0. 목차
- '정밀농업'이란 무엇인가?
- '정밀농업'으로 얻는 이점
- '정밀농업'의 주요 단계
- 한국의 정밀농업
- '정밀농업' 관련 기업
1. '정밀농업'이란 무엇인가?
'정밀농업(Precision Agriculture)'은 비료, 물, 노동력 등의 투입자원을 최소화하면서 생산량은 최대화시키는 생산방식이다. 개념적 의미는 영농 면적 단위별로 '모니터링'과 '측정'을 통해 진단·분석함으로써 최적의 처방과 처리를 추구하는 농업기술 접근 방법론이다. '토양 특성'과 '작물 농경지 위치' 별 차이로 수확량과 품질에 차이가 있으므로, 농경지 및 농작물의 상태·환경·조건 등을 모니터링한다. 그리고 이에 대한 분석을 통해 최소 '투입자원(비료, 살충제 등)'으로 환경오염을 줄이고, 고품질 농작물의 생산량을 최대화하는 것을 목적으로 한다.
즉 '정밀농업'은 보다 큰 면적에 균일한 농작업을 행하는 기계화 농업과 달리, 작은 면적의 위치, 특성에 맞는 변량 농자재 처방을 기반으로 하는 '정보화 농업'을 의미한다. 이를 실현하기 위한 기술로는 '센서(Sensor)', '사물인터넷(IoT)' 등을 이용한 '데이터 수집 기술', '빅데이터(Big Data)', '인공지능(AI)' 등을 통한 '고급 데이터 분석', '자율주행 농기계·드론', '정밀 기상정보', '항공영상 정보' 등의 기술 등이 있다.
'스마트팜(Smart Farm)'은 실내 시설농업에 해당하는 것으로, 작물의 생육환경이 모니터링 되고 적기에 최적의 영농 의사결정이 수행되는 농장을 말한다. 한편'정밀농업(Precision Agriculture)'은 국내에서 통용되는 '스마트팜(Smart Farm)'과 유사하거나 확장된 개념으로, '정밀농업'은 기후정보를 수집·분석·활용하여 에너지 소비를 줄인다는 점에서 '유리온실(Glass Greenhouse)', '비닐하우스(Plastic House)' 등 날씨 영향을 배제하는 '스마트팜(Smart Farm)'보다 확장된 개념으로 볼 수 있다.
1-1. '정밀농업'의 등장 배경
'정밀농업' 개념은 1929년에 처음 등장했지만, 당시 열악한 기술 수준으로 실제 구현에는 한계가 있었다. 29180년대 중반에는 '최적 지역(Doing the Right Treatment)', '최적 시기(at the Right Time)', '최적 처방(in the Right Place)'을 고려한 농업생산 시스템 연구에서 출발했다.
'정밀농업'의 출연은 미국이 주도했던 '녹색혁명(Green Revolution)'이 21세기에 이르자 그 한계점을 보였다는데 기인한다. '녹색혁명(Green Revolution)'은 20세기 후반, 전통적 농법이 아닌 새로운 기술인 품종개량, 수자원 공급 시설 개발, 화학비료 및 살충제 사용 등의 새로운 기술을 적용하여 농업 생산량이 크게 증대된 일련의 화학비료의 획기적 발전으로 식량생산은 크게 증가하였으나, 1990년대에 이르러 오염된 토양과 지하수로 생산량의 증가폭이 감소하기 시작하면서, 지속 가능한 농업에 대한 필요성이 제기되었다. '지속 가능한 농업'은 '정보통신기술(ICT: Information and Communications Technology)' 기술 발전으로 현실화되었고, 현재 국제기구와 농업 선진국에서 '정밀농업'이라는 이름으로 불리고 있다.
특히 2020년 농화평화상을 유엔 '세계식량계획(WFP: World Food Programme)'이 수상하면서 '국가 지속 가능발전 목표(SDGs: Sustainable Development Goals)' 중 하나인 '기아 종식(Zero Hunger)'과 지속 가능한 농업 촉진에 관심이 높아졌으나 GDP에서 차지하는 비중이 낮은 이유로 '식량안보', '식품안전', '환경보전', '사회문화 보전' 기능 등 농업이 가지는 사회적 가치에 비해 저평가되고 있는 실정이다.
