Introduction
최근 급격한 기상변화 및 이상기후에 따라 농작물은 많은 위협을 받고 있다. 이러한 기후변화는 작물의 수확에 장해를 주고(Cha et al., 2016), 농작물의 재배시기 변화 등 다양한 문제를 초래하고 있다. 따라서 작물의 생육조건을 결정 짓는 요소인 기후, 토양, 광합성 등의 환경요인에 대한 데이터의 중요성이 부각되고 있다(Chang et al., 2011; Chung et al., 2017). Oh (2003)는 기후 및 토양조건은 농작물의 재배시기와 작물의 생육을 결정짓는 중요한 환경 인자라고 보고하였다. 따라서, 작물의 생육을 관리하기 위해서는 생육에 필요한 환경조건의 고려가 필요하나 대다수의 농민들은 기후 및 토양 데이터의 활용 보다는 개인의 경험에 의존하여 농사를 짓고 있어 농업 생산 효율을 높이기는 어려운 실정이다(Yoo, 1997; Kim, 2013; IPCC, 2014). 농촌진흥청에서는 기후변화와 이상기후 등에 대응하여 농작물의 안정적인 생산을 돕기 위해 농업기상정보 서비스를 제공하고 있다(Shim et al., 2015). 그러나 이 시스템은 시·군별로 1개정도 운영되기 때문에 특정지역의 정확한 데이터 예측이 불가하므로 농가에서 사용할 수 있는 환경모니터링 시스템이 필요한 실정이다. Kim and Sung (2008)은 수질환경 분석 모니터링 시스템을 개발하여 현장에서 실시간으로 발생하는 수질환경을 분석할 수 있는 모니터링 시스템을 구현하였다. Kim (2011)은 Zigbee 모듈을 이용하여 조명 시스템, 침입탐지, 화재 감지, 비정상 상태의 감지 및 통보 등의 연구 분야에 활용할 수 있는 실시간 센서 모니터링 시스템을 구현하였다. Lee (2013)는 무선센서네트워크 기반 온실환경 모니터링 시스템을 개발하여 온실 내부 환경의 시설제어시스템의 통합 제어 및 관리를 구현하였다. 환경 모니터링에 관한 연구는 대부분 수질, 온실, 건물 등을 대상으로 수행되었으며, 아직까지 작물의 생육환경 모니터링에 관한 연구는 부족한 실정이다.
따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 작물의 생육환경을 계측할 수 있는 모니터링 시스템을 개발하였다. 작물의 생육환경 모니터링 시스템은 환경변화에 따른 사용 가능성을 확인하기 위하여 강우 전후의 환경 데이터를 분석하였으며, 기상청 측정결과와 비교하여 생육환경 모니터링 시스템의 상관관계를 비교분석 하였다.
Materials and Methods
생육환경 모니터링시스템
본 연구에서 생육환경 모니터링시스템은 Fig. 1과 같이 생육환경 센서와 데이터수집장치로 구성하였다. 생육환경 센서는 외기센서, 토양센서, 조도센서를 사용하였다. 데이터 수집장치는 지지대를 이용하여 고정한 후에 지지대의 상단에 설치하였으며, 덮개를 만들어 태양광에 의하여 데이터 수집장치가 파손되는 것을 방지하였다. 외기센서는 태양광에 의한 센서의 파손을 방지하기 위하여 데이터 수집장치의 덮개 하단부에 설치하였고, 토양센서는 모니터링시스템과 1 m 정도 떨어진 토양에 관입하였으며, 조도센서는 강한 햇빛에 노출되어 센서의 파손을 막기 위해 센서 외부에 보호막을 장착하여, 모니터링 시스템 상단에 설치하였다. 또한, GPS (global positioning system)를 모니터링 시스템 상단에 장착하여 위치 정보를 측정하였다.
생육환경 센서
작물의 생육은 환경의 영향을 많이 받는데 대표적으로 토양, 수분, 광, 온도에 의해 작물의 생장정도가 달라 진다(Cha, 2015). 따라서, 생육환경 센서는 Table 1과 같이 외기센서, 토양센서, 조도센서를 사용하였으며, 이때 외기센서는 대기온도와 습도를, 토양센서는 토양의 온도, 습도, EC (electrical conductivity)를 동시에 측정할 수 있는 일체형 센서를 사용하였다.
