농업인은 매일 변화하는 토양 성분, 기후 환경, 병해충 발생 등 수많은 변수를 고려해야 하지만, 이를 경험에만 의존하는 것은 높은 부담과 위험을 동반합니다. 잘못된 판단은 작물의 수확량과 품질에 큰 영향을 미치고, 기상재해나 병해충 발생은 때때로 농업 경영 자체를 위협하기도 합니다.

또한 수작업으로 영농일지를 기록하고 관리하는 방식은 비효율적일 뿐 아니라, 장기적으로 데이터를 활용하기 어려운 문제가 있었습니다.

이를 해결하기 위해 본 프로젝트에서는 빅데이터와 AI를 활용한 스마트 농업 서비스를 구축했습니다. 데이터 기반으로 토양과 기후 조건을 분석해 최적 생육 환경을 제시하고, 생육 주기별 작업 지시와 자동 영농일지를 통해 효율적인 농업 운영을 지원합니다. 더불어 병해충 판별, 기상재해 예방, 피해 산정까지 통합적으로 제공하여 농업인의 불확실성을 줄이고 안정적인 수익 확보에 기여했습니다.

1. 포트폴리오 소개
• 서비스 카테고리: 스마트팜 · 빅데이터 플랫폼 · AI 분석 서비스
• 메인 타깃: 농업인, 영농조합, 농업 컨설팅 기관
• 서비스 요약: 토양·기후 데이터를 빅데이터로 분석하여 최적의 생육 조건을 도출하고, 생육 주기별 작업 지시와 자동 영농일지 기능을 제공하는 스마트 농업 서비스. AI 기반 병해충 판별, 방제법 제시, 농산물 유통 정보, 기상재해 예방 기능을 통해 농업인의 생산성과 수익성을 향상시킴.

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2. 작업 범위
• 토양·기후 데이터 수집 및 분석 알고리즘 설계
• AI 기반 병해충 판별 모델 개발
• Front-end 개발 (웹/모바일 반응형)
• Back-end 개발 (영농일지 자동화, 재해 피해 산정 엔진)
• 관리자 페이지 개발 (농가 데이터 및 분석 기록 관리)
• 지원환경: Web, Mobile Responsive

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3. 주요 업무
• 데이터 분석: 토양·기후 데이터를 수집·분석하여 생육 조건 산출
• 작업 지시 자동화: 생육 주기별 작업 계획 제시 및 영농일지 자동 생성
• AI 판별 기능: 병해충 이미지를 분석해 판별 및 방제법 제시
• 산업 정보 제공: 저장·가공·유통 등 농업 후속 단계의 정보 제공
• 재해 대응: 기상 데이터 기반 재해 예방 알림 및 피해 규모 추정

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4. 주안점
• 농업인의 편의성: 경험 의존도를 줄이고 직관적인 분석 결과 제공
• 정확성 강화: 빅데이터와 AI 모델을 통한 신뢰성 높은 진단
• 위기 대응성 확보: 재해·병해충 대응 기능으로 불확실성 최소화
• 지속 가능성: 데이터 기반 농업 경영으로 생산성과 수익성 증대