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빅데이터로 알아보는 디지털농업 | 농사로
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Source: www.nongsaro.go.kr
Date Published: 4/21/2022
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해외 농업 빅데이터 활용 현황 – KREI Repository
통상적으로 농업에서의 빅데이터는 재배와 생산과정에서 생성되는 방대한 양의 데이터를. 가리킨다. 거대한 데이터의 처리와 관리는 전통적인 방법론과 플랫폼으로는 쉽게 …
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Date Published: 4/29/2022
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Date Published: 8/22/2021
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4차산업혁명 시대에 빅데이터를 활용한 농업경영전략이 필요하다
2. 농업빅데이터 자료. 국내 농업 통계자료는 주로 통계청, 농림축산식품부, 농수산물유통공사, 농. 촌진흥청로 분산되어 제공되고 있다. 농업통계자료를 크게 생산, …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 6/25/2022
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빅데이터와 인공지능 활용..디지털농업 혁명이 시작됐다
전남 화순에서 토마토 농사를 짓는 장씨에게 디지털농업이 가능토록 해주는 기반이 바로 빅데이터다. 농진청은 데이터 기반의 작목별 생산성 최대화 …
Source: www.newsfm.kr
Date Published: 1/25/2022
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‘미래를 꿈꾸는 스마트 농업’, 빅데이터 농업활용서 시작
이에 2021 국제농업박람회는 정기 뉴스레터를 통해 빅데이터의 농업활용에 대해 자세히 설명 있다. 빅데이터의 농업 활용, ‘세상의 모든 정보를 담다’. 빅 …
Source: www.kamnews.co.kr
Date Published: 9/29/2021
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농생명산업의 빅데이터 실용사례에 대한 분석과 활용 방안
수 있는 기술 산업이어서5) 최근 농촌인구가 감소하고 고령화되기 시작하면서 농업이 쇠퇴하고 있는. ,. 시점에 빅데이터가 새롭게 활용되고 있다6) 특히 농촌의 문제 …
Source: herba.kr
Date Published: 3/25/2022
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빅데이터‧인공지능 기반 스마트농업 확산 종합대책(안)
➀농업 빅데이터 활용 촉진, ➁스마트농업 거점 육성, ➂기술·. 인력·장비 지원 및 ➃스마트팜 수출 확대 등 추진. 2. 스마트농업 확산 및 성과창출.
Source: www.korea.kr
Date Published: 3/19/2022
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빅데이터 활용으로 생산성 높이고, 부가가치 창출 – 전업농신문
[전업농신문=이태호 기자] 앞으로 농업·농촌의 농업인은 공공데이터를 통해 자신이 재배하는 작물에 최적화된 환경정보를 제공받고, 이를 활용해 소득 …Source: www.palnews.co.kr
Date Published: 9/10/2022
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주제에 대한 기사 평가 농업 빅 데이터
- Author: 2021 대한민국 농업박람회
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- Date Published: 2020. 9. 23.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=jKYgT7jHYdU
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빅데이터와 인공지능 활용..디지털농업 혁명이 시작됐다
인류는 현재 우리가 직면해 있는 코로나19를 어떻게 정의할까? 현재 세계의 전문가들은 코로나19에 대해 사회·경제·문화 전 분야의 패러다임을 대전환시키는 중대한 계기로 받아들이고 있다. 특히 비대면·온라인 문화의 보편화로 디지털 경제로의 전환 속도가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우하게 됐다는 진단이 설득력을 얻고 있다.
디지털 경제로 전환하기 위한 발빠른 움직임은 코로나19라는 거대한 쉼표 아래 이미 혁명적인 변화의 물살이 일고 있다는 것을 체감하게 한다. 미 바이든 정부는 5G·AI·바이오 등에 3000억불을 투자하기로 했으며 EU는 향후 10년간 AI에 200억 유로 이상을 투입하기로 했다. 중국은 5G·데이터 등 신 인프라에 2025년까지 1.2조 위안을 투자할 계획이다.
우리나라는 2020년 7월 발표된 한국판 뉴딜 종합계획의 영향 아래, 디지털 혁신 경제를 선도하기 위한 정책이 지속될 것이라는 전망이다. 한국판 뉴딜 종합계획은 디지털·그린·융합 분야로 나눠 2022년까지 49조원(디딤돌 마련기), 2025년까지 114.1조원(대전환 착근기)을 투자할 예정이다.
