우리나라의 스마트 팜은 2014년 이전에는 정책 연구사업의 일환으로 추진되었으며, 2014년부터 ICT융복합 확산사업, 2016년부터는 스마트 팜 확산 사업이라는 명칭으로 농가 보급이 확대되고 있다. 스마트 팜은 시설원예, 노지과수, 축산분야에 보급 되고 있으며, 시설원예의 경우 2016년 말까지 314농 가에 보급되어 있으며, 지역별로는 전북 72농가, 전 남 55, 경남 54, 경기 46 농가 등의 순으로 보급되고 있으며(그림 1), 품목별로는 토마토 99농가. 파프리 카 53, 딸기 49농가 등 3품목의 보급률이 64%에 이 르고 있다(그림 2). <그림 1> 2014-2016년 지역별 스마트 팜 시설원예 보급 현황(한국온실작물연구소, 2017) 스마트 팜에 활용되는 기자재는 생육환경정보를 센싱하는 센서류(광, 온도, 습도, CO2, 감우, 근권온 도, EC, pH 등)와 제어반, 제어노드, 온실관리 컴퓨 터와 이미지 정보를 수집 분석하기 위한 카메라와 녹화장치(DVR, NVR) 등으로 시스템이 구성된다. 사물인터넷(IoT) 기술을 이용하여 환경정보와 생육 정보를 수집하고, 수집된 정보를 이용하여 작물 생 육을 진단하고, 생육환경을 최적화함으로써 생산성 증대, 품질향상은 물론 비용절감 측면에서 만족도 가 높다(그림 3).
생육 및 품질 정보 관리를 위한 센싱 및
빅데이터 관리기술
서 범 석 한국온실작물연구소<그림 2> 2014-2016년 스마트 팜 시설원예 보급 현황(한국온실작물연구소, 2017) <그림 3> 스마트 팜을 도입한 시설원예농가 성과분석(서울대학교, 2016) 네덜란드의 경우 온실 경영의 최적화, 효율화를 위하여 기상정보, 생육정보를 결합하여 전문 컨설 팅, 원격 교육지원 등을 추진하고 있으며(Priva, Hortimax, Delphy), 스페인의 경우 이미지 정보를 이 용한 딸기 자동 수확 로봇이 개발되었고(www.agrobot. com), 프랑스에서는 드론으로 촬영한 열화상이미지 를 이용하여 관수를 최적화하는 기술(Airinov)이 소 개되어 있고, 미국의 듀폰(DuPont)과 클라이밋 (Climate)은 트랙터에 이미지 스캐너와 빅데이터 분 석시스템을 이용하여 관수, 시비, 제초 등 농작업의 자동화 및 기상, 가격정보와 연계된 수확시기 결정 등 다양한 분야에 4차산업화기술의 융합이 진전되
고 있다.
예를 들면, IntelliScout는 안경에 이미지 분석 소 프트웨어를 탑재하여 수량, 병해충을 분석 서비스 하고 있다(그림 4).
<그림 4> 미국 IntelliScout의 Google Glass app. 농촌진흥청은 작물 이미지를 분석하여 자동으로 생육량을 측정하는 시스템(그림 4)과 생육진단을 통 한 최적 생육환경 제어를 지원할 수 있는 프로그램 을 토마토를 대상으로 개발하였으며. 클라우드 기 반에서 기상환경 정보와 결합된 정보를 이용하여 생산성과 품질을 예측하기 위한 연구가 진행 중에 있다.(그림 5) <그림 5> 이미지 분석을 통한 생육진단 및 수량 예측(한국온실작물연구소, 2016) 유통분야에 있어서도 스마트 팜 저장시설과, 신 속 물류, 대량 유통을 위하여 사용되는 Rfid, 빅데이 터 관리기술 등의 이용성이 확대되고 있다. 농식품부에서는 유관부서나 기관에서 보유하고 있는 공공데이터를 빅데이터 서비스로 통합 운영하 고자 하는 계획을 추진하고 있으며 지능형 영농지 원서비스, 유제품 소비동향 예측모델, 지능형 축산 물 수급예측 모델 등이 검토되고 있다. 농림수산식품교육문화정보원에서는 기존에 제공 하고 있는 시설원예 빅데이터 서비스에 추가하여
버섯, 축산 분야 품목까지 확대하여 추진될 계획이 다(그림 6). 농진청은 빅데이터 연구팀이 구성되어 토마토, 딸기 등 다수의 품목에 대한 생육환경 정보, 생육량 정보를 수집 중에 있으며, 농공학부와 한국온실작 물연구소, 노루기반은 생육환경 정보와 생육량, 수 <그림 6> 농정원에서 제공하는 빅데이터 서비스(www.smartfarmkorea.net) <그림 7> 한국형 2세대 스마트 팜 모델 (농진청 농공학부, 한국온실작물연구소, 2017) 확량 정보를 매핑(mapping)한 토마토의 경합정보를 클라우드 기반에서 수집하고 환경데이터 유효성 검 증과 인공지능을 이용한 추론기술 등을 개발하는 스마트 팜 2세대 기술개발을 추진하고 있다(그림 7). 네덜란드의 경우 기상환경정보와 이미지정보를 이용하여 온라인 전문기술지원을 시도하고 있다(그림 8).
