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비대칭적인 비용 역학이 드론 군집 시장의 글로벌 방위 조달 방식을 어떻게 바꾸고 있는가?

현대 방위의 재정 구조는 소모전 경제학에 의해 강력하게 재편되고 있습니다. 현재 드론 100대로 구성된 편대를 출격시키는 데는 약 5만 달러가 소요되는 반면, 기존 서방 미사일 요격 시스템은 수백만 달러에 달하는 장갑차를 무력화하기 위해 최대 500대의 FPV 편대를 필요로 하여, 비용 대비 파괴력이 2,000대 1에 달하는 비대칭적인 비율을 보입니다.

자율 군집 전쟁: 저렴한 소모전을 전략적 지배력으로 확장하기

라이트의 법칙에 따라 방위산업체들은 소모성 무기 생산을 공격적으로 확대해 왔으며, 그 결과 2026년까지 전 세계 분쟁 지역에서의 누적 생산량이 600만 대를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이러한 대량 생산 능력은 육상에만 국한되지 않습니다. MAGURA와 Sea Baby 플랫폼을 활용한 무인 해상 드론 편대는 2022년 이후 최소 11척의 주요 전투함을 무력화하는 데 성공했습니다. 국가들도 이러한 추세를 따르고 있습니다. 인도 국방연구개발기구(DRDO)는 최근 75대의 드론을 이용한 동시 공격 및 감시 시험을 통해 자체 개발한 드론 편대 운용 프로그램을 검증했으며, 미 공군의 "골든 호드" 부대는 실사격 네트워크 기반 탄약 통신 시연에 성공했습니다.

하지만 전술적 규모와 전략적 규모 사이에는 여전히 격차가 존재합니다. 레드캣(Red Cat)의 4-Ship과 같은 상용 전술 시스템은 단일 운용자가 4~6개의 정찰 노드만 관리할 수 있도록 제한하는 반면, 차세대 플랫폼은 드론 군집 시장에서 이러한 장벽을 허물고 있습니다. 쉴드 AI(Shield AI)의 V-BAT 5.3은 최근 미 해안경비대 함정에서 주요 성능 지표(KPI)에서 100% 점수를 획득했습니다. 적대적인 공역에서 V-BAT 클러스터는 35회 이상의 임무를 수행하며 전자 교란이 적용된 지역 80km 깊숙이 침투하여 200개 이상의 고가치 목표물을 식별했습니다. 저비용 기만체에 무장 탄약을 통합함으로써 운용자는 레이더 탐지 범위를 압도하는 효과를 거두고 있습니다.

밀리초 미만의 지연 시간은 엣지 AI 및 군집 자율 주행에 어떤 의미를 갖는가?

드론 군집 시장의 기술적 변곡점은 지연 시간 제거에 있습니다. 협업 장애물 회피를 실행하려면 군집 메시 네트워크는 20ms 미만의 응답 시간을 유지해야 합니다. 과거에는 각 중계 단계마다 5ms의 지연 시간이 추가되어 확장성이 제한적이었습니다. 하지만 이제 5G 통신 프로토콜 통합으로 최대 10Gbps의 다운로드 속도와 1ms의 지연 시간을 구현하여 군집 전체에 실시간 LiDAR 스트리밍이 가능해졌습니다

또한, 고급 레이어 2 메시 라우팅은 이제 50km 이상 확장되는 탄력적인 네트워크를 지원하면서 지연 시간을 100ms 미만으로 엄격하게 유지합니다.

엣지 AI, 탄력적이고 P2P 기반의 자율 드론 군집 운영 구현

엣지 AI는 드론 군집 시장을 클라우드 의존성에서 벗어나게 하고 있습니다. YOLOv8n과 같은 최적화된 모델을 사용하면 온보드 엣지 프로세서가 단 7.5밀리초(초당 133프레임) 만에 객체 탐지를 수행할 수 있습니다. 무게가 중요한 마이크로 드론조차도 엣지 TPU 가속기를 사용하면 MobileNet 아키텍처에서 2.4밀리초의 처리 속도를 달성할 수 있습니다. AI가 "집단 군집 보상"을 우선시하는 분산형 강화 학습을 활용함으로써 군집 내 충돌률이 급격히 감소했습니다.

