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초록·키워드
아시아 지역, 특히 한국에서 쌀은 식량안보와 농가소득에 중요한 역할을 차지한다. 그러나 최근 기후 변화는 벼의 생장 기간 단축과 생식기 손상 등을 초래하며 쌀 생산량에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하기 위해 기후 데이터 기반의 정밀농업이나 드론, 이미지 정보, 통계 시각화 등 다양한 기술이 벼농사 생산성 증대에 도움이 될 것으로 기대되고 있다. 하지만 농가에 정밀농업 및 인공지능 기술 도입 방향성을 제시하기 위한 기준이 부족하여, 벼 재배 농가의 인공지능 활용 수준을 평가하고 향후 전환 방향을 제시할 수 있는 모형 개발이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 벼농사를 중심으로 농가의 인공지능 전환 수준을 진단할 수 있는 평가모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 관련 문헌을 바탕으로 전환 단계별 요소를 도출하고, 대형언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용해 계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기반 평가모형을 구성한 뒤 전문가 자문을 통해 그 적절성을 검토하였다. 제안된 평가모형으로 벼농사 인공지능 도입 정책 설계에 실질적 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
본문·목차
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