<그림 8> 네덜란드의 ICT기반의 온라인 작물관리 지원시스템 사례(http://www.dutchfoodinnovations.com)
홀티막스(Hortimax)사의 경우는 시설 내 노동의 질적 개선을 위한 데이터 관리 및 지원시스템을 소 개하고 있다(그림 9). 이처럼 시설 내에서 획득되는 생육환경 정보, 생 육량 정보, 수확량 정보 등을 이용하면 시설 농가의 생산성과 품질을 제한하는 요인을 구체적으로 분석 하여 개선할 수 있는 장점이 있으며, 과거의 광량 패턴을 분석하고 생육을 진단하여 미래의 환경설정 <그림 10> 네덜란드의 생산성 예측 및 에너지 분석 지원시스템의 예(Delphy, 2014) <그림 11> 딸기 수경재배시 공간 활용을 통하여 재식밀도를 1.8배 높인 재배방식 (서범석, 2017) ㈜ 네덜란드의 4계성 품종의 행잉거터방식 의 변경, 작부 계획 및 작업관리 일정의 변경 의사 결정을 지원할 수 있으며, 품목별 전문 프로그램에 의하여, 생산성, 품질, 에너지 비용 등을 예측할 수 있다. 최근 들어, 이러한 분야에 인공지능(AI)의 이 용이 확대되고 있다(그림 10). 과실의 중량이 작은 소과류(딸기, 방울토마토, 풋 고추 등)은 탄산가스 시비, 엽의 VPD(수증기압차)에 의한 양액공급 제어 등 정밀환경제어에 의한 생산
성 증대 및 품질향상 효과가 매우 높으며 그림 11, 12과 같이 보통재배에 비하여 1.8∼3.5배 재식밀도 를 높일 수 있으며, 생산성은 3.4배 이상 높은 것으 로 조사되고 있다(농기평, 2017, 서범석). <그림 12> 관행보다 3.5배 재식밀도를 높인 행잉 거터 수경재배(특허, 서범석, 2017) <그림 13> ICT기반의 시설 인삼의 생육환경 최적화를 위한 플랫폼 설계 (농기평, 2017, 윤두현, 노루기반) 최근 인삼에도 생육환경 최적화 및 편리성 추구 를 위하여 기상환경정보와과 이미지정보를 결합한 데이터 활용 및 생육관리 플랫폼 개발에 관한 연구 가 진행되고 있다(농기평, 2017, 윤두현)(그림 13). 온실 내에 수직, 수평온도 및 습도계를 설치하여 환경 균일도를 모니터링 할 수 있는 시스템을 활용 하거나(그림 14), 원적외선(IR) 카메라를 이용하면 시설과 작물의 온도 패턴을 분석하는데 유용한 정 보를 얻을 수 있다(그림 15).
