Original Research Article

The Korean Journal of Crop Science. 1 March 2022. 27-40
https://doi.org/10.7740/kjcs.2022.67.1.027

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 연구 방법

  •   연구설계 및 대상

  •   연구 도구 및 내용

  • 결과 및 고찰

  •   스마트디지털 농업기술 현황 및 발전 방향

  •   우리나라 농업 발전을 위한 스마트디지털 농업기술

  •   스마트디지털 농업기술 연구 및 사업의 발전 전망

  • 적 요

서 론

전 지구적 기후변화에 따른 온난화 현상과 곡물 수급의 불안정에 더하여 우리나라는 농촌 인구 감소 및 고령화로 인한 농업 기반의 약화에 따른 농업생산비용 증가 및 판매가격의 상대적 정체로 인해 농가의 어려움은 증가하고 있다(Kim et al., 2018). 이러한 어려움을 극복하기 위하여 농산물 생산체계의 경쟁력 확보를 위한 기존의 농업생산체계에 ICT (Information and Communication Technologies) 기술을 접목해 농업 생산성 증대 및 품질향상을 이루어 농가소득 증대를 도모할 수 있는 스마트팜의 중요성이 주목받고 있다(Kim, 2019).

2016년에 열린 세계경제포럼에서 4차산업혁명이 소개된 이후 전 세계가 이에 대한 본격적인 관심을 가지기 시작했으며, 스마트디지털 농업기술은 4차산업혁명 기술의 농업적 활용이라는 측면에서 농업의 발전 가능성과 농업 현장의 문제점 해결을 통한 새로운 성장 산업으로서 농업이 발전할 기회를 제공할 수 있다(Kim et al., 2018). 스마트팜 기술은 좁은 의미에서 시설 원예 온실, 축산, 과수원에 적용되어 작물과 가축의 생육 환경을 원격 혹은 자동으로 적정하게 유지, 관리할 수 있는 농장을 의미하고, 넓은 의미로는 농업과 ICT의 융합으로써 생산 분야 이외에 유통, 소비 및 농촌 생활환경에 이르는 광범위한 분야에서 혁신을 이룰 수 있는 다양한 형태로 적용될 수 있는 포괄적 개념이다(KREI, 2013). 식량작물의 경우 스마트농업을 구현하기 위해서는 시설을 활용한 자동화뿐만 아니라, 농업 전반에 걸쳐 데이터 기반 디지털 기술의 융복합과 대규모 포장 재배가 필요하므로 스마트디지털 농업기술로 좀 더 범위를 확장할 필요가 있다.

농업과 ICT 융합은 작물의 재배 유형에 따라 노지형, 온실을 포함하는 시설형, 식물 공장형으로 구분될 수 있다. ICT 융합 농업기술 개발은 지금까지 주로 시설 원예, 식물공장에 대한 표준 기술 분야에 중점적으로 이루어져 노지재배분야에 대한 자동화된 제어시스템 개발은 부족한 실정이다(Joo & Oh, 2018). 현재 국내 농경지 면적의 95%는 시설원예가 아닌 노지임을 고려할 때 스마트팜 투자를 노지 농업 전반에 걸쳐 적용이 가능한 스마트디지털 농업기술에 더 많은 투자를 할 필요가 있다(Jung, 2021). 시설이 아닌 노지에서 적용할 수 있는 농업 ICT 기술이 필요하나 현재 우리나라 스마트디지털 농업기술은 대부분 비닐하우스 같은 시설 내부에서 단순히 환경을 제어하는 기술로 구성되어 있는데, 스마트디지털 농업기술이 활성화되기 위해서는 노지와 시설 구분 없이 적용할 수 있고, 농작물 재배지 환경 전반에 대한 이해가 가능하도록 정보를 획득하고 분석함으로써 실제 농업 현장에 적용 가능한 기술로 발전시킬 필요가 있다(Jung, 2021). 이러한 필요성의 인식으로 인해서 최근 국내에서도 온실로 국한된 스마트농업을 노지로 확대하기 위한 시범사업들이 다수 추진되고 있으며, 단순한 스마트농업이 아닌 스마트디지털 농업기술의 융복합체계 구축을 목표로 하고 있다(KREI, 2016).

스마트디지털 농업기술은 농업 선진국에서부터 개발도상국에 이르기까지 관심과 필요성이 커지고 있으며 국가 차원의 연구 개발 및 보급이 진행 중이다(Kim et al., 2018). 농업 선진국인 미국과 네덜란드의 경우는 민간이 중심이 되어 스마트디지털 농업기술 제품 보다는 스마트디지털 농업기술 활용을 위한 융복합시스템 기술개발에 역점을 두고 있다. 특히 미국은 대규모 농장을 경영하는 기업형 농업의 특성상 대규모 농지 관리를 위한 지리정보시스템 기반의 농기계 기술, 드론을 활용한 원격 감지기술, 기상정보 활용 기술 등에 강점이 있다. 기상 빅데이터 분석 기술을 보유한 기상정보회사는 포장 단위 소프트웨어 플랫폼을 이용하여 지도상에서 농경지의 작물정보에 토양, 기상, 농작업 정보 등 다양한 정보를 연동해서 농장 모니터링에서부터 품종 선택은 물론, 파종부터 수확까지 전 과정에 걸쳐 빅데이터를 활용한 정밀농업실현을 지원하고 있다(Choi & Jang, 2019). 스위스의 경우 친환경 자동 제초 로봇 개발과 UN의 지속가능한 발전목표(SDGs)에 부합하는 스마트디지털 농업기술 기술개발이 진행 중이다. 일본 역시 작물생산에서 수확후관리, 배송 및 유통에 이르는 전 과정에 걸친 빅데이터 기술 적용을 통해 체계적인 의사결정이 가능하도록 스마트디지털 농업기술 클라우드 플랫폼을 구축하여 농식품 산업에 적용하고 있다(Choi & Jang, 2019).

