스마트농업 기술 동향과 단기소득임산물 스마트 재배 확산을 위한 시사점

김문섭*, 강성욱, 한진규

(국립산림과학원 산림특용자원연구과)

Technology Trends in Smart Agriculture and Implications for Smart Cultivation of Short-Term Forest Income Products

Munseop Kim*, Sungwook Kang, Jingyu Han

(Div. of Special Forest Resources, National Institute of Forest Science)

요약: 스마트농업은 ICT 등 첨단기술을 접목해 생산성‧품질을 높이고 경영비‧노동비를 절감하는 농업을 의미하며, 1세대(원격) → 2세대(정밀생육관리) → 3세대(전주기 자동관리)로 구분된다. 기술 동향은 5개 축으로 정리된다. (1) RGB·열화상·다분광과 드론/UAV 등을 결합한 정밀 모니터링 및 고처리량 표현형 분석(High-Throughput Phenotyping HTP) 고도화, (2) 토양수분·양액(pH/EC) 기반 관수·양분의 예측·처방·제어 기술, (3) GNSS/RTK와 컴퓨터비전(CV) 기반 노지 자율주행, 시설 로봇 무인화 기술, (4) 재생에너지‧환경제어를 결합한 에너지효율‧탄소 중립과 경제성 최적화를 위한 AI 의사결정 연구, (5) 클라우드 데이터 플랫폼에서 ‘정밀재배→데이터 축적→예측·처방→현장 제어’ 순환 운영을 구현하는 기술이다. 이러한 기술을 반영한 국내 스마트농업의 노지 분야는 2세대, 시설 분야는 3세대로 진입하고 있다. 반면, 임업의 단기소득임산물 분야는 아직 원격‧모니터링 중심의 초기 단계에 머무르고 있으며, 입지 특성 등 임업 특수성으로 인해 선행된 스마트농업 기술을 그대로 이식할 수 없는 상황이다. 스마트농업 확산 병목은 기술 부재가 아니라 설치 이후 운영 지속성과 인프라 그리고 호환성을 묶는 체계가 부족한 것으로 진단된다. 따라서, 단기소득임산물 분야 스마트 재배는 최신 장비 보급보다, 산지‧소규모 분산 재배지‧고령이라는 조건을 전제로 요소기술 패키지화와 운영의 지속성을 먼저 고려하는 것이 핵심이다. 더 나아가, 임업은 크게 목재 중심 장기 경영과 단기소득임산물 중심 작기 운영으로 구분되기에, 임업 특성을 반영한 정책 적용을 위해 ‘스마트임업’의 용어‧범위 등의 정립이 필요한 시점으로 판단된다.

Abstract: Smart Agriculture integrates advanced technologies to improve productivity and quality while reducing labor and operating costs, and it has evolved from Generation 1 (remote control) to Gen. 2 (precision crop management) and Gen. 3 (end-to-end intelligent automation). Current trends can be grouped into five themes: (1) precision monitoring and HTP using RGB/thermal/multispectral sensing with drones/UAVs and camera; (2) sensor-based prediction–prescription–control of irrigation and fertigation using soil moisture and nutrient solution signals; (3) autonomous operation via GNSS/RTK and CV, in open-field and in-facility robotics; (4) AI decision-making for operational optimization under energy efficiency and carbon-neutral constraints using renewables and environmental control; (5) loop operation on cloud data platforms linking “precision cultivation → data accumulation → prediction/prescription → field actuation.” In Korea, open-field systems are entering Gen. 2 and protected systems Gen. 3, whereas smart cultivation for short-term forest income products(SFIP) remains at an monitoring-centered stage due to forestry-specific constraints. The main bottlenecks are not a lack of technology but insufficient operational sustainability, infrastructure, and interoperability. Therefore, scaling smart cultivation in SFIP should prioritize an integrated operational package over simply deploying new devices, along with clearer definitions and scope for “Smart Forestry.”

사사: 본 연구는 국립산림과학원 연구과제 “산림특용자원 노지‧시설 스마트 재배 요소기술 및 AI 의사결정 지원 모델 개발(과제번호:FP0802-2026-01-2026)”를 통해 수행되었음.