무엇보다 중요한 것은 아키텍처가 하드웨어에 구애받지 않고 피어투피어 방식으로 발전하여 취약한 "중앙 명령 노드"가 사라졌다는 점입니다. 하이브마인드(Hivemind)와 같은 AI 플랫폼을 통해 이제 단 한 명의 운영자가 여러 대의드론으로 구성된 공격 편대를 지휘할 수 있으며, 편대는 비행 중 경로 변경을 자율적으로 처리합니다. 재난 후 수색 및 구조 활동에서, FANET(Flying Ad Hoc Networks)을 사용하는 이기종 드론 편대는 네트워크 성능 저하가 발생하기 전에 최대 20대의 무인 항공기(UAV)를 안정적으로 관리할 수 있습니다.

상업 부문은 어디에서 AI 기반 군집 컴퓨팅 역량을 수익으로 전환하고 있을까요?

산업 분야에서는 상업용 드론 군집 시장이 운영 효율성 향상에 매우 효과적이라는 것이 입증되고 있습니다. 농업 분야에서는 1,000헥타르 규모의 농장에 2인으로 구성된 드론 군집 운영팀을 투입하면 연간 300~500시간의 수작업 시간을 절약할 수 있습니다. 

조직적으로 운용되는 드론 편대는 하루에 500~1,000헥타르의 면적을 조사하고 약제를 살포할 수 있으며, 한 번의 비행으로 100에이커가 넘는 들판을 횡단하며 초고해상도 질병 탐지 데이터를 수집할 수 있습니다.

AI 드론 군집이 정밀 농업, 물류 및 보안 투자 수익률을 향상시킵니다

재정적 투자 수익률(ROI)은 엄청납니다. AI가 통합된 드론 군집은 몇 분 만에 가변 시비 처방 지도를 생성하여 농장에서 질소 비료 사용량을 헥타르당 최대 31kg까지 줄일 수 있도록 합니다. 이러한 정밀한 작업은 전반적인 투입 효율을 18%에서 31%까지 높이는 동시에 작물 수확량을 15%에서 20%까지 증가시킵니다. 그 결과, 드론 기술의 주류 도입이 급증하고 있으며, 현재 미국 농업 소매업체의 27%가 드론을 이용한 작물 투입재를 제공하고 있는데, 이는 이전 14%에서 크게 증가한 수치입니다.

농업 분야를 넘어 물류 드론 군집은 분산형 경로 설정을 활용하여 비행 중 자율적으로 배송 경로를 조정함으로써 기상 이변이나 지상 지연을 회피합니다. 보안 분야에서는 실시간 X선 및 합성곱 신경망을 탑재한 산업용 드론 군집이 사람의 접촉 없이 몇 분 만에 비파괴적인 화학적 및 구조적 위협 분석을 수행합니다.

차세대 유닛 이코노믹스에 유입되는 수십억 달러 규모의 자본을 누가 차지하고 있을까요?

시장의 금융 메커니즘은 하드웨어 상품화와 소프트웨어 프리미엄화라는 두 가지 양상으로 나뉘고 있습니다. 고성능 카미카제 FPV의 공장 생산 가격은 2022년 500달러에서 2024년에는 자가 조립 모델의 경우 약 200달러로 떨어졌습니다. 

반대로, 복잡한 AI를 탑재하도록 설계된 루카스(LUCAS) 일방향 공격 드론과 같은 지능형 노드는 대당 약 3만 5천 달러에 거래되는 반면, V-BAT와 같은 첨단 수직이착륙기는 10만 달러 중반대의 가격대에 위치하여, 소모성 자산 중에서도 매우 뛰어난 성능을 자랑하는 중간급 자산군을 형성합니다.

국방 자본이 소프트웨어, 계약 및 COCO 모델에 몰려들고 있습니다

벤처 투자자들은 드론 군집 시장에서 소프트웨어 중심의 통합 업체들에 적극적으로 투자하고 있습니다. 쉴드 AI는 팔란티어와 록히드 마틴 같은 거물급 투자자들로부터 5억 달러 이상을 유치하여 20만 평방피트 규모의 시설을 확장하고 연간 200대 이상의 V-BAT(가변형 드론)를 생산하고 있습니다. 스워머와 같은 순수 제어 소프트웨어 기업들이 2026년 나스닥 상장을 신청하는 등 시장의 성숙도가 높아지고 있습니다. 방산 분야의 혁신 기업인 안두릴 인더스트리는 15억 달러가 넘는 드론 군집 관련 방산 계약을 확보했습니다.