대기온도와 대기습도는 작물의 생장조건에 있어서 양분을 결정 짓는 가장 기본이 되는 항목으로, 대기온도와 대기습도의 측정범위는 각각 -40 - 120℃, 0 - 99.9%이며, 정밀도는 각각 ± 0.3℃, ± 2%인 외기센서(DHT11, Sensirion, Switzerland)를 사용하였다. 토양온도, 토양습도, EC는 토양의 비옥도를 나타내는 기초 자료로 측정범위는 각각 0 - 60℃, 0 - 99.9%, 0 - 6.0 dS/m이며, 정밀도는 각각 ± 0.5℃, ± 1%, ± 0.1 dS/m 인 토양센서(WT-1000H, RF SENSOR, Korea)를 사용하였다. 조도는 작물의 광합성을 결정하는 중요한 요소로, 측정범위는 0 - 65,535 lux이며, 정확도는 ± 500 lux인 조도센서(BH1750FVI, Rohm semiconductor, Japan)를 사용하였다.
데이터 수집장치
본 연구에서는 Table 2와 같이 센서 데이터 수집을 위해 상용화된 마이크로컨트롤러 보드인 Arduino (ATMEL, Mega2560, USA)를 사용하였다. 데이터 수집장치는 5 V 수은전지를 이용하여 최대 4,000 시간까지 전원공급이 가능하도록 설계하였다. 측정된 센서 신호는 데이터 수집장치와 연결된 LCD에 그 값이 표시되 표시되며 측정주기는 예비시험 결과, 1시간 내에 급격하게 대기 온·습도, 토양 온·습도 및 EC, 조도의 값이 급격하게 변화가 없는 것으로 판단되어 1시간 주기로 SD카드에 저장하도록 개발하였다.
|
Table 1. Specification of environment field monitoring system for crop growth measurement. 
|
|
|
DC, direct current. |
|
|
Table 2. Specification of data acquisition system for environment monitoring. 
|
|
|
I/O, input/output; PWM, pulse width modulation. |
|
실험방법
작물의 생육환경 모니터링 시스템은 대전광역시에 위치한 충남대학교 부속농장(위도 36°22'08.4"N, 경도 127°21'16.1"E)에 Fig. 2와 같이 설치하였다. 설치한 장소는 양파, 마늘 밭 경작지에 설치하였으며 일정한 장소에서 데이터를 얻기 위해 고정형으로 지지대를 설치하여 측정하였다. 실험은 2017년 5월 21일 - 5월 29일까지 연속적으로 수행하였으며, 날씨와 시간에 따른 변화를 분석하기 위해 비가 내리기 전날, 비가 내린 날, 비가 내린 다음날의 오전 06:00 - 오후 18:00의 3일간 데이터를 분석하였다. 또한, 개발된 모니터링시스템의 정확도를 분석하기 위하여 대전지방기상청(위도36°22'21.1"N, 경도 127°22'17.9"E)의 데이터와 상관도를 분석하였으며, 이때, 분석항목은 기상청 데이터가 대기온도와 대기습도만을 제공하는 것을 고려하여 두 가지 항목에 대해 분석하였다.
Results and Discussion
생육환경 모니터링 시스템 측정 결과
대기 온 · 습도
생육환경 모니터링 시스템을 이용하여 대기온도와 대기습도 측정 결과는 Fig. 3과 같이 나타났다. 대기온도는 비가 내리기 전날, 비가 내린날, 비가 내린 다음날에 대하여 각각 평균 29.2, 21.2, 24.2℃로 나타났으며, 가장 기온이 높았던 시간은 13:00 - 15:00로 나타났다. 대기습도는 비가 내리기 전날, 비가 내린날, 비가 내린 다음날에 대하여 각각 평균 52.77, 79.88, 72.15%로 나타났으며, 가장 습도가 높았던 시간은 06:00 - 07:00로 나타났다.
토양 온 · 습도 및 EC
생육환경 모니터링 시스템을 이용하여 토양온도와 토양습도, EC를 측정한 결과는 Fig. 4와 같이 나타났다. 토양온도는 비가 내리기 전날, 비가 내린날, 비가 내린 다음날에 대하여 각각 평균 25.2, 21.0, 22.7℃로 나타났으며, 가장 토양온도가 높았던 시간은 14:00 - 15:00로 나타났다. 평균 토양습도는 비가 내리기 전날, 비가 내린날, 비가 내린 다음날에 대하여 각각 5.57, 18.12, 21.51%로 나타났으며, 가장 토양습도가 높았던 시간은 14:00 - 15:00로 나타났다. 평균 토양 EC는 비가 내리기 전날, 비가 내린날, 비가 내린 다음날에 대하여 각각 0.97, 0.84, 0.77 dS/m으로 나타났으며, 가장 토양EC가 높았던 시간은 06:00 - 07:00로 나타났다.
조도
생육환경 모니터링 시스템을 이용하여 조도 측정 결과 Fig. 5와 같이 나타났다. 평균 조도는 비가 내리기 전날, 비가 내린날, 비가 내린 다음날 각각 29,434, 8,844, 29,684 lux로 나타났으며, 가장 조도가 높았던 시간은 13:00 - 15:00로 나타났다.
