스마트팜 적용 단일소재 피복재의 시험을 통한 빛환경 성능평가 및 주광분포 시뮬레이션

1.1. 연구의 배경 및 목적

「통계청 농림어업총조사」에 따르면 2020년 기준 전국의 농가는 2015년 대비 4.3%(5만 3000천) 감소한 것으로 조사되었다. [1] 또한 2015년 대비 2020년 65세 이상 비중이 4.1%p 증가하였으며 농가인구의 고령화 역시 빠른 속도로 진행되고 있다. 농가 인구감소 및 고령화, 지구온난화와 같은 기후변화에 대응하기 위하여 국내·외적으로 스마트 온실 사업이 활발하게 진행되고 있다. 현재 스마트 온실과 같은 농림업 분야 에너지 소비 구조에서 난방비가 전체 30%~50%의 에너지를 소비하는 것으로 조사되었으며, 열손실로 인한 에너지 사용량이 큰 것으로 나타났다.

이러한 열손실을 방지하고자 구조적, 재료적 연구가 진행중이며, 온실에 사용되는 피복재로는 대표적으로 유리, 연질필름, 경질필름, 경질판 등이 있다. 「농림축산식품부」에서는 시설채소 온실현황 및 채소류 생산실적을 매년 조사하고 있으며 국내 원예시설 피복재 설치면적 현황은 Table 1.과 같다. 유리와 연질필름 6종, 경질필름 3종, 경질판 3종, 기타로 분류할 수 있으며 온실 종류로는 크게 유리온실, 플라스틱온실(연질필름, 경질필름, 경질판)로 구분할 수 있다. [2]

Table 1.

Area by domestic greenhouse (vegetable) covering material[2]

피복재의 성능평가는 광학적 성능과 열적 성능으로 구분할 수 있으며, 작물이 생육하는데 적합한 환경조건을 구현할 수 있는 특수성을 고려한 성능지표를 포함할 수 있다. 최근 스마트 온실의 연구개발과 함께 냉난방 단위기술 및 패키지기술의 성능평가에 관해서도 활발하지만 온실 설계 시뮬레이션 시, 입력변수 항목은 피복재 업체에서 제공하는 성능 데이터를 그대로 사용하는 경우가 대부분인 상황이다.

따라서 본 연구에서는 시험평가를 통해 스마트팜 주광특성 시뮬레이션 성능평가를 위한 입력자료로서 활용될 수 있는 기초 데이터베이스를 마련하고자 한다. 또한 피복재별로 실내 주광특성이 어떻게 분포되는지 케이스별 시뮬레이션 성능평가를 통해 분석하고자 한다.

1.2. 연구의 방법 및 범위

본 연구에서는 Fig. 1.과 같이 단일소재 재료의 표면방사율을 측정할 수 있는 FT-IR 장비를 활용하여 Tables 2.~3.과 같이 유리, 연질필름(PE), 연질필름(PO), 경질필름(불소) 이상 4개 종류의 시료의 광학적 성능평가를 실시하였다. Table 2.에서는 제조사 제품자료를 참고하여 두께에 다른 전광선투과율수직입사(%)를 정리하였다.

Fig. 1.

Fourier-Transform Infrared Spectrometer(FT-IR)

Table 2.

Measurement items and characteristics

Table 3.

Measurement and evaluation equipment

평가항목은 에너지플러스, DIVA for Rhino 등의 시뮬레이션 성능평가를 위한 가시광선 투과율, 가시광선 반사율, 태양방사 투과율, 태양방사 반사율, 두께로 총 5개를 분석하였다.

2.1. 단일소재의 시험평가(KS L 2514)

현재 온실 피복재의 성능을 평가할 수 있는 관련 표준이 전무한 관계로 피복재 조건별 반사, 투과, 흡수 및 열저항 평가 방법 선정을 위해 관련 표준인 KS L 2514, KS L 2525를 검토하였다.

KS L 2514에서는 판유리에 대한 가시광선의 투과율, 반사율 및 태양방사의 투과율, 반사율, 흡수율과 같은 상온 열방사의 방사율을 측정하는 시험방법과 태양열 취득률 계산 방법을 검토하였다. KS L 2525에서는 판유리의 열저항 및 건축 관련 열관류율 계산 방법을 검토하였다.

KS L 2514의 가시광선 투과율(τ_v) 및 가시광선 반사율(ρ_v) 산정과 태양방사 투과율(τ_e), 태양방사 반사율(ρ_e)의 기초식은 다음과 같다.

여기서,Dλ : CIE 일광 D₆₅의 분광분포Vλ : CIE 밝기의 표준 비시감도Dλ,Vλ 에서는 부표 1의 파장 범위(380~780nm) 수치이용[3]τ_1,n(λ), ρ_1,n(λ) : n장의 유리판으로 구성되는 구성체의 분광 투과율 및 분광 반사율

여기서,

Eλ : 직접 도달하는 태앙방사 상대값의 표준 스펙트럼 분포Eλ·Δλ에는 부표 2에서의 파장 범위(300~2100)nm 수치이용[3]τ_1,n(λ), ρ_1,n(λ) : n장의 유리판으로 구성되는 구성체의 분광 투과율 및 분광 반사율

2.2. 광포화도 및 광보상점

스마트팜 작물재배관련 광환경은 작물의 광합성에 영향을 미치는 주요인자로 생육과 수량을 결정한다. 어두운 상태에서 광량이 증가하면 광합성을 시작하며 CO₂를 흡수하기 시작한다.