코로나19는 친환경·저탄소 경제로의 전환도 본격화하는 계기가 됐다. 2020년 12월 10일 문 대통령의 ‘2050 탄소중립 비전 선언’이 있었으며 올해 중 총 13.2조원(국비 8조원)이 탄소중립 실현을 위해 투자될 계획이다.
코로나19에 대해 어쩌면 후세는 21세기 인류에게 던져진 하나의 거대한 물음표였다고 정의할 수도 있다. 한 개인부터 가족, 기업, 사회, 국가, 전 세계가 미래의 지속가능성에 대한 물음표에 직면토록 한 충격적인 전환점이 되고 있기 때문이다.
사회·경제·문화 전 분야와 함께 우리 농업도 패러다임의 대전환 국면에 놓여져 있다. 2020년 11월 11일 제25회 농업인의 날, 문재인 대통령은 “농업과 농촌은 지속가능한 미래의 주역이 될 것이며, 식량안보 체제의 든든한 버팀목이 될 것”이라고 강조했다.
농업이 코로나19를 통해 그린라이트를 켰다고 보기는 어렵지만 고정된 인식을 바꿀 수 있는 국면을 맞이했다는 해석은 설득력을 얻고 있다. 개인과 가족의 삶에서 안전하고 건강한 먹거리에 대한 가치가 한층 격상되었고, 국가는 식량안보 차원의 농산물 확보 강화가 주요과제로 떠올랐다. 유엔세계식량계획(World Food Programme)은 2020년 11월 “2021년 ‘기아 바이러스’가 인류를 위협할 것”이라고 경고했으며 세계 각국이 식량안보 차원의 농산물 확보 강화로 농산물 교역 악화가 일부 현실로 다가오고 있다.
이러한 변화를 사회·국가적인 농업·농촌의 중요성에 대한 인식 제고로 이어갈 수 있는 관건은 우리 농업에 내재해 있는 가능성을 얼마나 발현할 수 있는가에 달려있다는 해석도 뒤따르고 있다.
이런 가운데 농촌진흥청은 올해의 업무계획에서 ‘데이터 기반의 고효율 디지털 농업기술 개발’ 등 5대 과제를 중심으로 농업기술 혁신을 통해 ‘살고 싶은 농촌, 삶이 행복한 농업인’의 비전을 구현하겠다고 밝힌 바 있다.
또한 ‘농촌 소멸화 대응 청년이 돌아오는 농업기반 조성’, ‘식량 자급률 향상을 위한 혁신기술의 개발·확산’, ‘농산업 현장의 어려움 해소를 위한 맞춤형 기술 보급’, ‘국제협력 강화를 통한 한국형(K)-농업기술의 전파·확산’ 등이 5대 과제에 포함됐다.
허태웅 농촌진흥청장은 “고령화와 인구 정체로 농촌 소멸이 우려되고 기후변화 등으로 우리 농업·농촌이 어려움을 맞고 있지만 농업은 과학기술을 통해 혁신과 성장을 창출할 수 있는 무한한 잠재력을 지니고 있다”고 강조하면서 “현장·수요자 중심의 디지털 농업기술 개발과 보급을 통해 ‘청년이 돌아오는 살고 싶은 농촌’을 만들고, 농업인과 국민의 삶이 더 나아질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
토마토 스마트팜 생산량 31%↑ 노동비 21%↓
“전남 화순에서 토마토 농사를 짓는 장씨는 지난해부터 인공지능 플랫폼에서 보내주는 환경설정 정보를 비닐온실에 적용해 생산성을 높였다. 병해충이 발생하면 영상정보를 인식하는 인공지능 시스템이 이를 알려준다.”
“경북 의성에서 벼와 사과농사를 짓는 조씨는 드론을 이용한 벼 파종을 계획하고 있다. 과수원에는 올해 도입한 무인 자율주행 스마트 로봇을 이용해 농약을 칠 계획이다. 이를 위해 농업기술센터의 테스트베드 교육장에서 첨단 디지털 농업기술 교육을 받고 있다.”
위의 두 가지 사례는 농촌진흥청이 ‘2021년 기대되는 변화 체감사례’로 제시한 내용이다.
전남 화순에서 토마토 농사를 짓는 장씨에게 디지털농업이 가능토록 해주는 기반이 바로 빅데이터다. 농진청은 데이터 기반의 작목별 생산성 최대화 모델을 구축하고 빅데이터를 민간에 제공하여 일자리 창출도 촉진한 바 있다.
고효율 디지털 농업기술 개발을 위한 전제조건이 바로 데이터인 만큼 연구실에서 농업현장까지 빅데이터의 수집·구축이 강화되고 있다. 기상·토양정보(전국), 노지·시설재배(406농가 대상), 시군 농업기술센터 테스트베드(96개소), 디지털랩(128과제) 등을 대상으로 데이터 수집이 이뤄지고 있다.
