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표제지 1

목차 3

Ⅰ. 배경 및 필요성 4

Ⅱ. 국내ㆍ외 정책ㆍ산업ㆍ기술 동향 10

1. 정책 동향 10

2. 산업 동향 17

3. 기술 동향 20

4. 특허 동향 22

Ⅲ. 정부 R&D 투자 동향 25

Ⅳ. 향후 전망 및 추진방향 제언 29

참고문헌 33

표목차 7

표 1. 사과ㆍ양파ㆍ마늘ㆍ배추의 주요 내ㆍ외부 품질인자 7

표 2. 경영주 연령별 농가 수 추이 8

표 3. 스마트 APC의 정의 10

표 4. 해외 기업의 AI 기반 농산물 품질 판정 기술 사례 19

표 5. 국내 특허 사례 22

표 6. 국외 특허 사례 23

표 7. AI 기반 농산물 품질 판정ㆍ디지털 유통기술 관련 R&D 예산 투자 추이 25

표 8. AI 기반 농산물 품질 판정ㆍ디지털 유통기술 관련 R&D 예산 투자 동향 26

표 9. 부처별 5개년 누적 R&D 예산 26

표 10. 부처별 AI 기반 농산물 품질 판정ㆍ디지털 유통기술 R&D 예산 투자 동향 27

표 11. 연구단계별 AI 기반 농산물 품질 판정ㆍ디지털 유통기술 관련 R&D 예산 투자 추이 27

표 12. 연구단계별 AI 기반 농산물 품질 판정ㆍ디지털 유통기술 관련 R&D 예산 투자 동향 28

그림목차 4

그림 1. 원예농산물의 유통경로별 비중('23 기준) 4

그림 2. 원예농산물의 유통경로별 유통비용 현황('23 기준) 5

그림 3. 최근 10년간('14~'23) 소매 채널별 연평균 성장률(대한상공회의소, '24) 5

그림 4. 농산물 유통구조 개선방안(농식품부, '25) 11

그림 5. EU 농식품 디지털 분야의 전략적 접근방식 14

그림 6. 스마트 푸드 체인 시스템 '유카비스(ukabis)' 개념도 15

그림 7. 딥러닝 기반 농산물 품질판단 시스템 적용 사례 18

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