차세대 온실 종합 관리 플랫폼 개발

1. 연구개발 필요성

• 기존 시스템의 한계: 현재 보급된 스마트팜 시스템(1, 2세대)은 개별 환경(온도, 습도, CO2 등) 제어 중심이거나, 데이터 통합 및 분석, 지능적 의사결정 지원 기능이 미흡합니다. 또한, 시스템 간 호환성 부족, 특정 업체 종속성 등의 문제가 있어 농가 활용에 제약이 따릅니다.
• 생산성 및 효율성 극대화 요구 증대: 기후변화, 노동력 부족, 소비자의 고품질 안전 농산물 요구 증대 등 농업 환경 변화에 대응하기 위해서는 단순 자동화를 넘어, 데이터 기반의 초정밀 생육 관리와 최적화된 자원(에너지, 물, 양분) 투입을 통한 생산성 및 효율성 극대화가 필수적입니다.
• 지능화·자동화 기술 발전: 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 로봇 등 첨단 기술의 발전으로 온실 환경·생육·에너지·경영 등 다양한 요소를 통합적으로 분석하고, 예측 기반의 자율 운영까지 가능한 차세대 플랫폼 구현의 기술적 기반이 마련되었습니다.
• 데이터 기반 농업 생태계 구축 필요: 분산된 농업 데이터를 통합·표준화하고, 이를 분석·활용하여 정밀 농업 실현 및 연관 산업(육종, 농자재, 유통 등)과의 연계를 강화할 수 있는 핵심 플랫폼이 필요합니다.
• 글로벌 기술 경쟁력 확보: 네덜란드 등 농업 선진국들은 이미 데이터 기반의 통합 관리 및 자율 운영 기술 개발에 박차를 가하고 있어, 국내 농업의 미래 경쟁력 확보를 위한 차세대 기술 개발이 시급합니다.

2. 연구개발 목표

차세대 온실 종합 관리 플랫폼 연구개발의 최종 목표는 데이터 기반의 지능형 의사결정 지원 및 자율 운영을 통해 온실 농업의 생산성, 효율성, 지속가능성을 혁신적으로 향상시키는 통합 솔루션을 개발하고 실증하는 것입니다.

• 통합 관리 플랫폼 개발: 환경(미기후), 양수분, 에너지, 병해충, 생육 상태, 경영 정보 등 온실 운영 전반의 데이터를 통합 수집·관리·분석할 수 있는 클라우드 기반 개방형 플랫폼 구축.
• AI 기반 예측 및 진단 기능 구현:

• 작물 생육 단계, 수확량, 품질 예측 모델 개발.
• 병해충 발생 위험도 예측 및 조기 진단 기술 개발.
• 에너지 소비량 예측 및 최적 관리 알고리즘 개발.

• 지능형/자율형 제어 시스템 개발:

• AI 분석 결과 및 예측 모델에 기반하여 환경(광, 온도, 습도, CO2 등) 및 양수분 공급을 작물 생육에 최적화된 상태로 자율 제어하는 알고리즘 및 시스템 개발.
• 로봇(방제, 수확 등) 연동 및 작업 지능화 인터페이스 구현.

• 표준화 및 상호 운용성 확보: 다양한 제조사의 센서, 구동기, 로봇 등과의 연동을 위한 데이터 및 통신 프로토콜 표준화 추진 및 개방형 API(Application Programming Interface) 제공.
• 사용자 친화적 인터페이스 제공: 농업인이 쉽게 데이터를 모니터링하고 시스템을 활용할 수 있는 직관적인 웹/모바일 인터페이스 및 맞춤형 리포팅 기능 제공.

3. 연구개발 세부내용

• 플랫폼 아키텍처 설계:

• 클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 설계.
• 대용량 데이터 처리 및 실시간 분석을 위한 빅데이터 처리 시스템 구축.
• 데이터 보안 및 접근 제어 시스템 설계.

• 데이터 수집 및 통합 기술 개발:

• 표준 통신 프로토콜(MQTT, OPC-UA 등) 기반 IoT 게이트웨이 개발.
• 다양한 센서(환경, 토양, 생체, 영상 등) 데이터 정합 및 전처리 기술 개발.
• 외부 시스템(기상청, 농업정보 포털 등) 연동 API 개발.

• 핵심 AI 알고리즘 개발:

• 작물별 생육 모델링 및 AI 기반 생육 예측·진단 알고리즘 (딥러닝, 강화학습 등 활용).
• 온실 환경-에너지-생육 연계 최적화 제어 알고리즘 개발.
• 영상 분석 기반 병해충 및 생리장해 조기 진단 알고리즘 개발.

• 자율 제어 시스템 구현:

• AI 의사결정에 따른 구동기(천/측창, 보온/차광막, 냉난방기, 관수 밸브 등) 정밀 제어 로직 개발.
• 자율 방제/수확 로봇 연동 제어 모듈 개발.

• 서비스 및 UI/UX 개발:

• 통합 대시보드, 맞춤형 분석 리포트, 이상 상황 알림 기능 개발.
• 모바일 앱 개발 및 원격 모니터링/제어 기능 구현.

• 실증 및 성능 검증:

• 개발된 플랫폼을 실제 온실 환경(테스트베드, 농가)에 적용하여 기능 및 성능 검증.
• 작물 생산성, 품질, 에너지 효율성, 노동력 절감 효과 등 정량적 성과 측정 및 분석.

4. 기대효과

• 경제적 효과:

• 생산성 향상 및 품질 제고: 최적 생육 관리로 수확량 증대 및 고품질 농산물 생산 가능.
• 생산비 절감: 에너지, 용수, 비료, 농약 등 자원 투입 최적화 및 노동력 절감으로 경영비 대폭 감소.
• 새로운 시장 창출: 차세대 플랫폼 기술 및 관련 서비스(데이터 분석, 컨설팅 등) 시장 형성 및 수출 증대.
• 농가 소득 증대: 생산성 향상과 비용 절감을 통해 농가 소득 증대에 직접적으로 기여.

• 기술적 효과:

• 스마트농업 기술 고도화: 국내 스마트 온실 기술 수준을 세계 최고 수준으로 견인.
• 데이터 기반 농업 확산: 농업 빅데이터 축적 및 활용 생태계 조성 촉진.
• 표준화 선도: 온실 데이터 및 시스템 표준화 기반 마련.
• 관련 산업 파급: 센서, 로봇, AI, 데이터 분석 등 연관 산업 기술 발전 촉진.

• 사회·환경적 효과:

• 지속가능한 농업 실현: 자원 사용 효율화 및 환경 부하 감소로 친환경 농업에 기여.
• 식량 안보 기여: 기후 변화에 강하고 안정적인 생산 시스템 구축으로 식량 안보 강화.
• 농업 환경 개선: 데이터 기반의 과학적 영농 확산 및 농업인 편의성 증대.
• 미래 농업 인력 유인: 첨단 기술 기반의 매력적인 농업 환경 조성으로 청년 등 신규 인력 유입 촉진.