디지털 농업 투자·창업 기회 분석

서문

전통 농업은 육종·관개·시비·사양·방역·운송·판매 등 모든 과정이 ‘사람’ 중심의 경험 의존이다. 효율 저하, 변동성, 품질 편차가 필연적이다. 기존 투입만으로는 한계가 있어, 의사결정을 사람에서 데이터로 전환하고 디지털 농업으로 정밀 관리해야 한다.

디지털 농업은 디지털 경제의 핵심 축이다. 5G·AI 전환기에 많은 이가 기회를 본다. 미국(Big Data R&D Plan), 영국(Agritech Strategy), 독일(Agriculture 4.0)이 우선순위로 두며, 중국도 디지털 농촌 전략, 차세대 AI 계획, 디지털 농업·농촌 발전계획으로 정량 목표를 제시했다.

지표	2018	2025	연평균(%)	구분
농업 부가가치 중 디지털 경제 비중	7.3	15	10.8	목표
농산물 전자상거래/전체 거래 (%)	9.8	15	5.5	목표
농촌 인터넷 보급률 (%)	38.4	70	10.5	목표

출처: 농업농촌부, 디지털 농업·농촌 발전계획(2019–2025)

디지털 경제와 산업 구조

『Being Digital』(1994)과 G20 항저우(2016)로 널리 퍼진 디지털 경제는 디지털 기술과 네트워크, 실물경제의 융합으로 성장과 거버넌스를 재편한다.

기술·생산의 단계에 따라 기반·핵심·응용으로 구분한다.

기반: 시스템(연구 프로젝트, 연구소, 인큐베이터, 투자)과 인프라(통신: 광대역/NB/4G/5G, 반도체: EDA, 소프트: OS/언어/DB).

핵심: 디지털 기술·제품 산업(6대 기둥)

• 소프트웨어: 소프트, 빅데이터, 사이버보안, 클라우드, 전자상거래, AI
• 반도체: 설계, 제조
• 네트워크: 인터넷, IoT, 모바일, 무선, 위성, 내비게이션
• 전자: PC, 휴대폰, 스마트홈, 기기, 차량용, 웨어러블
• 디지털 콘텐츠: 영화/TV, 애니메이션, 온라인 소설, 게임
• 자동화: 센서, 계측기, 제어, 로봇, 산업용 소프트

응용: 디지털 기술/제품/방법을 농업·공업·서비스에 활용.

디지털 경제가 성장에 미치는 영향

ICT를 기반으로 인터넷으로 제품·서비스를 연결해 가정·도시·국가를 디지털 관리한다. 2018년 미국 디지털 산업 1.5조 달러, 중국 디지털 경제 31조 위안 돌파.

연도	디지털 경제(조 위안)	GDP 비중 (%)
2018	31	33
2017	27.2	32
2016	22.6	30
2015	18.6	10

출처: 농업농촌부, 중국 디지털 농촌 보고서

액센추어: 디지털화 10%p↑ → 1인당 GDP 0.5~0.62%↑. 2025년 디지털 경제가 세계 GDP의 50%+가 될 수 있다.

디지털 농업이란

스마트/정밀/시설/데이터 농업은 공통적으로 실험·경험에서 지능 모델을 만들고, 실시간 센싱 데이터를 수집, 분석·예측으로 의사결정을 개선한다. 가장 명확한 용어가 ‘디지털 농업’—데이터를 새 생산요소로 삼아 인터넷/IoT/클라우드/빅데이터/AI/스마트 장비를 현대 농업에 통합, 감지·정량 판단·지능 제어·정밀 투입·개별 서비스로 체인 효율과 자원 배분을 높인다.

농부는 병해를 예측·예방하고, 토양·작물 상태를 거의 실시간으로 보고, 관개·급이를 자동화한다. 센서는 더 작고 똑똑하며 저렴해지고, 네트워크는 더 강력·안전해진다. 미래는 연결과 데이터로 효율·수량을 극대화한다.

중국 농촌의 디지털 경제

인프라: 광대역 중국, 보편적 서비스로 2018년 말 행정촌 광섬유 96%, 4G 95% 달성.

농촌 네티즌: 2.22억 명(2018), 보급률 38.4%, +3%p.

