Ⅰ. 스마트 농업 핵심기술, 시장, 정책 동향 및 전망

1. 국내외 스마트 농업 기술개발 동향과 전망
1-1. 스마트 농업 기술 개요
1) 스마트 농업 정의 및 특징
(1) 정의 및 개념
(2) 산업 특징 및 구조
2) 스마트 농업으로 인한 변화
(1) 생력화ㆍ대규모 생산
(2) 수출 확대
(3) 작물의 효능 향상
(4) 위험한 작업에서 해방
(5) 편리한 농업의 실현
(6) 안심과 신뢰 제공
(7) 일자리 창출
1-2. 스마트 농업 기술 개발 동향과 전망
1) 스마트 농업 주요 기술
(1) 농축산 센싱
(2) 농축산 데이터 처리
(3) 농작업 장비 제어
(4) 통합 관리 시스템
(5) 기타
2) 스마트 농업 기술 개발 전망
(1) 가축의 건강정보를 제공하는 생체인식 기술
(2) AI 기반 농업용 로봇 사용 확대
(3) 자동화된 농업기기
(4) 스마트 온실을 활용한 작물재배

2. 국내외 스마트 농업 시장 동향과 전망
2-1. 국내외 스마트 농업 시장 동향과 전망
1) 글로벌 스마트 농업 시장 동향과 전망
(1) 스마트 농업 시장 동향
(2) 시장규모 전망
(3) 시장 성장을 견인하는 주요 동인
① 기술 혁신 및 융합 : 농업의 디지털 전환을 이끄는 핵심 원동력
② 사회경제적 변화 : 인구구조와 식량안보의 압박
③ 기후변화 대응 및 지속가능성 추구 : 환경적 책임과 경제적 가치의 결합
④ 정부의 적극적인 정책 지원 : 시장의 초기 형성 및 확산 생태계 구축
2) 애그테크 시장 동향과 전망
(1) 애그테크(Agtech)의 성장 요인
① 수요와 공급의 구조적 불균형 심화
② 심화되는 기후 변화와 식량 불확실성
③ 지정학적 위험과 식량 안보의 중요성 증대
(2) 애그테크 시장 동향과 전망
① 세계 시장
② 국내 시장
(3) 애그테크의 적용 사례
3) 스마트 농기계 시장 동향과 전망
(1) 기술 패러다임의 변화
(2) 농기계 시장 동향과 전망
① 세계 시장
② 국내 시장
(3) 스마트 농기계 기술 및 산업 동향
① 세계 기술 및 산업 동향
② 국내 기술 및 산업 동향
4) 농산물 스마트 유통기술 트렌드와 대응 전략
(1) 국내 농산물 스마트 유통 기술 및 정책 트렌드
① 정부의 유통 디지털 전환 정책
② 국내 기업 및 스타트업의 기술 혁신
(2) 해외 농산물 스마트 유통 기술 및 시장 동향
① 미국 : 민간 주도의 유통 시스템 첨단화
② 유럽 : 첨단 물류 인프라를 활용한 신선식품 유통
③ 글로벌 신흥 시장 : 콜드체인 인프라 확충과 디지털화
(3) 국내외 핵심 기술 활용 사례
① AI 및 로봇 자동화
② 블록체인 기반 이력 추적 시스템
③ 스마트 콜드체인 물류
(4) 국내 농산물 유통 대응 전략
① 국내 농산물 유통의 당면 과제
② 국내 농산물 유통의 전략적 대응 방안
2-2. 국내외 스마트 농업 마켓 데이터
1) 글로벌 시장
(1) 시장 개요
(2) 지역별 시장
(3) 인공지능 & 농업 로봇
(4) 농부의 도입
(5) 애그테크 투자
2) 라틴 아메리카 시장
3) 일본 시장
4) 국내 시장
2-3. 주요국별 스마트 농업 시장 동향
1) 미국
(1) 미국 스마트 농업 기업의 기술 혁신
(2) 자율 로봇과 AI 기반 시스템 도입 확대
(3) 데이터 기반 정밀농업
(4) 최대 규모의 수직농장
2) 네덜란드
(1) 유리온실
(2) 인공지능(AI) & 로봇화(Robotics)
3) 일본
(1) 식물공장 주력
(2) 로봇ㆍAI로 패러다임 전환
4) 중국
(1) 스마트 농업 동향
(2) AIㆍ데이터 활용 확대
5) 국내
(1) 스마트 농업 시장 동향
① 스마트 농업 시장규모
② 스마트 농업 수출 동향
③ 핵심 기술별 적용 사례 및 동향
④ 민간 중심 기술 혁신 동향
⑤ 스마트 농업 확산의 주요 과제와 대응 방안
(2) 스마트 농업 보급 현황
① 스마트 농업 도입 효과
② 중요점
(3) 스마트 농업 기술 수준
2-4. 노지 스마트 농업 시장 동향과 전망
1) 노지 스마트농업의 핵심 기술 및 도입 효과
(1) 노지 스마트농업의 주요 기술
① 사물인터넷(IoT)
② 빅데이터
③ 인공지능(AI)
④ 농업용 로봇
(2) 노지 스마트농업 도입에 따른 효과
2) 글로벌 시장 동향 및 전망
3) 노지 스마트농업의 주요 기술별 적용 사례 및 경제성 분석
(1) 데이터 기반 영농 의사결정 기술
(2) 첨단 농기계 및 농업용 로봇
(3) 관개 및 재배 기술
4) 노지 스마트농업 도입 과제 및 발전 전략
(1) 주요 과제
(2) 미래 발전 전략

