스마트팜이란 무엇인가? 시설원예 스마트팜의 구조와 센서·환경제어·자동화 원리

스마트팜이라는 말을 들으면 스마트폰으로 온실 창문을 열거나 자동으로 물을 주는 시설을 먼저 떠올리는 경우가 많다. 하지만 스마트팜의 본질은 단순한 원격조작이나 자동화에 있지 않다. 작물이 자라는 환경을 센서로 측정하고, 데이터를 기록하며, 설정한 기준에 따라 온실의 여러 장치를 제어하고, 그 결과를 다시 측정해 재배 판단을 정밀하게 만드는 것이 스마트팜의 핵심이다.

농림축산식품부는 스마트팜을 비닐하우스·유리온실·축사 등에 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능, 로봇 등의 기술을 접목하여 작물과 가축의 생육환경을 원격 또는 자동으로 적정하게 유지·관리할 수 있는 농장으로 설명한다. 또한 원격 시설제어 중심의 1세대, 데이터 기반 정밀 생육관리 중심의 2세대, 인공지능과 무인자동화를 활용하는 3세대로 구분하고 있다.

따라서 스마트팜을 제대로 이해하려면 먼저 센서가 무엇을 측정하고, 측정된 정보가 어떻게 제어장치로 전달되며, 실제 온실 환경이 어떻게 변화하는지를 이해해야 한다.

스마트팜의 기본 구조는 센서·제어기·구동기다

시설원예 스마트팜은 크게 센서, 제어기, 구동기의 세 부분으로 나누어 이해할 수 있다.

센서는 현재 온실의 상태를 숫자로 바꾸는 장치다. 대표적으로 온도, 상대습도, CO₂ 농도, 일사량, 배지 수분, 양액 EC와 pH 등을 측정한다. 외부에는 외기온도, 외부습도, 풍속, 풍향, 강우 여부, 일사량 등을 측정하는 기상센서가 설치되기도 한다.

제어기는 센서에서 들어온 값을 설정값과 비교해 어떤 장치를 움직일지 결정한다. 예를 들어 내부온도가 목표온도보다 높아지면 천창이나 측창을 열고, 온도가 낮아지면 난방기를 작동시키는 방식이다.

구동기는 제어기의 명령을 실제 움직임으로 바꾸는 장치다. 천창과 측창 모터, 보온커튼, 차광스크린, 난방기, 냉방기, 유동팬, 미스트, 관수펌프, 전자밸브, CO₂ 공급장치 등이 여기에 해당한다.

스마트팜의 기본 흐름은 다음과 같다.

환경 측정
→ 데이터 수집
→ 설정값과 비교
→ 제어 판단
→ 구동기 작동
→ 온실환경 변화
→ 다시 환경 측정

이 과정이 반복되면서 온실의 환경을 목표 범위 안에서 유지한다.

2024년 생물환경조절학회지에 발표된 농촌진흥청 연구에서도 스마트팜 온실의 핵심을 온실 내부 환경요소의 모니터링과 그 데이터를 이용한 구동기 제어로 설명하고 있다. 연구에서는 온도, 상대습도, 광량, 이산화탄소, 풍속 등 다양한 환경센서를 활용하며, 안정적인 데이터 수집을 위해 전원과 네트워크 인프라도 스마트팜의 기초 요소로 제시했다.

스마트팜에서 어떤 데이터를 측정할까

스마트팜은 장비가 많이 설치된 농장이라기보다 작물의 환경을 숫자로 관찰할 수 있는 농장이라고 보는 것이 더 정확하다.

시설원예에서는 다음과 같은 데이터가 많이 사용된다.

