사 업 명
(45) 농업빅데이터수집및생산성향상모델개발(R&D) (2332-305)
□ 사업 코드 정보
구분	회계	소관	실국(기관)	계정	분야	부문
코드	일반회계	농촌진흥청	연구정책국		100	101
명칭	농림수산	농업농촌
구분	프로그램	단위사업	세부사업
코드	2300	2332	305
명칭	농업기초기반및실용화기술개발	농업기술경영연구(일반)	농업빅데이터수집및생산성 향상모델개발(R&D)
□ 사업 성격
신규	계속	완료	예비타당성 실시여부	총사업비 관리대상	총액계상 예산사업	사업소관 변경정보
2025예산 시 소관
	○
□ 사업 지원 형태 및 지원율
직접	출자	출연	보조	융자	국고보조율(%)	융자율 (%)
○
□ 사업 소관부처 및 시행주체
사업명	구분
농업빅데이터수집및생산성향상모델개발(R&D)	소관부처	연구정책국
스마트농업팀
사업시행주체	직접수행

가. 예산 총괄표

(단위: 백만원, %)

사업명	2024년 결산	2025년 예산 본예산(A)	2026년		증감 (B-A)
			요구	조정(B)		(B-A)/A
농업빅데이터수집및생산성향상모델개발(R&D)	1,395	1,424	1,359	1,359	△65	△4.6

□ 기능별(내역사업별), 목별 예산 내역

(단위: 백만원)

	2024					2025							2026예산
	예산액 (추경)	예산 현액	집행액 [실집행액]	이월액	불용액	본예산	예산 현액	집행액 [실집 행액]	전년도 이월액 제외		이월	불용
									예산 현액	집행액 [실집행액]
○ 기능별 분류(합계)	1,420	1,420	1,395 [1,290]	-	25	1,424	1,424	1,394 [1,273]	1,424	1,394 [1,273]	-	30	1,359
․농업빅데이터활용모델및인공지능개발	1,420	1,420	1,395 [1,290]	-	25	1,424	1,424	1,394 [1,273]	1,424	1,394 [1,273]	-	30	1,359
○ 비목별 분류(합계)	1,420	1,420	1,395 [1,290]	-	25	1,424	1,424	1,394 [1,273]	1,424	1,394 [1,273]	-	30	1,359
․상용임금(110-03)	105	105	104	-	1	108	108	85	108	85	-	23	172
․일반수용비(210-01)	-	-	-	-	-	20	20	20	20	20	-	-	20
․공공요금및제세(210-02)	-	50	50	-	-	50	50	50	50	50	-	-	-
․복리후생비(210-12)	2	2	2	-	-	2	2	1	2	1	-	1	2
․시험연구비(210-13)	240	240	219	-	21	220	220	220	220	220	-	-	200
․관리용역비(210-15)	50	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
․업무추진비(240-02)	5	5	5	-	-	5	5	5	5	5	-	-	5
․포상금(310-03)	20	20	20	-	-	20	20	20	20	20	-	-	20
․고용부담금(320-09)	20	20	17	-	3	21	21	15	21	15	-	6	34
․연구개발활동비등(360-05)	957	957	957 [852]	-	-	960	960	960 [839]	960	960 [839]	-	-	890
․자산취득비(430-01)	21	21	21	-	-	18	18	18	18	18	-	-	16
○ 기능·비목별 분류(합계)	1,420	1,420	1,395 [1,290]	-	25	1,424	1,424	1,394 [1,273]	1,424	1,394 [1,273]	-	30	1,359
․농업빅데이터활용모델및인공지능개발	1,420	1,420	1,395 [1,290]	-	25	1,424	1,424	1,394 [1,273]	1,424	1,394 [1,273]	-	30	1,359
- 상용임금(110-03)	105	105	104	-	1	108	108	85	108	85	-	23	172
- 일반수용비(210-01)	-	-	-	-	-	20	20	20	20	20	-	-	20
- 공공요금및제세(210-02)	-	-	50	-	-	50	50	50	50	50	-	-	-
- 복리후생비(210-12)	2	2	2	-	-	2	2	1	2	1	-	1	2
- 시험연구비(210-13)	240	240	219	-	21	220	220	220	220	220	-	-	200
- 관리용역비(210-15)	50	50	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
- 업무추진비(240-02)	5	5	5	-	-	5	5	5	5	5	-	-	5
- 포상금(310-03)	20	20	20	-	-	20	20	20	20	20	-	-	20
- 고용부담금(320-09)	20	20	17	-	3	21	21	15	21	15	-	6	34
- 연구개발활동비등(360-05)	957	957	957 [852]	-	-	960	960	960 [839]	960	960 [839]	-	-	890
- 자산취득비(430-01)	21	21	21	-	-	18	18	18	18	18	-	-	16

