적정 양액 공급을 위한 딸기 수경재배 환경영향 분석
임종현
1, 신창선
2, 조용윤
2,*
5
Environmental Impact Analysis of Strawberry Hydroponic Culture for Proper Nutrient Water Supply
Jong-Hyun Lim
1, Chang-Sun Shin
2, and Yong-Yun Cho
2,*
요 약
우리나라 딸기 수경재배 면적은 2011년 244ha에서, 2014년에는 664ha, 2016년에는 1,148ha, 2018년에 1,752ha로 전체 수경재배 면적의 약 30%를 차지하며 2011년 대비 7배나 증가한 모습을 보여준다. 이런 경향은 수경재배가 토양재배보다 작업이 용이하여 노동시간이 절약되 며, 수량을 더 많이 생산할 수 있기 때문이다. 문제는 우리나라의 과채류 수경재배 방식이 순환식 수경재배가 아닌 공급양액의 일정비율 (20 ~ 30%)을 배액으로 흘려버리는 비순환식 수경재배 방 식이라는 것이다. 비순환식 수경재배 방식에서 배출 되는 배액은 환경오염을 유발시킬 뿐만 아니라 수경재배 운영비용의 증가를 가져오고 있다. 본 논문은 작물 생장에 최적화된 양액공급을 위해 먼저 딸기 온실에서 수집되어진 환경정보와 양액흡수량간의 상관관계 분석을 진행하고, 상관관계 분석을 통해 상관성이 높다 판단되는 요소들을 통해 다중선형회귀모델을 사용하여 딸기 수경재배 환경에서 의 최적 양액 흡수량을 분석하고 추정해 보았다. 결과 다중선형회귀모델을 통한 회귀식은
양액흡수량 총일사량과 같이 도출 되었고 회귀식에 대한 R-Square값은 0.3184로 나타나 회귀식이 약 32%만큼의 설명력을 가진다고 판단할 수 있다.
Abstract
Korea's strawberry hydroponic cultivation area was 244 ha in 2011, 664 ha in 2014, 1,148 ha in 2016, and 1,752 ha in 2018, accounting for about 30% of the total hydroponic cultivation area, 7 times higher than in 2011. This is because hydroponic cultivation is easier to work than soil cultivation, saving labor time and producing more quantities. The problem is that the fruit vegetable cultivation method in Korea is not circulating hydroponic cultivation, but a non-circulating hydroponic cultivation method that drains a certain ratio (20 to 30%) of the nutrients supplied by drainage. The drainage from acyclic hydroponic farming not only causes
1순천대학교 정보통신공학과 (순천시 중앙로 255) 학생
2순천대학교 정보통신공학과 (순천시 중앙로 255) 교수
*Corresponding Author : yycho@scnu.ac.kr 접수일자 : 2019. 10. 16.
1차 심사 : 2019. 10. 23.
2차 심사 : 2019. 11. 05.
게재확정 : 2019. 11. 05.
DOI : http://data.doi.or.kr/10.22733/JITAE.2019.09.02.005
environmental pollution, but also increases the operating cost of hydroponic farming.
In this paper, we analyze the correlation between environmental information collected in strawberry greenhouse and nutrient absorption for optimal nutrient supply for crop growth, and use multiple linear regression model through the factors that are highly correlated through correlation analysis. The optimal nutrient uptake in strawberry hydroponic culture was analyzed and estimated. Results The regression equation using the multiple linear regression model was derived as , and the R-Square value for the regression equation was 0.3184, indicating that the regression equation has about 32% explanatory power.
Keywords : Smart Farm, Hydroponic, Linear Regression, Correlation
1. 서 론
우리나라의 농업은 2000년대 초반까지는 성 장세를 보였으나 최근 통계청 자료에 따르면 우리나라의 농경지는 2012년 약 173만ha에 서 2017년 약 162만ha로 약 11만ha 가량 감소하였다. 그 원인으로는 농가소득의 정체, 곡물자급률 하락, 농촌 인구의 감소와 고령화, 더 나아가 기후변화 등으로 인한 어려움을 겪 고 있다. 또한 농산물의 작황 및 생산량이 일 정하지 않고, 가격의 등락도 반복되어 소비자 인 국민의 안정적 먹거리 확보에 많은 어려움 이 있다. 이를 위해 농장에 정보통신기술 (ICT: Information and Communications Technologies)을 접목한 스마트팜이 확산되고 있다. 이에 본 논문은 ICT가 적용된 딸기농가 에서 데이터를 수집하였다.
