스마트 농업이라고도 하는 스마트 농업은 첨단 기술과 데이터 기반 농장 운영을 채택하여 농업 생산의 지속가능성을 최적화하고 개선하는 것입니다. 스마트 농업에 사용되는 기술에는 인공 지능(AI), 자동화 및 사물인터넷(IoT)이 포함됩니다.
새로운 기술과 툴은 오랫동안 농장 관리 및 식량 생산에 필수적인 역할을 해왔지만, 현재 스마트 농업 기술의 개발과 채택을 촉진하는 긴급한 우려 사항들이 있습니다. 그 중 가장 중요한 것은 식량 안보입니다. 국제통화기금(IMF)에 따르면, 2050년까지 글로벌 인구 증가에 발맞추어 식량 생산량을 70% 증가시켜야 합니다.1
기후 변화로 인해 충분한 식량을 확보하기가 어려워지고 있습니다. 이로 인해 농작물 수확량이 감소하고, 관개용수를 포함한 천연자원을 안정적으로 확보하기도 어려워지고 있습니다. 기후 문제 외에도 농업 부문은 비료와 같은 투입물 비용 상승, 원자재 가격 변동, 규제 요건 강화로 인해 수익성 문제에 직면해 있습니다.
“스마트 농업을 통해 기후 변화로 인한 불확실성에 더 잘 적응하고, 환경 영향을 완화하며, 농업 생산의 탄력성을 높일 수 있습니다.”
— 국제표준화기구(ISO)2
초기의 농업 관행은 인간의 노동, 동물 및 간단한 도구를 사용하는 데 중점을 두었습니다. 농업 기술의 주목할 만한 발전으로는 1701년 보다 효율적인 파종을 위한 종자 드릴의 발명, 1800년대 곡물 타작에 동력을 공급한 증기 견인 엔진, 1900년대 초의 가스 동력 트랙터 등이 있습니다.
농업 기계의 도입은 농업에서 육체 노동의 필요성을 크게 줄였으며, 데이터 수집 및 분석을 통해 농부들은 작물과 가축의 생산성을 향상시킬 수 있었습니다. 이 방법은 정밀 농업 또는 정밀 농사라고 불리며, 1980년대 초에 "정밀 농업의 아버지"로 알려진 Pierre Robert 박사에 의해 시작되었습니다. 그는 농지의 서로 다른 지역이 최상의 작물 성장을 위해 다양한 양의 영양소가 필요하다는 것을 연구했습니다. 그의 연구는 농지에 자원을 다르게 분배하는 농업 시스템의 개발로 이어졌습니다.3
1990년대에는 디지털 작물 수확량 모니터가 만들어지고 위성 기반 글로벌 위치 시스템(GPS)의 사용이 증가하면서 농업 산업 기술이 더욱 발전했습니다. 수확량 데이터를 GPS와 결합함으로써 농부들은 수확량을 매핑하여 수확 중에 작물 특성과 품질에 대한 중요한 정보를 실시간으로 파악할 수 있게 되었습니다. 나중에 GPS 기술은 자동화라는 또 다른 큰 돌파구를 제시했습니다. 자율주행 트랙터는 2000년대 초반 농기구 장비 기업인 John Deere와 NASA의 파트너십에서 탄생했습니다.
다양한 농업 기업의 농업 생산에 혁명을 일으키는 첨단 기술이 오늘날의 현대 농업을 뒷받침합니다.
미국 상무부 산하 국립 표준 기술 연구소에서는 정보 통신 기술(ICT)을 데이터 및 정보의 캡처, 저장, 검색, 처리, 표시, 표현, 조직, 관리, 보안, 전송 및 교환으로 정의합니다. 토양 함량부터 기상 조건에 이르기까지 모든 것에 대한 데이터 수집은 스마트 농업의 핵심 요소가 되었으며 ICT는 농부들이 해당 데이터를 정리하고 전송하는 데 도움을 주고 있습니다.