생육환경 모니터링 시스템 분석 결과
기상청 데이터와의 비교
대기온도, 대기습도의 생육환경 모니터링 측정값과 대전지방기상청에서 기상관측자료를 받은 기상청 데이터와의 비교 결과 Fig. 6 와 Fig. 7과 같이 나타났다. 생육환경 모니터링을 이용한 측정결과는 대전지방기상청의 결과와 전체적으로 유사한 경향을 보여주었으나 비가 내린 4일차의 데이터는 다소 다른 경향으로 나타났는데, 이에 따른 원인으로는 생육환경 모니터링 시스템의 측정 장소와 대전지방기상청에서 측정하는 장소가 달라 강우 정도가 서로 다르기 때문으로 판단된다. 또한, 생육환경 모니터링 시스템에서 계측된 대기온도의 값이 전체적으로 기상청의 값보다 전체적으로 높게 나타났으며, 이는 생육환경 모니터링 시스템의 설치장소가 황량한 노지여서 직접적인 빛의 노출로 인해 나타난 것으로 판단된다.
기상청 데이터와의 상관관계 분석 결과
생육환경 모니터링 시스템의 대기온도, 대기습도 값과 기상청 데이터와의 상관관계를 분석한 결과는 Fig. 8과 같이 나타났다. 생육환경 모니터링 시스템을 이용하여 측정한 값과 기상청 데이터와의 상관관계는 대기온도가 0.86, 대기습도가
0.90로 높은 상관관계를 보여주어 개발된 생육환경 모니터링 시스템을 이용하여 대기온도와 대기습도의 계측이 가능함 을 알 수 있다.
Conclusion
본 연구에서는 작물의 생육환경에 영향을 미치는 환경요인을 측정하는 생육환경 모니터링 시스템을 개발하였다. 생육환경 모니터링 시스템은 생육환경 센서(외기센서, 토양센서, 조도센서)와 데이터 수집장치로 구성하였다. 실험은 생육환경 모니터링 시스템의 사용 가능성을 확인하기 위하여 비 오기 전날, 비가 온 날, 비가 온 다음날 동안 연속적으로 측정하였다. 생육환경 모니터링 시스템의 성능평가를 위하여 대전지방기상청의 대기온도와 대기습도 데이터와의 상관관계를 분석하였으며, 그 대표적인 결과는 다음과 같다.
생육환경 모니터링 시스템을 이용하여 비 오기 전날, 비가 온 날, 비가 온 다음날 의 대기온도는 평균 29.2, 21.2, 24.2℃로 나타났으며, 대기습도는 평균 52.77, 79.88, 72.15%로 나타났다. 토양의 평균온도는 각각 25.2, 21.0, 22.7℃로 나타났으며, 토양의 평균습도는 각각 5.57, 18.12, 21.51%, 토양의 평균 EC는 각각 0.97, 0.84, 0.77 dS/m으로 나타났다. 또한, 평균 조도는 각각 29,434, 8,844, 29,684 lux로 나타났다.
생육환경 모니터링 시스템과 대전지방기상청의 대기온도와 대기습도는 전체적으로 유사한 경향을 보여 주었으나 비가 온 날은 다소 차이가 발생하였으며, 이는 생육환경 모니터링과 대전지방기상청의 측정 위치가 차이가 있기 때문으로 판단된다. 또한 생육환경 모니터링 시스템과 대전지방기상청의 대기온도 및 대기습도의 상관관계를 각각 0.86, 0.90으로 높게 나와 개발된 시스템을 이용하여 작물의 생육환경 측정이 가능함을 알 수 있다.
그러나 본 연구에서는 대기온도와 대기습도 데이터만 기상청과의 데이터와 분석하였기 때문에 토양환경과 조도 등 작물의 생장에 필요한 주요인자들에 대한 비교 분석이 필요할 것으로 판단된다. 토양과 조도의 분석을 위해서는 기상청이 데이터수집을 하는 장소와 동일한 위치에서 실험을 통한 분석이 필요하며, 향후 무선통신 등을 활용하여 사용자에게 실시간으로 생육환경 정보를 제공하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
Authors Information
Yeon-Soo Kim, Dept. of Biosystems Machinery Engineering, Chung-Nam National University, Ph.D. student
Du-Han Kim, Dept. of Biosystems Machinery Engineering, Chung-Nam National University, Master
Sun-Ok Chung, Dept. of Biosystems Machinery Engineering, Chung-Nam National University, Professor
Chang-Hyun Choi, Dept. of Bio-Mechatronic Engineering, Sungkyunkwan University, Professor
Tae-Hyun Choi, Sensoreye R&D Solutions, Ph.D. student
Yong-Joo Kim, Dept. of Biosystems Machinery Engineering, Chung-Nam National University, Professor