디지털 수요: 마을 정보센터 29만 곳, 정보요원 62.5만 명; 공공서비스 7,112만 건, 편의서비스 2.22억 건; 전자상거래 178억 위안.

공공 농업 데이터: 경영체·자원·중요 생물자원 시스템; 주요 품목 전 산업체인 데이터.

작부 디지털화: 전국 농정 정보 플랫폼; 기술 지도 강화; 재배 데이터·기술 발표·투입재 유통 추적의 행정 플랫폼.

축산 디지털화: ‘규모 축산 클라우드’, ‘디지털 낙농 클라우드’; 수의약 QR 추적; 동물 식별·역학 추적.

어업 디지털화: 자원·환경 동적 모니터링, 디지털 장비 파일럿, 국가 수산 종질 플랫폼.

종자 디지털화: China Seed Big Data Platform, 세계 2위 작물 종질 DB, ‘금종자’ 상업 육종 IT 플랫폼.

농기 디지털화: 북두 기반 정밀작업, ‘공·천·지’ 일체화 모니터링, 정밀 관리, 공공 서비스. ‘농기 직통차’ 플랫폼/앱, ‘디디 농기’, 트랙터/심경기에 센서, 보조금 90% 정보화 감독, 통합 등록, 수리 학습 온라인.

가공 디지털화: 가공 품질 DB, 모니터링·예경보 플랫폼.

신형 경영체: 가족농장 명부(59만+), 시범 협동조합 6,800+ 모니터링.

농촌 전자상거래: 2019년 전자상거래법으로 농산 e-커머스, 빈곤 완화 촉진. 2018년 농촌 e-커머스 980만 개, 온라인 소매 1.37조 위안(+30.4%), 농산 e-커머스 5,542억 위안(농산 총거래 9.8%).

농촌 전자정부: 환경정비, 거버넌스, 자산·토지 공개 등에서 혁신.

디지털 서비스: 무형문화유산 보존, 온라인 교육, 원격의료, 포용금융.

기회와 과제

디지털 농업은 생물·환경 요소, 프로세스, 농촌 거버넌스의 디지털화라는 큰 혁신이다. IoT/AI/빅데이터/클라우드가 생산·생활을 바꾸고 산업을 재편, 디지털 경제 합의를 굳힌다. 특히 e-커머스는 진전했지만 농업 부가가치 기여는 낮다.

동인

환경: 온난화·물 부족으로 2050년 콩·옥수수 주산지 수량이 1823% 감소, 아프리카는 2080–2100년에 1530% 감소 가능.

수요: UN 추계 2050년 인구 91억, 식량생산 70% 확대(바이오연료 제외). 곡물 30억 톤, 육류 4.7억 톤. 80%는 단수·이모작 향상, 20%는 경지 확대.

바이오연료: 정책이 사탕수수/옥수수/유종 수요를 끌어올려 가격을 압박.

효율: 디지털 기술은 비용·노동을 절감, 종자·비료·농약·노동을 최적화, 에너지·연료를 낮추고 시간·자원을 균형시켜 수량 극대화.

제약

분절 시장: 포인트 솔루션 난립, 스케일 어려움. 개도국은 통합 서비스 부족, 농가는 단품 구매.

미성숙 기술: 농업 R&D ROI는 높지만 투자 부족. 기술·응용 병목, 혁신력 약, 농업용 센서 부족, 로봇·농기 적합도 낮음.

대규모 투자: 지속가능한 디지털 농업 생태로 전환하려면 큰 Capex가 필요. 중국·브라질·인도 농가에 부담, 중국의 토지 책임제는 장기 투자 의욕을 낮춘다.

데이터 부족: 데이터가 기반인데 자원·생산 데이터가 부족. 정부 주도로 수집·활용 표준을 마련해 확산해야.

사용자 장벽: 60%+ 농가가 낮은 커버리지와 높은 비용을 문제로 지목. 도입 기간, 대역폭 제약도 있다.

기회

스마트폰+인터넷: 더 많은 농가가 스마트폰으로 정보·지식 공유, 다국어 자료가 베스트 프랙티스를 확산. 농업농촌부 사이트는 일 300만+ 클릭.

공공-민간 협력: 정부·국영기업이 가공·금융·외식·이커머스·테크와 협력해 수량·안전·효율·시장 확대. 첨단 기술·관리와 새 수익원을 제공, 광범위 확산 시 디지털 농업 가속.