측정 영역주요 데이터활용 목적

온실 환경	온도, 상대습도	난방·환기·제습 판단
광 환경	일사량, 누적일사량, DLI	차광·보광·관수 판단
대기 환경	CO₂ 농도	광합성 환경 관리
근권 환경	배지 수분, 배액량	과습·건조 판단
양액	공급 EC, 배액 EC, pH	양분과 수분 관리
작물 생육	엽수, 엽면적, 초장, 착과수	영양·생식생장 판단
생산 데이터	수확량, 과중, 상품과율, 당도	환경제어 결과 평가
에너지	난방시간, 연료 사용량, 전력량	생산비 분석

스마트 센서와 데이터 기반 농업을 분석한 Paul 등(2022)의 연구에서도 온도, 습도, 광, EC, pH 등의 센서가 온실과 수경재배 시스템을 관리하는 핵심 도구로 활용되고 있다고 정리했다.

여기서 한 가지 주의할 점이 있다. 센서값 하나만 보고 재배 상태를 판단하면 오류가 생길 수 있다는 것이다.

예를 들어 온실 상대습도가 90%라는 값만 보고 습도가 높다고 판단할 수 있지만, 같은 90%라도 온도에 따라 수증기 상태와 결로 위험은 달라진다. 따라서 온도와 상대습도를 함께 보고 VPD, 이슬점, 절대습도 등의 지표까지 연결하면 훨씬 정밀하게 판단할 수 있다.

일사량도 마찬가지다. 현재 순간일사량이 높다는 사실보다 하루 동안 식물이 받은 누적 광량이 얼마인지가 생육이나 관수 판단에 더 유용할 수 있다. 이후 단계에서는 순간일사량과 누적일사량, DLI를 구분하여 보는 것이 필요하다.

실제 스마트팜에서는 설정값과 측정값의 차이가 더 중요하다

스마트팜 화면에는 수많은 숫자가 표시된다. 그러나 숫자를 많이 보는 것만으로 스마트팜을 제대로 운영한다고 볼 수는 없다.

실제 딸기 스마트팜 운영 과정에서 사용하는 환경조건을 사례로 보면 이해하기 쉽다.

항목실제 운영 사례

주요 작물	시설 딸기
야간 목표온도	약 10℃
야간 상대습도	일부 시간대 100%에 근접
공기 유동	유동팬 상시 운전
주요 환경제어 시스템	Priva
보조 제어 시스템	Magma
관리 항목	온도, 습도, 측창, 환기, CO₂, 관수 등

※ 위 수치는 실제 농장 운영 과정에서 기록한 조건이며 모든 딸기 농가에 그대로 적용해야 하는 표준 권장값은 아니다.

예를 들어 야간 목표온도를 10℃로 설정했다고 하더라도 온실 전체가 정확하게 10℃가 되는 것은 아니다. 외기온도, 온실의 측고, 보온커튼 상태, 난방기의 용량, 바람, 센서 위치에 따라 측정온도가 달라질 수 있다.

같은 온실 안에서도 중앙과 측면, 상부와 작물 생장점 부근의 온도와 습도가 다르게 나타날 수 있다.

따라서 실제 스마트팜에서는 단순히 “설정온도가 몇 도인가”보다 다음을 확인하는 것이 더 중요하다.

목표온도는 10℃인데 실제온도는 몇 도인가?

온도가 목표값까지 내려가거나 올라가는 데 얼마나 시간이 걸리는가?

온실 내부 위치별 편차는 얼마나 발생하는가?

난방이나 환기 이후 습도는 어떻게 변화하는가?

유동팬 가동 전후에 공간별 온습도 차이가 줄어드는가?

스마트팜을 사용하는 목적은 결국 이러한 질문에 데이터를 이용해 답하기 위한 것이다.

자동제어와 스마트팜은 같은 의미가 아니다

온도센서를 설치하고 설정온도에 따라 난방기를 켜고 끄는 것만으로도 자동제어는 가능하다. 그러나 스마트팜은 여기서 한 단계 더 나아간다.

예를 들어 단순 자동제어는 내부온도가 25℃를 넘으면 천창을 여는 방식으로 작동할 수 있다.

