디지털 농업

Digital agriculture

디지털 농업이란 농업 가치 사슬을 따라 전자 데이터와 정보를 디지털로 수집, 저장, 분석, 공유하는 농업 관행을 말한다. 유엔 식량농업기구는 농업의 디지털화 과정을 혁명, 즉 디지털 농업 혁명(DAR)이라고 표현했다.[1] 밀라노 폴리테크닉 대학의 DAR에 대한 영량학 연구에서 디지털 농업은 기후 스마트 농업 목표, 즉 기후 변화 탄력성, 온실가스 배출 감소, 지속 가능한 강화 달성을 위해 디지털 기술을 적용하는 것으로 정의되었다.[2]

디지털 농업 분야에서는 현재 많은 용어가 사용되고 있다. DAR은 또한 "정밀농업", "스마트농업", "지능형농업", "e-농업" 또는 "농업 4.0"이라는 용어로 언급된다. 더욱이 농업이라는 용어는 '농사'라는 동의어로 대체되어 '정밀농업' '스마트농업' 등의 용어를 낳기도 한다. DAR 과학 문헌을 점검해 보면,[2] '디지털 농업'과 '스마트 농업'이 동의어로 쓰이는 것으로 보이며, 여전히 가장 많이 쓰이는 용어는 '정밀 농업'이다. '농업 4.0'이라는 용어는 농림축산식품부에서 '농산물을 생산하기 위해 일련의 혁신을 통합한 농업'이라고 표현해 왔다. 이러한 혁신은 정밀 농업, IoT, 빅데이터를 통해 생산 효율을 높일 수 있다.[3]

DAR 과학 문헌의 검사에서,[2] "농업 4.0"이라는 용어는 "디지털 농업"과 유사하지만 농업 이외의 정보 사용에 초점을 맞춘 개념을 기술하고 있다고 진술할 수 있다. 전형적인 농장 내 기술로는 수율 지도, GPS 유도 시스템, 가변 속도 응용 등이 있다. 한편, 전자상거래 플랫폼, 전자연장 서비스, 창고 영수증 시스템, 블록체인이 가능한 식품 추적 시스템, 트랙터 대여 앱 등과 관련된 디지털 기술은 농업 4.0의 개념으로 더 잘 설명해야 한다. 그러나, DAR과 관련된 용어의 정의는 논의되고 있으며, 공통된 합의는 없다.

역사적 맥락

새로운 디지털 기술은 전통적인 농업 관행을 위한 게임 체인저가 될 가능성이 있다. 유엔 식량 농업 기구는 이러한 변화를 혁명이라고 언급해 왔다: "디지털 농업 혁명"은 농업이 세계 인구의 미래에 대한 요구를 충족시킬 수 있도록 도울 수 있는 가장 최근의 변화일 것이다.[1] 다른 소식통들은 이 변화를 '농업 4.0'이라고 부르며 4차 농업혁명으로서의 역할을 보여주고 있다.[4] 4차 농업혁명의 정확한 연대는 불분명하다. 세계경제포럼(WEF)은 '4차 산업혁명'(농업 포함)이 21세기 전반에 걸쳐 펼쳐질 것이라고 발표해 아마도 2000년 또는 그 직후가 농업 4.0의 시작을 알리는 계기가 될 것으로 보인다.[5][6]

농업혁명은 기술변혁기와 농업생산성의 증가를 의미한다.[7] 농업 혁명으로는 제1차 농업 혁명, 아랍 농업 혁명, 영국/제2차 농업 혁명, 스코틀랜드 농업 혁명, 녹색 혁명/제3차 농업 혁명이 있다. 농업 생산성이 향상되었음에도 불구하고, 과거의 농업 혁명은 많은 문제를 해결하지 못했다. 예를 들어, 녹색 혁명은 불평등과 환경 훼손과 같은 의도하지 않은 결과를 낳았다. 첫째, 녹색혁명은 농업간, 지역간 불평등을 악화시켰고,[8] 전형적으로 신기술에 투자하기 위해 자본을 가진 큰 농부들에게 편향되었다.[9] 둘째, 비평가들은 그것의 정책이 과도한 투입과 농화학물질에 대한 의존을 촉진시켰고, 이것은 토양오염과 화학적 유출과 같은 부정적인 환경적 영향을 초래했다고 말한다.[10][11] 디지털 농업 기술은 녹색 혁명의 부정적인 부작용을 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

어떤 면에서 디지털 농업 혁명은 이전의 농업 혁명의 패턴을 따른다. 학자들은 영국 농업 혁명이 시작된 추세를 이어가면서 노동에서 더 멀어지고, 자본에서 약간 멀어지고, 인적 자본의 사용이 강화될 것으로 전망하고 있다.[12][13] 또한 많은 사람들은 4차 혁명과 함께 아마도 인공지능이나 로봇의 사용을 둘러싼 사회적 반발이 일어날 것이라고 예측한다.[14][15][16][17] 논쟁은 모든 사회적 변혁을 동반하기 때문에, 디지털 농업 혁명은 그런 면에서 새로운 것이 아니다.

다른 면에서 디지털 농업 혁명은 이전의 농업과 구별된다. 첫째,[18][19] 디지털 기술은 농업 가치 사슬의 모든 부분에 영향을 미칠 것이다. 이는 생산기술과 농업기술에 주로 영향을 미친 처음 세 번의 농업혁명과는 다르다. 둘째, 농부의 역할은 더 많은 데이터 분석 기술을 필요로 하고 가축/현장과의 물리적 상호작용을 줄여야 한다.[20][21][19][22] 셋째, 비록 농사가 항상 경험적 증거에 의존해 왔지만, 자료의 양과 분석 방법은 디지털 혁명의 급격한 변화를 겪을 것이다.[13][23] 예를 들어 스마트팜 시스템은 동물의 행동을 지속적으로 모니터링한다. 하루 중 매 순간 그들의 행동에 대한 통찰력을 준다.[24] 마지막으로, 빅데이터에 대한 의존도가 높아지면 농업인과 정보서비스 제공자 간,[18][25] 또는 농업인과 대형 가치사슬 행위자 간(슈퍼마켓과 같은)간 전력 차이가 커질 수 있다.[18]

기술

디지털 농업은 광범위한 기술을 포괄하고 있으며, 대부분은 농업 가치 사슬을 따라 여러 가지 응용 프로그램을 가지고 있다. 이러한 기술은 다음을 포함하지만 이에 국한되지는 않는다.

  • 클라우드 컴퓨팅/빅 데이터 분석[18]
  • 인공지능(AI)
  • 머신러닝
  • 블록체인과 스마트 계약을 포함한 분산원장 기술
  • 사물인터넷케빈 애쉬튼이 개발한 원리로 단순한 기계적인 물체를 네트워크로 결합해 그 물체에 대한 이해를 넓힐 수 있는 방법을 설명한다.[26]
  • 휴대 전화와 같은 디지털 통신 기술
  • 전자상거래 플랫폼, 농업어드바이저 앱 또는 e-extension 웹 사이트와 같은 디지털 플랫폼
  • 다음을 포함한 정밀 농업 기술
    • 식품 센서 및 토양 센서 포함
    • 안내 및 추적 시스템(GPS, GNSS, RFID, IoT에 의해 활성화되는 경우가 많음)
    • 가변율 입력 기술
    • 자동단면제어
    • 위성 및 드론 이미지를 포함한 고급 영상 기술을[27] 통해 온도 구배, 다산성 구배, 습도 구배, 이상 징후를 현장에서 확인
    • 자동화된 기계 및 농업용 로봇

디지털 농업 도입의 영향

FAO는 세계가 2050년에 90억이 넘는 식량을 공급하기 위해서는 56%(2010년 대비, "비즈니스적인" 성장 하에서) 더 많은 식량을 생산해야 할 것으로 추산하고 있다.[28][29] 게다가, 세계는 영양실조, 기후 변화, 음식물 쓰레기, 그리고 변화하는 식단과 같은 교차되는 도전에 직면해 있다.[30] "지속 가능한 식량 미래"를 생산하기 위해서는 세계가 GHG 배출량을 줄이고 농업에 사용되는 토지를 유지(또는 감소)하면서 식량 생산을 늘려야 한다.[31] 디지털 농업은 농업 가치 사슬을 보다 효율적이고 공정하며 환경적으로 지속 가능하게 함으로써 이러한 과제를 해결할 수 있다.

효율성

디지털 기술은 데이터 복제, 전송, 추적, 검증, 검색 비용을 낮춰 경제 활동을 변화시킨다.[32] 이러한 비용 감소로 인해 디지털 기술은 농업 가치 사슬 전반에 걸쳐 효율성을 향상시킬 것이다.