나. 사업설명자료

1) 사업목적·내용

- (농업빅데이터수집및생산성향상모델개발) 디지털 기반의 스마트농업 기술 개발‧고도화 및 확산 대응을 위한 농업 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발

- (농업 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발) 수집 빅데이터 활용 스마트농업 기반 구축을 위한 시설원예, 노지, 과수 분야 생산성 향상 모델, 수확량 예측 모델 등 빅데이터‧AI 기반 스마트농업기술 개발 연구

2) 사업개요

□ 사업근거 및 추진경위

① 법령상 근거 및 조항 적시

ㅇ「농업·농촌 및 식품산업 기본법｣ 제28조, 제35조, 제36조 및 동법 시행령

* (제28조, 농업 관련 조합법인 및 회사법인의 육성) 농업의 생산성 향상과 농산물의 출하ㆍ유통ㆍ가공ㆍ판매ㆍ수출 등의 효율화를 위해 영농조합법인 및 농업회사법인의 육성에 필요한 정책을 수립 및 시행
(제35조, 농업 및 식품 관련 기술ㆍ연구 등의 진흥) 농업 및 식품 관련 산업의 생산성 및 경쟁력 향상을 위해 농업 생산기술, 농업 생산기반 정비기술, 농산물 생산 이후의 관리기술, 농업 경영기법, 농업인 안전작업기술, 농산물 유통기술, 농산물 가공ㆍ식품 제조기술 및 음식물 조리법 등에 관한 연구ㆍ개발ㆍ보급과 종합적인 계획 수립 및 시행
(제36조, 농업 및 식품 관련 산업의 기술개발 추진) 농업 및 식품 관련 산업의 기술 등을 신속하게 개발ㆍ보급하기 위하여 관련 연구기관 또는 단체 등에 농업 및 식품 관련 산업의 기술개발 연구 수행 및 자금 지원

ㅇ「농림식품과학기술육성법｣ 제6조 및 동법 시행령

* (제6조, 연구개발사업의 추진) 정부는 종합계획 및 시행계획을 효율적으로 추진하기 위하여 농림식품과학기술 연구개발사업을 하며, 이를 위한 연구 수행 및 지원을 할 수 있음

ㅇ「농촌진흥법｣ 제7조 및 동법 시행령

* (제7조, 연구개발사업의 실시) ① 농촌진흥청장은 연구개발사업을 효율적으로 추진하기 위하여 고유연구사업 이외의 공동연구사업 등을 실시할 수 있음. ② 제1항에 따른 공동연구사업은 분야별 연구과제를 선정하여「국가연구개발혁신법」제2조제3호에 따른 연구개발기관과의 협약을 맺어 실시함. ③ 농촌진흥청장은 공동연구사업 추진에 필요한 비용의 전부 또는 일부를 지원하기 위하여 제2항의 연구개발기관에 출연할 수 있음.

ㅇ「스마트농업 육성 및 지원에 관한 법률｣ 제11조 및 동법 시행령

* (제11조, 스마트농업 관련 기술개발 등) ① 농림축산식품부장관은 스마트농업 관련 기술 및 기자재의 개발을 촉진하기 위한 시책을 마련하여야 함. ② 농림축산식품부장관, 시‧도지사 또는 시장‧군수‧구청장은 스마트농업 관련 기술 및 기자재의 상용화를 촉진하기 위하여 해당 기술 및 기자재 검정을 지원할 수 있음. ③ 농림축산식품부장관, 시‧도지사 또는 시장‧군수‧구청장은 스마트농업 관련 기자재 등의 사용 방법에 관한 교육 등 사후관리를 원활하게 할 수 있도록 필요한 지원을 할 수 있음.