1-2. '정밀농업'의 본격적인 비상
'IoT(사물인터넷)', 'Cloud(클라우드)', 'Big Data(빅데이터)', 'Mobile(모바일)'을 통틀어 'ICBM'이라고 한다. 최근 4차 산업혁명으로 'ICBM'과 '드론(Drone)' 등의 기술이 급격한 발전을 이루면서, 정밀농업은 기술적 한계에서 벗어나 본격적인 비상을 시작했다. 또한 '인공지능(AI)' 등의 발전으로 인해 '데이터 베이스 구축'이 가능해졌고, 데이터를 기반으로 효율적인 의사결정이 내리는 것이 가능해졌다. IoT 기반 데이터 수집을 통해 '클라우드(Cloud)' 기반 '빅데이터(Big Data)'를 구축하고, '인공지능(AI)' 기반 최적화 예측과 맞춤 처방하여 지능화된 농기계·농업로봇 등에 의한 최적화 작업이 가능해졌다. 아울러 '모바일(Mobile)' 기기를 통한 '정보 제공' 등이 과거에 비해 정밀하게 수행할 수 있게 되었다. 이에 진정한 의미의 정밀농업 구현이 가시화되고 있다.
2. '정밀농업'으로 얻는 이점
'정밀농업'은 '정보통신기술(ICT: Information and Communications Technology)' 기술 등을 활용한 농법으로써, 변량 기술을 통한 '농기계의 자동화', 센서 기술과 정보처리 기술을 통한 '농작물 및 기후의 예측 가능성 확대', '변량 시비 기술'을 통한 친환경적 농사를 지을 수 있다는 이점을 가지고 있다. 이에 농업 인력 고령화로 인한 '노동력 감소', '농산물 수급 불균형', '환경 오염 문제'에 있어 정밀농업의 체계적인 도입이 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
- 농업의 첨단화: 농업 인력을 최소화할 수 있는 ICT 기술을 통해 고령화에 대응할 수 있다. 독일의 경우 불규칙한 경계를 지닌 다수의 소규모 필지를 가상으로 통합하여 관리하고 있다. 자동주행로봇이 일련의 작업을 저장하고, 해당 위치에서 자동으로 작업이 이루어지는 'Headland Management'로 농업 인구 감소에 대응하고 있다. 또한 스마트폰으로 농지의 상태와 관리가 필요한 부분을 바로 확인할 수 있어, 이전과는 달리 농업에 많은 노동력이 필요하지 않게 되었다.
- 농업의 정보화: '농업의 정보화'로 불확실성을 감소시킴으로써, 체계적인 수급 계획을 마련할 수 있다. 영국 오스퍼드셔의 농부들은 정밀 농업의 도입으로 이전과는 확연이 다른 모습의 농사를 짓고 있다. 토양 센서로 지도를 작성해 구획별로 알맞은 농작물을 키울 수 있으며, 부족한 영양분이 무엇인지 바로 알 수 있게 되었다. 병충해 센서는 병충해 발생 빈도와 시기를 측정하여 미리 대응할 수 있게 해주어, 작물 다변화와 생산량 증대에 기여하고 있다.
- 친환경적 농업: 미국 아이오와 옥수수 농가에서 토양조사를 통해 '변량 시비(토지의 공간 변이에 따라 시비량을 위치에 따라 다르게 시용하는 방법)'를 실시한 결과, 25% 이상의 화학비료와 농약을 절감했다는 연구결과가 있다. 스페인 남부 과수원 역시 정밀농업의 맞춤 관리로 25% 이상의 물 절약을 이뤄냈다. 정밀농업의 장점은 경제성과 친환경을 동시에 달성할 수 있다는 것인데, 이는 '변량 시비'에 기인한다. 이전의 대규모 농지에 균일하게 시비했던 것과 비교하면 절감할 수 있는 화학비료와 농약의 양은 엄청난 수준이다.
2-1. 정밀농업으로 인해 기대되는 환경이익
'정밀농업'은 ICT 기술 등을 활용하여 '경제성'과 '친환경'을 모두 충족할 수 있다. 특히 날씨, 토양, 작물 정보를 분석하고 화학비료 사용을 최소화하여 환경오염을 줄이고, 기후정보를 수집·분석·활용하여 에너지 소비를 줄이는 동시에 농작물 생산성을 극대화하는 농법이다. 동일한 지역에서도 '토양의 환경 조건', '비료 요구량', '비옥도' 등이 상이하기 때문에 각 위치 특성에 맞는 변량 농자재를 처방하여 효율을 극대화할 수 있다. 아래의 표는 정밀농업의 '프로세스(Process)', '기술(Technology)', '기대되는 환경 이익'을 표로 정리한 것이다.