3. 주요국별 스마트 농업 관련 정책 추진 동향과 전략
3-1. 미국
1) 정책 개요 및 전략적 배경
2) 스마트농업 정책 로드맵 및 비전
(1) 농업 혁신 어젠다(Agriculture Innovation Agenda, AIA): 2050년 목표
(2) 기후변화 대응을 위한 전략 및 계획
3) 최근 핵심 정책 및 프로그램
(1) 기후 스마트 상품 파트너십(Partnerships for Climate-Smart Commodities)
(2) USDA의 2025-2026년 인공지능(AI) 전략
(3) 2025년 농업법(Farm Bill)의 주요 조항
4) 재정 및 기술 지원 체계
(1) 재정 지원 프로그램
(2) 기술별 규제 및 정책 로드맵
5) 정책의 한계와 도전 과제
(1) 농가 도입의 장벽: 기술 채택의 현실
(2) 데이터 프라이버시 및 상호운용성 문제
(3) 정책 이행의 투명성 및 효과에 대한 비판적 시각
3-2. EU(유럽연합)
1) 농업 전환의 시대적 배경
2) 정책의 포괄적 프레임워크
(1) 공동농업정책(CAP) 2023-2027: 스마트농업의 제도적 기반
(2) 유럽 그린 딜과 농장-식탁 전략 : 지속가능성으로의 강제적 전환
(3) 농업 및 식량 비전 2040 : 새로운 로드맵과 정책적 조정
3) 핵심 로드맵과 구체적 요점
(1) 데이터 중심의 디지털 전환 로드맵
(2) 연구, 혁신, 보급을 위한 생태계 로드맵
4) 정책 실행의 도전 과제 및 대응 방안
(1) 기술 도입 장벽
(2) 디지털 격차(Digital Divide)
5) 향후 전망
3-3. 네덜란드
1) 정책의 핵심 기조 및 로드맵
(1) 기본 방향: 순환농업(Circular Agriculture)으로의 전환
(2) 유럽연합(EU) 공동농업정책(CAP)과의 연계
(3) 최근 발표된 주요 정책 요점
2) 정책별 주요 기술 및 추진 현황
(1) 정밀 농업 및 데이터 기반 농업
(2) 지능형 로봇 및 자동화
(3) 시설원예 및 수직농장
3) 성공적인 정책 구현을 위한 네덜란드만의 생태계
(1) "더치 다이아몬드(Dutch Diamond)" 모델
(2) 와게닝언 대학 & 연구센터(WUR)의 역할
(3) 현장 중심의 실증 생태계
(4) 정부의 재정 및 비재정적 지원
4) 주요 정책별 성공 사례
(1) 첨단 기술 적용 사례
(2) 순환농업 실현 사례
3-4. 일본
1) 정책의 배경과 의의
2) 정책 변천 이력
