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▶ 이 책은 IT/디지털경영을 다룬 이론서입니다. IT/디지털경영의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

그동안 경험에만 의존했던 농업에도 디지털화의 바람이 불고 있다.
양상추나 토마토 등을 자동화 시스템 안에서 재배하는 식물공장의 선진국인 네덜란드뿐만 아니라 국내에서도 ICT 기술이 융복합되는 스마트농업이 활발하다.

전 세계의 폭발적인 식량 수요의 증가 및 환경 문제, 건강에 대한 관심도 향상으로 인해 농업 분야에서의 노동력 부족 문제를 해결하고 규모를 확대함으로써 효율을 높이고자, 로봇, 인공지능(AI), IoT, 드론 등의 첨단기술과 농업기술을 조합하여, 에너지 절약ㆍ고품질 생산을 실현하는 ‘스마트 농업’의 보급에 대한 기대가 높아지고 있다.

Marketsandmarkets 자료에 따르면, 글로벌 스마트농업의 시장규모는 연평균 성장률 13.3%로 증가하여, 2022년에는 112억 3,000만 달러에 이를 것으로 전망되고 있다.

또한, 농작물의 파종부터 수확까지 모든 과정에 걸쳐 위와 같은 ICT 첨단기술을 농업 생산에 적용하려는 애그테크(Agriculture+Technology)도 주목받고 있다.
국내에서는 스마트농업과 동일한 의미로 사용되고 있으나, 글로벌 농업에서는 생산보다는 유통 체계를 혁신하는데 보다 중점을 두려는 시도로 구분되고 있다. 애그테크가 생산성 향상에 목적을 두고 있다면, 스마트농업은 유통 혁신 중심으로 변화하고 있다.

우선, 현재 농업은 AI를 통해 조금씩 자동화되고 있다. 구체적으로 말하면, AI가 탑재된 로봇이 사람을 대신하여 작물을 수확하거나 드론을 통해 자동으로 농약을 살포하는 등 획기적인 시도들이 이루어지고 있으며, 상용화되고 있다. 앞으로는 농업을 사람의 노동력이 아니라 AI의 힘을 빌려 수행하는 날이 머지않아 보인다.

이미 이슈가 되었던 IoT 역시 스마트농업의 발전에 기여하고 있다.
예를 들어, AI를 통해 성장 속도나 맛을 관리할 수 있는 채소를 재배하는 플랜티(Plenty)는, 하우스 안의 모든 데이터를 센서를 통해 수집ㆍ분석하고, 95%의 물을 절약하고, 농약을 치지 않으며, 최대 약 350배의 수확량을 실현시키고 있다.
농업에서 중요한 것은 기온이나 잎의 색깔 등 현장에서 얻는 정보이다. IoT를 통해 농업 현장의 모든 곳에 센서와 카메라를 부착하게 되면, 현장에서 얻어진 다양한 데이터를 수집하기 더 쉬워진다. 그리고 IoT를 통해 수집한 데이터를 AI가 분석하고, 농작물에 있어 최적의 선택을 수행할 수 있게 되면, 스마트 농업에 크게 기여하게 된다.

또한, 2세대 스마트팜이 등장함에 따라 농업에 관련된 각종 빅데이터들을 활용할 수 있게 되었다.
농업의 빅데이터로는 주로 기상 및 입지조건 등 넓은 범위의 생산 환경에 관한 정보, 농작물이나 가축의 생육에 관한 정보, 농작업 시 농업기계의 가동 상황이나 다양한 농업용 자재의 투입 상황, 농작업의 구체적인 내용 및 시공정보, 생산이력 등이 있다.
이러한 데이터는 영농기간을 통틀어 불규칙한 시간 간격이라 하더라도 시간 정보와 공간 정보를 갖기 때문에, 모든 필드 데이터는 시공간 데이터로서 관측할 수 있으며, 농업 종사자에게 부담이 되지 않는 형태로 대량으로 수집할 수 있어야 한다.
다양한 데이터소스로부터 수집한 시공간 빅데이터를 분석ㆍ활용하려면, 데이터 관측 수집 프로세스에서 분석 활용 프로세스로 데이터를 유통시켜야 한다.
각종 센서를 통해 얻은 데이터와 함께 농업 분야에서 이용되고 있는 리모트 센싱 데이터, GIS 등의 데이터베이스에 축적된 작업ㆍ생산이력 정보 등의 다양한 데이터를 가지고 적합한 애플리케이션을 개발하여, 새로운 농업용 정보 서비스를 실현해야 한다.
국내에서는 과기정통부ㆍ농식품부ㆍ농진청이 긴밀한 협조 하여 연구자들이 연구 데이터를 저장ㆍ분석ㆍ공유할 수 있도록 스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼을 2020년에 조기 구축할 예정이다.

마지막으로 농업 로봇으로, 기존에는 작업 지원 도구라는 의미가 강했지만, 하드웨어와 소프트웨어가 융합됨에 따라 더욱 스마트화되어, 자율 이동 및 영상/음성 분석 등도 할 수 있는 두뇌를 가진 농업 로봇으로 바뀌어, 작업의 일익을 담당하게 되었다.
농업 로봇은 영상인식 기술이나 기계학습, 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 지금까지 수작업을 해야 했던 제초, 솎아내기, 생육 확인 등을 자동으로 판단하고, 실시간으로 분석하는 데까지 발전해 있다. 미국 실리콘밸리의 벤처기업 Blue River Technology는 화상인식 카메라를 통해 싹과 잡초를 식별하여 제초하는 것뿐만 아니라, 솎아내고 비료를 살포하는 적당한 시기도 자동으로 판단하는 트랙터를 개발하였다.

이에, IRS글로벌은 애그테크(Agtech)ㆍ스마트농업 관련 산업에 관심이 있는 기관ㆍ업체의 실무담당자들에게 연구개발, 사업전략 수립의 기초자료를 제공하기 위하여 본서를 기획하였다.
모쪼록 미력하나마 도움이 되기를 기대해본다.

