스마트팜의 개념 및 등장배경, 국내 스마트팜 우수 사례

 

스마트팜의 개념

  디지털 농장 또는 정밀 농업으로도 알려진 스마트 팜은 첨단 기술과 데이터 기반 솔루션(solution)을 활용하여 전통 농업 시스템을 개선하고 효율성을 높이며 작물 생산을 최적화하는 것을 말한다. 전통 농업은 농작물 재배에 적합한 온도, 습도, 햇볕량, 이산화탄소, 토양 등 계절의 변화에서 오는 제약과 한계가 명확하였으나, 기술의 혁신을 통해 이러한 제약을 벗어난 새로운 농업방식이다.

사진출처 : 진주시

 

■ 스마트팜의 주요 구성요소

1. 센서 및 IOT 장치 : 스마트 농장은 센서 네트워크를 사용하여 토양 수분, 온도, 습도, pH 수준, 영양분 함량 및 작물 건강과 같은 다양한 환경 요인에 대한 실시간 데이터를 수집한다. 이러한 센서는 iot 장치를 통해 연결되는 경우가 많으므로 농장 전반에 걸쳐 지속적인 모니터링과 데이터 수집이 가능하다.

2. 데이터 분석 및 ICT(의사결정 지원 시스템) : 수집된 데이터는 고급 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 분석되며, 이 분석은 농부들이 관개 일정, 비료 적용, 해충 방제 및 최적의 파종 시간과 관련하여 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움을 준다. ICT(의사결정 지원 시스템)은 보다 정확하고 효율적인 농업 관행을 위한 실행 가능한 기술력을 제공한다.

3. 정밀 농업 기술 : 스마트 농장은 작물의 표적화 및 현장별 관리를 가능하게 하는 정밀 농업 기술을 사용한다. 여기에는 정밀 재배, 투입량(물, 비료, 살충제 등)의 가변 비율 적용, 정밀한 작업을 위한 GPS 유도 기계 사용이 포함된다.

4. 자동화 시스템 및 로봇공학 : 자동화는 스마트 농업에서 매우 중요한 역할을 한다. 자동화된 기계와 로봇 공학은 식재, 수확, 관개, 잡초 방제와 같은 작업에 활용되며, 이러한 자동화 기술은 노동량 투입을 줄이고 운영 효율성을 높인다.

5. 원격 모니터링 및 제어 : 농부는 모바일 애플리케이션이나 온라인 플랫폼을 통해 농장 운영을 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있다. 이를 통해 팜에 물리적으로 존재하지 않는 경우에도 실시간 데이터에 접근하고, 농작물 생산에 필요한 환경을 조정하고, 생산을 관리할 수 있다.

6. 예측 분석 및 작물 모델링 : 과거 및 실시간 데이터를 분석함으로써 예측 분석 및 작물 모델링은 작물 수확량, 잠재적 위험(질병 또는 해충 발생) 및 최적의 자원 할당을 예측할 수 있다.

7. 자원 효율성 및 지속 가능성 : 스마트 팜은 자원 사용을 최적화하고 폐기물을 최소화하며 환경에 미치는 영향을 줄이는 것을 목표로 한다. 물, 비료, 농약과 같은 투입물을 정확하게 관리함으로써 지속 가능성에 기여하고 수확의 불확실성을 줄인다.

8. 다양한 기술의 통합 : 스마트 농장은 항공 모니터링을 위한 드론, 작물 지도 작성을 위한 위성 이미지, 공급망 투명성을 위한 블록체인 및 농장 관리 개선을 위한 기타 신기술과 같은 다양한 기술을 통합한다.

 

 

스마트팜의 등장배경

  스마트팜의 등장 배경에는 기술 발전, 식량 생산 및 다양성에 대한 수요 증가, 지속 가능성에 대한 우려, 농업 과정 최적화 필요성에 따른 지속적인 발전이 반영되어 있다. 스마트 농업의 배경과 진화에 대한 타임라인 개요는 다음과 같다.

 

1.  초기 기술 도입(1960년대~1980년대) : 트랙터, 화학 비료, 살충제와 같은 기술의 도입은 농업 현대화의 초기 단계를 나타낸다. 이러한 기술은 생산성을 높이고 농업 관행을 간소화하는 것을 목표로 했다.