(1) ICT 인프라 구축기(~2011년)
(2) 정책 전환기(2013년~)
3) 최신 주요 정책별 핵심 내용
(1) 농림수산기술 로드맵 2025 : 2050년 농업의 미래상
(2) 농림수산 연구 혁신 전략 2024 : 4대 핵심 분야
4) 정책 특징 및 성공 사례
(1) 정책적 특징
(2) 성공 사례
5) 종합 분석
3-5. 중국
1) 정책 배경
2) 정책 로드맵의 발전 과정
3) 최신 주요 정책 핵심 내용
(1) 2024년 중앙 1호 문건의 핵심 기조
(2) "디지털 농업ㆍ농촌 발전계획(2019-2025)"의 주요 과제
(3) 재정 및 세제 지원 정책
4) 정책 기반의 기술 적용 사례 및 성과
(1) 핵심 기술 도입 현황
(2) 생산성 및 효율성 증대 성과
(3) 주요 지역별 스마트 농업 성공 사례
5) 당면 과제 및 종합 분석
(1) 인프라 및 인력 부족 문제
(2) 데이터 통합 및 표준화의 한계
(3) 종합 분석
3-6. 한국
1) 그간 정책 추진 동향
(1) 제1단계: 도입 및 초기 ICT 융복합 확산기 (2013-2016)
① 정책 기조 및 목표
② 주요 정책 및 추진 로드맵
③ 성과 및 한계 분석
④ 심층 분석: 정책 패러다임 전환의 필요성
(2) 제2단계: 확산 및 산업 생태계 구축기 (2017-2021)
① 정책 기조 및 목표
② 주요 정책 및 추진 로드맵
③ 성과 및 한계 분석
④ 심층 분석: "점"에서 "면"으로의 정책적 확장
(3) 제3단계: 법적 기반 확립, 기술 고도화 및 글로벌 진출기 (2022-2024)
① 정책 기조 및 목표
② 주요 정책 및 추진 로드맵
③ 성과 및 한계 분석
④ 심층 분석: 정책의 "진화"를 이끄는 "현장의 한계"
2) 제1차 스마트농업 육성 기본계획(2025~2029년)
(1) 스마트농업 육성 기본계획 개요
① 추진 배경
② 기본계획의 범위와 성격
③ 기본계획 수립 추진 일정
(2) 스마트농업 정책 추진 상황
① 국내 정책 추진 동향
② 스마트농업 현황 진단 및 정책적 시사점
(3) 기본계획 추진 방향
① 기본 방향
② 기본계획 추진체계
③ 정책 패러다임 전환
(4) 과제별 추진 방안
① 과제1. 스마트농업 클러스터 조성
② 과제2. 전문 경영 능력을 갖춘 스마트농업인 육성
③ 과제3. K-스마트농업 기술ㆍ모델 구축 R&D 강화
④ 과제4. 스마트농업 연관산업 발전 기반 구축
(5) 과제별 추진 일정

