본 연구는 치유농업 산업의 분류체계 구축을 통해 치유농업 산업의 범위에 근거한 현황을 분석하여 향후 치유농업 정책수립에 활용하고자 수행하였다. 분류체계는 한국표준산업분류체계를 기반으로 하였으며, 치유농업 산업의 개념과 특징을 반영하여 특수분류체계를 구성하였다. 이러한 분류체계를 통해 치유농장을 대상으로 운영 및 경영 현황을 조사함으로써 국내 치유농업의 산업적 구성과 비중을 분석하였다. 국내 치유농장의 사업 비중은 전체 매출액 중 치유농업 산업이 47.8%, 투입재 산업 40.4%, 파생 산업은 11.9%를 차지하였다. 소분류기준 매출액이 가장 많은 분야는 공동체 서비스 교육, 정신적 재활치료, 치유농업 농산물 재배업 순이었다. 치유농장의 81.1%가 치유농업 운영을 위해 시설을 건설하였는데 그 종류로는 조경 및 공원, 녹지 조성이 77.9%로 가장 많았다. 한편 매출액이나 종사자 규모로 살펴본 결과, 국내 치유농장은 매우 영세하게 운영되는 것으로 나타났다. 본 조사 결과, 현재까지 치유농업 산업이 정부 주도의 사업으로써 도입되고 있는 수준이라는 점에서 산업 현황자료로서 한계점을 가지고 있다고 본다. 그러나 향후 치유농업의 효율적인 사업경영을 위한 정책 마련의 기초자료로서 유용하게 활용될 수 있으리라 여겨지며, 한편 치유농업법에 따른 정기적 실태조사 추진의 방법적 기반을 마련했다고 평가된다.

As technology develops, more advanced technologies involving GPS, GIS, RFID and sensor networks have been adopted in agriculture sector for u-Farm. However, technology adoptions have been evaluated as ineffective. Farmers and agri-business have low level of understanding on technology so it is not efficiently utilized. This study introduces a case of RFID/sensor networks of mushroom farm as a u-Farm case study, focusing on developing a framework for analysis of u-Farm investment returns. RFID and sensor networks improve real-time production control, processing management, and traceability. Integration of RFID and sensor networks leads to innovation into the mushroom farm, reducing labor cost, increasing productivity, and improving quality of the mushroom. The ROI which is used as an indicator of performance indicator is 413%.

본 연구는 농업의 서비스화 현상에 대한 대응 전략으로서 농촌경제 활동을 다각화하는 농촌시장 개발의 방향을 모색하였다. 먼저 농촌시장의 대두 배경을 포함한 농촌시장 형성 조건으로서 향토자원의 중요성에 대해 이론적으로 고찰하였다. 전라북도남원을 사례지역으로 현지 방문조사를 통해 농촌시장개발여건 및 향토자원을 분석하였고, 전문가 집단의 평가를 중심으로농촌시장의 개발 방향을 제시하였다. 농촌시장개발은 지역에서 생산되는 농산물 생산․판매활동을 촉진하는데 본질적인 목적을두고 마케팅 촉진 수단으로 농업․농촌의 공간적 서비스를 활용해야 할 것으로 본다.

The purpose of this study is to analyze the accuracy of cultivated crop database in agricultural farm business using UAV(Unmanned Aerial Vehicle) and field survey over Daesso-myeon, Umsung-gun, Chungbuk. When comparing with agricultural farm business and cadastral maps, Daeso-myeon crop field shows 29.8%(2,030 parcels out of 6,822 parcels) is either mismatched or missing. It covers almost 19.3%(3.4km2 of 17.6km2) of total farmland. In order to solve these problems, it is necessary to prepare a multifaceted plan including cadastral map. Comparative analysis of the cultivated crop registered in the agricultural farm business and the field survey agreed only in 3,622 parcels in total 6,822 parcels whereas 3200 parcels disagree. Among these disagreed parcels 2,030(29.8%) have been confirmed as unregistered farm business entity. Accuracy of cultivated crop registered in agricultural farm business agreed in 75.6% cases. Especially the paddy field registration is more accurate that other crops. These discrepancies can lead to false payment in agricultural farm business. For exploration and analysis of regional resources, UAV images can be used together with farm business management database and cadastral map to get a clearer grasp over on-site resources and conditions.