1. 서론: 정밀농업의 시작은 데이터입니다
2025년 현재, 토마토 재배의 성공 여부는 감각보다 데이터에 기반합니다. 생육 환경을 수치화하고, 데이터를 기반으로 생육 상태를 진단하고 수확 시기를 예측하는 것은 고당도, 고품질 토마토 생산의 핵심 전략입니다.
본 글에서는 스마트팜 환경에서 활용되는 주요 생육 데이터의 종류, 그 수치가 의미하는 생육 상태, 그리고 수확 예측 알고리즘 구성법까지 실전 중심으로 정리합니다.
2. 주요 생육 데이터 항목
생육 환경을 수치로 측정하기 위해 설치되는 센서는 아래와 같습니다:
| 데이터 항목 | 측정 위치 | 표준 수치 (토마토 기준) |
|---|---|---|
| 온도 | 하우스 내부, 작물 근처 | 주간 22~28℃ / 야간 15~18℃ |
| 습도 | 하우스 중앙 | 55~70% |
| 광량 (PPFD) | 작물 위 상단부 | 200~600 μmol/m²/s |
| EC (전기전도도) | 양액 / 배액 | 1.8~2.5 dS/m |
| pH | 양액 / 배액 | 5.5~6.2 |
| CO₂ 농도 | 작물 상단 | 600~800 ppm |
3. 생육 데이터 해석: 이상징후를 잡아내는 기준
① 온도·습도
- 주간 온도 30℃ 이상 → 꽃떨이, 기형과 발생 가능
- 야간 온도 13℃ 이하 → 과실 비대 정지
- 습도 80% 이상 지속 → 흰가루병·곰팡이균 급증
② EC / pH
- EC 3.0 이상 → 염류장해 위험 → 생육 저하
- pH 5.0 이하 → 철, 망간 과흡수 → 뿌리장해
- 배액 EC와 양액 EC의 차이가 0.5 이상 → 배지 내 염류 축적 가능성
③ 광량과 CO₂
- 광량 부족(200 μmol 미만) → 당도 저하
- CO₂ 농도 400ppm 이하 → 광합성 효율 30% 이상 저하
- 400~800ppm 유지 시 → 생장·착과 안정
4. 데이터 기반 생육 진단 프로세스
센서 데이터를 기반으로 생육 상태를 진단하는 단계는 아래와 같습니다.
- 1단계: 기준 수치 설정 – 품종별 최적 환경 수치 정의 (EC, 온도, 습도 등)
- 2단계: 실시간 데이터 수집 – 센서 연동 시스템으로 시간별 로그 확보
- 3단계: 기준치와 비교 – 자동 경고 알림 또는 수동 분석 가능
- 4단계: 대응 실행 – 환기/차광/급액/제습 등 자동 또는 수동 제어
일부 시스템은 AI 모델 기반 자동 생육분석으로 이상 징후 발생 시 문자 알림, 작물 상태 추천 조치 등을 제공합니다.
5. 수확 시기 예측 알고리즘 개요
토마토의 수확 시기를 정확히 예측하면 노동력 계획, 유통 타이밍을 최적화할 수 있습니다. 주요 변수는 다음과 같습니다:
- 정식일 기준 경과일수 (대추형: 90~110일)
- 일평균 기온 및 적산온도
- 일조량(광합성 유효광량)
- 생육 속도 가속 지표 (일일 생장량 변화)
수확 예측 공식 (간략)
적산온도 = ∑(일평균 기온 - 기온기준치)
수확 가능일 = 적산온도 도달일(품종별 기준)
6. 실제 적용 예시: 스마트팜 수확 예측 모델
사례: 고당도 방울토마토 (브릭스 9 이상)
- 정식일: 2025년 6월 1일
- 일평균 기온: 25℃
- 기준 적산온도: 1300℃ (대추형 기준)
- 도달 예상일: 약 95일 → 9월 4일
센서를 통한 생장량 변화 추이도 병행하여 분석하면, 조기 수확으로 당도 손실을 줄이고, 과숙 방지가 가능합니다.
7. 데이터 기반 이상 생육 탐지
다음과 같은 데이터 패턴은 이상 생육의 전조입니다.
- 야간 온도 급감 + 낮은 CO₂ → 착과 불량
- 배액 EC 3.0 이상 지속 → 염류 축적 위험
- 광량 부족 + 고온 지속 → 기형과 증가
- pH 5.0 이하 지속 → 뿌리 조직 갈변, 생장 정지
데이터를 실시간으로 시각화하고, 적색 신호 시 알림 또는 자동 제어 시스템과 연계하는 것이 중요합니다.
8. 스마트팜 연동 시스템 추천
2025년 기준 국내외에서 활용되는 스마트 센서 및 분석 플랫폼은 다음과 같습니다.
- 국내: 팜에이트 센서킷, 그린랩스 팜모닝, 팜한농 스마트팜 솔루션
- 해외: Aranet, Priva, Grodan e-Gro
센서 단독 설치보다, 분석 SW + 자동 제어장치 연동이 수확 예측 정확도와 작물 안정성 모두를 높입니다.
9. 결론: 데이터는 토마토 농사의 또 다른 자산입니다
토마토 생육 데이터는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 센서와 자동화 시스템이 제공하는 수치를 해석하고 대응하는 능력은 수익, 품질, 생산 안정성을 좌우합니다.
다음 글에서는 “토마토 품종 선택 전략: 재배 환경·유통별 최적 품종 추천”을 통해 지역, 작형, 유통 목적별로 어떤 품종을 선택해야 성공하는지 상세히 소개해 드리겠습니다.