디지털 트윈이 농업 효율성에 미치는 영향

디지털 혁신과 농업의 교차점은 농업의 효율성과 지속 가능성을 향상시킬 수 있는 수많은 기회를 제공합니다. 이 분야에서 가장 주목할 만한 기술 발전 중 하나는 디지털 트윈의 적용입니다. 농업 분야의 디지털 트윈은 농업 시스템, 프로세스 또는 제품의 가상 모델을 의미합니다. 실시간 데이터로 지속적으로 업데이트되는 이러한 모델을 통해 농부들은 정확한 의사결정을 내리고, 프로세스를 최적화하며, 미래의 결과를 예측할 수 있습니다.

1. 디지털 트윈 소개
2. 디지털 트윈이란 무엇인가요?
3. 디지털 트윈이 농업을 혁신하는 방법 및 사용 사례
4. 디지털 트윈의 사례 연구 및 현재 적용 사례
5. 농업에서 디지털 트윈의 단계별 구현 5.
6. 도전 과제 및 고려 사항
7. 농업 분야 디지털 트윈의 미래

디지털 트윈을 농업 관행에 통합함으로써 농부들은 복잡한 데이터를 시각화하고, 다양한 선택이 작물 수확량에 미치는 영향을 시뮬레이션하며, 궁극적으로 자원을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 환경 영향과 운영 효율성을 모두 해결하여 농업 운영의 지속가능성에도 크게 기여합니다.
농업이 기후 변화, 자원 부족, 식량 수요 증가라는 도전에 직면함에 따라 디지털 트윈은 이러한 압박에 적응하고 번영하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이 기술을 사용하면 농업 환경 내의 복잡한 상호 작용을 더 깊이 이해할 수 있어 정보에 입각한 의사 결정과 탄력적인 농업 시스템을 구축할 수 있습니다.

농업 전문가들은 디지털 트윈을 통해 이전과는 전혀 다른 방식으로 운영을 감독하고 조정할 수 있게 되었습니다. 이 새로운 기술은 농업에 지식을 적용하는 방식을 재편하여 전통적인 관행에서 데이터 기반의 정밀한 농업으로 전환하고 있습니다.

퍼셀과 노이바우어(2022) 참고,

"디지털 트윈은 실시간 데이터로 업데이트되는 가상 표현을 제공하여 농업을 동적으로 이해하고 상호 작용하는 방식에 대한 패러다임의 변화를 나타냅니다."

이러한 혁신의 중요성을 더욱 강조하는 프라운호퍼 IESE(2020)는 다음과 같이 강조합니다,

"농업에 디지털 트윈을 도입함으로써 사이버 물리 시스템을 농업 관행에 통합하는 농업 4.0을 향한 중요한 진전이 이루어졌습니다."

이러한 인사이트는 디지털 트윈이 농업 부문에 미치는 혁신적인 영향을 강조합니다.

2. 디지털 트윈이란 무엇인가요?

디지털 트윈은 물리적 물체, 시스템 또는 프로세스를 정확하게 반영하도록 설계된 가상 모델입니다. 이 기술은 실시간 데이터, 시뮬레이션, 머신 러닝, 추론을 통합하여 다양한 산업 분야의 의사 결정 프로세스를 개선합니다. 디지털 트윈은 물리적 물체나 시스템을 미러링함으로써 기업이 물리적으로 상호작용하지 않고도 제품이나 프로세스의 수명 주기를 시뮬레이션, 예측, 최적화할 수 있게 해줍니다.

디지털 트윈의 핵심 구성 요소

센서 및 IoT 디바이스: 이러한 구성 요소는 물리적 요소로부터 실시간 데이터를 수집합니다. 디지털 트윈의 데이터가 실제 사물이나 시스템의 현재 상태를 반영하도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 분석 플랫폼: 이러한 플랫폼은 센서에서 수집한 데이터를 처리하고 분석하여 인사이트를 생성합니다. 이를 통해 사용자는 물리적 상대방의 행동을 이해하고 예측하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
시뮬레이션 모델: 시뮬레이션 모델은 데이터 분석을 통해 생성된 인사이트를 사용하여 다양한 조건에서 물리적 개체나 시스템이 어떻게 작동하는지 재현합니다. 이는 테스트, 최적화 및 예측에 매우 중요합니다.

고급 기술과의 통합

디지털 트윈은 첨단 기술과의 통합을 통해 크게 향상되었습니다:

사물 인터넷(IoT)을 통해 디지털 트윈과 물리적 트윈 간의 원활한 통신이 가능합니다.

