Introduction

국내 과수원에서의 과수재배는 생육 관리 및 수확 등으로 많은 노동력이 소모되고 있으나, 최근 농업 노동력 감소와 인건비 상승으로 인해 농업인들은 매년 어려움을 겪고 있다. 2023년 가을 기준으로 농가 수는 전년 대비 2.3% 감소한 99만 9천 가구이며, 농가 인구는 3.5% 감소한 208만 9천 명으로 지속적으로 감소하고 있으나, 2022년 기준 농업 부문 인건비는 전년 대비 2.8% 로 증가하였다(Statistics Korea, 2023). 특히 최근 기후 변화에 따른 이상기후 현상과 고온화로 인해 사과와 같은 주요 과수 작물의 생육과 생산에도 심각한 악영향을 미치고 있다(Kim et al., 2010).

이러한 문제를 해결하기 위하여 국내에서는 토양 환경 및 작물 생육환경 모니터링을 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 과수원 환경을 대상으로 한 연구에서는 Teros 21, Teros 32 등의 토양수분장력센서와 EC-5, TEROS 12 등의 토양수분함량 센서를 활용하여 현장 기반의 센서 보정값 도출과 데이터 경향 분석을 수행하였다. 이는 동일 제조사 센서를 활용한 연구로 데이터 해석에 제한이 있으나, 센서 보정 연구에 유용한 자료로 활용될 수 있다(An et al., 2022).

또한, 무선 센서 네트워크(WSN)를 기반으로 한 농작물 모니터링 시스템도 다수 제안되었다. 시설온실을 대상으로 한 연구에서는 온·습도, 조도, 토양 정보를 수집하고, 전파 환경 변화에 따른 통신 성능을 분석하여 센서 노드 배치 및 저전력 통신의 적절성을 검토하였다(Lee et al., 2008). 다른 연구에서는 ZigBee와 유선 기반의 CAN 통신을 병행하여 데이터 손실을 최소화하는 유무선 통신 복합을 통한 환경 모니터링 시스템을 구현하였다(Jo, 2015). 또한, 작물 생육환경 모니터링 시스템에서는 토양의 pH, EC, 함수율 등 다양한 환경요소를 측정하고, 데이터를 SD카드에 저장하여 현장 실증을 통해 시스템의 신뢰성을 평가한 사례도 보고되었다(Shim, 2019).

기존 연구들은 대부분 시설온실을 중심으로 수행되었으며, 별도의 전원을 공급함과 동시에 무선 환경에서의 데이터 전송 및 센서 성능 검증에 중점을 두고 있다. 반면, 본 연구는 노지 과수원이라는 개방형 환경에서 별도 외부에서의 전원공급이 없는 상태에서 장기간 센싱이 가능한 무선 센서 노드 시스템을 개발한다는 점에서 차별성을 갖는다. 이러한 연구의 목적성은 과수원 관리 방식이 기존에는 일괄적인 농약 살포와 관수를 진행하기 때문에 토양함수율이나 EC, pH의 공간적 편차가 고려되지 않아 과다 시비, 과다 수분 등의 문제를 초래하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 과수 스마트팜의 토양 모니터링이 필요한데, 기존 토양모니터링을 기반으로 관수하는 시스템에서는 외부기상과 관비기 또는 전원공급이 원활한 지점 1곳을 측정하여 관비시기를 결정하는 방식을 활용하고 있다. 그러나, 앞에 말한 것과 같이 공간적 편차를 고려하여 시비 또는 관수를 하기 위해서는 무선통신을 통하여 원거리의 데이터도 동시에 측정하는 방식을 활용한 토양모니터링 장치의 개발이 필요하다.

따라서, 본 연구는 기존 문제점을 보완하기 위해 추가적인 전력공급 없이 FDR 방식의 토양환경모니터링센서와 무선통신 기술인 LoRa를 이용하여 센서 데이터를 원격에서 무선으로 수집하여 1시간 마다 1회 데이터를 수집하는 시스템을 개발하고, 실험을 통하여 데이터 송수신율, 전력유지율 등을 분석하여 외부 전원 공급 없는 토양환경 모니터링 장치를 구현하고자 한다.

