Development of a Feed Characteristic Prediction Model Using Feed Particle Experiments and AIIoT Data Analysis
산학연CollaboR&D · 산학협력(사업화R&D)
2026년
2420031803
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
(주)에임비랩
고병수
6명
2026.04.01 ~ 2026.12.31
2026.04.01 ~ 2028.03.31
9,700만원
1.2억원
개발연구
중소기업
강원특별자치도 춘천시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
- POE(Parameter Optimization Engine) 고도화 기반 '사료 잔량 - 소진 - 수요/발주'연계 운영 체계 구축 . 1단계 성과(사료 물성 DB - DEM 기반 흐름성 수치화 - 현장 KPI 검증 - POE 기본형)를 기반으로, . 2단계에서는 POE 입력 인수 확장·정교화를 통해 사료 잔량 추정 정확도 향상 → 소진(소비)...
1. 사료 물성 DB/사료군 분류/입력 인수 표준화 2. DEM 템플릿 확장 및 흐름성 정량화 고도화 3. POE 확장형(환경·설비·운영 인수) 설계/적용 4. 현장 확장 실증 (30~50농가) + KPI 기반 성능 검증 + 현장 피드백 기반 보정규칙 고도화 5. AIM(AI Image Manager) 구축 (데이터 정합·품질관리·예외/조치/버전 ...
- 농가: 사료 부족/긴급 주문 리스크 감소, 운영 예외 (브리징/랫홀 등) 조기 탐지 기반 허실 감소(비용 절감)- 공급망: 수요예측 - 재고 - 물류 의사결정 정밀화로 유통 효율 개선 및 비용 절감- 산업: DEM+IoT+AI(Agentic) 융합 기반의 스마트축산 디지털 전환 가속화