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신유통포커스16-04호

농업 빅데이터 활용 해외 선진사례

조 인 호(더아이엠씨 이사)

1. 이미지분석 기술을 응용한 작물 정밀관리2. 시설원예 환경제어 및 관리3. 가축사육 및 작물관리4. 로봇기술 응용 및 정밀 농업5. 영농의사결정

※ 본 원고는 2015년 4월 23일 「농업 빅데이터 활용 세미나」에서 발표한 원고입니다.

1. 이미지분석 기술을 응용한 작물정밀관리1.1. (프랑스) 영상 처리에 의한 잎 질병 조기탐지1.1.1. 적용목적 및 분야□ 목적: 영상처리 기술을 이용한 식물 질병의 조기 발견 가능성 연구□ 분야: IT 영상처리 및 인식 프로그램을 통한 식물 질병 조기 진단- 흰가루 병균이나 노균병균의 포자를 가진 흰곰팡이(mildew) 감염 진단- 작물의 잎과 가지에 나타나는 병징 조기 진단

1.1.2. 적용기술 및 내용□ 적용기술- RGB 영상을 YUV 색상모델로 변환- Color-Texture Hybrid Spaces 구성- Mahalanobis' distance를 활용한 영역 분할□ 적용내용- 질병을 포함한 식물 스트레스로 인한 생장 장애 시 색상, 질감, 온도 등에 변화를 보이며, 이는

육안으로 확인 가능한 것도 있지만 감여 초기에는 감지가 거의 불가능함- 감염 초기에는 근적외선 열화상 온도보다 상대적으로 낮은 부위를 찾아서 감염 부위를 조기에

탐지 가능- 질병이 심해지면 엽록소 생성에 영향을 받아 잎이 변색(녹색→노랑→빨강→갈색) 되므로 영상

처리를 통해 감염 부위를 쉽게 탐지 가능

1.1.3. 시스템 프로세스□ 감염이 진행된 식물의 질병 진단 프로세스- 1단계: 흰곰팡이에 감염된 포도 잎의 영상 획득- 2단계: 획득정보의 RGB성분을 YUV 색상 모델로 변환 및 V-밴드(R성분-Y정보) 영상추출- 3단계: YUV 색상 모델에서 색상과 텍스처 정보를 결합한 복합 공간을 결정하여

Color-Texture Hybrid Spaces 구성- 4단계: Mahalanobis' distance를 활용하여 텍스처 정보내의 배경 영역, 잎 영역, 감염 영역

을 분할하고 그레이 영상과 이진영상 생성

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- 5단계: 이진영상에서 잎 영역내의 감염 영역을 식별하여 그 범위 계산

□ 감염 초기육안으로 식별되지 않는 식물의 질병 진단 프로세스- 1단계: 근적외선 열화상 카메라를 이용하여 녹색 식물의 영상획득- 2단계: 영상에서 색상 온도표에 따른 급격한 색상 변화 부분 탐색

1.2. (독일) SmartDDS: 스마트폰을 이용한 식물병탐지1.2.1. 적용 목적 및 분야□ 목적: 디지털 이미지 분석에 의한 식물병징을 확인할 수 있는 모바일 디바이스 앱 개발□ 분야: 식물병징 식별(사탕무)

1.2.2. 적용기술 및 내용□ 적용기술- 이미지 프로세싱: 스마트 디바이스 기반의 응용시스템 구현□ 이미지 DB- 각도, 조도 및 거리 등 필드의 여러 가지 상황을 수집한 사탕무 잎의 병징 사진 - 전문가에 의해 병징의 분류 및 설명된 기록정보

1.2.3. 주요기능 및 정보처리 프로세스□ 사용자가 스마트폰과 table PC 등을 이용하여 증상에 대한 일정 거리에서 식물 사진 촬영

□ 앱을 통해서 향후 분석을 위해 로컬 서버에 데이터를 보내기 전에 이미지를 사전처리- 조도를 증가시키기 위하여 입력 이미지 샘플 다운- 입력된 이미지를 갈색축척이미지로 전환(RGB필터: 병징 지점 암시하기 위하여 갈색이미지 인

