1) 본고는 한국지역정보개발원의 디지털정책자료로서, 디지털 기술을 활용한 청년층의 귀농 및 농촌 정착 사례를 분석, 구체적인 방안을 제시한 ‘지방소멸 대응을 위한 AI 기반 스마트 농업 활용 방안(디지털정책기획부 임관순 책임)’의 내용임.

Ⅰ. 서론

청년층의 이촌향도 현상은 오랜 시간 지속되어 온 구조적 사회 현상으로, 산업화와 도시화의 진전에 따라 농촌지역의 고령화 및 인구 감소 문제를 심화시키는 주요 원인 중 하나로 지적된다. 특히 농촌을 떠나는 청년 인구의 지속적인 증가는 지방소멸이라는 중대한 위기로 이어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 정책적 대응이 이루어지고 있으며, 최근에는 디지털 기술을 활용한 농촌 활성화 방안이 주목받고 있다. AI 및 IoT 등을 활용한 스마트 기술은 농업 생산성을 개선함으로써 청년층의 농촌 정착을 유도할 수 있는 잠재력을 갖는다. 이에 본 연구는 디지털 기술을 활용한 청년층의 귀농 및 농촌 정착 사례를 분석하고, 이를 통해 지방소멸 문제에 대응할 수 있는 구체적인 방안을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 스마트 농업과 AI 기술의 발전 현황

스마트팜은 농업에 정보통신기술(ICT)을 접목하여 생산성과 효율성을 높이는 방식으로 발전해 왔다. 농촌진흥청이 제시한 한국형 스마트팜의 기술 세대 구분²⁾은 1세대부터 3세대까지 단계적으로 구성되어 있다. 1세대는 시설원예에서 환경 센서를 활용한 원격 제어 및 모니터링 중심의 자동화 기술이 도입되었으며, 현재 대부분의 일반 농가에서 사용되고 있는 수준이다. 이후 2세대는 데이터 기반의 작물 생육 분석과 처방, 클라우드 연계 제어 기능을 포함하며, 스마트팜 혁신밸리와 일부 선도 농가를 중심으로 점차 도입이 확산되고 있는 단계이다. 최근의 3세대 스마트팜 기술은 인공지능과의 융합을 통해 고도화되고 있으며, 이에 따라 다양한 AI 기반 기술이 실제 농업 현장에 적용되고 있다. 이러한 기술은 기존 1세대 중심의 시설 환경 제어를 넘어, 생육 분석, 자율 의사결정, 사용자 피드백 시스템 등으로 범위가 확장되고 있다.
다음은 이러한 기술을 제공하고 있는 주요 기업들의 사례를 통해 현재까지 구현된 농업용 AI 기술을 살펴보고자 한다. 2) ‘인공지능이 농사짓는 시대 (19.01.10)’ 기사 중 참고

1. Gamaya³⁾ - 정밀농업용 드론 센서 기반 투입량 제어 기술
Gamaya의 정밀 농업용 드론 센서는 이미지 기술을 활용해 작물의 생육 상태, 병해충 발생 여부, 토양의 수분 및 영양 상태 등을 고해상도로 분석한다. 수집된 데이터는 AI 기반 알고리즘을 통해 실시간으로 처리되며, 이를 바탕으로 비료, 농약, 물 등의 투입량을 자동 조절할 수 있다. 이 기술은 농작업의 효율성과 자원 절감, 생산성 향상에 기여하며, 기존의 획일적인 농업 방식에서 벗어나 개별 작물의 상태에 최적화된 맞춤형 농업을 가능하게 한다.
3) gamaya.com 홈페이지 참고

2. Priva ECO⁴⁾ - 디지털 트윈 기반 온실 환경 제어 시스템
Priva ECO는 온실의 에너지 비용을 자동으로 최적화하는 디지털 서비스로, 실시간 날씨 예보와 에너지 가격 데이터를 바탕으로 다양한 상황을 가정한 시나리오에 대해 시뮬레이션이 가능하다.시스템은 시뮬레이션 중 비용이 가장 효율적인 방안을 자동으로 선택하고, 기기를 통해 온실 환경에 즉시 적용한다. 이러한 시뮬레이션 기반 자율 제어는 식물 생장 조건을 유지하면서 에너지 소비를 줄이는 데 탁월하며, 실제 사례에서는 에너지 비용이 25% 이상 절감되기도 했다. 4) priva.com 홈페이지 참고