| 프로세스 | 기술 | 기대 환경 이익 |
| 유리한 날씨 조건 하에 경작하는 적시성 | - GPS를 활용한 자동안내 기술 | - 탄소발자국 감소(10% 에너지 소비 절감) |
| 들판 경계와 주요 위치에 초목 심기 | - 언던 지형에서 등고선 경작 자동안내 기술 | - 토양 침식 및 홍수 위험 감소 - 지표수 및 비료 유실 감소 |
| 유속 낮추기 | - 산마루 사이 마이크로 댐 설치 | -퇴적물 및 비료 유실 감소 |
| 수로에서 적정거리 떨어진 곳에 비료와 살충제 보관 | - 지역 정보 자동안내 - 비료 분포와 스프레이 구획 통제 |
- 강물의 직접 오염 방지 |
| 살충제·비료 과다 적용 방지 | - 비료 분포와 스프레이 구획 통제 | - 과도한 화학물질에 따른 토양 및 수질오염 방지 |
| 분뇨량 적정 비율 적용 | - 주입 깊이 조정 - 이동 중 분뇨 성분 감지 |
- 지하수 오염 감소 - 공기 중 암모니아 발생 감소 |
| 정밀 관개 | - 토질 지도 | - 과도한 물 사용 억제 |
| 농작물에 살포하는 제초제 패치 | - 잡초 감지 기술 | - 제초제 사용 감소(6~81%) |
| 병충해 조기·국소 치료 | - 병충해 감지 다중센서 광학 감지, 공중 포자 탐지, 휘발성 센서 | - 정확한 감지로 살충제 사용 감소 (84%) |
| 과수원 및 포도원 정밀 분사 | - 나무 크기, 모양 감지 - 정밀 'IPM(Integrated Pest Management) |
- 살충제 사용 감소(20~30%) - 분사 지역 감소(50~80%) |
| 날씨 조건에 따른 다양한 질소·인 비료 적용 | - 광학센서 기반 작물 생육 지수 - 토지 영양 지도 |
- 질소 사용 효율 향상 - 토양 내 잔여 질소량 감소 등 |
| 작물 바이오매스 측정 | - 작물생육지수 | - 작물 바이오매스에 따른 살균제 용량 적용 |
| 미세 독소 감소 | - 작물 생육 지수 및 곰팡이 질병 위험 | - 작물 밀도, 질병 위험이 높은 지역의 비료·살충제 사용 최적화 |
3. '정밀농업'의 주요 단계
'정밀농업'은 '1단계(관찰)', '2단계(처방)', '3단계(농작업)', '4단계(결과 분석)'의 순서로 진행된다. 1단계 모니터링을 통해 수집된 '농경지', '농작물', '농기계'에 대한 데이터는 2단계에서의 '데이터 분석(Data Analysis)', '인공지능(AI)', '기계 학습(Machine Learning)'을 통하여 적절한 처방을 내리는 데 사용된다. 처방 결과의 3단계는 '농작업(Agricultural Operation)'의 입력 조건으로 활용되고, 농작업의 결과는 4단계에서 '결과 분석(Result Analysis)'에 사용한다.
| 정밀 농업의 단계 | 내용 |
| 1단계 | 관찰(Monitoring) |
| 2단계 | 처방(Prescription) |
| 3단계 | 농작업(Agricultural Operation) |
| 4단계 | 결과 분석(Result Analysis) |
3-1. 1단계: 관찰
- 주요 기술: 농경지·농작물·농기계 센서 기술(수분함량, 수분스트레스, 온도, 전기전도도, 풍향, 풍속 등), 무선 데이터 송수신, 텔레메틱스, IoT
- 기자재: 외부 기상 센서(습도, 온도, 수분, 일조), 토양 센서(습도, 온도, 수분, pH), 카메라(RGB, 열화상 등), 영상 분석 센서(NIR 등), GPS, 드론, 통신 모듈
정밀농업의 첫 번째 단계인 '관찰(Monitoring, 모니터링)' 단계는 각종 센서를 이용하여 농경지·농작물·농기계와 같은 농업 전반에 걸친 모든 데이터를 수집하고 관리하는 단계이다. 현장에서 데이터 수집을 위해서는 '무선 데이터 송수신 기술'과 '야외 환경에서 센서 모듈의 전원공급' 등에 대한 기술이 필요하다. 농업 모니터링은 '경지 서버(Field Server)' 형태로 토양에 직접 설치한 '센서(Sensor)'와 '드론(Drone)'을 이용하여 상공에서 필드 이미지를 촬영하여, 각종 정보를 관측하는 방식으로 구분된다. 그중 '드론'은 카메라를 이용하여 실시간으로 작물 및 토양 생육정보를 수집하고, 필지 전체를 한 번에 '매핑(Mapping)'하여 가변 맵 작성이 가능하기 때문에 정밀농업에 활발히 적용되고 있는 추세이다.