온팜 효율

농업에서 정밀 농업 기술은 주어진 수확량에 필요한 투입을 최소화할 수 있다. 예를 들어 VRA(Variable Rate Application) 기술은 정확한 양의 물, 비료, 농약, 제초제 등을 적용할 수 있다. 많은 경험적 연구는 VRA가 입력 사용 효율성을 향상시킨다는 것을 발견한다.[33][34][35] VRA를 지리적 공간 매핑과 함께 사용하면 농부들은 농장의 초지역화 지역(때로는 개별 발전소 수준)에 입력값을 적용할 수 있다. 입력 사용을 줄이면 비용이 절감되고 환경에 미치는 부정적인 영향이 감소한다. 게다가, 경험적 증거는 정밀 농업 기술이 수확량을 증가시킬 수 있다는 것을 보여준다.[36] 미국 땅콩농장의 경우 유도시스템은 수확량이 9% 증가하고, 토양지도는 수확량이 13% 증가하는 것과 관련이 있다.[37][38] 아르헨티나의 한 연구는 농작물 생리적 원리에 기초한 정밀 농업 접근법이 54% 더 높은 농장의 생산량을 초래할 수 있다는 것을 발견했다.[39]

디지털 농업은 농장 내외의 물리적 자본의 배분 효율을 향상시킬 수 있다. 흔히 "트렉터용 우버"라고 선전하는 헬로 트랙터,[40][41] WeFarmUp,[42][43] [44]기계링크 솔루션, 트로트로 트랙터[45], 트링고 같은 장비 공유 플랫폼은 농부들이 값비싼 기계를 임대할 수 있도록 돕는다. 디지털 기술은 장비 공유 시장을 용이하게 함으로써 적은 수의 트랙터들이 유휴 상태로 있도록 하고 소유주들이 추가 수입을 올릴 수 있게 해준다. 게다가, 큰 투자를 할 자원이 없는 농부들은 그들의 생산성을 향상시키기 위해 장비에 더 잘 접근할 수 있다.

디지털 농업은 농부의 지식 향상을 통해 노동 생산성을 향상시킨다. E-확장(전통농업확장서비스 전자제공)은 저렴한 비용으로 농업 지식과 기술을 보급할 수 있도록 한다. 예를 들어 Digital Green이라는 회사는 지역 농부들과 협력하여 50개 이상의 언어로 된 농업 우수사례에 관한 비디오를 만들고 보급한다.[46][47] 또한 E-extension 서비스는 모바일 앱이나 다른 디지털 플랫폼에서 의사결정 지원 서비스를 통해 농장 생산성을 향상시킬 수 있다. 날씨 데이터, GIS 공간 매핑, 토양 센서 데이터, 위성/드론 사진 등 많은 정보 소스를 사용하여 e-확장 플랫폼은 농부들에게 실시간 권장사항을 제공할 수 있다. 예를 들어 기계학습이 가능한 모바일 앱 플랜틱스는 스마트폰 사진을 기반으로 농작물의 질병, 해충, 영양소 결핍 등을 진단한다.[48] 카사부리 외 연구진(2014년)은 무작위 제어 재판에서 SMS 메시지를 통해 농업 자문을 받은 사탕수수 재배농가가 대조군에 비해 수확량이 11.5% 증가한 것으로 나타났다.[49]

마지막으로 디지털 농업은 노동요건 감소를 통해 노동생산성을 향상시킨다. 정밀 농업에 내재된 자동화는 "유제품 농장의 우유 제조 로봇에서 자동화된 기후 조절이 가능한 온실에 이르기까지"[50] 필요한 노동력을 줄임으로써 농작물과 가축 관리를 더욱 효율적으로 만들 수 있다.[51][52]

오프팜/시장 효율성

디지털 농업 기술은 농업 생산을 능률화하는 것 외에도 농업 시장을 더욱 효율적으로 만들 수 있다. 휴대전화, 온라인 ICT, 전자상거래 플랫폼, 디지털 결제 시스템 및 기타 디지털 농업 기술은 가치사슬 전반에 걸쳐 시장 실패를 완화하고 거래비용을 절감할 수 있다.

  • 정보의 비대칭성 감소: 가격 정보는 가격 분산, 재정 거래, 농부 및 소비자 복지에 영향을 미치기 때문에 경쟁 시장의 효율성에 영향을 미친다. 디지털 정보 전달의 한계비용은 0에 근접하기 때문에, 디지털 농업은 가격 정보를 확산시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. Aker와 Fafchamps는 니제르에서 휴대전화 커버리지가 도입됨에 따라 농식품, 특히 원격시장과 부패하기 쉬운 상품에 대한 공간 가격 분산이 감소했다는 사실을 발견했다.[53] 마찬가지로 인도에서 인터넷 키오스크(e-choupals)가 제공하는 가격 정보도 무역업자들이 단합된 힘을 잃으면서 농민들의 순이익 증가로 이어졌다.[54] 가격 정보를 위한 디지털 플랫폼의 다른 예로는 MFarm과[55] Esoko가 있다.[56]
  • 구매자와 판매자 매칭: 전자상거래는 구매자와 판매자를 매칭하는 검색 비용을 낮춰 잠재적으로 가치사슬을 단축시킨다.[48] 수십 개의 중개인을 거치지 않고 농민이 소비자에게 직접 판매할 수 있다.[57][58] 시장 접속 서비스도 온라인 거래를 반드시 유치하지 않고도 매칭 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 에소코는 시장 정보(특정 상품에 대한 수수료, 시장 위치 등)를 에이전트와 농부에게 보내 상품 구매자에게 연결시킨다.[59][56] 이러한 모든 매칭 플랫폼은 소액 보유자들이 구매자들과 협력하고 지역 및 글로벌 가치 사슬에 진입할 수 있도록 돕는다.[60] 마지막으로, 디지털 기술은 생산자 대 소비자 생산 판매뿐만 아니라 금융 및 입력 시장에서도 매칭을 촉진할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
  • 상업 시장에서 거래 비용 절감: 전자상거래 플랫폼에 통합되어 있든, 모바일 머니 계정, 전자지갑 등에 통합되어 있든 디지털 결제는 농업 시장 내 거래 비용을 절감한다. 안전하고 신속한 통화 거래의 필요성은 농촌에서 특히 두드러진다. 게다가, 디지털 지불은 은행 계좌, 보험, 신용에 대한 관문을 제공할 수 있다.[61] 분산원장 기술이나 스마트 컨트랙트를 활용하는 것도 시중 시장에서 신뢰 관련 거래비용을 줄이는 방법이다.[62][60] 많은 유통·식품업체들이 IBM과 제휴해 식품안전성과 추적가능성 관련 블록체인 파일럿을 개발했고, 알리바바는 중국과 호주·뉴질랜드 간 농식품 전자상거래에서 사기를 줄이기 위해 블록체인을 테스트하고 있다.[60]
  • 정부 서비스에서 트랜잭션 비용 절감: 디지털 지불은 또한 농업 보조금의 정부 전달을 능률화할 수 있다. 2011년 나이지리아 연방 농업 농촌 개발부는 휴대전화 전자지갑에 비료 보조금 증표를 전달하기 시작했다. 2013년까지, 그들은 전국적으로 430만 명의 소액주주들에 이르렀다.[63] 이전 프로그램과 비교하여 전자 보우처는 비용을 절감했다. 2011년부터 2013년까지 비료를 받는 소작농 1인당 비용은 US$225–300에서 US$22로 변경되었다. e-vouchers는 또한 2011년 60만-80만 명에서 2013년 430만 명으로 증가하면서 더 많은 소액주주들에게 도달했다.[63] 이 프로그램의 2단계에서는 나이지리아 정부가 나이지리아 농업결제 이니셔티브(NAPI)를 개발하여 보조금 정보를 보유하고 대출과 보조금에 대한 접근을 제공하는 PIN 지원 신분증을 배포하였다.[64] 농업 보조금을 위한 다른 전자발레/전자발레 시스템들은 콜롬비아,[65][66] 르완다,[63] 잠비아,[67] 말리, 기니, 니제르에 존재하거나 시범 운영되었다.[68] 정부는 보조금 비용을 줄이는 것 외에도 디지털 기술을 사용하여 시간을 절약할 수 있다. 에스토니아는 e-ID와 X-Road 시스템을 시행하면서 1인당 농업보조금 신청 시간이 300분에서 45분으로 줄었다.[69]

하나의 디지털 농업 기술이 하나의 개별적인 시장 실패를 해결하는 경우는 드물다. 오히려 디지털 농업기술의 시스템은 다면적인 문제를 해결하기 위해 함께 작동한다. 예를 들어, 전자상거래는 두 가지 효율성 문제를 해결하는데, 특히 시골지역에서 구매자와 판매자를 매칭하는 어려움과, 직접 거래하는 현금 기반 거래와 관련된 높은 거래 비용이 그것이다.

