KIEAE Journal

스마트팜은 농작물과 가축의 생육정보와 환경정보 등에 대한 정확한 데이터를 기반으로 언제 어디서나 농작물과 가축의 생육환경을 점검하고, 적기에 처방함으로써 노동력·에너지·양분 등을 종전 보다 덜 투입하고도 농산물의 생산성과 품질제고가 가능한 농업으로 정의되고 있다. 최근 이러한 스마트팜의 관심이 증가하고 있는 이유는 세계적으로 기후 변화와 물 부족, 급속한 도시화로 인한 경작지 감소, 인구 고령화 등으로 예상되는 식량수급 문제를 예상하고 있기 때문이다[1].

국내 농업은 과거 2000년대 초반까지 지속적으로 성장해왔으나 최근 농가소득의 정체, 곡물자급률 하락, 농촌인구의 감소와 고령화, 더 나아가 기후변화 등으로 인한 어려움을 겪고 있다. 또한, 농산물의 작황 및 생산량이 일정하지 않고, 가격의 등락도 반복되어 소비자인 국민의 안정적 먹거리 확보에 많은 어려움이 나타나고 있다. 농업생산액, 농업소득의 정체와 더불어 농가 인구의 감소되고 있는데 농업생산액은 2001년 32조원에서 2012년 44조원으로 급성장하였으나, 2012년부터 2016년까지는 44조원으로 정체되었다. 호당 평균 농업소득은 2001년부터 2015년까지 1,130만 원으로 15년간 정체되고 있으며 농가 인구는 2000년 400만 명에서 2015년 260만 명으로 대폭 감소 되었다[2].

농·축산산업 인구의 고령화, 젊은층의 영농승계 인력난 및 생산면적 감소, 투자위축 등에 따른 소득·수출·성장률 정체 등 지속가능성 위기에 처한 농가문제 해결안으로 최근 스마트팜이 큰 주목을 받고 있다. 이러한 스마트팜 시설이 농가에 보급되기 위해서는 스마트팜 시설의 높은 외산 의존도, 초기 설치비용의 부담 등에 관한 검토가 필요하며 농가에서 쉽고 접근성이 담보되는 시스템 연구가 진행되어야 한다[3].

스마트팜의 보급으로 여름철 악조건의 기후 상황에서도 작물을 생산할 수 있는 여건이 마련되고 있는데, 주요 냉방기술로는 자연환기, 증발 냉각, 차광 시스템 등이 있으며 이런 각 요소 기술들의 조합으로 작물의 생육조건에 맞는 환경을 조성할 수 있다. 본 연구에서는 농가문제를 해결할 수 있는 스마트팜의 보급을 촉진하기 위해 각 사용자들의 상황에 맞는 스마트팜의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 시스템 대안 제시 및 경제성 평가를 진행하였다.

본 연구에서는 선행연구 고찰을 통해 스마트팜에 적용되는 냉방기술들에 대해 분석한 자료를 바탕으로 단위기술들의 조합에 따른 냉방성능효과를 분석하였다. 그리고 그 조합별에 따른 초기투자비 및 운영비를 바탕으로 경제성평가를 진행하여 농가에서 활용할 기초데이터를 구축하였다.

냉방성능효과 분석을 위해 활용된 대상 온실은 Fig. 1.와 같이 전라남도 나주시 왕곡면 덕산리에 위치하며 나주농업기술센터의 스마트팜 체험형 교육 온실로서 면적은 1,570.4㎡이고 딸기, 멜론, 아열대 과수를 지배하는 8연동 유리온실이다. 온실의 형상 및 냉방 설비는 Table 1.와 같다. 대상 온실의 한 스팬 4m짜리가 8개가 나열되어 있으며 8개 중에 2 스팬은 딸기를 재배하고 다른 2 스팬은 멜론을, 나머지 4개의 스팬은 아열대 과수를 재배하도록 계획되었다. 1층은 재배공간을 제외하고 로비, 기자재실, 기계실, 작업실, 저온저장고 공간으로 구성되었고 2층은 교육장과 제어실, 회의실로 계획되었다.

Fig. 1. 
Target Greenhouse Location

대상 온실의 설비 장비로 열원은 공기열 히트펌프 130kW 2대와 축열조가 설치되었고 실내 공조 장치로는 풍량 6,000CMH 팬코일유니트 4대가 설치되었다. 온실의 증발 냉각 및 수증기압을 조절할 포그 시스템은 5 LPM 용량으로 적용되었다.