인공 지능 (AI) 및 머신 러닝(ML)은 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 변화하는 조건에 적응할 수 있는 예측 분석 및 적응형 학습 기능을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅은 대규모 데이터 세트와 복잡한 시뮬레이션을 처리하는 데 필요한 확장성을 제공합니다.

산업 적용 및 사례 디지털 트윈은 다양한 분야에 걸쳐 적용되고 있습니다:

헬스케어: 화이자 같은 기업은 약물 개발 및 테스트에 디지털 트윈을 사용하여 실제 임상시험 없이 다양한 시나리오에서 약물의 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다(디지트윈 컨설팅) (XB 소프트웨어).
제조: 자동차 및 항공우주와 같은 산업에서 디지털 트윈은 생산 공정과 설계를 최적화하여 효율성을 개선하고 실제 프로토타입의 필요성을 줄여줍니다.
도시 계획 및 인프라: 도시 및 인프라 프로젝트를 모델링하는 데 사용되어 기획자가 레이아웃을 최적화하고 다양한 시나리오의 영향을 예측하는 데 도움이 됩니다(탈레스 그룹).

디지털 트윈의 이점

디지털 트윈을 구현하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다:

향상된 의사 결정: 디지털 트윈은 다양한 조건에서 시스템과 프로세스가 어떻게 작동하는지에 대한 포괄적인 뷰를 제공함으로써 기업이 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다(Matterport).
효율성 향상: 프로세스 최적화, 예측 유지 관리를 통한 다운타임 감소, 물리적 프로토타입의 필요성을 제거하여 비용 절감에 도움이 됩니다(맥킨지 & 컴퍼니).
향상된 제품 품질 및 혁신: 디지털 트윈은 새로운 아이디어를 시뮬레이션하고 잠재적인 문제를 사전에 파악하여 제품의 지속적인 개선과 혁신을 촉진합니다.

디지털 트윈은 물리적 자산의 동적 디지털 표현을 생성함으로써 시스템을 더 깊이 이해하고, 운영 효율성을 높이며, 결과의 예측 가능성을 개선할 수 있다고 Agrimetrics와 연구원 Purcell 및 Neubauer와 같은 출처에서 언급하고 있습니다.Matterport).

3. 디지털 트윈이 농업을 혁신하는 방법 및 사용 사례

농업 분야의 디지털 트윈은 정보 기술과 전통적인 농업 관행의 교차점에서 중요한 진화를 의미합니다. 디지털 트윈은 개별 식물, 가축, 경작지, 전체 생태계 등 물리적 농장 자산에 대한 역동적인 실시간 가상 모델을 생성함으로써 농업 운영에 대한 심층적인 이해와 정확한 관리를 가능하게 합니다. 디지털 트윈은 IoT 센서, 위성, 드론, 기상 관측소 등 무수히 많은 출처의 데이터를 활용하고 고급 알고리즘을 적용하여 농업의 의사 결정 과정을 최적화합니다.

농업 분야의 디지털 트윈 활용 사례

정밀 농업 및 수확량 최적화

정밀 농업의 영역에서 디지털 트윈은 전례 없는 규모로 데이터를 통합하고 분석하는 데 탁월합니다. 예를 들어, 농경지의 디지털 모델은 다양한 기상 시나리오에서 다양한 농업 개입이 작물 수확량에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 통해 농부들은 심기, 관개, 비료, 수확 시기에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 애그리메트릭스가 강조한 바와 같이, 디지털 트윈을 적용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

"작물 건강을 정밀하게 모니터링하고 관리하여 수확량이 201% 증가했습니다."

데이터 기반 전략이 어떻게 생산성과 수익성을 직접적으로 향상시킬 수 있는지 보여줍니다.
정밀 농업에 대해 자세히 알아보세요.

리소스 관리 및 지속 가능성

또한 디지털 트윈은 최적의 리소스 활용을 보장함으로써 중요한 지속가능성 문제를 해결합니다. 디지털 트윈은 물과 화학물질의 분배와 사용을 보다 효율적으로 관리하여 유출과 농업이 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 이러한 모델은 토양 상태와 작물의 건강을 면밀히 모니터링하여 필요한 물과 영양분의 양을 정확하게 파악함으로써 낭비를 크게 줄이고 농업 관행의 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

가축 관리

가축 관리에서 디지털 트윈은 동물에 부착된 센서를 통해 데이터를 수집하여 건강과 생산성을 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 이러한 쌍둥이는 움직임, 행동, 생체 신호를 추적하여 건강 문제를 조기에 경고함으로써 동물 복지를 개선하고 폐사율을 줄일 수 있습니다. 이 기술을 통해 농부들은 개별 동물의 필요에 따라 축산 방식을 맞춤화하여 동물의 건강과 생산성을 최적화할 수 있습니다.

