스마트온실 AI 온도조절은 온실 온도를 몇 도로 정해 놓고 그대로 유지하는 방식일까요? 농촌진흥청이 개발한 AI-TEMPI는 그런 방식이 아니라, 온실 밖의 광량과 기온, 현재 온실 상태를 함께 보고 환기와 난방 설정값을 산출하는 구조예요.
중소형 농가에서는 하루에도 여러 번 환기창과 난방 기준을 손봐야 하는 부담이 큽니다. 이 기술은 그 반복 작업을 줄이는 데 초점을 두고 있지만, 모든 온실에 바로 같은 값으로 적용되는 것은 아닙니다. 어떤 데이터를 보고 값을 정하는지, 기존 제어기와는 어떻게 연결되는지, 비용과 유지관리는 어디까지 확인해야 하는지 차례로 살펴볼 필요가 있어요.
스마트온실 AI 온도조절은 ‘고정 온도’가 아니라 설정값을 정한다
AI-TEMPI가 하는 일은 온실을 일정한 한 온도로 맞추는 것이 아닙니다. 외부 광량과 온도 같은 환경 변화에 반응해 지금 필요한 환기 온도와 난방 온도의 설정값을 계산하고, 그 값에 따라 기존 제어장치가 환기창이나 난방장치를 움직이는 방식이에요.
같은 날이라도 햇빛이 강해지거나 바깥 기온이 떨어지면 온실 안에서 필요한 조절 방식은 달라집니다. 그래서 AI가 현재 온실 상태와 환경 조건을 바탕으로 설정값을 산출하는 구조가 핵심입니다. 사람이 일일이 값을 바꾸던 일을 자동화하는 쪽에 가깝다고 보면 이해하기 쉬워요.
환기와 난방은 서로 따로 떨어진 기능처럼 보여도 실제 온실에서는 함께 맞물립니다. 밖이 따뜻하고 햇빛이 강한 때와 기온이 낮고 흐린 때에 같은 설정을 계속 쓸 수 없기 때문이에요. 이 기술이 ‘온도 몇 도가 정답’이라고 제시하기보다 환경 변화에 맞춰 설정값을 바꾸는 이유도 여기에 있습니다.
설정값은 우수 농가의 장기 데이터를 학습해 만든다
설정값의 바탕에는 우수 농가에서 오랫동안 쌓인 온실 환경 변화 데이터와 실제 제어 설정값 데이터가 들어갑니다. AI는 이 자료를 학습해 현재 온실 상태와 비슷한 조건에서 어떤 환기·난방 값이 쓰였는지를 참고해 새 설정값을 산출합니다.
여기서 중요한 점은 ‘정답 온도표’를 미리 넣어 둔 것이 아니라는 점이에요. 작물 재배에 경험이 많은 농가의 운용 패턴을 데이터로 학습한 뒤, 현재 환경에 맞게 계산하는 방식입니다. 온실 밖의 광량과 온도, 현재 온실 상태가 입력되고, AI가 그에 맞는 설정값을 내놓는 흐름으로 이해하면 됩니다.
다만 공개 자료에는 학습에 사용한 농가 수, 작물 품종별 데이터 범위, 생육 단계별 세부 기준까지 나오지 않습니다. 그래서 특정 농가의 온실에 연결하면 곧바로 그 농가에 가장 알맞은 값이 나온다고 단정하기보다는, 실증과 현장 적용을 통해 적용 범위를 넓히는 단계라고 보는 편이 정확합니다.
큰 변화는 바로 반영하지 않고 단계적으로 조절한다
온도 설정값이 한 번에 크게 바뀌면 실제 온실에서는 부담이 될 수 있습니다. AI-TEMPI는 AI가 제시한 온도와 현재 설정 온도의 차이가 클 때 새 값을 곧바로 적용하지 않고 단계적으로 반영하도록 설계됐어요.
또 우수 농가가 관리하던 최고·최저 온도 범위를 벗어나는 상황에서는 농업인이 판단할 수 있도록 알려줍니다. 자동화가 사람의 판단을 완전히 없애는 구조가 아니라, 평소 조절은 맡기되 비정상 범위에서는 사람이 개입할 수 있게 한 셈입니다.
| 상황 | 시스템 동작 | 농업인 역할 |
|---|---|---|
| 현재 조건에 맞는 범위 | AI가 환기·난방 설정값 산출 | 평소 상태를 살핌 |
| 현재 값과 제안 값 차이가 큼 | 설정값을 단계적으로 반영 | 변화 상황을 확인 |
| 우수 농가의 최고·최저 범위를 벗어남 | 농업인에게 알림 | 최종 판단과 대응 |
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이 안전장치는 자동제어의 편리함과 사람의 판단을 함께 두려는 구조입니다. 공개 자료에는 경고가 뜨는 구체적인 온도 차이나 단계별 변화 폭은 제시되지 않았습니다.