자기 자본

디지털 농업은 좀 더 공평한 농식품 가치사슬을 만들 수 있는 가능성을 보여준다. 디지털 기술은 거래 비용과 정보의 비대칭성을 감소시키기 때문에 다음과 같은 여러 가지 방법으로 소보유 농가의 시장 접근을 개선할 수 있다.

재무포함

디지털 농업 기술은 여러 가지 이유로 농부들의 신용, 보험, 은행 계좌에 대한 접근을 확대할 수 있다. 첫째, 디지털 기술은 농부들과 금융기관들 사이에 존재하는 정보의 비대칭성을 완화하는데 도움을 준다. 대부업자들이 농부의 신용한도나 보험료를 결정할 때, 그들은 보통 농부가 어떤 위험을 제기하는지에 대해 불확실하다. 디지털 기술은 농부들의 예상되는 위험성을 검증하는 비용을 줄인다. 케냐 기업 엠슈와리는 고객의 전화와 모바일 돈 기록을 이용해 신용도를 평가한다.[70] 팜드라이브나 아폴로 농업과 같은 기관들은 농부들의 대출 자격을 계산할 때 위성사진, 일기예보, 원격 센서 데이터를 통합한다.[71][72] 드론 이미지는 농가의 물리적 자산이나 토지 사용을[73] 확인할 수 있고 RFID 기술은 이해관계자들이 가축을 감시할 수 있게 [74]해 보험사들이 농가의 위험성을 쉽게 이해할 수 있게 해준다. 모든 경우에, 저비용 디지털 검증은 대출자들의 불확실성을 줄여준다: "이 농부가 대출금을 상환할 것인가?" 그리고 "이 농부가 어떤 위험에 직면할 것인가?".

둘째, 디지털 기술은 농부들과 금융기관들 사이의 신뢰를 용이하게 한다. 실시간 디지털 커뮤니케이션 플랫폼과 블록체인/분산 원장 기술/스마트 계약 등 다양한 도구가 신뢰를 만든다. 세네갈에서는 디지털화된 공급망 추적 시스템을 통해 농부들이 모내기에 필요한 신용을 얻기 위해 쌀을 담보로 할 수 있다. 대출자들은 쌀을 담보로 받아들인다. 왜냐하면 실시간 디지털 추적은 수확 후 과정에서 제품이 분실되거나 손상되지 않았음을 보증하기 때문이다.[75]

시장포함

중간 상인들은 수확물이나 가축을 살 때 농부들로부터 터무니없는 임대료를 받는 경우가 많다. 왜 그럴까? 첫째로, 외딴 지역의 소액주주들은 공정한 시장 가격을 알지 못할 수 있다. 그 결과, (일반적으로 시장 상황과 가격에 대한 더 나은 정보를 가지고 있는) 중간상인들은 상당한 시장 지배력과 이익을 얻는다.[76] 페루 중부 고원지대에서 휴대전화 문자메시지(SMS)로 시장가격 정보를 받은 농가가 정보를 접하지 못하는 농가에 비해 판매가를 13~14% 인상한 것으로 조사됐다.[77] 둘째, 소보유자는 대생산자에 비해 적은 수확을 낳기 때문에 중간상인과 협상력이 부족하다. 소액주주들이 통합하거나 협동조합을 구성해 상품을 함께 판매할 수 있다면 더 많은 지렛대를 갖게 된다. Digital Green's Loop 앱과 같이 온라인 플랫폼과 휴대전화는 집계를 용이하게 할 수 있다.[78] 셋째, 생산자와 최종 소비자를 연결하면 중개자의 단조로운 힘을 제거하여 생산자 이익을 높일 수 있다.[54] 효율성 부분에서 위에서 언급했듯이 전자상거래나 다른 시장연계 플랫폼은 소농을 전 세계 소비자와 직접 연결할 수 있다.

디지털 농업으로 인한 잠재적 불평등

디지털 기술이 시장 접근과 정보 흐름을 용이하게 할 수 있지만, 그것들이 기존의 불평등을 악화시키지 않을 것이라는 보장은 없다. 제약으로 인해 농민들이 디지털 농업을 채택하지 못하게 된다면, 그 혜택은 힘 있는 자에게만 주어질 가능성이 있다.

  • 대규모 팜: 디지털 농업 기술이 많은 선행 투자를 필요로 할 때, 충분한 자산과 신용을 가진 대규모 농장만이 그것을 채택할 것이다.[48] 예를 들어, 큰 농장은 비용이 많이 들기 때문에 정밀 농업 기술을 채택할 가능성이 가장 높다.[79] 그러나 점점 더 자동화된 기계화는 여전히 인간의 통제가 필요한 기계로 관찰되는 것과 같은 더 적지만 더 큰 기계 대신에 더 작지만 더 작은 자율 기계에 초점을 맞추고 있다.[80] 이러한 추세로 인해 소규모 농가는 대규모 농장과 함께 보다 고르게 디지털 농업에 참여할 수 있게 되었는데, 이는 초기 투자가 농장 규모에 비례하여 더욱 평등해지기 때문이다.
  • 디지털 분할: 정보통신기술(ICT)에 대한 접근성이 고르지 않으면 디지털 농업의 채택이 고르지 못하고 이로 인해 고르지 못한 이익이 발생할 수 있다. 디지털 기술이 특정한 기술을 필요로 할 때, 그러한 기회를 이용하기 위해 디지털로 글을 쓰는 농부들에게 혜택이 주어질 수 있다.[81][82][83]
  • 성별: ICT 접근성의[84][46] 성별에 따른 차이와 농업 가치 사슬의 성별 차이를 고려할 때, 남성은 디지털 농업을 채택할 가능성이 더 높은 것으로 보인다.[85][48] 따라서 디지털 기술은 농업 부문의 성 불평등을 영구화할 수 있다.[86]
  • 미숙련 노동: 특히 디지털화된 자동화 및 정밀 농업을 통한 농업 내 생산성 향상은 저숙련 일자리를 위협할 수 있다.[8] OECD에 따르면, 농업은[87] 자동화의 영향을 가장 많이 받는 분야 중 하나가 될 것이며 맥킨지 글로벌 연구소는 자동화가 멕시코의 농업 노동자의 15%, 독일의 30%를 대체할 것이라고 계획한다.[88]
  • 농업서비스 제공업체: 빅데이터에 대한 의존도가 높아지면 농업/정보서비스 제공업체와 농업인 간의 전력 차이가 커질 수 있다.[18][25] 소액 보유자가 자신의 데이터에 대한 접근 및/또는 통제가 부족한 경우, 대형 가치사슬 행위자(슈퍼마켓과 같은)와 데이터 수집가에 대한 협상력을 상실할 수 있다.[89]

환경

세계자원연구소에 따르면 천연자원 효율을 높이는 것은 "지속 가능한 식량 미래를 위한 가장 중요한 단일의 필요성"이라고 한다.[31] 농업 내 효율성 섹션에서 언급한 바와 같이, 변동률 영양소 적용, 변동률 관개, 기계 유도, 변동률 심기/씨앗을 포함한 정밀 농업은 주어진 수확량에 대한 농업 투입물의 사용을 최소화할 수 있다.[90][91] 이것은 온실가스 배출,[91] 토양 침식,[93] 비료 유출과 [92]같은 자원 낭비와 부정적인 환경 외부성을 완화시킬 수 있다.[36] 예를 들어 카탈린 외 2014년도는 정밀 잡초 관리로 전환하면 EU-25 국가에서 최대 3만 톤의 농약을 절약할 수 있을 것으로 추산하고 있다.[94] 곤살레스-두고 외 2013년 조사 결과 감귤류 과수원의 정밀 관개는 일정한 수율을 유지하면서 물 사용을 25% 줄일 수 있었다.[95] Basso 외 2012는 비료의 가변율 적용이 수율과 순이익에 영향을 미치지 않고 질소 도포와 침출량을 줄일 수 있다는 것을 입증했다.[96]

그러나 정밀 농업은 또한 반등 효과 때문에 농장의 천연자원의 고갈을 가속화할 수 있다; 투입 효율성의 증대가 반드시 자원 보존으로 이어지는 것은 아니다.[97] 또한, 경제적 인센티브를 변화시킴으로써, 정밀 농업은 환경 정책의 효과를 저해할 수 있다: "정밀 농업은 이윤을 탕감하는 형태로 더 높은 한계 감소 비용으로 이어질 수 있으며, 그러한 정책에 대한 생산자들의 대응력을 떨어뜨릴 수 있다.[97] 다시 말해, 오염을 일정하게 유지하는 정밀 농업은 농부들이 더 많은 생산량을 생산할 수 있게 해주기 때문에, 감소는 더 비싸진다.