반면 복합환경제어에서는 내부온도뿐 아니라 외기온도, 일사량, 습도, 풍속, 시간대, 작물 생육단계 등을 함께 고려해 환기량을 결정할 수 있다.

시설원예에서 실제 제어는 하나의 조건이 다른 조건에 영향을 미친다.

천창을 많이 열면 내부온도는 낮아질 수 있지만 CO₂ 농도도 빠르게 떨어질 수 있다.

난방을 하면 온도는 상승하지만 상대습도는 감소할 수 있다.

보온커튼을 닫으면 난방에너지는 줄일 수 있지만 수분이 온실 내부에 축적될 가능성이 높아진다.

미스트를 사용하면 온도를 낮출 수 있지만 습도는 상승한다.

관수량을 늘리면 근권 수분은 증가하지만 배액률과 배액 EC도 변한다.

이처럼 온실환경은 각각 독립적으로 움직이지 않는다. 여러 환경요소가 서로 연결되어 있기 때문에 하나의 변수만 보고 제어하기보다는 전체 관계를 보는 것이 필요하다.

1세대·2세대·3세대 스마트팜은 무엇이 다를까

농림축산식품부는 스마트팜의 발전 단계를 세 단계로 구분한다.

구분핵심 기능주요 목표

1세대	원격 시설제어	작업 편의성 향상
2세대	데이터 기반 정밀 생육관리	투입 절감과 생산성 향상
3세대	AI·무인자동화	전주기 지능형 관리

1세대 스마트팜에서는 농장에 가지 않고도 스마트폰이나 컴퓨터로 온실 상태를 확인하거나 시설을 작동시킬 수 있다는 것이 큰 변화였다.

2세대에서는 단순 원격제어를 넘어 환경과 생육 데이터를 축적하고 분석해 재배 의사결정에 이용한다.

예를 들어 일사량이 증가했을 때 관수량을 얼마나 늘렸는지, 공급 EC와 배액 EC가 어떻게 변했는지, 특정 야간온도에서 수확량이나 과중이 어떻게 달라졌는지를 분석할 수 있다.

3세대에서는 이러한 데이터를 인공지능이 분석해 작물의 상태를 예측하고 일부 의사결정까지 자동화하는 방향으로 발전한다.

따라서 스마트팜의 발전은 장비가 많아지는 과정이 아니라 농업인의 경험이 점차 데이터와 제어논리로 변환되는 과정이라고 볼 수 있다.

센서가 틀리면 스마트팜의 판단도 틀린다

스마트팜에서 가장 먼저 확인해야 하는 것은 데이터의 정확성이다.

온도센서가 직사광선을 받으면 작물이 실제로 경험하는 온도보다 높은 값이 측정될 수 있다. 센서가 온실 상부에만 설치되어 있다면 작물의 생장점 부근 온도와 차이가 발생할 수도 있다.

습도센서 역시 오염이나 노후화로 오차가 생길 수 있다. EC와 pH 센서는 주기적인 점검과 교정이 필요하다.

따라서 스마트팜 데이터를 볼 때는 세 가지 질문을 먼저 해야 한다.

첫째, 이 센서는 무엇을 측정하고 있는가?

둘째, 센서 위치가 작물이 실제로 경험하는 환경을 대표하는가?

셋째, 이 값이 이상할 때 다른 센서나 수동 측정값으로 검증할 수 있는가?

정현우 등(2024)의 연구에서도 스마트팜에서는 센서 설치뿐 아니라 안정적인 전원공급과 네트워크가 함께 확보되어야 지속적인 데이터 수집과 구동기 제어가 가능하다고 설명한다.

스마트팜에서는 센서 하나가 고장 나거나 잘못된 값을 보내면 제어기가 잘못된 판단을 할 가능성이 있다. 결국 자동화 수준이 높아질수록 센서의 신뢰성이 더 중요해진다.