2020년 4월 23일
IRS Global(아이알에스글로벌)

Ⅰ. 4차 산업혁명과 농업의 최근 이슈

1. 4차 산업혁명과 농업
1-1. 4차 산업혁명과 변화하는 세계 트렌드
1) 4차 산업혁명이란
2) 산업혁명과 함께 변화하는 세계 트렌드
(1) Industry 4.0
(2) Industrial Internet과 Industrial Internet Consortium
3) 주요 국가별 대응 동향
(1) 미국
(2) 독일
(3) 영국
(4) 중국
(5) 일본
(6) 한국
1-2. 4차 산업혁명과 농업
1) 4차 산업혁명이 농업에 미치는 영향
2) 농업 분야의 경제적 파급 영향
(1) 혁신적인 서비스와 신제품 창출
(2) 공급 효율성 향상
(3) 경쟁력 유지ㆍ강화를 위한 열쇠
3) ICT 요소 기술
(1) 사물인터넷(IoT)
(2) 인공지능(AI)
(3) 빅데이터
(4) 농업 로봇
4) 주요국별 기술 수준

2. 농업ㆍ농촌의 최근 이슈와 추진 과제
2-1. 2020년 농정 중점 추진과제
1) 산업혁신의 일자리 창출
(1) 현황
(2) 추진 계획
2) 지역혁신의 일자리 창출
(1) 현황
(2) 추진 계획
3) 공익직불제
(1) 현황
(2) 추진 계획
4) 농산물 가격 안정화
(1) 현황
(2) 추진 계획
5) 가축질병 발생 및 확산 차단
(1) 현황
(2) 추진 계획
2-2. 2020년 농정 10대 이슈
1) 공익직불제의 세부제도 마련과 안정적 정착
2) 스마트농업 확산을 위한 기술혁신 및 생태계 구축
3) 국민 먹거리 보장성 및 포용성 제고를 위한 정책 강화
4) 원예농산물 수급 안정을 위한 종합적인 대책 추진
5) 축산업의 환경부하 저감을 위한 실효성 있는 정책 강화
6) 삶의 질 향상 기본계획 시행에 따른 농촌 생활서비스 혁신
7) 새로운 인적자원 유입을 통한 농촌 활력 제고
8) 아름다운 농촌 만들기를 위한 농촌공간 계획제도 도입
9) 주민ㆍ지자체 참여형 농촌 재생에너지 확산
10) 농업부문 신남방ㆍ신북방 개발협력 강화 및 남북 간 협력 준비

Ⅱ. 스마트농업의 국내외 시장 동향과 정책 추진 방향

1. 스마트농업의 국내외 시장 동향과 전망
1-1. 스마트농업의 개요
1) 개념
2) 스마트농업으로 인한 변화
(1) 생력화ㆍ대규모 생산
(2) 수출 확대
(3) 작물의 효능 향상
(4) 위험한 작업에서 해방
(5) 쉬운 농업의 실현
(6) 안심과 신뢰 제공
(7) 일자리 창출
1-2. 국내외 시장 규모와 전망
1) 글로벌 시장
2) 국내 시장
1-3. 농산물 유통 문제점과 추진계획
1) 필요성
2) 농산물 유통 인프라 문제점
(1) 하역기계화 미비
(2) 저온유통 인프라 부족
(3) 부적합한 산지 예냉 시설
(4) 물류 정보화 시스템 구축 미비
3) 농산물 유통 체계의 현황과 추진계획
(1) 유통체계 현황
(2) 농림축산식품부의 추진계획
4) 스마트유통 주요 사례 분석
(1) 이미지/웹 경매
(2) 직거래ㆍ배송 서비스
1-4. 주요국별 시장 동향과 최근 이슈
1) 미국
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 규모 전망
(3) 실내 농업 동향
(4) 주요 업체별 동향
2) 네덜란드
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 동향
(3) 유리온실
(4) 푸드밸리
3) 중국
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 규모 전망
(3) 주요업체 추진 동향
(4) 주요 이슈
4) 일본
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 규모 전망
(3) 최근 이슈와 업체 동향
5) 이스라엘
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 동향
(3) 관개 기술
(4) 주요업체 추진 동향
1-5. 국내 시장 동향과 전망
1) 농업 생산 규모
(1) 농업 인구 현황
(2) 농업 생산 규모
2) 농업 현황
3) 스마트팜 보급 실적
4) 국내 이통사들의 대응 동향
(1) SK텔레콤
(2) KT
(3) LG유플러스

2. 스마트농업의 주요국별 정책 및 활성화 추진 동향
2-1. 미국
1) 그간의 정책 추진 동향
2) 농업분야 융합기술 정책
2-2. 유럽연합
1) EU
(1) 유럽혁신파트너십(European Innovation Partnership)
2) 네덜란드
(1) 미래 선도산업으로 육성
(2) 푸드밸리ㆍ시드밸리 육성
2-3. 중국
1) 그간의 정책 추진 동향
2) 전국 농업 현대화 계획
3) 농업에서의 ICT 활용
(1) 농업의 진흥
(2) EC 사업자 등의 참여
(3) 농가의 소득 향상 및 식품의 안전에 도움
4) 헤이룽장성 정부ㆍ알리바바 전략적 협약
2-4. 일본
1) 스마트농업 관련 정책 강화
(1) 스마트농업 실증사업 및 데이터 연계 가동
(2) 연구 개발을 위한 기금 창설 및 신규 참여 지원 대상 업종 확대
2) 지자체별 추진 동향
(1) 홋카이도, 이와미자와시, 사라베츠무라
(2) 미야기현
(3) 야마가타현
(4) 토야마현
(5) 시즈오카현
(6) 사가현
(7) 고치현
(8) 미야자키현 아야쵸
3) 선진 시책 사례
(1) 네덜란드의 환경 제어 기술을 보급
(2) IoT 및 AI를 활용한 환경제어 기술 개발
4) 향후 추진 형태 및 대책안
(1) 실증사업 및 농산학관 연계의 효과에 대한 기대
(2) 빅데이터 분석에 근거한 농업을 실현함으로써 문제를 해결
2-5. 한국
1) 그동안의 정책 추진 경과
2) 스마트팜 확산 방안
(1) 청년 창업생태계 조성
(2) 산업 인프라 구축
(3) 스마트팜 혁신밸리 조성
3) 정책 추진 결과
4) 스마트팜 연구개발(R&D) 예산