농촌진흥청 자료에 따르면 우리나라 딸기 수 경재배 면적은 2011년 244ha에서, 2014년 에는 664ha, 2016년에는 1,148ha, 2018년 에 1,752ha로 전체 수경재배 면적의 약 30%
를 차지하며 2011년 대비 7배나 증가한 모습 을 보여준다 [1]. 이런 경향은 수경재배가 토 양재배보다 작업이 용이하여 노동시간이 절약 되며, 수량을 더 많이 생산할 수 있기 때문이 다. 문제는 우리나라의 과채류 수경재배 방식 이 순환식 수경재배가 아닌 공급양액의 일정비 율 (20~30%)을 배액으로 흘려버리는 비순환 식 수경재배 방식을 주로 사용한다는 것이다
[2]. 배액 내에는 질소나 인산염이 함유되어 있기 때문에 이러한 비순환식 수경재배면적 확 대는 환경오염을 유발시킬 뿐만 아니라 양액비 용을 증가시켜 생산비 가중의 원인이 된다 [3]. 순환식 재배는 배액을 버리지 않고 회수 하여 재사용할 수 있는 방식이지만 농가 규모 가 영세하고, 설치비용이 많이 드는 것 등의 이유로 보급률이 5% 정도에 그치고 있다 [4].
본 논문에서는 ICT를 통해 데이터 수집을 하 고 있는 딸기 비순환식 수경재배 시설 환경에 서 양액의 오남용을 줄이고, 전체 생산비용을 개선을 위해 데이터분석 기반의 최적 양액흡수 량 연구를 진행하였다.
2. 관련 연구
2.1 스마트팜(Smart Farm)
스마트팜은 정보통신기술 (ICT: Informa- tionand Communications Technologies) 을 비닐하우스·축사·과수원 등에 접목하여 원 격·자동으로 작물과 가축의 생육환경을 적정하 게 유지·관리할 수 있는 농장을 의미한다 [5].
농장의 온습도 및 CO2 농도, 일사량 등의 환 경정보와 작물생육정보를 센서를 통해 수집하 고 원격으로 모니터링 및 환경 제어를 하여 보 다 쉽게 농산물을 생산하도록 하는 농업이다.
이러한 스마트팜이 확산되면서 우리나라에서 는 ‘스마트팜 혁신밸리’를 국정혁신 8대 과제
중 하나로 선정하여 추진하고 있다. 현재 1,2 차에 걸쳐 총 4곳 (김제시, 고흥시, 상주시, 밀양시)의 스마트팜 혁신밸리 대상 지역이 선 정되었으며, 정부는 관련 R&D 예산과 장비 등 인프라 구축에 초점을 맞춰 지원한다는 방 침이다.
2.2 수경재배
수경재배란 작물을 토양 대신 물이나 배지에 심어 생육에 필요한 양분을 녹인 양액을 공급 하여 재배하는 방법이다 [6]. 수경재배는 배액 의 재사용 여부에 따라 순환식 수경재배와 비 순환식 수경재배로 분류되어 진다. 양액 자체 가 유해한 물질은 아니지만 질소와 인산염이 함유되어 있어 다량 배출시 토양 및 지하수 등 환경오염을 유발시켜 순환식 수경재배를 하는 것이 좋은데 우리나라의 경우 설치비용의 문제 로 대부분 비순환식을 채택하고 있다.
네덜란드의 경우 배액의 재사용을 의무화하 는 것을 법제화하여 순환식의 채택률이 95%
에 이르고, 폐수 방류를 최소화하는 기술인 ‘배 액의 제로화’를 추진하고 있다. 우리나라의 경 상남도농업기술원에서 토마토와 멜론에 대하여 배액제로화 연구를 진행하였다.