농장 장비 및 기계 최적화

디지털 트윈은 농기계와 장비에도 적용되어 예측 유지보수 및 운영 효율성을 높여줍니다. 디지털 트윈은 트랙터와 기타 기계의 데이터를 분석하여 장비의 고장 시기를 예측하고 예방적 유지보수를 제안합니다. 이는 비용이 많이 드는 다운타임을 방지할 뿐만 아니라 장비의 수명을 연장하는 데도 도움이 됩니다.

공급망 및 시장 접근

더 넓은 범위에서 디지털 트윈은 농업 공급망을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 디지털 트윈은 시장 수요와 공급 변동을 시뮬레이션하여 농부들이 보다 효과적으로 작물 생산 계획을 세울 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 생산량을 시장 수요에 더 가깝게 조정하여 과잉과 부족을 줄이고 수익성을 개선할 수 있습니다.

환경 영향 및 규정 준수

디지털 트윈은 환경 모니터링과 규제 준수에도 중요한 역할을 합니다. 디지털 트윈은 환경 규제 및 표준에 대한 농업 관행을 추적하고 검증하여 농업 관행이 지속 가능하고 현지 및 국제법을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

광범위한 디지털 에코시스템과의 통합

마지막으로, 디지털 트윈은 독립적으로 운영되지 않습니다. 디지털 트윈은 기상학, 수문학, 시장 경제학 등 인접 분야의 데이터를 통합하여 더 광범위한 디지털 에코시스템에 통합되는 경우가 많습니다. 이러한 통합은 수확량과 수익을 극대화할 뿐만 아니라 미래 세대를 위한 자원 유지에도 초점을 맞춘 농업 관리에 대한 총체적인 접근을 가능하게 합니다.

디지털 트윈 컨소시엄에서 제안하는 것처럼,

“디지털 트윈은 농업 프로세스 혁신의 초석이 되어 위험 부담 없이 실험할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.”

이는 농업 분야에서 디지털 트윈의 광범위한 가치 제안을 요약한 것으로, 농업 부문의 위험 완화, 혁신 및 지속적인 개선을 위한 중추적인 도구로서의 역할을 강조합니다.

4. 농업 분야 디지털 트윈의 사례 연구 및 현재 적용 사례

디지털 트윈 컨소시엄
디지털 트윈 컨소시엄은 농업을 포함한 다양한 분야에서 디지털 트윈 기술의 통합을 선도하고 있습니다. 디지털 트윈을 활용하여 식음료 분야의 문제를 해결하고 지속 가능성과 공급망 효율성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 컨소시엄의 이니셔티브는 생산에서 소비에 이르는 농산물의 수명 주기를 시뮬레이션하고 분석함으로써 공급망을 최적화하고 폐기물을 줄이며 식품 안전을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이러한 디지털 트윈은 작물 상태를 모니터링하고 결과를 예측하여 농업 프로세스에서 혁신과 위험 부담 없는 실험을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

애그리메트릭스
애그리메트릭스는 디지털 트윈을 활용하여 농업 관행을 크게 개선했습니다. 영국에서 토양 센서, 일기 예보, 위성 이미지의 데이터를 통합하여 밀 생산을 최적화하기 위해 디지털 트윈을 구현했습니다. 이 종합적인 디지털 트윈 모델을 통해 실시간 모니터링과 시나리오 시뮬레이션이 가능하여 관개 및 시비량을 정밀하게 조정할 수 있습니다. 그 결과 수확량이 크게 증가했으며, 애그리메트릭스는 "수확량이 201% 증가했다"고 보고하여 디지털 트윈이 작물의 건강을 증진하고 자원 배분을 최적화하는 데 효과적이라는 점을 강조했습니다. 애그리메트릭스 소개.

인텔리아
인텔리아스는 디지털 트윈 기술을 적용하여 현장 모니터링과 기후 위험 관리 등 다양한 농업 운영을 간소화합니다. 정밀 농업 기술을 통해 효율적이고 통제된 농업 환경을 조성하는 데 중점을 둡니다. 인텔리아스는 디지털 트윈을 사용하여 농부들이 물과 비료 등 자원 사용을 최적화함으로써 낭비를 줄이고 지속 가능한 관행을 개선할 수 있도록 돕습니다. 또한 디지털 트윈은 날씨 영향 예측과 기후 위험 관리를 지원하여 작물의 회복력과 수확량 예측 가능성을 높입니다. Intellias와 디지털 트윈 구현 방법에 대해 자세히 알아보세요.