3. 스마트농업의 분야별 선진 사례 분석
3-1. 작업의 자동화
1) 무인 자율주행 트랙터
2) 농기계 운행 지원 앱 / 직진ㆍ자동 조타 장치
3) 가변 시비(施肥) 이앙기
4) 자동 수확 로봇
(1) 파나소닉(주)
(2) inaho(주)
5) 자동 운반 로봇
6) 자율 다기능형 농업 로봇
7) 제초 로봇
8) 자동비행 농업용 드론
9) 농업용수 점검 드론
10) 수관리 지원 시스템
11) 관수ㆍ시비 자동화 시스템
12) 논 수위 관리 시스템
3-2. 생산 관련 데이터 수집ㆍ분석
1) 영농 지원 시스템
2) 농기계의 가동 정보를 활용한 농작업 매니지먼트
3) 하우스 환경 제어 시스템
4) IoT를 활용한 농업지원 시스템
5) 인공위성을 활용한 농지의 분석 정보 제공
3-3. 생산 관련 노하우의 가시화
1) 농업일지ㆍ농장관리 툴
2) 재배 내비게이션 서비스
3) 농업기술 학습지원 시스템
4) 경영 분석 서비스
3-4. 생산ㆍ유통ㆍ판매 제휴
1) 기업적 농업 경영 지원 시스템
2) 유통ㆍ소매업 등과의 정보 공유
3) 물류 셰어링 서비스
4) 생산지원ㆍ출하 플랫폼
5) 농산물의 새로운 통신 시스템 구축
6) 채소의 생산부터 가공ㆍ소매까지의 일괄 경영
7) 유기농 채소 등의 인터넷 판매
8) 판매 관리 서비스
3-5. 생산자의 스마트농업 도입 사례
1) 영업 지원 시스템과 호환되는 콤바인과 건조기를 연동시켜 고품질의 쌀 재배
2) ICT를 이용한 딸기ㆍ토마토 시비 원예
3) ICT를 활용한 경영관리 체제의 고도화
4) 센서 등을 활용한 브랜드 채소의 안정적인 공급
5) 현 및 대학 등과 연계한 차세대 농업의 연구 실증
6) ICT를 활용한 경영 관리 체제의 고도화
3-6. 스마트 농장 추진 단체
1) 스마트 애그리 컨소시엄
2) 농장 내비1000(차세대 대규모

Ⅰ. 4차 산업혁명과 농업의 최근 이슈

1. 4차 산업혁명과 농업
1-1. 4차 산업혁명과 변화하는 세계 트렌드
1) 4차 산업혁명이란
2) 산업혁명과 함께 변화하는 세계 트렌드
(1) Industry 4.0
(2) Industrial Internet과 Industrial Internet Consortium
3) 주요 국가별 대응 동향
(1) 미국
(2) 독일
(3) 영국
(4) 중국
(5) 일본
(6) 한국
1-2. 4차 산업혁명과 농업
1) 4차 산업혁명이 농업에 미치는 영향
2) 농업 분야의 경제적 파급 영향
(1) 혁신적인 서비스와 신제품 창출
(2) 공급 효율성 향상
(3) 경쟁력 유지ㆍ강화를 위한 열쇠
3) ICT 요소 기술
(1) 사물인터넷(IoT)
(2) 인공지능(AI)
(3) 빅데이터
(4) 농업 로봇
4) 주요국별 기술 수준

2. 농업ㆍ농촌의 최근 이슈와 추진 과제
2-1. 2020년 농정 중점 추진과제
1) 산업혁신의 일자리 창출
(1) 현황
(2) 추진 계획
2) 지역혁신의 일자리 창출
(1) 현황
(2) 추진 계획
3) 공익직불제
(1) 현황
(2) 추진 계획
4) 농산물 가격 안정화
(1) 현황
(2) 추진 계획
5) 가축질병 발생 및 확산 차단
(1) 현황
(2) 추진 계획
2-2. 2020년 농정 10대 이슈
1) 공익직불제의 세부제도 마련과 안정적 정착
2) 스마트농업 확산을 위한 기술혁신 및 생태계 구축
3) 국민 먹거리 보장성 및 포용성 제고를 위한 정책 강화
4) 원예농산물 수급 안정을 위한 종합적인 대책 추진
5) 축산업의 환경부하 저감을 위한 실효성 있는 정책 강화
6) 삶의 질 향상 기본계획 시행에 따른 농촌 생활서비스 혁신
7) 새로운 인적자원 유입을 통한 농촌 활력 제고
8) 아름다운 농촌 만들기를 위한 농촌공간 계획제도 도입
9) 주민ㆍ지자체 참여형 농촌 재생에너지 확산
10) 농업부문 신남방ㆍ신북방 개발협력 강화 및 남북 간 협력 준비

Ⅱ. 스마트농업의 국내외 시장 동향과 정책 추진 방향

1. 스마트농업의 국내외 시장 동향과 전망
1-1. 스마트농업의 개요
1) 개념
2) 스마트농업으로 인한 변화
(1) 생력화ㆍ대규모 생산
(2) 수출 확대
(3) 작물의 효능 향상
(4) 위험한 작업에서 해방
(5) 쉬운 농업의 실현
(6) 안심과 신뢰 제공
(7) 일자리 창출
1-2. 국내외 시장 규모와 전망
1) 글로벌 시장
2) 국내 시장
1-3. 농산물 유통 문제점과 추진계획
1) 필요성
2) 농산물 유통 인프라 문제점
(1) 하역기계화 미비
(2) 저온유통 인프라 부족
(3) 부적합한 산지 예냉 시설
(4) 물류 정보화 시스템 구축 미비
3) 농산물 유통 체계의 현황과 추진계획
(1) 유통체계 현황
(2) 농림축산식품부의 추진계획
4) 스마트유통 주요 사례 분석
(1) 이미지/웹 경매
(2) 직거래ㆍ배송 서비스
1-4. 주요국별 시장 동향과 최근 이슈
1) 미국
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 규모 전망
(3벼농사 경영 혁신 연구회)
3) 스마트 농업 공동체(SAc)
4) 스마트 농업 촉진 컨소시엄

