스마트 농업이란?
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게시: 2023년 12월 10일
기고자: 앨리스 곰스틴(Alice Gomstyn), 알렉산드라 욘커(Alexandra Jonker)

스마트 농업이란?

 스마트 농사(Smart agriculture)라고도 하는 스마트 농업(Smart farming)이란 농업 생산의 지속 가능성을 최적화하고 개선하고자 첨단 기술과 데이터 기반 농장 운영을 도입하는 것입니다.스마트 농업에  사용되는 기술에는 인공 지능 (AI), 자동화 및  사물 인터넷 (Iot) 등이 있습니다.

 새로운 기술과 도구는 오랫동안  농장 관리 와 식량 생산에 필수적인 요소였지만, 오늘날 스마트 농업 기술의 개발과 도입은 시급한 문제로 인해 추진되고 있습니다.그중 가장 주된 문제는 식량 안보입니다. 국제통화기금(IMF)에 따르면 세계 인구 증가에 발맞추기 위해서는 2050년까지 식량 생산량을 70%까지 늘려야 합니다.1

 식량 안보 문제를 더욱 악화시키는 것은 기후 변화로, 이는 농작물 수확량을 저해하고 관개 용수와 같은 천연 자원의 가용성을 위협합니다. 이러한 문제와 씨름하는 것 외에도 농업 부문은 비료와 같은 투입 비용 상승, 원자재 가격 변동, 규제 요건 증가로 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

IBM Environmental Intelligence Suite: Agriculture

스마트 농업 기술을 정확한 농업 예측과 통합합니다.

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초기 농업 관행은  인력, 동물 및 간단한 도구의 사용을 중점으로 했습니다. 농업 기술에서 주목할 만한 발전으로는, 1701년 보다 효율적인 파종을 위한 종자 드릴의 발명, 1800년대 증기 견인 엔진을 통한 탈곡기 발명, 1900년대 초 가스 동력 트랙터의 도입 등이 있습니다.

농기계의 등장으로 농업 생산에 필요한 수작업이 크게 줄었들었으며, 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 능력은 농부들이 농작물과 가축 생산을 최적화하는 데 도움을 주었습니다. '정밀 농사(presicion agriculture)'라고도 불리는 이러한 '정밀 농업(precision farming)'은 적어도 1980년대 초, '정밀 농업의 아버지'로 알려진 피에르 로버트(Pierre Robert) 박사의 연구로 거슬러 올라갑니다. 로버트 박사는 토양의 가변성과 최적의 작물 수확량을 위해 밭의 각기 다른 부분에 다른 수준의 영양분이 필요하다는 아이디어를 연구했습니다. 로버트의 연구는 농업 시스템에서 가변율 현장 관리 개발의 길을 닦는 데 도움이 되었습니다.3

1990년대에는 디지털 농작물 수확량 모니터가 발명되고 위성 기반 위성 항법 시스템 (GPS)의 사용이 증가하면서 농업 비즈니스에서 사용되는 기술이 다시 한 번 도약했습니다. 수확량 모니터 데이터와 GPS 매핑을 결합하여 수확량 매핑이 가능해졌고, 이를 통해 수확이 진행되는 동안 작물의 특성과 품질에 대한 중요한 정보가 실시간으로 .제공되었습니다. GPS는 나중에 농업 기술의 또 다른 주요 발전인 자동화를 지원하는 데 도움이 되었습니다.  자율 주행 트랙터는 2000년대 초 농기구 회사인 John Deere와 NASA의 협력을 통해 탄생했습니다.

 

식량 안보를 위한 싸움은 소규모 농사를 짓는 농부들에게 힘을 실어줘야 합니다.

소규모 농사를 짓는 농부들이 전 세계 식량 공급의 약 3분의 1을 생산합니다.

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오늘날의 스마트 농업 기술

오늘날의 현대 농업 솔루션은 크고 작은 농업 비즈니스의 농업 생산에 혁명을 일으키고 있는 첨단 기술을 기반으로 합니다.