우리나라는 농가당 경지면적이 2 ha 이하인 소규모 농가가 대부분인 우리나라 실정을 고려한 노지스마트디지털농업기술 개발이 필요하다. 농업 분야의 연구개발 방향이 농업 현장으로부터의 수요와 요구를 충분히 반영해야 함을 고려하면, 4차산업혁명을 이끌어 갈 핵심기술분야인 빅데이터, IoT, 인공지능, ICT, Robotics 등의 도입이 대규모 경작지에 대한 적용보다는 우리 농업 현장의 현안을 해결할 수 있도록 체계적으로 추진되는 것이 타당하다.

본 연구는 노지스마트디지털농업기술의 필요성, 적용 분야, 핵심기술, 기대효과 및 핵심 목표 등에 관한 내용을 중심으로 수행하였다. 분석 결과를 바탕으로 향후 연구 개발 방향을 설정하고 농업 현장 교육 전략을 구축하는 데 필요한 지침 마련의 기초자료 제공을 목적으로 수행하였다.

연구 방법

연구설계 및 대상

본 조사연구는 우리나라의 노지스마트디지털농업기술의 현황과 발전에 대한 전문가들의 의견을 수렴하여 스마트디지털 농업기술 교육 및 연구의 합리적인 방향을 제시하고자 디자인되었다. 통상적으로 활용되는 사회과학연구방법론을 활용함과 동시에, 노지 스마트디지털 농업기술 체계구축을 위한 세부설계를 위한 기초자료를 효율적으로 수집하기 위해서 다양한 문헌 조사와 전문가 의견 수렴을 동시에 수행하였다. 우리나라 식량작물의 노지스마트디지털농업기술의 발전 방향을 알아보고자 식량작물 분야뿐만 아니라 원예작물 전문가 및 관련자를 대상으로 2020년 9월부터 10월까지 온・오프라인 설문조사를 시행하였다. 설문조사 결과 전체 668명 중 30.9%인 207명이 응답하였으며 95% 신뢰수준에서 표준오차는 5.7%였다.

연구 도구 및 내용

노지스마트디지털 농업기술에 대한 인식정도와 미래발전방향에 대한 조사를 위해 제시된 총 22개 항목의 객관식 질문은 다음과 같다(Table 1).

Table 1.

Questions in the questionnaire on Field Digital Smart Farm.

No. Questions
1 What level do you think is the level of research and technology of the world's leading developed countries in the smart farm field?
2 What level do you think is the level of research and technology of Korea in the smart farm field?
3 How much do you think the level of smart farm technology development of protected horticulture in Korea is compared to advanced countries?
4 How much do you think the level of field smart farm technology development in Korea is compared to advanced countries?
5 Do you think IT technology and robot technology are essential technical factors for the successful development of future agricultural technology in food crops?
6 What kind of technology system do you think is needed in addition to smart farms for the future of food crops? (Multiple choice question)
7 What are the key technologies for building a future smart farm technology system in the food crop sector? (Multiple choice question)
8 What are the most urgent technical factors to supplement for stable cultivation of food crops? (Multiple choice question)
9 How much is the need to actively introduce smart agriculture as a way to solve the aging problem of rural labor?
10 What is the first project to be carried out for the spread of smart farming of food crops? (Multiple choice question)
11 What should be considered first before the introduction of the field smart farm system? (Multiple choice question)
12 What do you think is the expected effect of smart farming in food crop production? (Multiple choice question)
13 How much do you expect to increase the yield of food crops with field smart farming?
14 If there are various effects such as labor reduction through smart farming of food crops, how much is the increase in farm income that can be expected?
15 What is the problem that needs to be solved first for the settlement of field smart farm technology and technology spread? (Multiple choice question)
16 What are the obstacles to the commercialization of smart farm technology under development for food crops? (Multiple choice question)
17 How much do you know about the current development of field smart farm technology and the demonstration complex of field smart farm?
18 What part do you think should be improved to develop the current government-led field smart farm into a private-led business? (Multiple choice question)
19 Do you think field smart farm can solve structural problems of agriculture in Korea?
20 What are some of the negative aspects of the introduction of field smart farm technology? (Multiple choice question)
21 Do you think that the standardization of equipment and data management is an important factor in the successful settlement and spread of field smart farm
22 What do you think is the most urgent technology in developing field smart farm technology for food crops?

22개 설문은 노지스마트디지털농업기술의 (1) 필요성, (2) 적용 분야, (3) 핵심기술, (4) 기대효과 및 (5) 핵심 목표로 분류되었다. 결과분석을 위해서 설문 항목별 응답 수와 응답 내용을 요약 정리하였는데, 설문에 대해서 복수로 응답한 경우, 주어진 항목 각각에 대해서 응답 순위를 산출하였다. WordCloud 분석을 위해 Python (3.8)을 이용하였다.