| 데이터 | 내용 |
| 농경지 정보 | 수분 함량, 전기전도도, 온도, 습도, N-P-K 등 각종 토양 환경 |
| 농작물 정보 | 외형(크기, 길이 무게 등), 영양성분 등 |
| 농기계 정보 | 위치, 농작업 상태, 차량 동기화, 자동 조향, 수확량 등 |
3-2. 2단계: 처방
- 주요 기술: 필드 매핑, 처방 지도 생성, 데이터베이스, 빅데이터 분석, AI, 기계학습
- 기자재: 필드 매핑, 빅데이터 분석 소프트웨어 및 서버(GPU, CPU, HDD 등)
정밀농업의 두 번째 단계인 '처방(Prescription)' 단계는 1단계에서 수집한 데이터를 기반으로, 효율적인 의사결정을 하는 단계이다. 'AI' 및 '빅데이터 분석(Big Data Analysis)'을 통하여 작물의 생육환경에 최적화된 조건을 제공하고, 적절한 처방을 내림으로써 저투입·고효율 농업을 가능하게 한다.
정밀농업의 첫 번째 단계인 '관찰(Monitoring)'에서 수집된 방대한 양의 데이터를 저장·관리·분석하기 위해서는 수집된 데이터를 데이터베이스화한다. 농업 전반에 걸쳐 수집된 데이터를 고차원 '회귀분석(Regression Analysis)', '분류분석(Classfication Analysis)', '군집분석(Cluster Analysis)' 등과 같은 다양한 분석방법으로 정밀농업을 위한 진단·처방 결과를 도출한다.
분석 결과를 '시계열 데이터(Time Series Data)', '통계적 분포(Statistical Distribution)', '지도(Map)', '계층구조(Hierarchical Structure)', '네트워크(Network)' 등을 이용하여 시각화 표현 자료로 분석하여 처방에 대한 시각화 자료를 제공한다. 또한 전문 농업인의 재배 노하우나 경험 등의 지식 없이도 스스로 학습한 AI 기반 플랫폼을 이용하여 농업인에게 노하우를 제공한다. 아울러 컴퓨터 시각 기술이 결합된 AI를 이용하여 잡초 및 질병에 감염된 작물의 감지 및 제거도 가능하다.
3-3. 3단계: 농작업
- 주요 기술: 무선 데이터 송수신, 자율 주행, 자율 작업, 무선제어, 파종·시비 변량 제어, 관개 제어
- 기자재: GPS, GNSS 수신기, 농기계, 각종 부착 작업기, 드론, 분무 노즐, 컨트롤러, 카메라, 라인 감지 센서, 액추에이터, 모터, 로드셀, 유량 센서, 음향 센서
정밀농업의 세 번째 단계인 '농작업(Agricultural Operation)' 단계는 2단계의 처방 결과를 기반으로 '드론(Drone)', '트랙터(Tractor)', '콤바인(Combine)' 등 각종 하드웨어를 이용하여 농작업을 수행하는 단계이다.
'드론(Drone)'은 경작지와 농작물에 필요한 비료·농약·물 등을 적재적소에 공급할 수 있으며, 거리측정기를 이용하여 고도를 식물의 높이와 지형에 따라 자동으로 조정할 수 있다. 또한 드론은 지표면을 스캔하고 고도를 실시간으로 일정하게 조정해 정확한 양의 농약을 살포할 수 있다. 살포 효율을 높여 농약 살포량을 절감할 수 있고, 이를 통해 수질이나 지하수 오염도 감소시킬 수 있다.
'트랙터(Tractor)', '콤바인(Combine)', '벼 이앙기(Rice Transplanter)' 등 주요 농기계는 처방 결과를 기반으로 '파종(곡식이나 채소 따위를 키우기 위하여 논밭에 씨를 뿌림)', '농약 살포(Pesticide Application)' 등을 가변적으로 할 수 있으며, 카메라를 기반으로 잡초를 인식하여 잡초 제거도 가능하게 한다.