<그림 14> 온실내 환경균일도 모니터링 시스템(http://www.dutchfoodinnovations.com) 0 5 10 15 20 25 30 오후 4 :5 5 :0 2 오후 6 :0 4 :0 2 오후 7 :1 3 :0 2 오후 8 :2 2 :0 2 오후 9 :3 1 :0 2 오후 1 0 :4 0 :0 2 오후 1 1 :4 9 :0 2 오전 1 2 :5 8 :0 2 오전 2 :0 7 :0 2 오전 3 :1 6 :0 2 오전 4 :2 5 :0 2 오전 5 :3 4 :0 2 오전 6 :4 3 :0 2 오전 7 :5 2 :0 2 오전 9 :0 1 :0 2 오전 1 0 :1 0 :0 2 오전 1 1 :1 9 :0 2 오후 1 2 :2 8 :0 2 오후 1 :3 7 :0 2 오후 2 :4 6 :0 2 오후 3 :5 5 :0 2 오후 5 :0 4 :0 2 오후 6 :1 3 :0 2 오후 7 :2 2 :0 2 오후 8 :3 1 :0 2 오후 9 :4 0 :0 2 오후 1 0 :4 9 :0 2 오후 1 1 :5 8 :0 2 오전 1 :0 7 :0 2 오전 2 :1 6 :0 2 오전 3 :2 5 :0 2 오전 4 :3 4 :0 2 오전 5 :4 3 :0 2 오전 6 :5 2 :0 2 오전 8 :0 1 :0 2 오전 9 :1 0 :0 2 오전 1 0 :1 9 :0 2 오전 1 1 :2 8 :0 2 오후 1 2 :3 7 :0 2 오후 1 :4 6 :0 2 오후 2 :5 5 :0 2 오후 4 :0 4 :0 2 오후 5 :1 3 :0 2 오후 6 :2 2 :0 2 2017-03-08 2017-03-09 2017-03-10 기온(℃) 기온변화에 따른 딸기 식물체 온도 변화 기온 엽온 과일온도 기온2 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 오후 4 :5 5 :0 2 오후 6 :0 4 :0 2 오후 7 :1 3 :0 2 오후 8 :2 2 :0 2 오후 9 :3 1 :0 2 오후 1 0 :4 0 :0 2 오후 1 1 :4 9 :0 2 오전 1 2 :5 8 :0 2 오전 2 :0 7 :0 2 오전 3 :1 6 :0 2 오전 4 :2 5 :0 2 오전 5 :3 4 :0 2 오전 6 :4 3 :0 2 오전 7 :5 2 :0 2 오전 9 :0 1 :0 2 오전 1 0 :1 0 :0 2 오전 1 1 :1 9 :0 2 오후 1 2 :2 8 :0 2 오후 1 :3 7 :0 2 오후 2 :4 6 :0 2 오후 3 :5 5 :0 2 오후 5 :0 4 :0 2 오후 6 :1 3 :0 2 오후 7 :2 2 :0 2 오후 8 :3 1 :0 2 오후 9 :4 0 :0 2 오후 1 0 :4 9 :0 2 오후 1 1 :5 8 :0 2 오전 1 :0 7 :0 2 오전 2 :1 6 :0 2 오전 3 :2 5 :0 2 오전 4 :3 4 :0 2 오전 5 :4 3 :0 2 오전 6 :5 2 :0 2 오전 8 :0 1 :0 2 오전 9 :1 0 :0 2 오전 1 0 :1 9 :0 2 오전 1 1 :2 8 :0 2 오후 1 2 :3 7 :0 2 오후 1 :4 6 :0 2 오후 2 :5 5 :0 2 오후 4 :0 4 :0 2 오후 5 :1 3 :0 2 오후 6 :2 2 :0 2 2017-03-08 2017-03-09 2017-03-10 온도차(℃) 기온과 온도 편차 변화 엽온차 과온차 <그림 15> IR카메라를 이용한 수경딸기의 일중 기온과 엽온, 과온 패턴 모니터링 (농기평, 2017, 서범석)
<그림 16> 태양열 계간 축열방식의 에너지 자립형 첨단온실 (농기평, 2017, 서태범) 태양광 에너지를 이용한 에너지 자립형 첨단온실 관리시스템 개발에도 ICT융합기술을 적용하여 에너 지 이용과 생육환경을 최적화하려는 연구가 진행되 고 있다(그림 15, 16). <그림 17> 스마트 팜 테스트베드 구축 사례 (농기평, 2017, 박양호·윤두현) 스마트 팜 시설에 사용되는 센서, 제어반, 프로그 램 등의 기자재를 농가에 보급하기 전에 사전 실증 시험을 할 수 있는 테스트베드가 한국온실작물연구 소에 구축되고 있으며, 스마트 팜 전문 체험실습교 육 기능도 수행하게 된다(그림 17).
사사 ; 위 논문은 아래와 같은 연구비 지원에 의 해서 수행 중에 있습니다. 1. “스마트팜 관련 신제품의 실증시험 지원 및 현 장교육장 활용을 위한 테스트베드 구축”(농기 평, 농생명산업기술개발사업 315089-3). 2. “영상기반 토마토 생육정보측정시스템의 산업 화 연구(농진청, 융복합 핵심기술개발 PJ0129532017). 3. “ICT 융복합 기반 전남딸기 6차 산업화를 위한 실증 모델 개발(농기평, 농생명산업기술개발사 업 315001-05-1-HD040). 4. “ICT기술을 이용한 에너지자립형 온실 에너지 패턴 분석 및 작물 반응 모니터링 기술개발” (농기평, 첨단생산기술개발사업 315015-03-HD050). 5. “인삼의 최적 생육확경 조성을 위한 ICT 융복 합 첨단재배관리시스템 개발”(농기평, 첨단생 산기술개발사업 317018-05-1-SB010).