드론 군집 운용 시장은 쉴드 AI가 해상 ISR을 위해 체결한 1억 9,800만 달러 규모의 IDIQ 계약에서 볼 수 있듯이, "계약업체 소유, 계약업체 운영"(COCO) 서비스 계약으로 빠르게 전환되고 있습니다. 

더 나아가, 하이브마인드와 같은 AI가 노스롭 그루먼의 탈론 IQ와 같은 기존 플랫폼에 기본적으로 통합되면서 군집 운영 체제의 독립적인 가치가 입증되고 있습니다. 인간과 기계 간의 인터페이스 격차를 해소하기 위해 미 국방부 산하 DIU는 일반 영어를 군집 행동으로 변환하는 음성 제어 AI 개발에 1억 달러의 상금을 걸었습니다.

대응책과 정책 변화는 드론 군집 시장의 미래 배치 환경을 어떻게 변화시키고 있는가?

공격력이 확대됨에 따라 대응책 시장 또한 필연적으로 진화하고 있습니다. 자율적인 재밍 AI와 광학 항법 기술의 발달로 기존 전자전(EW) 재밍 성공률은 10~25% 수준으로 떨어졌습니다. 물리적 요격 드론은 초기 성공률이 68~70%에 달하며, 유럽의 특수 운동 에너지 플랫폼인 메롭스(Merops)는 모의 체공 미사일 편대에 대해 최대 95%의 성공률을 보이기도 합니다. 

하지만 적의 수가 포대 적재량을 초과하는 순간, 포화 취약성으로 인해 방어 효과가 급격히 떨어집니다.

지향성 에너지, 규제 및 C-UAS 서비스형 드론(C-UAS)이 드론 군집 방어의 판도를 바꾼다

시장에 대한 가장 유망한 경제적 대응책은 지향성 에너지. 아이언 빔과 같은 차세대 100킬로와트 레이저는 발사당 비용이 3~5달러에 불과하여, 드론 군집의 비용 비대칭성을 해소합니다. 

결과적으로 미 국방부는 획득 목표를 다중 모드 센서 쪽으로 전환하여 '비디오를 센서로 활용하는' AI의 유효성을 입증했습니다. 정책 또한 빠르게 변화하고 있으며, 펜타곤의 2026년 '레플리케이터 2' 계획은 소형 무인 항공기 대응(CSU)을 신속하게 배치하기 위한 합동 범부처 태스크포스를 설립했습니다.

국내 상업용 드론 군집 시장은 FAA가 조종사 대 드론 비율을 규정하는 파트 107 및 파트 137 규정 면제를 통해 운영을 가속화하는 데 의존하고 있습니다. 그러나 FAA, DHS, DoD 및 FBI 간의 관할권 경계는 국내 인프라 보호에 걸림돌로 작용하고 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 시장은 2024년 파리 올림픽 기간 동안 신속한 재배치 계약을 통해 성공적으로 활용된 "서비스형 상업용 무인항공기(C-UAS)" 모델의 타당성을 검증하고 있습니다.

경쟁 분석: 현재 드론 군집 시장을 장악하고 있는 상위 5개 업체

1. 쉴드 AI: DARPA의 대규모 군집군을 비롯한 주요 방위 사업에 자사의 하이브마인드 시스템을 통합하여 AI 기반 자율성을 발전시키고 있습니다.
2. 안두릴 인더스트리즈: 자율 드론 군집 및 첨단 네트워크 드론 군집 기술 개발에 주력하는 유력 방위 기술 기업.
3. 크라토스 디펜스: 자율 운용이 가능한 혼합형 편대 ​​비행에 특화된, 합리적인 가격의 전투 플랫폼(예: XQ-58A 발키리)을 생산합니다.
4. 보잉: 광범위한 항공우주 분야 리더십을 활용하여 무인 군사 작전을 위한 자율 군집 조정 기술에 투자하고 이를 확장합니다.
5. 록히드 마틴: 분쟁 지역에서 작전 중복성과 임무 성공률을 향상시키는 것을 목표로 하는 정교한 AI 기반 군집 시스템을 개발합니다.

