[논문]농업생산관리 효율화를 위한 빅데이터 구축 및 활용

조용빈

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전원과 자원 = Rural resource, v.59 no.1, 2017년, pp.36 - 44

조용빈 (농촌진흥청 농업빅데이터팀)

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문제 정의

본 고에서는 농업 선진국들의 농업 빅데이터 관련 기술개발 동향을 알아보고, 현재 농촌진흥청에서 추진하고 있는 토마토, 파프리카, 딸기, 양돈 분야의 농업 빅데이터 활용 사례에 대하여 살펴본 후 미래의 농업 빅데이터 활용 방향과 시사점을 도출하고자 한다.

제안 방법

네덜란드의 스파크드(Sparked)사는 ‘사물인터넷’ 기술을 활용한 빅데이터 수집과 분석을 축산업에 응용하고 있으며, 소에 무선 인터넷 센서를 부착하여 소에 관한 정보를 실시간으로 수집․ 확보하고 사육에 필요한 내․외부 환경 데이터를 분석한다.
스마트팜 빅데이터 분석은 온실의 기초 환경분석과 환경과 작물의 생육상태 관계성 분석을 수행하며, 기초 환경분석은 생육단계/제어방식별 환경정보의 평균, 최대, 표준편차 테이블, 사분위편차 그래프를 이용하여 온실 변화 모니터링을 하고, 주차별 환경정보의 시계 열분석그래프로 시설환경 재배 관리와 비교한다. 또한 환경과 작물 생육의 관계성 분석은 주요생육항목과 온실환경의 그래프를 시각화하여 환경 변화에 따른 생육의 변화를 동시에 파악하고, 생육단계별 환경과 생육 데이터를 나누어 생육에 영향을 미치는 주요 환경요인을 분석한다. 이렇게 분석된 스마트팜 빅데이터 결과는 환경제어, 재배관리, 시설 환경 개선 등 농가 현장 컨설팅에 활용한다.
시설원예 분야의 경우 먼저 스마트팜 농가에 설치된 복합환경제어시스템에서 측정되는 ‘분’ 단위 기상 및 근권 환경, 시스템 제어설정 등 환경 데이터와 농가의 작물 생육조 사를 통한 ‘주차’ 단위의 생육 데이터를 수집하고, 데이터 분석이 용이하도록 작물의 생육데이터 수집 단위인 ‘주차’ 단위로 변환 후 스마트팜 빅데이터 분석을 진행한다. 스마트팜 빅데이터 분석은 온실의 기초 환경분석과 환경과 작물의 생육상태 관계성 분석을 수행하며, 기초 환경분석은 생육단계/제어방식별 환경정보의 평균, 최대, 표준편차 테이블, 사분위편차 그래프를 이용하여 온실 변화 모니터링을 하고, 주차별 환경정보의 시계 열분석그래프로 시설환경 재배 관리와 비교한다. 또한 환경과 작물 생육의 관계성 분석은 주요생육항목과 온실환경의 그래프를 시각화하여 환경 변화에 따른 생육의 변화를 동시에 파악하고, 생육단계별 환경과 생육 데이터를 나누어 생육에 영향을 미치는 주요 환경요인을 분석한다.
시설원예 분야의 경우 먼저 스마트팜 농가에 설치된 복합환경제어시스템에서 측정되는 ‘분’ 단위 기상 및 근권 환경, 시스템 제어설정 등 환경 데이터와 농가의 작물 생육조 사를 통한 ‘주차’ 단위의 생육 데이터를 수집하고, 데이터 분석이 용이하도록 작물의 생육데이터 수집 단위인 ‘주차’ 단위로 변환 후 스마트팜 빅데이터 분석을 진행한다.
미국의 몬산토(Monsanto)사는 자사와 계약한 많은 농부들로부터 많은 정보들을 수집, 분석한 후 세계 전역에 다시 공급하고 있으며, 지난 2010년부터 ‘필드스크립트(FieldScripts)’란 명칭의 빅데이터 정보망을 개발하여 지원하고 있다. 이 시스템은 많은 트랙터들과 콤바인들에 설치된 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 크고 작은 정보를 주고받으며, 토양 상태, 작물의 생장 상황, 일기예보, 심지어 지난 수십 년 간의 기후변화 도표 등과 같은 농작물 재배 관련 정보와 특수 농작물 재배와 관련, 농업 전문가들의 견해를 모아놓은 정보를 스마트폰, 컴퓨터 등을 활용해 농부들에게 제공한다. 농부들은 이를 통해 지역별로 차이를 보이고 있는 기후 상황에 맞춰 이앙 심도를 조절하거나, 작물 재배 간격을 조정해가면서 수확량을 증산하고 있다^[15].
한울농장의 스마트팜 빅데이터 활용을 위해 표 1과 같이 데이터 측정항목을 정하여 외부기상, 내부환경, 제어, 관수(양액) 등 환경데이터와 생장길이, 잎길이, 잎폭 등 토마토 4그루의 생육 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터의 원활한 분석을 위해 생육데이터 수집 단위인 ‘주차’ 단위로 변환하여 분석하였다.