또한 '자율주행 시스템(Autonomous Driving System)'은 위성지도와 '매핑(Mapping)' 결과를 기반으로 일정한 작업을 가능하게 하여 농경지 내 미 작업 구획을 없애고, 중복 작업을 방지할 수 있다. 따라서 농작업 시 시간 손실 및 농약·비료의 손실을 줄이고, 토양 오염을 방지할 수 있으며, 일정하게 심어진 농작물은 자율주행 기능을 이용하여 수확 시 손실률을 최소화할 수 있기 때문에 효과적이다.
3-4. 4단계: 결과분석
- 주요 기술: 필드 관리(수분, 비료, 수확량 등), 데이터베이스, 빅데이터 분석, AI, 기계 학습, 데이터베이스 암호화 및 보안
- 기자재: 빅데이터 서버(GPU, CPU, HDD 등), 빅데이터 분석 소프트웨어
정밀농업의 네 번째 단계인 '결과 분석(Result Analysis)'는 세 번째 단계인 '농작업(Agricultural Operation)' 단계를 통해 수행된 숭작업 결과를 기반으로 다음 농번기의 농업을 위한 기초자료로 활용하기 위해 데이터베이스를 구축하고 '처방 지도' 및 '농업 경영' 등 농업 전반을 분석하는 단계이다. 2단계 처방을 기반으로 3단계 농작업을 수행한 결과를 분석함으로써, '입력 대비 결과'를 평가하고, 처방에 대한 성능을 지속적으로 업데이트하는 데 사용된다. 농작업 결과를 기반으로 다음 해의 농업에 대한 사전 매핑 정보를 저장할 수 있고, 이를 기반으로 '농경지 관리' 및 '파종 시 정밀한 관리'를 통하여 고품질 농작물 생산을 가능하게 한다.
4. 한국의 정밀농업
4-1. 한국 농업의 패러다임 변화
한국의 농업은 토지, 농업, 자본에 의존해 농사를 지었던 때부터 오늘날 첨단 디지털 기술이 접목된 스마트 농업에 이르기까지 상당한 발전을 거듭해왔다. 과거에서부터 오늘날까지 한국 농업이 발전해 온 과정을 그동한 농업환경에 직간접적으로 영향을 미친 다양한 경제적·사회적·기술적 요인을 고려하여 구분한다면 크게 4단계로 구분할 수 있다.
- 농업 1.0: 근대화 이전의 농업 1.0 시기에는 투입 요소라곤 토지, 농업, 자본 등이 전부였던 탓에 노동집약적인 특성이 강하게 나타났으며 '생산성' 또한 저조했다.
- 농업 2.0: 1970년대 새마을 운동과 함게 농업의 현대화가 진전되면서 농업 2.0 시기를 맞이하게 되었다.
- 농업 3.0: 농업 3.0 시기에 접어들면서 농업환경 패러다임의 변화 조짐이 보이기 시작했다. 아울러 '위성 위치 확인 시스템(Global Positioning System)', '지리 정보 체계', '생육·토양 측정 센서', 투입자원을 조절하는 '변량률 기술' 등의 요소 기술을 중심으로 한 정밀 농업이 신규 농법으로 개발되어 점차 발전해 나갔다.
- 농업 4.0: 21세기에 들어서는 4차 산업혁명의 핵심기술이 적용되어 '농작업의 무인화·지능화'를 이루고, 농업에 없어서는 안 될 요소인 노동력·지식·경험 등을 데이터가 대신하는 농업 4.0시대를 맞이했다. 농업 4.0 시기에는 정밀농업의 고도화가 진행되었으며, 각종 스마트 시설과 장비에 '데이터(Data)'와 '센서(Sensor)'가 결합되어 농업의 첨단산업화로 농업의 패러다임이 변화하고 있다.
