스마트팜 사업화 준비도 그동안 한 2 년간 딥러닝 음성인식 과 3D 엔진 설계 관련 논문을 400 편 이상 살피다 보니 음성인식 과 3D 엔진 관련 딥러닝 모델 분석이 상당히 됬는데 문제는 비즈니스 모델 제시더라구요
지금 쓰는 글도 연구 결과물을 내는것이 당장 돈이 안되니 투자사에서는 제가 연구 결과를 내는게 가능하다고 해도 당장 돈이 되는 비즈니스 모델 제시가 부족하면 아마도 투자를 꺼릴것 같읍니다 ... 스마트 팜 사업화 분야도 요즘 석유 혹은 식량등의 자원을 가진 나라들이 각종 자원을 무기화하고 있고 그에 따라 공급망 위기까지 이어지고 있읍니다 ...
스마트팜 사업화 검토시에도 가장 큰 문제가 돈이 되는 사업화(비즈니스 모델) 모델을 제시하려면 돈이 안되는 연구개발에 상당한 기간과 돈이 필요하다는 점이 사업화의 가장 큰 걸림돌 입니다 ... 농작물 혹은 축산의 경우도 작물재배기술을 인공지능으로 안정적인 스마트팜 재배가 가능하려면 최소 5 년 이상 농장주와 합의가 되서 농장 몇백평에 스마트팜을 구축하고 작물재배 딥러닝 시계열 데이터 축적이 최소 5 년 이상 필요 합니다 ... 그리고 5 년을 이렇게 시간과 돈을 들일수 있도록 농장주와의 협의도 필요하고 작물재배기술 컨설팅을 정밀하게 해줄 농촌진흥청 연구소와의 협업관계 구축도 중요하고 이런 스마트팜 사업화 연구개발 진행이 가능하도록 정부지원 연구과제 20 - 30 억짜리 과제의 심사통과가 되도록 서류작업 또한 중요 합니다 ...
농작물 재배시 대기중의 환경요소와 토양의 환경요소를 포함하는 딥러닝 모델 설계가 작물재배 성공률을 확실히 높일수 있는 작물재배 딥러닝 시계열 데이터 축적이 최소 5 년 이상을 축적하는것이 시간과 돈 그리고 농진청 연구소와 협력이 필요한데 ... 농진청 연구소에서는 이런 딥러닝 스마트팜 연구개발 작업을 몇몇 작물에 적용해서 연구개발이 진행된게 최근 한 2 년여 밖에 안되서 축적된 작물재배 딥러닝 시계열 데이터가 2 년 정도밖에 안된다고 하고 더 고려해야 하는것이 이렇게 농진청 연구소에서 2 년간 축적된 데이타도 딥러닝 구현 테스트시 적용되는 모델 파라미터 관련 세부 작물재배 딥러닝 관련 세부 Annotation 정보까지 공개가 농진청 연구소에서 해주실지 의문 입니다 ... 이런것 협력이 부족해지면 결국 부족한 작물재배 딥러닝 관련 여러 정보들을 획득하려면 맨땅에 헤딩하는 그런식으로 개발이 되야 한다는 점 입니다 ...
그러니 스마트팜 사업화 진행이 위에서 언급해 드린 문제 때문에 결국 맨땅에 헤딩 식으로 간다면 투자사가 뭘 믿고 이 스마트팜에 투자를 할것인가가 이것을 준비하는 저의 고민 입니다 ...