특정 광량에 도달하면 호흡작용으로 방출되는 CO₂의 양과 광합성으로 흡수하는 CO₂의 양이 일치하는데 이를 광보상점 이라고 한다. 광보상점 이상으로 광량이 증가하면 광합성량이 비례적으로 증가하다가 특정 광량에 도달하면 더 이상 광합성량이 증가하지 않는데 이를 광포화점이라고 한다.

Fig. 2.

Light compensation point and light saturation point

작물재배는 조도가 증가하면 광포화점까지는 광합성작용이 함께 증가하고 생육량도 늘어나는 경향을 보인다. 이는 작물에 따라 다르며 설계시 작물별 광포화도, 광보상점에 따른 피복재의 선정, 차광스크린의 선정이 필요하다.

2.3. 관련 선행연구

김기세 외[4] 연구에서는 유리온실에 적용된 가동형 열반사 야간단열 시스템을 대상으로 표면 방사율 특성에 따른 유리온실의 에너지소비 성능변화를 정량적으로 규명하였다.

김용현 외[5] 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션 모형 개발에 있어 단동 온실의 동방위가 온실 내 산란 일사 및 직달일사 투과율에 미치는 영향에 대해 보고하였다.

Harjunowibowo 외[6] 연구에서는 온실 설계에 있어서 Design Builder를 활용하여 폴리에틸렌, 폴리카보네이트, 불투명 PV 자재를 적용한 온실 에너지 시뮬레이션 프로세스를 수행하였다.

그린플러스[7]의 연구에서는 제조사의 제품자료를 참고하여 유리, 경질판, 경질필름, 연질필름 등 온실 피복재별 특성을 비교 분석하였다. 본 연구와 위 선행연구들의 공통점으로는 온실을 구성하는 자재를 변수로 두어 에너지 사용량 및 주광분포를 예측할 수 있다는 점과 피복재별 특성을 비교한다는 공통점이 있다. 그동안 업체에서 제공하거나 문헌에서 제공하고 있는 입력데이터를 활용한 시뮬레이션 연구가 대부분 이었다면 본 연구에서는 시뮬레이션 결과치의 정확성 향상을 위해 주요 영향인자인 투과율, 반사율 등을 국가표준 시험방법론을 통해 측정하고 피복재별로 입력데이터를 도출하였다는 것에 차별성이 있다.

3.1. 피복재별 성능분석

본 연구에서의 분석대상은 연구방법에서 정리하였듯 유리, 연질필름(PE), 연질필름(PO), 경질필름(불소) 4개 시료이다.

Table 4.와 같이 유리, PE 필름, PO 필름, 불소수지의 경우 단일 소재로서, 일사 투과율에 대해서, 유리, 연질필름 PE, 연질필름 PO, 연질필름 불소에 대한 빛의 파장에 따른 가시광선 투과율 결과는 Figs. 3.~6 .과 같으며, 그래프에서 최댓값, 최솟값, 평균값, 분산값을 분석하였다.

Table 4.

Test standards according to sample type

Fig. 3.

Visble transmittance according to wavelength of light – Glass

Fig. 4.

Visble transmittance according to wavelength of light – PE Film

Fig. 5.

Visble transmittance according to wavelength of light – PO Film

Fig. 6.

Visble transmittance according to wavelength of light – ETFE

유리의 경우 300nm에서 2500nm까지의 빛의 파장 범위에서 시험하였으며, 가시광선 투과율의 최대값은 빛의 파장이 510nm일 때, 90.33%값을 보이며, 투과율의 최솟값은 빛의 파장이 300mm일 때, 0.13% 값을 보였다. 투과율의 평균값은 80.33%이며, 분산값은 102.30으로 분석되었다.

PE 필름의 경우 300nm에서 2500nm까지의 빛의 파장 범위에서 시험하였으며, 투과율의 최댓값은 빛의 파장이 1600nm일 때, 91.87%값을 보이며, 투과율의 최솟값은 빛의 파장이 2310mm일 때, 50.89% 값을 보였다. 투과율의 평균값은 87.13%이며, 분산값은 66.55로 분석되었다.

PO 필름의 경우 300nm에서 2500nm까지의 빛의 파장 범위에서 시험하였으며, 투과율의 최댓값은 빛의 파장이 1605nm일 때, 92.05%값을 보이며, 투과율의 최솟값은 빛의 파장이 2310mm일 때, 37.37% 값을 보였다. 투과율의 평균값은 84.44%이며, 분산값은 161.26으로 분석되었다.

불소 필름의 경우 300nm에서 2500nm까지의 빛의 파장 범위에서 시험하였으며, 투과율의 최댓값은 빛의 파장이 2110nm일 때, 94.44%값을 보이며, 투과율의 최솟값은 빛의 파장이 2255mm일 때, 74.54% 값을 보였다. 투과율의 평균값은 91.58%이며, 분산값은 11.43로 분석되었다.