구슬을 꿰어야 보배가 되는 만큼, 다양한 농업현장에서 발생하는 데이터의 생산·수집과 관리를 위해 ‘농업현장 데이터통합시스템’을 구축·확대한다는 계획이다. 또한 주요 작물·기술별 데이터의 표준화(2021년 15분야:[기반]식물유전자원 등 5분야, [작목]밀·콩 등 4작목, [기능]육종 등 6분야)와 품질관리를 강화하여 데이터의 분석·활용 능력도 제고할 예정이다.
농진청은 빅데이터를 활용한 스마트팜 정밀농업을 위한 인공지능(AI) 모델 개발도 이어간다. 생육단계별 최적의 재배환경 관리로 수량·품질은 높이고 비용은 절감할 수 있는 AI 모델을 개발하고 있다. 이미 2018년~2020년 토마토, 딸기, 파프리카의 AI 모델이 개발됐으며 올해는 오이, 참외, 밀, 콩, 양파의 모델 개발이 이뤄질 계획이다.
생산성 최대화 모델 적용으로 농가소득이 향상된 현장사례는 이미 나와 있다. 토마토 모델을 전북 완주 소재 현장 농가에 적용(2019~2020)한 결과 이전(2018~2019)보다 생산량 13.7% 증가, 1ha 기준 매출이 1억900만원 증가한 성공적인 결과가 나왔다.
데이터 기반의 한국형 스마트팜 기술 개발이 농업 생산성 향상에 어떤 결과를 가져왔을까? 토마토의 생산량을 비교해 보면, 10a 기준 노지 4.2톤, 일반시설 6.5톤, 선도농가 19.6톤을 생산한 것에 비해 스마트팜에서는 28.2톤의 생산량이 나왔다. 스마트팜 도입 결과 생산량 31% 향상과 고용노동비 21%가 절감되어 1인당 생산량이 21% 증가한 결과가 도출됐다.
이에 농진청은 선도농가(연동온실)에서 일반농가(단동온실)까지 다양한 형태의 온실과 남부·중부 등 다양한 지역에 적용할 수 있는 생산성 향상 모델을 개발할 계획이다.
이와 같은 생산성 향상 인공지능 모델을 클라우드 플랫폼(https://smartfarm.rda.go.kr)에 탑재해 다양한 농업인에게 서비스하고 있다. 시설재배에서는 작년 시범사업을 거쳐 작목별(딸기, 토마토) 재배농가의 5% 수준까지 서비스 확대를 추진하고 있으며, 노지재배에서는 올해 선도농가를 대상으로 시범서비스(밀, 양파 등 5작목)를 추진하고 있다.
빅데이터를 활용한 기술창업·비즈니스의 활성화를 위해 스타트업 및 스마트팜 기업을 대상으로 빅데이터 설명회도 개최할 예정이다.
온라인으로 병해충 진단하고 농약 처방
데이터농업은 시설 스마트팜에 그치지 않고 노지재배 작물의 생산성 향상을 위한 디지털 농업기술로 이어지고 있다. 농진청은 올해부터 데이터 기반의 스마트팜 기술을 노지로 확대해 식량자급률 향상과 농가소득 증대에 기여할 수 있도록 다양한 정밀농업기술의 개발·보급을 추진하고 있다.
우선 중요한 노지재배 작물 맞춤형 양·수분 정밀제어 기술 개발이 추진된다. 환경정보·생육모델 기반의 자동 관수·관비 시스템이 밀, 콩, 옥수수, 감자, 고구마(식량작물)와 고추, 대파, 가지, 당근(노지채소) 그리고 복숭아, 사과, 배, 포도(과수) 등에서 올해부터 2025년에 걸쳐 구축된다.
기계정식, 자동관수, 드론방제, 생육진단, 기상예측 등 요소기술을 융·복합한 디지털 농업기술의 현장 실증시험도 연구기관 및 일반농가 등의 농지를 활용해 벼·콩·밀(2.4ha), 양파·배추(0.5ha)에서 추진된다.
영상정보를 활용한 과학적인 병해충 진단·처방기술도 개발될 예정이다. 작물별로 발생하는 주요 병해충의 영상정보를 확보하고, 콩, 사과, 감귤, 고추 등 작물 136종과 탄저병, 응애 등 병해충 300종(병100, 충200)에 대해 인공지능(딥러닝) 기반의 병해충 자동 진단기술 개발을 추진한다.