SEKAI
주로 풍력 터빈 관련 작업으로 잘 알려져 있지만, SEKAI는 디지털 트윈 기술을 농업에 적용하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 실시간 데이터 수집과 예측 유지보수를 포함하는 이들의 방법론은 장비 효율성과 환경 조건이 작물의 성공에 중요한 농업 환경에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 이러한 적용 사례는 디지털 트윈의 다재다능함과 초기 애플리케이션을 넘어서는 잠재력을 보여줍니다.

이 사례 연구는 농업 분야에서 디지털 트윈의 혁신적 잠재력을 보여줍니다. 디지털 트윈은 상세한 분석과 시뮬레이션을 통해 농업 전문가에게 생산성, 지속 가능성 및 자원 효율성을 향상시키는 고급 도구를 제공하여 보다 혁신적이고 탄력적인 농업 시스템을 향한 실질적인 진전을 이룰 수 있게 해줍니다.

농업 분야의 디지털 트윈 개념

5. 농업에서 디지털 트윈의 단계별 구현 5.

농업 분야에서 디지털 트윈을 구현하는 것은 첨단 기술을 활용하여 농업의 물리적 운영을 반영하고 개선하는 혁신적인 프로세스입니다. 이 단계별 가이드는 개념화부터 실행까지 디지털 트윈을 효과적으로 배포하는 방법에 대한 자세한 지침을 제공합니다.

1단계: 인프라 설정

농업 분야에서 디지털 트윈을 위한 인프라를 구축하는 것은 디지털 트윈 시스템의 중추를 구성하는 필수 하드웨어 및 연결 솔루션을 배포하는 중요한 첫 단계입니다.

주요 하드웨어 요구 사항:

센서: 농장 전체에 다양한 센서를 배치하여 토양 수분 수준, 온도, pH 수준, 작물 건강 지표와 같은 중요한 매개변수를 지속적으로 모니터링하세요. 이러한 센서는 디지털 트윈 시스템에 공급되는 주요 데이터 수집 지점을 형성합니다.
IoT 디바이스: 센서 데이터를 원활하게 전송할 수 있는 견고한 IoT 디바이스를 구현하세요. 이러한 디바이스는 다양한 농업 환경에서 작동할 수 있어야 하며, 기상 조건 및 기타 물리적 장애에 대해 탄력적으로 대응할 수 있어야 합니다.
연결 인프라: Wi-Fi, LoRaWAN 또는 셀룰러 네트워크와 같은 기술을 사용하여 안정적인 연결 프레임워크를 구축합니다. 이 인프라는 팜의 다양한 지점에서 수집된 데이터가 손실 없이 실시간 또는 예정된 간격으로 전송되도록 보장해야 합니다.

2단계: 데이터 수집 및 관리

농업 분야에서 디지털 트윈의 성공을 위해서는 효과적인 데이터 수집과 관리가 무엇보다 중요합니다. 이 단계는 현장에서 흘러나오는 데이터를 정확하고 시의적절하며 안전하게 처리할 수 있도록 보장합니다.

데이터 관리 전략:

데이터 수집 프로토콜: 데이터 수집 빈도 및 효과적인 모델링에 필요한 특정 데이터 포인트를 포함하여 데이터 수집 방법에 대한 명확한 프로토콜을 정의합니다.
데이터 통합: 기상 관측소, 농장 장비, 외부 데이터 서비스 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 디지털 트윈의 데이터 집합을 강화합니다.
데이터 보안 및 무결성: 무단 액세스로부터 데이터를 보호하고 무결성을 보장하기 위해 강력한 보안 조치를 구현합니다. 여기에는 데이터 전송 암호화 및 보안 스토리지 솔루션이 포함될 수 있습니다.

3단계: 모델 개발 및 통합

디지털 트윈이 효과적인 의사결정 도구로 기능하려면 실제 농장의 정확한 모델을 개발하는 것이 필수적입니다. 이 모델은 실시간 데이터와 원활하게 통합되고 현재 상황을 반영하여 동적으로 업데이트되어야 합니다.