성능/효과

또한 토마토 생육에 영향을 미치는 요인을 분석을 통해 생육단계별 화방과 줄기굵기에 영향을 미치는 요인으로 내기온도, 일사량, 양액 관리가 토마토 생육에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 화방높이에 따른 환경변화는 온도 및 습도는 비슷하나 CO₂, 일사량의 관계는 다름을 알 수 있었다. 그리고 환경, 생육, 생산량 관계의 경우 일사량이 높은 12주부터 19주까지의 생산량이 높음을 알 수 있었고, 최적의 화방 높이조절을 통해 생산성을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
를 공급하는 등 토마토 온실의 재배환경관리가 잘 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 또한 토마토 생육에 영향을 미치는 요인을 분석을 통해 생육단계별 화방과 줄기굵기에 영향을 미치는 요인으로 내기온도, 일사량, 양액 관리가 토마토 생육에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 화방높이에 따른 환경변화는 온도 및 습도는 비슷하나 CO₂, 일사량의 관계는 다름을 알 수 있었다. 그리고 환경, 생육, 생산량 관계의 경우 일사량이 높은 12주부터 19주까지의 생산량이 높음을 알 수 있었고, 최적의 화방 높이조절을 통해 생산성을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
수집된 한울농장의 환경데이터를 분석한 결과 토마토의 적정생육 주간온도인 25℃와 야간온도 15℃를 잘 유지하고 있는 것을 알 수 있었으며, 일사비례방식으로 CO₂를 공급하는 등 토마토 온실의 재배환경관리가 잘 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 또한 토마토 생육에 영향을 미치는 요인을 분석을 통해 생육단계별 화방과 줄기굵기에 영향을 미치는 요인으로 내기온도, 일사량, 양액 관리가 토마토 생육에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 화방높이에 따른 환경변화는 온도 및 습도는 비슷하나 CO₂, 일사량의 관계는 다름을 알 수 있었다.
이러한 한울농장의 스마트팜 빅데이터 분석 결과를 활용하여 농가의 현장 컨설팅을 진행하였으며, 시설원예 환경 가이드라인에 맞춘 환경 관리방법과 토마토의 생산량이 높고 낮은 경우의 사례를 분석하여 그 결과를 농가에 제공함으로써 생산성 향상에 기여하고 있다. 또한, 농가에서는 스마트팜 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 그림 10과 같이 생산성 향상을 위해 일사량을 보완할 수 있는 보광등을 온실에 설치하여 생산성을 향상시키고 있으며, 현재는 추가적으로 보광등 관련 데이터 등을 수집하여 온도, 생육 등과의 관계를 분석하는 빅데이터 연구가 진행 중이다.

