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스마트팜의 센서 시스템과 제어 알고리즘은 환경을 제어하는 데 그치지 않는다. 온도, 습도, 광량, CO₂, 토양 수분, EC, 양액량, 생장 속도, 병해 이력, 수확 시점, 유통 흐름까지 이 모든 요소는 결국 작물 하나하나의 생애를 데이터화한 기록으로 남는다. 하지만 이 데이터가 단순히 모니터링을 위한 숫자에 머무른다면, 스마트팜은 진정한 진화를 이루지 못한다. 이제는 작물 생애 데이터를 하나의 ‘생산 자산’으로 전환하고, 그 데이터를 통해 농장 전체의 운영 전략을 구조화하며, 장기적 수익성과 신뢰성의 기반으로 삼아야 할 시점이다. 본문에서는 스마트팜 메타데이터의 구조적 유형을 정리하고, 그것이 어떻게 자산으로 전환 가능한가, 운영성과의 근거로 기능할 수 있는가, 그리고 데이터 기반 농업이 어떤 철학을 ..

스마트팜 기술이 자동화를 넘어 판단의 영역으로 확장되면서, 가장 근본적인 농업의 질문인 ‘무엇을 심을 것인가’조차 인공지능의 분석 결과에 의해 제안되는 흐름이 나타나고 있다. 이는 단순한 품종 선택의 편의를 넘어서, AI가 작물 재배의 출발점과 전략을 설계하는 역할로 진입하고 있다는 것을 의미하며, 그 안에는 환경적 조건, 수익성, 작물 생리, 유통 전략, 기후 적응성 등 수십 가지 요소들이 하나의 판단 구조 안에 포함된다. 그러나 AI가 제안하는 품종 추천은 그 자체로 중립적이지 않으며, 어떤 데이터를 입력받았는가, 어떤 알고리즘을 사용했는가, 어떤 가중치가 반영되었는가에 따라 전혀 다른 결과를 도출하게 된다. 이 글은 스마트팜에 적용되고 있는 AI 품종 추천 시스템의 구조적 작동 원리를 해부하고, 그..