구성 요소별: 플랫폼이 시장을 주도합니다

2026년에도 플랫폼은 명실상부한 주도권을 쥐고 있습니다. 이러한 지배력은 분산형 다중 에이전트 작전을 수행할 수 있는 특수 소모성 항공기의 집중적인 조달 주기에서 비롯됩니다. 첨단 복합 소재와 소형 추진 시스템의 통합으로 단가가 상승했고, 이는 자연스럽게 플랫폼 부문의 시장 가치를 확대시켰습니다. 

기존 아키텍처 전반에 걸쳐 확장 가능한 배포를 제공하는 소프트웨어 알고리즘과 달리, 물리적 노드는 군집 효율성을 유지하기 위해 지속적인 제조, 보충 및 맞춤형 물리적 업그레이드가 필요합니다. 결과적으로 하드웨어 조달 파이프라인이 드론 군집 시장의 전반적인 재정적 흐름을 좌우하게 됩니다.

• 1군부터 3군까지의 무인 시스템 조달액은 매년 4억 5천만 달러를 초과합니다.
• 플랫폼 하드웨어 수명 주기 제약으로 인해 지속적인 물리적 재고 보충 주기가 필요합니다.
• 벤처 캐피털은 소프트웨어보다 유형 하드웨어 자산에 3대 1의 비율로 투자합니다.
• 다중 에이전트 아키텍처의 확장은 순수한 알고리즘 조정보다는 즉각적인 물리적 노드 확장을 요구합니다.

적용 분야별: 정찰/정보 수집 및 감시(ISR) 분야가 시장을 선도합니다

정찰 및 정보, 감시, 정찰(ISR) 애플리케이션은 분쟁 지역에서 분산형 센서 네트워크에 대한 필수적인 요구로 인해 시장에서 압도적인 우위를 유지하고 있습니다. 단일 감시 자산에서 분산형 군집으로의 전환은 전례 없는 다중 노드 데이터 수집 기능을 제공합니다. 이러한 운영 방식의 변화는 고가치 정찰 플랫폼의 취약성을 획기적으로 줄이는 동시에 공간적 커버리지 밀도를 높입니다. 

드론 편대 운용 시장은 현대 전장 교리가 실시간으로 안정적인 상황 인식을 요구함에 따라 정보 수집, 감시 및 정찰(ISR) 수요를 적극적으로 활용하고 있습니다. 광범위한 지리적 영역에 걸쳐 수십 개의 서로 다른 센서를 네트워크로 연결함으로써, 운용자는 단일 자산으로는 결코 재현할 수 없는 전체적인 작전 상황을 파악할 수 있습니다.

• ISR 계약은 2026년 정부 발주 드론 프로젝트 중 55% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 다중 에이전트 광학 및 전자 정보 수집은 표적 포착 속도를 40% 향상시킵니다.
• 분산형 센서 배열은 기존 항공 정찰 플랫폼에 내재된 단일 장애 지점 위험을 완화합니다.
• 전 세계 국방 예산에서 3억 2천만 달러가 군집 기반 상황 인식 도구에 특별히 재배정되었습니다.

최종 사용자: 국방/군사 분야, 드론 군집 시장의 핵심

국방 및 군사 분야 최종 사용자는 현재 수요의 압도적인 대부분을 차지하며, 시장의 상업적 타당성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 각국 국방부는 정교한 접근 차단/지역 거부(A2/AD) 네트워크에 효과적으로 대응하기 위해 대량으로 운용 가능하고 소모성 있는 자율 아키텍처 구축을 적극적으로 우선시합니다. 이러한 전술적 우위 확보를 위한 끊임없는 노력은 민간 부문 탐색을 완전히 압도하는 막대하고 지속적인 자본 투입으로 이어집니다. 

저비용의 네트워크형 무기로 적의 방공망을 포화시켜야 하는 전략적 필요성 때문에 군사 부문은 여전히 ​​막강한 수익 창출 동력입니다. 지정학적 긴장이 고조되면서 조달 일정이 가속화됨에 따라, 방위 산업은 드론 편대 시장의 기본적인 기술 표준과 재정적 확장을 좌우할 것입니다.