Ⅱ. 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략

1. 정밀농업과 AI농업 트렌드
1-1. 정밀농업
1) 정밀농업의 개념
2) 정밀농업의 프로세스
(1) 데이터 수집
(2) 계획, 의사결정, 실행
3) 정밀농업의 트렌드
(1) 인공지능(AI) 기반의 자율성 확보
(2) 사물인터넷(IoT) 기술의 보편화
(3) 농업용 로봇과 자율주행 기술의 확산
(4) 디지털 트윈(Digital Twin) 기술의 도입
(5) 지속가능성 및 환경 영향 최소화 기술 강조
4) 정밀농업의 시장동향
(1) 북미 주도, 아시아ㆍ태평양의 급부상
(2) 주요 시장 성장 동인 및 당면 과제
① 주요 성장 동인
② 주요 당면 과제
1-2. 농업 AI 핵심 기술 트렌드와 시장 전망
1) AI 기반 농업의 주요 이슈
(1) 농업 4.0: 지속 가능한 농업의 새로운 지평
(2) 빅데이터의 정의와 역할
(3) 머신비전(Machine Vision): 농업의 눈
(4) 사물인터넷(IoT): 농장을 연결
(5) 인공지능(AI)의 역할과 잠재력
(6) 유도 시스템(Guidance Systems): 정밀 작업의 기반
(7) 블록체인 기술(Blockchain Technology): 신뢰와 투명성 확보
(8) 로봇 및 자율 시스템(RAS): 농업 노동의 자동화
(9) 입체적 데이터 수집 플랫폼
(10) 스마트 농업의 신경망: 텔레매틱스와 초연결성
2) 농업 AI의 핵심 기술 트렌드 및 응용 분야
(1) 정밀 농업: 데이터 기반 의사결정의 과학화
(2) 농업 자동화 및 로봇 기술: 인력난 해소와 작업 효율화
(3) 스마트 팜: 통제된 환경에서의 생산성 극대화
3) 국내외 농업 AI 시장 동향과 전망
4) 농업 AI 기술 도입의 과제와 대응 전략
(1) 농업 AI 기술 도입 과제
① 높은 초기 비용과 ROI 문제
② 농업 데이터의 본질적 한계
③ 기술 확산의 비기술적 장벽
(2) 농업 AI 기술 도입을 위한 대응 전략
1-3. 인공지능(AI) 개발 동향과 시장 전망
1) AI 중요성
(1) 4차 산업혁명의 핵심 동력
① 산업 전반의 디지털 전환 촉진
② 데이터 중심 경제의 핵심
③ 기술 융합의 촉매제 역할
(2) 미래 경제 성장과 고부가가치 창출의 핵심
① 글로벌 경제에서의 경쟁 우위 확보
② 고부가가치 창출 산업
③ 미래형 일자리 창출
(3) 사회적 변화와 기술 혁신의 중심
① 사회적 문제 해결 지원
② 기술 혁신과 신산업 창출
2) 생성형 AI 트렌드 및 전망
(1) AI의 최근 동향
① AI의 최신 도입 상황
② 기존형 AI와 생성형 AI의 차이
③ 생성형 AI의 애플리케이션化
(2) 범용 기술로의 진화
① 범용 기술의 개념
② 모델의 대규모화 트렌드
③ 특화ㆍ소형 모델의 실용성 향상
④ 대형 AI와 소형 AI
⑤ 초기 사례 분석
⑥ 지적 자원의 베스트 믹스(최적의 전원 구성)
⑦ AI의 진화를 저해하는 기술적인 주요 과제
(3) AI 진화와 세계로의 확장
① AI 기술 진화
② 세계로의 확장
3) AI 주요 트렌드
(1) 딥시크 영향
① AI의 가격 파괴
② 확대되는 AI 경제 구도
③ 신중한 평가가 필요한 미국의 반도체 수출 규제
④ 일치하는 미ㆍ중 IT 리더의 이해 관계
(2) AI 에이전트 기술 트렌드
① 자율성 및 추론 능력 고도화
② 멀티모달 및 자기성찰 AI의 부상
③ 다중 에이전트 시스템(MAS)의 협업 진화
(3) 대규모 언어 모델(LLM)
(4) GPU & HBM(고대역폭 메모리)
(5) 온디바이스 AI