식)

□ 결과 이미지는 차후 분석을 위해 로컬서버에서 모든 정보 내포□ 잎 병징 분류는 naive Bayes-classifiers를 이용하여 세르코스포라 베리코라, 라무라리아 베

태 및 포마 베태로 분류□ 사용자는 모바일 디바이스를 통해 즉시 결과정보 수신

그림 1-1. 병징분류 및 인식 정보처리 프로세스(앱 운영모드 흐름도)

1.3. (네덜란드) 온실내 보트리티스별 탐지를 위한 스텍트럼 이미지 분석 시스템

1.3.1. 적용 목적 및 분야□ 목적: 병모니터링 및 탐지를 위한 전문적 멀티 스펙트럼 카메라 응용방법 모색

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□ 분야: 식물병 탐지(토마토, 파프리카, 시클라멘)

1.3.2. 적용기술 및 내용□ 적용기술- 작물제어와 정밀살포를 위한 엽록소형광 카메라 및 다중 스펙트럼 카메라, 제어기 등의 여러 종

류의 센서 장치로 된 로봇 플랫폼 기술- PIXELTEQ 기술을 이용한 고속 다중 스펙트럼 카메라

1.3.3. 정보처리 프로세스□ 병원균 탐지를 위한 전문적 다중 스펙트럼 카메라를 응용하여 병감염 상태별 이미지에 대한 최

적 파장길이 식별(병감염 상태 분류에 이용된 데이터: 다중스펙트럼과 하이퍼스펙트럼 이미지 데이터)2. 시설원예 환경제어 및 관리2.1. (대만) 농업클라우드 기반 온실모니터링시스템2.1.1. 적용목적 및 분야□ 목적: 농업인의 개선된 의사결정 지원과 식물생장의 이력관리를 위한 DB화- 서비스 이용 농업인은 토양수분, 엽온, 엽면적과 길이, 온도 및 습도와 같은 식물 생장관련 요소

에 대한 세부 데이터로부터 혜택을 받을 수 있음□ 분야: 시설과수원, 정밀 농업(무선센서 네트워크기술(WSN), 클라우딩 컴퓨팅)

2.1.2. 적용기술 및 내용□ 하드웨어 및 시스템 아키텍처- WSN(IEEE802.15.4, ZigBee), 게이트웨이(M2M 스마트서비스), 농업 클라우드□ 적용내용- 농업클라우드 서비스 플랫폼은 데이터 공유, 원격데이터저장, 농업인과의 교류, 농업전문가에 의

한 컨설팅 제공- 농업클라우드의 시스템 구상도: 데이터 분석(환경, 경작변이(목표시스템과 대조구간 비교), 경

작이미지 프로세싱(작물생장 평가를 위한 이미지 프로세싱기법 활용)), 경고알람, 데이터 저장

그림 1-2. 온실모니터링 시스템 흐름도

2.1.3. 시스템 주요기능□ 온실 모니터링 시스템에 의해 수집된 모니터링 데이터는 농업 클라우드로 전송되고, 농업 클라

우드에서는 경고알람, 분석데이터 및 저장데이터를 제공- 경고알람은 환경파라메트가 불규칙성을 보일 경우 메일과 문자메시지 발송□ 주요측정 항목: 온도, 습도, 광, 토양수분 및 해충의 양 등

그림 1-3. 실험환경과 센서노드 및 게이트웨이의 실험설계도

2.2. (일본) 센서 네트워크를 이용한 식물공장 일정관리 소프트웨어2.2.1. 적용목적 및 분야□ 목적: 세계적인 기후 변화 속에서도 소비자가 만족할 만한 품질의 토마토를 연중 일정한 양으

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로 공급할 수 있도록 하는 스케쥴링 소프트웨어□ 분야: 온․습도와 조도 센서를 이용한 온실 정보수집, 누적온도 기반 예측 모델과 스케쥴링 소프

트웨어를 통한 재배일정 및 장비사용 관리

2.2.2. 적용기술 및 기능□ 적용기술: 센서 네트워크□ 주요 기능- 센서를 통해 식물공장 내의 온․습도, 조도 정보를 획득- 획득한 정보를 바탕으로 예측 모델과 스케쥴링 프로그램을 수행