ㅇ「데이터산업법｣ 제26조 및 동법 시행령

* (제26조 기술개발의 촉진 및 시범사업 지원) 과학기술정보통신부장관은 데이터의 생산‧거래 및 활용에 관한 기술개발의 추진과 관련하여 민간 부문의 데이터 관련 기술 연구개발을 활성하고 연구개발투자의 확대를 유도하기 위한 지원시책을 세우고 추진하여야함

② 추진경위

ㅇ 관련 국정과제 및 실천과제

- (21) 세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라 구현

④ AI 활용 확대를 통한 전 산업‧지역 확산

- (68) 국민먹거리를 지키는 국가전략산업으로 농업 육성

③ 스마트 데이터 농업 등 미래 신산업 육성

ㅇ 상위계획과의 부합성

- 혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획(‘17.11.30. 관계부처 합동)

- 스마트팜 확산방안(`18.04.16., 제5차 경제관계장관회의)

- ‘데이터‧AI경제 활성화 계획’(`19.01.16., 제1회 혁신성장전략회의)

- 기획재정부 주재 스마트팜 간담회(`20.03.31., 관계부처)

- 스마트농업확산 종합대책(21.12.23., 농식품부 등 관계부처)

- ‘디지털농업 촉진 기본계획’ 심의·의결(`21.3.23., 4차산업혁명위원회 데이터 특별위원회)

- ‘대한민국 디지털 전략’ 수립(`22.9., 관계부처 합동)

- ‘제9차 비상경제민생회의 혁신방안’ 농업혁신 및 경영안정 대책(`22.10., 관계부처 합동)

- 2023~2027 농업농촌 및 식품산업 발전계획(`23.4., 농식품부)

- 스마트농업 확산을 통한 농업혁신 방안(’22.10., 농식품부)

- 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획(`23.1, 과기정통부)

- 전국민 AI 일상화 실행계획(`23.9, 과기정통부)

- 스마트농산업 발전방안(`24.03.26, 농식품부)

- 국가 AI 전략(`24.9, 관계부처 합동)

- 제1차 스마트농업 육성 기본계획(농식품부, ’25.1.)

- 제4차 농림식품과학기술 육성 종합계획(’농식품부, 25.3.)

ㅇ 추진경위

- 세부사업인 ‘ICT융합 한국형 스마트팜 핵심기반기술개발(R&D)’ 과제가 2018년에 종료됨에 따라 신규 세부과제인 ‘농업 빅데이터 수집 및 생산성 향상 모델 개발’을 2019년부터 추진

□  주요내용

① 사업규모

- 총사업비 : 해당없음

- 사업기간 : 2019 ∼ 계속

- 최근 5년 간 투입된 사업비

연도	2022	2023	2024	2025	2026
사업비	3,995	3,999	1,420	1,424	1,359

- 기타 : 해당사항 없음

② 사업추진체계

- 사업시행방법 : 직접수행(국비 100%)

- 사업시행주체 : 농촌진흥청

- 사업수혜자 : 국공립연구소, 대학, 출연기관, 산업체 등(산․학․연 공동연구)

3) ’26년도 예산 산출 근거

(1) 농업빅데이터활용모델및인공지능개발 : (2025) 1,424 → (2026) 1,359백만원, △4.6%

- (요구) 데이터 기반 농업 전환을 위해 시설·노지 분야 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발을 위하여 주요 시설작물 이미지 빅데이터 수집 및 활용 모델 개발,  시설작물 생산성 향상 모델 개발 농가 현장 실증 및 고도화, AI기반 생산성향상 자동화 모델 개발, 데이터 및 생성형 AI 활용 농가 경영 컨설팅 모델 개발 연구 등 계속 4과제 및 생산성 향상을 위한 가지, 포도, 옥수수 빅데이터 활용 모델 개발 등 신규 1과제 추진을 위한 예산 1,359백만원 요구

