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지역사회 문제해결을 위한 AI 활용
감으로 결정하던 사과 출하, AI로 바꾸다 — 농부의 경험에 AI를 더한 사과 출하 의사결정 지원 서비스, 팜사인(FarmSign)
팜사인은 농가의 사과 저장·품질 데이터와 시장가격 데이터를 AI로 분석해, 농부가 ‘지금 출하할지, 더 저장할지’를 데이터 기반으로 판단할 수 있도록 돕는 AI 의사결정 지원 서비스입니다.
🤖 활용 AI 도구
GPT, 클로드, open AI 데이터 소스
1. 사과 농가에서는 수확한 사과를 바로 판매하지 않고 일정 기간 저장한 후 시장 상황에 따라 출하하기도 합니다. 이때 농부가 가장 어려움을 느끼는 것은 “지금 출하할 것인가, 아니면 가격이 오를 때까지 더 저장할 것인가”를 결정하는 것입니다. 더 기다리면 가격이 상승할 가능성이 있지만, 저장 기간이 길어질수록 사과의 품질이 떨어질 가능성도 있습니다. 따라서 출하 시점을 판단하기 위해서는 현재 시장가격, 향후 가격 변화, 저장 기간, 저장 환경, 사과의 품질 상태 등을 함께 고려해야 합니다. 하지만 이러한 다양한 정보를 농부가 직접 수집하고 비교하여 판단하기에는 어려움이 있습니다. 기존의 가격정보 서비스 역시 주로 현재·과거 가격 정보를 제공하기 때문에 “내가 저장하고 있는 사과를 언제 출하해야 하는가”라는 농가별 판단까지 지원하기에는 한계가 있었습니다. 저희는 실제 경북 사과 농가를 방문하여 이러한 현장의 문제를 확인했고, 농부의 경험을 대체하는 것이 아니라 AI를 활용해 경험에 데이터를 더할 수 있는 방법을 고민했습니다.
2. 팜사인은 크게 1.시장가격 분석 2.사과 품질·저장상태 분석 3. 통합적인 출하 시점 추천에 AI를 활용합니다.
1) 시장가격 변화 예측 : 농산물 시장가격 데이터를 수집하여 과거 가격 변화와 시장 흐름을 분석하고, 향후 가격이 어떻게 변화할
가능성이 있는지 예측합니다. 이를 통해 농부가 단순히 현재 가격만 확인하는 것이 아니라 앞으로의 가격 변화 가능성까지 고려
하여 출하 여부를 판단할 수 있도록 했습니다.
2) 저장 중인 사과의 품질 변화 분석 : 농가가 입력한 저장 기간, 저장 온도, 당도(°Brix), 경도 등의 정보를 활용하여 저장에 따른 사
과 품질 변화 가능성을 분석합니다. 향후에는 사과 이미지를 AI로 분석하여 갈변·멍·부패 등 외관상 품질 변화까지 판단할 수 있
도록 고도화할 계획입니다.
3) 가격과 품질을 함께 고려한 출하 의사결정 지원 : 팜사인의 가장 중요한 AI 활용 지점입니다. 단순히 “가격이 오를 것 같다 →
기다린다”가 아니라, 시장가격 변화 가능성 + 현재 사과의 저장·품질 상태를 함께 분석하여 “지금 출하할지, 조금 더 저장할지”
판단할 수 있는 출하 적정 시점을 추천합니다. 즉, AI를 단순한 가격 예측 도구로 사용하는 것이 아니라 농부의 실제 의사결정
과정에 연결한 것이 팜사인의 핵심입니다.
3. 팜사인을 개발하면서 저희 팀은 실제 경북 사과 농가를 방문하여 현장의 저장·출하 과정을 조사하고, 이후 구현한 서비스를 다시 농가에 적용하여 사용자 테스트(UT)를 진행했습니다. 그 과정에서 농부에게 필요한 것은 단순히 많은 데이터를 제공하는 것이 아니라, 여러 정보를 한 번에 이해하고 출하 판단에 활용할 수 있도록 정리해주는 것이라는 점을 확인했습니다. 이에 따라 팜사인은 복잡한 가격·품질 데이터를 단순 나열하는 대신, AI 분석 결과를 출하 시점에 대한 의사결정 정보로 제공하도록 개선했습니다.