기술 의존: LPWA/Zigbee/Wi-Fi 등 연결과 무선 센서로 조달·재고·파종·수확 계획.

가치사슬

장비 제조, 네트워크, 앱, 호스팅/분석, 무선 연결, 이동통신, 시스템 통합 업체가 협업. 센서가 데이터를 수집, LPWA/모바일이 전송, SI/솔루션이 처리해 앱으로 전달.

상용 사례

정밀농업

IoT+ICT로 수량을 최적화하고 자원을 절약. 포장/토양/공기 데이터를 실시간으로 받아 환경과 수익을 균형.

가변시비 (VRT)

가변 제어기와 장비로 구역별로 적정 시점·장소·투입량을 구현.

스마트 관개

습도·토양 수분·온도·광량을 측정해 물 요구량을 산출, 효율 향상.

농업 드론

작물 건강, 면적, 가변 살포, 축산 관리. 저비용 감시와 풍부한 데이터.

스마트 온실

온도/습도/광/토양을 모니터링, 자동 반응으로 최적 환경 유지, 인력 최소화.

수확 모니터링

유량·수분·총수량을 추적해 의사결정을 지원, 비용↓ 수량↑.

FMS

센서·트래킹 데이터를 수집·관리, 저장·분석해 복합 의사결정을 지원. 베스트 프랙티스와 딜리버리 모델 도출. 장점: 재무·생산 관리 강화, 기상·충격 리스크 완화.

항저우 운허즈롄은 농가 중심 서비스로 농기술과 디지털을 통합: 작물·시장 인사이트 기반 처방, 시간·자원 균형, 비용 절감, 역량 향상.

• 작부: 환경 모니터링·작물 모델·정밀 제어로 노동 의존을 낮추고 IoT+AI로 스마트 일정/모니터/작업, 차별화 생산.
• 경영: 빅데이터+AI로 예측·조정 가능한 ‘디지털’ 의사결정, 수량·품질 중시.

토양 모니터링

토양 품질을 추적·개선해 침식·다짐·염해·산성화·유독오염을 예방. 물리·화학·생물 지표(질감, 보수력, 침투 등)를 측정해 리스크를 낮춘다.

정밀 축산

번식·건강·행동을 실시간 모니터링해 수익 극대화. 데이터 기반으로 군 관리 개선.

병해충 탐지

신속 모니터·조기 경보가 핵심. 전통 스카우팅은 주관적·지연. 현대 기술이 데이터 수집·전송·처리를 뒷받침.

기술

BP형 인공신경망은 비선형 문제에 적합. 입력/은닉/출력층, 가중치로 분산처리. 물리·환경 요인은 비선형 상호작용이므로, 자가학습·적응성이 강한 NN이 유효.

예시: Jin Ran 등은 1980–2006년 밀 진딧물·기상 데이터로 BP를 만들고 2007–2011년 최대 충해율을 96.09% 예측. Klem은 기상/토양온도로 양배추 바구미를 97% 예측. Li Bo는 PCA 스펙트럼+확률 NN으로 벼 선충·도열병 유충을 95.65% 식별.

한계

BP는 수렴이 느리고 은닉층 크기 결정이 경험적, 경사하강은 국소 최소에 빠지기 쉬워 최적화·혼합이 필요.

예시: Zhang Fangqun은 PLS-GA-Elman 하이브리드 NN으로 산시 옥수수좀나방(1988–2013)을 예측, 5년 상대오차 0.0661–0.1222%. Cao Zhiyong은 PSO 최적화 하이브리드 NN으로 벼 도열병을 모델링, 최대오차 <0.001.

모델 결합도: Yang Shuxiang은 단계적 회귀+BP로 동부 내몽골 낙엽송해충의 분포·밀도를 추정. Wen Zhiyuan은 퍼지+NN으로 네이블 오렌지 병해충 식별. Tan Wenxue는 딥러닝+모멘텀으로 과수 병해 실시간 경보·진단. 다채널 NN으로 오이 모자이크 바이러스, Kouakou는 광학 지문+다채널 NN으로 오이 바이러스 검출.