온실의 냉방기술에는 다양한 방식이 있는데 기계 또는 자연 환기를 통한 냉각 방식, 팬-패드나 포그 시스템을 통한 증발 냉각 방식, 하이브리드 냉각 방식, 태양광을 이용한 방식이 있다[3].

자연 환기를 통한 냉각 방식은 에너지가 거의 필요하지 않으며 고온 기후에서 효과적이며 간단한 냉각 방식이다. 온실 내부와 외부 환경 간의 압력 차이에 의해 발생하는 이 방식은 측면 벽 개구부와 지붕 개구부 배치에 따라 영향을 많이 받는다.

Fig. 2. 
Naturally ventilated greenhouse driven by pressure difference

짐바브웨의 기후에 Gembloux 동적 온실 기후 모드를 이용한 온실 모델링을 통해 열과 질량을 기반으로 한 미분 방정식을 활용하여 분석한 결과, 환기 효과와 공기 배출 계수는 환기 시스템뿐만 아니라 기상 조건에 따른 영향에 대해 언급하였다[4].

여름과 겨울 동안 온실 미세 기후에 대한 환기구의 영향을 3차원 수치 모델과 실험을 통한 검증결과에 따르면, 환기구의 형태는 온실 실내온도, 습도의 분포에 상당한 영향을 미친다. 천창의 개방한 곳에서는 온도와 상대 습도가 급격히 떨어졌고 천창에서 멀어질수록 온도와 상대 습도는 높아졌다. 측창 개방이 온실의 온도 분포에서는 균일한 형태를 나타냈으나 온실 양측의 습도는 큰 차이를 나타냈다. 또한 환기구의 크기를 증가시키면 제습 시간이 감소하는 것으로 나타났다[5].

고온 건조한 지역에서 적절한 온실 기후 조건을 조성하기 위해 가장 효율적인 기술 중 하나는 증발 냉각을 사용하는 것인데, 증발 냉각은 수증기, 안개, 스프링클러 또는 증발 냉각 패드를 통해 온실로 공급되는 물의 증발 현상으로 주변의 열을 흡수하여 냉각하는 방식이다[6].

팬-패드 시스템은 온실의 한 측벽에 패드를, 반대쪽 측벽에 팬을 설치하여 패드에 물을 뿌리고 반대편 팬에 의해 패드를 통과하는 공기 흐름을 만들어내어 냉각하는 방식이다. 급수 기간 변경 및 다양한 제어 방식을 활용하여 증발 냉각 패드의 동적 성능 연구에서 패드에 물을 공급하면 공기 저항을 높이게 되고 공기 최저 속도 0.25m/s에서 가장 높은 냉각 효율이 나타났다[7].

팬-패드 시스템을 통해 여름철 냉방 효과를 얻기 위해서는 패드를 통해 공급되는 유량, 분배 시스템, 펌프 용량 등을 검토하여 패드가 충분히 용수에 젖을 수 있도록 설계해야 한다. 패드의 평균 두께는 100~200mm이며 패드 면적은 냉방에 필요한 공기 흐름 속도와 패드 위의 허용 표면 속도에 따라 달라진다. 온실 면적 20~30㎡당 패드 면적은 약 1㎡이고 팬과 패드 사이의 최대 거리는 30~40m가 적당하다. 과도한 속도는 물방울 형태로 온실 내부로 유입되는 문제를 발생시킬 수 있기에 평균 입구 속도는 0.75~1.5m/s이어야 한다[6].

온실 포그 냉각 방식은 물을 가압하고 분사하여 작물 위에 수증기를 공급하여 냉방 효과를 기대하는 것이다. 포그 냉각 방식에 대한 연구결과, 지붕 환기창과 포그 냉각 방식으로 상대 습도를 80% 이하로 유지하면 자연 환기 시스템과 비교하여 내부 공기와 잎의 온도를 최대 3℃까지 낮출 수 있는 것으로 나타났다. 또한 식물 생장에 중요한 요소인 VPD(Vapour Pressure deficit)가 2kPa 미만의 상태로 유지되었다[8].

