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스마트팜 확산 및 보급 정책
개요[1]
정부의 정책 목표는 스마트 팜을 집중 보급해 농가 생산성 향상 및 농업 경쟁력을 강화하고 스마트 팜 관련 산업의 선순환 생태계를 조성하는 것을 골 자로 하고 있다. 정부의 스마트 팜 정책 기본방향은 정책자금 지원, R&D, 교육훈련, 기업육성 등의 종합적 접근과 더불어 스마트 팜 확산의 장애 요인을 제거해 보급을 가속화하고 관련 산업 성장기반을 다지는 것이다. 세부적인 내용은 다음과 같다.
○첫째, 시설현대화 사업과 스마트 팜 보급을 동시에 추진해 ICT 융복합 시설 도입이 가능한 기반 자체를 확대하고, 농가의 투자 부담을 완화함.
○둘째, 스마트 팜 도입에 따른 생산성 향상, 노동력 절감 등의 성과를 객관적 으로 분석·홍보해 농업인이 자발적으로 스마트 팜을 도입하도록 유도함.
○셋째, 관련 기자재 및 생육관리 등 스마트 팜의 핵심 부품 및 기술을 국산화· 표준화해 우리 농업 환경 및 여건에 맞는 한국형 스마트 팜 모델을 만들고 단가를 인하함.
○넷째, 농업인과 관련 인력이 ICT 활용 능력 및 작목별 전문성을 갖춰 현장에 서 스마트 팜의 효과를 100% 발휘할 수 있게 지원하는 것임. 또 농업인에게 꼭 필요하나 기업이 충족시키지 못하는 A/S와 같은 핵심 기능을 정부에서 지원해 농가의 애로사항을 해소하고, 관련 기업도 성장할 수 있는 발판을 마련하는 것임
스마트팜 정의
- 비닐하우스·유리온실·축사 등에 ICT를 접목하여 원격·자동으로 작물과 가축의 생육환경을 적정하게 유지·관리할 수 있는 농장
스마트 팜의 의의
- 작물 생육정보와 환경정보에 대한 데이터를 기반으로 최적 생육환경을 조성하여, 노동력·에너지·양분 등을 종전보다 덜 투입하고도 농산물의 생산성과 품질 제고 가능
스마트 팜 운영원리
- 생육환경 유지관리 SW(온실·축사 내 온·습도, CO2수준 등 생육조건 설정)
- 환경정보 모니터링(온·습도, 일사량, CO2, 생육환경 등 자동수집)
- 자동·원격 환경관리(냉·난방기 구동, 창문 개폐, CO2, 영양분·사료 공급 등)
스마트 팜 분야별 적용
스마트 온실
- PC 또는 모바일을 통해 온실의 온·습도, CO2 등을 모니터링하고 창문 개폐, 영양분 공급 등을 원격 자동으로 제어하여 작물의최적 생장환경을 유지 및 관리
- 스마트 온실 주요 구성요소
구분 | 세부내역 | |
---|---|---|
환경센터 | 내부 | 온도, 습도, CO2, 토양수분(토경), 양액측정센서(양액농도 EC, 산도 PH), 수분센서(배지) 등 |
외부 | 온도, 습도, 풍향/풍속, 강우, 일사량 등 | |
영상장비 | 적외선카메라, DVR(녹화장비) 등 | |
시설별 제어 및 통합제어 장비 | 환기, 난방, 에너지 절감시설, 차광 커튼, 유동팬, 온수/난방수 조절, 모터제어, 양액기 제어, LED 등 | |
최적 생육환경 정보관리시스템 | 실시간 생장환경 모니터링 및 시설물 제어 환경 및 생육정보DB 분석시스템 등 |
스마트 과수원
- PC 또는 모바일을 통해 온·습도, 기상상황 등을 모니터링하고 원격 자동으로 관수, 병해충 관리 등
- 스마트 과수원 주요 구성요소
구분 | 세부내역 |
---|---|
환경센터 | 온도, 습도, 토양수분(토경), 양액측정센서(양액농도 EC, 산도 PH), 수분센서(배지) 풍향/풍속, 감우, 일사량 등 |
영상장비 | CCTV, 웹카메라, DVR 등 |
시설별 제어 및 통합제어 장비 | 에너지 절감시설, 관수모터제어, 양액기 제어 등 |
최적 생육환경 정보관리시스템 | 실시간 생장환경 모니터링 및 시설물 제어 환경 및 생육정보DB 분석시스템 |
스마트 채소밭 주요 구성요소
구분 | 세부내역 | |
---|---|---|
환경센터 | 내부 | 온도, 습도, CO2, 토양수분(토경), 양액측정센서(양액농도 EC, 산도 PH), 수분센서(배지) 등 |
외부 | 온도, 습도, 풍향/풍속, 강우, 일사량 등 | |
영상장비 | 적외선카메라, DVR(녹화장비) 등 | |
시설별 제어 및 통합제어 장비 | 환기, 난방, 에너지 절감시설, 차광 커튼, 유동팬, 온수/난방수 조절, 모터제어, 양액기 제어, LED 등 | |
최적 생육환경 정보관리시스템 | 실시간 생장환경 모니터링 및 시설물 제어 환경 및 생육정보DB 분석시스템 등 |
- 스마트 축사
- PC 또는 모바일을 통해 온·습도, 등 축사 환경을 모니터링하고 사료 및 물 공급 시기와 양 등을 원격 자동으로 제어
- 스마트 축사 주요 구성요소
구성요소 | 세부내역 | |
---|---|---|
돈사환경관리 | 내부환경관리장비 | 온도, 습도, co2, 조도, 암모니아, 이산화탄소, 누전(정전)감지 등 |
외부환경관리장비 | 온도, 습도, 풍향, 강우, 일사, 풍속 등 | |
제어장비 | 임신사 | 발정체크기, 모돈급이기, 사료빈, 음수관리기 등 |
분만사 | 보온등, 모돈급이기, 사료빈, 음수관리기 등 | |
자돈사 | 보온등, 사료믹스기, 사료빈, 음수관리기 등 | |
비육사 | 돈선별기, 사료믹스기, 사료빈, 음수관리기 등 | |
영상장비 | CCTV(웹카메라), DVR 등 | |
생산경영관리시스템 | PC, 모니터 등 |
스마트 팜 기대효과
- ICT를 접목한 스마트 팜이 보편적으로 확산되면 노동·에너지 등 투입 요소의 최적 사용을 통해 우리 농업의 경쟁력을 한층 높이고, 미래성장산업으로 견인 가능