2.2.3. 시스템 구성□ 온․습도와 조도 측정 센서□ 누적온도 기반의 작물생육 예측 모델□ 스케쥴링 시스템(스케쥴 및 환경온도 표시)

그림 1-4. 스케쥴링 시스템 화면

2.3. (스페인) EFFIDRIP: 과수원예 관개스케줄 및 관제를 위한 툴키트

2.3.1. 적용목적 및 분야

□ 목적- 기상조건 및 나무와 토양의 상태에 따라 물의 최적 량 살포 기능 개방- 위치관개의 제어와 자동 관제에 관한 비용 효율적 서비스 툴키트 개발□ 분야: 과수원 자동관개

2.3.2. EFFIDRIP 시스템의 설계□ 시스템 구성: 웹기반 응용, 필드에 설치된 하드웨어- 관개제어기, 무선 센서 네트워크, 외부 기상 서비스 및 응용서버

그림 1-5. EFFIDRIP 시스템의 전체 구성도

□ 사용자 인터페이스- 사용자 인터페이스의 주요기능은 새로운 플럿 등록, 다음 관개시즌과 관개관제 계획을 위한 관

개지원이용- 플럿의 상태를 탐지할 수 있도록 종관적인 뷰를 제공(일잔적 플럿상태의 교통신호: 그린= Ok, 노란색= 주의요구, 빨간색= 에러)

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그림 1-6. 관제관개를 위한 EFFIDRIP의 사용자 인터페이스

□ 생육기간동안 작업일정 계획- 향후 생장 기간 동안 각 구획에 무엇을 해야 할지에 관한 사용자 예측에 의한 관개 제어와 관제

를 연계하는 작업- 시스템에 의하여 자동으로 작동하게 될 운영 파라메트의 적용범위 뿐만 아니라 시즌동안 다른

시기에 누적관개의 적용범위를 전문적 관개를 시작하기 전 각 구획에 대한 정의작동조건 반응에 관한 충분히 유연성 있게 시스템 실행을 하게 하는 전략을 정의목적 달성을 위하여 관개 진행의 수행방법을 시즌동안 관개 프로세스 및 지속적 시설 관제 정의- 시즌계획 설정을 돕기 위해 관개지원 플랫폼 개발관개지원 고려요인: 작물관련 정보, 기대 달력, 나무의 차원 및 구성, 관개 설정의 특성, 토양 유

형, 생산 목표 및 관개 배열 규모

그림 1-7. EFFIDRIP 시스템의 작동 흐름도

3. 가축사육 및 작물관리3.1. (이탈리아) PigWise 프로젝트: 사물인터넷 기반의 양돈개체 모

니터링3.1.1. 적용목적 및 분야□ 목적- 고주파 RFID 이표인식기와 카메라 비전 시스템을 이용한 돼지 섭취행동기록과 모니터링을 위한

ICT시스템- 돼지 무리 내에서 동물개체의 건강과 성과 제어로부터 시작하여 농장 효율성 개선을 위하여 새

로운 ICT솔루션 개발 (개체관찰을 기반으로 관리지원시스템 개발로 돼지 행동 패턴 분석)□ 분야: 양돈 개체 관리(섭취행동 패턴분석)

3.1.2. 적용기술□ 응용 알고리즘: 시너지 제어 알고리즘- 정보분석, 섭취행위 탐지, 최종 이슈 탐지- 다차원 접근방법에 의한 선진화된 데이터 분석과 세서기술□ IT분야: 가상 미들웨어, 사물인터넷, RFID- 사물인터넷: 단절없는 데이터 통합과 사건 공유, 이질적 정보소스와 지리적 분포와 대규모 배치

관리 등- 사료섭취관련 정보요구에 대한 핵심 방법을 정의하는 “현장탐지” 때문에 RFID사용

3.1.3. 주요 기능 및 정보제공 내용□ 돼지 개체별 성장과 복지 및 모니터링 수행에 사용되는 도구 개발- 경제적 손실 방지를 위한 모니터링과 의사결정지원으로 초기 단계에 문제점 탐지 기능□ 잠재적 건강 문제와 성장과 복지에 문제 발생시 초기에 긴급 알림 기능□ 사물인터넷(IoT)기반 미들웨어인 VIRTUS는 메시지 프로토콜, 독립된 플랫폼, 표준화 측면에