결과 및 고찰

스마트디지털 농업기술 현황 및 발전 방향

세계 농업 수출 선진국인 미국과 네덜란드를 포함한 농업 선진국에서 노지 스마트디지털 농업기술 개발은 1980년대부터 민간기업이 중심이 되어서 자동화, 지능화 분야를 주축으로 지속적인 발전을 이끌어 오고 있다(Choi & Jang, 2019). 이를 반영하듯, 노지스마트디지털 농업기술 분야 선진국의 연구 및 기술 수준에 대해서 답변자 50% 이상이 농업 선진국의 노지 스마트디지털 기술체계가 현장 적용 및 검증단계와 실용화 단계에 있다고 답변하였고, 답변자의 약 10%는 기술체계가 이미 사업확장단계에 도달했다고 답변하였다(Fig. 1). 이에 반해 우리나라의 기술 수준에 대해서는 답변자의 70% 이상이 아직 개념 도입 및 기술개발단계에 머물고 있다고 답변함으로써, 농업전문가들조차 선진국과 큰 기술격차를 우려하고 있음을 알 수 있다(Fig. 1).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F1.jpg
Fig. 1.

Survey results on “the current status of field smart farm” in leading developed countries (A) and Korea (B).

국내 시설원예의 기술개발 수준에 대해서는 응답자의 46%가 해외농업선진국의 70% 수준에 있다고 답변하였는데, 시설원예 분야에 제한적으로 적용 중인 스마트팜 기술의 경우 노지스마트팜 기술과 비교해 농업 선진국들과의 기술격차가 상대적으로 좁다고 인식하는 것을 알 수 있다(Fig. 2). 실제 고소득 작물에 적용 중인 시설원예 스마트팜 기술은 이미 농가 보급과 현장 안착이 이루어진 상황이다(Kim et al., 2016). 우리나라의 노지 스마트농업 기술 수준이 농업 선진국들의 20% 이하 수준이라고 답변한 응답자가 전체의 25%였고, 20~50% 수준이라고 답한 응답자는 35%로 나타나 많은 국내 전문가들이 우리나라 노지 스마트디지털 농업기술 수준이 선진국 대비 50% 이하의 수준으로 평가함을 알 수 있다(Fig. 2). Suh et al. (2021)에 따르면, 현재 농림축산식품부가 추진 중이거나 이미 완료된 스마트디지털 농업기술 지원사업들이 ICT 융복합 확산, 스마트팜 시설보급사업, 시설원예 현대화지원사업 등에 특화되어 진행되어오고 있음을 알 수 있고, 이들 사업을 통해서 스마트팜 기술축적이 가속화되고 있음을 알 수 있다. 노지스마트디지털 농업기술 전 분야에 대한 체계적인 지원이 필요한 이유이기도 하다.

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F2.jpg
Fig. 2.

Survey results on “the current status of greenhouse smart farm (A) and field smart farm (B)” in Korea versus leading developed countries.

국내 노지스마트디지털 농업기술의 중요성과 관련된 질문 중에서 IT 기술과 로봇 기술이 식량작물 분야에 필수적인 기술 요인인가에 대한 물음에 대해서는 응답자의 45%가 “매우 그렇다”, 43%가 “그렇다”로 응답함으로써, 노지스마트디지털 농업기술 기술개발의 시급성에 대한 공감대가 형성되어 있음을 확인하였다(Fig. 3). 미래 노지스마트디지털 농업기술에서 기술체계의 핵심이 무엇인가에 대한 질문에 대해서는 센서를 통한 진단・예측과 식량작물 재배 생산 빅데이터 구축 및 관리(각각 23.6%, 19.6%)가 중요하다고 응답하였고, 노지스마트디지털 농업기술의 성공을 위해서 작물 생장 모니터링을 위한 다양한 센서와 빅데이터 구축도 필요한 것으로 조사되었다. KISTEP (2015)Yeo et al. (2016)은 농작물 생육 관리 및 빅데이터 처리와 관리에 대한 ICT와 연결된 스마트디지털 농업기술의 국산화 및 현장 보급 그리고 사물인터넷과의 연계 강화를 언급하고 있는데 이는 본 조사 결과와 일치하였다. 그 외에 관수・관비 자동제어(15%), 병해충 진단 및 관리(13%), 농작업 스마트로봇(12%), 드론을 이용한 재배관리(11.1%) 순으로 답변하였다. 관수・관비 자동제어, 병해충, 농작업 등 작물 생장에 필수적인 요소들을 정밀 관리하기 위한 기술의 중요성을 농업전문가들이 공통으로 인식하고 있음을 알 수 있다(Fig. 4). 미래 식량작물 분야 발전을 위해서 어떤 기술이 필요한가에 대한 질문(복수응답)에 대해서는 기후변화 극복과 오래갈 식량작물 생산체계의 구축이 (각각 32.4%, 30.4%) 우선이라고 답변하였는데, 급변하고 있는 지구 환경과 농업환경에 대한 대응이 최우선 과제임을 농업전문가들이 판단한 것으로 생각된다. 그 외에 농업전문가들은 안전한 농산물 생산 기술 확립(13.3%), 생명공학의 적극적 활용(11.5%), 농촌 어메니티 증진(6.3%), 친환경 농업기술 개발(5.4%)이 필요성을 제시하였다(Fig. 5).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F3.jpg
Fig. 3.

