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새팜, 위성 AI로 농작물 진단…프리A 투자 유치

위성 영상과 인공지능(AI)을 활용해 농작물 생육 상태를 진단하고 재배 솔루션을 제공하는 국내 스타트업 새팜이 프리A 투자를 유치했습니다. 노바벤처스가 투자한 새팜은 고해상도 위성 데이터와 AI 분석 기술로 농민들이 현장에 가지 않고도 정밀한 농업 관리를 할 수 있도록 돕고 있습니다. 국내외 농업 현장에 적용되며 기술력을 인정받고 있습니다.

20시간 전·2026.07.30·읽기 2·김민정

인공위성 영상과 인공지능(AI) 기술을 결합해 농작물 생육 상태를 진단하는 스타트업 새팜이 프리A 투자를 유치하며 농업 분야의 딥테크 혁신을 이끌고 있습니다. 우주·딥테크 전문 투자사 노바벤처스로부터 투자를 받은 새팜은 농민들이 직접 논밭에 나가지 않거나 별도 장비를 설치하지 않아도, 위성 데이터를 통해 작물의 건강 상태를 파악하고 최적의 재배 방법을 안내받을 수 있는 솔루션을 제공합니다.

2022년 6월 설립된 새팜은 12개 위성 기업으로부터 고해상도, 초분광, 레이더 영상 등 다양한 위성 데이터를 확보했습니다. 지난 5년간 35개 작물에 대한 5억 건 이상의 위성 데이터를 분석하며 작황 예측 정확도를 높여왔습니다. 특히 경기도농업기술원, 연천군과 협력해 개발한 생산단지 의사결정시스템은 해상도 0.7m 영상을 AI로 분석해 벼와 콩의 생육 상태를 매일 측정하고 이상 징후 발생 시 즉시 농가에 알리는 방식으로 운영됩니다. 이 기술은 지난해 CES 2026 혁신상을 수상하며 세계적으로도 그 가치를 인정받았습니다.

새팜의 솔루션은 지역농협의 벼 계약농가, 풀무원의 콩 계약농가, 의성군(마늘), 괴산군(콩) 등 국내 다양한 농업 현장에 적용되고 있습니다. 특히 풀무원 계약농가의 경우 러시아, 캐나다, 미국 등 해외 농가에도 기술이 도입되어 글로벌 시장으로 확장 중입니다. 인도네시아에 약 2만 5천 헥타르(ha) 규모의 서비스를 수출하고 우즈베키스탄 농림부와 기술 실증을 진행하는 등 해외 진출에도 박차를 가하고 있습니다.

노바벤처스 박지영 대표는 기후변화와 농가 인구 감소로 재배 노하우 전수가 어려워진 현 상황에서, 새팜의 위성 데이터 및 AI 기반 재배 솔루션이 우주경제 시대가 우리 삶에 깊숙이 들어왔음을 보여준다고 평가했습니다. 새팜 정승환 대표는 위성 AI 데이터 구축을 기반으로 전국 단위 재배법을 표준화하여, 농민이 경작지에 직접 나가지 않아도 농사가 가능한 솔루션을 구축하겠다는 포부를 밝혔습니다.

이러한 위성 AI 기반의 정밀 농업(precision agriculture) 기술은 농업 생산성을 높이고 노동력 부족 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 농민들은 데이터에 기반한 과학적인 의사결정을 통해 수확량을 증대시키고 자원 낭비를 줄일 수 있으며, 이는 지속 가능한 농업 환경을 조성하는 데 기여할 것입니다. 또한, 해외 시장으로의 확장은 한국의 딥테크 기술이 글로벌 농업 혁신을 선도할 잠재력을 보여줍니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
4/10
보통
4점인가

농업 분야의 명확한 문제 해결에 기여하지만, 위성 데이터 확보 및 AI 모델 개발의 진입 장벽이 높아 1인 창업자가 쉽게 접근하기 어렵습니다.

문제 / 미충족 수요

농업 현장에서 작물 생육 상태를 정확히 파악하고 적절한 재배 조치를 취하는 데 시간과 노동력이 많이 소요됩니다.

한국 시장
국내 있음새팜과 같은 선두 주자가 있지만, 특정 작물이나 지역에 특화된 틈새시장은 여전히 존재할 수 있습니다.
수익 모델

B2B SaaS 구독, API 종량제, 컨설팅 · 돈 내는 주체: 농협, 대형 농업 법인, 지자체 농업기술센터, 스마트팜 운영 기업, 해외 농업 기업

1인 실현 가능성
2/5

위성 데이터 확보 및 AI 모델 고도화에 상당한 자본과 전문 인력이 필요하며, 1인이 모든 것을 해결하기는 어렵습니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 고부가가치 작물(예: 인삼, 샤인머스켓)에 특화된 위성/드론 영상 기반 생육 진단 및 병해충 예측 솔루션 개발

이번 주 첫 실험

특정 작물 재배 농가 5곳을 대상으로 드론 촬영 및 육안 관찰 데이터를 수집하여 AI 모델 학습용 데이터셋 구축 가능성 탐색.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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