농업 외 디지털 농업은 환경 감시와 식품 시스템 추적성을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 환경, 보건, 폐기물 표준 준수를 인증하는 모니터링 비용은 디지털 기술 때문에 떨어지고 있다.[98] 예를 들어, 위성 및 드론 이미지는 토지 이용 및/또는 숲 커버를 추적할 수 있고, 분산된 원장 기술은 신뢰할 수 있는 트랜잭션과 데이터 교환을 가능하게 할 수 있으며, 식품 센서는 보관 및 운송 중 오염을 최소화하기 위해 온도를 모니터링할 수 있다.[48] 이와 같은 기술은 디지털 농업 추적가능성 시스템을 형성할 수 있어 이해당사자가 거의 실시간으로 농식품 제품을 추적할 수 있다. 디지털 추적성은 환경 및 기타 여러 가지 이점을 제공한다.

  • 음식물 쓰레기 감소: 1년 동안 생산되는 모든 음식 칼로리 중 25%는 농장 내 생산과 소비자 사이에서 낭비된다.[31] 추적가능성 시스템은 공급 측면의 약점을 더 잘 식별하는 데 도움이 된다. 즉, 농장 하류에 유실된 식품이 어디에 있으며, 얼마나 낭비되는가?[99] '농장에서 냉장고까지' 우유를 추적하는 우유팩과 같은 새로운 디지털 혁신은 소비자들에게 더 정확한 유통기한을 제공함으로써 수요자측 낭비를 해결할 수 있다.[100]
  • 소비자 신뢰: 식품 안전, 품질, 신뢰성을 보장하는 것은 고소득 국가에서 중요한 규제 요건이 되었다. 농식품 제품의 특성을 인증하기 위해 RFID 태그와 블록체인 기술을 사용하면 소비자에게 실시간에 가까운 품질 신호를 제공할 수 있다.[60]
  • 향상된 생산자 복지: 환경 인증을 활용할 수 있는 생산자들은 그들의 제품을 프리미엄으로 판매할 수 있는데,[36][101] 왜냐하면 블록체인 기술은 "지속가능", "유기농" 또는 "공정 거래"와 같은 라벨에 대한 더 큰 신뢰를 가능하게 할 수 있기 때문이다.[60]

환경 활성화

맥킨지 산업 디지털화 지수에 따르면, 농업 분야는 미국에서 디지털 기술을 가장 늦게 채택하는 기업이다.[102] 농업 수준의 디지털 농업 채택은 국가 내와 국가 간 차이가 있으며, 기술에 따라 채택이 다르다. 어떤 사람들은 정밀 농업이 다소 느리다고 특성화한다.[103] 2010-2012년 미국에서는 옥수수와 콩 재배지의 30-50%에 정밀 농업 기술이 사용되었다.[79] 다른 이들은 GNSS 지침의 농민 사용은 급속도로 증가했지만 변동금리 기술 채택이 농장의 20%를 초과하는 경우는 드물다는 기술 의존도를 지적한다.[104] 더욱이 디지털 농업은 농업 내 정밀 도구에 국한되지 않으며, 이러한 혁신은 일반적으로 초기 투자를 덜 요구한다. 농업의 ICT에 대한 접근성 증가와 전자상거래 시장의 호황은 모두 농장의 하류 디지털 농업의 채택 증가의 징조다.[48]

유용성, 사용 용이성, 비용 효율성에 대한 개별 농민들의 인식이 디지털 농업의 확산에 영향을 미친다.[105] 또한 다음과 같은 다양한 광범위한 요소들이 디지털 농업의 확산을 가능하게 한다.

디지털 인프라

휴대 전화 커버리지와 인터넷 연결이 제한된 지역에서 몇 가지 디지털 기술이 작동할 수 있지만, 시골지역 네트워크 커버리지는 디지털 농업의 성공에 중요한 역할을 한다. [48][106] 선진국과 개도국의 3G와 4G 셀룰러 커버리지 사이에는 큰 격차가 존재하며, 통화 저하, 지연, 약한 신호 등의 문제가 농촌지역의 통신효율을 저해하고 있다.[107] 국가가 인프라 과제를 극복할 때에도 네트워크 연결의 가격은 소보유자, 가난한 농부, 그리고 외딴 지역에 있는 사람들을 제외할 수 있다. 디지털 기기와 디지털 계정에도 비슷한 접근성 및 합리적인 가격 문제가 존재한다. 2016년 GSMA 보고서에 따르면 조사 대상 69개국 7억 5천만 명 이상의 농업인 중 약 2억 9천 5백만 명이 휴대폰을 가지고 있었으며 오직 1천 3백만 명만이 휴대폰과 돈 계좌를 가지고 있었다.[108] 네트워크 커버리지의 격차가 여전함에도 불구하고, 최근 몇 년 사이에 ICT 접속이 급증하고 있다. 2007년에는 개발도상국 국민의 1%만이 인터넷을 이용했지만 2015년에는 40%가 인터넷을 이용했다. 2005년에서 2015년 사이에 30배 증가한 모바일 광대역 가입이 이러한 성장의 상당 부분을 견인했다.[109] 농업 변화의 핵심 요소로서 디지털 인프라는 추가적인 개발이 필요하지만, ICT 접속의 증가는 진전을 나타낸다.

경제에서 농업의 역할

한 국가의 농업 부문의 중요성과 구조는 디지털 농업 채택에 영향을 미칠 것이다. 예를 들어 곡물 기반 경제는 주요 채소 생산국보다 차이 기술을 필요로 한다. 디지털로 가능한 자동화된 수확 시스템은 곡물, 맥박, 목화 등에 이치에 맞을 수 있지만, 소수의 특수 작물만이 기계화 또는 자동화된 수확에 대한 대규모 투자를 정당화하기에 충분한 가치를 창출한다.[52] 규모의 경제가 대규모 투자를 가능하게[107] 하기 때문에(예를 들어, 더 큰 농장에서 정밀 농업의 채택이 더 가능성이 높기 때문에) 농장 규모도 기술 선택에 영향을 미친다.[79] 반면에 ICT와 전자상거래에 초점을 맞춘 디지털 농업 솔루션은 소보유자가 지배하는 경제에 도움이 될 것이다. 농장의 평균 규모가 1ha 미만인 중국에서는 알리바바의 고객 대 고객 전자상거래 플랫폼 '농촌 타오바오'가 바추카운티의 멜론 재배농가들이 생산물을 전국에 판매할 수 있도록 도왔다.[110][107] 농업, 농장밀도, 농장기계화율 등에 고용된 인구의 비율과 같은 다른 구조적 요인도 차이 지역들이 디지털 농업을 채택하는 방법에 영향을 미친다.

인적자본

디지털 농업의 출현으로 이득을 보기 위해서는 농민들이 새로운 기술을 개발해야 한다. 브론슨(2018년)이 지적했듯이, "인터넷 기술 기술(예: 코딩)에서 농촌 노동력을 양성하는 것은 분명히 농업 '현대화'의 핵심 부분이다.[13] 디지털 경제로의 통합은 기본적인 읽고 쓸 수 있는 능력(읽을 수 있는 능력)과 디지털 읽고 쓸 수 있는 능력(복지를 개선하기 위해 디지털 기기를 사용할 수 있는 능력)을 필요로 한다. 많은 경우에 디지털 콘텐츠의 혜택을 얻으려면 영어 사용능력이나 다른 널리 사용되는 언어에 익숙해져야 한다.[111] 디지털 농업 개발자들은 오디오 메시지와[46] 지역 언어로 된 확장 비디오가 있는 ICT와 같은 이러한 장벽을 극복할 수 있는 방법을 고안해냈다.[47] 그러나 모든 농업인이 디지털 농업의 혜택을 받을 수 있도록 인적 자본 개발에 대한 투자가 더 필요하다.

혁신 형태의 인적 자본을 육성하는 것도 디지털 농업의 확산을 위해 중요하다.[48] 어떤 이들은 지식 집약적이고 기술 집약적인 과정인 디지털 농업 혁신을 "빅 애그" 기업과 연구 대학에 집중하는 것으로 특징짓는다.[112] 그러나 다른 이들은 소규모 기업가를 '행동의 심장'으로 묘사한다.[18] 2018년 농식품 혁신은 벤처캐피털로 19억 달러를 유치했고, 최근 10년 사이 부문이 크게 성장했다.[113] "구조, 제도, 경제적 장벽" 때문에 디지털 농업이 소수의 선진국에 집중될 수 있지만, 아프리카,[114][115][116] 카리브해 및 태평양,[117] 아시아,[107] 중남미에서도 농업 기술 스타트업이 상당한 성장을 경험했다.[112]

정책 및 규제 환경

디지털 농업이 확산되기 위해서는 국가 정부, 다자간 기구, 기타 정책 입안자들이 디지털 농업 솔루션에 대한 투자를 확신할 수 있도록 명확한 규제 틀을 제시해야 한다. 인터넷 이전 시대를 위해 고안된 정책은 규제 모호성처럼 "스마트 농업"[118]의 발전을 막는다.[119] 게다가 가족 농장을 논의할 때 개인 데이터와 기업 데이터 간의 경계가 모호하면 데이터 규제가 복잡해진다.[120] 답변되지 않은 규제 질문은 대부분 빅데이터와 관련이 있으며 다음과 같은 내용을 포함한다.