- (산출) 1,359백만원

* 계속 4과제 × 292백만원 × 12/12개월 = 1,170백만원

유형	과제 수	단가	지원 개월 수	합계
계속	4개	292백만원	12/12	1,170백만원

* 신규 1과제 × 189백만원 × 12/12개월 = 189백만원

유형	과제 수	단가	지원 개월 수	합계
다/상	1개	189백만원	12/12	189백만원

ㅇ 2025년도 예산 및 2026년도 예산 산출 세부내역 비교

’25년 예산		’26년 예산
예산	산출내역	예산	산출내역
1,424	○ 농업빅데이터활용모델및인공지능개발: 1,424백만원 (6개×237백만×100%×12/12개월) 가. 시설원예, 노지, 과수 등 생산성 향상 모델,, 영농관리 모델, 수확량 예측 모델 등 빅데이터 활용 모델 및 AI 개발(6과제, 1,424백만원) ㆍ (종료)노지작물 빅데이터활용 모델 개발 과제(2년차, 24~25) ㆍ (종료)시설‧노지 데이터기반 영농관리모델 개발 과제(2년차, 24~25) ㆍ (신규) 주요 시설작물 이미지 빅데이터 수집 및 활용 모델 개발(25~27) ㆍ (신규) 시설작물(참외, 오이, 수박, 방울토마토) 생산성 향상 모델 개발 농가 현장 실증 및 고도화(25~27) ㆍ (신규) AI기반 생산성향상 자동화 모델 개발(25~26) ㆍ (신규) 빅데이터·생성형 AI 기반 스마트팜 수익성 제고 및 경영성과 조사 기반 구축 연구(25~26)	1,359	○ 농업빅데이터활용모델및인공지능개발: 1,359백만원 (5개×272백만×100%×12/12개월) 가. 시설원예, 노지, 과수 등 생산성 향상 모델,, 영농관리 모델, 수확량 예측 모델 등 빅데이터 활용 모델 및 AI 개발(5과제, 1,359백만원) ㆍ (종료) AI기반 생산성향상 자동화 모델 개발(2년차, 25~26) ㆍ (종료) 빅데이터·생성형 AI 기반 스마트팜 수익성 제고 및 경영성과 조사 기반 구축 연구(2년차, 25~26) ㆍ (계속) 주요 시설작물 이미지 빅데이터 수집 및 활용 모델 개발(2년차, 25~27) ㆍ (계속) 시설작물(참외, 오이, 수박, 방울토마토) 생산성 향상 모델 개발 농가 현장 실증 및 고도화(2년차, 25~27) ㆍ (신규) 가지, 포도, 옥수수 빅데이터 활용 모델 개발 등 1과제

4) 사업효과

□ 사업영향, 산출물 성과지표 등

① ’22~’26년도 성과계획서 상 성과지표 및 최근 5년간 성과 달성도

성과지표	구분	'22	'23	'24	'25	'26	‘26목표치 산출근거	측정산식 (또는 측정방법)	자료수집방법 (또는 자료출처)
농업 빅데이터 수집 건수 (단위: 농가수 )	목표	300 (시설원예 195, 노지채소 105)	300 (시설원예 195, 노지채소 105)	-	-	-	* ’23년 내역사업종료	농진청 빅데이터 플랫폼에 저장되는 농가 데이터 건수 *시설원예: 1명당 3농가 *노지작물: 1명당 3농가	농가별 조사데이터
	실적	429	405	-	-	-
	달성도	100	100	-	-	-
스마트농업전문가 육성 건수 (단위: 인원수 )	목표	75	75	-	-	-	* ’23년 내역사업종료	도농업기술원 채용 데이터조사요원 수	데이터조사요원 채용 및 역량교육 증빙자료 활용
	실적	91	111	-	-	-
	달성도	100	100	-	-	-
농업 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발 목표 달성도 (단위: %)	목표	33 (1/3)	66 (2/3)	100 (3/3)			본 사업의 2단계(`22~`24)에서 추진되는 연구과제 수를 고려하여 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 3종 개발을 위해 연차별로 배분하여 설정	= (당해연도까지 개발된 빅데이터 활용 모델 개발 누적 건수)÷(2024년 빅테이터 활용 모델개발 목표 건수)×100	ATIS 및 IRIS 등록자료 또는 공문 및 메모보고
	실적	33 (1/3)	66 (2/3)	100 (3/3)	-	-
	달성도	100	100	100	-	-
스마트농업 빅데이터 활용 모델 개발 (단위: 건)	목표	-	-	-	1	1	본 사업의 3단계(`25~`27)에서 추진되는 연구과제 수를 고려하여 빅데이터 활용 모델 4종 개발을 위해 연차별로 배분하여 설정	= 스마트농업 빅데이터 활용 모델 개발 품목 수 + 스마트농업 빅데이터 활용 모델 고도화 품목 수	NTIS 및 IRIS 등록자료 또는 공문 및 메모보고
	실적	-	-	-	-	-
	달성도	-	-	-	-	-
스마트농업 빅데이터 활용 모델 현장지원 (단위: 건)	목표	-	-	-	3	3	본 사업의 3단계(`25~`27)에서 추진되는 연구과제를 통해 개발되는 빅데이터 활용 모델 수를 고려하여 현장지원에 대한 목표치를 연차별로 배분하여 설정	= 당해연도 영농기술정보 등록건수 + 당해연도 농가기술지도 건수 + 당해연도 컨설팅 건수 + 당해연도 현장기술지원 건수 + 당해연도 기술이전 건수	NTIS 및 IRIS 등록자료 또는 공문 및 메모보고
	실적	-	-	-	-	-
	달성도	-	-	-	-	-

