI 측정 센서
NDVI, PRI 측정 센서

□ 식생지수분석

광학센서에서 획득한 식물의 분광학적 특성을 기반으로 개발된 식생지수는 식물 생산량 추정 뿐만 아니라 잎의 색소(pigment)에 민감한 식생지수가 있다. 색소의 종류별 농도와 식물의 생리적 활성은 상관관계가 매우 높으며, 광합성능 및 스트레스의 간접적 평가에도 이용된다. 그 중 적색과 근적외선 밴드의 반사율 차이를 이용해 산출하는 NDIV(정규식생지수, Normalized Difference Vegetation Index)는 식생을 정량화하고, PRI(광화학반사지수, Photochemical Reflectance Index)는 531nm와 570nm 파장 밴드를 사용하며, 식물의 열에너지 소산 작용을 담당하는 카로티노이드계 색소의 크산토필 회로(Xanthophyll cyle)에 민감하다. 그 밖의 식생지수들 또한 다양한 파장대의 반사율을 이용하여 물, 리그닌 등의 물질이 식생에 얼마나 포함되었는지를 측정한다. 특히 식생의 물상태에 대한 정보는 식물의 기공개폐, 잎의 수분포텐셜, 잎의 온도 등과 직·간접적인 상관관계가 있어 식물과 물 환경 간의 상호관계를 실시간으로 파악하는 데 양액공급, 관수제어 등에 유용하게 활용할 수 있다. 

 

경상북도농업기술원에서는 오이 뿐만아니라 참외, 딸기, 고추 등 다양한 채소작목의 생육, 환경, 수량, 수익성 등 빅데이터들을 수집·분석하여, 생산성 향상을 위한 DB를 구축하고 최적의 생산성 향상 모델을 개발해 3세대 스마트팜의 기반 구축을 선도할 계획이다. 또한 ICT 기술을 활용한 최적의 생육환경, 정밀진단관리 등을 통해 노동력은 절감하고 생산성을 높이는 기술을 개발할 계획이며 지역 농업현장에 접목 가능한 ‘경북형 스마트팜’ 모델이 개발, 정착돼 경북농업의 경쟁력을 높이도록 더욱 노력할 계획이다.

 

[농업 현장과 함께하는 월간원예]


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