개발 기술은 농약안전정보시스템에 탑재하여 온라인으로 병해충을 진단하고 농약을 처방할 수 있도록 수요자 중심으로 서비스를 개선할 예정이다. 지난해 농약처방 시스템을 구축했고 올해부터 2024년에 걸쳐 병해충 진단 시스템을 연계해 제공할 계획이다.
드론·위성에 의한 생육·작황·환경 등 농업관측 분야의 맞춤형 기술 개발이 추진된다. 드론을 활용한 작물별 파종기술 개발 및 무인 정밀재배 관리기술이 확립될 예정이다. 드론 활용 논 직파재배 시범단지는 지난해 5.5ha에서 올해 105ha로 확대됐다. 원격 모니터링으로 수집한 데이터를 분석해 수량을 예측하는 기술 개발도 추진된다. 현장기술 정착을 위한 드론 활용 매뉴얼 보급(2000부) 및 기술지원(3~10월)도 이어진다.
드론·위성의 작황예측, 재배면적 산정 등을 위한 위성영상 자동화 처리기술도 개발되고 있다. 논의 시군 단위 벼 재배면적 및 단수 추정모형 개선과 밭의 작목구분 알고리즘 개발 등이다.
자율주행로봇의 원격탐사·자율주행 활용 노지 디지털 기반기술 또한 개발되고 있다. 위치정보기술(GPS), 영상분석 인공지능(AI) 등 복합기술을 적용한 무인 자율주행 조향시스템 개발이 2022년까지 추진된다. 자율주행 기술 고도화를 위해 농식품부, 농협, 실용화재단이 참여하는 첨단농기계 연구협의체를 운영해 개발 기술의 산업화를 촉진한다.
원격탐사·자율주행 활용 노지 디지털 기반기술 개발
로봇과 인공지능 기술을 활용한 지능형 첨단농기계도 개발된다. 스마트 로봇 농약방제기의 성능을 고도화하고, 영상정보를 활용하여 익은 정도의 판정 및 생산량 측정이 가능한 인공지능 로봇 개발(토마토)도 이뤄진다. 과수원의 환경 및 공간정보를 분석하여 자율주행 제초가 가능한 가변형 제초로봇 시작기(prototype)의 제작을 추진한다.
한편 코로나 시대에 맞춰 디지털 기반의 비대면 농업기술보급이 강화된다. 노지 디지털농업 모델을 적용한 테스트베드 교육장이 5시군 이상 확대된다. 실용화재단의 현장실증 테스트베드 지원사업과 연계해 온라인 기술설명회가 개최됐다.
작목별 재배기술, 병해충 방제 등의 콘텐츠를 발굴(3000여종)해 중앙-지방간 정보공유시스템에 영농정보저장소(contents dam)를 구축하고 중장기적으로 농촌지도사업 정보화 종합플랫폼 구축과 연계(2022~2024)할 계획이다.
또한 민관의 노지 디지털 기술을 결합한 실증사업(3과제)을 확대하고, 시범사업 추진 등을 통해 현장에 확산한다. 노지 자동관수·관개, 농기계 안전 분야의 최신기술 시범사업이 올해 10과제 116시군으로 확대 시행된다. 밭농업 기계화 및 디지털 농업기술 매뉴얼을 개발하여 현장애로 문답집(1000부), 고구마 재배 등의 기계화(2000부), 콩 ICT기술활용(1000부) 매뉴얼을 보급한다.
수요자 맞춤형 국산 품종 개발·보급 확대
경기도 이천에서 농사를 짓는 이씨는 그동안 외래 벼 품종인 ‘고시히카리’와 ‘추청(아끼바레)’을 재배해왔으나 2020년에는 농촌진흥청과 이천시가 공동으로 보급한 우리 벼 품종 ‘해들’과 ‘알찬미’를 심었다. 그 결과 2020년의 긴 장마와 태풍에도 쓰러짐과 병해충 발생이 적어 농약을 적게 치면서도 안심하고 재배할 수 있었다. 이씨가 생산한 쌀은 밥맛이 좋아 소비자 평가회에서 좋은 평가를 받았고, 대형마트에 일반벼보다 40% 높은 가격에 판매하여 소득도 늘었다.
농진청은 코로나19로 인해 중요성이 한층 강조되고 있는 식량자급률 향상을 위한 혁신기술의 개발에도 박차를 가하고 있다. 수요자 맞춤형 국산 품종의 개발·보급이 확대되고 있으며, 외래품종 벼 재배면적은 (’17) 83천ha → (’20) 57 → (’21P) 47로 감소 추세에 있다.