② 성과지표 이외의 연도별 사업추진 경과 및 실적

2022	□ 스마트농업전문가 사업 운영으로 농업 분야 인재 역량강화 ○ 스마트농업전문가 육성 인원 : 100명 ○ 코로나19 확산 방지 비대면 교육 개최 - (3~11월, 월1회) 도원 주관 전체 교육 11회 실시 ○ 스마트농업인력 빅데이터 분석·활용 경진대회 개최(`22.12.15., 대면) - 현장 수집 빅데이터 분석 우수사례 공유 및 스마트농업 인력 양성 - 청장상장 개인 6점, 기관 3점 수여 □ 빅데이터 활용 스마트팜 생산성 향상 모델 현장확산 및 농업기술 데이터 생태계 구축 ○ 데이터 기반 생산성 향상 모델 확산 - (시설) 스마트팜 생산성 향상 모델 플랫폼 서비스 확대 * 안내 서비스 플랫폼 이용자: (’22) 25천명, 농협 오늘농사앱 서비스 확대 - (노지) 수량 결정 핵심요인 분석 및 생산단지 생산성 제고 지원 * 핵심요인: (밀) 생육[경수], 환경[출수기 강수량], (콩) 생육[마디수], 환경[적산온도] ○ 빅데이터 활용 스마트팜 생산성 향상 모델의 산업체 기술이전: 신규 1건, 재계약 3건 ○ 공공데이터 개방확대 및 민간 클라우드·플랫폼 확산 - 개방 현황: (시설) 방울토마토, 딸기, 파프리카 참외, 오이, 국화 6품목 787농가, 4개년(2018～2021) 작기, 전주기데이터(환경, 생육, 생산, 재배정보) * 공공데이터 포털(data.go.kr) 공개 및 농림수산식품교육문화정보원 제공 - 스마트팜 빅데이터 플랫폼 지원(국정과제 71번 수행) : 데이터 제공(6품목, 787농가)
2023	□ 스마트농업 전문인력 육성사업 운영으로 농업 분야 인재 역량 강화 ○ 스마트농업전문가 양성 인원 : 100명 ○ 스마트농업전문인력 양성을 위한 역량강화 전체교육 개최 - (3~12월, 월1회) 도원 주관 전체 교육 9회 실시 * 매월 실시 ○ 농가 현장 빅데이터 분석·활용 경진대회 개최(`23.7.20~21, 대면) - 최적 작물관리 방법, 수익 증대 등 분석·활용 우수사례 발굴 - 청장상장 개인 3점 수여 □ 빅데이터 활용 시설 생산성 향상 모델 품목 확대 및 노지 생산량 예측모델 개발 ○ (시설) 데이터 활용 생산성 향상모델 개발 및 서비스 확대 - (딸기) 육묘 데이터 수집 및 최적 육묘 환경설정 모델 개발 - (기능개선) 기존 생산성 향상 모델(`20년, 3품목) 개선 및 서비스 제공: 딸기, 토마토, 파프리카 ○ (노지) 빅데이터 활용 생산량 예측 모델 개발 - (양파) 생산량 예측을 위한 분류분석 기반 모델 구축(10a당 수량 예측 정확도 :72%) * 생산량 증대 주요인: 환경(평당재식주수, 최저기온 등), 생육(엽수량, 경엽무게 등) ○ 빅데이터 활용 스마트팜 생산성 향상 모델의 산업체 기술이전: 신규 2건, 재계약 1건