Survey results on “the necessity of information technology and robotics in the future farming.”

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F4.jpg
Fig. 4.

Survey results on “technologies except smart farm technology required for improving crop production in the future” (multiple choice).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F5.jpg
Fig. 5.

Survey results on “essential techniques for establishing field smart farm” (multiple choice).

본 조사연구를 통해서 식량작물의 안정적 재배를 위한 기상 재해 극복기술의 중요성을 응답자의 33.0%가 지적하였고, 응답자의 18.6%가 내재해성 품종개발이 필요함을 강조하였다. 기후변화 극복, 지속 가능한 식량작물 생산체계 구축, 기후변화대응을 위한 신품종개발이 중요하다고 지적하였다. 그 밖에도 병해충 잡초방제 기술개발(13.5%), 병충해 예찰 시스템 강화(13%)를 지적하였는데 전체 응답자의 26.5%가 식량작물의 안정적 재배를 위한 병충해 방제기술보완이 필요함을 강조하였다(Fig. 6). 네덜란드의 작물 재배 환경 및 누적된 농업 데이터를 바탕으로 작성된 환경 제어 기술의 표준화(Yeo et al., 2016)와 이스라엘의 물 부족 극복을 위한 농업 IT 기술 등은 기후변화에 대응한 작물의 생산 안정화를 위해 꼭 필요한 기술체계로 생각된다(NIA, 2014; Yeo et al., 2016).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F6.jpg
Fig. 6.

Survey results on “technology factors required for improving the stable food crop rpoductions” (multiple choice).

농촌 인력의 고령화 문제 해결을 위해서 스마트디지털 농업기술의 적극적인 도입이 필요한지에 관한 질문에 대해서 응답자의 60%가 “매우 필요하다”고 답변하였고 “어느 정도 필요하다”로 답변한 응답자는 전체의 34%였다. 이 결과를 통해 스마트디지털 농업기술 개발 및 현장 적응을 통해서 농촌 인력 부족 문제 해결을 기대하고 있는 것을 알 수 있다(Fig. 7).

Cho (2015)는 농민들이 ICT 등의 첨단 과학 기술 도입에 따른 금융부담을 가장 큰 장애 요인 중의 하나로 지적하였지만, 농가의 새로운 기술에 대한 저항감 등도 기술보급 저해 요인으로 작용할 수 있다(Yeo et al., 2016). 따라서 고령화 문제는 농가규모와 상관없이 나타나는 문제이므로 규모가 큰 농가뿐만 아니라, 작은 농가에도 적용 가능한 스마트디지털 농업기술의 개발보급이 필요하다.

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F7.jpg
Fig. 7.

Survey results on “the necessity of smart farming as a solution to the aged labor in the rural community.”

응답자들은 선진국과의 스마트디지털 농업 기술격차를 좁히기 위해 스마트디지털 농업기술 확산을 위해 우선 추진되어야 할 사업으로 기계화 등 스마트 시설 인프라 구축 사업이(37.3%) 최우선이라고 답변하였다(Fig. 8). 또한 스마트디지털 농업기술 기술 적용을 위해서 가장 먼저 고려될 사항으로 응답자의 30.7%는 작목별 스마트디지털 농업기술 기술개발 정도를 먼저 고려해서 추진해야 한다고 답변하였고, 27.6%는 농가 기술 수준 및 경영 능력이 중요한 고려대상이라고 답변하였다. 이는 작물별 재배기술 수준과 농가 전문성이 스마트디지털 농업기술 확산의 성공 요인임을 강조한 것이다(Fig. 9).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F8.jpg
Fig. 8.

Survey results on “high-priority business items for the expansion of smart farm” (multiple choice).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F9.jpg
Fig. 9.

Survey results on “conditions to be considered before introducing the smart farm” (multiple choice).

스마트디지털 농업기술의 기대효과를 묻는 질문에 대해서는 생력화를 통한 노동력 절감이 37.5%, 재배관리 비용 절감에 따른 소득 증대가 23.2%, 생산 및 수확량 예측이 20.2%로 스마트디지털 농업기술의 개발과 현장도입으로 기존 농촌 고령화에 대응한 노동력 절감과 재배기술에 따른 소득 증대가 이루어질 것이며, 생산 및 수확량 예측으로 작물의 생산 및 수급 안정성이 이루어질 것이라고 기대하는 것으로 나타났다(Fig. 10). 노지스마트디지털 농업기술 개발에 따른 수량 증대에 대해서는 전체 응답자 중 39%는 10~20%, 29%는 20~50%의 수량 증대를 기대하였다. 소득 증대 기대에 대해서는 43%는 10~20%, 34%는 20~50% 소득 증대를 말함으로써, 과반수가 스마트디지털 농업기술 도입으로 수량 및 소득의 증대를 기대 하였다(Fig. 11). Kim (2017)의 보고에 따르면, 경북 영주 소백산 사과 오미자농원은 국내 최초로 노지 과수에 ICT 기술을 적용한 스마트팜 농장으로 사과 재배의 최적 환경을 유지하여 사과 품질을 개선하였고, 사과의 결실률이 기존 70%에서 80~90%로 늘어나 생산량 또한 10.8% 증가하고 관리시간도 6.7%나 절감했다고 한다. 물론 노지에서의 스마트디지털 농업기술 적용사례가 부족하므로 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F10.jpg
Fig. 10.

