초록 ▼

요약 및 시사점

○ 빅데이터 분석의 성공가능성을 제고하기 위해서는 데이터 공개 및 공유확대, 데이터 품질개선, 데이터 활용제약 사항을 해결해야 함. 자료수집은 정부의 협조하에 개인식별정보를 제거하여 제공·활용하거나 개별적 접근보다는 협회나 생산자 단체와 연계해서 수행하는 것이 중요함.

○ 빅데이터 활용도 제고 방안들은 빅데이터 분석의 특성상 정부 등 특정주체만으로 개선하기는 매우 힘든 일임. 따라서 정부와 공공기관, 민관기관이 협력함으로써 활용도 제고 성과를 높여야 함.
- 정부의 역할은 빅데이터 활용

요약 및 시사점

○ 빅데이터 분석의 성공가능성을 제고하기 위해서는 데이터 공개 및 공유확대, 데이터 품질개선, 데이터 활용제약 사항을 해결해야 함. 자료수집은 정부의 협조하에 개인식별정보를 제거하여 제공·활용하거나 개별적 접근보다는 협회나 생산자 단체와 연계해서 수행하는 것이 중요함.

○ 빅데이터 활용도 제고 방안들은 빅데이터 분석의 특성상 정부 등 특정주체만으로 개선하기는 매우 힘든 일임. 따라서 정부와 공공기관, 민관기관이 협력함으로써 활용도 제고 성과를 높여야 함.
- 정부의 역할은 빅데이터 활용 이해도 제고를 위한 교육 및 홍보, 데이터 공개 및 공유범위 확대를 위한 제도개선, 빅데이터 표준성과 일관성을 높이기 위한 자료관리, 빅데이터 전문기관 설립 및 운영에 대해 전반적으로 주도적인 역할을 수행해야 함.

○ 농림업분야 빅데이터 활용의 전문성을 제고하기 위해서는 빅데이터 업무를 전문적으로 수행할 수 있는 기구를 운영해야 함. 농림업분야의 데이터는 타 산업분야와 달리 품질속성과 균일성의 차이가 크기 때문에 농림업분야에 전문성을 가지는 전문기관이 필요하며, 전문기관은 빅데이터 정보 수집 및 공유체계 구축과 공공기관 데이터 공개에 대한 지침마련,국가차원의 빅데이터 보유기관과 연계를 강화하는 등의 역할이 요구됨.

○ 농림업분야 빅데이터 활용을 활성화하기 위해서는 타 산업과 외국의 빅데이터 활용동향을 면밀히 파악할 필요가 있으며, 활용사례들을 보다 심층적으로 조사하여 빅데이터 활용을 높일 수 있는 콘텐츠 개발과 인프라 조성을 지속적으로 벤치마킹할 필요가 있음.

( 출처 : 요약 9p )

Abstract ▼

Results and Implications

The significant restrictions for utilization of Big Data include low quality of data, insufficient data and difficulties gathering it, and lack of development of Big Data for the domestic agriculture industry. It is necessary to set the target for uses of Big Data in

Results and Implications

The significant restrictions for utilization of Big Data include low quality of data, insufficient data and difficulties gathering it, and lack of development of Big Data for the domestic agriculture industry. It is necessary to set the target for uses of Big Data in the domestic agriculture sector similar to that in the field of IoT or AI and to establish cloud-based infrastructure for farming management consulting, information on crop volume, production history, and environment management.

To improve the understanding of Big Data usage, first, it is necessary to systematically promote the concept, its practical use, necessity, and value of use by expanding the education and sensitization of Big Data utilization. To achieve this understanding, it is necessary to publish and distribute case studies of Big Data uses that include examples of practical use and application in the sector. Secondly, when considering the idea whether to conduct analysis depending on the purpose of the data’s use, it will require many trials of scenarios of Big Data analysis for enhancing uses of Big Data and promoting Big Data to the public. Finally, by investigating and benchmarking the examples of practical use of Big Data in other domestic industries and overseas utilization, the outcome of practical use for Big Data can be increased. Business entities may benchmark examples of the U.S.A’s C3 and C8, and Japan’s D2, D3, and D7. For improvement of productivity, one may benchmark Japan’s D1, D2, D3, and D4, and other domestic industries’ B1, B3, and B4 for the marketing sector.