  • 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 방법 농부들은 누가 그들의 데이터에 접근할 수 있는지에 대해 걱정하고 있다.[121][122] 그들의 우려는 정부의 데이터 사용으로 확대된다; 독일 농부들은 "공공당국에 비해 데이터 보안과 과도한 투명성이 부족하다"[123]고 보고했다. 학자들은 정책 입안자들에게 농업 자료의 프라이버시와 보안을 다룰 것을 거듭 요구했다.[124]
  • 데이터 소유권을 어떻게 해결할 것인가? 유럽 의회조사국에 따르면, "농부가 자신의 밭에서 생성된 자료를 소유하고 있는 것이 분명하다"[125]고 한다. 독일농업학회 등은 이에 동의한다.[123] 그러나, 실제로, 농부들은 자신과 농장에 대한 데이터에 대한 통제력이 부족하다.[122]

이해관계자의 신뢰를 높이기 위한 규제를 제정하는 것 외에도 정책입안자들은 공공재 공급을 위해 디지털 농업을 이용할 수 있다. 먼저 유엔의 농업영양 글로벌 오픈데이터(GODAN)는 농업데이터에 대한 개방적 접근을 기본권으로 요구하고 있다.[126] 경쟁이 두려워 아무도 정보를 공유하지 않는 "데이터 사일로"에서 운영하는 이해관계자보다는 개방형 데이터 소스(적절한 익명화 시)가 협업과 혁신을 촉진할 수 있다.[18] 오픈소싱 데이터는 농업인과 데이터를 수집하는 대규모 농업인 사이의 전력 비대칭성을 재조정할 수 있다.[25] 둘째, 정부는 디지털 농업의 연구개발에 자금을 댈 수 있다. 데이터 분석 툴의 경우, "공익 영역으로 진입하고, 기업의 이익만을 위한 것이 아니라 공동의 이익을 위해 일하려면, 공공기관이 자금을 지원하고 개발해야 한다."[25][13] 영국,[127] 그리스 [128]등 각국 정부는 이미 디지털 농업에 대한 대규모 투자를 발표했다. 정부는 또한 개발도상국의 소지자 중심의 디지털 농업 프로젝트를 육성하기 위해 민관 연구개발 파트너십에 참여할 수 있다.[109] 마지막으로 디지털 농업 기술, 특히 추적가능성 시스템은 환경 준수 모니터링, 보조금 적격성 평가 등을 개선할 수 있다.[48]

마지막으로, 정부와 국제 사회가 상호 보완적인 투자를 할 때, 그들은 디지털 농업의 활성화 환경을 강화할 수 있다. 디지털 인프라를 개선하고, 지역 상황에 맞는 디지털 농업 기술을 선택하고, 인적 자본/디지털 기술 개발에 투자함으로써 정책 입안자들은 디지털 농업을 지원할 수 있다.[48]

연구환경

미국에서 디지털 농업에 관한 연구는 주로 미국 농림부 산하에 있는 국립식량농업연구소(NIFA)[129]가 자금을 지원하며, 그 보다 적은 정도는 국립과학재단이 후원한다.[130] 디지털 농업에 사물인터넷(IoT)이나 인공지능(AI) 기술을 적용한 대형 연구소 2곳이 이들 기금기관이 협업해 공개했다.

  • ioto4Ag: 정밀농업 사물인터넷 NSF 엔지니어링 연구센터[131]
  • CONESCE: 지속 가능한 Cyber 농업 시스템을[132] 위한 CON텍스트 인식 리어닝

지속 가능한 개발 목표

Project Involution에 따르면 디지털 농업은 농부들에게 그들의 농장에 대한 더 많은 실시간 정보를 제공하여 그들이 더 나은 결정을 할 수 있도록 함으로써 유엔 지속가능발전목표를 진전시키는데 도움을 줄 수 있다. 기술은 토양 건강을 이해함으로써 농작물 생산의 개선을 가능하게 한다. 그것은 농부들이 농작물에 더 적은 농약을 사용할 수 있게 해준다. 토양과 날씨 감시는 물 낭비를 줄인다. 디지털 농업은 이상적으로 농부들이 그들의 땅에서 가장 많은 생산량을 얻을 수 있도록 허용함으로써 경제성장으로 이어진다. 농업 일자리의 손실은 그 일에 필요한 기술을 제조하고 유지하는 새로운 일자리 기회에 의해 상쇄될 수 있다. 디지털 농업은 또한 개별 농부들이 기술을 이용하여 데이터를 수집하고 공유할 수 있도록 한다.[133] 그리고 희망은 젊은이들이 디지털 농부들이[134] 되기를 원한다는 것이다.