이를 통해 다음과 같은 긍정적 효과를 확인했습니다.
농부가 여러 정보를 따로 찾아 비교해야 하는 부담을 줄일 수 있음
현재 가격뿐만 아니라 향후 가격 변화 가능성까지 고려할 수 있음
가격만이 아니라 저장 중인 사과의 품질 상태까지 함께 고려할 수 있음
농부의 경험과 감각에 의존하던 판단을 데이터를 활용한 판단으로 보완할 수 있음
AI의 복잡한 분석 결과를 농부가 실제 출하 판단에 활용할 수 있는 형태로 제공할 수 있음
특히 팜사인은 AI가 농부를 대신하여 출하 결정을 내리는 서비스가 아니라, 농부가 자신의 경험과 AI 분석 결과를 함께 참고하여 더 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는 서비스라는 점에서 의미가 있습니다.
4. 차별점
1) ‘가격 예측’에서 ‘의사결정 지원’으로
: 기존 가격정보 서비스가 “가격이 얼마인가?”를 알려준다면, 팜사인은 “내 사과를 언제 출하할지 어떻게 판단할 것인가?”를 지원합니다.
2) 가격과 품질을 함께 분석
: 출하 시점은 가격만으로 결정할 수 없습니다. 팜사인은 시장가격 변화와 사과의 저장·품질 상태를 함께 고려합니다.
3) 농부의 경험을 AI로 대체하지 않음
: AI가 농부의 결정을 대신하는 것이 아니라, 농부의 현장 경험에 AI의 데이터 분석 능력을 더하는 방식입니다.
4) 실제 현장에서 개선한 AI
: 농가 방문과 사용자 테스트를 통해 실제 사용자의 의견을 확인하고, AI 분석 → 사용자 경험 → 서비스 개선의 과정을 반복했습니다.
5. 확산 가능성
팜사인은 현재 사과 농가의 출하 의사결정에서 시작하지만, 핵심 구조는 다른 농산물에도 적용할 수 있습니다.
배·복숭아 등 저장형 과수 --> 다양한 저장 농산물→ 지역 농산물의 생산·저장·출하 의사결정 지원
또한 개별 농가뿐만 아니라 농협·APC 등 농산물 유통 주체와 지자체·농업기술센터 등 공공기관과 연계하여 지역 단위 농산물 데이터 기반 의사결정 지원 체계로 확장할 수 있습니다. 향후에는 IoT 센서를 활용해 저장고의 온도·습도 등의 데이터를 자동으로 수집하고, 사과 이미지 분석까지 결합하여 농부가 직접 입력해야 하는 정보를 줄이고 AI가 보다 지속적으로 농산물의 상태를 분석할 수 있도록 고도화할 계획입니다.
2. 팜사인은 크게 1.시장가격 분석 2.사과 품질·저장상태 분석 3. 통합적인 출하 시점 추천에 AI를 활용합니다.
1) 시장가격 변화 예측 : 농산물 시장가격 데이터를 수집하여 과거 가격 변화와 시장 흐름을 분석하고, 향후 가격이 어떻게 변화할
가능성이 있는지 예측합니다. 이를 통해 농부가 단순히 현재 가격만 확인하는 것이 아니라 앞으로의 가격 변화 가능성까지 고려
하여 출하 여부를 판단할 수 있도록 했습니다.
2) 저장 중인 사과의 품질 변화 분석 : 농가가 입력한 저장 기간, 저장 온도, 당도(°Brix), 경도 등의 정보를 활용하여 저장에 따른 사
과 품질 변화 가능성을 분석합니다. 향후에는 사과 이미지를 AI로 분석하여 갈변·멍·부패 등 외관상 품질 변화까지 판단할 수 있
도록 고도화할 계획입니다.