그림 1. 딸기 비순환식 수경재배 농가.
Fig. 1. Strawberry acyclic hydroponic farmers.
2.3 선형회귀
선형회귀 분석은 독립변수 x와 종속변수 y 사이에 그림 2와 같이 선형관계를 가진다는 가 설 하에 결과를 예측하는 분석의 방법이다. 선
형관계란 두 변수 값 사이에 직선식의 형태가 있으면 선형관계가 있다고 한다.
그림 2. 두 변수 간의 선형관계 그래프.
Fig. 2. Graph of linear relationship between two variables.
독립변수가 하나인 단순 선형회귀 분석의 경 우 training data를 사용하여 형태 의 수식으로 회귀 모델을 만들어 낸다. 단순 선형회귀 분석과 목적과 절차가 같으나 독립변 수가 두 개 이상인 경우 다중 선형회귀 분석이 라고 한다. 다중 선형회귀 분석 경우에는 독립 변수 개수 n에 따라 ⋯ 와 같은 형태로 회귀 모델을 만들어 낸다 [7].
2.4 양액흡수량 관련 연구
김완순은 장미 양액재배의 정밀한 급액 기준 을 마련하기 위해 식물체의 양액 흡수에 관여 하는 주된 환경요인을 선발하고, 또 식물체의 생육단계에 따른 환경요인별 양액흡수량을 추 정하는 연구가 진행 되었다. 연구 결과 양액흡 수량에 미치는 영향은 일사량>기온>습도>근권 온도 순으로 나타났고, 이 때 장미의 엽면적 정도가 양액흡수량에 큰 영향을 미쳤다고 설명 한다 [8].
김형준은 환경오염 방지 및 비료비 절감을 위해 순환식 펄라이트 재배에서 배액의 순환 방식 및 재 사용되는 양액의 조성방법 등이 중 요하다고 설명하고, 오이 재배 환경을 대상으 로 배액 재사용을 위해 양액 전기전도도 (EC) 별로 양액흡수량과 무기이온별 흡수 특성을 조 사하고 양액의 전기전도도 (EC)와 양액흡수량
을 이용한 무기이온별 흡수량을 예측하는 연구 가 진행되었다 [9].
장영호는 멜론 수경재배 시 폐양액을 발생시 키지 않는 배액제로형 수경재배기술 개발을 위 하여 배액률에 따른 근권환경 변화와 재배기간 동안의 급액량과 배액량, 과실품질 등에 미치 는 영향에 대한 연구가 진행 되었다 [10].
3. 딸기 수경재배 환경에 따른 양액흡수량 분석
3.1 분석 대상 데이터
본 논문에서는 실제 딸기 수경재배 단지에서 수집된 2015년 09월부터 2016년 5월 까지 9 개월간 발생한 일별 양액흡수량 데이터와 일조 량 및 일사량, 온실 외부온도, 온실 온도, 온 실 습도, 온실 CO2 농도 데이터를 사용하였고 데이터 정제 및 분석에는 통계 계산과 그래픽 을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경 인 R을 이용하였다. 표 1은 수집한 데이터들 에 대한 명세를 보여 주고 있다.
표 1. 데이터 명세.
Table 1. Data specification.
측정값 데이터명 단위
양액흡수량 usedMbSul.A ml
일조량 일조량 hr
일사량 일사량 MJ/m2
온실 외부온도 외부온도 ℃
온실 온도 온도 ℃
온실 습도 습도 %
온실 CO2 농도 CO2 ppm
그림 3은 데이터의 정제 과정을 보여주고 있 다. 양액흡수량 데이터는 일별, 환경데이터 (일조량 및 일사량, 온실 외부온도, 온실 온도, 온실 습도, 온실 CO2 농도 데이터)들은 시간 별 데이터로 분석을 위하여 일조량 및 일사량 은 일별 총합으로 온실 외부온도, 온실 온도, 온실 습도, 온실 CO2 농도 데이터는 일평균으 로 정제하고 양액흡수량 데이터와 환경데이터 를 join하여 새로운 데이터 셋을 생성하였다.