모델링 기법:

시뮬레이션 모델: 현재 데이터 입력을 기반으로 미래의 농장 상황을 예측할 수 있는 상세한 시뮬레이션 모델을 개발합니다. 여기에는 다양한 기상 조건에서의 작물 성장 모델과 해충 침입 시나리오가 포함될 수 있습니다.
머신 러닝 모델: 머신러닝 알고리즘을 활용하여 디지털 트윈의 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 이러한 모델은 과거 데이터를 학습하여 예측 및 운영 제안을 개선할 수 있습니다.

4단계: 분석 및 적용

마지막 단계는 수집된 데이터와 모델 결과를 분석하여 농장 운영과 생산성을 향상시키는 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것입니다.

분석 애플리케이션:

예측 분석: 디지털 트윈을 사용하여 농작물 수확량, 해충 공격, 리소스 필요량을 예측하는 예측 분석을 수행하여 사전 예방적인 농장 관리가 가능합니다.
실시간 의사 결정: 디지털 트윈의 실시간 데이터와 동적 모델링 기능을 활용하여 현재 농장 상황에 따라 관개 조정 및 자원 할당과 같은 즉각적인 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

혜택:

운영 효율성 향상: 디지털 트윈은 지속적인 모니터링과 예측 분석을 통해 농장 운영을 간소화하고, 낭비를 줄이며, 리소스 사용을 최적화합니다.
농작물 수확량 향상: 디지털 트윈은 작물 건강에 영향을 미치기 전에 위험을 예측하고 완화함으로써 작물 수확량과 전반적인 농장 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

농업 분야에서 디지털 트윈을 구현하는 것은 복잡하지만 농업 운영의 효율성과 생산량을 크게 향상시킬 수 있는 보람 있는 노력입니다. 이러한 세부 단계를 따르면 농부와 농업 관리자는 이 첨단 기술의 잠재력을 충분히 활용할 수 있습니다.

6. 도전 과제 및 고려 사항

농업 분야에서 디지털 트윈을 구현하려면 기술, 보안, 윤리적 문제로 이루어진 복잡한 환경을 헤쳐나가야 합니다. 농업 운영을 개선하는 데 있어 디지털 트윈 기술의 효과와 무결성을 보장하기 위해서는 각 측면을 세심하게 관리해야 합니다.

기술적 과제
디지털 트윈의 성공 여부는 활용하는 데이터의 정확성과 신뢰성에 달려 있습니다. 퍼셀과 노이바우어가 2022년에 언급한 바와 같이,

"디지털 트윈의 정확도는 수집된 데이터의 품질에 따라 달라지므로 신뢰할 수 있는 모델을 확보하는 데 상당한 어려움이 있습니다."

이를 해결하기 위해서는 센서의 엄격한 캘리브레이션, 일관된 데이터 검증 관행, 다양한 데이터 소스의 통합을 통해 단일 데이터 장애 지점을 완화하는 것이 필수적입니다.
시스템 통합 또한 중요한 장애물입니다. 센서, IoT 디바이스, 데이터 관리 플랫폼, 사용자 인터페이스 등 다양한 기술 구성 요소가 원활하게 작동하도록 하려면 유지 관리와 확장성이 용이한 모듈식 시스템 설계가 필요합니다.

사이버 보안 조치
민감한 농장 데이터가 중앙 집중화되어 있기 때문에 무단 액세스 및 사이버 위협으로부터 보호하려면 강력한 사이버 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 전송을 위한 종단 간 암호화, 정기적인 보안 감사, 국제 데이터 보호 규정 준수가 포함됩니다. 또한 데이터 유출을 방지하고 시스템 복원력을 강화하기 위해서는 사이버 보안 모범 사례에 대한 직원 교육이 필수적입니다.

윤리 및 개인정보 보호 문제
디지털 트윈의 활용은 농업 데이터의 소유권과 사용에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 2020년 프라운호퍼 IESE의 전문가들이 강조한 바와 같이,

"디지털 트윈은 상당한 이점을 제공하지만, 농민의 권리를 보호하기 위해 데이터 프라이버시와 보안에 대한 신중한 고려가 필요합니다."

농가가 자신의 데이터에 대한 소유권과 통제권을 유지하려면 데이터 수집 전에 투명한 데이터 처리 관행과 동의 프로토콜을 구현해야 합니다.

또한, 농장 데이터의 개인정보를 보호하는 것은 위협으로부터 데이터를 보호하는 것뿐만 아니라 부당하게 악용되지 않도록 하는 것이기도 합니다. 데이터 익명화 기술과 엄격한 액세스 제어를 구현하는 것은 개인의 개인정보를 보호하고 오용을 방지하는 데 필수적인 단계입니다.