3) 가격과 품질을 함께 고려한 출하 의사결정 지원 : 팜사인의 가장 중요한 AI 활용 지점입니다. 단순히 “가격이 오를 것 같다 →
기다린다”가 아니라, 시장가격 변화 가능성 + 현재 사과의 저장·품질 상태를 함께 분석하여 “지금 출하할지, 조금 더 저장할지”
판단할 수 있는 출하 적정 시점을 추천합니다. 즉, AI를 단순한 가격 예측 도구로 사용하는 것이 아니라 농부의 실제 의사결정
과정에 연결한 것이 팜사인의 핵심입니다.
3. 팜사인을 개발하면서 저희 팀은 실제 경북 사과 농가를 방문하여 현장의 저장·출하 과정을 조사하고, 이후 구현한 서비스를 다시 농가에 적용하여 사용자 테스트(UT)를 진행했습니다. 그 과정에서 농부에게 필요한 것은 단순히 많은 데이터를 제공하는 것이 아니라, 여러 정보를 한 번에 이해하고 출하 판단에 활용할 수 있도록 정리해주는 것이라는 점을 확인했습니다. 이에 따라 팜사인은 복잡한 가격·품질 데이터를 단순 나열하는 대신, AI 분석 결과를 출하 시점에 대한 의사결정 정보로 제공하도록 개선했습니다.
이를 통해 다음과 같은 긍정적 효과를 확인했습니다.
농부가 여러 정보를 따로 찾아 비교해야 하는 부담을 줄일 수 있음
현재 가격뿐만 아니라 향후 가격 변화 가능성까지 고려할 수 있음
가격만이 아니라 저장 중인 사과의 품질 상태까지 함께 고려할 수 있음
농부의 경험과 감각에 의존하던 판단을 데이터를 활용한 판단으로 보완할 수 있음
AI의 복잡한 분석 결과를 농부가 실제 출하 판단에 활용할 수 있는 형태로 제공할 수 있음
특히 팜사인은 AI가 농부를 대신하여 출하 결정을 내리는 서비스가 아니라, 농부가 자신의 경험과 AI 분석 결과를 함께 참고하여 더 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는 서비스라는 점에서 의미가 있습니다.
4. 차별점
1) ‘가격 예측’에서 ‘의사결정 지원’으로
: 기존 가격정보 서비스가 “가격이 얼마인가?”를 알려준다면, 팜사인은 “내 사과를 언제 출하할지 어떻게 판단할 것인가?”를 지원합니다.
2) 가격과 품질을 함께 분석
: 출하 시점은 가격만으로 결정할 수 없습니다. 팜사인은 시장가격 변화와 사과의 저장·품질 상태를 함께 고려합니다.
3) 농부의 경험을 AI로 대체하지 않음
: AI가 농부의 결정을 대신하는 것이 아니라, 농부의 현장 경험에 AI의 데이터 분석 능력을 더하는 방식입니다.
4) 실제 현장에서 개선한 AI
: 농가 방문과 사용자 테스트를 통해 실제 사용자의 의견을 확인하고, AI 분석 → 사용자 경험 → 서비스 개선의 과정을 반복했습니다.
5. 확산 가능성
팜사인은 현재 사과 농가의 출하 의사결정에서 시작하지만, 핵심 구조는 다른 농산물에도 적용할 수 있습니다.
배·복숭아 등 저장형 과수 --> 다양한 저장 농산물→ 지역 농산물의 생산·저장·출하 의사결정 지원
또한 개별 농가뿐만 아니라 농협·APC 등 농산물 유통 주체와 지자체·농업기술센터 등 공공기관과 연계하여 지역 단위 농산물 데이터 기반 의사결정 지원 체계로 확장할 수 있습니다. 향후에는 IoT 센서를 활용해 저장고의 온도·습도 등의 데이터를 자동으로 수집하고, 사과 이미지 분석까지 결합하여 농부가 직접 입력해야 하는 정보를 줄이고 AI가 보다 지속적으로 농산물의 상태를 분석할 수 있도록 고도화할 계획입니다.