IoT는 데이터를 수집할 수 있는 센서, 소프트웨어 및 네트워크 연결이 내장된 물리적 장치, 차량, 가전제품 및 기타 물리적 사물의 네트워크를 말합니다. 스마트 농업의 경우 IoT 장치에는 농작물 모니터링, 가축 추적, 농기구 상태 관찰을 위한 센서를 비롯한 다양한 종류의 IoT 센서가 포함됩니다. 또한 빛 감지 및 거리 측정(LiDAR) 기능이 탑재된 무인 항공기(UAV) 또는 드론도 원격 센싱을 통해 농업 데이터를 수집합니다.
자동화와 로봇은 현대의 스마트 농업에서 두드러지게 나타납니다. 농부들은 자율주행 트랙터 외에도 파종, 수확, 가지치기 등의 작업에 로봇을 사용합니다. 또한 비료, 살충제 및 기타 농업 투입물을 기존 방식보다 더 효율적이고 정밀한 방식으로 살포하기 위해 UAV를 배치할 수도 있습니다. 특히 비료를 보다 정밀하고 제한적으로 살포할 경우 비료는 온실가스 배출의 주요 원인인 환경에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
농업 부문 및 기술 제공 업체는 스마트 농업 기술과 혁신을 통해 더 나은 농업 미래를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 전 세계에서 스마트 농업 덕분에 농업 생산성이 최적화된 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
텍사스에서는 스마트폰 앱에 연결된 센서가 토양 수분을 포함한 토양 상태에 대한 실시간 정보를 수집하고 있습니다. 앱은 이 정보를 일기 예보 등 다른 데이터와 결합하여 AI 기반 분석을 통해 급수 추천을 생성한 뒤, 이를 농업 가뭄과 기후 변화가 영향을 미치는 지역에서 작물의 더 나은 성장을 위해 농부들의 모바일 기기로 전송합니다.
효율적인 물 사용이 역시 중요한 과제인 캘리포니아의 한 와이너리에서는 일기 예보, 위성 이미지, 센서로부터 정보를 수집하여 포도나무의 스트레스를 측정하는 클라우드 기반 도구를 구현했습니다. 데이터를 분석하면 각 포도나무의 필요에 맞는 급수 추천을 제공하며, 이 도구를 도입한 후 수확량은 26% 증가하고 물 사용량은 16% 감소했습니다.
카자흐스탄 알마티 지역에는 5헥타르 규모의 '스마트 온실' 시설에 IoT 기술과 AI가 탑재되었습니다. 이러한 기술은 온실 내 환경을 모니터링하고 필요에 따라 온도, 빛, 습도 및 관개 수준을 자동으로 조정하여 작물 성장을 위한 최적의 환경을 조성합니다.4
영국의 연구원들은 낙농장의 소에게 센서를 부착하여 걸음 수와 먹고 누워있는 시간을 포함한 소의 활동을 추적했습니다. 활동적인 소는 일반적으로 더 긍정적인 행동을 보이기 때문에 이러한 정보는 농부들이 개입할 필요가 있는지, 즉 동물의 만족도를 높이기 위해 환경에 변화를 주면 우유 생산량을 높일 수 있는지를 판단하는 데 도움이 됩니다.5
¹ "빠르게 증가하는 세계 인구 식량 공급 지원", 라바 아레즈키, IMF 블로그, 2017년 1월 31일.
² "스마트 농업: 데이터 기반 농업의 혁신적인 잠재력", ISO.
³ "정밀 농업의 진화와 정책적 시사점", Bernt Nelson, 미국 농업국 연맹, 2023년 8월 23일.
⁴ ""스마트" 온실이 카자흐스탄 농부가 일 년 내내 채소를 재배하는 데 도움이 되는 방법", 유엔 식량농업기구, 2023년 8월 2일.
⁵ “How 'robocows' are helping keep Scotland's cattle happy”, The Herald, 2023년 8월 14일.