2. 정밀 농업의 출현(1980년대~1990년대) : 정밀 농업은 1980년대와 1990년대에 GPS 기술과 컴퓨터 지도 시스템의 출현으로 구체화되기 시작했으며, 농부들은 정밀한 파종, 비료, 수확을 위해 GPS 유도 장비를 사용하기 시작하여 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 되었다.

3. 센서 기술의 발전(2000년대) : 2000년대에는 센서 기술과 데이터 수집 장치가 크게 발전했습니다. 토양 수분, 온도, 작물 건강 및 기타 매개변수를 측정하기 위한 저렴한 센서의 가용성으로 인해 농장 상태에 대한 보다 포괄적인 모니터링이 가능해졌다.

4. IoT 및 데이터 분석의 부상(2010년대) : 사물 인터넷(IoT) 및 데이터 분석의 확산은 스마트 농업에 더욱 혁명을 일으켰다. 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석과 결합된 IoT 장치를 통해 농부들은 더 나은 의사 결정을 위해 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석할 수 있었다.

5. AI와 로봇공학의 통합(현재 시대) : 최근 몇 년 동안 인공지능(AI), 기계 학습, 로봇공학은 스마트 농업의 필수적인 부분이 되었다. AI 기반 시스템은 데이터 패턴을 분석하고 결과를 예측하며 농업 프로세스를 최적화한다. 로봇공학과 자동화는 식재, 수확, 농장 운영 모니터링과 같은 작업을 지원한다.

6. 지속 가능성 및 환경 영향에 초점 : 지속 가능성과 환경 영향 감소에 대한 강조가 증가함에 따라 스마트 농업 기술은 자원 사용 최소화, 폐기물 감소 및 친환경 관행 채택에 점점 더 중점을 두고 있다.

7. 글로벌 채택 및 산업 성장 : 스마트 농업 관행이 전 세계적으로 주목을 받고 있다. 다양한 국가와 지역에서 식량 안보 문제를 해결하고, 농업 효율성을 개선하고, 변화하는 환경 조건에 적응하기 위해 이러한 기술을 채택했다.

 

 

국내 스마트팜 우수 사례

'드림팜 (경남 진주, 사천 소재)'

  최근 사우디아라비아의 현지 투자사인 '알파리스 스타트스(Al-FARIS STARTS)'와 1억 2천만 달러(한화 1,500억 원) 규모의 스마트팜 시설 설치 계약을 체결하였다. 드림팜이 수주한 사우디 스마트팜 구축 프로젝트는 시공 면적 3.5ha, 사업 기간은 4년으로 설계와 시공을 모두 드림팜이 담당하는 턴키 방식으로 사업을 추진하게 된다.

  드림팜이 스마트팜으로 길러내는 주력 품목은 고추냉이이다. 고추냉이는 저온 작물로 물이 흐르는 곳에서 자라는 작물로 재배용수가 일정하게 순환할 수 있어야 하며, 약 18.9도의 온도를 일정하게 유지해야 하므로 작물 성장 난이도가 다소 높은 것으로 알려져 있으나, 스마트팜에서는 온도 및 습도를 조절가능해 연중무휴로 재배가 가능하다.

 드림팜은 스마트팜으로 작물을 재배하는 농민들이 매달 일정한 수익을 올릴 수 있도록 모종 제공부터 시장 유통까지 '원스톱'으로 해결하는 수익구조를 설계하였고, 그중 핵심이 '스마트팜 큐브'이다. 스마트팜 큐브는 드림팜에서 자체 개발한 시설로 규모는 폭 3m, 높이 3m, 길이 8.5m로 폐쇄된 공간 내 ICT(정보통신기술)과 연계된 다양한 시설로 농업환경을 제어가능한 농산물 재배 시설이다. 스마트팜 큐브팜에서 작물을 재배하여 수확한 농작물은 드림팜이 유통업체를 연결하여 작물을 판매하는 수익구조이다.

사진설명 : 드림팜의 복합형 스마트팜 큐브