목표 : 평가위원들이 1분 내 무엇–어떻게–왜 더 나은지를 파악하시도록 구성했습니다.
아래 7개 블록을 이 순서 그대로 본인의 아이템 및 기술로 변환하여, 적용해 보시길 권합니다.
가상예시로 스마트팜 AI 양액·환경 제어 엔진에 대한 완성형 1페이지 샘플입니다.
[1] 한 줄 정의(One-liner)
“[가칭] AgriFlow-AI”는 온실의 센서·영상 데이터를 통합 분석하여 작물별 양액/환기/차광을 자동 제어함으로써 수확량 약 +12%,· 물 사용 –18%를 달성하도록 설계된 엣지 AI 제어 엔진입니다. (예시 수치)
[2] 핵심 원리/기술 요소(How)
① 하이브리드 예측모델(시계열+영상) : 생육지수·스트레스 지표 24시간 선행 예측 → 예측 MAPE 9%→5%
② 규칙+강화학습 혼합 제어기 : 목표 범위 유지율 극대화 → 환경 유지율 82%→94%
③ 엣지 런타임/필드 연동 : 소형 ARM 보드에서 실시간 추론, 유선/무선(예 : Modbus/RS-485, LoRa 계열) 연계 → 지연 1초 이하, 통신 장애 시 24시간 버퍼링
[3] 시스템 구조/데이터 흐름(Architecture)
입력 : EC·pH·온습도·CO₂·광량(PAR)·토양수분·카메라
처리 : 전처리 → 예측모델 추론 → 제어기 정책 산출
출력 : 양액 밸브/펌프·환기팬·차광막 실행 신호 → 대시보드 피드백
[4] 차별성/우위(Why better, 동일 조건 가정)
성능 : 생육지수 RMSE 0.12 (대조군 0.21)
효율 : 물 사용 –18%, 비료 사용 –15%/작기
운영 : 인력 투입 –30분/일/온실, 경보 오탐 –35% (모두 예시 수치이며 동일 재배면적·품종·작기 기준 비교 가정)
[6] 검증 현황·기술성숙도(Proof/TRL)
데이터 : 6개 농가 × 2작기 × 8,000시간 센서·영상 로그(예시)
시제품 : 엣지 키트 10대 장착 시험, 주요 지표 편차 ±2.5%p
TRL 5 수준(파일럿) → TRL 6 전환 계획: 20개 온실·봄/가을 2작기, 표준 SOP 적용
[6] 요건 정합성(Compliance & Fit)
[요건] 자동제어 안정성 → [충족] 수동 우회·페일세이프 로직 적용(예시 테스트 완료)
[요건] 현장 통신 연동 → [충족] 유선(Modbus/RS-485)·무선 연동 검증(예시)
[요건] 대시보드 시각화 → [충족] 웹 기반 모니터링·이력 관리(역할권한 포함)
[7] 확장성·사업성 연결(Scale & Biz)
기능 확장 : 병해 예방 모듈, 에너지 최적화(냉난방 제어) 추가 로드맵
도메인 확장 : 과채류 온실 → 수경재배 수직농장, 과수 하우스
수익모델 : 엣지키트 판매 +SaaS 구독(농가/온실 단위) +레퍼런스 설계 라이선스
작성 원칙(권장)
숫자 우선 : “저전력” 대신 “5 W 이하 추론”처럼 기재하세요.
동일 조건 명시 : 면적·품종·작기·환경을 함께 표기하세요.
사실/추정 구분 : 확정치는 수치+근거, 계획·가정은 “예상/가정/예시”로 표시하세요.