Ⅲ. 애그테크(AgTech) 분야별 기술 개발과 적용사례 분석

1. (산업용)사물인터넷(IoT/IIoT)의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
1-1. 사물인터넷(IoT) 기술 개요
1) IoT 개념
2) IoT 구성 요소
(1) 기기
(2) 게이트웨이
(3) 서버
3) IoT의 프로토콜과 플랫폼
(1) oneM2M
(2) Open Connectivity Foundation(OCF)
4) OCF 기술 사양(Architecture)
(1) 기본적인 개념
(2) 기능 블록
1-2. 사물인터넷(IoT) 핵심 요소인 통신기술
1) 5G
2) LPWA
1-3. 사물인터넷(IoT) 기술적 과제
1) 보안
2) 정보 증가
3) 자율성
4) 기기 관리 운용
5) 개방성
6) 개인정보
1-4. 글로벌 IoT 분야별 시장 동향과 전망
1) 플랫폼
2) 네트워크
(1) 고정ㆍ이동통신 서비스 시장
(2) 고정 네트워크 기기 시장
(3) 이동형 네트워크 기기 시장
(4) LPWA 모듈
3) 디바이스
(1) 스마트폰ㆍ태블릿PC
(2) 웨어러블
(3) 서비스 로봇ㆍ드론
(4) AI 스피커
(5) ARㆍVR
1-5. 국내 시장규모와 가입자 추이
1) 시장 규모 전망
2) 사물지능통신 가입자 추이
1-6. 산업용 사물인터넷(IIoT) 개발 및 농업 분야 활용 동향
1) 개요
(1) 개념 및 범주
(2) 기술 구성
2) 국내외 시장 규모 및 전망
(1) 산업용 사물인터넷(IIoT) 시장규모 전망
(2) IIoT 가치 사슬
3) 산업용 사물인터넷(IIoT) 주요 과제
(1) 적절한 설치
(2) 보안
(3) 서플라이체인 안전성
4) 농업 분야에서의 IIoT(산업용 사물인터넷) 활용
(1) 농업용 IIoT
(2) 농업 가치사슬과 IIoT
(3) 농업용 IIoT 활용 영역
1-7. 농업 분야의 사물인터넷(IoTㆍIIoT) 적용사례 분석
1) CropX
2) WaterBee
3) TempuTech
4) Connexive
5) Akisai Service
6) CLAAS
7) JMB NORTH AMERICA
8) PigWise
9) Soundtalk
10) eYeSCAN

2. 인공지능(AI)ㆍ빅데이터의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
2-1. AI로 인한 변화
2-2. 2020 AI 트렌드
1) 제시된 목표를 위해 스스로 행동
2) 인간의 지성과 조합
3) 분산 학습의 진보
2-3. AI 주도 시스템(AI-Driven System) 트렌드
1) 스킬 및 데이터 품질의 장벽의 완화
2) AI 주도 시스템이 등장함에 따른 설계의 복잡화
3) 저소비전력, 저비용 기기에 대한 AI 도입
4) 강화학습이 산업용도로 이동
5) 데이터 품질을 시뮬레이션을 통해 극복
2-4. 국내외 인공지능(AI) 시장 동향과 전망
1) AI 기술의 급성장
2) 국내외 시장 규모와 전망
(1) 글로벌 시장
(2) 국내 시장
2-5. 농업 분야의 인공지능(AI) 개발동향과 적용사례 분석
1) 농업 분야의 인공지능(AI) 개발동향
(1) 농업의 문제점을 AI로 해결
(2) 농업 AI의 발전
(3) AI 활용 전망
2) 농업 분야의 AI 적용 사례
(1) 병해 예측 솔루션
(2) 작물 질병 진단
(3) AI, IoT, 빅데이터 플랫폼
(4) 수직농장
(5) 생육 관리
(6) 가축 관리
2-6. 빅데이터 개요
1) 개념
2) 필요성
3) 유형과 분류
(1) 형태별 분류
(2) 주체별 분류
4) 핵심 기술
(1) 수집
(2) 공유
(3) 저장
(4) 처리
(5) 분석
(6) 시각화
5) 빅데이터 기술 핵심 이슈
(1) 복합 데이터 처리
(2) 분석 편리성 확대
(3) 분산 데이터 연결과 분석
(4) 분석 알고리즘 고도화
) 실내 농업 동향
(4) 주요 업체별 동향
2) 네덜란드
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 동향
(3) 유리온실
(4) 푸드밸리
3) 중국
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 규모 전망
(3) 주요업체 추진 동향
(4) 주요 이슈
4) 일본
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 시장 규모 전망
(3) 최근 이슈와 업체 동향
5) 이스라엘
(1) 농업 생산 동향
(2) 스마트농업 동향
(3) 관개 기술
(4) 주요업체 추진 동향
1-5. 국내 시장 동향과 전망
1) 농업 생산 규모
(1) 농업 인구 현황
(2) 농업 생산 규모
2) 농업 현황
3) 스마트팜 보급 실적
4) 국내 이통사들의 대응 동향
(1) SK텔레콤
(2) KT
(3) LG유플러스