Survey results on “the anticipatory effects of smart farm on food crop production” (multiple choice).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F11.jpg
Fig. 11.

Survey results on “the anticipatory effects of field smart farm on yield (A) and farm income (B).”

노지스마트디지털 농업기술 도입에 있어서 고려해야 할 사항들에 대한 질문에 응답자의 35%는 스마트디지털 농업기술 도입 및 운용 기술체계 구축이 필요하다 하였고, 29%는 한국형 노지스마트디지털농업기술의 신기술 개발이라고 응답하였으며, 스마트디지털 농업기술의 발전을 위해선 기초 기술개발이 선행되어야 한다고 답변하였다. 현재 농가에 도입되는 ICT 장비들은 대부분이 외국산으로써 외국과는 다른 지형적, 환경적 제약에 따라 생산량과 효율성이 떨어지고 있다. 이에 우리나라에서도 2015년 “스마트디지털 농업기술 확산 대책”을 수립해 한국형 스마트디지털 농업기술 개발을 농림축산식품부를 중심으로 개발 중이다(Park & Heo, 2016; Yun et al., 2017). 다른 응답으로는 노지스마트디지털 농업기술 지도 및 관리 인력 확충(17.6%), 스마트디지털 농업기술 기술에 대한 수요 조사(12.2%), 노지스마트디지털 농업 기술용 신품종 육성(4.8%)이 있었다. 기술개발과 함께 관리 인력 및 수요조사도 추가로 필요함을 알 수 있다. “도입작목의 선정 및 범위”, “사업성 검토(수익)”, “노지스마트디지털 농업기술 기술 적용을 위한 기반 확대 및 중장기 계획(경지 규모화/단지화 > 인프라 구축)” 등 꼼꼼한 사업화 과정 검토도 지적하였다(Fig. 12).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F12.jpg
Fig. 12.

Survey results on “task to be solved for the establishment and expansion of smart farm technology” (multiple choice).

노지스마트디지털 농업기술 실용화 과정의 걸림돌이 무엇인지에 관한 질문에 대해서 답변자의 23.4%는 스마트디지털 농업기술 도입에 따른 수익성 확보가 부족하다고 하였고, 22.5%는 기술개발의 낙후를 지적하여 향후 노지스마트디지털농업 관련 기술개발을 통해 실용화를 위한 기술 확보가 시급한 것으로 나타났다. 그 외의 답변으로는 스마트디지털 농업기술 도입 필요성에 대한 인식이 낮음(17.0%), 이해 부족(15.1%)이 있었다. 이를 통해 다양한 홍보를 통해 스마트디지털농업기술 도입 및 기술개발의 필요성을 강조할 필요가 있음을 알 수 있다(Fig. 13).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F13.jpg
Fig. 13.

Survey results on “obstacles to commercialization of smart farm technology for food crops under development” (multiple choice).

현재 국립식량과학원 남부작물부 노지스마트디지털 농업기술 시험 포장, 괴산, 안동, 특히, 국내 보급을 위해 진행 중인 콩 노지스마트디지털농업기술 개발 및 실증 단지에 대해서 아주 잘 알고 있다는 답변은 전체의 5%에 불과하였으며 응답자의 20%가 “알고 있다”, 47%는 “기본적인 내용만 알고 있다”, 25%는 “들어보기만 했다”고 응답함으로써 스마트디지털농업기술의 인식과 이해를 위해서 기술 홍보 및 실증 연구 확대가 필요함을 알 수 있다(Fig. 14). 정부 주도 사업에서 민간 주도 사업으로 발전하는 데 필요한 개선사항에 관한 질문에서는 응답자의 31.7%의 다양한 노지스마트디지털 농업기술 개발의 필요성을 선택하였고 노지스마트디지털 농업기술 연구조직 확충이 16.7%, 정부 보조금이 13.2%라고 응답하였다. 이를 통해 민간 주도의 스마트디지털 농업기술 기술개발을 위해서는 연구조직 확충 및 정부 보조금의 지원이 필요한 것을 알 수 있었다. 이어서 농업인 지도 및 교육에 14.1%, 농업인 인식개선에 16.3%로 응답하여, 연구뿐만 아니라 기술의 직접적 이용자인 농업인들에게 노지스마트디지털 농업기술에 관한 기술 지도와 교육도 중요함을 알 수 있다. 이외에도 6.9%는 유통망 확충의 필요성을 제안하여 생산 후 유통체계의 개선도 더불어 개선되어야 할 요소임이 알 수 있다. 기타 의견으로 “수익성 및 주변 산업 지원”, “중소농이 집중해 있으므로 정부 주도 필요”, “수익성”, “고령화 일손 부족 문제 해결”, “소규모 농지의 고령화로 작물생산의 경쟁력 약화를 근본적으로 해결하긴 힘듦”, “기술개발 업체의 수익성이 높아야 함”이 있었다(Fig. 15).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F14.jpg
Fig. 14.