To increase the possibility of successful analysis of Big Data, restrictions on expansion on open and sharing data, improvement of data quality, and data utilization must be improved. Firstly, one may benchmark district level(e.g., Si, Gun, and Gu) statistical data, examples of their use, examples for practical use of the National Statistical Office (NSO)’s data center; examples of expansion of practical use by technical process for data in order to expand open and sharing data. Also, the government needs to improve appropriate systems actively. Secondly, it is necessary to standardize data and newly establish and correct missing data to improve the data quality.
Finally, the difficulties of gathering data may be solved by providing or utilizing data by deleting personal identification information and doing this with related associations or producer groups rather than accessing it individually. If one tries to gather and analyze Big Data, the utilization will increase significantly when a professional institute provides services such as Big Data gathering and provision and Big Data analysis.

The measures to improve utilization of Big Data in the agriculture sector can be classified into the following categories: education and promotion for improving utilization of Big Data; expansion of open and sharing data system; improvement of data quality, and systems development. To achieve this growth, the government, public entities, and private organizations need to work together cooperatively. Most of all, the government needs to play an important leading role in education and promotion to improve utilization of Big Data; in developing the system for expansion of open and sharing data system; in data management for upgrading, standardization, and consistency of Big Data; and in the establishment and operation of Big Data dedicated institutes. This approach will achieve improved understanding of the utilization of Big Data.

To improve expertise in utilizing data in the agriculture industry, a Big Data special organization must be created. Since data from the agriculture industry differs from that of other industries regarding quality attributes and uniformity, an expert institution, which specializes in the agriculture sector, is needed. This dedicated organization needs to gather Big Data, establish an open system for sharing, prepare guidelines for open data of public entities, and enhance integration with national-level Big Data-holding organizations. To improve utilization of Big Data, systems improvement and amendment of regulations need to be conducted by reviewing and revising laws and regulations which restrict open data sharing.

The public sectors need to play an important role in improving utilization of Big Data through gradually collaborating with other areas such as research and business to expand the data scope and extent of sharing.
Public entities should actively cooperate with governments to establish new policies for developing information standards and data sharing. The roles of the private sectors in understanding the needs of Big Data analysis, and acknowledging several challenges in Big Data analysis should be defined.
The National Agricultural Cooperative Federation and farming households should identify the importance of Big Data utilization, and find the value from data sharing.

Since usage of Big Data in the domestic agriculture industry is at an early stage, improvement of the utilization value of Big Data and potential consumers' understanding of it are required. Mid and long-term plans targeting the level of parity with IoT and AI should be established and supported to invigorate the utilization of Big Data, in the long run.

( 출처 : Abstracts 11p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 머리말 ... 2
• 요약 ... 4
• ABSTRACT ... 10
• 목차 ... 14
• 표목차 ... 16
• 부표목차 ... 18
• 그림목차 ... 22
• 제1장 서 론 ... 24
• 1. 연구 필요성과 목적 ... 24
• 2. 선행연구 ... 27
• 3. 연구범위 ... 36
• 4. 연구방법 및 추진체계 ... 37
• 제2장 농림업분야 빅데이터 개요와 활용 실태 ... 42
• 1. 빅데이터 개요 및 종류 ... 42
• 2. 빅데이터 활용사례 및 분석절차 ... 50
• 3. 빅데이터 활용 현황 및 제약요인 ... 62
• 제3장 국내외 빅데이터 활용사례 분석 ... 82
• 1. 분석 개요 ... 82
• 2. 분석 결과 ... 92
• 3. 주요 특징 ... 103
• 제4장 농림업분야 빅데이터 활용 수요분석과 전망 ... 104
• 1. 분석개요 ... 104
• 2. 빅데이터 활용 수요 현황 ... 108
• 3. 빅데이터 활용 영향요인 분석 ... 117
• 4. 빅데이터 활용 전망 ... 120
• 제5장 농림업분야 빅데이터 활용도 제고 방안 ... 124
• 1. 기본방향 ... 124
• 2. 세부 추진 방안 ... 129
• 제6장 요약 및 결론 ... 150
• 부록 1 국내외 빅데이터 활용사례 목록과 평가지표별 평가결과 ... 157
• 부록 2 국내외 빅데이터 활용사례 요약내용 ... 164
• 부록 3 농림업분야 빅데이터 활용 수요 조사표 ... 241
• 참고문헌 ... 252
• 끝페이지 ... 260