환기창과 난방장치는 기존 환경제어기가 움직인다
AI가 직접 모든 장치를 새로 제어하는 방식은 아닙니다. 현재 온실 상태를 분석해 설정값을 만들면, 사용 중인 환경제어기가 그 값을 받아 환기창과 난방장치 등을 작동하는 구조로 설명돼 있습니다.
농촌진흥청은 농가가 장비를 전면 교체하지 않고 기존 환경제어기에 적용할 수 있도록 설계했다고 밝혔어요. 중소형 시설에서는 새 제어반 전체를 바꾸는 것보다 기존 장비를 활용할 수 있다는 점이 중요합니다. 이미 자동 환기와 난방이 가능한 온실이라면 기존 장비를 어느 정도 살릴 수 있는지가 도입 판단의 첫 갈림길이 될 수 있어요.
다만 ‘기존 장비를 쓸 수 있다’는 설명이 모든 환경제어기와 바로 연결된다는 뜻은 아닙니다. 실제 호환 가능한 모델, 연결 방식, 추가 장치 필요 여부는 공개 자료에 제시되지 않았습니다. 도입 전에는 현재 제어기 제조사와 모델, 환기창·난방장치의 제어 방식까지 놓고 연동 가능 여부를 따로 확인해야 합니다.
중소형 농가에 맞는지는 ‘관리 인력과 기존 설비’부터 본다
이 기술이 겨냥한 곳은 전담 관리 인력을 두기 어려운 중소 규모 농가와 경험이 부족한 청년·창업농입니다. 온실 안팎의 조건이 자주 바뀔 때마다 설정값을 손으로 바꾸는 수고를 줄이는 데 의미가 있기 때문이에요.
농가 규모만 보고 도입 여부를 정하기보다는 지금 사용 중인 환경제어기가 있는지, 환기창과 난방장치가 자동 제어 가능한 상태인지, 온실 환경 데이터가 안정적으로 들어오는지를 먼저 보는 편이 현실적입니다. 사람이 매번 설정을 바꾸고 있는 시설이라면 자동화의 목적이 분명하지만, 기존 장비가 단순하거나 센서 구성이 부족하다면 연동에 필요한 조건부터 따져야 합니다.
공식 자료는 중소형 스마트온실을 대상으로 설명하지만 ‘몇 평 이하’처럼 면적 기준을 정해 놓지는 않았습니다. 규모보다 관리 인력의 부담과 기존 자동제어 기반이 갖춰져 있는지가 실제 판단에서 더 먼저 확인할 항목이에요. 다만 필요한 센서의 정확한 목록이나 최소 설치 조건도 자료에는 공개되지 않았습니다.
비용은 아직 공개 자료만으로 계산할 수 없다
도입을 검토할 때 가장 궁금한 것은 가격이지만, 공개된 보도자료에는 장치 가격, 설치비, 월 사용료, 유지보수비가 나오지 않습니다. 기술이전은 이뤄졌고 상용화를 위한 고도화가 추진되고 있지만, 농가가 실제로 부담할 비용을 지금 자료만으로 계산할 수는 없어요.
비용을 비교할 때는 본체 가격만 볼 것이 아니라 기존 환경제어기와의 연동 작업, 센서 추가 필요 여부, 통신 장치, 현장 설정, 사후 유지관리까지 함께 봐야 합니다. 특히 기존 제어기를 그대로 활용할 수 있는지, 일부 장치만 보완하면 되는지에 따라 실제 견적 구조가 달라질 수 있습니다.
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공식 자료에 없는 금액을 임의로 평균 내거나 예상가로 제시하는 것은 맞지 않습니다. 견적을 받을 때는 ‘AI 장치 가격’과 ‘기존 설비를 연결하기 위해 추가되는 비용’을 나눠 받아야 어느 부분에서 비용이 생기는지 비교하기 쉽습니다. 보조사업 적용 여부나 자부담 비율도 이번 자료에는 없습니다.
유지관리는 센서와 제어 연결 상태가 핵심이다
AI가 값을 잘 계산해도 입력되는 환경 정보가 틀리거나 제어기가 제대로 동작하지 않으면 실제 온실 관리도 어긋날 수 있습니다. 그래서 운용 단계에서는 외부 온도·광량 등 센서 값이 정상인지, AI가 계산한 값이 환경제어기에 제대로 전달되는지, 환기창과 난방장치가 명령대로 움직이는지 점검이 필요합니다.