Survey results on “the current perceiving degree of the development of field smart farm technology and smart farm demonstration complex.”

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F15.jpg
Fig. 15.

Survey results on “issues in field smart farm that should be addressed to develop the technology from government-driven to private-led business” (multiple choice).

한국 농업의 구조적 문제가 노지스마트디지털 농업기술로 해결될 수 있을 것인지에 대한 질문에는 응답자의 9%가 매우 그렇다, 27.7%가 그렇다. 43%가 약간 그렇다, 16%가 그렇지 않다. 2.8%가 전혀 그렇지 않다고 답하였다(Fig. 16). 노지 스마트디지털 농업기술 기술 도입에 있어 부정적인 측면에 관한 질문에는 42.8%의 응답자가 스마트디지털 농업기술 구축에 있어 초기 투자 비용으로 인한 경영비 상승을 우려도 있었다. 기술적 어려움에 의한 기술 지원 및 지도 증가로 행정력 낭비(15%), 새로운 기술 적응 부족에 의한 생산 감소(14.8%)가 뒤를 이어 새로운 스마트 농업기술에 대한 체계적인 교육이 필요하다. 생산비 상승에 따른 농산물 가격 상승(12%), 도입 농가-미도입 농가 간 갈등(8.9%), 생산성 향상에 의한 과잉생산 및 가격 급락(5.6%)도 고려되어야 한다(Fig. 17). 노지스마트디지털 농업기술 장비 및 데이터 관리의 표준화가 노지스마트디지털 농업기술에 성공적인 정착 및 확산에 중요한 요인이 된다는 점에서는 매우 그렇다(57%), 다소 그렇다(42%)로 장비-데이터의 표준화가 기술 성패에 핵심이라는 것을 알 수 있다(Fig. 18).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F16.jpg
Fig. 16.

Survey results on “the possibility of solving the structural problems in Korean agriculture by adopting smart farm.”

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F17.jpg
Fig. 17.

Survey results on “the adverse effects of the adoption of field smart farm technology” (multiple choice).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F18.jpg
Fig. 18.

Survey results on “the importance of standardization of equipment and data management for the success and spread of field smart farm.”

마지막으로 노지스마트디지털 농업기술 개발에 있어 가장 시급한 것은 관수, 관비 최적화 센싱 및 제어시스템(31%), 영양 및 생육 진단 분광학적 기술(21%)로 작물생산에 영향을 주는 여러 요인을 최적화하는 기술이 중요하게 생각하고 있음을 알 수 있다. 이는 기후변화에 의한 지구온난화 영향으로 인한 농업환경의 변화에 따른 농산물 수급 불균형과 및 집약적인 관행농업으로 인한 환경문제 때문으로 생각된다. 다음으로 자율주행을 위한 센싱 및 제어기술(12.7%), 드론 활용 방제 및 파종, 시비 기술(12.4%), 농업 로봇 도입을 위한 인식 및 제어기술(12.4%)과 같은 생력화 기술이 뒤를 이었으며 노지 품질 평가 센싱기술(7%)에 대한 의견도 있었다. 기타 의견으로 “영양 및 생육 진단 등을 위한 표준 영상 확보”, “기술의 표준화”, “작목에 따라 다름”,“병해충 무인 자동 예찰 및 무인 방제 기술”,“노지의 센서와 장비들의 데이터를 수집 분석하여 농가 의사결정을 지원하는 시스템 구축”이 있었다(Fig. 19).

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F19.jpg
Fig. 19.

Survey results on “urgent technologies for developing field smart farm for food crops.”

우리나라 농업 발전을 위한 스마트디지털 농업기술

식량작물 노지 스마트디지털 농업기술 연구 발전 방향에 대한 전문가들의 견해는 낙관적 전망과 비관적 전망이 존재한다. 낙관적 전망은 스마트디지털 농업기술을 통한 한국 농업의 구조적 문제 해결에 대한 긍정적 답변(62건) 중 공통적인 키워드는 노동력(41%), 고령화(29%), 기술(25%), 해결(24%), 생산(9%), 규모(8%) 등이었다(Fig. 20). 한국 농업의 가장 큰 문제는 농촌의 고령화에 따른 노동력 부족이다. 즉, 노지스마트디지털 농업기술이 한국 농업의 미래에 대한 대안이 될 수 있다는 생각을 높게 가지고 있는 것으로 나타났다. 그리고 노지스마트디지털 농업기술은 기후변화에 대응 수단이 될 수 있어 농가의 안정적 생산에 이바지할 수 있을 것이며, 농촌에 대한 젊은 층의 인식 전환 및 농촌에서 삶의 질을 향상시키고, 노지스마트디지털 농업기술이 대규모 영농으로 이어져서 농가 수익 증대로 농업 경제 발전에도 도움을 줄 수 있다는 의견도 있었다. 현재 정부 주도로 시설 보급, 모델 개발, 자금 지원, 교육 지원, 단지 조성 등 여러 방면에서 스마트디지털 농업기술 지원사업을 추진하고 있어(Suh et al., 2021), 신기술 보급 효과는 향후 나타날 것으로 기대된다.

