4차산업혁명 등의 스마트 산업 발전으로 농업분야에도 점점 전문화 및 분업화된 ICT기반 기술이 수용되고 있으며, 이에 기반한 삶의 질 향상은 계절과 무관하게 언제나 신선한 과일이나 채소를 제공받고 싶어하는 소비자들의 요구를 증대시키고 있다. 본 논문에서는 신선한 과일이나 채소를 사계절 구분없이 가정에 제공할 수 있도록 단기 육묘가 가능하고, 육묘종에 따라 생육환경을 맞춤형으로 관리하여 별도의 시설 및 인적 자원을 최소화할 수 있는 스마트 육묘재배 시스템을 제안한다.
본 연구의 목적은 흰점박이꽃무지 사육농가 및 사육환경에 대해 일반농가의 실태를 조사·분석하여 식용곤충 사육시설에 대한 기초 연구자료를 수집하기 위한 것이다. 전국에 곤충사육 농가로 등록한 업체 중에서 흰점박이꽃무지를 사육하는 농가 17농가를 대상으로 설문조사를 실시하여 농장운영 및 시설·장치 현황 등을 조사하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 일반적으로 곤충사육 농가는 대부분 농가형으로 운영되고 있지만, 생산업, 유통업 및 가공업 등으로 신고하여 곤충사육 농가에서 직접 생산, 가공 및 제품 개발 등을 하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 대부분의 곤충사육 농가는 판넬 형식의 건축물 내에서 냉·난방기를 가동하여 곤충의 생육환경을 조성하고 있으며, 필요에 따라 IoT 기반의 사양관리 장치 및 운영관리 시스템을 활용하고 있는 것으로 파악되었는데, 식용곤충 대량생산을 위한 사양관리 장치 및 생산 기반시설 구축은 여전히 부족한 상황으로 개선이 필요해 보인다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
본 연구에서는 2018년부터 2021년까지의 국가가뭄정보통계집 자료를 바탕으로 호서 지역 내 농업가뭄 피해 사례들을 심층분석하고, 당시 지원된 농업용수 공급량에 주목하여 실제 용수 공급에 영향을 미친 잠재적 요인들의 특성을 파악하였다. 먼저, 농업가뭄 피해를 가뭄 당시 실제 공급된 농업용수량으로 정의하고, 피해 민감도라는 개념을 새롭게 도입하여 잠재적 영향 요인들과 농업용수 공급량 간의 지역별 연관성을 분석하였다. 본 연구는 농업 환경과 기상 조건 관련 인자들을 잠재적 영향 요인으로 규정하고, 연도별 도시면적당 농경지 면적 비율, 도시인구수 대비 농업종사자 비율, 전체 용수 이용량 대비 농업용수 비율, 월별 강수량, SPI(-3, -6, -9 및 -12)를 대상으로 연구를 수행하였다. 이러한 인자들의 변화에 따른 실제 공급된 농업용수량의 변화 정도를 수치화하여 지역별 피해 민감도를 산정하였다. 이를 위해, 먼저 잠재적 영향 요인과 실제 공급한 농업용수의 전월대비 증감량을 2018년부터 2021년까지 월별로 계산하였으며, 최대·최소 정규화를 통해 0부터 1 사이의 값으로 수치화하였다. 앞서 언급한 월별 증감량의 비율을 바탕으로 4년간의 절대적 수치 변화 정도를 비교·분석하였다. 그 결과, 농업 환경 관련 인자들 중 전체 용수 이용량 대비 농업용수 비율이 상대적으로 피해 민감도가 큰 것으로 나타났으며 기상 조건 관련 인자의 경우, SPI-9에 대한 피해 민감도가 가장 높은 수준임을 확인하였다. 추후, 본 연구에서 제안한 방법을 바탕으로 다양한 요인들에 대한 피해 민감도 산정 결과들이 도출된다면 농업가뭄 피해 시 농업용수 공급의 적절성 여부를 판단하는 데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
현재 우리나라 농업은 농식품 산업과 ICT 융합화로 새로운 가치를 창출하고, 농촌 지역 정보화 확충, 농정 시스템 효율성 제고 등을 통해 성장동력을 확충함으로써 지속가능한 성장을 도모하고 있다. 한편 국내 농업 ICT 융합 기술은 생산 분야 위주로 초기단계 수준에 머물러 있어, 생산 유통 소비단계를 아우르는 체계적인 기술개발과 표준화를 통한 성공 모델의 확산이 필요하다. 또한, 대형 유리 온실의 관제 및 제어 시스템은 외산 제품이 대부분이고, 농식품 ICT 융복합 기술에 관한 표준화 미흡 및 관련 기업의 영세성 등으로 민간 주도의 농식품 ICT 융복합 활성화에 한계가 있다. 그리고 기존의 농업기술에 정보화기술, 자동제어 기술 등 ICT 고유의 기술을 융합시켜 농업의 생산 유통 소비 전 과정에 걸쳐 생산성향상, 효율성 증대, 품질향상 등과 같은 고부가가치를 창출 방안 모색이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 국내 농업-ICT 융합 기술 개발 현황, 표준화 동향 및 정책 동향 등을 분석하여 우리나라가 선도할 농업 ICT-융합 기술 분야를 도출하고 향후 표준화 방안을 제시하고자 한다.