식량작물은 지역별 여건 및 수요자 맞춤형 품종 개발과 보급이 강화되고 있다. 벼 ‘해들’, ‘알찬미’(이천), ‘영호진미’(합천), ‘해맑은’(아산) 등 현장의 요구를 반영한 외래품종 대체 국산 품종의 보급이 확대되고 있으며 위 사례와 같은 성과를 도출해 내고 있다. ‘해들’(고시히카리 대체)은 올해 1000ha, ‘알찬미’(아끼바레 대체)는 지난해 947ha에서 늘어나 2000ha가 재배될 예정이다.
원예·특작은 변화하는 소비 트렌드를 반영하고 경쟁력을 갖춘 품종이 육성되고 있다. 더위에 강한 고추, 기형과가 적은 딸기, 붉은껍질 배, 러시아 수출용 국화, 연작장해 해소 황기 등의 맞춤형 우량계통이 선발됐으며 전문평가단을 활용한 평가시스템 운영으로 품종선발의 객관성을 강화했다.
또한 생산단지와 시장을 연계한 국산품종의 보급을 확대하고, 재배 안정성 확립과 시장 검증을 마친 지역 적합 품종을 중심으로 우리품종 특화단지를 조성(60개소, 76ha)할 계획이다. 또한 경매사·중도매인 등 유통전문가의 품질평가를 통해 국산 신품종의 가격경쟁력 등을 사전 검토(8품목, 12품종)할 예정이다.
품종 육성의 소재로 활용하기 위한 유용 유전자원의 확보도 중요하다. 국제기구 등과의 전략적 협력을 통해 수요자가 필요로 하는 국내외 유용 유전자원 1000자원 확보를 목표로 하고 있다. 밀·콩·옥수수 등 종자주권 강화를 위한 육종소재를 확보하고, 박과채소 유전자원 수집 및 특성평가(2020∼2023, 세계채소센터 협력)도 추진한다. 수요자가 필요로 하는 육종자원을 정기적으로 조사하고(매년), 민간에서 도입이 어려운 육종자원의 확보를 지원하는 등 민간지원에도 나설 예정이다.
이와 함께 품종개발자의 요구가 많은 육종자원을 중심으로 특성평가를 강화할 계획이다. 신품종 육성 목표와 연계한 유전자원 특성평가를 원예특용 11작물, 2만7500자원, 식량 6작물, 1만자원에 대해 추진한다. 고추 비타민A, 콩 이소플라본 등과 같은 기능성, 고추 탄저병, 콩 역병 등에 대한 병저항성 등이 평가 대상이 된다.
또한 산업체와 공동 현장평가회를 통해 유용 특성을 가진 육종소재를 선발하고, 기후변화 등 환경 변화에 선제적으로 대응한다. 밀, 팥, 수수(식량작물)와 상추, 박과채소, 토마토(원예작물) 소재선발과 내재해성, 내습성 등 기후변화대응 소재와 다수성, 중소과, 착색용이 등 디지털농업 대응 소재 선발 등이다.
논 재배 적합 밭작물의 생산성 향상기술 연구
농진청은 식량자급률 향상을 위해 논 재배에 적합한 밭작물의 생산성 향상기술 개발·보급에 속도를 낼 예정이다. 논 이용 밭작물 재배의 생산성 향상을 위한 농기계 개발도 강화해 지난해까지 마늘, 감자, 콩 등 10과정의 전과정 기계화에 이어 농기계 자동화와 첨단화에 역점을 둔다.
논의 다양한 활용과 자급률 향상을 위한 밭작물 생산기술 개발에도 박차를 가하고 있다. 논은 기존의 무굴착 배수기술 대비 비용이 저렴하고, 농가에서도 간편하게 시공할 수 있는 ‘왕겨 충진 천공형 저비용 땅속배수 기술’이 개발 추진된다. 기존기술 대비 시공비용 50% 절감이 목표다.
효율적인 경지이용을 위해 곡물자급률 향상을 위한 논이용 작부체계 기술 개발이 이뤄진다. 중북부는 밭작물의 파종 한계기를 설정하고 감자-수수 2모작 등 3유형, 옥수수, 참깨, 감자, 수수의 다양한 작부모형을 개발한다. 남부는 밀 중심의 이모작, 밭작물 중심의 다모작 생산체계를 개발한다. 다모작은 (’20) 참깨(하계), 밀(동계) → (’21) 하계(벼·콩·들깨), 추·동계(IRG)로 확대해 개발한다.