참조

  1. ^ Jump up to: a b Trendov, Nikola M.; Varas, Samuel; Zeng, Meng. "Digital Technologies in Agriculture and Rural Areas" (PDF). Retrieved 17 October 2021.
  2. ^ Jump up to: a b c Bertoglio, Riccardo; Corbo, Chiara; Renga, Filippo M.; Matteucci, Matteo (2021). "The Digital Agricultural Revolution: A Bibliometric Analysis Literature Review". IEEE Access. 9: 134762–134782. doi:10.1109/ACCESS.2021.3115258.
  3. ^ Valle, Santiago Santos; Kienzle, Josef. "Agriculture 4.0 Agricultural Robotics and Automated Equipment for Sustainable Crop Production" (PDF). FAO. Retrieved 17 October 2021.
  4. ^ Rose, David Christian; Chilvers, Jason (2018). "Agriculture 4.0: Broadening Responsible Innovation in an Era of Smart Farming". Frontiers in Sustainable Food Systems. 2: 87. doi:10.3389/fsufs.2018.00087. Retrieved 17 October 2021.
  5. ^ Schwab, Karl (2018). The Fourth Industrial Revolution. Crown Publishing Group.
  6. ^ 슈와브 2018. 4차 산업혁명. 브리태니커 백과사전. https://www.britannica.com/topic/The-Fourth-Industrial-Revolution-2119734.
  7. ^ Allen, Robert C. (1999). "Tracking the agricultural revolution in England". The Economic History Review. 52 (2): 209–235. doi:10.1111/1468-0289.00123.
  8. ^ Jump up to: a b Freebairn (1995). "Did the Green Revolution Concentrate Incomes? A Quantitative Study of Research Reports". World Development. 23 (2): 265–279. doi:10.1016/0305-750X(94)00116-G.
  9. ^ Junankar, P. N. (1975). "Green Revolution and Inequality". Economic and Political Weekly. 10 (13): A15–A18. ISSN 0012-9976. JSTOR 4536986.
  10. ^ Pingali, P. L. (2012). "Green Revolution: Impacts, limits, and the path ahead". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (31): 12302–12308. Bibcode:2012PNAS..10912302P. doi:10.1073/pnas.0912953109. PMC 3411969. PMID 22826253.
  11. ^ Food and Agriculture Organization of the United Nations. "Crop breeding: the Green Revolution and the preceding millennia". FAO Newsroom.
  12. ^ Struik and Kuyper (2017). "Sustainable intensification in agriculture: the richer shade of green. A review". Agronomy for Sustainable Development. 37 (5): 37–39. doi:10.1007/s13593-017-0445-7.
  13. ^ Jump up to: a b c d Bronson (2018). "Smart Farming: Including Rights Holders for Responsible Agricultural Innovation". Technology Innovation Management Review. 8 (2). doi:10.1007/s13593-017-0445-7.
  14. ^ Rose, David Christian; Chilvers, Jason (2018). "Agriculture 4.0: Broadening Responsible Innovation in an Era of Smart Farming". Frontiers in Sustainable Food Systems. 2. doi:10.3389/fsufs.2018.00087.
  15. ^ MacNaghten, Phil (2015). "A Responsible Innovation Governance Framework for GM Crops". Governing Agricultural Sustainability. pp. 225–239. doi:10.4324/9781315709468-19. ISBN 9781315709468.
  16. ^ MacNaghten, Phil; Chilvers, Jason (2014). "The Future of Science Governance: Publics, Policies, Practices". Environment and Planning C: Government and Policy. 32 (3): 530–548. doi:10.1068/c1245j. S2CID 144164733.
  17. ^ Hartley, Sarah; Gillund, Frøydis; Van Hove, Lilian; Wickson, Fern (2016). "Essential Features of Responsible Governance of Agricultural Biotechnology". PLOS Biology. 14 (5): e1002453. doi:10.1371/journal.pbio.1002453. PMC 4856357. PMID 27144921.
  18. ^ Jump up to: a b c d e f g Wolfert, Sjaak; Ge, Lan; Verdouw, Cor; Bogaardt, Marc-Jeroen (1 May 2017). "Big Data in Smart Farming – A review". Agricultural Systems. 153: 69–80. doi:10.1016/j.agsy.2017.01.023. ISSN 0308-521X.
  19. ^ Jump up to: a b Eastwood, C.; Klerkx, L.; Ayre, M.; Dela Rue, B. (26 December 2017). "Managing Socio-Ethical Challenges in the Development of Smart Farming: From a Fragmented to a Comprehensive Approach for Responsible Research and Innovation". Journal of Agricultural and Environmental Ethics. 32 (5–6): 741–768. doi:10.1007/s10806-017-9704-5. ISSN 1187-7863.
  20. ^ Carolan, Michael (2017). "Publicising Food: Big Data, Precision Agriculture, and Co-Experimental Techniques of Addition: Publicising Food". Sociologia Ruralis. 57 (2): 135–154. doi:10.1111/soru.12120.
  21. ^ Driessen, Clemens; Heutinck, Leonie F. M. (2015). "Cows desiring to be milked? Milking robots and the co-evolution of ethics and technology on Dutch dairy farms". Agriculture and Human Values. 32 (1): 3–20. doi:10.1007/s10460-014-9515-5. ISSN 0889-048X. S2CID 154358749.
  22. ^ Holloway, Lewis; Bear, Christopher (2017). "Bovine and human becomings in histories of dairy technologies: robotic milking systems and remaking animal and human subjectivity" (PDF). BJHS Themes. 2: 215–234. doi:10.1017/bjt.2017.2. ISSN 2058-850X.
  23. ^ Wolf, S.A. and Wood, S.D. (1997). "Precision farming: environmental legitimation, commodification of information, and industrial coordination". Rural Sociology. 62 (2): 180–206. doi:10.1111/j.1549-0831.1997.tb00650.x.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  24. ^ "Smart farming: a revolutionary system by Fancom for farmers". Fancom BV. Retrieved 19 November 2020.
  25. ^ Jump up to: a b c d Carbonell (2016). "The ethics of big data in agriculture". Internet Policy Review. 5 (1). doi:10.14763/2016.1.405.
  26. ^ Gabbai, Arik. "Kevin For example, Ashton Describes "The Internet of Things"". Smithsonian. Retrieved 9 December 2018.
  27. ^ Zhang, Chunhua; Kovacs, John M. (31 July 2012). "The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: a review". Precision Agriculture. 13 (6): 693–712. doi:10.1007/s11119-012-9274-5. S2CID 14557132.
  28. ^ FAO 2017. 식량과 농업의 미래: 동향과제. 로마, 2019년 7월 11일 접속 http://www.fao.org/3/a-i6583e.pdf.
  29. ^ "Insights: WRI's Blog". World Resources Institute. Retrieved 26 July 2019.
  30. ^ Godfray, Beddington, Crute, Haddad, Lawrence, Muir, Pretty, Robinson, Thomas, and Toulmin (2010). "Food Security: The Challenge of Feeding 9 Billion People". Science. 327 (5967): 812–818. Bibcode:2010Sci...327..812G. doi:10.1126/science.1185383. PMID 20110467.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  31. ^ Jump up to: a b c "Creating a Sustainable Food Future". World Resources Institute. 19 July 2019. Retrieved 26 July 2019.
  32. ^ Goldfarb and Tucker (2017). "Digital Economics". National Bureau of Economic Research. Working Paper No. 23684.
  33. ^ Stamatiadis (EU Project Manager) 2013. "HydroSense – 물 제한 농업 시스템에서 최적화된 관개 및 통합 농작물 관리를 위한 혁신적인 정밀 기술." http://ec.europa.eu/environment/life/project/Projects/index.cfm?fuseaction=search.dspPage&n_proj_id=3466&docType=pdf
  34. ^ Tekin (2010). "Variable rate fertilizer application in Turkish wheat agriculture: Economic assessment". African Journal of Agricultural Research. 5 (8): 647–652.
  35. ^ Biggar et al. 2013. "미국 농경지동물 생산을 위한 온실가스 감축 옵션비용" ICF International – USDA 보고서
  36. ^ Jump up to: a b c Pedersen, Søren Marcus; Lind, Kim Martin, eds. (2017). "Precision Agriculture: Technology and Economic Perspectives". Progress in Precision Agriculture. doi:10.1007/978-3-319-68715-5. ISBN 978-3-319-68713-1. ISSN 2511-2260. S2CID 8032908.
  37. ^ Saavoss, Monica (2018). "Productivity and profitability of precision agriculture technologies on peanut farms". USDA Economic Research Service.
  38. ^ Ortiz, B. V.; Balkcom, K. B.; Duzy, L.; van Santen, E.; Hartzog, D. L. (1 August 2013). "Evaluation of agronomic and economic benefits of using RTK-GPS-based auto-steer guidance systems for peanut digging operations". Precision Agriculture. 14 (4): 357–375. doi:10.1007/s11119-012-9297-y. ISSN 1573-1618. S2CID 15563611.
  39. ^ Monzon, J. P.; Calviño, P. A.; Sadras, V. O.; Zubiaurre, J. B.; Andrade, F. H. (1 September 2018). "Precision agriculture based on crop physiological principles improves whole-farm yield and profit: A case study". European Journal of Agronomy. 99: 62–71. doi:10.1016/j.eja.2018.06.011. ISSN 1161-0301.
  40. ^ "Meet A Tractor That Can Plow Fields And Talk To The Cloud". NPR.org. Retrieved 26 July 2019.
  41. ^ "Hello Tractor Site". Hello Tractor. Retrieved 21 October 2020.
  42. ^ "Agriculture and food: the rise of digital platforms - Paris Innovation Review". parisinnovationreview.com. Retrieved 26 July 2019.
  43. ^ "Location et Prestation de matériels agricoles - WeFarmUp". www.wefarmup.com (in French). Retrieved 26 July 2019.
  44. ^ Zuckerman, Jake. "Machinery Link: Where Uber meets agriculture". The Northern Virginia Daily. Retrieved 26 July 2019.