Fig. 3. 
Schematic of a fan-pad cooling system of greenhouse

온실에서 발생하는 현열을 흡수하는 포그 냉방 방식을 시뮬레이션을 통해 분석한 연구에서 냉방 과정에서 열에너지 이동을 분석한 결과 증발을 통해 냉각되는 에너지양은 온실에서 발생하는 현열량과 같다는 사실을 확인하였다[9].

포그 방식의 분류에 따른 냉방 효과 분석 연구에서 공기 온도가 설정값에 도달할 때 환기구가 열리는 CFR(Constant Fog Rate)과 환기구의 다양한 움직임으로 설정된 VVFR(Variable Vents opened Fog Rates) 2가지 전략을 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 그 결과, 환기구 가동을 VVFR 전략으로 진행했을 때 CFR 전략에 비해 설정값에 도달하는데 에너지 사용량은 30% 절감하였고 물 사용량은 36% 감소하였다. 또한 VVFR은 시스템의 작동 압력을 변화시켜 온도 및 습도의 변동을 최소화한다는 점을 강조하였다[10].

Fig. 4. 
Schematic of a greenhouse fogging or misting system installation

고온 건조한 조건에서 농작물의 생육조건에 적합한 기후를 조성하는 데는 한 가지 냉방 방식이 적합하지 않을 수 있기에 최적의 온실 냉방을 위해 몇 가지 기술을 결합하는 사례가 지속적으로 증가하고 있다.

호주의 여러 고온 기후 지역에서 저에너지를 사용하며 증발 냉각을 할 수 있는 다양한 제어 방식에 대한 연구 결과에 따르면 자연 환기, 기계 환기, 증발 냉각 방식으로 나눠 제어 함으로써 여러 기후 조건과 요구 조건에서 각 제어 환경의 작동 시간을 정량화하고 분석하여 하이브리드 냉방 방식에 대해 주목할만한 냉방 효과가 나타난 것으로 언급하였다[11].

팬-패드 시스템, 내부 스크린, 차양, 공기 유동팬 등으로 구성된 2,304㎡ 다경간 유리온실에서 냉방 효과에 대한 분석을 진행하였다. 연구결과에 따르면 팬-패드 시스템은 습한 기후의 온실에서 효과적인 냉각방식이 될 수 있다는 것을 언급하였고 또한 팬-패드 시스템과 차양을 결합하면 여름 동안 태양 복사열이 온실 내부로 들어오는 것을 막아 식물의 적정 상대 습도인 80% 선에서 2~3℃ 더 낮게 유지할 수 있는 것으로 관찰되었다[12].

인도의 화훼 온실을 대상으로 팬-패드 시스템과 데시칸트를 결합한 시스템을 적용하여 냉방 효과에 대해 분석한 연구에서는 식물의 증산작용과 식물 잎의 길이에 따른 특성을 고려하였다. 팬-패드를 통한 증발 냉각과 데시칸트를 조합한 시스템을 온실에 적용하였을 시 일반적인 팬-패드 시스템에 비해 약 1.4℃ 더 낮은 26.6℃를 유지할 수 있는 것으로 나타났다[13].

온실 에너지 비용을 줄이기 위해 고온 지역의 온실 냉방을 위한 신재생에너지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 태양열을 이용한 데시칸트 시스템을 온실에 적용한 연구에서 외부 공기가 먼저 다공성 물질로 만들어진 건조기를 통과한 후 증발 냉각 패드에 의해 냉각된다. 태양열은 건조할 때 사용되는 액체 방습제의 물을 제거하고 제습 능력을 회복하는데 필요한 열원으로 사용된다. 따라서 일반 증발 냉각 방식에 비해 온실의 실내 온도를 5.5℃~7.5℃ 하강시켰다[14].

여름철 온실을 냉방하기 위한 방법으로 지중의 온도를 활용한 방식이 있다. 지하 공기 터널을 이용한 온실 냉방 연구에서 지름 56cm, 길이 47m의 아연도금관으로 구성된 열교환기를 통해 분석한 결과 공기 열교환의 효율이 57.8~63.2% 정도로 나타나며 온실 내부 온도는 최대 4.2℃ 정도 낮춰주는 것으로 분석되었다[15].