• 군사 조달 프로그램은 첨단 다중 에이전트 전술 개발 파이프라인에 8억 5천만 달러를 투입했습니다.
• 현재 방위산업체들이 군집 통신 프로토콜을 정의하는 핵심 특허의 90%를 보유하고 있습니다.
• A2/AD 포화 전략은 12개 동맹국에 걸쳐 소모성 그룹 2 플랫폼 확보를 촉진합니다.
• 예산 제약으로 인해 상용화는 국방 분야 통합보다 약 5~7년 정도 뒤처지는 것으로 추정됩니다.

자율성 측면에서 보면, 2025년에는 인간 감독형 시스템이 시장을 지배할 것이다

인간의 감독 하에 작동하는 자율 비행은 2025년에 시장을 주도하는 위치를 확고히 했으며, 2026년까지 드론 군집 시장의 전반적인 흐름에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이러한 패러다임은 첨단 인공지능 기술과 인간의 필수적인 감독을 성공적으로 조화시켜 엄격한 국제 교전 규정에 완벽하게 부합합니다.

완전 자율 운영 모델은 심각한 규제 및 윤리적 난관에 직면하지만, 감독 시스템은 즉각적이고 활용 가능한 효용성을 제공합니다. 운영자는 전반적인 임무 매개변수를 제어하고, 알고리즘 군집은 지역적인 공간적 충돌 해소 및 경로 최적화를 처리합니다. 결과적으로, 이러한 하이브리드 자율 시스템은 시장에서 가장 상업적으로 실현 가능하고 빠르게 도입될 수 있는 프레임워크로서, 임무 안전성을 보장하는 동시에 인지 부하를 줄여줍니다.

• 인간 참여형 아키텍처는 전 세계적으로 운용 중인 군사용 드론 시스템의 85%를 차지합니다.
• 규제 체계는 무기화되거나 중요한 다중 에이전트 아키텍처에 대해 감독 데이터 링크를 의무화하는 것이 보편적입니다.
• 인지 부하 감소 기술이 국방 연구 개발 분야에서 2억 1천만 달러 이상의 자금을 확보했습니다.
• 지도 학습 기반 스웜 프레임워크는 동적이고 비정형적인 환경에서 60% 더 높은 운영 성공률을 보여줍니다.

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드론 군집 시장의 지역별 분석

북미는 선도적인 지역 시장입니다

북미가 2025년에도 드론 스웜 시장 선두 자리를 유지할 것으로 예상되는 주된 이유는 막대한 국방비 지출, 빠른 기술 도입, 그리고 고도로 발달된 항공우주 생태계 때문입니다. 이러한 지배력의 배후에는 미국이 명실상부한 핵심 세력으로 자리매김하고 있습니다. 미국은 국방부를 통해 인공지능과 협동 전투 기술에 막대한 투자를 해왔습니다. 특히, 수천 대의 자율 드론 스웜을 배치하여 유사한 위협에 대응하는 것을 목표로 하는 미 국방부의 "레플리케이터" 프로그램과 같은 주요 사업들은 북미 지역 드론 스웜 시장 가치를 크게 끌어올리고 있습니다.

게다가 록히드 마틴과 노스롭 그루먼 같은 기존 방위산업체와 혁신적인 AI 스타트업으로 구성된 탄탄한 산업 기반은 비할 데 없는 연구 개발 인프라를 제공합니다. 미국은 정보, 감시 및 정찰(ISR), 전자전, 체공형 무인기 등을 위한 무인기 편대 활용을 통해 군사 부문을 주도하고 있습니다. 

한편, 캐나다는 상업용 드론 소프트웨어, 인공지능 알고리즘, 환경 모니터링 드론 군집 분야의 특화된 혁신을 통해 지역 성장에 기여하고 있습니다. 궁극적으로 북미 지역의 막대한 자본 투자, 성숙한 드론 통합 규제 체계, 그리고 세계 군사적 우위 유지를 위한 미국의 전략적 추진력은 드론 군집 기술 시장의 선두 주자로서 북미의 위상을 더욱 공고히 하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장하는 지역입니다

아시아 태평양 지역은 지정학적 긴장 고조, 대규모 국방 현대화 프로그램, 그리고 급속도로 확장되는 기술 제조 기반에 힘입어 2025년 가장 빠르게 성장하는 드론 군집 시장으로 부상했습니다. 이러한 성장을 주도하는 것은 중국으로, 상업용 드론 제조 분야에서 세계적 선두 자리를 활용하여 지역 봉쇄 및 해상 지배를 위한 첨단 이중 용도 군용 드론 기술을 신속하게 개발하고 있습니다. 

