축사의 환경 정보와 영상 분석을 따로 확인하는 대신 하나의 대시보드에서 비교하도록 구성한 사례입니다. 농장 센서와 영상 데이터를 AI 분석 결과와 함께 보여주며, 구역별 상태와 시간대별 변화, 분석 기록을 관리하는 축산 환경 통합 모니터링 서비스입니다.

적용 고객: 전북대학교

도입 배경

온도·습도·가스 같은 축사 환경과 개체 상태는 생산성과 관련되지만 현장 판단은 관리자의 경험에 크게 의존했습니다. 센서와 영상 분석 결과가 흩어져 구역별·시간대별 변화를 비교하기 어려웠고, 분석 결과를 기록해 연구에 재활용할 구조도 필요했습니다.

핵심 구축 내용

축사 구역과 센서별 환경 데이터를 수집하고 영상 기반 AI 분석 결과를 표시했습니다. 시간대·항목별 통계 차트로 변화를 살펴볼 수 있도록 구성했으며, 분석 이력과 기준정보를 함께 관리합니다. 관리자는 구역별 환경 상태와 개체·영상 분석 정보를 같은 대시보드에서 비교할 수 있습니다.

연결한 데이터와 시스템

농장 센서의 환경 데이터와 영상 기반 AI 분석 결과를 연결했습니다. 온도·습도·가스 등 환경 정보, 구역별 상태, 시간대별 변화와 분석 이력이 확인 대상입니다. 공식 사례는 AI 분석 결과의 표시와 기록 관리를 설명합니다.

도입 후 달라진 점

경험 중심의 농장 상태 판단을 데이터가 보완해 이상 징후를 빠르게 확인하고 사육 환경 관리의 일관성을 높였습니다. 정리된 분석 이력은 후속 연구와 모델 개선에 활용할 수 있는 연구 데이터로 축적됩니다.

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