2. 스마트농업의 주요국별 정책 및 활성화 추진 동향
2-1. 미국
1) 그간의 정책 추진 동향
2) 농업분야 융합기술 정책
2-2. 유럽연합
1) EU
(1) 유럽혁신파트너십(European Innovation Partnership)
2) 네덜란드
(1) 미래 선도산업으로 육성
(2) 푸드밸리ㆍ시드밸리 육성
2-3. 중국
1) 그간의 정책 추진 동향
2) 전국 농업 현대화 계획
3) 농업에서의 ICT 활용
(1) 농업의 진흥
(2) EC 사업자 등의 참여
(3) 농가의 소득 향상 및 식품의 안전에 도움
4) 헤이룽장성 정부ㆍ알리바바 전략적 협약
2-4. 일본
1) 스마트농업 관련 정책 강화
(1) 스마트농업 실증사업 및 데이터 연계 가동
(2) 연구 개발을 위한 기금 창설 및 신규 참여 지원 대상 업종 확대
2) 지자체별 추진 동향
(1) 홋카이도, 이와미자와시, 사라베츠무라
(2) 미야기현
(3) 야마가타현
(4) 토야마현
(5) 시즈오카현
(6) 사가현
(7) 고치현
(8) 미야자키현 아야쵸
3) 선진 시책 사례
(1) 네덜란드의 환경 제어 기술을 보급
(2) IoT 및 AI를 활용한 환경제어 기술 개발
4) 향후 추진 형태 및 대책안
(1) 실증사업 및 농산학관 연계의 효과에 대한 기대
(2) 빅데이터 분석에 근거한 농업을 실현함으로써 문제를 해결
2-5. 한국
1) 그동안의 정책 추진 경과
2) 스마트팜 확산 방안
(1) 청년 창업생태계 조성
(2) 산업 인프라 구축
(3) 스마트팜 혁신밸리 조성
3) 정책 추진 결과
4) 스마트팜 연구개발(R&D) 예산

3. 스마트농업의 분야별 선진 사례 분석
3-1. 작업의 자동화
1) 무인 자율주행 트랙터
2) 농기계 운행 지원 앱 / 직진ㆍ자동 조타 장치
3) 가변 시비(施肥) 이앙기
4) 자동 수확 로봇
(1) 파나소닉(주)
(2) inaho(주)
5) 자동 운반 로봇
6) 자율 다기능형 농업 로봇
7) 제초 로봇
8) 자동비행 농업용 드론
9) 농업용수 점검 드론
10) 수관리 지원 시스템
11) 관수ㆍ시비 자동화 시스템
12) 논 수위 관리 시스템
3-2. 생산 관련
(5) 데이터 유통 활성화
6) 국내외 빅데이터 시장 동향과 전망
(1) 글로벌 시장
(2) 국내 시장
7) 빅데이터의 활용과 과제
(1) 퍼스널 빅데이터
(2) 무료 서비스의 이면
(3) 퍼스널 데이터의 종류
(4) 프로파일링 되는 소비자
(5) 등급이 매겨지는 소비자
2-7. 농업 분야 빅데이터 수집 및 활용
1) 농업 빅데이터의 관측ㆍ수집
(1) 환경ㆍ기상 센서 네트워크 구축
(2) 단주기 리모트 센싱
(3) 농용 차량ㆍ기계 작업 시 자동 정보 기록
(4) 농작업 이력 기록을 위한 유저 인터페이스
2) 농업 빅데이터의 전송ㆍ축적
(1) 농촌지역의 데이터 통신 인프라 구축
(2) 농업 정보 데이터베이스ㆍGIS 구축
3) 농업 빅데이터의 분석ㆍ활용
(1) 농작업 적기 정보 추출
(2) 작물 생육 예측ㆍ유용한 정보 추출
(3) 생육 저해 요인 추정
2-8. 농업 분야 빅데이터 활용 사례
1) Climate corporation
2) IoF 2020 project
3) smaXtec
4) Prospera Technologies
5) Farm Logs
6) LandsatㆍPACE
7) WAGRI

3. 농업용 드론의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
3-1. 국내외 시장 규모 전망
1) 글로벌 시장
2) 국내 시장
3-2. 드론 플랫폼 시장 동향
1) 주요 시장 동향
2) 주요 플랫폼별 동향
(1) 에어웨어(Airware)
(2) 오픈파일럿(OpenPilot)
(3) 드론코드(Dronecode)
(4) DJI
(5) 오픈소스 소프트웨어
3) 국내 업체별 개발동향
3-3. 농업용 드론의 활용 분야
1) 농약 살포
2) 비료 살포
3) 파종
4) 수분(受粉)
5) 농산물 운반
6) 논밭 센싱
7) 동물피해 대책
3-4. 국내외 농업용 드론 기술 동향
1) 살포 및 파종
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
2) 비행 제어
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
3) 원격 탐사
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
4) 통신
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
5) 항법 센서
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술 동향

4. 농업로봇의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
4-1. 농업로봇의 개요
1) 정의
2) 범위
3) 이용 형태
4-2. 국내외 농업로봇 시장 전망
1) 글로벌 시장규모 전망
2) 국내 시장규모
4-3. 무인농기계 트렌드와 시장전망
1) 용도별 시장점유율(M/S) 전망
2) 시장 활성화 요인
3) 주요 트렌드
4) 장애 요인
4-4. 농업로봇 기술개발 동향
1) 해외
2) 국내
4-5. 농업로봇 적용사례 분석
1) 양상추 선별기
2) 농업용 협동 로봇
3) AI 선별기
4) 딸기 수확 로봇
(1) AGROBOT
(2) Octinion
5) 포도 수확 로봇
6) 토마토 수확 로봇
7) 채소 재배 로봇
8) 양상추 재배 자동화
9) 농약 살포 로봇
10) 농작물 관리 로봇
11) 방제 로봇
12) 축사 청소 로봇
13) 소몰이 로봇

