시설원예 및 채소학 실험실은 작물의 생리적 반응을 조절하기 위한 LED 광환경 제어 연구를 수행하고 있습니다. 밀폐형 재배 환경에서 태양광을 대신할 인공광 조건을 설계하고, 작물별로 가장 효율적인 파장 조합을 찾아내는 것이 주요 목표입니다. 적색, 청색, 녹색, 자외선(UV) 등 다양한 스펙트럼을 조합하여 광합성 효율을 극대화하고 생장 속도와 생산성을 향상시키는 방법을 탐구하고 있습니다. 이를 통해 작물의 생육 반응을 과학적으로 해석하고, 에너지 효율이 높은 정밀 광제어 기술로 발전시키고 있습니다. 이 연구는 작물의 품질과 기능성 향상에도 중점을 두고 있습니다. 빛의 스펙트럼과 강도에 따라 항산화 물질, 페놀 화합물, 비타민 등 기능성 성분의 축적량이 달라지는 생리학적 메커니즘을 분석하고 있으며, 케일, 상추, 들깨, 인삼 등 다양한 작물에서 최적의 조건을 규명하고 있습니다. 이러한 결과는 기능성 채소와 약용식물의 고품질 생산 기술로 이어지고 있으며, 식품 및 바이오산업에서 안정적인 원료 공급을 가능하게 하는 기반 기술로 발전하고 있습니다. 향후에는 인공지능(AI)을 활용한 환경제어 기술과 결합하여 자율형 광조절 시스템으로 확장할 계획입니다. 실시간 생육 데이터를 기반으로 작물의 상태를 예측하고, 이에 맞춰 자동으로 광 조건을 조정하는 스마트 제어 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 효율과 품질을 동시에 확보할 수 있는 생산 시스템 구축에 기여하며, 도시농업, 식물공장, 우주농업 등 미래 농업 분야에서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대되고 있습니다.

시설원예 및 채소학 실험실은 전기장을 활용하여 식물의 생장과 생리 반응을 조절하는 연구를 수행하고 있습니다. 전기자극은 식물체 주변에 전기장을 형성하여 수분과 무기질의 흡수를 촉진하고, 세포 내 대사활동을 활성화하는 효과를 가지고 있습니다. 연구실에서는 전기장의 세기와 주파수, 처리 시간 등 다양한 자극 조건에 따른 생리학적 반응을 분석하고 있으며, 이를 통해 작물의 생장 속도를 높이고 생산성을 향상시키는 최적 조건을 도출하고 있습니다. 이 연구는 단순히 생육 촉진 효과를 넘어서, 전기 신호를 이용한 식물 생리 상태 진단 기술로 확장되고 있습니다. 식물체가 환경 변화에 반응하며 발생시키는 미세한 전기신호를 감지하여 생육 상태를 실시간으로 파악하고, 스트레스 반응이나 생리적 이상을 조기에 예측하는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 생육 과정 전반을 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 농업 제어 시스템을 제시하고 있으며, 전기생리학적 접근을 통한 식물 관리의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 전기장을 이용한 재배 기술은 향후 스마트팜과 식물공장 등 자동화 농업 시스템의 중요한 요소로 활용될 전망입니다. 인공광, 환경제어, 데이터 분석 기술과 결합함으로써 생육 효율을 극대화하고, 환경 변화에 유연하게 대응하는 자율형 재배 플랫폼 구축이 가능해지고 있습니다. 또한 연구실에서는 전기장 기반 기술의 산업화를 위해 벤처 기업을 설립하고, 전기자극 시스템의 현장 적용 및 고도화 연구를 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 미래형 농업 기술의 확장성과 실용성을 동시에 갖춘 융합 연구로 발전하고 있습니다.

시설원예 및 채소학 실험실은 인공지능(AI)과 데이터 분석 기술을 활용하여 작물의 생육 상태를 예측하고, 환경을 자동으로 제어할 수 있는 스마트 농업 시스템을 개발하고 있습니다. 온도, 습도, 조도, 이산화탄소 농도 등 다양한 환경 데이터와 식물의 생리신호, 영상 정보를 통합 분석하여 작물의 성장 패턴과 반응을 학습시키는 모델을 구축하고 있습니다. 이러한 AI 기반 분석은 복잡한 환경 요인 속에서 식물의 상태를 실시간으로 예측하고, 최적의 재배 조건을 자동으로 설정하는 정밀농업 구현의 핵심 기술로 발전하고 있습니다. 현재 연구실은 카메라 기반 생육 이미지 데이터와 환경센서 데이터를 결합하여 딥러닝 알고리즘을 개발하고 있으며, 식물의 형태적 변화와 생장률을 정량적으로 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 생육 속도, 생체량, 스트레스 반응 등 주요 생리 지표를 예측할 수 있는 모델을 구축하고 있으며, 전기신호 및 환경 반응 데이터를 함께 적용함으로써 AI가 식물의 ‘상태를 이해하고 대응하는’ 수준의 정밀 제어를 가능하게 하고 있습니다. 이러한 연구는 식물공장 및 스마트온실의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 기반이 되고 있습니다. AI 기반 환경제어 시스템은 향후 자율형 스마트팜으로의 확장을 목표로 하고 있습니다. 실시간 데이터 수집과 알고리즘 제어를 통해 재배 환경이 스스로 학습하고 조정되는 농업 시스템을 구현하고 있으며, 에너지 효율과 생산성, 품질의 균일성을 동시에 확보할 수 있는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 기술은 도시농업, 실내농장, 우주농업 등 다양한 미래 농업 환경에서 안정적인 식량 생산을 가능하게 할 것으로 기대되고 있습니다.