첨단기술을 활용한 맞춤형 밭농업기계의 개발·보급도 강화된다. 기존의 농기계에 첨단 디지털 기술 접목으로 농기계의 첨단화를 추진한다. 조향(操向)시스템을 적용하여 자동으로 두둑을 따라가며 양파를 심는 ‘승용형 양파정식기’, 농약 살포량을 자동으로 제어하는 ‘토양소독기’ 등이다.
여성·고령농업인에게 적합한 소형·경량·승용화 농기계는 여성친화형 중경제초기(소형화·경량화), 고추 지주대 설치기·제거기(설치·제거 겸용) 등 2종이 개발된다.
농기계의 실용화 촉진을 위한 주산단지 현장실증도 드론 방제기(농약 비산 최소화), 인삼 파종기(노동력 절감), 마늘 파종기(줄기 유인 생략) 등 3종에서 추진될 예정이다.
창간5주년 특집 테마기획Ⅰ 지속가능 농업으로 가다 ① 디지털 농업기술확산과 식량자급률 향상
② 농업환경 보전과 수요자 맞춤형 기술보급 ③ 지역특화농업 활성화와 청년이 오는 농업
‘미래를 꿈꾸는 스마트 농업’, 빅데이터 농업활용서 시작
오는 10월21일부터 31일까지 11일간 전남농업기술원(나주시 산포면) 일원에서 개최되는 ‘2021 국제농업박람회’는 ‘농업이 세상을 바꾼다’는 대주제로 ‘미래를 꿈꾸는 스마트 농업’을 슬로건으로 제시하고 있다.
박람회 사무국은 이번 2021 국제농업박람회를 스마트 농업 정착의 원년으로 선포하고, 농업을 전통적 산업에서 첨단기술서비스 산업으로의 개념 변화의 원년, 단순 생산 개념에서 산업 중심의 농업개념 도입으로 문화, 관광, 치유, 식량, 건강이 어우러진 박람회를 지향하고 있다. 이에 2021 국제농업박람회는 정기 뉴스레터를 통해 빅데이터의 농업활용에 대해 자세히 설명 있다.
빅데이터의 농업 활용, ‘세상의 모든 정보를 담다’
빅데이터란 초창기의 사전적 의미는 데이터가 많이 모여있는 방대한 양의 데이터를 가리키는 정도였다. 그러나 최근의 빅데이터란 그 범위와 정의가 확장되어 정형화된 전통적인 데이터 외에도 규격을 잴 수 없는 비정형화된 데이터까지도 아우르는, 말 그대로 세상의 모든 정보의 집합이라고 할 수 있겠다.
우리가 눈치채지 못하는 사이에 우리가 행하는 많은 것들이 빅데이터라는 이름으로 기록되고 우리의 삶 곳곳에 영향을 주고 있다.
그렇다면 이런 빅데이터가 과연 농업에는 어떤 영향을 주고 농업의 발전에 어떠한 미래를 열어줄 수 있을지 알아보자.
전통형 농업의 한계 그리고 빅데이터의 의의
전통형 농업은 주로 농부의 직감과 경험에 의해 모든 재배 및 생산과정이 결정됐다.
따라서 풍부한 경험을 가진 농부의 경우에는 보다 많은 생산량을 얻을 수 있는 노하우를 지니고 있었지만, 초보 농부는 그렇지 못한 경우가 많았다. 또 이런 직감과 경험에 의해 결정된 내용은 자칫 실수를 부르기도 하고 이는 곧 치명적인 결과를 낳기도 하는 등 부작용이 언제나 도사리고 있다.
빅데이터는 이런 농부의 직감에 의한 선택과 경험에 의해 결정되는 모든 내용을 종합하여 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도와주는 데이터 묶음이라고 보면 되겠다. ‘이 땅은 비옥하니 농사가 잘 될 것이다’라는 경험에 의한 판단도 의미있지만 토양의 종합적인 분석을 통해 가장 최적의 장소에 파종할 수 있다면 장기적으로 농사의 실패율을 낮추고 생산성을 높이는 효과를 가져 올 것이다.
농업에서 활용되는 빅데이터
자료 : 2021 국제농업박람회 블로그
빅데이터의 범부에 비정형화된 데이터가 포함되어 있는만큼 농업에는 실존적이고 다양한 데이터가 빅데이터의 범주에 속하게 된다.