| - | 농업 1.0 | 농업 2.0 | 농업 3.0 | 농업 4.0 |
| 요약 | 근대화 이전의 전통 농업 | 1970년대 농업 현대화 | 1990년대 농산물 시장 개방 | 농업의 세계적 경쟁력 강화 및 데이터에 기반한 스마트 농업 |
| 발전 방향 | - 전통농업·관행농업 | - 바료, 농약, 농기계 활용 확대에 따른 화학농법 | - 농업 품질 개선·다양화 - 농업의 자동화 - 정밀농업 발전 |
- 농업의 지능화·무인화 - 정밀농업의 고도화 - 스마트 농업으로 진전 |
| 특징 | - 노동집약적 - 비교적 낮은 생산성 - 경험 기반 |
- 농업의 규모화 - 생산성 제고 |
- 다품종 소량생산 - 신기술의 농가보급 |
- 맞춤형 대량생산 - 최적의 의사결정 - 데이터 기반의 예측 농업 |
| 기술 발전 | - 토지, 노동, 자본 등 기본적인 투입 요소 | - 농경 기술 진보 | - 컴퓨터·인터넷, GPS | - 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등 - 데이터가 노동·지식·경험 등을 대신하는 새로운 시대 |
4-2. 한국형 스마트팜 기술개발
농촌진흥청에서 추진하는 '차세대 한국형 스마트팜 기술 개발' 프로젝트의 기술 개발 시나리오에 따르면, 고도화된 스마트팜 기술로 농업을 과학화하고 농업 혁신의 토대를 마련하기 위해 다음과 같은 3단계 기술 개발 전략을 추진하고 있다.
- 한국형 스마트팜 1세대 기술: 한국형 1세대 스마트팜 기술을 도입한 많은 농가에서는 영농의 편의성 향상뿐만 아니라, 생산성을 높이는데도 큰 효과를 보이고 있다. 그러나 1세대의 경우, 모든 농사 환경을 농업인이 직접 설정하고 조작해야 하므로 농사에 대한 지식은 물론, 데이터를 이해하고 분석하는 ICT 역량도 필요하다. 이에 경험이 적은 농업인이나 귀농인, 농사 지식은 있지만 ICT가 익숙하지 않은 고령 농업인은 접근이 쉽지 않다는 점이 기술적 한계로 지적되어 왔다.
- 한국형 스마트팜 2세대 기술: 한국형 스마트팜 2세대 기술은 인공지능이 데이터와 영상 정보로 생육을 진단하면 의사결정을 돕는 데 활용할 수 있다. 특히, 인공지능으로 '작물의 재배환경', '생육', '질병 상태'를 진단할 뿐만 아니라 재배 전 과정에서 적합한 의사결정을 지원하는 등 농사 경험이 적은 젊은 농업인이나 ICT에 미숙한 고령 농업인에게도 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
- 한국형 스마트팜 3세대 기술: 한국형 스마트팜 3세대 기술은 '소재 기술(Material Technology)'과 '신재생에너지'를 활용한 '복합에너지 최적관리' 및 '로봇과 지능형 농기계를 활용한 스마트 농작업 구현'을 통해 농산업 성장의 동력이 되도록 추진한다.
5. '정밀농업' 관련 기업
대규모 경작지를 가진 미국과 같은 국가들은 '드론(Drone)', '위성(Satellite)' 등을 적극적으로 활용하여, 농경지에 '변량 시비', '농기계 자율주행' 등 각종 정밀농업의 구현을 위한 시스템을 개발하고 지속적인 보완을 통하여 성능을 개선하고 있다. 또한 미국·유럽·일본 등 전 세계 농기계 회사들은 기존의 단순 농기계 제조뿐만 아니라, 농경지 및 농기계를 포함한 농업 전 주기를 관리 감독하는 종합솔루션을 개발하고 있는 추세이다. 아울러 '농작물 생산성 증대'와 '고효율 작업 구현'을 위해 각종 정밀농업 기술들을 개발 및 상용화하고 있다.
국내 정밀농업은 1999년 '정밀농업 국제심포지엄' 및 미국과의 국제공동연구 추진 등으로 시작되었으며 이후 '무인작업 기술', '자율주행 기술', '센서 기술' 등이 개발되었다. 현재는 전통적인 로봇 업체 주도의 기술 개발이 아닌, 기존 농기계 전문 산업체의 제품군들에 대한 자동화·무인화·지능화 과정에서 로봇기술이 접목되고 있으며, 정부 주도의 기술 중심 R&D를 추진하고 있다. '한국농총경제연구원'에서 2020년에 발간한 '농업 경쟁력 제고를 위한 정밀농업 체계 구축 방안'에 따르면, 상대적으로 규모가 영세한 한국의 농가들을 대상으로는 미국에서 시행되고 있는 수준의 정밀농업 기술 활용을 기대하기는 어렵다. 따라서 정부 차원에서는 정밀농업 육성을 위한 '인프라 확산', '스타트업 지원', 'ICT 기업과 농업인들의 상생모델' 등 정밀농업 발전을 위한 중장기적인 생태계 조성이 필요하다.