- 단순한 노동력 절감 차원을 넘어서 농작업의 시간적·공간적 구속으로부터 자유로워져 여유시간도 늘고, 삶의 질도 개선되어 우수 신규 인력의 농촌 유입 가능성도 증가할 것으로 기대
외부링크
스마트팜 코리아 https://www.smartfarmkorea.net
현황
구분 | 시설원예 | 축산 | 노지작물 |
---|---|---|---|
농가현황 |
893 |
510 |
492 |
지역별 농가현황
23.12.22(금) 오후02시 기준
지역 | 시설원예 | 축산 | 노지작물 |
---|---|---|---|
강원특별자치도 | 29 | 1 | 30 |
경기도 | 31 | 13 | 120 |
경상남도 | 209 | 2 | 37 |
경상북도 | 96 | 5 | 49 |
광주광역시 | 6 | 0 | 0 |
대전광역시 | 1 | 0 | 0 |
부산광역시 | 4 | 0 | 0 |
세종특별자치시 | 69 | 0 | 0 |
인천광역시 | 2 | 0 | 1 |
전라남도 | 166 | 3 | 119 |
전라북도 | 106 | 0 | 54 |
제주특별자치도 | 0 | 0 | 10 |
충청남도 | 162 | 2 | 23 |
충청북도 | 12 | 4 | 49 |
기타 (정보 미입력·미제공) | 0 | 480 | 0 |
※ 수집기준
품목별 농가현황 (노지작물)
23.12.22(금) 오후02시 기준
품목 | 세종 | 경기 | 강원 | 충북 | 충남 | 전북 | 전남 | 경북 | 경남 | 제주 | 합계 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
감귤 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 |
건고추 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 |
고구마 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 4 |
꽈리고추 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 11 |
대파 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 48 | 0 | 0 | 0 | 48 |
마늘 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | 0 | 1 | 0 | 0 | 14 |
묘목 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
무 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 |
배추 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 18 | 0 | 0 | 0 | 21 |
백태 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 |
벼 | 0 | 2 | 0 | 3 | 6 | 5 | 3 | 0 | 0 | 0 | 19 |
복숭아 | 0 | 0 | 0 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 |
블루베리 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 16 | 0 | 0 | 0 | 16 |
사과 | 0 | 0 | 0 | 28 | 0 | 9 | 0 | 11 | 0 | 0 | 48 |
쌀 | 0 | 0 | 0 | 3 | 2 | 8 | 2 | 9 | 10 | 0 | 34 |
양파 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 31 | 6 | 23 | 0 | 65 |
콩 | 0 | 9 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 |
콩 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 3 | 0 | 4 |
포도 | 0 | 46 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 57 |
포도 | 0 | 62 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 62 |
품목별 농가현황 (시설원예)
23.12.22(금) 오후02시 기준
품목 | 세종 | 경기 | 강원 | 충북 | 충남 | 전북 | 전남 | 경북 | 경남 | 제주 | 합계 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
가지 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 |
고추종자 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 |
국화 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 5 |
다육이 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 |
딸기 | 30 | 9 | 0 | 10 | 102 | 41 | 115 | 44 | 114 | 0 | 465 |
메론 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
방울토마토 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 7 |