서 최종 사용자와 정보를 공유하기 위해 축사로부터 데이터 수집에 이용

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3.1.4. 주요 내용□ PigWise 아키텍처: 양돈 축사 내 동물 행동탐지 → 스마트 사료섭위 행위 모니터링→ 농가 조

기알림 시스템

그림 1-8. PigWise 아키텍처

□ 데이터 수집: 고주파 RFID 안테나를 통해 개체별 사료섭취 행동 데이터 수집- 안테나는 고주파 RFID리더기와 연계, RFID리더기는 PC와 연계- 모든 돼지는 비활성화 고주파 레이더 송수신기로 된 이표 부착□ 데이터 확인: 카메라 비전 시스템- 카메라 비전 시스템은 RFID리더기에 의한 식별을 검증 수단으로서 사용□ 조기 경보시스템: 알고리즘 분석결과에 의해 개체이상 분석정보 조기알람- 시너지 효과 알고리즘은 엔지니어링처리 제어와 통계처리 제어로 구성- 통계처리 제어에 의해 동물 행동 수집데이터를 이용한 차트분석 및 표준편차 등을 이용한 이상

현상 개체에 대하여 사전 경보 발송

3.2. (이탈리아) ValorE: 분뇨처리 최적화를 위한 의사결정 지원시스템

3.2.1. 적용목적 및 분야□ 목적: DSS-ValorE(Decision Supporting System-Valorisation of Effluents)는 지역 내

농장관리와 관련된 모든 자료를 축적하여 데이터 베이스화하고 이를 근거로 농장관리자와 법안 입안자들에게 최선의 대안 모델을 제시해주는 의사결정 지원시스템

□ 분야- 분뇨처리를 포함한 추산 농가 관리 효율화(농장 차원에서 가축관리 시스템에 대한 평가 및 개선

책을 제시)- 단위지역 환경보존을 위한 대책 수립

3.2.2. 적용기술□ 주요 개발 내용- C# 언어를 사용하여 .net 환경에서 개발 및 WebGis interface 이용- Object-oriented and component paradigm을 이용하여 개발□ DSS-ValorE 구성 및 주요기능- 시스템 구성: 데이터 관리, 모델관리, 사용자 인터페이스- 측정DB: 농장시설, 사양, 분뇨, 기후, 토양 특성- 주요기능: 단위 영역의 시뮬레이션을 통해 개선방안 제시, 개별 농장에서 지역으로 확장가능

그림 1-9. DSS-ValorE의 구성 스키마

3.3. (이탈리아) GIS이용 기후변화영향의 지역적 평가3.3.1. 적용목적 및 분야□ 목적- 기후변화 시나리오의 공간분석, 주요 기후변수의 생산, 관개모형과 GIS의 결합을 통하여 기후변

화에 따른 작물의 관개 요구량을 지역단위로 평가- 각 지역별로 작물 관개 요구량 정보를 제공할 수 있도록 웹GIS 인터페이스 개발□ 분야: 작물의 물 관리

3.3.2. 적용기술 및 내용□ 기후 GIS DB 구축: 기후변화 시나리오 반영

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- 기후변화시나리오: 2종의 기후모형 이용 HadRM3P: 해상도 50km의 A2, B2 시나리오 생산 HIRHAMhh: 해상도 12km의 A2 시나리오 생산- 기후관측소의 기후관측자료 확보 FAO Penman-Monteith에 의한 증발산량 추정을 위한 기후변수 수집- 대용량의 공간데이터를 관리하기 위해서 GIS 기술 적용