5-1. 존디어(JohnDeer)
- 국적: 미국
'존디어(JohnDeer)'는 농기계 제조업체로, 약 25종 이상의 다양한 정밀농업의 세부 기술을 개발하고 상용화하였다. Field Analyzer를 통해, 필드에서 발생하는 주요 데이터를 '매핑(Mapping)'하고 적절한 처방을 제시한다.
5-2. CASE IH
- 국적: 미국
'CASE IH'는 정밀농업 솔루션으로 '텔레메틱스(Telematics)' 기반 'Advanced Farming System(AFS)'를 개발하여 비료 살포 및 파종 등에 적합한 다양한 기술들을 지원한다. '텔레메틱스(Telematics)'란 '텔레커뮤니케이션(Telecommunication)'과 '인포매틱스(Informatics)'의 합성어로, 자동차 등 운송 장비와 무선통신을 결합한 새로운 개념의 차량 무선인터넷 서비스를 말한다.
5-3. Bayer·Monsanto
- 국적: 독일
독일 기반의 세계적인 화학·제약 기업인 '바이엘(Bayer)'은 2016년 5월에, 세계적인 미국의 종자기업 '몬산토(Monsanto)'를 인수하였다. '바이엘(Bayer)'은 '몬산토(Monsanto)'가 추진해오던 빅데이터를 활용한 디지털 농업 솔루션 'Climate FieldView' 플랫폼화 전략을 강화하고 있다.
5-4. CLAAS
- 국적: 독일
CLAAS는 농기계 제조업체로, '텔레메틱스(Telematics)' 시스템을 이용하여 정밀농업 구현을 위한 '변량 시비', '오픈 플랫폼(Open Platform)', '디지털 장비' 등과 같은 기술을 상용화하였다.
5-5. 쿠보타(KUBOTA)
- 국적: 일본
'쿠보타(KUBOTA)'는 정보 통신 기술을 농기계에 접목한 '스마트 에그리 시스템(KSAS: Kubota Smart Agri-System)'을 보급하였다. '쿠보타'는 농업기계 제조사의 강점을 살려 자사의 농업기계와 연동·융합하는 정보통신기술을 이용해 새로운 영농서비스 지원 시스템인 'KSAS'를 개발해 2014년 6월부터 서비스를 제공하고 있다. 규모를 확대하려 하는 영농후계자를 주 대상으로 전자 지도 기반에 의한 포장 관리와 작물 및 작업 정보를 '클라우드(Cloud)' 기반에서 제공하고 있다. 본 시스템의 활용을 통해 작물·작업 정보의 축적·분석에 의한 '고수량·맛있는 쌀의 생산', '작업 효율 향상 및 비용 절감', '적절한 재배이력 관리에 의한 안심·안전 농작물 재배', '농업기계의 가동상황 기록'에 의한 자가 진다 유지관리 편리성 향상 등을 추구하고 있다. '스마트 에그리 시스템(KSAS)' 서비스는 '기본 코스'와 '본격 코스' 2가지 형태로 지원되고 있다.
- KSAS의 기본 코스: '기본 코스'는 KSAS 시스템을 이용하는 대응 농기계가 없어도, ICT를 활용해 '포장 관리', '작업 기록', '작업 진척 상황' 등을 파악할 수 있는 코스이다. 이 경우에는 컴퓨터와 스마트폰만을 이용해 '포장 관리'와 '포장별 일지 기록'이 가능하며, '명확한 작업 지시'와 '작업 진척 상황 파악' 등을 할 수 있다.
- KSAS의 본격 코스: '본격 코스'는 '기본 코스'에 덧붙여 KSAS 대응 농기계와 연동해 데이터 기반 '영농개선' ,'경영 강화'를 지원한 코스이다. 또 '식미수량분석', '시비 계획', 포장별 채산표에 의한 '경영분석', '비용 절감', 재배이력표에 의한 '이력 추적의 명확화', 농기계의 진단 차트에 의한 '자가 진단 유지 관리의 편리성 향상' 등 농업 경영자에게 유익한 데이터를 제고해 경영을 한층 더 지원하는 코스이다. 이 경우에는 '수량 센서', '수분 센서', '단백질 측정 센서' 등 수확량 모니터링이 부착된 '콤바인(Combine)', KSAS 대응이 가능한 '트랙터(Tractor)', '이앙기(Transplanter)' 등의 '농업기계(Agricultural Machinery)'와 '스마트폰(Smart Phone)', '컴퓨터(Computer)' 등이 필요하다.