<Priva ECO - 디지털 트윈 기반 온실 환경 제어 시스템>

3. FarmWise ‘Titan FT‑5’⁵⁾ – 자율주행 잡초 제거 로봇
미국의 농업기술 스타트업 FarmWise가 개발한 ‘Titan FT-35’는 AI 기반 컴퓨터 비전과 자율주행 기술을 활용해 작물을 식별하고, 해당 작물 사이에 자라는 잡초만을 정밀하게 제거하는 농업용 로봇이다. 기존에는 잡초 제거를 위한 제초제 사용이 일반적이었으나, Titan은 비화학적 방법으로 환경에 해를 끼치지 않으면서도 작물에 손상을 주지 않고 작동할 수 있는 기술을 구현하였다. 이 기술은 노동력 부족 문제를 해결하면서 지속가능한 친환경 농업으로 전환하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 5) farmwise.io 홈페이지 참고

<FarmWise ‘Titan FT‑35’>

Ⅲ. 국내·외 스마트 농업 사례 : AI 기술 중심으로

앞서 소개한 최신 AI 스마트팜 기술이 국내외에서 어떻게 적용되고 있으며, 농촌 산업과 청년층 유입에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 구체적인 사례를 통해 살펴보고자 한다.

1. ‘2024 스마트농업 AI 경진대회’ – AI 기술을 활용한 딸기 재배 최적화 제안 (한국)
2024년 농림축산식품부와 한국농업기술진흥원이 개최한 스마트농업 AI 경진대회에서는 초보 농업인도 쉽게 작물 생육을 관리할 수 있도록 AI 기술을 활용한 ‘말하는 딸기’ 시스템⁶⁾이 최우수상을 받았다. 이 시스템은 경희대 교수 및 대학원생 팀이 우수 농가의 환경 및 생육 데이터를 기반으로, 생육 예측 모델을 학습시킨 후, 그 결과를 챗봇 형태로 제공하는 것이 특징이다. 사용자는 챗봇을 통해 생육 상태를 확인하고, 추천된 자동 관개 시점이나 생육 개선 조치를 실시간으로 받아볼 수 있다. 기존의 스마트팜이 고가의 장비와 전문 지식을 요구했다면, 이 시스템은 대화형 인터페이스를 통해 ICT 활용이 익숙하지 않은 고령 농가나 귀농인도 쉽게 재배를 시작할 수 있는 기반을 제공한다. 데이터 기반의 농업지원이 가능하다는 점에서 향후 공공 보급형 스마트팜 기술로서의 가능성도 주목받고 있다.
6) ‘인공지능에 빠진 딸기 (25.04.11)’ 기사 중 참고

2. Pinduoduo 스마트농업 대회⁷⁾ – AI 기반 온실 제어 기술 (중국)
중국의 전자상거래 플랫폼 Pinduoduo는 2023년 스마트농업 기술 경진대회를 개최하고, AI를 활용한 온실 재배 기술을 실증하였다. 참가자들은 AI 모델을 이용해 실내 온도, 습도, 일조량 등 다양한 환경 데이터를 자동으로 조절하면서 수경으로 작물을 재배하였다.
이 대회에서의 우승팀은 개발한 결과가 상업적으로 실행 가능함을 입증해야 하므로, 단순 기술 개발을 넘어 기술 실증의 장으로도 기능하였다. 이후 일부 기술은 중국 내 스마트팜 온실에 실제로 도입되어 민간 주도로 AI 기술과 농업을 연결한 대표적 사례로 평가된다.
7) ‘Pinduoduo designs soil-free farming event: from containers to tables, growing lettuce using AI (23.03.14)’ 기사 중 참고

3. DENSO⁸⁾ – 토마토 자동 수확 로봇 (일본)
DENSO는 2024년, 방울토마토를 전자동으로 수확하는 AI 기반 농업 로봇을 상용화하였다. 해당 로봇은 카메라 영상 데이터를 활용해 토마토의 숙성도를 판단하고, 일정 기준에 도달한 열매를 자동으로 가위를 이용해 수확하는 기능을 갖추고 있다. 또한 자율주행, 수확물 자동 분류, 수확 도구 자동 소독 등 자동차 센서 기술을 농업에 접목하였다. 기존 일본 농가에서 시범 운영된 이후 유럽 수출을 목표로 상용화되었으며, 향후 3년간 300대 수출을 계획 중이다. 이는 고령화 대응과 노동력 절감을 위한 실용적 AI 농업기술 도입 사례이다.
8) ‘デンソー、全自動トマト収穫ロボ公開 国内販売も検討 (24.06.19)’ 기사 중 참고

