스마트팜 소개
스마트 농업이 가져올 혁명은 단순히 밭을 경작하는 고전적인 방식에서 벗어난다. AI 융합 기술과 정보 시스템을 활용하여 식량 생산의 효율화, 자원의 최적 이용, 환경 보호로 방향을 전환하여 지속 가능한 재배 방식을 개발하는 것이다.
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세계 인공지능 (AI) 시장 규모는 2025년까지 연평균 38.4% 성장해 1천840억 달러 (약 204조원) 규모의 시장을 형성할 것으로 전망되고 있다.
지속 가능 문제와 직결되는 첫 번째 축은 지구온난화이다. 기후 온난화 이상기후와 자원 제약 하에서 수확량을 증가시키면서 자원 이용 효율을 개선하고, 안정적으로 농작물을 생산해야 한다. 기존 농업에서는 대량의 화학비료와 기계 사용이 필수적이었지만, 스마트 농업은 지속 가능한 농업에 중요한 역할을 하고 있다. CO2 배출 감소, 생물 다양성 보호 등 친환경적인 노력과 함께 에너지 절약형 시설과 순환형 수경재배 시스템 등이 개발되어 결과적으로 지구온난화에 미치는 영향도 억제한다.
다른 축으로는 전 세계적인 식량 위기 문제를 들 수 있다. 유엔식량농업기구(FAO)의 예측에 따르면, 2050년까지 세계 인구가 97억 명에 달해 현재 식량 생산량을 최소 70% 이상 늘려야 한다고 한다.
스마트 농업 시장의 시장 동향은 신뢰할 수 있는 데이터 분석 기반에 주목하고 있다. 최근 국제 연구기관과 전문가들이 제공하는 통계 정보를 통해 AI, IoT, 빅데이터 분석 등의 기술 혁신이 농업 생산성 향상에 기여하고 있음이 입증되고 있다. 예를 들어, 세계은행과 식량농업기구(FAO) 등의 공식 보고서에서 정밀농업 기술 투자 금액과 작물 수확량 증가율 사이에 양의 상관관계가 확인되고 있다.
출처: ClipartKorea먼저, 스마트팜 기술 분야의 주요 이슈는 자율주행 트랙터와 농업 지원 로봇의 등장이다. 정보 시스템 내에서 작동하여 효율적인 재배 관리가 가능해졌다. 자율 주행하는 트랙터나 수확 지원 로봇은 시간과 비용을 절약하면서도 높은 정확도의 작업을 제공할 수 있다.
다음으로 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술의 도입이다. 센서와 무인항공기(드론), 위성영상 등으로 수집된 빅데이터는 정밀농업을 실현하고 작물 생산성 향상에 기여하고 있다. 특히 토양 습도와 양분 수준의 실시간 모니터링은 수자원 관리의 효율화와 비료 사용량의 최적화를 가져왔다.
여기에 AI(인공지능) 기술은 데이터 분석부터 의사결정 지원까지 병해충 예측, 작물 수확 시기 예측 등 '보이지 않는 손'으로서 농가를 지원하면서 시장 수요를 정확하게 예측할 수 있는 기반이 되고 있다. AI 기술은 병해충 예측 모델과 연계되어 수확 시기나 관수 시기를 최적화하는 데 도움을 주고 있다. 특히 수확기 과일이나 채소의 품질 판단에 AI가 활용되고 있으며, 카메라로 촬영한 이미지 데이터에서 성숙도나 크기 등을 식별하여 사람의 수작업과 비슷하거나 그 이상의 속도와 정확도로 수확하는 시스템이 도입되기 시작했다.
출처: ClipartKorea
사례 : 드론 활용
국과 미중국은 농업용 드론을 활용하여 광대한 농지에 효율적으로 농약을 살포하여 작업시간을 단축하고 있다.
드론의 루트를 정하고 나면, 자동 비행에 의해 농약 살포를 해 주기 때문에, 실시간으로 조작할 필요가 없고, 경사지 등 사람이 들어가기 어려운 곳도 가능하다.
농약 살포뿐만 아니라 드론에 탑재된 원적외선 카메라를 이용하여 작물의 생육 상황을 파악할 수 있다. 작물의 건강 상태를 측정하는 지표로는, 가시광과 근적외선을 감지할 수 있는 센서를 드론에 탑재해, 작물이 반사하는 빛의 파장으로부터 측정하는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 등이 있다. 병해충 등의 상황에도, 신속하게 대응이 가능하며, 수확량을 늘려 생산성의 향상을 도모할 수 있다.
출처: ClipartKorea
사례 : 수직농장
수직식 농업에서는 완전히 폐쇄된 실내 환경 하에서 작물을 수직으로 겹쳐 위에서 LED 광선 등을 조사한다.