이러한 과제를 효과적으로 해결하려면 기술적 효율성, 강력한 보안 조치, 윤리적 고려 사항을 우선시하는 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다. 농업 부문은 이러한 문제를 성실히 해결함으로써 디지털 트윈의 혁신적인 이점을 충분히 활용하는 동시에 농업인의 이익과 데이터 무결성을 보호할 수 있습니다. 이러한 신중한 고려는 신뢰를 조성하고 농업 산업 전반에 걸쳐 디지털 트윈 기술의 광범위한 채택을 장려하는 데 도움이 될 것입니다.

7. 농업 분야 디지털 트윈의 미래

농업 분야에서 디지털 트윈 기술의 진화는 농업 환경을 재편할 수 있는 혁신의 힘으로 점점 더 인정받고 있습니다. 이러한 기술이 AI 및 자동화 시스템과 같은 새로운 기술과 더욱 긴밀하게 통합되면서 의사 결정, 운영 효율성 및 지속 가능성을 향상시킬 수 있는 잠재력이 크게 증폭되고 있습니다.

기술 발전 및 통합

디지털 트윈은 농업 작업의 디지털 복제본을 생성하여 물리적 프로세스와 관리 및 제어를 원활하게 분리할 수 있습니다. 이러한 기능은 직접적인 수동 개입 대신 실시간 디지털 정보를 기반으로 농업 운영을 원격으로 관리할 수 있게 하여 보다 정확하고 시기적절한 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다. Verdouw와 그의 동료들은 이러한 통합의 혁신적 특성을 강조합니다:

"디지털 트윈을 농장 관리의 중심 수단으로 사용하면 물리적 흐름과 계획 및 제어를 분리할 수 있습니다."

AI 기술이 더욱 통합됨에 따라 디지털 트윈은 농업 분야에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 퍼셀과 노바우어는 이러한 트렌드를 강조하며 "AI 통합이 심화됨에 따라 디지털 트윈은 농업 혁신의 다음 물결을 주도하는 데 더욱 중추적인 역할을 하게 될 것"이라고 말합니다.

확장성 및 글로벌 영향력

디지털 트윈의 확장성은 소규모 농장에서 대규모 농업 기업까지 그 혜택을 확대하여 전 세계 농업 관행을 개선할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 확장성은 운영 효율성을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄일 뿐만 아니라 다양한 농업 환경에서 지속 가능한 관행을 폭넓게 채택할 수 있도록 지원합니다. 프라운호퍼 IESE의 연구원들은 다음과 같이 제안합니다.

"향후 디지털 트윈의 발전은 예측 기능을 향상시키고 농업의 더 많은 측면에 적용 가능성을 확대하는 데 초점을 맞출 것입니다."

디지털 트윈이 이 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 엄청난 잠재력을 보여줍니다.

도전과 지속적인 발전

전망은 밝지만, 농업 분야에서 디지털 트윈의 잠재력을 완전히 실현하기 위한 여정에는 난관이 없는 것은 아닙니다. 이러한 시스템의 정확성은 데이터 품질과 통합 기능에 크게 좌우되며, 이는 실제 상황을 정확하게 반영하는 신뢰할 수 있는 모델을 만드는 데 필수적입니다. 이러한 과제를 해결하고 디지털 트윈의 예측 기능을 향상시키며 농업의 모든 측면에 걸쳐 적용 가능성을 확대하려면 IoT 및 AI 기술의 지속적인 발전이 필수적입니다.

광범위한 채택 장려

농업 부문은 디지털 트윈 기술의 도입과 통합을 적극적으로 수용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 새로운 차원의 효율성과 지속가능성을 확보하여 농업 부문이 더욱 발전된 정밀 기반 농업 관행으로 나아갈 수 있습니다. 디지털 트윈의 혁신적 잠재력은 단순한 운영 개선을 넘어 전 세계적으로 보다 지속가능하고 생산적인 농업 시스템으로의 혁신적인 변화를 약속합니다.

농업에 디지털 트윈 기술을 도입하는 것은 단순히 기술 통합의 진전일 뿐만 아니라 농업이 더 스마트하고 연결되며 글로벌 식량 시스템 수요에 맞춰 지속 가능한 미래를 향한 중요한 도약을 의미합니다. 퍼셀과 노이바우어가 적절하게 표현한 것처럼 말입니다,