Fig. 5.와 같이 대상 온실의 설계도면 및 실측치를 바탕으로 온실의 형상, 피복, 차양, 설비시스템을 모델링하였다. 벽체별 방위 및 면적 설정을 위하여 Google SketchUP을 활용하였으며, EnergyPlus를 이용하여 동적 시뮬레이션을 진행하였다[16]. 시뮬레이션에 적용된 입력값은 Table 2.와 같다. 폴리메타크릴산메틸(PMMA)은 가공성, 투과율, 비중 안전도 등이 보통 유리보다 뛰어나기 때문에 국내 온실 피복 재료로 많이 활용되고 있다.

Fig. 5. 
Schematic of the solar powered liquid desiccant cooling system for greenhouse in hot climates

Fig. 6. 
Schematic of a greenhouse closed loop underground air tunnel system

Fig. 7. 
3D modeling of greenhouse

EnergyPlus를 사용하여 온실의 동적 시뮬레이션을 진행하기 위해 사용되는 식은 Eq. 1~14까지 사용되었다.

온실의 부하는 일사량, 환기, 식물의 현열, 잠열 등 다양한 요소들의 영향을 받는다[17]. 에너지 보존의 법칙에 따라 온실의 여름철 냉방부하는 태양 복사열로 발생하는 부하에서 실내에서 실외로 방출되는 부하 요소들을 뺀 값으로 정의된다. 온실의 냉방부하(Q_CL) 계산식은 Eq. 1와 같다[17].

온실의 피복을 통해 유입되는 태양 복사 에너지(Q_solar) 계산식은 Eq. 2와 같다. τ_cov는 피복제의 전이 계수, τ_scr은 차양의 영향 계수, u_scr은 차양의 개폐율, I_glob는 일사량(W·m^-2)을 의미한다.

온실에서 외부로 열복사가 전달되는 부하 값은(Q_long)에 대한 식은 Eq. 3와 같다. ε은 온실의 피복과 외부 공기 사이의 상호 전달계수를 의미하며 S_g은 온실의 피복면적(㎡), K는 Stefan-Boltzmann상수(W·㎡·k^-4), T_air(t)는 온실 실내 온도, T_out(t)은 실외 온도를 의미한다. 그리고 X_cover는 외부 창 영향에 대한 계수를 나타낸다.

환기창의 개폐를 통한 온실부하 감소량(Q_vent)는 식 Eq. 4와 같다[18]. S_gw는 온실의 바닥면적(㎡), C_d는 환기 효율 계수, C_w는 바람 압력 계수, g는 중력가속도(m·s^-2), T_air는 온실 실내온도(℃), T_out는 실외온도(℃), A_roof는 온실 바닥면적 대비 천창의 면적 비율, A_side는 온실 바닥면적 대비 측장의 면적 비율, V_wind는 외부 풍속, ρ_air는 공기밀도(kg·m^-3), C_air는 공기비열(J·kg^-1·K^-1)을 의미한다.

천창의 개폐 비율(u_vent), 측창의 최대면적(A_N,side), 천창의 최대면적(A_N,roof)을 활용하여 온실 바닥면적 대비 측장의 면적 비율(A_side), 온실 바닥면적 대비 천창의 면적 비율(A_roof)을 계산하는 식은 Eq. 5, Eq. 6과 같다.

실내와 실외 온도차로 인한 온실의 피복을 통해서 외부로 빠져나가는 부하(Q_cover)를 계산하는 식은 Eq. 7과 같다. 내부 차양으로 인한 열 침입 계수(X_screen)와 외부 창의 영향에 대한 계수(X_glass)를 통해 산출할 수 있다.

실내 공기와 식물 간의 에너지 교환 값에 대한 부분은 식물의 증산작용과 식물 잎의 호흡에 관련되어 있으며 이것은 실내 온도, 이산화탄소농도, 상대 습도의 영향을 받는다. 이를 나타내는 계산식은 Eq. 8와 같다[19]. LAI는 입면적지수, ΔH는 물의 증발 잠열 상수(J·kg^-1), γ는 심리 상수, γ_s, γ_b는 잎의 체저항과 공기역학 지수(s·m^-1), L_water는 식물 잎 표면의 증발 잠열(J·kg^-1)을 의미한다.

γ_s, γ_b는 식물의 온도, 실내 공기온도, 잎으로 전달되는 일사량 등의 요소로 산출되는 계산식은 Eq. 9와 같다. r_smin 은 잎의 최소저항(s·m^-1), X_co2는 이산화탄소 농도와 식물의 기공 개폐 정도의 영향계수, X_p는 포화증기압의 영향 계수, ρ_co2는 이산화탄소 농도(ppm)를 의미한다.