이를 통해 자연광이나 토양의 영양분 없이 고품질이고 영양가가 높은 작물을 생산할 수 있다.
네덜란드의 경우 제한된 농지와 변덕스러운 기후에도 불구하고, 고품질 채소와 허브를 대량생산하고 있다. 자동 제어 시스템이 탑재된 수직농장을 활용하여 작물에 가장 적합한 환경을 구축한다. 작물을 키우고 있는 공간에 온도나 습도, 이산화탄소 농도 등을 측정할 수 있는 센서를 설치하여 자동 제어 시스템과 연계함으로써 항상 최상의 상태를 유지함으로써, 날씨, 해충, 질병 등의 외부 요인에 생산량을 좌우하는 위험을 줄이고 있다.
미국의 캘리포니아주 콤프턴 지구에서는 식물 공장을 마련해 수직식의 생산 시스템을 구축했다. 광범위한 토지를 필요로 하지 않기 때문에 대도시 근교에서도 생산이 가능하여 운송 비용의 절약도 가능하다. 대형 유통체인과 제휴해 야채나 과일을 출하하고 있다.
출처: ClipartKorea인공지능(AI)과 로봇공학의 융합으로 정밀농업(Precision Agriculture)의 개념이 실현되고 있다. AI가 대량의 데이터를 분석해 작물의 최적 생육 조건을 찾아낸다. 센서 기술을 통해 수집된 토양의 습도, pH 값, 기온, 식물 성장 상태 등 세세한 정보를 실시간으로 분석해 필요한 물과 영양분의 양을 정확하게 조절함으로써 작물 하나하나에 최적화된 관리가 가능하다. 적시-적량-적소에 자원을 투입하여 수확량 증가와 비용 절감을 목표로 하고 있다.
일본은 대규모 논에서 드론과 위성 데이터를 활용한 정밀농업이 이루어지고 있다. 특정 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 작물의 건강 상태와 성장 패턴을 모니터링하고 비료와 수분을 적절히 분배하는 계획을 수립하고 있다. 이 기술은 수확량을 극대화할 뿐만 아니라 자원 낭비를 줄인다는 점에서 주목할 만하다.
즉, 실시간으로 기상 조건과 토양 상태를 파악하여 정밀농업(Precision Agriculture) 기반의 최적화된 재배 계획을 수립할 수 있게 되었고, '디지털 트윈'이라는 가상 공간에서 시뮬레이션을 통해 리스크 관리도 강화되고 있다.
글로벌 관점에서 보면, 스마트 농업은 전 세계적으로 다양한 형태로 전개되고 있다. 북유럽 국가에서는 지속 가능한 생산 방식으로서 정밀농업이 주목받고 있으며, 실제로 기후변화에 대한 적응 방안으로 활용되고 있다. 미국과 호주에서는 대규모 농지에서 수확 작업의 자동화 및 원격 모니터링 시스템을 통해 효율성과 생산성을 향상시키고 있다.
한편, 신흥국에서는 자원 관리와 식량안보를 목적으로 스마트팜 기술을 도입하는 사례도 있다. 예를 들어, 인도에서는 소규모 농부들이 저비용 센서와 모바일 기기를 이용해 작물 모니터링에 활용하고 있으며, 작물의 건강 상태와 수분 수요를 예측하는 데 활용하고 있다.
중국은 정부 주도로 스마트 농업에 대한 투자를 강화하고 있으며, AI 기술을 접목한 축산 관리 시스템과 고정밀 기상 정보 서비스를 도입하고 있다. 이는 지역 고유의 문제 해결뿐만 아니라 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 것이다.
스마트 농업 기술은 정보통신기술(ICT), 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 기기 등이 결합된 이러한 방식은 지속가능한 재배 방식으로 평가받고 있다. 지구 환경에 대한 부담을 줄이면서 농업 생산성을 높이는 것이 필수적이다.
예를 들어, 정밀농업(정밀농업)은 센서와 위성 데이터를 활용해 토양 상태와 작물의 생육을 실시간으로 모니터링한다. 이를 통해 필요한 최소한의 물과 비료만 적재적소에 투입할 수 있게 된다. 또한, 자동화된 관개 시스템은 수자원 낭비를 줄이고, 드론 기술은 해충 관리에서 농약 사용량을 최적화하는 데 기여하고 있다. 이러한 스마트 농법 기술은 친환경적일 뿐만 아니라 작물 수확량 증가와 품질 향상도 기대할 수 있다.
이외에도 '무인 트랙터'나 '드론을 이용한 작물 모니터링 시스템' 등에 대한 투자는 노동력 부족 문제를 완화하고 생산 효율을 높이고 있다. ICT 기술의 융합과 함께 지속가능한 재배방식으로의 스마트팜은 다양한 외부적 환경에 대한 대응 전략으로 기대되고 있다.
