우리나라 농업 경쟁력을 높이기 위한 방안으로 스마트팜 기술에 대한 논의가 활발하다. 현재 스마트팜은 외산시스템 도입을 통해 선도농가를 중심으로 파프리카, 딸기, 토마토 등의 재배에 일부 적용되고 있고, 농림수산식품부는 시범사업을 통한 확산 의지를 피력하고 있다. 그러나 우리 실정은 스마트팜 주요 장비의 외산 의존에 따른 구조적 한계점(경제성 및 유지보수성 취약)에 봉착하고, 농가의 실질적 소득증가 기여도가 낮은 수준에 머물러 있다. 따라서 본고는 최근 국내외 스마트팜 기술의 현황 및 문제점을 분석하여 이를 기반으로 향후 발전방향에 대해 언급하고자 한다. 스마트팜 주요 장비의 국산화 및 표준화, 가공 유통 외식 관광 레저 등 2/3차 산업 및 기상 물환경 등 타 산업과의 융복합을 통한 새로운 부가가치 창출이 핵심사항으로 여겨진다.
농업 분야에서의 IT 영역 융합은 네트워크를 기반으로 자동제어 기술과 실시간 정보제공을 통해 곡물의 생산성 재고 및 품질 향상 방안을 기대하게 되었다. 유비쿼터스 환경하에 농업 분야에서의 IT 융합 서비스는 기존의 농작물 생산, 유통, 소비 분야에서의 어려움을 극복하는데 많은 장점을 제공하게 되었으며 ICT와 접목하여 새로운 서비스를 창출하게 되었다. 본 논문에서는 네트워크 기반에서의 유비쿼터스 환경에서 농업을 위한 서비스 표준기술 요구조건 을 제시한다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
본 논문은 국내 농업 산업이 직면한 주요 과제를 해결하기 위한 농업 데이터 공유 플랫폼의 설계 과정을 제시한다. 사용자의 편의성을 위해 사용자 요구사항을 우선적으로 고려한 인터페이스로 설계되었으며 다양한 분석 기술을 제공하여 현장에서의 환경, 생육, 경영 및 제어 데이터에 대한 분석 결과를 시각화하여 제공하는 플랫폼을 설계하였다. 또한 플랫폼은 File to DB 및 DB to DB 연결 방식을 지원하여 플랫폼과 농가 간의 원활한 연결을 보장한다. UI 디자인 프로세스는 HTML/CSS 기반 언어, JavaScript, React를 활용하여 플랫폼 로그인부터 데이터 업로드, 데이터 분석, 시각화 기능까지 포괄적인 서비스를 제공하도록 설계되었다. 본 연구를 통해 한국형 스마트팜 모델 개발에 기여하고 농업 현장 및 연구자들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
가축 생산은 파키스탄 농촌 인구의 2 번째로 큰 활동이며, 더욱이 농촌 지역에 사는 파키스탄 전체 인구의 67 %가 축산 활동에서 수입을 얻고 있다. 파키스탄 농촌에서 농업의 한 부분인 가축 생산은 파키스탄인에게 매우 중요하기 때문에, 비용 효과가 높은 비율과 실질적인 기술 도입으로 이 분야를 더욱 발전시키는 것이 특히 중요하다. 파키스탄 농업 분야에서 이러한 중요한 분야를 개선하기 위한 노력의 일환으로 파키스탄의 가축 생산 및 관리의 마이크로 프로세서 및 마이크로 컨트롤러 등 IoT 기술을 활용하는 능력과 가능성을 더 잘 이해하기 위한 연구가 진행되고 있다. 사물의 인터넷은 IoT 기술의 적용에 따른 비용절감과 효과적인 축산관리를 통해 소규모 농촌 축산물을 대규모 사업으로 확대할 수 있게 한다. 본 논문은 스마트 동물 농장에 기초한 IoT 농업 모델을 언급하였으며 그 분야에 IoT 기술을 적용하는 단점과 장점을 분석하였다. 본 연구에서 안전 센서를 탐색하여 가축의 무리 활동을 모니터링하고 시간 응답에 필요한 중요한 작업을 감지하기 위하여 시스템의 일부로 이러한 센서 사용에 목표를 두었다. 이 시스템은 필요 시에 사료와 물을 공급하고, 가축의 질병과 열을 방지하기 위하여 스마트 폰이나 컴퓨터와 이러한 기기를 인터넷으로 연결하여 온도와 습도를 제어해 한다. 본 논문에서는 IoT에 기반한 스마트 동물 농장 모델을 제안하였다.
최근 농업 방식이 경험 기반의 농업에서 데이터 기반의 농업으로 변화하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 농업 생산의 변화는 크게 세 가지 영역으로 전개되고 있으며, 스마트 센싱과 모니터링 영역, 스마트 분석 및 기획 영역, 스마트 제어 영역이 있다. 노지 스마트 농업 실현을 위해서는 특히 토양의 물리적, 화학적 특성에 대한 정보가 필수적이며, 관행적인 이화학성 측정은 샘플을 채취한 후 실험실에서 분석하고 있어 비용, 노동력, 시간이 많이 소요되어 현장에서 신속하게 측정할 수 있는 측정 기술이 시급하다. 또한 측정자가 인력으로 휴대하며 이동할 수 있고 한국의 논, 밭, 시설하우스에 이용할 수 있는 형태의 토양분석 시스템이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 토양시료를 채취하여 정보 분석이 가능한 소프트웨어를 개발하여 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 토양 성분측정 센서를 경도 측정 및 전극 센서 등으로 구성되어 기본적인 토양 성분 측정을 진행하였으며, 추후 연구를 통해 CCD카메라, 초음파 센서, 샘플러를 이용한 토양 샘플링 등이 적용된 시스템을 개발할 예정이다. 따라서 로드셀을 이용한 경도 측정 표시, 전도도를 이용한 수분, PH, EC 측정 표시 등 실시간으로 토양의 상태를 측정하여 분석할 수 있는 센서 및 토양분석 UI를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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