먼저 재배과정의 데이터란 쉽게 말해 농작물을 재배하는 과정에서 활용되는 데이터를 말한다. 주로 기후조건, 환경조건, 토양 유형과 영양소의 정도 등 재배하는 과정에서 작물에 영향을 줄 수 있는 다양한 영역의 데이터들이 주로 활용된다. 또 수확과정에서는 작물 자체에 초점이 맞춰진다고 할 수 있다. 작물을 발육정도라던가, 과실의 익은 정도 등 다년간 모여진 통계 데이터 등을 총괄해 최적의 수확시기와 수확환경을 조성할 수 있도록 도와준다.
이렇게 만들어진 다양한 데이터를 활용해 기온과 일조량이 가장 우량한 시기와 지역에 맞추어 철저하게 계획된 농업이 가능하게 된다.
빅데이터가 농업현장에 어떻게 적용되고 있고 또 어떤 데이터들이 주로 활용되는지 실제 사례를 살펴보면 이해가 쉬울 것이다.
미국 농가의 의사결정 지원 솔루션 ‘클라이밋 코퍼레이션’
구글 출신의 엔지니어 2명이 창업한 클라이밋 코퍼레이션은 농업 과정에서 발생하는 방대하고 다양한 데이터를 수집해 농가로 하여금 합리적인 의사결정을 하는데 도움 주는 솔루션을 제공하고 있다.
과거의 수확량 데이터 통계는 물론 방대한 양의 토양 데이터와 기후 데이터를 통해 농업인들이 리스크를 피하고 합리적으로 토양을 선택해 농업을 이어 나갈 수 있도록 돕고 있다.
단순한 의사 결정을 돕는 부문에서 나아가 생산량 등을 증대시킬 수 있는 더 나은 방법을 제시함으로써 농가의 생산성 증대에 크게 기여하고 있으며, 2025년에는 서비스 이용 농지가 1억6,000만 헥타르에 이를 것으로 예상돼 빅데이터의 활용이 얼마나 농가에 도움되는지 보여주는 대표적 사례로 손꼽힌다.
이스라엘의 ‘프로스페라 테크놀로지’의 실시간 작물관리 시스템
세계 100대 인공지능 업체로도 선정된 이력의 프로스페라 테크놀로지는 이스라엘의 유명한 스타트업 중 한곳이다.
인공지능과 이를 통해 수집된 빅데이터를 활용해 작물의 질병 발생 가능성 등을 파악하고 이를 통해 솔루션을 제공하는 시스템이다.
지상에 설치된 작물을 분석할 수 있는 카메라 센서를 활용해 다양하고 광범위한 데이터를 수집하고 이 데이터를 기반으로 작물을 관리하는데 필요한 의사결정에 결정적인 도움을 주는 기술은 빅데이터를 활용한 아주 좋은 예라 하겠다.
스마트 농업
특히 농업의 특성상 데이터의 양이 변수로 인해 예측이 어렵고 방대하다는 점을 극복하기 위해 인공지능을 최대한 활용하고 있는 만큼 그 경쟁력이 우수하다는 평가다.
우리의 빅데이터 농업 현실
국내서는 빅데이터 자체에 대한 인지도는 높은 편이지만 실제로 활용하는 사례는 아직 미비한 편이라 하겠다.
빅데이터 수집을 위한 센서 등 인프라가 아직 많이 구축되지 않았을 뿐만 아니라 데이터의 활용에 대한 부분은 해외보다는 많이 부족하다 보니 소규모 농가에서 활용하는 사례는 있지만 눈에 띄는 큰 성과를 보는 농가는 많지 않다.
그러나 우리나라에서도 빅데이터에 대한 관심이 꾸준히 높아지고 있는 증거로 최근 국내의 토마토 농가에서 해외의 빅데이터를 통해 수집된 데이터를 활용해 농가에 적용하고 생산량이 20% 이상 상승했다는 이야기가 있다. 우리나라도 향후 빅데이터를 활용한 많은 투자가 이뤄져야 함을 시사하고 있다.
빅데이터는 이제 선택이 아닌 필수적으로 농업에 적용해야 하는 신기술로 자리매김 하고 있다.
드론은 물론이고 각종 첨단 장비들이 우리나라 농업에서도 크게 확장되고 있은 만큼 데이터 수집을 위한 장비도 눈에 띄게 늘고 있으며 이를 활용한 스마트한 농가들이 늘어나고 있다.
국가 차원에서도 많은 지원을 약속하고 있는 만큼 곧 우리나라도 빅데이터를 활용한 선진 농업문화를 갖출 것으로 기대된다.