□ GIS DB 응용 프로그램(GISClimReg) 개발- 모델에 필요한 기후 요소를 나타내는 공간정보(지도) 생산- 증발산 등 물수지 모형에 적용하기 위한 기후요소를 대상으로 함□ 물수지 모형 적용 플랫폼 구축- 지역적 적용을 위해 10km 간격의 가상 기상관측 네트워크 구성- 토양정보는 토양도로부터 10km 간격의 점을 이용하여 토양종류정보 추출- 기후자료는 생선된 기후요소 지도로부터 10km 간격의 점으로 추출- 각 점의 자료를 이용, 물 수지 모형을 구동한 후 결과를 파일로 저장

그림 1-10. GIS ClimReg의 구성 흐름도(GIS DB와 연관)

3.4. (벨기에) 특정지역 곡물 생산 반응 표면분석: 특이 질소관리 시나리오에서 작물의 ID카드 계산

3.4.1. 적용목적 및 분야

□ 목적- 작물수량 최적화를 위한 적정 비료 투입량 결정 모델 개발 필요성의 제기에 따라 질소시비의 최

적화를 위해 기후변동과 관련하여 수확량의 변동성 분포 분석□ 분야- 질소 수준(0~240 kgN/ha)에 따른 밀(winter wheat)의 반응 표면 구현- 최적의 경작기간, 강수량이 많은 기간 등으로 구분

3.4.2. 적용기술 및 내용□ 적용모델: soil-crop model(STICS)- 최저․최고 온도, 일사량, 풍속, 기업, 강수량 자료 필요- inverse modeling technique를 이용하여 모델 모수화□ 적용 통계분석: 반응 표면함수

3.5. (덴마크) 전세계 작물질병 데이터 관리3.5.1. 적용목적 및 분야□ 목적- 전세계 작물 재해의 통합적인 감시/모니터링 시스템 구축- 작물의 새로운 질병 예측 및 발현 시 적절한 농약 적용 기능 구현□ 분야- 밀녹병(Wheat Rust)□ 주요기능- 데이터는 품질관리 및 표준화된 표, 그래프 및 지도 등을 웹사이트에서 서비스(Wheat rust

toolbox, Global Rust Reference Centre, RustTracker)- 대상지역: 중앙 및 서 아시아, 아프리카 지역- 사용자 맞춤형 기능 및 시각화 된 데이터 제공- 농가, 사육농가, 작물 재해 연구들에게 매우 유용하게 사용

3.5.2. 적용기술 및 내용□ 적용기술- 지도(Mapping): KML, Google Maps- 그래픽: Chart Director, 그래픽 기반 서버

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- 데이터: XML standard

3.5.3. 시스템 구성도□ 작물질병 데이터 서비스 프로세스- 1단계: SQL DB에서 작물 질병관리 데이터 업로드- 2단계: Modeling 및 자료 제공을 위한 데이터 변환 및 그래픽화- 3단계: 웹페이지에 사용자 맞춤형 정보제공

그림 1-11. NET기술을 이용한 DB, 모델 및 데이터 및 녹병 툴박스 제어

4. 로봇기술 응용 및 정밀 농업4.1. (그리스) 웹기반 경영 정보시스템을 통한 농업로봇4.1.1. 적용목적 및 분야□ 목적- 웹브라우즈 이용에 의한 실시간 원격 데이터 분석과 농업로봇 제어가 가능한 웹기반 농업경영

정보시스템 설계와 개발□ 분야- 필드 로봇제어 기술을 이용한 농작업 자동운전

4.1.2. 재료 및 방법

□ 로봇부착 장비: 스팩트럴 카메라, 레이저 스캐너, EM38 같은 외부센서□ 개발 언어: 객체지향형 언어인 C#, DBMS 및 서버: MS-SQL, 윈도우즈서버 2012□ HTML5 마크업 언어, CSS3, 반응형 웹디자인

4.1.3. 적용기술 및 내용□ 자동운전을 위해 필요한 두 가지 모듈- 농업 로봇의 작업 파라메트 탐지와 제어용 CIM(Control and Inspection Module)- 설치 센서(예, 다차원 스팩트럴 카메라)로부터 센서 데이터 획득과 분석을 위한 센서 데이터 모