Materials and Methods

실험대상 및 장소

본 실험은 전북특별자치도 장수군 농업기술센터에 있는 사과 포장(35°38'51.0"N 27°31'18.8"E, Fig. 1)에서 진행하였는데, 사과포장은 길이 89.6 m, 폭이 17.9 m로 면적이 1,536 m²이며 방추형으로 사과나무가 동서 방향으로 식재되어있으며 2년이 지난 시점에서 실험을 시작하였다. 센서를 설치한 곳에서 구배를 측정한 결과, 평균적으로 약 8.3°기울어져 있는 것으로 나타났다. 개발된 센서 노드를 Fig. 2와 같이 설치하였는데, 이는 최종적으로 개발된 센서 노드의 데이터를 통하여 주변 토양의 데이터를 추정하고자 하기 위함이며 이번 연구를 통하여 무선환경에서의 데이터를 장기간 축적할 수 있는지 가능성을 알아보고자 하였다. 10일간 데이터를 측정하였으며 데이터 송신 성공률을 시험하기 위하여 가장 가까운 거리의 노드 1을 데이터 수집 센터의 위치로부터 63.2 m, 가장 먼 거리의 노드 5를 108.5 m 거리에 놓고 시험을 실시하였다. 각 노드의 위치에는 토양 환경 데이터를 수집하기 위하여 지표면으로부터 1 m 아래에 토양 EC, pH 등을 측정하기 위한 센서를 설치하였다.

Fig. 1.

Location of the farm field in Gaejeong-ri, Jangsu-eup, Jangsu-gun, Jeollabuk-do, Republic of Korea.

Fig. 2.

Layout of experimental configuration at farm field.

토양 데이터 취득

과수 스마트팜에서 활용하기 위한 토양환경모니터링이 가능한 센서를 다양하게 고려하였는데, 토양센서는 측정방식에 따라 FDR (Frequency Domain Reflectometry), TDR(Time Domain Reflectometry) 및 ADR(Amplitude Domain Reflectometry) 방식이 있으며 각각의 장단점으로 FDR 방식의 경우 토양에 전자기파를 보내고 반사된 신호의 주파수 변화를 측정하여 토양 수분 함량을 결정하는데 장점으로는 높은 정확도와 빠른 측정속도로 나타나지만 단점으로는 토양밀도 및 염분 등에 영향을 받는 문제점이 있다. TDR 방식의 경우 전자기파를 토양에 보내고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 토양 수분 함량을 계산하는데, 다른 측정방식에 비하여 정확도가 높고, 다양한 토양 유형에서도 정확도가 떨어지지 않는다는 장점이 있으나 장비가 고가인 문제점이 있다. ADR 방식은 토양에 전송된 신호의 진폭 변화를 측정하여 토양 수분 함량을 추정하는데, 간단한 설계와 비교적 저렴한 비용의 장점이 특출나나 정확도가 낮은 문제점이 있다. 이러한 측정 방식의 장단점을 비교하였을 때, 정확도가 낮은 ADR 방식은 제외 하였으며 본 연구의 특성상 5개 이상의 센서가 필요하므로 가격이 고가인 TDR 방식도 제외 하였다. 최종적으로 FDR 방식을 활용하기로 하였으며 관련 국가표준인 KS X 3266, 스마트 온실을 위한 센서인터페이스에서 토양과 관련된 센서의 제원을 검토하여 Soil EC-pH sensor(SEN0604, China, DFRobot)을 최종적으로 선정 하였다. 선정된 센서의 제원은 Table 1과 같으며, 국가표준에서 제시된 토양함수율, EC, pH의 측정범위는 각각 0~100 %R.H., 0~10 dS/m, 2~12 pH이며 이를 검토하였으며, pH를 제외하고 국가표준을 준수하는 것으로 나타났다. 실험 전 FDR 방식의 단점인 토양형질이 변화함에 따라 나타나는 정확도를 보정하기 위하여 실증지의 토양과 표준시료를 활용하여 한국농업기술진흥원 농축산물생산환경조절장치 성능시험방법을 준수하여 센서의 보정을 수행하였다. 테스트베드에 설치 후, 10월 1일부터 토양 환경 모니터링장치에서 EC, pH, 토양함수율 등을 10일간 측정하였다.

