SEEDIN.

LLM 기반 자율재배 · 연구개발

작물을 이해하는 AI,
스스로 조절하는
재배 시스템.

작물의 사진과 센서, 재배 이력을 LLM으로 연결합니다.
관찰에서 판단과 제어, 결과의 반영까지.
타워형 수경재배를 위한 자율 운영 기술을 개발합니다.

설계 그림으로 알아보기 함께 개발하기

모듈형 재배와 에너지 기술의 경험 위에, LLM 운영 기술을 더합니다.

온실 내부에서 LED 조명과 함께 작물이 자라고 있는 타워형 수경재배기
SEEDIN IN THE FIELD 실제 타워형 수경재배 현장

SYSTEM DESIGN CONCEPT

LLM 자율재배의
예상 설계와 동작 흐름.

타워에 관측 장치를 더하고, AI의 계획을 제어기로 연결합니다. 장치의 배치와 정보가 오가는 과정을 그림으로 살펴보세요.

사람이 없는 타워 1대의 자율재배 예상 설계. 중앙에 작물과 LED, 바깥 원형 레일에 카메라, 하단에 양액 탱크와 센서, 오른쪽에 AI·제어함이 배치되어 있습니다. 예상 설계 이미지
타워 1대의 배치 예시 · AI로 제작한 설명용 이미지그림 크게 보기 ↗

어떤 장치가 연결될까요?

A

재배 타워와 LED

작물이 자라는 공간과 조명입니다. 생육 상태에 따른 조명 조절을 연동 대상으로 검토합니다.

B

이동식 관찰 카메라

바깥 원형 레일에서 여러 각도로 촬영하는 구상입니다. 카메라 높이와 가림 영역을 검토합니다.

C

양액 탱크와 센서

수위·pH·EC·수온 등의 계측과 타워별 독립 펌프 운전을 연결할 계획입니다.

D

로컬 AI·제어함

영상 분석·LLM의 계획과 현장 제어를 연결하는 배치 예시입니다. 판단과 실행의 역할을 구분합니다.

카메라 이동 레일·높이·배선은 검토 중인 설계입니다. 히트펌프 등 온실 공용 설비는 타워별 장치와 구분해 연동합니다.

AI 자동재배 예상 제어 구조구성 요소를 선택하면 자세한 설명으로 이동합니다.
01 · 관찰

카메라 + 센서

작물 사진과
환경·양액 상태 수집

전달: 사진·센서 기록 02 · 해석과 계획

로컬 AI 컴퓨터

영상 분석과 LLM으로
상태 해석·조절 계획

전달: 운전 계획·설정값 03 · 확인과 실행

현장 제어기

장치 상태를 확인하고
설정된 범위 안에서 자동 운전

전달: 장치 운전 명령 04 · 재배 환경 조절

LED · 펌프 · 환경 장치

타워별 조명·양액 공급과
온실 환경을 조절

확인: 운전 결과·생육 변화

LLM을 활용한 제어 방식은 설계 중입니다. 반복 관측과 실행 기록을 다음 판단에 반영하는 구조를 개발합니다.

01 / AUTONOMOUS GROWING

LLM의 판단을
농장의 다음 행동으로.

작물의 상태를 해석하고, 필요한 조절을 계획해 실제 장치로 연결합니다. 이후의 생육 변화까지 다시 읽어 다음 판단에 반영하는 자율재배 흐름을 설계합니다.

사람이 정한 재배 목표와 운영 범위 안에서, 일상적인 환경 조절은 시스템이 수행하도록 개발합니다.

THE AUTONOMOUS LOOP개발 중인 시스템 구조
LLM의 역할

지금의 상태를 바탕으로
다음 조절을 계획합니다.

재배 목표와 생육 이력, 환경 변화를 종합해 무엇을 유지하고 조절할지 결정하는 역할을 LLM에 맡기는 구조입니다.

계획
조절할 항목과 설정값, 적용 기간, 판단 근거를 현장 제어기가 해석할 수 있는 형식으로 전달합니다.
운영 기준
작물별 재배 기준과 사전 설정한 한계를 적용합니다. 불확실할 때의 유지·재관측 조건도 함께 설계합니다.

