비전
나무와 가축의 상태를 읽는 눈이 되어,
사람이 적어도 흔들리지 않는 농업 현장을 만듭니다.
고령화와 인력 부족, 기후변화로 커지는 생육 편차. 농업 현장은 매일 판단을 요구하지만 판단할 사람은 줄고 있습니다. ