
통합 해충 및 질병 관리 시스템 - 60헥타르 커버리지
주요 특징
- 60헥타르를 커버하는 18개의 고급 센서, 10분 데이터 간격 및 10km LoRaWAN 범위
- AI 해충 식별, 나방, 진딧물 및 과일파리의 종별 탐지를 위한 85-95% 정확도
- WMO 기준에 부합하는 10가지 기상 매개변수를 갖춘 전문 기상 관측소
- 가시적 증상이 나타나기 7-10일 전에 질병 감염을 탐지하는 다중 스펙트럼 잎 스캐너
- 24/7 운영을 위한 80W 태양광 및 5-7일 배터리 자율성을 갖춘 4G LTE 연결
설명
SOLARTODO의 60헥타르 규모의 채소 농장을 위한 통합 해충 및 질병 관리 시스템은 농업 기술의 패러다임 전환을 나타내며, 반응적 치료에서 능동적이고 데이터 기반의 작물 관리로 이동합니다. 이 포괄적인 솔루션은 18개의 고급 센서 네트워크, 정교한 AI 기반 분석, 자율적인 태양광 전력을 통합하여 농장 생태계에 대한 비할 데 없는 통찰력을 제공합니다. 날씨, 해충 개체수 및 질병 압력에 대한 실시간 하이퍼로컬 데이터를 제공함으로써, 이 시스템은 재배자가 입력 비용을 최대 30% 절감하고, 물 사용량을 50% 줄이며, 작물 수확량을 15-25% 증가시키는 최적화된 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 전체 시스템은 까다로운 농업 환경에서 강력하고 유지보수가 필요 없는 작동을 위해 설계되어, 신뢰할 수 있는 투자 수익을 보장합니다.
다층 환경 감지 배열
시스템의 핵심은 세계 기상 기구(WMO) 기준에 부합하는 전문급 기상 관측소입니다. 이 장치는 주변 온도, 상대 습도, 기압, 풍속, 풍향, 강수량, 태양 복사(피라노미터), 계산된 증발산(ET) 등 10개의 중요한 매개변수를 측정하여 완전한 기상 프로파일을 제공합니다. 데이터는 10분마다 샘플링되어 중앙 게이트웨이로 무선 전송됩니다. 이 고해상도 기상 데이터는 단순한 정보 제공에 그치지 않고, 시스템의 예측 모델의 기초가 되어 AI가 질병 위험 창을 정확하게 예측하고 실시간 식물 물 필요에 따라 관개 일정을 최적화할 수 있도록 합니다. 이는 보고된 50%의 물 소비 감소에 직접 기여합니다.
AI 기반 해충 및 질병 정보
이 시스템은 수동 정찰을 자동화된 지능형 모니터링으로 대체하여 해충 관리의 혁신을 가져옵니다. 종별 페로몬 유인은 나방, 진딧물, 군대벌레, 과일파리와 같은 목표 해충을 AI 카메라 덫으로 유인합니다. 통합된 고해상도 카메라는 설정된 간격으로 이미지를 캡처하고, 수백만 개의 이미지로 훈련된 온보드 AI 프로세서는 목표 종을 자동으로 식별하고 계산하여 85%에서 95%의 정확도로 해충 개체수를 파악합니다. 이는 수동 덫의 추측 작업과 노동을 없애고, 해충 압력 및 개체수 동태에 대한 일일 디지털 보고서를 클라우드 대시보드로 직접 제공합니다.
질병 예방을 위해 시스템은 이중 접근 방식을 사용합니다. 부피형 포자 덫은 공기를 지속적으로 샘플링하여 분말곰팡이, 다운리 밀듀, 보트리티스 포자와 같은 공기 중 병원균을 포획합니다. 통합된 AI 현미경은 이러한 샘플을 분석하여 증상이 나타나기 전에 질병 압력에 대한 조기 경고를 제공합니다. 이는 휴대용 다중 스펙트럼 잎 스캐너로 보완됩니다. 이 장치는 고급 이미징 기술을 사용하여 잎의 엽록소 형광 및 반사에서 미세한 변화를 감지하여 인간의 눈으로 볼 수 있는 것보다 최대 7-10일 전에 감염을 식별합니다. 이 조기 발견은 표적화된 예방용 살균제 적용을 가능하게 하여 화학 물질 사용과 비용을 대폭 줄이는 데 중요합니다.
강력하고 신뢰할 수 있는 인프라
60헥타르 지역의 연결성은 최대 10킬로미터의 통신 반경을 제공하는 강력한 LoRaWAN 게이트웨이를 통해 구축되어, 18개의 분산 센서에 충분한 커버리지를 제공하고 향후 확장을 가능하게 합니다. AI 카메라 덫 및 잎 스캐너에서 고대역폭 데이터 전송을 위해 시스템은 전용 4G LTE 통신 모듈을 사용하여 고해상도 이미지와 비디오가 거의 실시간으로 클라우드에 업로드되도록 보장합니다. 이 하이브리드 통신 아키텍처는 통신 표준을 준수하여 데이터 무결성과 낮은 지연 시간을 보장합니다.
지속적이고 자율적인 작동을 보장하기 위해 각 센서 노드와 게이트웨이는 전용 태양광 키트로 전원이 공급됩니다. IEC 61215 및 UL 1703 기준에 인증된 중형 80W 단결정 태양광 패널은 고용량 리튬 인산철(LFP) 배터리와 결합되어, 낮은 태양 복사량에서도 최소 5-7일의 자율성을 제공합니다. 이는 시스템이 24/7/365 온라인 상태를 유지하도록 보장합니다. 모든 외부 구성 요소는 IP67 또는 IP68 등급을 갖추고 있어 먼지 침투 및 물 침수에 대한 보호를 보장합니다.
전문 클라우드 플랫폼: 데이터에서 결정으로
모든 센서 데이터는 SOLARTODO 전문 클라우드 플랫폼에서 집계되고 처리됩니다. 이 안전하고 확장 가능한 플랫폼은 웹 또는 모바일 앱을 통해 접근할 수 있는 직관적인 대시보드를 제공하며, 실시간 데이터 시각화, 역사적 추세 분석 및 농장 전반에 걸친 해충 및 질병 분포의 맞춤형 열지도를 특징으로 합니다. 시스템의 AI 엔진은 들어오는 데이터를 지속적으로 분석하여 기상 패턴과 해충 생애 주기 및 질병 모델 간의 상관관계를 파악하여 예측 경고를 생성합니다. 해충 발생 임계치가 초과되거나 곰팡이 성장에 최적의 조건이 되는 등 고위험 이벤트가 감지되면 시스템은 자동으로 SMS, 이메일 및 앱 푸시 알림을 통해 경고를 전송합니다.
경고 외에도 플랫폼은 고급 의사 결정 지원 도구를 제공합니다. 작물별 성장 모델을 통합하여 개발 단계를 예측하고, 물 사용 최적화를 위한 일일 관개 권장 사항을 제공합니다. 시스템의 개방형 아키텍처는 완전한 기능을 갖춘 REST API를 포함하여 기존 농장 관리 소프트웨어(FMS), 가변 속도 관개 시스템 및 ISO 11783 (ISOBUS) 원칙에 따라 농업 데이터 교환을 위한 기타 제3자 플랫폼과의 원활한 통합을 가능하게 합니다.
기술 사양
| 커버리지 면적 | 60hectares |
| 총 센서 수 | 18sensors |
| 모니터링 유형 | Weather, Pest, Disease |
| 기상 매개변수 | 10parameters |
| 해충 탐지 정확도 | 85-95% |
| 질병 조기 탐지 | 7-10days before symptoms |
| 통신 범위 | 10km |
| 통신 유형 | 4G LTE + LoRaWAN |
| 데이터 간격 | 10minutes (configurable 1-60) |
| 태양광 패널 전력 | 80W per unit |
| 배터리 자율성 | 5-7days |
| 침입 보호 | IP67/IP68 |
| 클라우드 플랫폼 계층 | Professional |
| 알림 채널 | SMS + Email + App Push |
| API 접근 | REST API included |
| 하드웨어 보증 | 2years |
| 클라우드 서비스 보증 | 1year |
| 작동 온도 | -40 to +70°C |
가격 내역
| 항목 | 수량 | 단가 | 소계 |
|---|---|---|---|
| 전문 기상 관측소 (10개 매개변수 WMO 준수) | 2 pcs | $1,500 | $3,000 |
| AI 카메라 해충 트랩 (페로몬 유인 시스템이 있는 HD) | 6 pcs | $850 | $5,100 |
| AI 미세 분석이 포함된 포자 트랩 | 4 pcs | $2,500 | $10,000 |
| 다중 스펙트럼 잎 스캐너 (휴대용) | 2 pcs | $1,800 | $3,600 |
| LoRaWAN 게이트웨이 (10km 반경) | 1 pcs | $450 | $450 |
| 4G LTE 통신 모듈 | 3 pcs | $350 | $1,050 |
| 태양광 키트 - 중형 80W LFP 배터리 포함 | 18 pcs | $300 | $5,400 |
| 전문 클라우드 플랫폼 (장치당, 1년) | 18 devices | $48 | $864 |
| 설치, 구성 및 교육 | 1 system | $500 | $500 |
| 총 가격 범위 | $18,000 - $25,000 | ||
자주 묻는 질문
AI 해충 식별의 실제 정확도는 얼마인가요?
4G 신호가 약하거나 없는 지역에서 시스템은 어떻게 작동하나요?
하드웨어에 필요한 유지보수는 무엇인가요?
시스템을 60헥타르 이상으로 확장할 수 있나요?
시스템이 기존 관개 장비와 어떻게 통합되나요?
인증 및 표준
데이터 출처 및 참조
- •World Meteorological Organization (WMO) - Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation (WMO-No. 8), 2018
- •International Electrotechnical Commission - IEC 61215: Terrestrial photovoltaic (PV) modules - Design qualification and type approval, 2016
- •Underwriters Laboratories - UL 1703: Standard for Flat-Plate Photovoltaic Modules and Panels, 2014
- •International Organization for Standardization - ISO 11783: Tractors and machinery for agriculture and forestry — Serial control and communications data network, 2018
- •SOLARTODO Internal Testing Data - Smart Agriculture IoT Performance Metrics, 2025-2026
프로젝트 케이스

