
▲플랫폼 대시보드 캡쳐 [자료: 이암허브]
이번 사업은 농가 전작기 흐름에 따라 환경·생육·경영 정보를 주기적 수집하고, 이를 분석해 재배와 경영 개선 방향을 제시하는 게 핵심이다.
양측은 파종부터 수확까지 이어지는 작기 구조를 기준으로 농가에서 매주 환경과 생육, 경영 자료를 수집한다. 수집 항목에는 온도·습도·CO₂·일사량(DLI)과 같은 기본 환경 데이터는 물론, △생육 단계별 상태 △관수·양액 기록 △에너지비·노동비·양액비 등 비용 항목도 포함된다. 이런 자료는 농가 시설 여건과 재배력 수준을 반영, 시설 운영 방식과 생육 조정 필요성을 파악하고 비용 구조를 점검하는 데 활용된다.
‘스마트팜 AI 기반 분석 엔진’은 환경·양액·생육·수확·품질·에너지·노동비 등 현장 데이터를 빅데이터로 축적한다. 생성형 AI가 이를 패턴 기반으로 해석·추론하는 구조로 운영된다.
이 엔진은 환경 변화가 생육에 미치는 영향과 품질 편차를 만드는 핵심 요인, 작황 변동의 근본 원인을 자동으로 예측하고 시뮬레이션할 뿐만 아니라 에너지·노동·양액 투입량과 비용을 AI로 실시간 분석, 농가 특수성을 고려한 운영전략을 생성형 AI로 제공한다.
따라서 농가는 생산량과 품질, 비용 구조 등을 고려해 작기 중 발생하는 문제를 보다 체계적으로 파악할 수 있게 된다는 게 이암허브 측 설명이다.
이번에 구축되는 플랫폼은 농가의 시설 수준을 고려해 기초형, 표준형, 확장형 등 단계별 분석 방식을 제공한다. 기본적인 환경 데이터만 확보된 소규모 농가도 분석에 참여할 수 있도록 설계됐다. 보다 정밀한 센서 설비를 갖춘 농가는 확장 분석을 통해 세부적인 생육·경영 정보를 제공받을 수 있다.
분석 기능은 AI기반으로 플랫폼 내부에서 수행된다. 하지만, 온실 장비의 자동 제어와 실시간 데이터 수집 등 물리적 기능은 기존 스마트팜 제어기와 IoT 시스템 연동이 필요하다. 이에 따라 플랫폼은 분석 중심의 서비스로 운영된다. 제어 기능은 농가의 기존 인프라를 활용하는 방식으로 구축된다.
농가별 시설 및 작기 조건이 다양하다는 점을 고려, 이암허브는 농장 규모 및 유형 단위 모델 개선 요청도 받고 있다. 농장별 특성에 맞는 분석모델 구축이 필요한 경우, 농가는 이암허브를 통해 상담을 신청할 수 있다.
구교영 이암허브 대표는 “내년 상반기 구축 완료되는 이번 플랫폼에는 딸기와 토마토, 방울토마토, 파프리카, 오이, 멜론 등 주요 시설작물만 적용된다”며 “향후 경영최적화 모델을 기반으로 전이 학습 등을 통해, 타 작목으로 적용 범위를 확대할 계획이다”고 밝혔다.
[IP전략연구소(editor@boannews.com)]
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