생산. 가공. 유통. 소비 등의 가치사슬을 위한 농업 전단계에 걸친
생산자, 산지, 품목 데이터의 수집과 분석이 중요해지고 있습니다.
유럽과 미국의 스마트농업이 성공을 거두고 있는 것은 자국의 농업 구조 및 데이터를
분석하여 특성에 맞는 스마트 농업을 추구하고 있기 때문입니다.
국내 산지혁신 사업의 기초가 되는 생산자의 데이터 수집과 관리, 분석을 통해서
딥러닝 모델을 개발하여 효율적인 생산자 관리를 하고 있습니다.
산지혁신을 위한 조직화사업, 생산자 전수조사 및 생산자 프로그램 개발 등과 같은
인공지능 데이터 수집, 분석, 학습에 필요한 자료를 제공할 수 있습니다.
예: 사과품목 재배 지역의 생산자 특성 / 재배 면적 / 주수 / 주령 / 품종 / 생산량 추이 변화 수집 및 분석
기후변화에 따른 생산량 추이데이터 다변량 분석 및 인공지능 모델 개발
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농림축산식품부, 산물 산지유통센터(APC) 스마트화로 산지 유통 규모화, 디지털 전환 정보 필요
