IoT 센서 없이 아날로그 장비만으로 수직농장 운영하기 – 원시 전략
최근 수직농장은 IoT 센서, 자동 제어 시스템, AI 분석 솔루션 등 첨단 기술을 도입하며 데이터 기반 농업으로 진화하고 있습니다. 하지만 모든 농장이 최신 기술을 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 초기 창업자의 경우, IoT 장비 도입에는 높은 초기 투자 비용이 필요하며, 시스템 유지·보수와 네트워크 안정성 문제까지 고려해야 합니다. 게다가 기술 의존도가 지나치게 높아질 경우, 전력 장애·네트워크 오류·소프트웨어 버그가 발생하면 농장 운영이 마비될 수 있습니다.
따라서 일부 농장 운영자들은 전자 장비를 최소화하고, ‘아날로그 방식’으로 환경을 관리하는 원시 전략(Primitive Strategy)을 선택합니다. 이 전략은 비록 최신 데이터 분석을 제공하지는 않지만, 비용 절감·시스템 단순화·위기 대응력 향상이라는 장점을 제공합니다. 이번 글에서는 IoT 센서 없이도 수직농장을 안정적으로 운영할 수 있는 아날로그 기반의 관리 방법을 네 가지 영역으로 나누어 심층적으로 살펴보겠습니다.
환경 제어: 아날로그 온습도계와 수동 환기 시스템
수직농장에서 가장 중요한 요소 중 하나는 온도와 습도의 안정적인 유지입니다.
IoT 환경에서는 디지털 센서와 자동 환기·난방 시스템이 이를 실시간으로 제어하지만, 아날로그 방식에서는 운영자의 관찰과 경험이 핵심이 됩니다.
온습도 측정
- 아날로그 온도계·습도계: 디지털 센서 대신, 눈금식 아날로그 장비를 층별로 설치해 미세한 온도 차이를 직접 확인
- 다점 측정: 수직농장은 층별·위치별 미세 기류와 온도 차이가 발생하므로, 최소 3개 지점에서 동시에 기록
온도 조절
- 수동 온풍기·환풍기: 타이머가 아닌 사람이 직접 스위치를 켜고 끄며 제어
- 창문형 환기: 외부 공기 유입 시 시간·풍량을 기록해 최적 패턴을 찾음
습도 관리
- 물받이·수분 증발 트레이: 가습기 대신 단순한 물 트레이를 설치해 습도 조절
- 건조제 사용: 여름철 과습 시 제습제나 석회석 흡습재를 사용해 급격한 습도 변화를 완화
아날로그 방식의 핵심은 ‘규칙적인 관찰’과 ‘패턴 기록’입니다. 온습도 변화는 시간·날씨·재배 층 위치에 따라 반복되는 경향이 있으므로, 수기로 기록해 관리하면 센서 없이도 환경 제어가 가능합니다.
조명 관리: 타이머 플러그와 광량 체크 보드
IoT 기반 LED 조명은 스마트폰 앱으로 제어되지만, 아날로그 방식에서는 기계식 타이머와 광량 관찰이 운영의 핵심입니다.
조명 제어
- 기계식 타이머 플러그: 시간 다이얼을 직접 돌려 조명 ON/OFF 시간을 설정
- 다중 타이머 운영: 작물 종류별로 광주기(photoperiod)가 다르기 때문에, 각 랙별로 개별 타이머를 사용
광량 확인
- 아날로그 조도계: 디지털 측정기 대신 바늘식 조도계를 사용해 광량 확인
- 색상 반응 보드: 일정한 색 변화를 보이는 카드를 설치해 광량 변화의 시각적 확인 가능
2.3 계절별 광량 조정
- 여름철에는 외부 자연광 유입이 많은 시간에 조명 출력 축소
- 겨울철에는 광량 부족을 보완하기 위해 조명 시간을 늘리고, 반사판으로 광 효율을 극대화
LED 광원의 파장별 세밀한 제어는 IoT 없이 어렵지만, 작물 잎색·줄기 성장·개화 반응을 기록하면 충분히 수동 조정이 가능합니다.
급수·양액 관리: 중력식 급수와 아날로그 계량
수직농장에서의 급수·양액 공급은 IoT 환경에서는 펌프와 밸브가 자동으로 작동하지만, 원시 전략에서는 중력식 또는 단순 타이머 펌프가 주력입니다.
급수 방식
- 중력식 공급: 상단 물탱크에서 중력으로 양액이 흘러내리게 구성
- 사이폰 원리: 수위차를 이용해 자동으로 일정량 공급되도록 설계
양액 농도 관리
- 아날로그 EC/pH 측정기: 디지털 기기 대신 바늘식 아날로그 측정기 사용
- 주기적 샘플링: 매일 동일 시간에 샘플을 채취해 기록
물 관리 패턴
- 기상·작물 생육 단계별 급수량 기록: 예를 들어, 잎채소는 생육 초기보다 생장기와 수확기에 더 많은 수분 요구
- 수동 밸브 조정: 특정 층에서 과습·건조 현상이 나타나면 해당 층 밸브를 미세하게 조절
아날로그 급수 시스템의 장점은 고장 확률이 낮고, 전력 소비가 적다는 점입니다. 단점은 인력 소모가 많으므로, 일정 관리표를 만들어 작업 시간을 최적화해야 합니다.
데이터 기록과 의사결정: 수기 농장일지와 시각 자료
IoT 농장은 모든 데이터를 자동으로 저장·분석하지만, 아날로그 방식에서는 사람이 직접 보고, 쓰고, 판단합니다.
이 과정이 번거로워 보이지만, 경험과 직관을 함께 키울 수 있다는 장점이 있습니다.
농장일지 작성
- 기록 항목: 날짜, 기상 상태, 온도, 습도, 광량, 급수량, 작물 상태
- 형식: 표 형식 + 간단한 스케치
- 분석: 주간·월간 패턴을 비교해 문제 원인 추적
시각 자료 활용
- 폴라로이드·사진 기록: 매일 동일 위치에서 촬영해 성장 변화를 육안 비교
- 색 변화 차트: 작물 잎색, 꽃색 변화를 단계별로 기록해 병해충·영양 결핍 조기 감지
의사결정 방식
- 데이터보다는 반복되는 경향과 직관을 중시
- 예를 들어, 일정 기간 동안 잎 끝이 갈변하면 광량·수분·온도의 변화를 동시에 검토
아날로그 운영의 성공 여부는 ‘꾸준함’에 달려 있습니다.
매일 같은 시간대에 관찰·기록·조치를 반복하면, 센서 없이도 상당한 수준의 정밀 관리가 가능합니다.
IoT 센서 없는 아날로그 운영 방식은 자동화·정밀화 측면에서 한계가 있지만, 초기 투자비 절감, 시스템 단순화, 위기 대응력 향상이라는 장점이 있습니다.
특히 소규모 실험 농장, 예산이 제한된 창업자, 기술 의존도를 낮추고 싶은 농장에는 매우 적합합니다. 중요한 것은 장비가 아니라, 운영자의 관찰력·기록 습관·현장 감각입니다.
‘원시 전략’은 단순히 과거 방식으로 돌아가는 것이 아니라, 기술에 의존하지 않고도 작물을 안정적으로 키울 수 있는 자립 능력을 회복하는 과정입니다. 향후 IoT 기술을 도입하더라도, 이러한 아날로그 운영 경험은 시스템 오류 시 큰 힘이 됩니다.