추가적으로 앞선 시료들에 대한 가시광선 투과율, 가시광선 반사율, 태양방사 투과율, 태양방사 반사율, 두께 시험을 진행하였으며 이는 Table 5.와 같다.

Table 5.

Performance test results of smart farm covering materials

4.1. 대상건물 개요 및 시뮬레이션 조건

피복재별 주광특성 시뮬레이션을 위한 대상건물의 개요는 Table 6.과 같으며 재배구역 1,584m², 측고 6m의 온실이다. 또한 주요적용 기술로는 외부차광, 공랭식 스크류 칠러, 축냉조, 비닐덕트 등이 있다. 주광 시뮬레이션 프로그램은 미국에너지성의 EnergyPlus를 활용하였으며 1,584m²의 바닥면적에 총 100개의 조도센서를 배치하여 분석을 실시하였다. EnergyPlus의 주광 분석 알고리즘 두가지 중 하나인 Splitflux(분할광속법)은 창에서 가까운 쪽의 휘도가 높아 창에서 멀리 떨어질수록 실제 측정값과의 차이가 커진다는 한계성을 보이는 연구도 있지만 radiosity-method와 함께 가장 보편적으로 쓰이는 주광분석 알고리즘이다. 빛환경 분석 시 직달 성분(Direct component), 외부 반사 성분(Externally reflected component), 내부 반사 성분(Internally reflected component)로 나누어 계산 할 수 있는 방법론이다. 주광특성 시뮬레이션에 사용한 한국패시브건축협회의 기상데이터 위치는 전라남도 무안으로 일사량, 온도, 상대습도, 조도 데이터를 사용하였다.(출처 : 한국패시브건축협회) 시뮬레이션 기준월은 온실 설계 시 광환경 뿐만 아니라 냉방부하 계산에 따른 장비선정도 필요하기 때문에 시간지연 효과를 고려한 최대냉방부하 계산 기준월인 7월로 선정하였다.

Table 6.

Summary of Standard model

대상건물의 평면도 및 시뮬레이션 기본 모델링은 Fig. 7.~8.과 같으며 Google sketchup 및 Openstudio를 활용하였으며 외부차광은 40%가 적용되었으며 EnergyPlus상의 Shading Type은 ExteriorShade를 사용하였다. EnergyPlus 주광 시뮬레이션은 피복재 시험항목과 같이 유리, PE, PO, 불소필름(ETFE)의 투과율을 변수로 진행하였다.

Fig. 7.

Floor plan of smart farm

Fig. 8.

Simulation modeling image of smart farm

주광 시뮬레이션 분석은 시험 결과를 토대로 피복재별로 가시광선 투과율에 따른 실내조도가 어느 정도 변화하는지를 보기 위함이다. 64개 조도센서의 위치는 작물의 높이와 재배공간을 고려하여 바닥에서 75cm 기준으로 배치하였다. 유리의 주광특성 시뮬레이션 결과는 Fig. 9.와 같다. 7/21 정오시간대 평면상 64개의 센서 실내조도 결과를 나타내며 최소 25,133 lux, 최대 26,865 lux, 평균 25,613 lux로 평가되었다. 온실의 방위는 남동향 32도로 평면 중 우측면의 실내조도가 많이 유입되며 위아래의 경우 일부 센서에서 상대적으로 빛이 덜 들어오는 부분이 발생함을 알 수 있다.

Fig. 9.

Illuminance map– Glass

PE의 주광특성 시뮬레이션 결과는 Fig. 10과 같다. 7/21 정오시간대 평면상 64개의 센서 실내조도 결과를 나타내며 최소 26,945 lux, 최대 28,792 lux, 평균 27,468 lux로 평가되었다.

Fig. 10.

Illuminance map– PE film

PO의 주광특성 시뮬레이션 결과는 Fig. 11.과 같다. 7/21 정오시간대 평면상 64개의 센서 실내조도 결과를 나타내며 최소 26,463 lux, 최대 28,274 lux, 평균 26,968 lux로 평가되었다.

Fig. 11.

Illuminance map– PO film

ETFE의 주광특성 시뮬레이션 결과는 Fig. 12.와 같다. 7/21 정오시간대 평면상 64개의 센서 실내조도 결과를 나타내며 최소 26,856 lux, 최대 28,870 lux, 평균 27,400 lux로 평가되었다.

Fig. 12.

Illuminance map– ETFE film

주광특성 시뮬레이션 결과 Glass와 PE간 평균조도 차이가 1,855 lux(7.2%)로 가장 큰 것으로 분석되었다. 본 시뮬레이션 결과만을 바탕으로 서술하면 상추의 광포화도인 25,000 lux는 만족하나 오이의 광포화도 55,000 lux에는 미치지 못한다. 따라서 작물이 상추라면 문제없지만 오이라면 외부차광을 내부차광으로 변경하는 방법, 차광률을 낮추는 방법 등이 필요하며 후속 연구에서는 작물에 따른 종합적인 시뮬레이션 분석이 필요하다.