5-6. LS엠트론
- 국적: 한국
'농업기계(Agricultural Machinery)', '사출 시스템', '커넥터(Connector)', '궤도(Orbit)', '안테나(Antenna)', '울트라 커패시터(Ultra Capacitor)' 등의 사업을 실시하고 있으며, 전 세계 40개국 이상에 트랙터를 공급하였다. 'LS ASL(LS Agri Smart Link)'은 LS 엠트론의 스마트 농업 솔루션으로서, ICT 기술을 트랙터에 접목한 시스템이다.
2018년 10월에는 LG 유플러스와 스마트 농업 솔루션 및 정밀농업 서비스 구축에 대한 MOU를 체결하였다. 이 협약은 LG유플러스의 5G 통신망 기반 기술 및 드론을 활용한 서비스와 'LS ASL'을 결합해 보다 손쉽고 효율적인 농경영 서비스의 개발 및 구축을 목표로 한다. 아울러 양사는 농기계 원격진단 서비스 공동 개발 및 구축을 추진하기로 하였다. 또 농업 분야 전반에 대한 중장기 연구과제를 공동 수행하고 지속적인 정보 교류를 이어나가기로 합의했다.
5-7. 대동공업
- 국적: 한국
'대동공업'은 농업기계를 생산 및 개발하며, RTK 기술과 자율주행 조향장치를 결합한 자율주행 이앙기 'ERP80DFZA'를 개발하였다. '농업의 전 주기(경운-파종-시비-방제-수확)'에 대한 솔루션의 제공이 가능한 정밀농업을 구현하기 위해 연구 개발을 이어가고 있다.
5-8. 동양물산
- 국적: 한국
농기계 전문 제조기업 '동양물산'은 '트랙터(Tractor)', '콤바인(Combine)'과 같은 농업기계와 지게차와 같은 '건설기계'를 생산·개발하는 업체다. 2013년에는 국내 최초로 직진 자율주행 트랙터를 개발 완료하였다.
2019년 11월에는 KT와 5G 기반 자율주행 농기계 및 스마트팜 사업 추진을 위한 MOU를 체결하고, 협약을 통해 5G를 이용한 첨단 농업환경 조성에 협력하기로 하였다. 우선 5G 기반 자율주행 농기계 사업화에 나서고, 또 이를 위해 자율주행 농기계 전용 '정밀 측위 솔루션', '농기계 관제 서비스'를 개발하기로 하였다.
5-9. GINT
- 국적: 한국
'긴트(GINT)'는 국내 정밀농업 벤처기업으로, 트랙터 및 각종 농기계에 적용 가능한 텔레메틱스 기반 인텔리전스 시스템을 출시하였다. 기계식 변속기가 탑재된 트랙터에 컨트롤러를 설치하여 전자 제어함으로써 변속 자동화를 구현하였다.
5-10. 그린플러스(Green Plus)
- 국적: 한국
'그린플러스(Green Plus)'는 1997년에 설립된 기업으로, '알루미늄 제품', '온실용 자재' 제조·판매 등을 영위하고 있다. 주력사업은 '알루미늄 사업 부문'과 '스마트팜 사업 부문'으로 구성되어 있다.
'스마트팜 사업 부문'에서는 최첨단 온실에 적합한 품질을 유지하기 위해 기획·설계·제작·시공 등 전 공정이 가능하여 맞춤식 첨단온실의 'One-Stop-Service'를 구현하고 있다. 특히 한국형 스마트팜 산업 인프라 구축·확산을 위한 다양한 프로젝트 중 온실 분야에 참여하여 '해당 지역에 적합한 온실의 설계', '국산 온실 자재의 제작', '노후화된 온실의 교체' 등의 온실 시공 분야와 '작물의 재배에 필요한 양액 시스템', '환경 제어 시스템', '자동 관수 시설' 등의 시스템 일체를 제작·설치하는 사업을 영위하고 있다. 또한 국내 최대 규모의 딸기 스마트팜과 장어 양식 스마트팜 등을 자회사로 두어 직접 운영·마케팅·판매에 이르기까지 스마트팜에서 발생되는 모든 내용을 수집하고 있다. 이로 인하여 파악된 개선사항 등을 스마트팜 시공에 지속적으로 반영하고 있다.