센서 노드 구성

무선통신을 위한 센서 노드는 ATMega328(Microchip Technology, USA)을 활용하고, 센서와 노드의 통신을 위한 MAX485 (Analog Devices, USA), 노드와 데이터 수집 장치와의 통신을 위해서 LoRa611 PRO(NiceRF, China) 를 활용하여 제작하였다. 노지에 설치한 후 주요전원은 DC 12V를 유지하기 위하여 충방전이 가능한 리튬이온 배터리 18650, 3.7V, 4개를 포함하고 태양광 패널 WYZE CAM(WYZE, USA)을 선정하였는데 5V, 2.5W가 충전됨과 동시에 외부에 노출되어 먼지 등이 쌓이므로 IP등급 65가 적용된 모델을 사용하였으며 전력사용양을 최적화하고, 빠르게 변화하지 않는 토양 환경을 고려하여 실시간 모니터링보다 1시간당 1회 센서계측 및 데이터 전송이 이루어 지도록 하였다. 센서와 센서노드를 연결하는 커넥터는 일반적으로 KSX3267(스마트 온실 센서/구동기 노드 및 온실 통합제어기 간 RS485 기반 모드버스 인터페이스, Korea)를 에서 활용하는 원형커넥터를 활용하는 것이 상용화 등에 좋으나, 노지에 계속 방치하는 모델의 특성상 IP65 등급의 야외용 원형커넥터를 설치하였다. 위의 사양을 확인하여 Altium (Altium, USA)를 활용하여 Fig. 3, Fig. 4와 같이 ArtWork 작업을 완료하였다.

Fig. 3.

Selection and layout diagram of the components used in the sensor node.

Fig. 4.

Drawing of sensor node.

완성된 설계도면은 폴리이미드 라미네이트, 복합 에폭시 재료(CEM) 등을 활용하여 제작하였으며,내부 SW를 Visual Studio OS (Microsoft Corporation, USA) 를 탑재하고 Arduino IDE(Arduino LLC, Italy) 개발환경을 활용하여 제시된 시간당 1회 측정 및 전송 시스템을 확인하고 별도의 스위치를 장착하여 노드의 ID, 직전시간 측정정보 등이 LCD 패널에 표기되도록 제작하였다. 최종적으로 제작된 토양 환경 모니터링을 위한 장치는 Fig. 5와 같다.

Fig. 5.

Soil environment monitoring device used for measuring in the field.

데이터 수집 장치

토양 모니터링 장치 측정된 데이터는 LoRa 통신을 통하여 데이터 수집 장치에 전송되게 되는데, 지속적으로 데이터를 송수신하는 것이 아닌 1시간에 1회 5개소의 데이터를 수신하여야 하는 구조이므로 각 센서 노드에 ID를 부여하고 정각 이후의 시간에서 ID 1부터 5번까지 순차적으로 약 10초 간의 시간을 주고 측정된 데이터를 전송하도록 구성하였다. 장치의 구성으로는 산업용 PC(Mini pc PB62, ASUS, USA)와 모니터, LoRa 통신 모듈(LoRa611Pro, G-NiceRF, CHINA) 등으로 Fig. 6과 같이 구성되었다.

Fig. 6.

System diagram showing data transmission and power supply lines.

전력유지율 시험

실증필드에서 과수 스마트팜이 일반적으로 활용하는 차광막이 있는 상태에서 배터리의 전력양이 유지되는지 확인하기 위하여 진행하였으며 실험방법으로는 10일간의 날씨 데이터와 Node 3번의 배터리의 전력량을 1시간 단위로 측정하여 일간 평균데이터를 활용하여 외부에서 토양환경 모니터링이 지속적으로 가능한지를 확인하였다.

통신성공률 시험

실증필드에서 토양센서를 사과나무의 뿌리부가 있을 것으로 예상되는 0.5m 지하에 배치한 후 10일간 데이터를 수집하였으며, 하루에 24번의 데이터를 수집 하면서, 통신 시도회수 대비 총 통신회수인 240회를 100%로 두고, 통신성공 회수의 비율로 계산하였다.

