[KAIST 이경상] 변화될 농업의 형태

KAIST 이경상 교수 - 유투브 강의

https://www.youtube.com/watch?v=kM4pxFQD7kc

https://www.youtube.com/watch?v=VJ5PcGDuwCQ

농림식품기술기획평가원 블로그

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ipet1002&logNo=220761835396&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.de%2F

1. 국내 농업의 한계

 - 정보기술 적용의 포인트가 육성 위주에만 집중되어 있다.

[스마트 온실 구성도 - 스마트 팜 정보공유시스템]

* 국내의 한계 : 업체가 영세함, 핵심인 센서/계측기의 낮은 국산화율, 복합제어시스템의 수입 의존, 기자재 표준화 미비 등

 - 저성장 산업인 이유 : 환경변수 / 노동환경 / 에너지 및 사회의 변화

  : 이러한 변수의 우회, 해결에 대형 자본들도 개입할 수 있으나 적은 자본으로도 

    충분히 시도 가능. 요는 기술과 실행 의지의 유무.

 z.B : 만나 CEA : 아쿠아포닉스 (수경재배, 비료대신 물고기를 길러 이놈들 응아로 대채할 수 있음), 개인적으로 굉장히 놀랬다. 아이디어부터 실행과 하다못해 웹의 만나 아이콘까지 센스있다. 훌륭하다.

* 물고기의 비료로 액상 비료의 원료를 충당한다는 것은 굉장하다. 곤충이나 다른 

  유기체도 이것이 가능할테니 아마 시도 중 일 것같음.

2. 농업 개요 (축산 제외)

 - 파종 : 어떤걸 어디에 심을까. 경쟁력있는 품종 확보 필요 (데이터 베이스 필요)

           데카르트 랩스 (인공지능 이용 옥수수 수확량 예측)

 - 제초 : 엄청난 노동력이 필요하나 자동화가 되진 않았다.

            LettuceBot (상추용 제초로봇, 하루 16만m² 관리 가능, 스프레이 식) 

 - 육성 : LiDAR (Light Detection and Ranging)   

 - 질병관리 : 폰 스캔 (FarmBot)으로 질병 분류, 초기대응으로 생산성 증가 

 - 수확 

 - 선별 : 육성과 마찬가지로 이미지 스캐닝 이용

 - 포장

 - 판매

* 농업 인공지능 개발 실패 사례

 - 방법 : 구글 오픈소스 머신러닝 TensorFlow 활용

 - 실패 원인 : 수집된 데이터 양 및 질의 부족

 

3. 개인 위주의 판매라... 나는 학생이라 그런지 사실 이런데 별 관심이 없다. 

   먹거리에 큰 돈 쓰는게 별 와닿지는 않는다. 

   사람들이 진짜 이런데 돈을 쓰기는 할까?