Ⅳ. 스마트농업 국내외 표준화 대응 동향과 특허 분석

1. 스마트농업의 표준화 대응 동향
1-1. 미국의 농업 ICT 표준화 동향
1) AgGateway 개요
2) AgGateway 활동
3) AgGateway가 제공하는 리소스
4) AgGateway 확대 과정
5) AgGateway의 특징
1-2. 유럽의 농업 ICT 표준화 동향
1) EU의 농업 ICT 표준화 동향
2) IoF2020 동향
1-3. AgGateway의 글로벌 동향
1) AgGateway Global Network 동향
2) AgGateway 동향
1-4. 데이터 활용 규제 동향
1-5. 국제적인 표준화 동향의
데이터 수집ㆍ분석
1) 영농 지원 시스템
2) 농기계의 가동 정보를 활용한 농작업 매니지먼트
3) 하우스 환경 제어 시스템
4) IoT를 활용한 농업지원 시스템
5) 인공위성을 활용한 농지의 분석 정보 제공
3-3. 생산 관련 노하우의 가시화
1) 농업일지ㆍ농장관리 툴
2) 재배 내비게이션 서비스
3) 농업기술 학습지원 시스템
4) 경영 분석 서비스
3-4. 생산ㆍ유통ㆍ판매 제휴
1) 기업적 농업 경영 지원 시스템
2) 유통ㆍ소매업 등과의 정보 공유
3) 물류 셰어링 서비스
4) 생산지원ㆍ출하 플랫폼
5) 농산물의 새로운 통신 시스템 구축
6) 채소의 생산부터 가공ㆍ소매까지의 일괄 경영
7) 유기농 채소 등의 인터넷 판매
8) 판매 관리 서비스
3-5. 생산자의 스마트농업 도입 사례
1) 영업 지원 시스템과 호환되는 콤바인과 건조기를 연동시켜 고품질의 쌀 재배
2) ICT를 이용한 딸기ㆍ토마토 시비 원예
3) ICT를 활용한 경영관리 체제의 고도화
4) 센서 등을 활용한 브랜드 채소의 안정적인 공급
5) 현 및 대학 등과 연계한 차세대 농업의 연구 실증
6) ICT를 활용한 경영 관리 체제의 고도화
3-6. 스마트 농장 추진 단체
1) 스마트 애그리 컨소시엄
2) 농장 내비1000(차세대 대규모 벼농사 경영 혁신 연구회)
3) 스마트 농업 공동체(SAc)
4) 스마트 농업 촉진 컨소시엄

Ⅲ. 애그테크(AgTech) 분야별 기술 개발과 적용사례 분석

1. (산업용)사물인터넷(IoT/IIoT)의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
1-1. 사물인터넷(IoT) 기술 개요
1) IoT 개념
2) IoT 구성 요소
(1) 기기
(2) 게이트웨이
(3) 서버
3) IoT의 프로토콜과 플랫폼
(1) oneM2M
(2) Open Connectivity Foundation(OCF)
4) OCF 기술 사양(Architecture)
(1) 기본적인 개념
(2) 기능 블록
1-2. 사물인터넷(IoT) 핵심 요소인 통신기술
1) 5G
2) LPWA
1-3. 사물인터넷(IoT) 기술적 과제
1) 보안
2) 정보 증가
3) 자율성
4) 기기 관리 운용
5) 개방성
6) 개인정보
1-4. 글로벌 IoT 분야별 시장 동향과 전망
1) 플랫폼
2) 네트워크
(1) 고정ㆍ이동통신 서비스 시장
(2) 고정 네트워크 기기 시장
(3) 이동형 네트워크 기기 시장
(4) LPWA 모듈
3) 디바이스
(1) 스마트폰ㆍ태블릿PC
(2) 웨어러블
(3) 서비스 로봇ㆍ드론
(4) AI 스피커
(5) ARㆍVR
1-5. 국내 시장규모와 가입자 추이
1) 시장 규모 전망
2) 사물지능통신 가입자 추이
1-6. 산업용 사물인터넷(IIoT) 개발 및 농업 분야 활용 동향
1) 개요
(1) 개념 및 범주
(2) 기술 구성
2) 국내외 시장 규모 및 전망
(1) 산업용 사물인터넷(IIoT) 시장규모 전망
(2) IIoT 가치 사슬
3) 산업용 사물인터넷(IIoT) 주요 과제
(1) 적절한 설치
(2) 보안
(3) 서플라이체인 안전성
4) 농업 분야에서의 IIoT(산업용 사물인터넷) 활용
(1) 농업용 IIoT특징
1) 구조의 공개를 통한 전개
2) 신규 참여 촉진과 글로벌한 전개의 가능성
1-6. 국내 표준화 동향
1) 국가 표준
2) 단체 표준
(1) 한국정보통신기술협회(TTA)
(2) 농업기술실용화재단(FACT Standard)

2. 스마트농업의 특허 동향
2-1. 연도별 출원 현황
2-2. 출원국별 출원 현황
2-3. 주요 분야별 출원 현황
1) 분야별ㆍ연도별 출원 현황
2) 분야별ㆍ출원국별 출원 현황
2-4. 출원인별 출원 현황
1) 국내
2) 해외

3. 국내 농업 현황과 생산 통계
3-1. 농업 현황
1) 농가 규모 및 분포
2) 농가 구조
(1) 가구
(2) 인구
3) 농업 경영
(1) 전ㆍ겸업
(2) 경지 규모
(3) 경영 형태
(4) 주요 과수재배 및 가축사육
(5) 농축산물 판매
3-2. 농업기계 보유 현황
3-3. 농작물 생산량 통계

(2) 농업 가치사슬과 IIoT
(3) 농업용 IIoT 활용 영역
1-7. 농업 분야의 사물인터넷(IoTㆍIIoT) 적용사례 분석
1) CropX
2) WaterBee
3) TempuTech
4) Connexive
5) Akisai Service
6) CLAAS
7) JMB NORTH AMERICA
8) PigWise
9) Soundtalk
10) eYeSCAN

