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빅데이터를 활용한 스마트농업
빅데이터를 활용한 스마트농업 저자 박상민 (KAIST 바이오및뇌공학과)
등록일 2018.11.08
자료번호 BRIC VIEW 2018-R28
조회 291  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
요약문
스마트팜(Smart Farming)은 사이버-물리적 시스템(cyber-physical system)으로 농장을 관리하는, 정보통신 기술의 사용을 강조하는 혁신 농업기술이다. 사물 인터넷(Internet of Things)과 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)과 같은 새로운 기술은 이러한 혁신을 가속화하여, 앞으로 농업에 더 많은 로봇과 인공지능이 도입될 것으로 예상된다. 이는 광범위한 데이터를 수집, 분석 및 의사 결정에 사용할 수 있는 방대한 양의 빅데이터(Big data)를 통해 이루어질 수 있다. 본 총설 논문은 스마트팜의 최신 빅데이터 활용 방법에 대한 통찰력을 얻고, 해결해야 할 관련된 사회적, 경제적 과제를 파악하는 것을 목표로 한다.
키워드: Agriculture, Big data, Data infrastructure, Governance, Business modelling
분야: Agriculture
본 자료는 Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems 153, pp. 69-80.의 논문을 한글로 번역, 요약한 자료입니다.

목차

1. 서론
2. 개념적 프레임워크
3. 당면과제
4. 결론 및 제언


1. 서론

스마트 머신과 센서가 팜에 보급됨에 따라 팜에서 생산되고 팜 데이터가 양과 범위가 늘어나고, 팜 프로세스가 데이터 중심으로 변화되고 있다. 또한 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅의 급속한 발전은 스마트팜의 발전을 가속화시키고 있다. 기존의 정밀농업(Precision Agriculture)은 팜의 현장 내 변화만을 고려하지만, 스마트팜은 실시간으로 촉발되는 상황 인식 및 그에 따라 관리 작업을 위치뿐만 아니라 데이터에 기초함으로써 한단계 더 발전되었다. 운영 조건이 갑자기 변경되거나 날씨 또는 질병 경고와 같은 기타 상황이 발생한 경우, 신속한 변화를 위한 작업을 수행하려면 실시간 보조 기능이 필요하다. 이러한 기능에는 일반적으로 기술 구현, 유지보수 및 사용에 대한 지능형 지원 체계가 포함된다. 그림 1은 관리 주기를 따르는 스마트팜의 개념을 사이버-물리적 시스템으로 요약해서 보여주며, 이는 인터넷에 연결된 스마트 장치가 팜 시스템을 제어하고 있다는 것을 의미한다. 스마트 장치는 모든 종류의 센서, 내장된 인공 지능, 자동 실행 또는 원격 조작이 가능한 자동 상황 인식 기능을 추가하여 기존 도구의 활용성을 증가시킨다. 로봇은 이미 제어에 중요한 역할을 할 수 있다고 제안되었으며, 분석과 계획 과정에서 인간의 역할이 점점 더 기계들에 의해 대체되어 사이버 물리적 관리 시스템이 거의 자율화 될 것으로 예상된다. 인간은 항상 전체 프로세스에 관여할 수 있지만, 점점 더 지능 수준이 높아지면서 결국 대부분의 운영 활동을 기계에 맡기게 될 것이다.

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그림 1. 클라우드 기반 사건 및 데이터 관리를 활용한 스마트팜의 사이버-물리적 시스템.



스마트팜의 동작에 사용되는 환경에서 데이터를 측정하는 모든 종류의 센서가 갖춰짐에 따라, 빅데이터 기술은 스마트팜의 발전에 필수적이고 상호적인 역할을 수행한다. 활용 방안은 상대적으로 단순한 피드백 메커니즘을 통해 온도 조절 능력뿐만 아니라 심층 학습 알고리즘을 통한 올바른 농작물 보호 전략 구현까지 다양하다. 날씨, 시장 데이터와 같은 외부 빅데이터 정보와 다른 팜을 결합하여 활용할 수도 있다. 이 분야의 급속한 발전으로 인해 빅데이터에 대한 통합적인 정의를 내리기는 어렵지만, 일반적으로 데이터의 규모가 너무 크거나 복잡하여 기존 데이터 처리 방법이 적절하지 않은 데이터 세트를 빅데이터라고 부른다. 빅데이터에는 다양하고 복잡하며 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 얻을 수 있도록 새로운 형태의 통합 및 분석 기술이 필요하다. 빅데이터는 이러한 특정 기술을 필요로 하는 대량의, 다양한, 빠르게 증가하는 정보 자산을 담고 있다. 데이터 페어포트(FAIRport) 기구에서는 ‘데이터를 검색할 수 있고 (Findable), 접근할 수 있으며 (Accessible), 상호운용 가능하고 (Interoperable), 재사용 가능해야 한다 (Re-usable)’는 FAIR 원칙을 제공하여 빅데이터의 운영 측면을 강조하고 있다. 또한 '데이터에 대한 데이터'라고 불리는 메타데이터도 중요하다.

