스마트 과수원을위한완전 자율
수분 플랫폼
AI 꽃 인식, 군집 드론 제어, 실시간 모니터링을
하나의 웹 플랫폼으로.
Why Pollen-Drone
수분 위기, 드론이 해결합니다
꿀벌 감소·고령화·비효율이 만든 구조적 문제를 AI 드론으로 돌파합니다
꿀벌 개체 수 급감
2022년 월동 중 약 78억 마리의 꿀벌이 폐사. 꿀벌의 화분매개가치는 연간 6조 6,000억 원으로, 과수 농가에 심각한 타격을 줍니다.
화분매개가치 연 6조 6,000억 원농업 인력 고령화
농가 인구 중 65세 이상 비율이 55.8%에 달하며, 인력 부족으로 짧은 개화기(7~10일)에 집중되는 수작업에 한계가 있습니다.
65세 이상 농가 비율 55.8%비효율적인 기존 수분
기존 광역 살포 드론은 꽃 위치를 인식하지 못해 고가 수입 꽃가루를 무차별 살포합니다. 비산 손실이 크고 수분 효율이 낮습니다.
고가 수입 꽃가루 광역 살포 낭비성능 목표 및 평가 기준
YOLO AI 꽃 인식 정확도 목표 (mAP)
수작업 대비 수분 작업 시간 단축 목표
정밀 분사로 꽃가루 사용량 절감 목표
대형 정찰 드론 1대 + 소형 수분 드론 3~5대 군집
Features
수분 자동화를 완성하는
6가지 핵심 기능
AI부터 하드웨어·웹 대시보드까지, 완전 자율 수분의 모든 것
YOLO 기반 실시간 꽃 탐지
대형 드론 카메라 영상에 YOLOv8 딥러닝을 적용해 개화된 꽃과 꽃 군집을 실시간으로 탐지하고 좌표 데이터로 변환합니다.
DBSCAN 밀도 클러스터링
탐지된 꽃 좌표를 DBSCAN 알고리즘으로 분석해 밀집 구역을 섬(Island) 형태로 분할하고 소형 드론 작업 구역을 자동 배정합니다.
APF 충돌 회피 알고리즘
인공 전위장(APF) 이론으로 소형 드론 3~5대가 일정 간격을 유지하며 병렬 비행합니다. 충돌 없는 자율 군집 운용을 보장합니다.
하강풍 제어 및 고도 유지
LiDAR와 초음파 센서로 드론 하강풍이 수분을 방해하지 않도록 지형 높낮이에 무관하게 꽃과의 최적 거리를 정밀 유지합니다.
중첩 살포 제어
분사 노즐 각도와 드론 비행 간격을 조절해 살포 구역이 일정하게 중첩되도록 설계해 사각지대를 제거하고 수분 균일도를 확보합니다.
웹 기반 예약 및 모니터링
과수원 구역을 등록·예약하고 드론의 위치·배터리·작업 진행률을 직관적인 웹 UI로 실시간 확인합니다.
How It Works
4단계로 완료되는 수분 자동화
농장주가 할 일은 단 하나 — 웹 플랫폼에 접속해 구역을 등록하는 것뿐입니다
과수원 탐색 및 맵핑
대형 드론이 고해상도 카메라로 과수원을 정찰. AI가 개화 꽃의 위치를 탐지해 좌표 데이터로 변환합니다.
DBSCAN 스케줄링
수집된 꽃 좌표를 DBSCAN으로 분석해 소형 드론이 작업할 밀집 구역(Island) 그리드로 자동 분할합니다.
군집 자율 비행 · 정밀 살포
소형 드론 3~5대가 APF 충돌 회피로 간격을 유지하며 마이크로 펌프로 꽃가루를 정밀 분사합니다.
웹 대시보드 시각화
작업 데이터가 Supabase에 실시간 저장. 사용자는 웹으로 드론 위치·배터리·완료 구역을 확인합니다.
Technology · AI Vision
YOLO 기반 실시간 꽃 탐지 AI
드론 카메라 영상에서 개화 꽃을 실시간으로 감지하고 수분 최적 구역을 자동 계산합니다
mAP 90%+ 인식 정확도
YOLOv8 기반 딥러닝 모델로 드론 카메라 영상에서 개화된 꽃을 실시간으로 탐지. 목표 mAP(Mean Average Precision) 90% 이상을 달성해 정밀 수분 작업을 지원합니다.
GPS 좌표 자동 매핑
탐지된 꽃의 픽셀 좌표를 RTK-GPS 데이터와 결합해 실제 GPS 좌표 점(Point)으로 변환합니다. 이 데이터가 DBSCAN 클러스터링의 입력으로 사용됩니다.
온보드 추론 (Jetson Nano)
드론 탑재 Jetson Nano에서 추론을 수행해 클라우드 지연 없이 현장에서 즉시 결과를 처리합니다. 기상 악화나 통신 불안정 상황에서도 안정적으로 동작합니다.
Hardware
적용 기술 스택
대형 정찰 드론 1대 + 소형 수분 드론 3~5대 군집 운용에 실제 적용되는 부품과 기술
위치 제어
RTK-GPS ±1cm
고도 유지
LiDAR + 초음파
분사 메커니즘
마이크로 펌프
온보드 AI
Jetson Nano
대형 정찰 드론
1대
소형 수분 드론 군집
3~5대
드론 통신
MAVLink 프로토콜
분사 장치
마이크로 펌프 및 서보 모터
Live Platform Preview
실시간 운용 대시보드
드론 미션 현황, 배터리 상태, 탐지 구역을 한눈에 파악하는 관제 화면
Expected Benefits
기대 효과
Pollen-Drone이 과수 농가와 농업 생태계에 가져올 5가지 핵심 가치
노동력 의존도 감소
적은 인원으로 넓은 면적을 관리할 수 있어 농촌 고령화로 인한 인력 부족 문제를 실질적으로 완화합니다.
작업 시간 80%+ 단축
군집 드론 병렬 운용으로 짧은 개화기(7~10일) 내에 대면적 수분 작업을 완료할 수 있습니다.
꽃가루 비용 30%+ 절감
AI 기반 정밀 분사로 고가 수입 꽃가루 낭비를 방지합니다. 기존 광역 살포 대비 30% 이상 절감을 목표로 합니다.
수분 품질 균일성
RTK-GPS ±1cm 정밀 제어로 동일 조건·고도를 반복 유지해 균일한 수분 품질을 보장합니다.
스마트 농업 플랫폼 확장
수분 자동화를 넘어 생육 모니터링·수확량 예측·병충해 탐지 등 종합 스마트 농업 플랫폼으로 연계를 목표합니다.
향후 비즈니스 모델
RaaS — Robotics as a Service
드론을 직접 구매하지 않고 수분 작업을 구독형으로 이용하는 RaaS 모델을 목표로 합니다. 면적·횟수 기반 과금으로 초기 투자 없이 농가가 서비스를 이용할 수 있도록 설계합니다.
- ✓면적·횟수 기반 과금 구조
- ✓드론 소유·유지보수 불필요
- ✓수분 성과 기반 SLA 체결
- ✓구독형 소프트웨어 통합 제공
Get Started
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🗓 수분 작업 예약
Pollen-Drone Platform · Demo
약 32%
꽃가루 절감 예상
12개
수분 구역 수
4대
투입 드론
데모 목적으로 실제 결제 없이 예약 경험을 체험할 수 있습니다