시설원예 재배 시 온습도는 작물 성장 및 생산성, 병해충 관리에도 많은 영향이 있다. 겨울철 저온을 제외하면 대부분 측장이 개방되어 있는 상태로 온습도를 제어하기 어렵다. 외부 환경인자 유입으로 인한 온실내부 인자의 분포를 정확하게 알 수 없다. 정밀 제어를 위한 환경인자 모니터링이 필요하나 많은 센서로 계측하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구에서는 환경인자의 빅데이터를 수집함에 있어 실험의 안정성을 평가하고 미계측 공간의 예측 정확성 확보를 위한 연구를 진행하였다 실험은 2019년 6월 8~14일은 박스형 센서 모듈에 DCFan(SMC83341935mm, Gdstime Thechnology, China)을 장착하여 센서부 외부 공기를 순환하였고, 16~22일은 센서부 커버를 탈거하여 자연환기 상태에서 환경인자를 측정하였다. 테스트 베드는 청주시 소재 베리원딸기농장의 아치형 비닐하우스(10 m × 100m)로 총 45개의 센서 모듈을 설치하였다. 센서 표기는 온실 입구를 기준으로 입구부터 반대쪽까지 x축 1,2,3,4,5, 우측에서 좌측으로 y축 1,2,3, 바닥면부터 천장까지 z축 1,2,3 순으로 지정하여 3차원 좌표계를 완성하였다. 환경인자를 측정하기 위해 오차 범위 ±0.2 ℃, 습도는 ±2%를 나타내며, 측정 가능한 온도는 -40∼165 ℃, 습도는 0∼100% 의 분해능을 지닌 온습도 센서(HDC1080, Texas Instruments, USA)를 사용하였다. 데이터 취득은 무선 MCU모듈(CC1352R, Texas Instrument, USA)을 통해 Sub-1 GHz 방식으로 Gateway와 통신하고 2초 간격으로 측정된 data를 저장하였다. 데이터 처리는 x좌표 2,4번 센서의 실제 측정값과 1,3번 3,5번의 선형보간을 진행한 값의 상관관계 예측 성능을 평가하였다. 두 모델의 데이터 상관관계 분석 결과는 Fan 사용시 실측치와 예측치 분석결과는 온도 r2=0.79, 습도 r2=0.92의 결정계수를 RMSE는 0.8484, 1.7228을 나타냈다. 커버 탈거시의 분석결과 온도 r2=0.93, 습도 r2=0.86의 결정계수와, 0.7759와 2.2752의 RMSE 값을 도출하였다. 성능평가 결과 온도는 직사광선을 피한 개방상태에서의 측정, 습도는 Fan을 이용한 센서부 주변 공기를 강제 유동시켜 측정한 값의 공간예측 결과의 신뢰도가 높은 것으로 판단된다. 이는 시설온실의 센서 위치에 의한 다른 지점의 환경인자를 예측할 수 있음을 의미하며 스마트팜의 정밀제어를 위한 빅데이터 수집 및 분석이 가능할 것이다.