2. 인공지능(AI)ㆍ빅데이터의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
2-1. AI로 인한 변화
2-2. 2020 AI 트렌드
1) 제시된 목표를 위해 스스로 행동
2) 인간의 지성과 조합
3) 분산 학습의 진보
2-3. AI 주도 시스템(AI-Driven System) 트렌드
1) 스킬 및 데이터 품질의 장벽의 완화
2) AI 주도 시스템이 등장함에 따른 설계의 복잡화
3) 저소비전력, 저비용 기기에 대한 AI 도입
4) 강화학습이 산업용도로 이동
5) 데이터 품질을 시뮬레이션을 통해 극복
2-4. 국내외 인공지능(AI) 시장 동향과 전망
1) AI 기술의 급성장
2) 국내외 시장 규모와 전망
(1) 글로벌 시장
(2) 국내 시장
2-5. 농업 분야의 인공지능(AI) 개발동향과 적용사례 분석
1) 농업 분야의 인공지능(AI) 개발동향
(1) 농업의 문제점을 AI로 해결
(2) 농업 AI의 발전
(3) AI 활용 전망
2) 농업 분야의 AI 적용 사례
(1) 병해 예측 솔루션
(2) 작물 질병 진단
(3) AI, IoT, 빅데이터 플랫폼
(4) 수직농장
(5) 생육 관리
(6) 가축 관리
2-6. 빅데이터 개요
1) 개념
2) 필요성
3) 유형과 분류
(1) 형태별 분류
(2) 주체별 분류
4) 핵심 기술
(1) 수집
(2) 공유
(3) 저장
(4) 처리
(5) 분석
(6) 시각화
5) 빅데이터 기술 핵심 이슈
(1) 복합 데이터 처리
(2) 분석 편리성 확대
(3) 분산 데이터 연결과 분석
(4) 분석 알고리즘 고도화
(5) 데이터 유통 활성화
6) 국내외 빅데이터 시장 동향과 전망
(1) 글로벌 시장
(2) 국내 시장
7) 빅데이터의 활용과 과제
(1) 퍼스널 빅데이터
(2) 무료 서비스의 이면
(3) 퍼스널 데이터의 종류
(4) 프로파일링 되는 소비자
(5) 등급이 매겨지는 소비자
2-7. 농업 분야 빅데이터 수집 및 활용
1) 농업 빅데이터의 관측ㆍ수집
(1) 환경ㆍ기상 센서 네트워크 구축
(2) 단주기 리모트 센싱
(3) 농용 차량ㆍ기계 작업 시 자동 정보 기록
(4) 농작업 이력 기록을 위한 유저 인터페이스
2) 농업 빅데이터의 전송ㆍ축적
(1) 농촌지역의 데이터 통신 인프라 구축
(2) 농업 정보 데이터베이스ㆍGIS 구축
3) 농업 빅데이터의 분석ㆍ활용
(1) 농작업 적기 정보 추출
(2) 작물 생육 예측ㆍ유용한 정보 추출
(3) 생육 저해 요인 추정
2-8. 농업 분야 빅데이터 활용 사례
1) Climate corporation
2) IoF 2020 project
3) smaXtec

4) Prospera Technologies
5) Farm Logs
6) LandsatㆍPACE
7) WAGRI

3. 농업용 드론의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
3-1. 국내외 시장 규모 전망
1) 글로벌 시장
2) 국내 시장
3-2. 드론 플랫폼 시장 동향
1) 주요 시장 동향
2) 주요 플랫폼별 동향
(1) 에어웨어(Airware)
(2) 오픈파일럿(OpenPilot)
(3) 드론코드(Dronecode)
(4) DJI
(5) 오픈소스 소프트웨어
3) 국내 업체별 개발동향
3-3. 농업용 드론의 활용 분야
1) 농약 살포
2) 비료 살포
3) 파종
4) 수분(受粉)
5) 농산물 운반
6) 논밭 센싱
7) 동물피해 대책
3-4. 국내외 농업용 드론 기술 동향
1) 살포 및 파종
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
2) 비행 제어
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
3) 원격 탐사
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
4) 통신
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술개발 동향
5) 항법 센서
(1) 글로벌 기술개발 동향
(2) 국내 기술 동향

4. 농업로봇의 기술ㆍ시장 동향과 적용사례 분석
4-1. 농업로봇의 개요
1) 정의
2) 범위
3) 이용 형태
4-2. 국내외 농업로봇 시장 전망
1) 글로벌 시장규모 전망
2) 국내 시장규모
4-3. 무인농기계 트렌드와 시장전망
1) 용도별 시장점유율(M/S) 전망
2) 시장 활성화 요인
3) 주요 트렌드
4) 장애 요인
4-4. 농업로봇 기술개발 동향
1) 해외
2) 국내
4-5. 농업로봇 적용사례 분석
1) 양상추 선별기
2) 농업용 협동 로봇
3) AI 선별기
4) 딸기 수확 로봇
(1) AGROBOT
(2) Octinion
5) 포도 수확 로봇
6) 토마토 수확 로봇
7) 채소 재배 로봇
8) 양상추 재배 자동화
9) 농약 살포 로봇
10) 농작물 관리 로봇
11) 방제 로봇
12) 축사 청소 로봇
13) 소몰이 로봇

Ⅳ. 스마트농업 국내외 표준화 대응 동향과 특허 분석

1. 스마트농업의 표준화 대응 동향
1-1. 미국의 농업 ICT 표준화 동향
1) AgGateway 개요
2) AgGateway 활동
3) AgGateway가 제공하는 리소스
4) AgGateway 확대 과정
5) AgGateway의 특징
1-2. 유럽의 농업 ICT 표준화 동향
1) EU의 농업 ICT 표준화 동향
2) IoF2020 동향
1-3. AgGateway의 글로벌 동향
1) AgGateway Global Network 동향
2) AgGateway 동향
1-4. 데이터 활용 규제 동향
1-5. 국제적인 표준화 동향의 특징
1) 구조의 공개를 통한 전개
2) 신규 참여 촉진과 글로벌한 전개의 가능성
1-6. 국내 표준화 동향
1) 국가 표준
2) 단체 표준
(1) 한국정보통신기술협회(TTA)
(2) 농업기술실용화재단(FACT Standard)

2. 스마트농업의 특허 동향
2-1. 연도
별 출원 현황
2-2. 출원국별 출원 현황
2-3. 주요 분야별 출원 현황
1) 분야별ㆍ연도별 출원 현황
2) 분야별ㆍ출원국별 출원 현황
2-4. 출원인별 출원 현황
1) 국내
2) 해외

3. 국내 농업 현황과 생산 통계
3-1. 농업 현황
1) 농가 규모 및 분포
2) 농가 구조
(1) 가구
(2) 인구
3) 농업 경영
(1) 전ㆍ겸업
(2) 경지 규모
(3) 경영 형태
(4) 주요 과수재배 및 가축사육
(5) 농축산물 판매
3-2. 농업기계 보유 현황
3-3. 농작물 생산량 통계

[머리말]
4차 산업혁명 시대의 총아,
애그테크ㆍ스마트농업의 핵심기술 개발동향과 시장 전망

그동안 경험에만 의존했던 농업에도 디지털화의 바람이 불고 있다.
양상추나 토마토 등을 자동화 시스템 안에서 재배하는 식물공장의 선진국인 네덜란드뿐만 아니라 국내에서도 ICT 기술이 융복합되는 스마트농업이 활발하다.