  45. ^ Vota, Wayan (31 May 2017). "Uber for Tractors is Really a Thing in Developing Countries". ICTworks. Retrieved 26 July 2019.
  46. ^ Jump up to: a b c World Bank (27 June 2017). "ICT in Agriculture (Updated Edition)". Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  47. ^ Jump up to: a b "Videos". Digital Green. Retrieved 26 July 2019.
  48. ^ Jump up to: a b c d e f g h i j World Bank (2019). "The Future of Food: Harnessing Digital Technologies to Improve Food System Outcomes". Washington, DC. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  49. ^ 카사부리 외 2014. "농업 생산을 증가시키기 위한 ICT 해빙: 케냐에서 온 증거."
  50. ^ "Digital Agriculture Cornell University Agricultural Experiment Station". cuaes.cals.cornell.edu. Retrieved 26 July 2019.
  51. ^ Morgan-Davies, Claire; Lambe, Nicola; Wishart, Harriet; Waterhouse, Tony; Kenyon, Fiona; McBean, Dave; McCracken, Davy (1 February 2018). "Impacts of using a precision livestock system targeted approach in mountain sheep flocks". Livestock Science. 208: 67–76. doi:10.1016/j.livsci.2017.12.002. ISSN 1871-1413.
  52. ^ Jump up to: a b Seabrook, John (8 April 2019). "The Age of Robot Farmers". The New Yorker. ISSN 0028-792X. Retrieved 26 July 2019.
  53. ^ Fafchamps, Marcel; Aker, Jenny C. (1 January 2015). "Mobile Phone Coverage and Producer Markets: Evidence from West Africa" (PDF). The World Bank Economic Review. 29 (2): 262–292. doi:10.1093/wber/lhu006. hdl:10986/25842. ISSN 0258-6770.
  54. ^ Jump up to: a b Goyal, Aparajita (2010). "Information, Direct Access to Farmers, and Rural Market Performance in Central India" (PDF). American Economic Journal: Applied Economics. 2 (3): 22–45. doi:10.1257/app.2.3.22. ISSN 1945-7782. JSTOR 25760218. S2CID 54019597.
  55. ^ Andres, Dustin (20 July 2012). "ICT Innovations: with Mfarm, agribusiness meets the app economy in Kenya". USAID Feed the Future: AgriLinks.
  56. ^ Jump up to: a b "Esoko website".
  57. ^ Zeng, Yiwu; Jia, Fu; Wan, Li; Guo, Hongdong (24 July 2017). "E-commerce in agri-food sector: a systematic literature review". International Food and Agribusiness Management Review. 20 (4): 439–460. doi:10.22434/IFAMR2016.0156. ISSN 1559-2448.
  58. ^ 홉스 외 2011. "국제 전자상거래: 음식의 틈새시장을 파고드는 해결책?" 국제 무역의 법과 경제를 위한 Estey Centre for Law and Economics in International Trade.
  59. ^ 브루거 2011. "농업에서 모바일 애플리케이션." 승엔타재단.
  60. ^ Jump up to: a b c d e Jouanjean, Marie-Agnes (15 February 2019). "Digital Opportunities for Trade in the Agriculture and Food Sectors". OECD Food, Agriculture, and Fisheries Papers, No. 122. OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers. doi:10.1787/91c40e07-en.
  61. ^ Lonie (2010). "Innovations in Rural and Agricultural Finance: M-PESA: Finding New Ways to Serve the Unbanked in Kenya". IFPRI: 2020 Vision for Food, Agriculture and the Environment.
  62. ^ Hakobyan, Artavazd; Buyvolova, Anna; Meng, Yuan Ting; Nielson, David J. (1 January 2018). "Unleashing the Power of Digital on Farms in Russia - and Seeking Opportunities for Small Farms". The World Bank Group: 1–50.
  63. ^ Jump up to: a b c Tarazi, Michael; Grossman, Jeremiah (1 June 2014). "Serving smallholder farmers : recent developments in digital finance": 1–16. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  64. ^ Martin, Harihareswara, Diebold, Kodali, and Averch (2016). "Guide to the Use of Digital Financial Services in Agriculture" (PDF). USAID.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  65. ^ IFAD (2016). "Lessons learned: Digital financial services for smallholder households". International Fund for Agricultural Development.
  66. ^ Marulanda and the Bankable Frontier Associates (2015). "Colombia's Coffee Growers' Smart ID card: Successfully Reaching Rural Communities with Digital Payments" (PDF). Better Than Cash Alliance.
  67. ^ Sitko, Nicholas J.; Bwalya, Richard; Kamwanga, Jolly; Wamulume, Mukata (2012). "Assessing the Feasibility of Implementing the Farmer Input Support Programme (FISP) Through an Electronic Voucher System in Zambia". Food Security Collaborative Policy Briefs 123210, Michigan State University, Department of Agricultural, Food, and Resource Economics.
  68. ^ World Bank Group (2019). "AFCW3 Economic Update, Spring 2019: Digitizing Agriculture - Evidence from E-Voucher Programs in Mali, Chad, Niger, and Guinea". Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  69. ^ Kärner, Ene (21 September 2017). "The Future of Agriculture is Digital: Showcasting e-Estonia". Frontiers in Veterinary Science. 4: 151. doi:10.3389/fvets.2017.00151. ISSN 2297-1769. PMC 5613108. PMID 28983486.
  70. ^ 쿡이랑 맥케이. "M-슈와리에 대해 알아야 할 10가지 사항" 2015년 4월 2일, 빈곤층 지원 협의회 - 블로그
  71. ^ "Winning in African agriculture McKinsey". www.mckinsey.com. Retrieved 26 July 2019.
  72. ^ "FarmDrive". farmdrive.co.ke. Retrieved 26 July 2019.
  73. ^ Sylvester, Gerard (2018). "E-agriculture in action: drones for agriculture" (PDF). FAO and ITU.
  74. ^ World Bank (27 June 2017). ICT in Agriculture (Updated Edition): Connecting Smallholders to Knowledge, Networks, and Institutions. The World Bank. doi:10.1596/978-1-4648-1002-2. hdl:10986/27526. ISBN 9781464810022.
  75. ^ Poublanc, Christophe (26 October 2018). "Let's Get Digital: Un-Blocking Finance for Farmers in Senegal". USAID Feed the Future: Agrilinks Blog.
  76. ^ Mitchell, Tara (2014). "Is Knowledge Power? Competition and Information in Agricultural Markets". The Institute for International Integration Studies Discussion Paper Series.
  77. ^ Nakasone, Eduardo, ed. (2013). The Role of Price Information in Agricultural Markets: Experimental Evidence from Rural Peru. IFPRI.
  78. ^ Thomas, Susan. "LOOP Mobile App Makes Farm to Market Linkages Easy". Digital Green. Retrieved 26 July 2019.
  79. ^ Jump up to: a b c Schimmelpfennig (2016). "Farm Profits and Adoption of Precision Agriculture" (PDF). USDA Economic Research Service. Report no. 217.
  80. ^ "Swarm robotics and the future of farming AHDB". ahdb.org.uk.
  81. ^ Acemoglu, D (1998). "Why Do New Technologies Complement Skills? Directed Technical Change and Wage Inequality". The Quarterly Journal of Economics. 113 (4): 1055–1089. doi:10.1162/003355398555838.
  82. ^ Goldin and Katz (2008). The Race Between Education and Technology. Cambridge, MA: Belknap Press.
  83. ^ Cole and Fernando (2012). "Mobile'izing Agricultural Advice: Technology Adoption, Diffusion and Sustainability". Harvard Business School Finance Unit. Research Paper No. 13-047.
  84. ^ Demirguc-Kunt, Asli; Klapper, Leora; Singer, Dorothe; Ansar, Saniya; Hess, Jake (19 April 2018). The Global Findex Database 2017: Measuring Financial Inclusion and the Fintech Revolution. The World Bank. doi:10.1596/978-1-4648-1259-0. hdl:10986/29510. ISBN 9781464812590.
  85. ^ Roscoe, Alexa; Hoffmann, Nathalie Ilona (1 October 2016). "Investing in women along agribusiness value chains": 1–65. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  86. ^ Mendonca, Crespo, and Simoes (2015). "Inequality in the Network Society: An Integrated Approach to ICT Access, Basic Skills, and Complex Capabilities". Telecommunications Policy. 39 (3–4): 192–207. doi:10.1016/j.telpol.2014.12.010.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  87. ^ Quintini, Glenda; Nedelkoska, Ljubica (8 March 2018). "Automation, skills use and training". OECD Directorate for Employment, Labour, and Social Affairs - Employment, Labour, and Social Affairs Committee. OECD Social, Employment and Migration Working Papers. doi:10.1787/2e2f4eea-en.
  88. ^ McKinsey & Company (2017). "Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation". McKinsey Global Institute.
  89. ^ 마루, 베른, 드 비어, 발란티네, 페세, 칼리수불라, 푸리, 애디슨, 콜렛, 채브스 2018. "디지털 및 데이터 기반 농업: 소보유자를 위한 데이터의 힘 활용" GFAR(Global Forum for 농업 연구와 혁신), GODAN(Global Open Data for 농업영양, 농업 농촌 협력을 위한 기술 센터) https://cgspace.cgiar.org/bitstream/handle/10568/92477/GFAR-GODAN-CTA-white-paper-final.pdf?sequence=3&isAllowed=y
  90. ^ Bongiovanni, R.; Lowenberg-Deboer, J. (1 August 2004). "Precision Agriculture and Sustainability". Precision Agriculture. 5 (4): 359–387. doi:10.1023/B:PRAG.0000040806.39604.aa. ISSN 1573-1618. S2CID 13349724.
  91. ^ Jump up to: a b Eory, Vera; Barnes, Andrew; Gómez-Barbero, Manuel; Soto, Iria; Wal, Tamme Van der; Vangeyte, Jurgen; Fountas, Spyros; Beck, Bert; Balafoutis, Athanasios (2017). "Precision Agriculture Technologies Positively Contributing to GHG Emissions Mitigation, Farm Productivity and Economics". Sustainability. 9 (8): 1339. doi:10.3390/su9081339.