빗물자원의 대부분은 바다로 유입되어 소모되거나, 하수로 유입되어 불필요한 고도처리 공정이 진행되고, 하수처리장 용량에 과부하를 발생시키는 등 막대한 예산이 투입되고 있는 실정이다. 갈수기시 농가에서 용수를 확보하기 위한 용수 운반장치 등 기반구축이 쉽지 않으며, 인력 부족으로 정상적인 용수공급에 어려움을 겪고 있다. 이에 빗물자원을 용수로서 효율적으로 활용하기 위한 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 빗물저류조에 스마트 관수제어 시스템을 적용한 것으로 지중에 설치된 토양수분 센서와 저류조 내부의 수위 센서에서 관측된 데이터를 토대로 자동으로 지중에 수분을 공급하는 시설이다. 지중에 수분이 부족할 경우 밸브를 열어 자동으로 펌프를 가동시켜 저류조 내부의 물을 지중으로 공급시키며 지중의 수분이 충분하거나 저류조 내부의 물이 부족해질 경우 밸브를 닫아 공급을 중단하도록 한다. 또한 저류조의 수위와 토양의 수분량, 펌프의 작동여부 등은 앱을 이용하여 실시간으로 확인이 가능하며, 스마트폰 앱을 이용한 수동조작 또한 가능하다. 본 기술은 집수, 저류, 공급, 통신, 제어, 센서 총 6종의 모듈로 구성되어 있으며, 사용자의 환경 및 예산의 따라 집수, 저류, 공급 모듈 등 맞춤형 제품 구성이 가능하도록 개발하였다. 저류조의 물공급을 관리, 제어하는 시스템으로 센서로부터 전송받은 데이터를 기준으로 펌프를 작동시켜 수분공급을 제어할 수 있으며 해당 기록을 서버에 저장하여 데이터의 통계를 구할 수 있도록 하였다. 사용자가 앱을 통하여 직접적인 제어 및 가동환경에 대한 설정을 할 수 있어 사용자가 직접 현장에 오지 않아도 토지의 현황과 저류조의 수위, 수분 공급상황 등을 직접 제어할 수 있도록 개발하였다.
본 연구는 스마트팜의 수용의도에 미치는 영향요인들을 살펴보고 이를 바탕으로 스마트팜 확산을 위한 제언을 하고자 하였다. 실제 농업에 종사하고 있는 농업인 대상으로 수집한 설문결과를 SPSS v22.0 및 Process Macro v3.0를 활용한 자료분석에 사용하였으며, 독립변수로는 스마트팜의 기술적 특성으로 가용성, 신뢰성, 경제성을 선정하여 종속변수인 수용의도에 미치는 영향을 분석하였고, 노력기대의 매개효과를 분석하였다. 연구결과, 기술적 특성 중 가용성과 경제성은 수용의도에 정(+)의 영향을 미치며, 신뢰성은 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 가용성, 신뢰성, 경제성은 노력기대에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개효과와 관련하여 노력기대는 스마트팜 기술적 특성인 가용성, 신뢰성, 경제성과 수용의도간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 연구 결과는 스마트팜의 잠재적 수용자를 대상으로 한 정책수립의 방향성 모색, 실제 현장에서의 스마트팜 교육 및 컨설팅에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
건물, 차량, 사회인프라시설과 달리 농작물이란 물리적인 시설이 아닌 농업경제 활동의 결과물로서 최종적으로 판매를 통해 수익을 창출하는 행위에서 재난으로 인하여 지장을 받게 되는 경제적 피해가 고려되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 홍수로 인한 농작물 피해를 "생산비 매몰비용"과 "순수익 손해"를 농작물 피해추정의 척도로 하였다. 생산비 매몰비용이란 경작시작부터 피해발생까지 투입된 생산비의 회수불가에 따른 피해이며, 순수익 손해란 피해발생에 따른 기대 순수익 하락에 따른 피해를 의미한다. 다양한 작물 가운데 10종의 대표작물을 선택하고, 각 작물의 표준생산비와 표준순수익을 농업생산 및 수익과 관련한 통계자료로부터 결정하였다. 이로부터 생육경과율과 홍수 발생시기(6~9월)를 고려하여 월별 투입생산비 및 기대순수익을 결정하였다. 대상지역 내 재난에 노출된 작물정보를 정의하는 농작물 인벤토리는 농림축산식품부에서 제작된 스마트 팜 맵(농경지 전자지도)을 활용하였고, 다양한 작물이 혼재된 밭의 경우 농업면적조사 결과를 토대로 결정한 밭작물 재배현황비를 고려하였다. 홍수에 따른 취약성을 설명하는 농작물 손상함수는 영향인자는 침수심, 침수기간이며, 이를 기준으로 한 손상함수는 농림부의 농업재해피해조사요령과 일본 치수경제조사메뉴얼을 참고하여 제시하였다. 본 연구에서 제시한 농작물 피해 추정 방법은 기존 방법인 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)과 비교할 때 대표작물의 현실화, 국내 실정을 고려한 손상함수, 그리고 면적 기반의 원단위를 사용함으로써 실무적으로 명확하고 실용적으로 사용될 것으로 기대된다.
Is the Fourth Industrial Revolution a revolution for cities only? Through the Fourth Industrial Revolution, Korea has entered quickly in the influence area of intelligent information technology such as IoT, AI, Big data, Cloud, ICT, Digital twin. However, as the information gap between the rural zone and the urban zone worsens, a policy was needed to reduce such a gap. Therefore, this research analyzed EU's smart village project, and investigated the problem and improvement of the actual smart village through the interview and field study with the person in charge of the actual smart village project in Korea. Based on the analytic result, 5 plans were deduced to improve Korea's smart village project. First, make the realistic adjustment of project period to assure the sustainability of smart village; second, make the new establishment of the department in charge of smart village project; third, construct the system of integrating and cooperating the policy that can embrace all the rural zone and the urban zone; the fourth, expand the application area of customized ICT technology according to the new rural policy environment; and finally introduce the residents' capacity development project through the rural guidance project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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