듈(SDM, Sensor Data Module)□ 데이터는 FMIS의 GUI를 통해 FMIS 이용자에게 실시간 제공

그림 1-12. 웹기반 농업경영정보 시스템

□ 농업로봇에 설치된 두 가지 CIM과 SDM 모듈에서 FMIS 이용자에게 서비스 기능- 로봇의 작업 파라메트와 설치된 센서로부터 데이터 뷰, 수집, 저장 및 분석- 농장 필드 또는 도로에서 자동운행 제어- 오류진단과 경고 뷰- 운전 작업 파라메트와 변수 및 관련 센서 세트- 작업 히스토리 로그 읽고 저장- 전체 운행 기록 맵- 센서 데이터로부터 공간 맵 표출- 로봇 웹캠스로부터 비디오 뷰

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4.2. (이탈리아) STRATOS: 트랙터 자동주행을 위한 개방형 시스템4.2.1. 적용목적 및 분야□ 목적- 토양과 지형 파라메터에 대한 지리참조정보를 습득할 수 있는 개방형 ICT 하드웨어와 소프트웨

어 인프라의 개발- 전체 시스템의 농작업 질과 안전을 개선하기 위해 트랙터와 부착도구의 작동모드 최적화□ 주요 적용 업무 및 분야- 농기계분야 ICT 융합을 통한 토양 및 지형 등 데이터 자동수집- 지속적 농업 및 정밀농업 응용- 무선통신 네트워크기반의 사물과 사물 및 인간 간 통신-사물인터넷

4.2.2. 적용기술 및 내용□ ISOBUS, 토양과 수확조건의 실시간 측정을 위한 무전자가발전 센서 트랙터에 의한 농작업 관

리 활동□ ICT-AGRIERA-NET: ICT and Robotics in Agriculture and related Environmental

Issues

4.2.3. 주요 연구결과□ 토양과 지형 측정항목: pH, 토양수분, 토양온도와 밀도, 수분함유능력 등- 측정방법: 극초단파 원격센싱 데이터와 최적의 분석 방법, 필드에 설치된 적합센서의 세트□ STRATOS 프로젝트는 필드센서를 통하여 토양과 지형 데이터 획득을 위하여 모바일 시스템의

무선센서 네트워크 실행을 위한 커뮤니케이션 표준 ISOBUS 기술을 활용- ISOBUS 표준의 구성: 가상 단말기, 태스크 제어(농작업 관리를 위한 가상 단말기에 의해 소프

트웨어 응용 실행), 커뮤니케이션 네트워크

그림 1-13. 토양과 지형 데이터의 수집을 위한 통합시스템 구성도

□ STRATOS의 구조- 무선센스 네트워크(WSN)을 통해 디지털 코딩된 스트림 데이터를 매 30초마다 무선세서로 전

송- ISOBUS 태스트 제어- 데이터 관리 시스템(DMS)은 직렬UART 링크를 이용한 무선센스 네트워크로부터 스트림 데이

터 수집- ISOBUS 인터스페이스를 통한 GNSS 수신기로부터 위치데이터 수집- VE-CAN 시스템에 의해 호스트된 GSM 모듈을 이용한 DMS와 FMIS 간 통신 (DMS는 ISOBUS 네트워크를 통해 VE-CAN 모듈에 스트림데이터를 전송)- 블루투스를 경유하여 스마트폰과 연계를 기반으로 하는 인간과 인터페이스 (이용자가 STRATOS 시스템 간 상호교신 명령: 출발 스트림, 정지 스트림 및 정보디스플레이,

통신 채널 상태, 각 센서의 평균값

그림 1-14. STRATOS의 구조

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구분 농업부문 드론 활용 사례미국 농산물 작황 점검, 가축의 이동 추적, 산불의 발생 여부 확인EU 경작규모에 대한 농업인과 보조금 지급 기관 간의 잦은 분쟁이 발생함에 따라 영

농규모 확인하기 위해 사용프랑스 포도주의 과잉생산을 막기 위한 포도나무 제거 작업 감시일본

아마하 코포레이션은 20년 전부터 농업용 드론을 개발 판매2013년 2,400대 판매드론 이용 살충제 및 비료 살포 비율은 일본 전체 논의 40%에 이름