블루베리 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 |
상추 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 |
설향 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 |
시금치 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
오이 | 21 | 5 | 0 | 0 | 12 | 0 | 5 | 15 | 1 | 0 | 59 |
참외 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 19 | 0 | 0 | 19 |
토마토 | 17 | 4 | 0 | 2 | 37 | 42 | 39 | 8 | 35 | 0 | 184 |
파프리카 | 0 | 1 | 0 | 0 | 5 | 16 | 8 | 0 | 40 | 0 | 70 |
포도 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 |
풋고추 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 3 |
호박 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 |
품목별 농가현황 (축산)
23.12.22(금) 오후02시 기준
품목 | 세종 | 경기 | 강원 | 충북 | 충남 | 전북 | 전남 | 경북 | 경남 | 제주 | 울산 | 대전 | 기타 | 합계 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
낙농 | 0 | 10 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 148 | 160 |
양계 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 42 | 45 |
양돈 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 76 | 80 |
한우 | 0 | 3 | 0 | 3 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 214 | 224 |
시설원예 : 스마트팜코리아 회원 중 데이터 수집활용에 동의한 농가수
축산 : 스마트팜코리아 축산 회원가입 농가수
연구 동향[2]
유남현 외(2009)는 군사, 의료, 환경, 산업현장, 물류 분야 등에서 다양하게 응용되고 있는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술을 적용하여 농산물 생 산, 가공, 유통 및 판매 분야에서 활용할 수 있는 통합시스템을 연구하였음.
서종성 외(2008)는 토양 및 기상센서와 CCTV 카메라를 이용하여 온실 기상 환경 및 토양정보를 수집하고, 온실설비의 실시간 모니터링 및 제어가 가능 한 USN 기반의 온실관리시스템을 연구하였음.
정용균 외(2009)는 농어업경영체 정보화와 관련된 정보화 정책환경을 분석 하고, 농어업경영체 및 타 산업경영체 정보화 사례와 선진기술 동향 등을 포 함한 해외사례를 분석하였음.
김상태 외(2012)는 2010년도 농수축산 분야 IT 융합 모델화사업을 중심으로 대표 품목 과제에 대한 ROI 분석1을 통해 IT 융합모델화사업 성과지표를 확립하고, 이에 대한 성과분석을 실시하였음.
유찬주·이영만(2008)은 정보화 사회 진전과 정보화 격차 해소를 위해 정보 화 취약계층인 농업인의 정보 활용 및 수용태도를 조사하고, 정보화 수용태 도가 농가경제 향상에 미치는 영향을 분석하였음.
김연중 외(2013)는 스마트 농업의 현황, 개념 및 필요성을 정리하고 각 분야 별 도입 가능 기반 기술 및 국내외 사례 검토를 통해 스마트 농업 도입을 위한 정책방향을 제시하였음.
김연중 외(2016)는 스마트 팜 보급 이후 실제 농가의 적용 정도와 성과를 분석하고 이를 유형화함으로써 기존 관행농가들의 스마트 팜 진입을 용이하게 하기 위한 것이 목적으로 기존 연구와 차별성이 있으며, 스마트 팜의 확대 가능성과 발전방향을 제시하였음
참고문헌
서종성·강민수·김영곤·심춘보·주수종·신창선. 2008. “센서 네트워크를 활용한 유비쿼터스 온실관리시스템 구현.” 한국인터넷정보학회 제9권 제3호.
유남현·송길종·유주현·양수영·손철수·고진광·김원중. 2009. “유비쿼터스 센서 네트워크를 이용한 농산물 재배관리 및 이력추적 시스템의 설계 및 구현.” 정보과학회 논문 지: 컴퓨팅의 실제와 레터 제15권 제9호.
유찬주·이영만. 2008. “농업정보화에 대한 농업인의 수용태도 분석.” 농업생명과학연구 제41권 제4호.
김연중·국승용·김용렬·이명기·김종선·김윤형·민경택·지인배·심재헌. 2013. 스마트 농업의 현황과 발전방향. 한국농촌경제연구원.
농림수산식품부. 2016. 박근혜정부 농정 중간보고서.
농림축산식품부 내부자료. 2016. 농업과 ICT 융합 한국형 스마트 팜 확산 자료.
농림축산식품부. 2016. 농업과 ICT 융합 한국형 스마트 팜 확산 자료.
농림축산식품부. 2016. 주요 기업별 스마트 팜 추진현황 조사결과.
농림축산식품부. EPIS. 농림수산식품교육문화정보원. 2015. 농식품 ICT 융복합 우수사례집.
한국농촌경제연구원. 2016. 스마트 팜 실태 및 성공요인 분석.