정보 통신 기술 (ICT)

ICT는 미국 상무부 국립표준기술연구소에서 정의한 대로 데이터 및 정보의 캡처, 저장, 검색, 처리, 표시, 표현, 프레젠테이션, 조직, 관리, 보안, 전송 및 교환을 포괄합니다. 토양 함량부터 기상 조건까지 모든 것에 대한 데이터 수집은 스마트 농업의 핵심 요소가 되었으며 ICT는 농부들이 해당 데이터를 정리하고 전송하는 데 도움을 줍니다.

사물인터넷(IoT)

 사물 인터넷 (IoT)은 데이터를 수집할 수 있는 센서, 소프트웨어 및 네트워크 연결이 내장된 물리적 디바이스, 차량, 기기 및 기타 물리적 개체의 네트워크를 의미합니다. 스마트 농업의 경우, 연결된 IoT 디바이스에는 농작물 모니터링, 가축 추적, 농기구 상태 관찰 등 다양한 종류의 IoT 센서('스마트 센서'라고도 함)가 포함됩니다. 무인 항공기(UAV)나 LiDAR가 장착된 드론도 원격 감지를 통해 농업 데이터를 수집합니다.

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)

인공 지능과 기계 학습은 농부가 IoT 이니셔티브에서 비롯된 크고 복잡한 데이터 세트인 '빅 데이터'에서 통찰력을 얻도록 도움을 줄 수 있습니다.클라우드 기반 AI 및 기계 학습 솔루션을 통한 데이터 분석 및 모델링은 의사 결정과 스마트 농업 기술에 정보를 제공할 수 있습니다.예를 들어 머신 러닝으로 구동되는 예측 분석, 날씨 데이터 세트 및 농업 예측 모델은 농업 산업이 농작물 생산, 토지 활용 및 공급망 계획 등 농업 생산 프로세스를 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자동화 및 로보틱

자동화 그리고 로보틱은 현대의 스마트 농업 관행에서 두드러지게 나타나는 특징입니다. 자율 주행 트랙터 외에도 농부들은 파종,  수확 및 가지치기와 같은 작업에 로봇을 활용합니다. 또한 데이터 수집에 일반적으로 사용되는 UAV를 배치하여 기존 방법보다 더 효율적이고 정밀한 방식으로 비료, 살충제 및 기타 농업 투입물을 살포할 수 있습니다. 특히 보다 정확하고 제한된 비료 사용은 환경에 뚜렷한 영향을 미칠 수 있습니다. 비료는 온실 가스 배출의 중요한 원천이기 때문입니다.

스마트 농업 활용 사례

 농업 부문 및 기술 제공 업체는 스마트 농업 기술과 혁신을 통해 더 나은 농업 미래를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다음은 스마트 농업 덕분에 전 세계적으로 농업 생산성이 최적화된 몇 가지 예입니다.

텍사스(Texas)에서는 스마트폰 앱에 연결된 센서가 토양 수분을 포함한 토양 상태에 대한 실시간 정보를 수집하고 있습니다.앱은 이 정보를 일기 예보를 포함한 다른 데이터와 결합하여 AI 기반 분석을 통해 급수 권장 사항을 제공합니다.가뭄과 기후 변화의 영향을 받는 지역에서 작물이 더 잘 성장할 수 있도록 수자원을 효율적으로 배치하기 위해 농부들의 모바일 기기로 권장 사항을 전송합니다.

어떻게 하면 물을 효율적으로 사용할 수 있을지가 주요 관심사인 캘리포니아(California)의 한 와이너리는 일기 예보와 위성 이미지, 또한 포도나무 스트레스를 측정하는 센서에서 정보를 수집하는  클라우드 기반 솔루션을 와이너리에 구현했습니다.  데이터를 분석하면 각 포도나무의 필요에 맞는 물 공급 권장 사항이 산출됩니다. 솔루션을 적용한 후 수확량은 26% 증가한 반면 물 사용량은 16% 감소했습니다.

카자흐스탄 알마티(Almaty) 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

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IBM® Environmental Intelligence Suite는 기상 및 기후 영향을 모니터링, 예측 및 대응하는 데 사용되는 SaaS 플랫폼입니다. 여기에는 지리공간 및 기상 데이터 API와 산업별 환경 모델이 포함된 선택적 추가 기능이 포함되어 있어 기업은 파괴적인 환경 조건을 예측하고 위험을 사전에 관리하며 보다 지속 가능한 운영을 구축할 수 있습니다.

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