한편, 인도는 지역 확장의 주요 촉매제 역할을 하고 있습니다. 국경 안보에 대한 우려를 바탕으로 인도군은 전투 드론 편대를 적극적으로 시연하고 도입했으며, "메이크 인 인디아" 정책을 통해 국내 개발을 적극적으로 장려하고 지역 방위산업 스타트업을 지원하고 있습니다. 

더 나아가 일본, 한국, 호주와 같은 동맹국들은 드론 군집 시장에서 자율 비행 능력을 공격적으로 강화하고 있습니다. 특히 호주는 세계적인 방위산업체들과 협력하여 인공지능으로 제어되는 충성도 높은 윙맨 드론을 개발하고 있으며, 한국과 일본은 비대칭 전쟁 및 재난 대응을 위한 군집 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 국방 분야 외에도 아시아 태평양 지역은 정밀 농업 및 대규모 조명 쇼를 포함한 상업적 용도로 드론 군집 기술을 빠르게 도입하고 있습니다. 

안보 위협의 증가, 정부의 적극적인 자금 지원, 그리고 비할 데 없는 제조 공급망이라는 강력한 조합이 아시아 태평양 지역을 세계에서 가장 역동적이고 빠르게 성장하는 시장으로 만들었습니다.

드론 군집 시장의 최근 5대 주요 동향

1. 오테리온은 실전 전투 드론 편대 , 단일 운용자가 3대의 자율 공격 드론을 조종하여 미군 훈련장의 3개 목표물을 타격했다고 밝혔습니다. 이는 다수의 적을 상대로 한 치명적인 드론 편대 공격의 중요한 이정표입니다.
2. 탈레스는 2026년 6월에 스웜마스터(SwarmMaster) 의 비행 시험을 시작했으며  , 이 시스템은 한 명의 운영자 하에 여러 대의 무인 항공기가 함께 작동할 수 있도록 설계되었고, 초기에는 7대의 항공기를 사용하는 사례를 테스트했습니다.
3. 스워머와 브라이트라인은 2026년 7월,  미국 국방 분야에서 드론 군집 자율 소프트웨어와 상호 운용성 기술을 결합하여 AI 훈련 데이터 및 다중 드론 조정 기능을 개선하는 파트너십을 발표했습니다
4. Swarmer, Tekmara, 그리고 FIU는 2026년 7월에  자율 드론 군집을 활용한 환경 모니터링 및 해안 복원 연구를 위한 협력을 시작했으며, 이를 통해 군집 활용 범위를 국방 분야를 넘어 확장하고자 합니다

드론 군집 시장의 주요 기업

• 안두릴 인더스트리즈
• 쉴드 AI
• 보잉
• 록히드 마틴
• 노스럽 그루먼
• 에어로비론먼트
• BAE 시스템즈
• 탈레스
• 레오나르도
• 사브
• 크라토스 방어
• 엘비트 시스템즈
• 스카이디오
• 텔레다인 FLIR
• 레이시온(RTX)
• 기타 주요 플레이어

시장 세분화 개요

구성 요소별

• 플랫폼
  • 소모성/일회용 무인 항공기
  • 협력 전투 항공기
• 소프트웨어
  • 군집 조정/자율성
  • 메시 네트워킹
• 군집 대응 시스템

신청을 통해

• 정찰/정보 수집 및 감시(ISR)
• 전자전
• 포화 파업
• 물류/상업
• 수색 및 구조

자율성에 의해

• 인간의 감독 하에
• 완전 자율 주행

최종 사용자에 의해

• 국방/군사
• 국토안보부
• 상업(물류, 농업)

지역별

• 북아메리카
  • 미국.
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 나머지 서유럽
  • 동유럽
    • 폴란드
    • 러시아 제국
    • 나머지 동유럽
• 아시아 태평양
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