전 세계의 폭발적인 식량 수요의 증가 및 환경 문제, 건강에 대한 관심도 향상으로 인해 농업 분야에서의 노동력 부족 문제를 해결하고 규모를 확대함으로써 효율을 높이고자, 로봇, 인공지능(AI), IoT, 드론 등의 첨단기술과 농업기술을 조합하여, 에너지 절약ㆍ고품질 생산을 실현하는 ‘스마트 농업’의 보급에 대한 기대가 높아지고 있다.

Marketsandmarkets 자료에 따르면, 글로벌 스마트농업의 시장규모는 연평균 성장률 13.3%로 증가하여, 2022년에는 112억 3,000만 달러에 이를 것으로 전망되고 있다.

또한, 농작물의 파종부터 수확까지 모든 과정에 걸쳐 위와 같은 ICT 첨단기술을 농업 생산에 적용하려는 애그테크(Agriculture+Technology)도 주목받고 있다.
국내에서는 스마트농업과 동일한 의미로 사용되고 있으나, 글로벌 농업에서는 생산보다는 유통 체계를 혁신하는데 보다 중점을 두려는 시도로 구분되고 있다. 애그테크가 생산성 향상에 목적을 두고 있다면, 스마트농업은 유통 혁신 중심으로 변화하고 있다.

우선, 현재 농업은 AI를 통해 조금씩 자동화되고 있다. 구체적으로 말하면, AI가 탑재된 로봇이 사람을 대신하여 작물을 수확하거나 드론을 통해 자동으로 농약을 살포하는 등 획기적인 시도들이 이루어지고 있으며, 상용화되고 있다. 앞으로는 농업을 사람의 노동력이 아니라 AI의 힘을 빌려 수행하는 날이 머지않아 보인다.

이미 이슈가 되었던 IoT 역시 스마트농업의 발전에 기여하고 있다.
예를 들어, AI를 통해 성장 속도나 맛을 관리할 수 있는 채소를 재배하는 플랜티(Plenty)는, 하우스 안의 모든 데이터를 센서를 통해 수집ㆍ분석하고, 95%의 물을 절약하고, 농약을 치지 않으며, 최대 약 350배의 수확량을 실현시키고 있다.
농업에서 중요한 것은 기온이나 잎의 색깔 등 현장에서 얻는 정보이다. IoT를 통해 농업 현장의 모든 곳에 센서와 카메라를 부착하게 되면, 현장에서 얻어진 다양한 데이터를 수집하기 더 쉬워진다. 그리고 IoT를 통해 수집한 데이터를 AI가 분석하고, 농작물에 있어 최적의 선택을 수행할 수 있게 되면, 스마트 농업에 크게 기여하게 된다.

또한, 2세대 스마트팜이 등장함에 따라 농업에 관련된 각종 빅데이터들을 활용할 수 있게 되었다.
농업의 빅데이터로는 주로 기상 및 입지조건 등 넓은 범위의 생산 환경에 관한 정보, 농작물이나 가축의 생육에 관한 정보, 농작업 시 농업기계의 가동 상황이나 다양한 농업용 자재의 투입 상황, 농작업의 구체적인 내용 및 시공정보, 생산이력 등이 있다.
이러한 데이터는 영농기간을 통틀어 불규칙한 시간 간격이라 하더라도 시간 정보와 공간 정보를 갖기 때문에, 모든 필드 데이터는 시공간 데이터로서 관측할 수 있으며, 농업 종사자에게 부담이 되지 않는 형태로 대량으로 수집할 수 있어야 한다.
다양한 데이터소스로부터 수집한 시공간 빅데이터를 분석ㆍ활용하려면, 데이터 관측 수집 프로세스에서 분석 활용 프로세스로 데이터를 유통시켜야 한다.
각종 센서를 통해 얻은 데이터와 함께 농업 분야에서 이용되고 있는 리모트 센싱 데이터, GIS 등의 데이터베이스에 축적된 작업ㆍ생산이력 정보 등의 다양한 데이터를 가지고 적합한 애플리케이션을 개발하여, 새로운 농업용 정보 서비스를 실현해야 한다.
국내에서는 과기정통부ㆍ농식품부ㆍ농진청이 긴밀한 협조 하여 연구자들이 연구 데이터를 저장ㆍ분석ㆍ공유할 수 있도록 스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼을 2020년에 조기 구축할 예정이다.

마지막으로 농업 로봇으로, 기존에는 작업 지원 도구라는 의미가 강했지만, 하드웨어와 소프트웨어가 융합됨에 따라 더욱 스마트화되어, 자율 이동 및 영상/음성 분석 등도 할 수 있는 두뇌를 가진 농업 로봇으로 바뀌어, 작업의 일익을 담당하게 되었다.
농업 로봇은 영상인식 기술이나 기계학습, 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 지금까지 수작업을 해야 했던 제초, 솎아내기, 생육 확인 등을 자동으로 판단하고, 실시간으로 분석하는 데까지 발전해 있다. 미국 실리콘밸리의 벤처기업 Blue River Technology는 화상인식 카메라를 통해 싹과 잡초를 식별하여 제초하는 것뿐만 아니라, 솎아내고 비료를 살포하는 적당한 시기도 자동으로 판단하는 트랙터를 개발하였다.

이에, IRS글로벌은 애그테크(Agtech)ㆍ스마트농업 관련 산업에 관심이 있는 기관ㆍ업체의 실무담당자들에게 연구개발, 사업전략 수립의 기초자료를 제공하기 위하여 본서를 기획하였다.
모쪼록 미력하나마 도움이 되기를 기대해본다.

2020년 4월 23일

www.irsglobal.com