호주100여대의 드론을 수입하여 제초용으로 활용최근에는 자체적으로 농업용 드론을 개발 시험비행을 마치고 현장에 투입과실 성숙도 체크, 토양과 비료 상태, 그리고 영농관련 정보수집

한국 농약 살포, 작물, 파종, 질병 방제, 산림 보호 등 다양한 용도로 사용

4.3. 농업용 드론 활용4.3.1. 적용목적 및 분야□ 목적- 원격관리, 정밀 농업의 확대, 농가당 영농기능 규모 확대 등 농업 생산성 향상에 기여- 고령화에 따른 노동력 부족문제를 대체□ 주요 적용 업무 및 분야- 농약 살포 및 작물의 생육 상활 정밀 분석

4.3.2. 적용 내용□ 드론을 활용하여 농장을 관리하고 문제 발생 시 스마트폰을 통한 신호발생, 농장주는 상태확인

후 대응이 가능

표 1-1. 국가별 드론 농업 활용 사례

4.3.3. 농업용 드론 사양(농약 살포 용)□ 자체 중량: 68kg, 최대이륙 중량: 120kg, 연료량: 12ℓ□ 1일 작업능력: 60~65 ha(18~25만평)□ 1회 살포능력: 약 2.7ha/20분(약 8,000평)

□ 1회 급유량/비행시간: 10ℓ/ 60분(20ℓ 적재 운용시)

5. 영농의사결정5.1. (일본) 적시 출하를 위한 채소생산예측 애플리케이션5.1.1. 적용목적□ 목적- 채소의 적시 출하와 정확한 생산예측을 위한 시스템 개발□ 주요 적용 업무 및 분야- 채소 생산량 예측 및 채소 생장 모델링- 기상 정보를 활용한 작물생장관리 등- 이미지 프로세싱 및 이미지 커버링 분석

5.1.2. 주요연구 결과□ 상추 생장 시뮬레이션 모델을 활용한 채소 생산예측 응용시스템 개발- 일일 평균 온도, 일일 태양 복사열 데이터로부터 상추생장의 양으로써 일일 건조상황 무게를 계

산- 배추와 시금치 같은 다른 작물의 생장 시뮬레이션도 적용□ 채소생산자의 모든 필드에서 생장 시뮬레이션을 이용한 매주 상추 생산 예측 □ MetXML의 메타 데이터 기반 온라인 기상데이터 수집- 미래 예측 모델에 관거 10년의 일일 평균값과 관측값을 제공5.1.3. 주요 기능□ MetXML에 의한 일본 자동 기상관측 시스템(AMeDAS)의 온라인 기상 데이터베이스로부터

전문적 메타데이터 수집□ 상추 생장 시뮬레이션 모델의 프로그램 실행□ 각 재배필드의 생산량과 수확일자 계산 가능□ 생산자의 주별 채소 생산량 예측□ 재배지에 저속 촬영 카메라 이용에 의해 생장 시뮬레이션 결과는 등록된 이미지 데이터의 채소

커버율에 의해 수집

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5.1.4. 유효성□ 만약 적절한 수확시기가 재배지에서 시뮬레이터 한 수확일자로부터 일주일 이내가 되면 재배지

에서 관측된 수확일이 80~90% 정확성으로 예측됨

그림 1-15. 시뮬레이터 된 수확일과 관측된 수확일의 비교

5.2. (슬로베이나) 농업 회계과정 자동화5.2.1. 적용목적□ 목적- 농업부기 및 보고서 작성 등 서류작업 간소화를 위한 회계과정 소프트웨어 개발□ 주요 적용 분야- 농업계획수립 및 축산물 생산이력관리- 농업부기 등 농업회계 관리시스템 개발- 회계프로세스 자동화, ERP

5.2.2. 적용 기술 및 내용□ EU의 농업 전문 회계관리 시스템인 농장 회계업무 데이터 네트워크(FADN) 활용- FADN: Farm Accountancy Data Network□ 적용된 표준: 국제 회계 표준위원회에서 개발한 국제회계표준(IAS)