잎에 전달되는 일사량(R_can)을 산출하는 계산식은 Eq. 10와 같다.

VP_can은 작물의 포화증기 압력으로 식물의 온도(T_can)를 활용하여 계산한다. VP_can 계산식은 Eq. 11와 같다.

VP_air는 공기의 포화증기 압력으로 계산식은 Eq. 12와 같다. R은 가스의 몰 상수(J·kmol^-1·K^-1)이고 H_air는 상대습도, M_H20 물의 몰 상수(kg·kmol^-1)이다.

시간에 따른 실내 공기 온도의 변화로 발생하는 에너지 전달량(Q_air)의 계산식은 Eq. 13과 같다. ν_g는 온실의 체적(㎥), T_air(t)는 계산 시점의 온도(℃), 그리고 Δt를 알기 위한 T_air(t-1)의 값은 300초 간격으로 변화된 공기 온도를 의미한다.

식물에서 온실 실내의 공기에 미치는 에너지량(Q_crop)은 실내 공기 온도와 식물의 온도 차에 의해 발생하는데 계산식은 Eq. 14와 같다.

EnergyPlus를 이용한 동적 시뮬레이션 진행에 사용한 사용한 상수 값은 Table 3.와 같고 Weather File은 한국패시브하우스(phiko)에서 기상청을 통해 제공받은 2005년부터 2014년까지 측정한 데이터 기반으로 작성된 파일을 활용하였다.

Fig. 8.과 같이 6월에는 약 17,988.5MJ, 7월 18,121.1MJ, 8월 18.632.7MJ로 나타났으며 유리온실의 피크부하가 발생하는 8월 5일의 부하와 온실 바닥면적 1,024㎡를 바탕으로 계산 결과 단위면적당 부하는 약 435.2W/㎡로 계산되었다.

Fig. 8. 
Cooling Load in the Summer of Greenhouse through Energyplus Simulation

온실의 냉방기술에 대한 선행분석과 실제 농가에서 활용되고 있는 기술들을 바탕으로 몇 가지 기술들을 조합하여 냉방패키지를 구성한 내용은 Fig. 9.와 같다.

Fig. 9. 
Cooling package for greenhouse environment assessment

식물의 생산활동에 중요한 증산 작용을 위해 유동팬 시스템, 포그 시스템과 하절기 일사에 대한 영향에 가장 큰 효과를 볼 수 있는 차양 스크린까지 냉방 패키지에 기본 구성으로 설정하였다. 기본 구성으로 설정된 패키지가 냉방 패키지1이고 여기에 히트펌프와 축열조를 통해 냉방부하를 처리할 수 있는 시스템을 설정한 것이 냉방 패키지2, 기본 구성에 열원은 공기열이고 공조된 공기를 다시 리턴 덕트를 통해 재활용 할 수 있는 공조기를 설치한 시스템이 냉방 패키지3으로 계획하여 분석하였다. 냉방 패키지1은 투자비 증대가 부담으로 다가오는 농가의 현실적 문제를 고려하여 식물의 적정 생육조건을 유지하기 위한 시스템이 아닌 생산량을 줄어들겠지만 생육하는 최소한의 조건으로 운영할 수 있는 시스템이 필요하다고 판단되어 분석 조건에 구성하였다.

작물의 생장은 환경에 영향을 많이 받기 때문에 수확량을 증대하려면 적절한 환경조절이 필요하다. 온실의 실내온도는 분화, 개화, 생장, 성숙, 발아, 증산 작용, 휴면 등 다양한 화학 반응 및 발달 과정에 관여한다[20].

Fig. 10.은 8월 4일에서 10일까지 8일간의 온실 실내 온도를 분석한 그래프이며 피크 부하는 8월 5일에 발생되는 것으로 확인되었다. 냉방 패키지1은 별도의 냉방설비장치 없이 포그 시스템의 증발 냉각만을 사용한 것으로 아래 그래프에 나타난 바와 같이 설정 온도 30℃를 맞추지 못하고 최대 34.4℃ 올라가는 것을 확인할 수 있다. 과도한 수분 공급은 오히려 증산 작용에 방해되어 생육 활동에 적합한 수준으로 포그 시스템을 사용하면 증발 냉각으로 인한 충분한 냉각이 이뤄지지 못하게 된다. 반면에 냉방 패키지2와 냉방 패키지3은 온실 부하에 적합한 용량을 갖추게 되면 설정 온도를 유지하는 것으로 나타나 충분한 냉방 효과가 있음을 확인하였다.

