[DIY 스마트팜] 지렁이 상토/액비 생산 시스템 구축 아이디어
생활형 순환 스마트팜을 위한 환경 제어 모델
안녕하세요.
이번 글에서는 단순 퇴비통이 아니라, 실내 육묘 시스템과 연계 가능한:
지렁이 상토 생산
액비(Vermi Tea) 생성
함수율 제어
환경 모니터링
까지 포함한 소형 자동화 시스템을 정리해봅니다.
특히 PLC 엔지니어 관점에서:
함수율
환기
액비 체류 시간
발효 안정성
을 어떻게 관리할 것인지에 초점을 맞췄습니다.
1. 시스템 목표
이번 시스템의 핵심 목표는 다음과 같습니다.
사용 후 코코피트 재활용
지렁이 분변토 생산
저농도 액비 생성
냄새/혐기화 최소화
실내 육묘 시스템과 연계
2. 전체 시스템 구조
입력(Input)
사용 후 코코피트
식물 잔사
마른 종이류
소량의 유기물
↓
처리(Process)
지렁이 분해
미생물 활성
함수율 유지
약한 환기
↓
출력(Output)
지렁이 분변토
Vermi Tea 액비
3. 환경 모델(Environment Model)
지렁이 시스템은 사실:
"미생물 환경 제어"
에 가깝습니다.
중요한 환경 변수는 다음과 같습니다.
핵심 변수
| 항목 | 목표 범위 |
|---|---|
| 함수율 | 60~80% |
| 온도 | 18~28°C |
| 산소 상태 | 약한 호기성 |
| 액비 체류 시간 | 짧게 |
| 환기 | 약한 지속 환기 |
왜 중요한가?
지렁이 시스템이 실패하는 가장 큰 이유는:
과습
혐기화
정체
입니다.
즉:
"산소 공급"
이 핵심입니다.
4. 추천 하드웨어 구조
센서
SHT30 (온습도)
Capacitive Soil Sensor
DS18B20 (베드 내부 온도)
액추에이터
DC 24V 팬
소형 펌프
배출 솔레노이드 밸브
제어 장치
PLC
Python PC/Raspberry Pi
5. 제어 프로세스(Control Process)
기본 철학
"짧게 공급하고 빠르게 배출"
입니다.
함수율 제어 프로세스
함수율 측정
목표 함수율 이하 확인
분무/급수
일정 시간 유지
자동 배출
약한 환기
PLC 시퀀스 예시
STEP 1:
함수율 LOW 감지
↓
STEP 2:
펌프 ON (10초)
↓
STEP 3:
대기 (30초)
↓
STEP 4:
배출 밸브 OPEN (15초)
↓
STEP 5:
팬 ON (2분)
↓
STEP 6:
대기 상태 복귀
6. 왜 자동 배출이 중요한가?
배출은 단순 배수가 아닙니다.
역할:
산소 재공급
혐기화 방지
냄새 감소
Biofilm 억제
즉:
"환경 리셋"
기능입니다.
7. 상태 기반 환경 모델
이 시스템은 단순 타이머보다:
"상태 기반(State-based)"
구조가 좋습니다.
NORMAL 상태
조건:
함수율 정상
온도 정상
동작:
약한 환기만 수행
DRY 상태
조건:
함수율 LOW
동작:
분무/급수 수행
WET 상태
조건:
함수율 HIGH
동작:
환기 강화
급수 금지
ALERT 상태
조건:
고온
장시간 과습
동작:
강제 환기
알람
8. Python 환경 모델 구현 예시
아래는 매우 단순화한 예시입니다.
import time
TARGET_LOW = 60
TARGET_HIGH = 80
while True:
moisture = read_moisture()
if moisture < TARGET_LOW:
print("DRY -> 급수 시작")
pump_on()
time.sleep(10)
pump_off()
time.sleep(30)
drain_open()
time.sleep(15)
drain_close()
fan_on()
time.sleep(120)
fan_off()
elif moisture > TARGET_HIGH:
print("WET -> 환기 강화")
fan_on()
time.sleep(300)
fan_off()
else:
print("NORMAL")
time.sleep(60)
9. 액비 관리 모델
액비는:
"짧게 저장하고 빠르게 사용하는 것"
이 중요합니다.
추천 구조
액비 생성
↓
희석
↓
당일 사용
↓
잔여액 폐기
왜 그런가?
장시간 저장 시:
혐기화
냄새
미생물 폭주
가능성이 증가합니다.
10. 육묘 시스템과 연계
생성된 액비는:
저면관수
자동 배출
구조와 결합 가능합니다.
예:
액비 공급
↓
20초 저면관수
↓
1분 흡수
↓
자동 배출
↓
약한 환기
11. Python 데이터 로깅 예시
import sqlite3
from datetime import datetime
conn = sqlite3.connect("worm_system.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS log (
time TEXT,
moisture REAL,
temp REAL
)
""")
def save_log(moisture, temp):
cursor.execute(
"INSERT INTO log VALUES (?, ?, ?)",
(datetime.now(), moisture, temp)
)
conn.commit()
12. 추천 운영 철학
이 시스템의 핵심은:
"완전 자동화"
보다
"안정적인 생태 유지"
입니다.
즉:
냄새 없고
과습되지 않고
유지 가능한 수준
이 중요합니다.
13. 장기적으로 가능한 방향
이 구조는 단순 퇴비통을 넘어:
환경 제어
미생물 순환
액비 생성
육묘 연계
데이터 분석
까지 연결됩니다.
즉:
"생활형 바이오 자동화 시스템"
에 가까운 프로젝트입니다.
마무리
미니 지렁이 상토/액비 시스템은:
사용 후 배지 재활용
저농도 액비 공급
생활형 순환 구조
를 구현할 수 있는 소형 생태 시스템입니다.
특히:
PLC의 안정성
Python의 데이터 처리
저면관수 기반 육묘
를 결합하면 꽤 고도화된 DIY 스마트팜 시스템으로 발전시킬 수 있습니다.
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