Results and Discussions

2024년 10월 1일부터 10일까지 토양 데이터를 측정한 결과, 토양 전기전도도(EC)는 Fig. 7과 같이 나타났다. 모든 지점의 노드에서 EC는 오전 7시부터 오후 5시까지는 지속적으로 증가하는 경향을 보였으며, 오후 6시부터 익일 오전 6시까지는 감소하는 경향을 보였다. 이는 일중 온도 변화에 따른 수분 증발 및 이온 농도 변화의 결과로 판단된다. 특히 시험 포장 내에서 구배 및 시비량 등에 영향을 받아 상대적으로 높은 위치에 설치된 북쪽 방향으로 설치된 Node 4, Node 5는 EC의 최대값이 156.3 μS/cm^-1, 최소값이 124.1 μS/cm^-1로 가장 높은 값을 기록하였다. 반면, 남쪽 지점에 위치한 Node 1, Node 2에서는 최대값 86.3 μS/cm^-1, 최소값 32.5 μS/cm^-1로 가장 낮은 EC 값을 나타냈다. 토양 EC는 토양의 물리적, 화학적 특성 및 지형적 요인과 결합하여 나타나며, 특히 지형의 경사와 위치에 따라 토양 수분 분포 및 양분 이동에 대한 영향을 미쳐, 토양의 함수율 및 EC 값의 공간적 변동성을 유발한다(Jaynes et al., 2003).

토양 ph의 경우, 10일간 측정된 결과는 Fig. 8과 같이 나타났는데, pH는 Node5에서 최소치 3.0 pH, 최대치가 4.7 pH 로 가장 낮게 나타났으나 일수가 진행되면서 지속적으로 상승하는 경향을 보였다. 나머지 포인트에서 측정된 pH는 유사한 경향을 보이고 있으며, 가장 낮은 지점인 Node 5번에서 배수가 됨에 따라 토양이 산성화가 촉진된 것으로 나타났다.

Fig. 7.

Trend of electrical conductivity (EC) during 10 days.

Fig. 8.

Trend of soil ph during 10 days.

Fig. 9.

Trend of soil moisture content during 10 days.

토양 함수율 데이터의 10일간 측정된 결과는 Fig. 9와 같이 나타났다. 토양함수율은 Node5에서 최소치 28.5 %R.H.,최대치 42.1 %R.H.로 가장 높게 나타났는데, 이는 pH 수치와 동일하게 구배에 따라 물이 고이면서 함수율이 높게 나타났으므로 Fig. 8에서 나타난 것과 동일한 것으로 나타났다.

통신 성공률 시험 결과는 Table 2과 같이 나타났으며 LoRa 통신을 구성하면서 짧은 시간에 5개의 데이터를 동시에 취득하고, 최대 성공률은 87.5%, 최저성공률은 83.7%로 토양 환경 모니터링 장치를 최소시간 동안 활용하여 시작 - 데이터 측정 –데이터 전송 - 절전 종료시키기 위한 알고리즘과 거리에 대한 문제로 사료된다.

전력유지율 실험 동안의 장수지역의 날씨는 Table 3과 같이 나타났으며 10일 중 우천 날씨가 2일이었는데, 데이터 송신회수와 전력소모량 등을 극단적으로 줄인 결과 평균 전압 유지율이 Table 4와 같이 나타나 약 90% 이상으로 지속적으로 유지되는 것으로 나타나 외부의 전력공급 없이 전원을 유지하는 데는 문제가 없다고 사료된다.

Conclusion

본 연구는 과수 스마트팜에서의 토양 환경을 모니터링 하고 데이터의 수집을 추가적인 전원공급 없이 무선으로 수행하기 위하여 진행되었다. 시험결과, 10일간의 데이터 측정에 있어서 토양모니터링 장치의 전력소모율 등을 최소화 하기 위한 알고리즘 등을 추가하여 설계하면서 통신성공률이 평균 85.9%, 전력유지율이 평균 93.7%로 10일 중 우천이 2일이 있었음에도 잘 유지가 되는 것으로 나타나 원하는 토양환경 지표에 대한 실시간 무선 모니터링 하는 것은 연구된 장치를 이용한다면 문제가 없을 것으로 사료된다. 이를 통하여 관비기 또는 양액기를 노지 스마트팜에 설치하여 구역별 관수 또는 생육관리를 수행하게 된다면 작물의 상태에 따라 비료를 관비기 또는 양액기에서 자동으로 수행하는 시스템을 구현할 수 있다고 사료된다. 차후 연구가 진행될 경우, KS X 3288(스마트 온실의 온실 통합제어기와 양액기 노드 간 RS485 기반 모드버스 인터페이스)을 기반으로 한 양액기와 데이터 수집장치의 호환성 확보로 구역별 관수관리 시스템을 완성할 수 있을 것이라 기대되며, 센서가 설치되어 있지 않은 위치에도 AI를 기반으로 데이터를 추정하여 최종적으로 실시간 Soil map 구현을 하고자 한다.