각 단계를 선택해 역할을 살펴보세요. 위 내용은 설계·개발 방향이며, 실제 재배를 통해 검증할 계획입니다.

자율화의 범위

현재 집중하는 영역은 생육 상태에 따른 환경·양액·조명 관리입니다. 파종·이식·수확 작업의 기계화는 별도의 확장 과제로 다룹니다.

OBSERVE THE WHOLE GROWING ENVIRONMENT

사진 속 생육과
보이지 않는 재배 조건을 함께.

잎의 변화와 뿌리가 놓인 환경을 함께 살펴야, 조절할 대상을 더 구체적으로 판단할 수 있습니다. 영상과 센서를 결합한 관측을 기본 개발 방향으로 삼습니다.

IMAGE

잎의 변화와 생장 추세

같은 위치의 사진을 비교하고, LED·기구물·잎에 가려지는 영역을 줄이는 촬영 방식을 검토합니다. 타워 주변을 이동하는 카메라도 후보입니다.

SENSOR

환경과 양액의 상태

온습도와 pH·EC, 수온·수위 데이터를 이미지 관측과 연결합니다. 사진만으로 확인하기 어려운 재배 조건을 보완하는 역할입니다.

02 / GROWING PLATFORM

재배 모듈과
AI 운영을 하나의 서비스로.

모듈형 재배와 에너지 관리를 구상한 초기 사업 방향에 LLM 기반 운영 기술을 더합니다. 장치의 공급부터 재배 중의 관리까지 연결하는 플랫폼을 준비합니다.

모듈 개발 경험
LLM 기반 운영 기술

GROWING MODULE

확장 가능한 수경재배 구조

기존 모듈의 물길과 LED 배치, 지지대·결합 구조를 검토해 온 경험을 바탕으로 관측과 제어를 연결하기 쉬운 타워형 모듈을 개발합니다.

LOCAL AI OPERATION

농장 가까이에서 판단하는 AI

현장의 영상·센서·재배 기록을 활용하는 로컬 LLM 운영 구조를 검토합니다. 상태 해석과 조절 계획, 실행 이력 관리를 연결하는 서비스가 목표입니다.

ENVIRONMENT & ENERGY

생육 조건과 운영 비용을 함께

LED와 히트펌프 등 조명·열관리 기반을 활용해 재배 조건과 에너지 사용량을 함께 기록하고 평가할 계획입니다.

BUSINESS MODEL · 개발 방향

모듈을 공급하고,
운영 서비스를 이어갑니다.

도입

재배 모듈 공급

설치 공간과 재배 규모에 맞는 모듈을 제공하고, 관측·제어 장치의 연결과 초기 운영을 지원하는 모델입니다.

지속 운영

AI 관리 서비스

재배 상태 해석과 조절 계획, 운영 이력 관리를 서비스로 묶는 구독형 사업모델을 검토합니다.

초기 IR의 판매·구독 구상을 바탕으로, 교육과 컨설팅을 도입·운영 지원에 연결할 계획입니다.

LED 봉과 연결 배관을 갖춘 실제 타워형 수경재배 모듈
SEEDIN · 타워형 수경재배 장치

03 / FIELD & EXPERIENCE

만들어 본 경험,
검증할 수 있는 현장.

모듈 제작과 작물 재배 테스트 경험을 바탕으로 자율재배를 개발합니다. 현재 확보한 설비에서 타워별 비교와 단계적인 제어 실증을 준비합니다.

온실 · 히트펌프 시스템
1 개 동
타워별 독립 양액 탱크·펌프
10 대
LED가 설치된 재배 타워
5 대

첫 실증 작물로 로메인과 상추류를 검토하고 있습니다.

OUR DEVELOPMENT EXPERIENCE

모듈 제작에서
작물 재배 테스트까지.

2024
LED 조명 아래 투명 덮개를 씌운 트레이에서 어린 작물을 재배 테스트하는 모습
최종보고서에 수록된 육묘 테스트 사진
시제품 제작

수직농업 시제품 5대

모듈 단위 농업을 위한 기구를 개발하고, 시제품 제작을 완료했습니다.

현장 구축

재배 테스트용 하우스

모듈을 설치하고 작물의 생육을 살펴볼 수 있는 테스트 환경을 구축했습니다.