반면, 비관적인 전망의 공통적인 키워드는 문제(54%), 해결(40%), 구조적 문제(29%), 규모(16%), 유통 및 판로(13%)로 단순히 스마트디지털 농업기술만으로는 한국 농업의 구조적 문제인 소농, 적은 생산 규모 등의 해결이 어려워 스마트디지털 농업기술이 효과가 크지 않을 것에 대한 것이었다(Fig. 20). Suh et al. (2021)의 보고에 따르면 농가들의 정밀농업 도입이 어려운 요인은 ‘투자 비용 대비 낮은 성과’(46.8%), ‘시설 설치비 및 운영비 부족’(35.6%), ‘영농규모 소규모’(21.2%) 순이며, 전문가들이 꼽은 요인 역시 ‘투자 비용 대비 기대효과와 성과가 작음’(32.1%)으로 본 조사연구 결과와 유사하였다.

/media/sites/kjcs/2022-067-01/N0840670104/images/kjcs_67_01_04_F20.jpg
Fig. 20.

Key positive (A) and negative (B) responses and suggestion (C) on field smart farm affirmed via WordCloud analysis.

스마트디지털 농업기술 연구 및 사업의 발전 전망

노지스마트디지털 농업기술 연구 및 사업의 발전 전망에서 공통적인 키워드는 기술(69%), 연구(39%), 개발(30%), 필요(17%), 지원(10%) 순으로 나타났다(Fig. 20). 이 부분에 있어서는 노지 스마트디지털 농업기술에 대한 다양한 의견이 나왔다. 그 내용은 현재처럼 정부에서 농가 투자만으로는 해결할 수 없으며, 충분한 시간을 두고 한국형 기술로 가야 한다고 하였다. 경제적으로 따져보면 규모가 커야 하나 이를 위해서는 초기 예산이 너무 많이 소요되므로 우선 소규모 한국형 노지 스마트기술 개발이 필요하다는 의견, 농업은 기술 적용의 효과가 천천히 나타나므로 실적 위주의 보급보다는 우리나라 실정에 맞는 기술을 개발하여 단계적으로 적용하는 것이 타당하다는 의견도 있었다. 또한 스마트디지털 농업의 기술적인 측면 뿐만 아니라 기계화에 의한 생산력 도약과 같은 데이터 기반 농업이 미래에 농업의 혁신을 가져올 수 있으므로 작물별 생산목적에 따른 빅데이터 구축과 함께 이미 개발되었거나 개발 가능한 산업기술과 협업할 수 있는 구조적 시스템 구축이 필요하다. 최근 포브스(Forbes)지에는 농업의 변화를 이끌 6개의 디지털 전환(digital transformation)으로 포장이나 농기계에 IoT와 센서의 적용, 드론, 로보틱스, RFID, 기계학습과 예측분석을 선정하여 보고하였다(Newman, 2018). 노지에서의 다양한 데이터 형성 및 농기계에 장착된 빅데이터는 드론을 이용한 노지 상태의 모니터링과 인공지능이 장착된 분사기나 제초기에 활용할 수 있고, 농작물의 수확으로 발전해 나갈 것이다. 또한 작물의 수확 이후의 RFID 센서를 이용한 위력추적시스템의 적용과 나아가 기계학습 알고리즘의 개발이 시장에 적용되어 농업 분야의 디지털 전환을 이루게 될 것이다(Sadiku et al., 2020). 결국 단순한 기술의 발달이 아닌 농업과 소비자 모두에 적용되는 데이터의 구축과 관련 산업과 연계되는 디지털 전환이 필요하다. 특히 소비자와 시장을 포함한 디지털 전환이 이루어지려면 노지 디지털 농업을 통해 생성된 빅데이터의 선별 및 가공(data mining)과 데이터 경량화가 반드시 수반되어야 한다.

현재 모바일 통신사와 농협은 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 등의 4차 산업혁명기술을 농촌에 도입해 농민들의 삶의 질 향상 및 농가소득 증대를 위한 핵심 프로젝트를 추진하고 있다. 양측은 ▲더 건강한 ▲더 풍요로운 ▲더 편리한 ▲더 안전한▲더 즐거운 농촌을 실현하기 위해 다양한 분야에서 적극적으로 협력하고 있으며, 또 ‘더 풍요로운 농촌’은 농가소득 향상이 주목적으로 LG유플러스의 IoT 및 관제시스템 등 첨단 ICT 기술을 적용해 ▲농기계 이력 관리 및 진단 ▲스마트팜 ▲농업용 드론 등의 스마트 농업환경 구축을 도모하고 있다(Kim, 2017). 마지막으로 노지 스마트디지털 농업기술 기술에 대해서 초기 투자 비용과 경제적인 효과에 대해 우려 섞인 목소리가 있기 때문에 현장에 적용할 수 있고 정말 필요로 하는 기술이 무엇인지 우선하여 파악하고, 연구단계에서 충분한 검토와 실증을 통해 스마트디지털 농업기술 보급이 진행되어야 할 것이다. 이를 위해 관수 시설은 물론 노지 조건의 전기 및 무선 인터넷 등에 대한 인프라 구축이 요구되며, 나아가 산업과 소비자의 이용 양식 전반에 걸친 변화를 유도할 수 있는 농업 생산 구조의 발전이 진행되어야 한다.