4. Legmin⁹⁾ – 농약 자동 살포 로봇 (일본)
일본의 스타트업 Legmin은 자동 농약 살포 로봇을 개발하고, 이를 단순 판매가 아닌 ‘서비스 모델’로 제공하고 있다. 로봇은 GPS와 카메라를 통해 논밭을 자동 주행하며, 양측 분사 장치를 통해 균일하게 농약을 살포한다. 전기로 충전하며 8시간 주행이 가능하고, 트럭을 통해 논밭 간 이동도 용이하다. 현재 사이타마현 지역의 20여 농가에 서비스를 제공 중이며, 작업 시간을 헥타르당 약 400분에서 250분으로 줄였다. 이 기술은 기후 변화에 따른 농작업 환경 악화 속에서 작업자 부담을 줄이고, 지역 기반 농업 서비스 산업으로 확대되고 있다. 9) ‘自動農薬散布サービスのレグミン、自律走行ロボでネギ農家の効率アップ (25.01.19)’ 기사 중 참고

5. 야스카와 전기¹⁰⁾ – 시든 잎 및 수확 자동화 로봇 (일본)
야스카와 전기는 일본 전국농업협동조합연합회(JA)와 함께 AI 농업 로봇을 개발하고 있으며, 시든 잎 제거와 작물 수확 자동화를 목표로 하고 있다. 해당 로봇은 영상 데이터를 AI가 분석하여 광합성을 방해하는 시든 잎을 판별하고 제거하며, 향후 수확 적기에 도달한 오이를 선별 수확하는 기능도 탑재할 예정이다. 실험농장은 사가현에 위치하며, 약 4,000㎡ 당 3~4대의 로봇을 투입할 경우 기존 10명의 잎 정리 작업을 3명 수준으로 줄일 수 있는 것으로 분석되었다. 이는 AI 기반 작물관리 기술이 인력 부족 해소에 실질적 도움을 줄 수 있음을 보여준다.
10) ‘自動農薬散布サービスのレグミン、自律走行ロボでネギ農家の効率アップ (25.01.19)’ 기사 중 참고

6. Darli¹¹⁾ – WhatsApp 기반 다국어 농업 챗봇 (가나 등 아프리카)
Darli는 가나 기반 농업 스타트업 Farmerline이 개발한 WhatsApp 기반 AI 챗봇 서비스로, 아프리카 농민들을 위해 다양한 언어로 농업 정보를 제공하는 서비스이다. 농민은 WhatsApp 메시지로 작물 병해충, 비료 사용법, 수확 시기 등 다양한 질문을 입력하면, AI가 이를 이해하고 각 지역에 맞는 정보를 제공한다. 2024년 기준 27개 언어를 지원하고 있으며, 11만 명 이상의 농민이 활용 중이다. 문해율이 낮고 인터넷 환경이 불안정한 지역 특성을 고려해, 데이터 사용량이 적고 음성 안내 기능도 제공되고 있다. 이 챗봇은 디지털 소외 계층의 정보 접근성을 개선하고, 농업 지식의 지역화·현지화를 촉진하는 도구로 기능하고 있다.
11) ‘A Chatbot for Farmers - Farmerline Darli AI (24.10.30)’ 기사 중 참고

7. Kissan AI ‘Dhenu’¹²⁾ – 농업 특화 AI 언어모델 (인도)
Dhenu는 인도 농업 분야에 특화된 인공지능 언어모델로, KissanAI가 2023년에 개발한 AI 서비스이다. 인도 농민들이 힌디어, 영어 등 자국 언어로 음성 질문을 입력하면 AI가 농업 관련 답변을 텍스트 및 음성으로 제공하는 기능을 제공한다. 2024년에는 UNDP와 협력하여 여성 농업인을 위한 농업교육 및 재배기술 전파에 활용되었으며, 해당 모델은 오픈소스로 배포되어 다양한 지역의 작물 환경에 맞게 재학습이 가능하도록 설계되었다.
Dhenu 2.0은 공공기관, 농협, 스타트업 등이 공동 개발·활용할 수 있어, 지역 맞춤형 농업 정보 시스템으로 발전할 가능성이 높다. AI 기술의 공공적 활용과 디지털 포용의 모범사례로 평가된다
12) ‘KissanAI Releases Experimental Research Preview of Dhenu2 for Climate-Resilient Agriculture (24.12.11)’ 기사 중 참고

Ⅳ. 시사점 및 앞으로의 방향

앞에서 살펴본 국내·외 AI 스마트팜 사례들은 기술이 실제 농업 현장에 어떻게 활용되고 있는지를 잘 보여준다. 이 사례들을 통해 알게 된 점들을 바탕으로, 앞으로 농촌 정착을 돕고 산업을 활성화하기 위해 어떤 노력이 필요할지 정리해 보았다.