그림 3. 데이터 정제 과정.
Fig. 3. Data purification process.
3.2 양액흡수량과 환경데이터 요소들 간의 산점도 및 회귀곡선 그래프
그림 4. 환경데이터와 양액흡수량 그래프.
Fig. 4. Environmental data and nutrient water absorption amount graphs.
환경데이터들에 대해 양액흡수량의 변화가 어떻게 변화 하는지 확인하기 위하여 각각의 환경 요소별로 산점도와 회귀곡선 그래프를 출 력하였다.
그림 4는 환경데이터와 양액흡수량간의 출력 된 산점도와 회귀곡선 그래프를 보여 주고 있 다. y축은 양액흡수량을 x축은 ①일조량, ②일 사량, ③외부온도, ④온도, ⑤습도, ⑥CO2 농 도이다. ①일조량, ②일사량, ④온도는 양액흡 수량에 대해서 회귀곡선이 그림 2와 같이 선형 형태에 가깝게 나타나고 ③외부온도, ⑤습도,
⑥CO2 농도의 그래프는 선형과는 거리가 먼 모습을 보이고 있다. 회귀곡선의 형태가 선형에
가까울수록 서로 관계가 있음을 알 수 있다.
3.3 상관관계 분석
일반적으로, 온실 환경에서 양액의 흡수량은 다양한 환경데이터 (일조량, 일사량, 외부온 도, 온도, 습도, CO2 농도 등)와 상당한 관련 성이 있다고 추정될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경데이터와 실제 양액 흡수량과의 실 제 연관성을 확인하기 위해 상관관계 분석을 실시하였다.
그림 5. 환경데이터와 양액흡수량간의 상관관계.
Fig. 5. Correlation between environmental data and nutrient water absorption amount.
그림 5는 온실 환경 데이터와 양액 흡수량간 의 상관관계 분석 결과를 나타낸다. 그래프의 숫자와 글씨 크기는 상관계수의 정도를 보여준 다. 숫자와 글씨 크기가 클수록 상관관계가 큼 을 의미한다. 별의 개수는 상관계수의 p-value값 를 (상관계수 값의 유의미함 정도) 를 나타낸다. 아래의 표 2는 상관관계 그래프 내의 기호에 따른 p-value 값을 알려준다.
표 2. 상관관계 그래프 내 기호에 따른 p-value 값 범위.
Table 2. Range of p-value values according to symbols in the correlation graph.
기호 p-value 값 범위
*** p-value <0.001
** 0.001≦ p-value <0.01
* 0.01≦ p-value <0.05 . 0.05≦ p-value <0.1
0.1≦ p-value <1
양액 흡수량과 가장 상관관계 계수가 높은 요소는 총 일사량으로 0.55의 값이 도출되었 다. 그 뒤로 일 평균온도 0.48, 총 일조량 0.41, 일 평균외부 온도0.37, 일평균CO2농 도 –0.18, 일평균습도 –0.16 순으로 상관관 계를 가지는 것을 볼 수 있다. 앞서 그림 4 에 서회귀곡선이 선형 형태에 가깝게 나타난 총 일사량, 평균 온도, 총 일조량이 다른 데이터 들에 비해 상관관계 계수가 높은 것을 볼 수 있다.
3.4 다중선형회귀모델을 통한 양액 흡수량 분석
본 논문에서는 분석된 환경데이터의 상관관 계 정보를 고려하여 다중회귀분석모델을 기반 으로 하는 작물 양액 흡수량 분석을 진행하였 다. 이를 위해, 독립 변수로 상관관계 분석 결 과 p-value값을 통해 유의미하다고 판단할 수 있고 상관계수가 비교적 높은 총일조량, 총일 사량, 일 평균외부온도, 일 평균온도를 사용하 였고, 종속 변수를 양액흡수량을 설정하였다.
아래의 표 3은 R프로그래밍 언어의 lm()함 수를 통한 다중선형모형의 결과를 보여주고 있 다. Estimate (추정치)는 각 변수에 따른 회 귀계수로, (Intercept)는 회귀직선의 y 절편, 나머지는 변수마다의 단위변화율을 나타낸다.