적 요

정부는 4차산업혁명의 선도사업으로 농업 부분의 스마트디지털 농업기술 사업을 지정하였다. 이에 한국 작물학회에서는 우리나라 식량작물 노지스마트디지털 농업기술의 발전 방향을 알아보고자 작물 분야 및 스마트디지털 농업기술 관련자 207명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 설문조사 결과, 노지스마트디지털 농업기술은 한국 농업의 구조적 문제를 해결하는 데 도움이 되며 노지스마트디지털 농업기술 발전 한계를 극복하기 위해서는 노지스마트디지털 농업기술 개발에 따른 핵심 인력 양성 및 지속적인 정부의 관심과 노지스마트디지털 농업기술 설비 구축 및 기술개발의 필요성이 제안되었다. 농업 선진국들의 노지스마트디지털 농업기술의 연구 및 개발 수준은 현장 적용 및 검증단계, 실용화 단계이나 우리나라는 아직 기술개발 단계에 머무르고 있다. 고령화나 노동력 부족, 기후변화, 지속가능한 발전 등을 위해선 스마트디지털 농업기술의 도입이 필요하다는 의견이 많았다. 스마트디지털 농업기술 확산을 위해서는 기술개발, 인프라 구축 등이 필요하고 농민을 대상으로 한 체계적인 기술 교육이 필요하며 노지스마트디지털 농업기술의 성공적인 정착을 위해서는 장비-데이터의 표준화가 필요하다는 결과가 도출되었다. 나아가 소비자와 다른 농산업 현장에도 적용되어 디지털 전환이 이루어질 수 있는 방향성을 가지고 진행되어야 할 것이다. 노지스마트디지털 농업기술의 도입 및 성공적인 정착은 기후변화 대응, 농업의 친환경성 증진, 노동력 부족의 해소에 기여할 수 있으므로 우리나라의 작물 생산 능력 제고를 통한 식량안보 강화 측면에서도 필요하다.

References

1
Cho, K. J., K. Y. Kim, S. Y. Kim, and W. M. Yang. 2015. Survey of ICT status and new design of on-roof greenhouse. Journal of the Korean society for bio-environment control. pp. 355-356 (in Korean).
2
Choi, Y. C. and Y. H. Jang. 2019. Smart farm in the 4th industrial revolution era. The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences. 36(3) : 9-16.
3
Joo, J. Y. and J. C. Oh. 2018. Development of lora wireless network based water supply control system for bare ground agriculture. Korea institue of electronic communication science. 13 : 1373-1378.
4
Jung, H. Y. 2021. An empirical study on establishing microgrid in outdoor smart farm. Master thesis, Graduate Schoo of Chonnam National University.
5
Kim, B. R., M. G. Lee, J. H. Heo, and S. H. Song. 2018. Current status of application of 4th Industrial Revolution Technology in agriculture and rural areas and plan for expansion. KREI Research Report. pp. 1-338.
6
Kim, G. H. 2019. Design and construction of urban-type energy self-supporting smart-farm service model. JKIICE. 23 : 1305- 1310.
7
Kim, Y. G., J. Y. Park, and Y. G. Park. 2016. An analysis of the current status and success factors of smart farms. KERI. pp. 1-74.
8
Kim, Y. Y. 2017. The study about the effect on agricultural management bodies' income by using ICT・BT and the types of the 6th agricultural industry. Doctoral dissertation, Graduate School of Wonkwang University.
9
Korea Institute of Science and Technology Evaluation and Planning (KISTEP). 2015. Progress direction and Project of agriculture, fisheries and food R&D to realize smart-agriculture. p. 3-36. Seoul, Korea (in Korean).
10
Korea Rural Economic Institute (KREI). 2013. The present status and development direction of smart agriculture. p. 16-27. Naju, Korea (in Korean).
11
Korea Rural Economic Institute. 2016. Smart farm operation status analysis and development direction research. Publication Registration number:11-1541000-001674-01. Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs.
12
National Information Society Agency (NIA). 2014. Strategies of new ICT convergence of food, agriculture and forestry. pp. 1-34. Seoul, Korea (in Korean).
13
Newman, D. 2018. Top six digital transformation trends in agriculture. Forbes. May. 2018, https://www.forbes.com/sites/ danielnewman/2018/05/14/top-six-digital-transformation-trends-in-agriculture.
14
Park, J. Y. and M. Y. Heo, 2016. Trend of smart farming international standardization. Information and Communications Magazine. 34(1) : 70-75.
15
Sadiku, M. N. O., T. J. Ashaolu, and S. M. Musa. 2020. Emerging technologies in agriculture. International Journal of Scientific Advances. 1 : 31-34. 10.51542/ijscia.v1i1.6
16
Suh, D. S., Y. J. Kim, and E. J. Kim. 2021. A plan to establish precision agricultural system to enhance agricultural competitiveness. KREI Research Report. pp. 1-206.
17
Yeo, U. H., I. B. Lee, K. S. Kwon, T. W. Ha, S. J. Park, R. W. Kim, and S. Y. Lee. 2016. Analysis of research trend and core technologies based on ICT to materialize smart-farm. Protected Horticulture and Plant Factory. 25(1) : 30-41. 10.12791/KSBEC.2016.25.1.30
18
Yun, N. G., J. S. Lee, G. S. Park, and J. Y. Lee. 2017. Policy and status of technology development of Korean smart farm. Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers. 59(2) : 19-27.
페이지 상단으로 이동하기