Monsanto+DataRobot: 병해충 이미지 인식 95.7% 정확, 전문가보다 빠름. Resson: AI로 병해충 모니터링·추세 경고. 운허즈롄: UAV+멀티스펙트럼+CV로 병충·건강 진단—30분/300무, 95% 정확.

디자인 육종

종자는 전략적 고지. 디자인 육종은 유전학과 바이오인포·빅데이터·AI를 융합, 분자 설계 육종이 주전장.

유전 검사+변이 데이터로 형질 유전자 발굴·표현형 예측, 유전자 편집으로 내병·다수성 등 신형질 부여, AI로 우량 대립유전자 조합 설계.

농업 로봇

• 접목 로봇: 수박·토마토 등은 접목이 연작 장해 해결책이지만 노동·활착률이 과제. 일본 TGR연구소의 박과 접목 로봇은 적합 묘를 자동 선별, 불량 묘 스킵, 성공률 98%.
• 제초 로봇: 제초제 과용은 토양 다짐·내성 문제. CV로 토양·식물 분리, 작물·잡초 구분, 표적을 찾아 기계적 제초를 연속 수행.
• 수확 로봇: 과일 수작업은 비용·성수기 인력난. 벨기에 OCTINION의 딸기 로봇(Dribble 플랫폼)은 시설 개조 없이 온실 내를 주행, CV로 숙도를 판단해 3초에 한 번 수확, 숙련공 수준.
• 자율 트랙터: 2016년 Case는 Magnum T8을 자율화, 단독·기존 농기 협업. 레이더/라이다/카메라로 장애 감지, 경로 계획, 원격 제어, 연료·종자 소진 전 자동 귀환.
• 파종 로봇: 아이오와 David Dorhout의 “Prospero”는 센서로 토양 정보를 얻고 알고리즘으로 최적 밀도를 산출해 자율 파종, 다수 협업으로 효율↑.
• 비파괴 검사: 영상으로 크기/형상/색을 측정해 품질 등급, 손상 없이 QC.
• 식물 공장: IoT로 온실 데이터를 수집, 빅데이터+AI로 환경·양분 제어, 수량·품질↑, 노동↓, 수익↑. 향후 화성 같은 거점에도 필수.
• 축산: 캐나다 Cainthus는 카메라 영상으로 소의 얼굴·체형을 분석해 감정·건강 평가. 네덜란드 Connecterra는 웨어러블+고정 센서로 건강·발정을 감지.

혁신 기업

Nano Ganesh(인도): Water Pump Control 23—셀룰러로 펌프 원격 제어·경보, 전력 변동·험지·야생동물·위험·노출 배선·감전·침식 대응, 저수·수원 조정 문제 해결.

효과: 연 18만 m³ 물, 1080MWh 전력, 180m³ 연료, 18m³ 토지 절감, 인건비 72만 달러 절감.

콜롬비아 통신사: Telefónica/Movistar/Claro/Tigo가 바나나 농장 모니터링 지원. 홍수, 토양 산소 부족, 높은 습도, 저온이 과제.

효과: 수량 +15%, 환경·농업 지속가능성 향상, 추적성 강화.

VinaFone(베트남): Viettel/MobiFone/VinaFone이 무선 센서→플랫폼→클라우드 데이터 전송을 지원. 대형 양식장의 도입 전:

• 치어 2000kg, 6개월 후 3만kg 수확, 1.5달러/kg → 4.5만 달러 매출.

효과: 폐사율 40–50%↓, 6개월 수확 4.2–4.5만kg, 매출 6.3–6.75만 달러, 비용 1.8–2.25만 달러 절감.

Telefónica(스페인): GPRS로 밸브·계측·수위계를 연결한 자동 관개를 2.1만ha 이상에 배치, 수동 불가. ABB와 PC+모바일 기반 원격 관개 시스템(GPRS+원격 검침)을 구축.

효과: 연 47hm³ 절수, 농장 이익 25%↑, 전력비 30%↓.

참고 자료

1. CAICT: 디지털 경제 백서, 2017
2. 디지털 경제 연맹: 디지털 경제 블루북, 2019
3. FAO: How to Feed the World in 2050, 2009
4. Huawei: The Connected Farm, 2017

게시일: 2025년 11월 20일 · 수정일: 2025년 11월 23일