- IAS: International Accounting Standards5.2.3. 농장회계 프로세스□ 농업인이 입력해야 하는 회계와 보고서 과정을 빠르게 하기 위한 업무 단순화와 연계 활용성

강화□ 농장회계 처리 소프트웨어의 정보입력 처리과정- 1단계: 새로 구입한 동물에 관한 정보- 2단계: 사육규모, 동물이동기록과 등록 갱신 및 동시에 자동적으로 구매서류 생성- 3단계: 회계사에 의해 이행 - 구매서류의 확인, 갱신 및 자동진단- 4단계: 공시문서화 되면 대차대조표와 손익계산서 준비되어 짐- 5단계: 구입된 동물이 일차적 회계에서 정확한 FADN 형태로 부여된 회계로 전환- 6단계: 자동으로 처리된 농장 수익보고서

그림 1-16. 농장 회계처리 프로세스

5.3. (미국) 모바일․웹을 통한 농림기상 의사결정 시스템5.3.1. 적용목적□ 목적- 빈번한 기상 변화를 분석하여 농업과 관련된 리스크 해소방안 강구- 기상과 작물 데이터 베이스를 연동하여 다이내믹한 응용 툴로 연관 정보를 시각화 서비스 시스

템 개발□ 주요 적용 분야- 딸기 경보 시스템: 실시간 질병 위험 정보와 살진균제 적용 정보 제공- 시트러스 동살균제(copper fungicides) 계산

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- 관개시설 스케쥴링: 시트러스, 목화, 딸기, 잔디- WSN, 기상관측, 의사결정 분야

5.3.2. 적용 기술 및 내용□ 적용모델: 곰팡이 감염 지표 계산(위험, 보통일 때 경보)

5.3.3. 주요 서비스 기능 및 내용□ Strawberry Advisory System: 질병 예찰 및 농약 살포 관련 실시간 정보 제공, e-mail과

sms를 통해 농림기상정보를 발송□ Citrus Copper Residue Calculator: 기상관측 정보를 분석하여 농약 살포 시점을 예측, 효

율적인 의사결정 지원□ Smart Irrigation Tools: 기상관측소 정보를 Google 지도와 연동, 지역별 농림기상 정보를

제공

5.3.4. 시스템 구성도□ HTML-based AgroClimate applications- 일별 생육정보 및 살균제 살포 관련 의사결정 지원

□ Smart irrigation tools- 딸기, 시트러스 목화, 잔디의 관개 시스템 제공(iOS, 안드로이드 제공)

5.4. (일본) 지속가능한 농업을 위한 Youth Sensors5.4.1. 적용목적□ 목적- 개발도상국의 교육을 받은 아이들이 현지의 교육을 받지 못한 농업인과 원격지의 전문가 사이에

서 정보 전달 매개체 역할을 수행함과 동시에 전문가에게 현지의 기상데이터 및 작물 생육 데이터를 전달할 수 있는 시스템

□ 주요 적용 분야- 기상 데이터 및 작물 생육 데이터 수집․전달- 농업인으로부터 수집한 문제점 및 질의를 원격지에 위치한 전문가에게 전달하고, 전문가로부터

의 조언 및 해결방안을 농업인들에게 전달- 소프트웨어 시스템, 인공지능형 번역 기능사용

5.4.2. 적용 기술 및 내용□ 농지(현장)에서 획득한 정보(사진 이미지, 텍스트)를 정송하고 전문가로부터 조언을 수신할 수

있는 프로그램, 번역 알고리즘(일본어↔영어↔베트남어)□ 적용 IT기술: 이미지 및 텍스트 송수신 기술, 다국어 번역 알고리즘

5.4.3. 시스템 구성도□ 질의 및 응답 기능: 학생이 농부에게 문제와 질의를 듣고 모바일 폰과 컴퓨터를 이용하여 원격

지의 전문가에게 전달, 전문가로부터 조언과 정보를 받아 다시 농부에게 전달□ 번역기능: 베트남어 ↔ 영어 ↔ 일본어 번역 기능□ 이미지 및 텍스트 전송 기능: 모바일 폰 및 PC에서 서버로 작물생육 이미지 및 기상정보 전송

기능