바이오인

스마트농업 기술 동향

이동진     인하대학교

◈ 목차

1. 서론

1.1. 스마트농업의 정의

1.2. 농업의 진화과정

1.3. 스마트농업의 필요성

2. 데이터 주도 스마트농업 핵심기술

2.1. 센싱 데이터

2.2. IoT

2.3. 데이터 처리

2.4. 빅데이터 응용

2.5. 기계학습 모델

2.6. 의사결정 지원

3. 국내외 정책동향

3.1. 유럽

3.2. 미국

3.3. 국내

4. 국내외 시장동향

4.1. 세계 시장동향

4.2. 국내 시장동향

5. 스마트농업 SWOT 분석

5.1. 강점

5.2. 약점

5.3. 기회

5.4. 위협

6. 결론

7. 참고문헌

◈본문

요약문

  지속가능한 농업(sustainable agriculture)은 경제적으로 재생산할 수 있고, 보다 넓은 사회와 상호작용을 맺으며, 자연자본을 지속적으로 활용할 수 있게 유지하면서 환경·생태 부담을 과중하게 지우지 않는 것이며, 이를 통해 미래 세대의 기본 요구를 손상시키지 않으면서 자연을 보존하는 동시에 농업의 효율성을 향상시키는 농업 기법이다. 현재 농업은 기후변화, 고령화, 환경파괴, 농촌소멸, 식량위기, 에너지 효율 등 여러 문제에 직면해 있다. 유엔식량농업기구(Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)에 따르면 2050년까지 세계 인구가 거의 100억 명에 달할 것이며 농업은 삶의 지속과 사회 경제적 발전을 위한 핵심분야가 될 것이라고 강조했다. 1990-2015년 동안 수행된 연구는 식품의 생산, 가공, 운송, 포장, 소비 및 폐기 과정에서 배출되는 모든 전 세계 온실 가스(greenhouse gas) 배출량의 약 25~42%는 글로벌 식품 시스템에서 발생한다고 보고했다. 또한, 농업은 식량 안보의 기둥이지만 에너지 안보에 영향을 미치는 가장 큰 담수 사용자이며 앞으로 깨끗한 물에 대한 수요는 크게 증가할 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하고 지속가능한 농업을 구현하기 위해 스마트농업 기술이 대두되었다. 스마트농업은 4차 산업혁명의 핵심기술(IoT, 클라우드, 빅데이터, AI, 플랫폼)을 기반으로 종자·생산·수확·유통·소비 등 농업 가치사슬(value chain) 모든 단계에 걸쳐 생산성을 높이고 최종 제품의 품질을 향상시켜 농업혁신을 창출하는 광의적 개념이다. 본 보고서는 스마트농업 관련 빅데이터, 주요 기계학습 모델 및 수확량 예측, 품질 유지, 농장 관리 등의 주요 응용 분야에 대해 다룬다.

1. 서론

  인류가 수렵채집 생활에서 농경생활로 점진적으로 전환한 것은 인류의 역사에서 매우 획기적인 사건이었다. 식물을 기르고 가축을 사육하여 식량, 사료, 섬유, 연료, 원료를 생산하는 농업은 인류문명과 각 나라의 근간을 이루는 경제성장에서 가장 오래되고 가장 중요한 원천 중 하나이다. 대략 일만 년 전 농업이 인류의 기본생활로 채택된 뒤로 수천 년 전 동물의 가축화 및 식물의 작물화에서 수백 년 전 윤작의 체계적인 사용 및 농업 관행의 발전, 수십 년 전 비료와 살충제 개발에 이르기까지 많은 진화가 있었다. 최근에는 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터, 로봇 등 정보통신기술(ICT)을 접목한 스마트농업이라는 새로운 진화를 경험하고 있다.

1.1. 스마트농업의 정의

  스마트농업은 4차 산업혁명의 핵심기술(IoT, 클라우드, 빅데이터, AI, 플랫폼)을 기반으로 종자·생산·수확·유통·소비 등 농업 가치사슬(value chain) 모든 단계에 걸쳐 생산성을 높이고 최종 제품의 품질을 향상시켜 농업혁신을 창출하는 광의적 개념이다. 스마트농업은 대상 품목에 따라 토마토·파프리카·딸기 등 시설원예의 경우는 ‘스마트팜’, 한우·젖소·양돈·양계 등 축산의 경우는 ‘스마트축사’, 쌀·콩·사과·배 등 노지작물·과수의 경우는 ‘노지스마트팜’이라고 부르고 있다. 그림 1은 농업 가치사슬 단계별 스마트농업의 기능 및 역할을 나타낸다. 종자 단계에서는 생명공학 기술 기반의 신품종 육성개량, 종자의 채취·처리·가공 자동화 및 개발된 종자의 실용화를 통해 종자산업 가치사슬 형성에 기여한다. 생산단계에서는 외부환경 모니터링, 시설물 제어, 생장환경 모니터링, 농작업 자동화 등 IoT·AI 기반의 생산의 정밀화 및 자동화를 도모한다. 수확·선별 단계에서는 병해충 질병 예측 및 대응, 수확 후 처리 자동화 등을 통해 수확량·수확 시기 판단 조절이 가능하다. 출하·유통 단계에서는 드론을 활용하여 작황을 관측하고, 농산물 가격·수급 예측 등을 통해 스마트 유통·가격예측이 가능하다. 마지막 소비 단계에서는 식재료 정보 모니터링, 생산·가공·유통 단계에 이르는 이력 인증 정보 제공, 소비자 맞춤형 농산물 주문 및 생산확대 등을 통해 안전·안심 소비가 가능하다.

그림 1. 농업 가치사슬 단계에 따른 스마트농업의 기능 및 역할.

...................(계속)

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