빅데이터와 스마트팜 모두 비교적 새로운 개념이기 때문에, 빅데이터와 스마트팜의 응용 프로그램에 대한 지식과 이러한 응용 프로그램이 연구 및 개발에 미치는 영향에 대한 지식이 아직은 널리 확산되어 있지 않다. 일각에서는 빅데이터 및 관련 기술의 출현을 실현되지 못할 수 있는 또 다른 기술 과대 광고라고 생각한다. 따라서 본 총설 논문은 스마트팜과 관련된 최신 빅데이터 활용 방법에 대한 통찰력을 제공하고, 향후 해결해야 할 가장 중요한 연구 및 개발 과제를 파악하는 것이 목적이다. 문헌을 검토함에 있어 기술적 측면과 사회 경제적 측면 모두에 주의를 기울이고자 한다. 이 분야에서 기술은 급속히 변화하고 있기에, 본 논문에서 다루는 기술이 금새 시대에 뒤쳐진 것이 될 것이다. 따라서 여기서의 분석은 빅데이터가 농장 관리와 그 주변 네트워크에 미치는 사회적, 경제적 영향에 주로 초점을 맞춘다. 이러한 관점에서 이 검토에서 다루어야 할 연구 질문은 다음과 같다.

1) 스마트팜에서 빅데이터가 수행하는 역할은 무엇입니까?
2) 어떤 이해관계자가 참여하며 어떻게 구성됩니까?
3) 빅데이터 개발로 인해 예상되는 변화는 무엇입니까?
4) 앞선 질문과 관련하여 해결해야 할 과제는 무엇입니까?

특히 마지막 질문은 미래의 연구 주제로 연결될 수 있다.

2. 개념적 프레임워크

본 총설논문에서는 사회-경제적 관점에서 스마트팜의 빅데이터 애플리케이션 분석을 위한 이슈와 개념을 체계적으로 분류하기 위한 개념적 프레임워크를 제공한다. 이러한 애플리케이션이 복잡한 이유는 데이터 가치 사슬(data value chain)에서 서로 다른 역할을 가진 여러 이해당사자들 간의 협력이 필요하기 때문이다. 따라서 프레임워크는 체인 네트워크 관리와 데이터 기반 전략에 관한 문헌을 기반으로 한다. 체인 네트워크는 고객에게 가치를 더하기 위해 수직 및 수평적으로 협력하는 행위자로 구성된다. 체인 네트워크의 중요한 기반은 상호 연계된 프로세스 시스템인 '가치 체인' 개념으로, 각각 서비스 제품에 가치를 더한다. 빅데이터 애플리케이션에서 가치 체인은 데이터 캡처에서 의사 결정 및 데이터 마케팅에 이르는 일련의 활동을 의미한다.

네트워크 관리에 있어 자주 인용되는 개념적 프레임워크는 네트워크 구조, 비즈니스 프로세스 및 관리 구성요소 등 세 가지 밀접하게 상호 연관된 요소로 구성된다. 네트워크 구조는 회원 회사와 이들 회사 간의 연결로 구성된다. 비즈니스 프로세스는 고객에게 구체적인 가치 산출물을 제공하는 활동이다. 관리 구성요소는 네트워크를 통해 비즈니스 프로세스를 통합하고 관리하는 관리 변수다. 네트워크 관리 구성 요소는 기술 및 조직 구성 요소로 더욱 구분된다. 여기서는 프레임워크를 그림 2에 제시된 바와 같이 스마트팜의 빅데이터 애플리케이션 네트워크에 맞게 조정하였다.

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그림 2. 스마트팜을 위한 빅데이터의 개념적 프레임워크.