Fig. 10. 
Indoor-air Temperature in the Summer of Greenhouse through EnergyPlus Simulation

상대습도가 식물의 적정 범위를 벗어날 경우 기공폐쇄, 낙엽, 낙과 등의 생리 장애를 일으키거나, 병충해가 발생할 확률을 높인다[21].

Fig. 11.은 8월 4일에서 10일까지 8일간의 온실 실내 습도를 분석한 결과 냉방 패키지1은 가장 일사 부하 영향이 큰 12~14시 사이에 충분한 냉방이 되지 못해 설정 온도가 30℃를 넘어가는데 이에 따라 상대습도가 63%까지 떨어져 증산에 요구되는 상대습도의 환경을 유지하지 못하는 것으로 나타났다. 해당 모델은 습도 조절을 위해 포그 시스템, 환기, 식물의 현열·잠열 교환 , 건물 피복에서 발생되는 에너지 교환이 고려되었는데, 포그 시스템의 경우 식물의 생장 환경에 필요한 온도 조건에서 필요한 수분량을 절대습도 차이를 통해 수분량을 계산하여 용량을 산정하였고, 포그 시스템에서 분사된 수분량으로 인한 증발 냉각 효과가 온도에 반영되는 모형이다. 반면에 냉방 패키지2, 3은 각각의 냉방 기술 조합으로 설정 온도를 유지하면서 생육환경에 적합한 70~90%의 상대습도 환경이 유지되는 것으로 나타났다.

Fig. 11. 
Relative humidity in the Summer of Greenhouse through EnergyPlus Simulation

경제성 평가를 위한 온실 냉방패키지는 총 5가지로 패키지1은 포그 시스템, 패키지2는 히트펌프와 축열조 시스템, 패키지3은 AHU 시스템, 패키지4는 전기구동형 히트펌프 시스템, 패키지5는 지열원 히트펌프 시스템이다. 각 설계에 적용된 건물 피크 부하는 445.6kW로 장비 세부 사양은 Fig. 12.에 기술하였다.

Fig. 12. 
Greenhouse cooling package model setting

패키지1은 열원 설비가 별도로 설치되지 않고 차광 스크린과 팬을 통한 환기 그리고 상대습도를 조절하기 위해 사용되는 포그 시스템을 통한 증발 냉각 효과를 활용하는 방식이다. 포그 시스템은 환기횟수(4.1회/h)를 기준으로 필요 환기량을 산정한 뒤 식물의 생육 조건에 적합한 설정온도 30℃, 상대습도 90%를 맞추기 위해 수분 공급량을 계산하여 2.0LPM을 적용하였다. 차광 스크린은 차광, 암막, 보온 커텐 3가지로 구성되어 있으며 최종 투과율은 0.6으로 적용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 팬은 온실의 부피, 환기창으로 유·출입되는 공기의 질량 유량, 공기의 밀도 등을 고려 인자로 계산한 체적교체법을 사용하여 4.1회/h를 바탕으로 필요 환기량을 계산하였고 이에 따라 팬 풍량 및 수량을 설계하였다. 패키지2는 공랭식 칠러와 축열 시스템을 적용한 시스템으로 열원 장비는 축열율 70%, 축열 시간은 10시간으로 설계하여 일일 부하 2,633kWh를 바탕으로 축열조 용량 320 Ton 및 공랭식 칠러 95kW 2대로 계획하였다. 축열 용량을 우선적으로 사용하며 부족할 시 주간에 히트펌프를 가동하여 부하를 처리하도록 설계하였고, 팬코일유닛은 냉수 입·출구 온도차 5℃를 기준으로 풍량을 선정하여 스탠드 타입으로 수량을 산출하였다. 패키지3은 직팽식 공조기 형태로 용량 선정을 할 때 외기 도입에 따른 부하 123.03kW를 고려하여 선정하였고, AHU 4대를 통해 냉방부하 처리가 되도록 설계하였다. 외기 도입 비율을 30%, 실내·외 온도에 따라 외기냉방이 가능하도록 설계하였다. 외기 냉방제어 방법 중 온도제어로 진행하였고, 환기나 엔탈피는 고려하지 않은 비교적 간단한 방식으로 적용하였다. 실내 최저 온도점 24℃ 기준으로 외기냉방 가능 시간의 비율은 5년간 평균 16.7%로 나타났다.