작물 테스트

상추·루꼴라·딸기 등

여러 작물의 재배 테스트를 진행하며 모듈과 현장 운영에 대한 경험을 쌓았습니다.

2024년 예비창업패키지 최종보고서에 기재된 개발 실적입니다.

2025 / OUR EARLY VISION

작물과의 거리를
가깝게 만드는 기술.

씨드인은 공간과 환경의 제약을 줄이고, 가까운 곳에서 작물을 재배할 수 있는 환경을 만들고자 출발했습니다. 초기에는 모듈형 수직농업과 에너지 기술을 함께 구상했습니다.

그 구상을 이제 LLM 기반 자율재배로 구체화합니다. 작물을 관찰하고 필요한 조절을 실행하는 기술을 더해, 재배를 계속 이어갈 수 있는 운영 체계를 개발합니다.

2025년 초기 IR의 사업 비전과 현재의 자율재배 개발 방향을 연결한 내용입니다.

04 / MID & LONG TERM PLAN

한 농장의 실증을,
여러 현장의 자율 운영으로.

먼저 생장 관리의 자동화를 검증합니다. 검증한 기술을 모듈과 운영 서비스로 묶고, 장기적으로 농장 운영 전반에 적용할 수 있도록 발전시킵니다.

  1. 01우선 추진

    단기

    재배 제어 실증

    관찰과 판단을 실제 타워의 동작으로 연결합니다.

    기술 개발
    사진·환경·양액 데이터를 수집하고, LLM의 조절 계획을 현장 제어기와 연결합니다. 기본 재배 기준과 비교해 효과를 확인합니다.
    사업 준비
    보유 설비에서 로메인·상추류의 반복 재배를 검토합니다. 실증에 참여할 농업 기업과 연구기관을 만나 적용 조건을 구체화합니다.
    검증 기준

    생육·수확 결과, 전력 사용,
    사람의 관리 시간과 이상 대응

  2. 02사업화 목표

    중기

    모듈·AI 서비스 사업화

    검증한 재배 방식을 고객 현장에서도 운영할 수 있게 만듭니다.

    기술 개발
    모듈과 제어 연결 방식을 표준화하고, 여러 타워의 운영 이력을 관리합니다. 작물별 운영 기준과 원격 점검 기능을 발전시킵니다.
    사업 확장
    모듈 공급과 AI 관리 서비스를 결합합니다. 재배 사업자·연구기관·지자체를 대상으로 도입 지원과 교육·컨설팅을 검토합니다.
    검증 기준

    고객 현장의 재현성,
    설치·유지관리 비용과 서비스 지속성

  3. 03장기 비전

    장기

    농장 운영 자동화 확장

    생장 관리에서 재배 전후의 작업과 에너지 운영까지 넓힙니다.

    기술 확장
    육묘·물류·설비 자동화를 별도 과제로 연결합니다. 재생에너지와 저장 설비를 연계해 에너지 자립의 가능성도 검토합니다.
    시장 확장
    다양한 작물과 여러 재배 현장으로 적용 범위를 넓히고, 생산·공급 체계를 갖춥니다. 검증한 운영 모델의 국내외 협력 확대를 추진합니다.
    검증 기준

    작물·기후별 적용성,
    다거점 운영과 에너지 경제성

자동화 범위의 확장

초기 IR의 생장·모종·물류·설비 자동화 구상을 단계적으로 구체화합니다.

현재 집중하는 영역생장·환경·양액·조명 관리

영상과 센서, LLM의 판단, 현장 제어를 연결

장기적으로 연결할 영역육묘·물류·설비·에너지 운영

개별 자동화 기술과 여러 농장의 운영을 연계

초기 IR의 중장기 구상을 현재 실증 단계에 맞춰 재구성한 추진 방향입니다. 각 단계의 검증 결과에 따라 일정과 확장 범위를 구체화합니다.

LET’S GROW TOGETHER

LLM 자율재배의 다음 단계,
함께 만듭니다.

농장 운영자, 재배 시설 공급사, 연구·교육기관과 함께 관측·제어 기술의 현장 적용과 실증 협력을 논의합니다.

현장 실증관측·제어 기술모듈 도입 검토
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궁금한 내용을 남겨주시면 담당자가 확인하고,
입력하신 이메일로 답변드리겠습니다.

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