2. 농업 주요 공정별 AI/데이터분석 활용 동향과 대응 전략
2-1. 데이터 기반 작물ㆍ토양 및 수자원 관리
1) 지능형 물 관리(Intelligent Water Management) 기술
(1) IoT 기반 지능형 물 관리 기술
(2) AI를 활용한 효과적인 물 관리 기술
2) 작물 모니터링 관리
(1) 수확량 예측
(2) 질병 관리
(3) 기타 스트레스 및 피해
(4) 표현형 및 유전형 분석 선발
(5) 매핑, 품질 분석 및 기타 응용 분야 기술 동향
3) 향후 전망 및 대응전략
(1) 향후 전망
(2) 대응 전략
2-2. AI 기반 병해충 및 환경 모니터링
1) 병해충 피해의 심각성
2) AI의 역할
(1) AI 기반 해충 식별
(2) AI 기반 방제 방법
(3) AI 기반 방제 시기 최적화
(4) AI 기반 정밀 실행
3) 향후 전망 및 대응 전략
(1) 향후 전망
(2) 대응 전략
2-3. 농업 로보틱스
1) 파종 전 농업용 로봇
2) 파종 농업용 로봇
3) 식물관리 농업용 로봇
4) 수확 농업용 로봇
5) 수확량 및 표현형 분석을 위한 로봇
6) 향후 전망 및 대응전략
(1) 향후 전망
(2) 대응 전략
2-4. 스마트 축산
1) 스마트 축산의 중요성
(1) 스마트 축산 기술의 적용 분야
(2) 스마트 기술의 분야별 적용
(3) 스마트 동물 생산의 장단점
(4) 스마트 동물 생산의 기술적 대안
2) 스마트 축산기술의 발전 방향
(1) 기술의 발전
(2) 기술 장비의 발전
(3) 분야별 첨단 기술 적용 사례
3) 향후 전망 및 대응전략
(1) 향후 전망
(2) 대응 전략

Ⅲ. 농업 공정별 AI 활용 연구개발 데이터 분석

1. AI 기반 토양ㆍ수자원 관리 연구개발 동향 분석
1-1. 분석 방법
1-2. 연도별 연구 동향
1-3. 유형별 연구의 수
1-4. 인용 상위 연구
1-5. 주제 분석
1-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
1-7. 연구 주제별 평균 인용 수
1-8. 연도별 평균 인용 수
1-9. 주요 학술지
1-10. 주제별 전망
1-11. 오픈엑세스 저널 비율
1-12. 펀딩연구의 비율
1-13. 주요 펀딩 기관

2. AI 기반 환경ㆍ병해충 관리 연구개발 동향 분석
2-1. 분석 방법
2-2. 연도별 연구 동향
2-3. 유형별 연구의 수
2-4. 인용 상위 연구
2-5. 주제 분석
2-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
2-7. 연구 주제별 평균 인용 수
2-8. 연도별 평균 인용 수
2-9. 주요 학술지
2-10. 주제별 전망
2-11. 오픈엑세스 저널 비율
2-12. 펀딩연구의 비율
2-13. 주요 펀딩 기관

3. AI 기반 농업 자동화 연구개발 동향 분석
3-1. 분석 방법
3-2. 연도별 연구 동향
3-3. 유형별 연구의 수
3-4. 인용 상위 연구
3-5. 주제 분석
3-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
3-7. 연구 주제별 평균 인용 수
3-8. 연도별 평균 인용 수
3-9. 주요 학술지
3-10. 주제별 전망
3-11. 오픈엑세스 저널 비율
3-12. 펀딩연구의 비율
3-13. 주요 펀딩 기관

4. AI 기반 축산ㆍ동물복지 관리 연구개발 동향 분석
4-1. 분석 방법
4-2. 연도별 연구 동향
4-3. 유형별 연구의 수
4-4. 인용 상위 연구
4-5. 주제 분석
4-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
4-7. 연구 주제별 평균 인용 수
4-8. 연도별 평균 인용 수
4-9. 주요 학술지
4-10. 주제별 전망
4-11. 오픈엑세스 저널 비율
4-12. 펀딩연구의 비율
4-13. 주요 펀딩 기관