스마트팜의 진짜 목적은 데이터를 이용한 재배 판단이다

스마트팜의 가장 큰 변화는 농업인의 경험을 없애는 것이 아니다. 경험을 데이터로 기록하고 다시 비교할 수 있게 만든다는 데 있다.

예전에는 “오늘 온실이 조금 습하다”라고 판단했다면 스마트팜에서는 현재온도 10.5℃, 상대습도 96%, 이슬점 9.9℃와 같이 숫자로 기록할 수 있다.

“오늘 햇빛이 좋았다”는 판단도 일사량과 DLI로 기록할 수 있다.

“물을 많이 준 것 같다”는 판단도 공급량, 배액량, 배액률, 공급 EC와 배액 EC로 비교할 수 있다.

이렇게 기록이 쌓이면 다음과 같은 분석이 가능해진다.

최근 7일 동안 야간온도와 생육속도에는 어떤 관계가 있었는가?

흐린 날과 맑은 날의 관수량과 배액률은 어떻게 달랐는가?

누적일사량이 증가했을 때 과중과 당도는 어떻게 변했는가?

CO₂를 공급했을 때 천창 개도율이 높아져 CO₂가 외부로 빠져나가지는 않았는가?

난방비를 더 투입한 만큼 생산량이 증가했는가?

이 단계에 도달하면 스마트팜은 단순한 자동화시설이 아니라 재배시험을 지속적으로 수행할 수 있는 데이터 기반 농장이 된다.

스마트팜을 처음 공부할 때는 복잡한 인공지능 기술부터 접근할 필요가 없다. 먼저 온도·습도·CO₂·일사량·EC·pH가 무엇을 의미하는지 이해하고, 센서가 측정한 값이 실제 작물의 생육과 어떤 관계가 있는지를 파악해야 한다.

그 다음 센서 → 데이터 → 판단 → 제어 → 작물 반응이라는 연결구조를 이해하면 복합환경제어 시스템의 원리를 훨씬 쉽게 이해할 수 있다.

앞으로 스마트팜 기초 시리즈에서는 스마트팜 센서, 온도와 습도, VPD와 HD, CO₂, 일사량과 DLI, 관수와 배액, EC와 pH, 천창·측창·커튼 제어, 환경데이터 그래프 분석, 에너지 절감 순서로 각각의 원리를 자세히 살펴볼 예정이다.

참고문헌 및 공식자료

정현우, 한민희, 김진현, 신민주, 이재한, 방지웅. 2024. 「스마트팜 온실 센서데이터 수집 및 구동기 제어를 위한 온실 인프라 구축 방안」. 생물환경조절학회지, 33(4), 333-339. DOI: 10.12791/KSBEC.2024.33.4.333.

Paul, K., Chatterjee, S. S., Pai, P., Varshney, A., Juikar, S., Prasad, V., Bhadra, B., Dasgupta, S. 2022. “Viable smart sensors and their application in data driven agriculture.” Computers and Electronics in Agriculture, 198, 107096. DOI: 10.1016/j.compag.2022.107096.

Prakash, C., Singh, L. P., Gupta, A., Lohan, S. K. 2023. “Advancements in smart farming: A comprehensive review of IoT, wireless communication, sensors, and hardware for agricultural automation.” Sensors and Actuators A: Physical, 362, 114605. DOI: 10.1016/j.sna.2023.114605.

Yeo, U. H., Lee, I. B., Kwon, K. S., Ha, T. H., Park, S. J., Kim, R. W., Lee, S. Y. 2016. “Analysis of research trend and core technologies based on ICT to materialize smart-farm.” Protected Horticulture and Plant Factory, 25(1), 30-41. DOI: 10.12791/KSBEC.2016.25.1.30.

농림축산식품부. 「스마트팜 개요」. 스마트팜의 개념 및 1세대·2세대·3세대 구분.