1. 디지털 접근성을 높이기 위한 방법
‘말하는 딸기’, Dhenu, Darli 같은 사례들은 챗봇이나 음성 안내 기능을 통해 정보기술에 익숙하지 않은 사람도 쉽게 농사를 지을 수 있도록 도와준다. 하지만 실제 농촌에는 고령자나 소규모 농가가 많아서, 여전히 디지털 기술을 잘 활용하지 못하는 경우가 많다.
앞으로는 말로 작동하는 기기, 쉽게 사용할 수 있는 화면 구성, 지역별로 맞춤형 교육 프로그램을 만들어 농촌에서도 누구나 AI 기술을 사용할 수 있도록 해야 한다.

2. 청년이 귀농할 수 있도록 돕는 방안
AI 챗봇으로 작물 재배를 도와주거나 DENSO나 Legmin의 로봇과 같이 자동으로 물을 주는 기술은 농업에 처음 도전하는 사람도 쉽게 시작할 수 있도록 도와준다. 중국의 Pinduoduo 대회처럼 이런 기술이 청년 창업으로 이어지는 경우도 있었다.
앞으로는 스마트팜 기술을 활용한 창업 지원, 스마트팜 교육과 창업 연계를 위한 지역 프로그램, 실제 농장에서 시험해볼 수 있는 기회 제공 등을 통해 더 많은 청년이 귀농할 수 있도록 해야 한다.

3. 정부와 기업, 지역이 함께하는 협력 체계 필요
미국의 Titan FT-35나 중국의 Pinduoduo 사례 및 일본의 야스카와 전기는 공공기관이나 민간기업이 함께 새로운 기술을 시험해 보고, 실제 농가에서 활용되도록 이어지는 구조를 잘 보여준다.
우리나라에서도 정부, 기업, 농민이 함께 참여할 수 있는 실증사업을 확대하고, 시험 결과를 쉽게 공유할 수 있는 온라인 공간, 기술을 실제로 사용할 수 있도록 도와주는 제도가 필요하다.

4. 환경을 생각하는 스마트 농업으로 나아가야
Titan FT-35는 제초제를 사용하지 않고도 잡초를 제거할 수 있는 기술을 보여줬고, Pinduoduo의 온실 재배는 물과 에너지를 절약할 수 있었다.
앞으로는 환경을 덜 해치는 AI 기술에 대한 연구와 지원을 확대하고, 친환경 스마트팜 인증 제도나 탄소저감 농가에 대한 혜택 등도 함께 검토해야 한다.

5. 데이터를 잘 모아서 정책에 활용하는 구조 필요
AI 스마트팜은 작물의 생육 정보, 온도, 습도, 자동제어 이력 등 다양한 데이터를 실시간으로 쌓을 수 있다. 이 데이터를 잘 활용하면 지역별 맞춤 농업 정책이나 작물별 지원정책을 만들 수 있다.
이를 위해 농업 데이터 시스템을 잘 정리하고, 농가와 정책 기관이 함께 데이터를 공유하는 구조를 만드는 것이 중요하다.

Ⅴ. 결론

본 보고서에서는 현재 스마트팜 기술의 발전 단계를 검토하고, 국내외에서 실제로 활용되고 있는 AI 기반 농업 사례를 분석하였다. 이를 통해 자동화, 챗봇, 음성 인식, 자율주행, 데이터 기반 재배 등 다양한 기술이 농업 현장에 적용되고 있으며, 특히 청년 혹은 초보 농업인의 진입 장벽을 낮추고 정보 접근성을 확대하는 데 기여하고 있음을 확인하였다.
이러한 방향은 단순한 기술도입을 넘어, 지속가능한 농촌 산업의 재구성과 지방소멸 위기 대응이라는 정책적 목적과도 연결된다.
결국, AI 기술은 농업의 효율성과 지속 가능성을 높이는 동시에, 농촌 정착을 유도하고 지역사회의 활력을 되살리는 핵심 도구가 될 수 있다. 이를 위해서는 기술 자체의 발전뿐 아니라, 사람과 기술이 함께 작동할 수 있는 제도적 기반과 정책 환경 마련이 함께 이루어져야 할 필요가 있다.