이 기술은 ‘AI만 설치하면 끝’인 장비라기보다 센서, 환경제어기, 실제 구동장치가 이어져야 작동하는 구조예요. 한쪽에서 값이 끊기면 전체 자동조절의 품질에도 영향을 줄 수 있으므로, 설치 전에 기존 센서와 제어기의 상태를 함께 살피는 편이 좋습니다.
농촌진흥청 자료는 구체적인 점검 주기나 부품 교체 주기를 제시하지 않습니다. 유지관리 계약 범위와 장애 대응 방식도 공개되지 않았어요. 실제 도입 전에는 누가 센서 이상과 통신 오류를 점검하는지, 원격 지원이 가능한지, 농가가 직접 조치할 수 있는 범위는 어디까지인지 업체 조건으로 따로 확인해야 합니다.
토마토 시험에서는 전문가 관리의 98% 수준 수확량을 기록했다
농촌진흥청 자체 시험 온실에서는 2024년부터 2025년 5월까지 토마토를 재배해 성능을 살폈습니다. AI-TEMPI 적용 온실은 토마토 한 포기당 10.5kg을 수확했고, 재배 전문가가 관리한 온실 수확량의 98% 수준이었다고 발표했어요.
이 수치는 기술이 일정 수준의 환경 관리를 했다는 참고 자료로 볼 수 있지만, 모든 농가에서 같은 수확량이나 같은 비율이 나온다는 뜻은 아닙니다. 시험 작물은 토마토였고, 다른 작물이나 온실 구조, 지역 조건에서의 결과는 별도로 봐야 합니다.
또 이 결과만으로 난방비가 얼마 줄었다거나 수익이 얼마나 늘었다고 계산할 수는 없습니다. 보도자료는 환경 변화에 맞춘 제어가 에너지 비용 절약에 도움이 될 수 있다고 설명하지만, 이번 시험의 구체적인 에너지 절감률이나 비용 절감액은 제시하지 않았습니다.
현재는 9개 농가 현장에서 실증이 진행 중이다
농촌진흥청은 시제품을 만든 뒤 자체 시험 온실에서 성능과 안전성을 시험했고, 2026년 8월부터 9개 농가에서 현장 실증을 진행하고 있습니다. 10월 14일 배포한 보도자료에서는 10월 15일 전북 정읍의 토마토 재배 농가에서 기술 설명과 연시, 개선 의견 수렴을 진행할 예정이라고 밝혔어요. 다만 이 자료만으로는 행사 개최 여부와 실제 진행 결과까지 확인할 수 없습니다.
이 단계는 이미 모든 농가에 보급이 끝났다는 뜻이 아닙니다. 현장 실증에서는 실제 농가 환경에서 설정값 산출과 기존 환경제어기 연계, 안전기능을 살피고 개선할 부분을 모으는 과정이 이어지고 있습니다. 그래서 지금은 연구실 시험을 넘어 현장 적용성을 확인하면서 제품을 다듬는 시점에 가깝습니다.
농촌진흥청은 실증 결과를 바탕으로 장치를 개선하고, 2026년 7월부터 2027년 6월까지 진행되는 농식품 분야 인공지능 응용제품 신속상용화 지원사업과 연계해 제품 고도화와 농가 적용 확대를 추진할 계획입니다. ‘확대 추진’은 향후 계획이므로 이미 상용 보급이 완료됐다고 받아들이면 안 됩니다.
도입 전에는 세 가지를 먼저 맞춰 보는 편이 좋다
AI 온도조절을 검토한다면 기술 이름보다 현재 온실이 어떤 상태인지부터 맞춰 보는 게 좋습니다.
- 사용 중인 환경제어기와 연동 가능한지 확인합니다.
- 외부 온도·광량 등 필요한 환경 정보가 안정적으로 수집되는지 봅니다.
- 설치비와 유지관리비, 장애 대응 범위를 견적에 포함해 비교합니다.
공식 자료에서 분명한 것은 AI가 환경 변화에 따라 환기·난방 설정값을 산출하고, 큰 변화는 단계적으로 반영하며, 기존 환경제어기 활용을 염두에 두고 설계됐다는 점입니다. 반대로 실제 판매 가격, 호환 기종 목록, 유지관리 비용, 보조사업 지원 조건은 이 자료에서 확인되지 않습니다.
중소형 온실이라고 해서 모두 같은 방식으로 도입할 수 있는 것도 아닙니다. 현재 시설의 센서와 제어기 구성이 다르기 때문에, 먼저 ‘내 온실의 기존 장비를 얼마나 그대로 쓸 수 있는가’를 확인한 다음 비용과 관리 조건을 비교하는 순서가 맞습니다. 이 과정을 거쳐야 AI 기능 자체와 별개로 필요한 추가 공사나 장비 범위를 구분할 수 있어요.
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