  92. ^ European Parliament (2014). "Precision Agriculture: An Opportunity for EU Farmers - Potential Support with the CAP 2014-2020" (PDF). EU Parliament Directorate-General for Internal Policies, Policy Dept. B, Structural and Cohesion Policies: Agriculture and Rural Development.
  93. ^ Berry, Delgado, Khosla, and Pierce (2003). "Precision conservation for environmental sustainability". Journal of Soil and Water Conservation. 58 (6): 332–339.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  94. ^ Katalin, Takács-György; Rahoveanu, Turek; Magdalena, Maria; István, Takács (1 January 2014). "Sustainable New Agricultural Technology – Economic Aspects of Precision Crop Protection". Procedia Economics and Finance. 1st International Conference 'Economic Scientific Research - Theoretical, Empirical and Practical Approaches', ESPERA 2013. 8: 729–736. doi:10.1016/S2212-5671(14)00151-8. ISSN 2212-5671.
  95. ^ Gonzalez-Dugo, V.; Zarco-Tejada, P.; Nicolás, E.; Nortes, P. A.; Alarcón, J. J.; Intrigliolo, D. S.; Fereres, E. (1 December 2013). "Using high resolution UAV thermal imagery to assess the variability in the water status of five fruit tree species within a commercial orchard". Precision Agriculture. 14 (6): 660–678. doi:10.1007/s11119-013-9322-9. ISSN 1573-1618. S2CID 14068322.
  96. ^ Basso, Sartori, Cammarano, and Florentino (2012). "Environmental and economic evaluation of N fertilizer rates in a maize crop in Italy: A spatial and temporal analysis using crop models". Biosystems Engineering. 113 (2): 103–111. doi:10.1007/s11119-013-9322-9. S2CID 14068322.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  97. ^ Jump up to: a b Schieffer, J.; Dillon, C. (1 February 2015). "The economic and environmental impacts of precision agriculture and interactions with agro-environmental policy". Precision Agriculture. 16 (1): 46–61. doi:10.1007/s11119-014-9382-5. ISSN 1573-1618. S2CID 9071060.
  98. ^ "The role of digital in improving traceability and certification in the agricultural last mile". GSMA mAgri: Mobile for Development. 26 November 2018. Retrieved 26 July 2019.
  99. ^ World Economic Forum and McKinsey & Company (2019). "Innovation with a Purpose: Improving Traceability in Food Value Chains through Technology Innovation" (PDF). World Economic Forum: System Initiative on Shaping the Future of Food.
  100. ^ Friedlander, Blaine. "Future cartons will track milk from farm to fridge CALS". cals.cornell.edu. Retrieved 26 July 2019.
  101. ^ Kent, Lampietti and Hasiner (2019). "Dead Branding Society: Is blockchain the death of food branding as we know it?". World Bank Blogs. Retrieved 26 July 2019.
  102. ^ Manyika, Ramaswamy, Khanna, Sarrazin, Pinkus, Sethupathy, and Yaffe (December 2015). "Digital America: A Tale of Haves and Have-Mores (Executive Summary)". McKinsey Global Institute.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  103. ^ Shepherd, Mark; Turner, James A.; Small, Bruce; Wheeler, David (2018). "Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the 'digital agriculture' revolution". Journal of the Science of Food and Agriculture. 100 (14): 5083–5092. doi:10.1002/jsfa.9346. ISSN 1097-0010. PMID 30191570.
  104. ^ Lowenberg-DeBoer, James; Erickson, Bruce (2019). "Setting the Record Straight on Precision Agriculture Adoption". Agronomy Journal. 111 (4): 1552. doi:10.2134/agronj2018.12.0779. ISSN 0002-1962.
  105. ^ Shepherd, Mark; Turner, James A.; Small, Bruce; Wheeler, David (2013). "Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the 'digital agriculture' revolution". Journal of the Science of Food and Agriculture. 100 (14): 5083–5092. doi:10.1002/jsfa.9346. ISSN 1097-0010. PMID 30191570.
  106. ^ "GitHub - InformationUpdates/SMARTFARM: Irrigation calculations for cultivating vegetables and fruits". GitHub.
  107. ^ Jump up to: a b c d Asian Development Bank (2018). "Internet plus agriculture: a new engine for rural economic growth in the People's Republic of China". Asian Development Bank. doi:10.22617/TCS189559-2. ISBN 9789292613235.
  108. ^ Arese Lucini, Okeleke, and Tricarico (2016). "Analysis: Market size and opportunity in digitizing payments in agricultural value chains". GSMA Intelligence.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  109. ^ Jump up to: a b 프로토팝과 샤노얀 2016에서 인용한 국제전기통신연합. "개발도상국의 농식품 공급망에서 빅데이터와 소자본 농업인: 빅데이터 활용" 국제식품 농업경영검토 특별호 - 제19권 A호, 2016.
  110. ^ Ji, Rozelle, Huang, Zhang, and Zhang (2016). "Are China's Farms Growing?" (PDF). China & World Economy. 24 (1): 41–62. doi:10.1111/cwe.12143. S2CID 35175511.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  111. ^ Bukht and Heeks (2018). "Development Implications of Digital Economies: Digital Economy Policy in Developing Countries". Centre for Development Informatics Global Development Institute, SEED - Economic and Social Research Council. Paper no. 6.
  112. ^ Jump up to: a b 반에스, 우다드 2017. "4장: 디지털 시대의 농업과 식품 시스템의 혁신." 세계혁신지수 2017.
  113. ^ Finistere Ventures, LLC (2018). "2018 Agtech Investment Review" (PDF).
  114. ^ Acheampong (2019). "The nature of corporate digital agricultural entrepreneurship in Ghana". Digital Entrepreneurship in Sub-Saharan Africa. Palgrave Studies of Entrepreneurship in Africa: 175–198. doi:10.1007/978-3-030-04924-9_8. ISBN 978-3-030-04923-2.
  115. ^ Disrupt Africa (2018). "Agrinnovating for Africa: Exploring the African Agri-Tech Startup Ecosystem Report 2018".
  116. ^ "Angola's go-to app for delivering live goats to your door". The Economist. 6 December 2018. ISSN 0013-0613. Retrieved 26 July 2019.
  117. ^ CTA, AROYIS, and Ashoka (October 2016). "Youth e-agriculture entrepreneurship" (PDF). ICT Update, Issue 83.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  118. ^ Sherafat and Lehr (2017). "ICT-centric economic growth, innovation and job creation 2017" (PDF). International Telecommunication Union.
  119. ^ Shepherd, Turner, Small, and Wheeler (2018). "Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the 'digital agriculture' revolution". Journal of the Science of Food and Agriculture. 100 (14): 5083–5092. doi:10.1002/jsfa.9346. PMC 7586842. PMID 30191570.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  120. ^ 폴록, R. 그리고 래머허트, D. 2019. "전 세계에 공개되는 데이터: 유럽 연합." T. Davies, S. Walker, M. Rubinstein, F.에서. Perini(Eds). 열린 데이터의 상태: 역사지평선(pp. 465-484) 케이프 타운과 오타와: 아프리카 마인드와 국제 개발 연구 센터.
  121. ^ Fleming, Jakku, Lim-Camacho, Taylor, and Thorburn (2018). "Is big data for big farming or for everyone? Perceptions in the Australian grains industry". Agronomy for Sustainable Development. 38 (24). doi:10.1007/s13593-018-0501-y.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  122. ^ Jump up to: a b Wiseman, Leanne; Sanderson, Jay; Zhang, Airong; Jakku, Emma (2019). "Farmers and their data: An examination of farmers' reluctance to share their data through the lens of the laws impacting smart farming". NJAS - Wageningen Journal of Life Sciences. 90–91: 100301. doi:10.1016/j.njas.2019.04.007.
  123. ^ Jump up to: a b "DLG e.V. - Digital Agriculture - Opportunities. Risks. Acceptance". www.dlg.org. Retrieved 26 July 2019.
  124. ^ 2014년 하순, Orts and Spigonardo 2014년, Sonka 2014년, Van't Spijker 2014년, 모두 Wolfert, Ge, Verdouw 및 Bogaardt 2017년 인용. "스마트농업 빅데이터 검토" 농업 시스템, 153, 페이지 69-80.
  125. ^ 유럽 의회 연구 서비스 2017. "유럽의 정밀 농업: 법적, 사회적, 윤리적 고려." 2017년 11월 13일 유럽의회 싱크탱크.
  126. ^ 에 인용된 고단.
  127. ^ "Business Secretary calls for new tech revolution in agriculture". GOV.UK. Retrieved 26 July 2019.
  128. ^ Michalopoulos, Sarantis (30 October 2018). "Greek plan to digitise agriculture wins EU approval". euractiv.com. Retrieved 26 July 2019.
  129. ^ "National Institute of Food and Agriculture ". nifa.usda.gov. Retrieved 11 August 2021.
  130. ^ "NSF - National Science Foundation". nsf.gov. Retrieved 11 August 2021.
  131. ^ "Home". Internet of Things for Precision Agriculture. Retrieved 11 August 2021.
  132. ^ "COALESCE COntext-Aware LEarning for Sustainable CybEr-agricultural systems". Retrieved 11 August 2021.
  133. ^ "Digital Agriculture: feeding the future". Project Breakthrough. Retrieved 10 December 2018.
  134. ^ Blahe, Wahyu (10 November 2019). "Digital Farmers". petanidigital.id. Retrieved 12 December 2020.