이 프레임워크에서 비즈니스 프로세스(하위 계층)는 농업 프로세스 관리에서 빅데이터의 생성 및 사용에 초점을 맞추고 있다. 따라서 이 부분을 데이터 체인, 팜 관리 및 팜 프로세스로 세분화하였다. 데이터 체인은 정보가 중요한 역할을 하는 다양한 의사결정 프로세스를 통해 팜 프로세스 및 팜 관리 프로세스와 상호 작용한다. 이해관계자 네트워크(중간 계층)는 빅데이터 사용자뿐만 아니라 데이터 관리, 규제 및 정책 결정을 전문으로 하는 회사를 포함해 프로세스에 참여하는 모든 이해당사자로 구성된다. 네트워크 관리 계층은 이해관계자 네트워크 계층의 행위자들이 수행하는 프로세스의 조정과 관리를 촉진하는 네트워크의 조직 및 기술 구조를 특징짓는다. 네트워크 관리의 기술적 구성 요소(상부 계층)는 데이터 체인을 지원하는 정보 인프라에 초점을 맞춘다. 조직 구성 요소는 데이터 체인의 지배구조(governance) 및 비즈니스 모델에 초점을 맞춘다. 그 밖의 많은 요소들이 스마트팜에서 빅데이터 개발을 위한 핵심 인자로 판별될 수 있으며, 그 결과로 개발에 필요한 당면과제들을 도출할 수 있다.

2.1 팜 프로세스

비즈니스 프로세스는 정의된 비즈니스 결과를 달성하기 위해 수행되는 일련의 논리적 관련 태스크입니다. 비즈니스 프로세스는 기본 및 지원 비즈니스 프로세스로 세분될 수 있다. 주요 비즈니스 프로세스는 제품 생성, 마케팅 및 구매자 제공에 관여하는 프로세스이다. 비즈니스 프로세스를 지원하면 기본 프로세스에 필요한 리소스의 개발, 구축 및 유지 관리가 용이해진다. 농업의 사업 과정은 축산업, 경작 가능한 농업, 온실 재배와 같은 서로 다른 생산 유형 간에 상당히 다르다. 농업 생산은 기후, 토양, 해충, 질병, 날씨와 같은 자연 조건에 따라 달라진다는 것이 일반적인 특징이다.

2.2 팜 관리

관리 또는 제어 프로세스는 장애가 발생하더라도 비즈니스 프로세스 목표를 달성하도록 보장한다. 제어의 기본 개념은 시스템 동작을 측정하고 측정이 시스템 목표를 준수하지 않을 경우 이를 수정하는 컨트롤러다. 기본적으로 이는 표준, 센서, 판별기, 의사결정자 및 영향자가 존재하는 피드백 루프가 있어야 함을 의미한다. 따라서 기본 관리 기능은 다음과 같다.

• 감지 및 모니터링: 팜 프로세스의 실제 성능 측정. 이는 인간 관찰자가 수동으로 수행하거나 센서나 위성 같은 감지 기술을 사용하여 자동화함. 또한 외부 데이터를 수집하여 직접 관찰을 보완.

• 분석 및 의사결정: 원하는 성능(예: 수량, 품질 및 리드 타임 측면과 관련된 시스템 목표)과 측정값을 비교하고, 신호 편차를 표시하고, 신호 장애를 제거하기 위한 적절한 개입을 결정.

• 간섭: 팜 프로세스의 성능을 수정하기 위해 선택한 개입을 계획하고 구현.

2.3 데이터 체인

데이터 체인은 데이터 수집에서 의사결정 및 데이터 마케팅에 이르는 일련의 활동을 말한다. 그리고 팜 관리를 위한 데이터를 관리하는 데 필요한 모든 작업이 포함된다. 비즈니스 프로세스의 필수적인 부분인 데이터 체인은 원시 데이터를 수집하여 이를 정보로 변환하는 기술 계층과, 제공된 데이터 서비스와 비즈니스 정보에서 가치를 도출하는 비즈니스 계층으로 구성된다. 두 계층은 각 단계에서 상호 결합될 수 있으며, '데이터 가치 사슬'이라고 알려진 것의 기초를 형성한다.

2.4 네트워크 관리 조직

네트워크 관리 조직은 이해관계자들의 행동과 그것이 사업 프로세스 목표 달성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 다룬다. 빅데이터 애플리케이션의 활용과 발전을 위해서는 지배구조와 비즈니스 모델이라는 두 가지 상호의존적인 측면을 고려해야 한다. 지배구조는 이해관계자 네트워크 내의 협력을 지배하는 공식적 및 비공식적 협정을 포함한다. 빅데이터 관리를 위한 중요한 준비에는 데이터 가용성, 데이터 품질, 데이터 액세스, 보안, 책임, 책임, 데이터 소유권, 개인 정보 보호 및 비용 배포에 대한 합의가 포함된다. 특정 네트워크 거버넌스 구조의 선택은 거래 원가를 최소화하는 방법으로 서로 다른 계약 당사자 간에 발견된 모든 형태의 계약상 위험을 완화하는 것을 목표로 한다.