2024	□ 빅데이터 활용 시설 생산성 향상 모델 개발 확대 및 농산물 생산‧소비촉진 방안 연구 ○ 데이터 활용 시설원예 생산성 향상모델 개발 및 서비스 확대 - (딸기) 딸기 육묘 빅데이터 활용 우수 묘소질 생산을 위한 모델 개발, 딸기 병해충 빅데이터 수집 및 병해충 관리모델 개발 - (수박) 수박 수경재배 작형별 재배기간 빅데이터 수집 및 모델 개발 ○ 농식품 정형·비정형 빅데이터 기반 주요 농산물의 생산 및 소비촉진 방안 연구 - 노지·시설 농산물 수집자료 전처리, 기초분석 및 수량·품질 요인 도출 - 데이터 기반 농축산물(고추·배추·쇠고기) 현황조사 및 소비 촉진 방안 도출 ○ 농업 빅데이터 활용 모델 통합 연계 체계 개발 및 관리체계 고도화 - 농업 빅데이터 활용 모델 통합 연계를 위한 API 개발 * 토마토 우수농가 모델 API, 파프리카 우수농가 모델 API, 딸기 우수농가 모델 API 등 - 디지털 농업 플랫폼 사용자/개발자/관리자 기반의 웹 인터페이스 설계 및 개발
2025	□ 시설채소, 노지작물 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발 확대 추진 ○ 시설채소 및 노지작물의 데이터기반 영농관리모델 개발 - 품목별 재배(환경·생육 관리) 컨설팅 콘텐츠 발굴 및 컨설팅 모델 개발 - 품목별 스마트팜 경영성과 조사분석을 통한 농가 맞춤형 경영모델 개발 - 시설채소 품목별 통합(환경+생육+경영) 영농관리모델 시각화 구현 ○ 노지작목 3종(마늘, 고추, 사과)의 현장 수집데이터 기반 수량 예측 모델 및 주요 노지작물 생육정보 메타데이터 표준 개발 - 노지 고추·마늘·사과 현장 수집 데이터 기반 수량·품질 예측 모델 개발 - 노지 사과 수량·품질 영향 주요 요인 발굴 및 관리방안 제시 - 주요 과수 5종의 전국 재배지의 재배적지 현황 분석 - 노지 작물 메타데이터 표준안 개발 및 단체 표준안 제안 * 사과, 옥수수, 수박 등 3종 표준등록 예고시 진행 중, 포도 표준안 개발 추진 중 ○ 주요 시설작물 이미지 빅데이터 수집 및 활용모델 개발 - 작물 생육단계별 영상 기반 생육·발달 양상 농업 빅데이터 DB 설계 - 작목별 생육 영상 및 환경 데이터수집 체계 구축 - 파프리카, 딸기 영상 활용 신규 생육지표 수집 및 장치 개발 - 작목별 영상데이터 수집체계 구축 및 계측 기준 표준화 ○ AI 기반 생산성 향상 자동화 모델 개발 - 생육 및 환경 데이터 전처리 자동화 설계 - 생육 및 환경 시계열 데이터 전처리 자동화 개발 - 토마토, 딸기, 파프리카 등 작물별 생육 및 환경 등 DB 수집·분석 - 토마토 생육 예측 모델 확장 적용 및 `25년도 수집 데이터 활용 모델 고도화 - 딸기, 토마토 관련 기존 예측 지표 수동 처리 생산성 향상 모델 자동화 개발

③ 향후(’26년도 이후) 기대효과

ㅇ 스마트팜 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발을 통한 농업의 생산성 제고와 일손부족 문제 해소

* 개발 품목: (∼`21) 토마토, 딸기, 파프리카 → (`23∼`24) 오이, 참외→ (`25∼) 국화 등

ㅇ 노지채소 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발을 통한 농산물 수급 안정과 농어업 재해 대응 강화로 농업인 소득 및 경영위험 완화

