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초록

영어

This study aims to analyze the core technologies of Precision Agriculture using Artificial Intelligence (AI) and Information and Communication Technology (ICT), proposing empirical optimization strategies. The research methodology involves a comparative analysis of prior studies and policy trends, focusing on sensor and IoT-based data collection, UAV and satellite remote sensing, and AI ensemble techniques. The results demonstrate that precision agriculture can enhance crop productivity by 10–15% while reducing water and fertilizer consumption by 25–30% and 15–20%, respectively. Notably, case studies from South Korea's Smart Farm Innovation Valley show a production increase of over 15% through data-driven environmental control. Furthermore, hybrid CNN–LSTM and on-device AI models improve real-time responsiveness and prediction accuracy. This study suggests future expansion into multimodal data fusion and digital-twin-based simulations, contributing to sustainable smart farming and agricultural policy development.

한국어

본 연구는 인공지능(AI)과 정보통신기술(ICT)을 활용하여 농업 생산성을 향상시키는 정밀농업의 핵심 기술을 분석하고, 실증 기반 최적화 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 연구 방법으로는 센서 및 IoT 기반 데이터 수집, 드론 및 위성 원격탐사, AI 앙상블 기법 적용 사례를 중심으로 국내외 선행연구와 정책 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 정밀농업은 토양·기상·영상 데이터를 통합 분석하여 작물 생산성을 10~15% 향상시키고, 물·비료 사용량을 각각 25~30%, 15~20% 절감시키는 효과를 보였다. 특히, 국내 스마트팜 혁신밸리 실증 사례에서는 데이터 기반 환경 제어를 통해 생산량이 15% 이상 증가하는 성과를 확인하였다. 또한, CNN–LSTM 하이브리드 모델과 온디바이스(On-Device) AI 적용을 통해 실시간 대응성과 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 향후 다중모달 데이터 융합 및 디지털 트윈 기반 농업 시뮬레이션 연구로 확장될 수 있으며, 스마트 농업의 지속가능성 확보와 정책적 확산에 기여 할 것이다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2 정밀농업의 개념 및 중요성
3. 핵심 요소기술 및 사례분석
3.1 데이터 수집 기술(Data Acquisition)
3.2 데이터 분석 및 의사결정 기술 (Data Analysis & Decision-Making)
3.3. 정밀 제어 기술(Precision Control)
4. 실증 사례 및 정책 동향 분석
4.1 국내 스마트팜 혁신밸리 실증 사례
4.2 국외 주요국 정책 및 기술 동향
5. AI 기반 최적화 방안 및 기술 고도화
5.1 수확량 예측 및 생육 관리 최적화
5.2 병해충 및 자원 관리 최적화
5.3 기술 고도화를 통한 최적화 심화
6. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 박태현 [ Taiheoun Park | 남서울대학교 모빌리티공학전공 스마트팜학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  산업과 과학 [Advanced Industrial SCIence]

• 간기

  격월간

• eISSN

  2951-2476

• 수록기간

  2022~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 004 DDC 004