후속연구

그렇기 때문에 가장 우선적으로 농업 빅데이터의 표준화를 통해 고품질의 다양한 농업 빅데이터를 발굴하여 수집한 후 이를 기반으로 다양한 농업 빅데이터 시스템 및 지식서비스를 개발하여 농가에 적용해 나간다면 국내의 농산업은 큰 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대된다.
이러한 한울농장의 스마트팜 빅데이터 분석 결과를 활용하여 농가의 현장 컨설팅을 진행하였으며, 시설원예 환경 가이드라인에 맞춘 환경 관리방법과 토마토의 생산량이 높고 낮은 경우의 사례를 분석하여 그 결과를 농가에 제공함으로써 생산성 향상에 기여하고 있다. 또한, 농가에서는 스마트팜 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 그림 10과 같이 생산성 향상을 위해 일사량을 보완할 수 있는 보광등을 온실에 설치하여 생산성을 향상시키고 있으며, 현재는 추가적으로 보광등 관련 데이터 등을 수집하여 온도, 생육 등과의 관계를 분석하는 빅데이터 연구가 진행 중이다.
현재 농촌진흥청에서는 한울농장의 스마트팜 빅데이터 활용 사례뿐 아니라 표 2와 같이 토마토, 파프리카, 딸기, 양돈 등 다양한 분야의 스마트팜 빅데이터에 대한 연구를 진행하고 있으며, 식물체의 3차원, 열화상 등 이미지 기술과 지식 기반․인공신경망 등 인공지능 및 각종 모델을 활용한 스마트팜 빅데이터 연구도 진행될 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트팜이란 무엇인가?	스마트팜이란 정보통신기술을 온실, 축사, 과수원 등에 접목해 원격 및 자동으로 작물과 가축의 생육환경을 적절히 제어할 수 있는 농장의 개념 이며[2] , 특히 온실에서 환경과 작물의 생육상태에 대한 실시간 센싱 정보를 기반으로 최적의 환경조건을 유지하고, 양액 제어를 통해 작물의 생산성 및 품질을 향상하고자하는 농업ICT융합기술이다[3].
	국내 시설농가에서는 외국 스마트팜 시스템을 선호하고 있는 이유는 무엇인가?	국내에서 개발된 스마트팜 시스템들은 환경정보(온·습도, CO2, 조도 등) 기반으로 스마트 미디어를 통해 재배시설의 개폐 및 제어(보온덮개, 천창, 커튼, 환풍기, 스프링클러, 양액, 열풍기 등)하는 수준에 머물러 있으며, 네덜란드 등의 선진 농업국가에 비해 스마트팜 생산‧관리 등 기술이 낙후되어 있어 국내 시설농가에서는 외국 스마트팜 시스템을 선호하고 있는 실정이다. 하지만 50년 이상의 축적된 데이터와 분석 기술을 바탕으로 환경제어시스템을 제공하는 프리바(Priva), 홀티맥스(Hortimax) 등과 같은 외산 시스템에서도 생산 데이터 유출, 장비간 호환성 부족 등의 고비용‧저효율 문제가 발생하고 있다[4].
	외국 스마트팜 시스템(프리바, 홀티맥스)에서 어떤 문제가 발생하고 있는가?	국내에서 개발된 스마트팜 시스템들은 환경정보(온·습도, CO2, 조도 등) 기반으로 스마트 미디어를 통해 재배시설의 개폐 및 제어(보온덮개, 천창, 커튼, 환풍기, 스프링클러, 양액, 열풍기 등)하는 수준에 머물러 있으며, 네덜란드 등의 선진 농업국가에 비해 스마트팜 생산‧관리 등 기술이 낙후되어 있어 국내 시설농가에서는 외국 스마트팜 시스템을 선호하고 있는 실정이다. 하지만 50년 이상의 축적된 데이터와 분석 기술을 바탕으로 환경제어시스템을 제공하는 프리바(Priva), 홀티맥스(Hortimax) 등과 같은 외산 시스템에서도 생산 데이터 유출, 장비간 호환성 부족 등의 고비용‧저효율 문제가 발생하고 있다[4].

참고문헌 (17)

김보림, 2016, 농업과 ICT의 융합-스마트팜(Smart Farm), 융합연구정책센터.
서윤정, 2016, 한국의 스마트농업 현황과 주요 과제, 세계농업, 제185호, 한국농촌경제연구원.
김관중, 허재두, 2015, 스마트 팜 기술동향 및 전망, 전자통신동향분석, 제30권, 제5호, 한국전자통신연구원.

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정보통신기술진흥센터, 2016, ICT R&D 중장기 기술로드맵 2022(융합서비스/이동통신/네트워크).
농림축산식품부, 2015, ICT 융복합 스마트 팜 확산대책.
김정숙, 2012, 빅데이터 활용과 관련 기술 고찰, 한국콘텐츠학회지, 제10권, 제1호, pp.34-40.

원문보기 상세보기
이성훈, 2012, 빅데이터 활용 현황, 한국정보기술학회지, 제10권, 제3호, pp.51-54.

상세보기
Mckinsey, 2011, Big Data : The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity.
농협경제연구소, 2013, NHERI 주간 브리프.
이종원, 2016, 해외 농업.농정 포커스, 세계농업, 제185호, 한국농촌경제연구원.
이상일, 2013, 사물통신 서비스 현황과 전망, 정보통신산업진흥원, 주간기술동향, pp.16-26.
안동혁, 2016, 일본의 ICT 융합기술 농업 적용 방향, 한국형 스마트팜 산업 전략 국제심포지엄, 농촌진흥청, pp.44-54.
NEC, Information of NEC Agriculture ICT Solution, http://www.nec.com.
김경미, 2013, 일본 빅데이터 경제적 효과 연간 7조7700억 엔, Kotra 해외시장뉴스.
Monsanto Company, Information of Monsanto's FieldScripts, http://www.monsanto.com.
Pioneer, Information of Pioneer Field360, http://www.pioneer.com.
Deere & Company, Information of JohnDeere's SeedStar Mobile, http://www.deere.com.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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