* 개발 품목: (`21∼‘22) 배추, 밀 → (`22∼`23) 양파, 콩 → (`23∼`24) 마늘 → (`25∼) 고추, 사과 등

ㅇ 농업 빅데이터 활용 모델 및 인공지능 개발을 통한 핵심 원천기술 확보 및 산업 성장 생태계 구축

ㅇ 스마트팜 기업체에 양질의 농업 빅데이터셋 제공과 모델 기술이전 등으로 제품‧서비스 개발을 지원하여 일자리 창출 및 매출 증대

5) 타당성조사 및 예비타당성조사 시행여부 및 결과 요지 : 해당 없음

6) 총사업비 대상사업 여부 및 내역 : 해당 없음

7) 사업 집행절차

ㅇ (연구과제 관리체계) 농촌진흥청 연구개발 시스템 추진체계에 따라 사업추진

주요 업무	시기	조사 및 추진방법
기술수요 조사‧분석	10∼12월 (n-2년)	조사: 정기(10～12월), 상시(연중) 분석: 12∼익년 2월, 기술분류, 내용분석
신규사업 수요발굴	8∼12월 (n-2년)	소속기관 부서별 신규사업 수요 제출 본청간사 조정, 통합 등 검토
신규사업 투자방향 검토	11∼12월 (n-2년)	전략과제 전문위원회 : 신규사업 수요, 기술수요, 신규사업 기획(안) 등 검토
신규사업 투자방향 심의 (전략과제책임자 보고)	12월 (n-2년)	농업연구개발심의회 : 공동연구 주요성과 및 투자계획, 고유연구사업 성과 및 투자계획
신규사업 상세기획	2∼5월 (n-1년)	신규사업(사업목표, 지표, 과제 등) 보고서, 계속사업 신규과제 기획(사업기획서 내용반영)
부-청 정책협의	1월 (n-1년)	신규사업 기획현황 공유 정책부서 의견수렴, 신규사업 중복성 검토, 공동기획 등 협의
이해관계자회의	4∼5월 (n-1년)	전략과제 전문위원회를 통해 이해관계자 의견을 사업기획에 반영
과제기획(RFP 기획)	6∼10월 (n-1년)	과기부 심의결과 반영 내용보완, 과제상세기획
중앙-지방 사전조정	8∼9월 (n-1년)	청-도원 간 분야별 신규과제 유사, 중복성 검토 및 조정
사전경제성 분석	8～9월 (n-1년)	RFP(안)에 대한 심층분석, AHP분석 등을 통한 사전경제성 분석
부-청 중복성 검토	8～12월 (n-1년)	부-청 과제 중복성 검토 과제변경내용 협의(과기부)
신규과제 공모 (계속사업)	10월 (n-1년)	계속 사업 과제 공고 및 접수
차년도 사업계획 보고 (전략과제책임자 보고)	12월 (n-1년)	농업연구개발심의회 : 신규사업 추진계획 등 차년도 사업계획 보고
신규과제 공모 (신규사업)	1월 (n년)	신규과제 공고 및 접수
과제 선정평가 및 과제협약 (선정평가위원회 구성 운영)	2∼3월 (n년)	사업단위 평가위원회 과제협의회, 연구책임자 선정
연구비지급 및 집행관리	4월∼ (n년)	협약완료과제의 연구비 지급 (계속사업 신규과제: 2월)
연차진도관리/현장활용 심의회 (영농기술ㆍ정보, 정책자료)	연중	내‧외부 전문가
최종평가 (온라인평가/발표평가 등)	～ 2월	사업단위 평가위원회 구성

8) 각종 평가

1) 국회(예결위, 상임위, 예정처, 국정감사 포함) 지적

- 농진청은 수집데이터의 통합적인 활용을 위하여 농림축산식품부와 함께 데이터모델의 표준화, 활용모델의 공동개발 등 적극적으로 연계방안을 마련하여 추진해 나갈 것(`21회계연도 결산국회 예결위 지적사항, `22.10)

- (`21회계연도 결산국회 예결위 지적사항 후속조치)

▪농촌진흥청에서 수집한 스마트팜 데이터를 농림축산식품부에서 운영중인 “스마트팜 빅데이터 플랫폼”(농정원)에 제공하고, 또한 농림축산식품부에서 수집하는 스마트팜 데이터를 연계하여 청에서 추진 중인 모델 개발에 활용 중임

▪농촌진흥청 수집 현장 스마트팜 데이터 제공 완료(‘22.12.21.)