2.5 네트워크 관리 기술

네트워크 관리 기술에는 적절한 데이터 관리에서 사용되고 필요한 모든 컴퓨터, 네트워크, 주변 장치, 시스템 소프트웨어, 애플리케이션 패키지(애플리케이션 소프트웨어), 절차, 기술, 정보 및 통신 표준(참조 정보 모델 및 코딩 및 메시지 표준) 등이 포함된다. 상세 구성 요소는 다음과 같다.

• 공유 데이터베이스에 저장된 데이터 리소스와 해당 컨텐츠에 대한 이해, 그리고 데이터베이스의 공유 데이터 모델.

• 데이터베이스를 사용하고 유지할 수 있는 정보 시스템 및 서비스. 정보 시스템은 활동, 시설, 방법 및 절차를 사용하여 유용한 활동을 수행하는 데 필요한 정보를 처리하는 데 사용됨.

• 식품 공급망 네트워크에서 비즈니스 파트너 간에 오류 없이 원활히 자동 통신이 가능하도록 하기 위해 필요한, 사용 관련 절차를 포함하는 공식화된 코딩 및 메시지 표준의 전체 집합.

• 필요한 기술 인프라. 네트워크 통신과 데이터베이스를 다루는 사람, 애플리케이션 서버 및 모든 관련 주변 장치가 없는 경우 위의 어떤 작업도 작동하지 않음.

3. 당면과제

빅데이터 기술을 농업에 적용하는 것을 농업 식품 부문에서의 투자와 부가가치 실현을 위한 주요 기회로 고려하는 상당한 동향이 있었다. 농업의 빅데이터 애플리케이션은 1차 생산에만 국한되지 않고 전체 공급망의 효율성을 개선하고 식품 보안 문제를 완화하는 데 중요한 역할을 한다. 현재 논의된 빅데이터 애플리케이션은 주로 유럽과 북미의 문헌에서 다루어지고 있으나, 최근 중국 등에서 다른 나라의 문헌 수가 빠르게 증가하고 있다. 빅데이터는 게임을 변화시키는 심층적인 고급 비즈니스 분석의 초점입니다. 규모와 속도 면에서 볼 때 빅데이터를 기존의 데이터 웨어하우스에서 복사하고 정리하는 방식이 더 이상 적절하지 않다. 농업 분야에서의 빅데이터 애플리케이션 활용한다면 벤치마킹, 센서 배치 및 분석, 예측 모델링 등 더 나은 방법론을 사용하여 농작물 위험을 관리하고 생산 및 공급 효율성을 높일 수 있다. 결론적으로 빅데이터는 예측 산출 모델과 예측 피드백 모델 등으로 향후 농업의 결과에 대한 예측 통찰력을 제공하고, 실시간 운영 의사 결정을 촉진하며, 더 빠르고 혁신적인 작업 및 업계 판도를 바꾸는 비즈니스 모델을 제공할 수 있다. 향후 의사 결정은 인간과 컴퓨터의 복잡한 요소가 혼합될 것이다. 빅데이터는 농업의 범위와 조직 모두에 변화를 가져올 것으로 예상된다. 농부들의 지식이 알고리즘으로 대체될 수 있는지는 아직 조심스럽지만, 빅데이터 애플리케이션은 농장의 운영 및 관리 방식을 바꿀 가능성이 높다. 변화의 주요 영역은 실시간 예측, 물리적 항목 추적 및 비즈니스 프로세스 혁신이다. 빅데이터의 보다 넓은 이용은 트랙터의 확산과 1950년대에 살충제의 도입으로 인해 발생한 변화처럼, 현재의 농업 구조를 기존에 설명되지 않은 방식으로 변화시킬 가능성이 높다.