패키지4는 시스템 에어컨 형태로 실내 공기 재순환을 통해 온도 조건만 조절된다. 패키지5는 열원을 지열을 사용한 신재생에너지 시스템으로 계획하여 연구 분석을 진행하였다.

전기,가스 및 물가 상승률에 대해서는 한국전력에서 발표한 농사용 전기요금 개정 추이의 내용을 확인하여 2012년 대비 연간 약 0.78% 인상률로 LCC 분석에 적용하였으며, 가스 요금은 한국가스공사 발표 내용 기준으로 2012년 대비 현재 연간 약 4.2% 인하율로 LCC 분석에 적용하였다. 물가상승률 또한 통계청 자료를 바탕으로 연간 1.2% 상승률로 적용하여 NPV를 계산하였다.

초기투자비는 9개의 온실 사례를 바탕으로 도출하였으며 유지관리비는 시뮬레이션을 통해 분석된 에너지 사용량을 바탕으로 한국전력에서 제공한 농촌 전기요금으로 산정하였으며 LCC 평가에 사용된 분석 모델을 Table 4.와 같다.

온실의 초기투자비 산정을 위해 2021년 한국농업시설협회에서 공시한 온실설치공사 시공능력 평가 1위 업체에서 제공한 자료를 바탕으로 분석되었으며, Table 5.와 같이 9개의 온실에 대한 공사비 산출 내역을 바탕으로 면적당 공사비를 계산하였다.

온실의 건축공사와 기계설비 공사로 나눠 조사를 수행하였으며 건축공사의 세부 분류로는 가설공사, 기초공사, 철골 공사, 피복 공사로 나누어져 있으며, 온실 기계 설비공사로는 포그 시스템, 차양 스크린, 공기 유동팬, 양액 시설, 냉방시설, 전기공사로 분류하여 조사하였다.

온실 건축공사에서 가설 공사비는 구조부 먹매김과 현장정리 등에 대한 가격, 기초공사비는 터파기, 기초다짐 등에 대한 가격, 철골 공사는 구조에 사용되는 철골 비용과 가공제작, 조립· 설치비용 등이 포함되어 있다. 피복 공사는 유리온실에서 벽체유리 설치와 지붕 설치 공사비 등을 의미한다.

온실 기계설비 공사의 포그 시스템은 노즐, 파이프, 밸브의 가격과 펌프, 제어 판넬 비용 등을 포함하고 있고, 스크린 시스템은 수평스크린 개폐기, 스크린바, 차광, 보온 스크린 등에 대한 비용 등을 의미한다. 팬 시스템은 유동팬 가격의 설치비를 의미하고 양액 설비공사는 비료 저장 탱크, 원수 탱크 비용 등을 포함하고 있다. 냉방 시스템은 냉방에 사용되는 히트펌프의 가격을 의미하고 마지막으로 온실을 구동하기 위한 전기 공사비를 분석하였다.

9개의 온실의 산출 내역을 토대로 면적당 가격을 조사한 결과, 온실 건축공사 중 가설공사는 4,721원/㎡, 기초공사는 15,933원/㎡, 철골 공사는 57,289원/㎡, 피복 공사는 32,318원/㎡로 분석되었다. 기계설비 공사에서는 포그 시스템은 6,981원/㎡, 스크린차양 시스템은 58,116원/㎡, 팬 시스템은 25,397원/㎡, 양약 설비시스템은 28,563원/㎡, 냉방 설비시스템은 24,649원/㎡ 마지막으로 전기공사는 8,851원/㎡로 조사되었다.