Std. Error (표준오차)는 추정치의 표준오차 로써, 이를 사용해서 회귀계수의 신뢰구간을 구할 수 있다. t value는 추정치를 표준오차로 나눈 값으로써, 이를 통해 회귀계수가 통계적 으로 유의한지 가설검정을 할 수 있다.
pr(>|t|)은 작을수록 회귀계수가 유의하다는 뜻이고, 상관관계가 있다는 것을 보이고 싶다 면 값이 작을수록 좋다.
표 3. 다중선형회귀분석 결과.
Table 3. Multiple linear regression results.
Estimate Std.
Error t value
Pr (>|t|) Intercept 141.37 43.378 3.259 0.001 총일조량 -3.596 3.389 3.562 0.289 총일사량 10.529 2.955 3.562 0.000 일 평균 외부온도 1.440 1.252 1.151 0.251 일 평균 온도 -0.384 3.043 -0.126 0.899
분석 내용에 따르면, Intercept (절편)과 총일사량의 p-value는 각각 0.001, 0000으 로 나타나 0.05보다 작으므로 유의하다고 할 수 있고, 총 일조량 및 일 평균외부온도, 일 평균온도의 p-value는 각각 0.289, 0.251, 0.899로 유의수준 5%에서는 pr(>|t|)값이 0.05보다 커 유의하지 않음 (0으로 봐도 됨) 을 뜻한다. 표 3의 결과에 따르면 양액흡수량 에 대한 회귀식은 아래와 같이 표현된다.
양액흡수량 총일사량
R-Square라는 결정계수 (Coefficient of Determination)는 회귀식의 검정에 쓰이는 중요한 결과이다. 결정계수란 독립변수로부터 예측되는 종속변수의 분산 비율을 의미하며 0~1사이의 값을 가지고 1에 가까울수록 독립 변수가 종속변수를 설명 할 수 있다는 것을 의 미한다. 위 회귀식의 R-Square 값은 0.3184 로 총일사량으로 양액 흡수량을 약 32% 설명 가능 하다고 볼 수 있다.
4. 결 론
본 논문은 작물 생장에 최적화된 양액공급을 위해 상관관계 분석 및 다중 선형 회귀 모델 기반의 딸기 수경재배 환경에서의 최적 양액 흡수량을 분석하고 추정해 보았다. 일조량 및 일사량, 온실 외부온도, 온실 온도, 온실 습도, 온실 CO2 농도 데이터에 대하여 흡수량을 분 석한 결과 일조량 및 일사량, 온실 온도가 온 실 외부온도 및 온실 습도, 온실 CO2 농도에
비해 양액흡수량에 영향을 주는 것으로 분석되 었고, 다중 선형 회귀 모델을 통한 회귀식은 아래와 같이 도출 되었다.
양액흡수량 총일사량
또한, 회귀식에 대한 R-Square값은 0.3184 로 나타났다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데 이터들 간의 상관관계를 확인할 수 있었으나 오차가 많아 유의미한 예측 결과를 얻을 수 없 었다. 그 원인으로는 실측된 환경정보의 양이 다소 부족하여 데이터 분석 과정에서 충분한 예측 정보를 얻는 데에 어려움이 있었고, 분석 데이터와 양액흡수량에 영향을 미치는 다른 요 인, 예를 들어 양액의 PH, EC 등과 같은 추 가 정보가 있을 것이라 판단된다. 향후에 양액 의 성분 등 다른 환경 요소를 포함한 새로운 데이터를 수집하여 양액흡수량을 연구하고 최 적의 양액공급을 알아내 환경오염 예방 및 생 산비 감액에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Acknowledgement
This work was carried out with the support of “Cooperative Research Program for Agriculture Science &Technology Development (Project No. PJ01188605)”
Rural Development Administration, Republic of Korea and, this research was supported by IPET (Korea Institute of Planning and Evaluation for Technology in Food, Agriculture, Forestry and Fisheries) through Advanced Production Technology Development Program, funded by MAFRA (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs) (No. 315001-5).
참고 문헌
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