문헌 정보를 통해 조사된 빅데이터 및 스마트팜에 대한 당면과제는 크게 기술 및 조직 분야로 분류할 수 있으며, 그 중 후자의 범주가 가장 중요한 것으로 간주된다. 또한 스마트팜에서 빅데이터를 위한 충분한 비즈니스 기회를 창출할 수 있다면 대부분의 기술적 문제가 해결되므로 명확한 투자 수익률이 필요하다. 수익 측면에서는 농부, 특히 개발도상국의 농부들을 위해 적절한 해결책을 마련해야 하는 과제가 있다. 빅데이터 애플리케이션의 사용자가 더 많을 경우 빅데이터의 상호 가치로 불리는 가치 있는 데이터로 이어진다. 이것은 회사의 전략에 있어서 신중하게 실행되어야 할 매우 중요한 특징이다. 비용 측면에서는 거의 비용이 들지 않는 방식으로 데이터 수집을 자동화해야 한다. 일반적으로 모바일 데이터는 개별 기업의 손에 맡겨지기 때문에, 데이터를 전송 및 통합하고 최종적으로 애플리케이션을 만들기 위해 공통 인프라에 대한 투자가 필요하다. 이것을 농경 사업 협력 및 데이터 교환 시설(ABCDEF, Agricultural Business Collaboration and Data Exchange Facilities)이라고 한다. 이러한 ABCDEF와 관련하여 중요한 질문은 사용할 시스템이 몬산토의 FieldScript와 같은 독점적인 폐쇄적 시스템일지, 아니면 OpenATK나 FIspace와 같은 개방적 플랫폼이인지 여부이다. 마지막으로 빅데이터의 또 다른 과제는 식품 시스템 전반에 걸친 정보의 잠재력을 활용하는 방법이다.

빅데이터 거버넌스의 가장 큰 과제 중 하나는 개인 정보 보호 및 보안 보장 방법일 것이다. ‘사일로식 사고법(in silos)’으로 데이터가 개별 직원 또는 회사에 의해 제한되고 있는 경우, 빅데이터 활용과 관련된 발전을 저해할 수 있다. 이들은 데이터가 잘못된 손에 들어가는 것을 두려워한다. 따라서 빅데이터에 대한 접근 권한 문제를 놓고서 농부와의 신뢰 구축은 애플리케이션 개발의 출발점이 되어야 한다. 이를 통해 농식품 체인에 새로운 조직 연결과 협력 방식이 형성되어야 한다. 즉, 성공적인 성장 전략을 수립할 때 핵심 성과/핵심 프로세스 및 결과 지표를 평가하기 위해 올바른 데이터 소스에 신속하게 액세스할 수 있어야 한다.

앞서 언급한 모든 과제는 현재 농장 데이터의 양이 현재 충분히 활용되지 못하고 있다는 것을 의미한다. 또 다른 문제는 데이터의 가용성과 품질이 떨어지는 경우가 많으므로 데이터를 사용하기 전에 이를 확인해야 한다는 것이다. 데이터 통합의 부족 역시 중요한 문제로 보고된다. 개별 기업으로부터 데이터를 추적할 수 없도록 하는 데이터의 익명화도 문제가 될 수 있다. 공개적인 정부 데이터를 포함하려는 시도도 있지만, 문제는 기본 시스템이 해당 시스템에 대해 설계되지 않았거나 일치하지 않는 많은 데이터가 섞여있다는 것이다.

4. 결론 및 제언

스마트팜의 빅데이터는 아직 초기 개발 단계에 있다. 본 총설논문에서 제안한 프레임워크는 체인 네트워크 관점에서 개발되었으며, 관련된 이해관계자 사이의 네트워크 관리에 특히 주의를 기울이고 있다. 향후 연구에서는 보다 광범위한 기술혁신 관점에서 이 주제를 살펴보는 것도 필요하다. 빅데이터의 혁신이 불러오는 윤리적 측면도 마찬가지이다. 농업에서 빅데이터의 전망은 매우 밝지만 빅데이터 애플리케이션의 활용도를 높이려면 본 총설논문에서 언급된 과제들을 해결해야 한다. 기술적 문제들도 분명히 중요하지만, 우리는 거버넌스 문제에 우선 초점을 맞추고 적절한 비즈니스 모델을 설계하는 것을 추천한다. 이러한 문제들이 현재 가장 발전을 억제하고 있는 요인이기 때문이다.

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박상민(2018). 빅데이터를 활용한 스마트농업. BRIC View 2018-R28. Available from http://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=3097 (Nov 08, 2018)
* 자료열람안내 본 내용은 BRIC에서 추가적인 검증과정을 거친 정보가 아님을 밝힙니다. 내용 중 잘못된 사실 전달 또는 오역 등이 있을 시 BRIC으로 연락(member@ibric.org) 바랍니다.
 
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