Grape Intelligence
데이터 기반 포도 재배 지능 시스템
FarmSense의 포도 특화 AI 모델과 센서 데이터를 통한 정밀 농업 솔루션
지자체, 농업기술센터, 연구기관을 위한 종합 포도 재배 인텔리전스
포도 생장 모델 (Grape Growth Model)
포도의 생장 주기별 데이터 기반 모니터링과 관리 최적화
Dormancy
12월-2월
겨울 동안의 나무 상태와 휴면 깊이 모니터링
주요 지표:
Flowering
3월-4월
개화 시기와 조건에 따른 수확량 예측
주요 지표:
Coloring
6월-7월
과실 발달과 품질 형성 과정 추적
주요 지표:
Harvest
8월-9월
수확 시기 결정과 품질 최적화
주요 지표:
각 생장 단계별 최적의 환경 조건과 관리 방법을 데이터로 검증하고, AI 모델을 통해 다음 단계의 생장을 예측합니다.
품질 예측 시스템 (Quality Prediction)
실시간 품질 모니터링과 수확 시기 최적화
Sugar Content
18-22°Brix°Brix
당도는 포도의 품질과 가격을 결정하는 가장 중요한 요소
주간 당도 변화 추적 및 예측
Acidity
3.2-3.8 pHpH
산도는 포도의 신선함과 균형을 결정
산도 변화와 당산비 최적화
Berry Size
18-22mmmm
과실 크기는 시장성과 소비자 선호도에 영향
과실 발달 추적 및 크기 예측
Cluster Weight
300-500gg
송이 무게는 수확량과 포장 효율성 결정
송이 발달과 최종 무게 예측
종합 품질 지수 (Quality Index)
네 가지 품질 지표를 종합한 AI 기반 품질 예측 모델로 최적 수확 시기와 시장 등급을 예측합니다.
환경 데이터 모니터링 (Environmental Data)
포도 재배에 최적화된 환경 조건 관리와 모니터링
Temperature
최적: 15-30°C영향:
생장 속도, 당도 축적, 색소 형성에 직접적 영향
모니터링:
주야간 온도차와 생장 적산 온도 추적
Humidity
최적: 60-80%영향:
병해충 발생, 증산 작용, 과실 품질에 영향
모니터링:
상대 습도와 이슬점 관리
Solar Radiation
최적: 6-8 hours/day영향:
광합성 효율, 당도 축적, 색소 형성 결정
모니터링:
일사량과 광합성 활성도 측정
Irrigation
최적: 주기적 관리영향:
수분 스트레스 관리, 과실 크기와 품질 결정
모니터링:
토양 수분과 관수 시기 최적화
지자체 및 농업기술센터 활용 방안
지역 농업 발전과 정책 수립을 위한 데이터 기반 솔루션
지역 단위 모니터링
- 지역별 포도 재배 현황 실시간 모니터링
- 기후 변화에 따른 재배 패턴 분석
- 병해충 발생 예측 및 대응 체계
- 수확량 예측과 시장 공급 계획
정책 결정 지원
- 농업 보조금 배분 최적화
- 신품종 도입 효과 분석
- 재배 기술 보급 효과 평가
- 수출 지원 정책 수립
연구 및 교육
- 농업 교육용 실시간 데이터 제공
- 연구 기관과의 데이터 공유
- 신기술 실증 연구 지원
- 농업인 교육 프로그램 개발
포도 재배 데이터 인텔리전스 시작하기
지자체, 농업기술센터, 연구기관을 위한 맞춤형 포도 재배 솔루션
농업기술센터 협력 문의: partnership@farmsense.kr