센서
기상
AI 분석
의사결정

데이터 기반
정밀 포도 재배 시스템

단순 모니터링이 아닌,
지능형 의사결정 지원

  • 12종 환경 센서 데이터
  • 기상청 API 실시간 연동
  • AI 복합 분석 모델
  • 즉각적인 알림과 조언

Data Source - 3 Pillars

센서 데이터 (12종)

  • 토양: 수분, 온도, EC, pH
  • 대기: 온습도, CO2, 일사량
  • 작물: 엽면습도, 결로
  • 데이터 보존: 3년 이상 (TimescaleDB)

기상 데이터

  • 실시간: 현재 날씨 초단기 예보
  • 단기예보: 3일 상세 예보
  • 중기예보: 주간 경향 분석
  • 특징: GPS 기반 농장 위치 맞춤

작물 이미지

  • 탄저병: 정확도 92%
  • 노균병: 정확도 89%
  • 흰가루병: 정확도 91%
  • 분석: 딥러닝 이미지 분석

Core Analysis Models

🌧️ 배수 위험도 분석

강우량/토양수분 AI 분석 위험 점수/알림

🦠 병해 발생 위험 예측

온습도/일사량/강우 감염 환경 예측 방제 알림

📈 생육 최적화 분석

P-VAI 지수 산출 생육 단계 비교 환경 제어 가이드

💧 관수/관비 최적화

현재 수분/EC 기상 예보 관수량 추천

System Architecture

농장 현장
IoT 센서 네트워크
엣지 게이트웨이
FarmSense Cloud Server
(API / DB / AI Engine)
React Native App

Core Technology Stack

Backend: Django, FastAPI
DB: TimescaleDB, PostgreSQL
AI/ML: PyTorch, RAG (LangChain)
Mobile: React Native

Real-World Use Cases

🦠

Scenario 1: 병해 조기 발견

센서가 고습 환경을 감지하고, AI가 탄저병 위험을 경고. 농장주는 즉시 방제하여 확산을 막습니다.

☔

Scenario 2: 기상 대응

갑작스러운 폭우 예보를 수신. 배수 펌프 가동 알림을 받고 침수 피해를 예방합니다.

📱

Scenario 3: 생육 최적화

P-VAI 지수를 통해 생육 부진을 파악. 맞춤형 비료 처방으로 품질을 높입니다.

Why FarmSense?

1. 포도 전문화 (General vs. FarmSense)

범용 스마트팜과 달리, 포도의 생육 특성과 병해에 특화된 알고리즘을 사용합니다.

2. 데이터 연속성

단발성 측정이 아닌, 생육 주기 전체를 관통하는 연속적인 데이터 분석을 제공합니다.

3. 하이브리드 분석

센서 데이터(정량)와 이미지/텍스트(정성) 데이터를 결합한 멀티모달 분석을 수행합니다.

4. 실시간 RAG 검색

최신 농업 논문과 사례를 실시간으로 검색하여 근거 있는 조언을 제공합니다.

5. 현장 중심 UI/UX

복잡한 데이터도 농민이 이해하기 쉬운 직관적인 대시보드로 시각화합니다.

지금 바로 시작하세요