빅데이터 활용으로 생산성 높이고, 부가가치 창출↑
농촌진흥청 공유 데이터의 민간 활용 사례- 그린랩스(팜모닝 서비스)-농진청이 개방한 농업기상, 토양 데이터 활용(좌측) ㈜테크넬(토양양분현장진단시스템)-자사 토양 현장 진단키트의 데이터를 농진청 흙토람서비스와 연계하여 비료사용처방서를 서비스(우측)
[전업농신문=이태호 기자] 앞으로 농업·농촌의 농업인은 공공데이터를 통해 자신이 재배하는 작물에 최적화된 환경정보를 제공받고, 이를 활용해 소득 증대를 기대할 수 있을 것으로 보여 데이터 농업 인프라가 한층 강화 될 전망이다.이와관련해 최근 농촌진흥청(청장 박병홍)은 연구와 농업 현장에서 취득해 국가기관이 보유 중인 빅데이터를 전면 개방하기로 했다.
전북 완주에서 완숙 토마토를 재배하고 있는 김대만 대표는 농촌진흥청에서 제공하는 ‘스마트팜 최적 환경설정 안내서비스’에 따라 재배 방법을 바꿔 소득 증가 효과를 봤다. 스마트팜(지능형 농장) 최적 환경설정 안내서비스는 인공지능(AI)이 빅데이터를 분석해 재배 시기에 맞게 일사량·생육상태별 최적 환경관리를 제시하는 서비스다.
김 대표는 이전에는 작물 생육과 환경관리 상태를 객관적으로 파악하기가 어려워 매월 전문가의 상담을 받고 있었지만, 최적 환경설정 안내서비스를 이용하면서 농장에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있었다. 또한, 시스템을 통해 다른 우수 농가의 정보를 활용해 자신의 관리 상황을 쉽게 비교 ‧ 분석하여 토마토 재배에 적용할 수 있었다.
서비스 이용 전과 비교해 생산량은 최대 13.7% 증가했고, 매출은 10아르(1,000㎡)당 7,079만원에서 8,625만원으로 증가했다.
최적 환경설정 안내서비스는 이산화탄소 사용량을 줄이는 데도 한몫했다. 작물을 키우기 위해 광합성이 활발하도록 광합성 재료인 이산화탄소를 시비해주는데, 시기별 적정 이산화탄소 농도 기준이 없어 농가에서 이산화탄소를 필요 이상으로 낭비하는 경우가 잦았다. 하지만 서비스를 이용하면서 불필요한 낭비가 줄었다.
김 대표는 “최적 환경설정 안내서비스를 이용하면서 정밀한 환경관리와 양분 공급이 가능해져 작물이 받는 스트레스를 줄이고 생산량을 높일 수 있었다”라고 말했다.
농촌진흥청에서는 노지, 시설, 축산, 연구 분야 1,882개소의 데이터를 수집하고 있으며, 이를 빅데이터 관리시스템을 통해 분석, 처리해 수요자 맞춤형 서비스를 추진하고 있다.
스마트팜에서 수집한 데이터를 이용해 서비스되고 있는 생산성 향상 모델은 농가 온실에 실제 적용돼 농가소득 향상에 도움을 주고 있다.
이러한 정보는 개인용 컴퓨터(PC)나 이동통신(모바일)으로 누구나 접속이 가능하며 현재까지 누적 조회수는 (2022. 1.25. 기준) 3만 2,165건이며, 월평균 이용자는 1,399건에 달하는 것으로 집계됐다.
농촌진흥청은 스마트팜 최적 환경설정 안내서비스 우수사례들을 모아 ‘2021년 디지털농업 우수성과’ 책자를 발간하고, 누리집을 통해 파일(PDF)로 공유하고 있다. 또한, 민간기업에는 에이피아이(API)를 연계해 정보를 제공하고 있으며, 전 국민에게는 공공데이터포털을 통해 무상으로 데이터를 제공하고 있다.
또한 농협중앙회는 스마트팜 모델, 농업기술 교육 동영상 등을 농협조합원을 위한 ‘오늘농사’ 앱에 연계해 서비스하고 있고, ㈜그린랩스, ㈜아이들 등 민간 새싹기업(스타트업)들은 토양 데이터, 기상정보 등을 연계해 자사 회원을 대상으로 서비스해 수익을 창출하고 있다.
농촌진흥청 성제훈 디지털농업추진단장은 “농업 분야의 품질 좋은 데이터 수집을 확대하고 개방․공유해 민간에서 새로운 부가가치를 창출하는 선순환의 데이터 생태계 구축을 이루어 갈 것”이라고 말했다.
키워드에 대한 정보 농업 빅 데이터
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