*제공 데이터: 스마트팜 시설(환경, 생육, 생산, 재배정보) 6품목, 787농가

2) 2021년 국가연구개발사업 하반기 특정평가 빅데이터 분야(‘23.02, 과기부)

- R&D사업의 산출물의 정보화사업으로 이관·연계 체계 구축

- 개발된 솔루션의 성능을 반영하는 지표를 성과지표로 설정

- 기구축된 데이터플랫폼의 활용도 향상을 위해 제공 데이터의 양 및 종류를 확대

- 사업종료 이후 솔루션 지속 운영 여부 결정

3) 2025년 국가연구개발사업 중간평가 자체평가(`25.05, 과기부)

- 평가결과 : 88.0점(미흡)

- 평가의견 : 빅데이터를 활용한 적용 사례 부족 및 효과성 입증 타당성이 다소 미흡함

- 후속조치

▪ 평가결과에 따라 지출구조조정 추진
('26년 예산요구액은 '25년 예산(14.24억) 대비 10%를 삭감한 12.82억으로 편성)

▪성과활용 측면 강화를 위해 빅데이터 모델 개발 확대 및 실증과제 추진

다. 최근 4년간 결산내역

1) 결산표

□ 부처 결산내역

(단위: 백만원, %)

연도	예산액			전년도 이월액	이․전용 등	예비비	예산 현액(B)	집행액 (C)	집행률 (C/A)	집행률 (C/B)	다음연도 이월액	불용액
	본예산	추경 증감액	추경(A)
2022	3,995	-	3,995	-	-	-	3,995	3,982	99.7	99.7	-	13
2023	3,999	-	3,999	-	-	-	3,999	3,996	99.9	99.9	-	3
2024	1,420	-	1,420	-	-	-	1,420	1,396	98.3	98.3	-	24
2025	1,424	-	1,424	-	-	-	1,424	1,394	97.9	97.9	-	30

□ 출연·보조사업 등 실집행내역

(단위: 백만원, %)

구분	부처			사업시행주체(피출연․피보조 기관 등)
	예산액		집행액	교부액	전년도 이월액	교부 현액	집행액 (B)	이월액	불용액	실집행률 (B/A)
	본예산	추경(A)
2022	2,585	2,585	2,585	2,585	-	2,585	2,520	-	65	97.5
2023	2,585	2,585	2,585	2,585	-	2,585	2,559	-	26	99.0
2024	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
2025	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

2) 주요 결산사항

□ 2022년~2025년 결산사항

2022	- 이․전용 등 사유 ․112백만원 세목조정(수집된 데이터에 기반한 확장가상세계 구현을 위해 작물 모델, 데이터 가공, 3D 시각화 분야 외부 전문가 용역, 스마트팜 환경, 생육 등 데이터 수집, 분석 및 활용을 통한 생산성 향상 기술개발 결과의 신속한 현장 확산 및 붐 조성을 위한 경진대회 개최 홍보, 스마트농업 기반 구축을 위한 고품질 농업빅데이터 수집 매뉴얼(품목별 생육조사) 책자 제작 등) - 이월 사유 및 불용 사유 ․불용 : 13백만원(시험연구비 등 집행잔액)
2023	- 이․전용 등 사유 ․72백만원 세목조정(농업빅데이터수집․활용을 위하여 민간 클라우드 통합 이용, 스마트팜 환경, 생육 등 데이터 수집, 분석 및 활용을 통한 생산성 향상 기술개발 결과의 신속한 현장확산 및 붐 조성을 위한 경진대회 개최의 홍보 부족액을 집행)
2024	- 세목조정 사유 : 농업빅데이터관리활용을 위한 민간 클라우드 통합 이용 요금(공공요금 및 제세 50백만원) - 불용사유 : 시험연구비 등 집행잔액 24백만원
2025	-

□ 2025년 이․전용 등 세부내역 : 해당사항 없음

□ 2025년 예비비 배정 세부내역 : 해당사항 없음