Fig. 13.과 같이 농가에서 가장 많이 활용될 것으로 보이는 냉방 조합 2를 기준으로 포그 시스템만 사용하는 냉방 조합 1은 온실 실내 온도를 설정 온도까지 낮추는 충분한 성능을 갖추지 못하고 상대습도 또한 생육 조건에 유리한 환경을 조성하지 못하지만 초기투자비 측면에서는 49.2% 감소할 것으로 나타났고 조합 3은 16.0% 증가, 조합 4는 20.4% 감소, 조합 5는 37.4% 증가할 것으로 분석되어 지열원을 사용한 냉방패키지가 초기투자비용은 가장 높게 나타나고 냉방 패키지1을 제외한 조합 중에서 냉방 패키지4가 가장 초기투자비용이 낮은 것으로 확인되었다.

Fig. 13. 
Initial investment cost by cooling package

하지만 Fig. 14.를 통해 각 온실에서 공사 종류에 따른 면적당 공사비용비율을 분석해보면, 연구에 활용하기 위한 명확한 기준을 언급하기에는 어려움이 있다. 해당 온실의 지역적 특색, 냉방 시스템의 특징, 작물 종류에 따른 운전 방식에 따라 시공 비용에 차이가 발생할 수 있는데 이를 반영한 평당 공사비가 아니기에 초기투자비를 분석함에 있어서 한계점을 가지고 있다. 본 연구가 정확성을 높여 현실 반영한 결과를 도출하기 위해서는 초기투자비를 도출하기에 앞서 지역과 냉방 방식의 특성을 분류하여, 그 그룹 내에서 평당 공사비를 도출 후 적용하는 것이 타당성 있는 결과를 내는 방향으로 판단된다.

Fig. 14. 
Analysis of the ratio of construction cost per area according to greenhouse

Table 6.과 같이 한국전력에서 제공한 농가 전력요금을 바탕으로 하절기 6월~9월 각 냉방 조합별 유지관리를 분석하였다. Fig. 14.에 나타낸 바와 같이 포그 시스템만을 활용한 냉방 패키지 1이 가장 작은 유지관리비가 사용되었으며 이는 패키지 2에 비해 약 63.1% 감소한 수치이다. 전기구동형 히트펌프를 사용한 냉방 패키지 4가 가장 높은 에너지 사용량을 보였으며 냉방 패키지 2에 비해 약 20.3% 증가한 수치이다. 냉방 패키지 3은 냉방 패키지 2인 히트펌프와 축열조를 활용한 냉방 방식에 비해 공기를 열원으로 사용함으로 생기는 에너지 절감 효과와 공조기와 리턴 덕트를 통한 실내 공기를 재사용할 수 있어 공조기의 코일 용량의 감소가 에너지 절감의 형태로 나타난 것으로 확인된다. 지열히트펌프를 사용한 냉방 패키지 5가 초기 투자비 측면에서는 냉방 패키지 2에 비해 약 37.4% 증가하였지만 에너지 사용량 측면에서는 약 25.5% 감소하여 유리한 측면이 나타났다.

Fig 15. 
Maintenance cost by cooling package

Fig. 16. 
LCC evaluation according to cooling package

냉방 열원 없이 포그 시스템만을 이용한 냉방 패키지 1은 초기투자비, 유지관리비 측면에서 다른 패키지에 비해 매우 낮아 비교군을 만들기 어려워 분석 결과에 패키지1을 제외한 나머지 구성에서 초기투자비와 유지관리비 측면에서 유리한 순으로 나열하면 냉방패키지3, 냉방패키지2, 냉방패키지5, 냉방패키지4이다.

냉방패키지2는 야간에 저렴한 전기 가격을 활용해 저장탱크에 축열하여 사용하는 시스템으로 현재 가장 농가에서 많이 사용되고 있다. 이에 비교하여 냉방패키지3은 초기투자비용이 냉방패키지2에 비해 약 16% 증가하지만, 유지관리비 측면에서 15.6% 절감 효과로 인해 단순 투자 회수 기간 12.4년에는 경제성을 확보할 수 있는 것으로 확인되었다.

가장 초기 투자비가 높고 유지관리비 측면에서는 가장 낮은 지열 히트펌프를 사용한 냉방 패키지5는 히트펌프에 축열조를 사용한 냉방 패키지2와 비교 시 분석 기간 20년 이내에는 경제성이 나오지 않는 것으로 나왔다. 신재생에너지를 농가에 활용되기 위해서는 정부의 지원금 등을 통한 초기투자비용이 절감되지 않으면 실제 적용에는 어려움이 따를 것으로 나타났다.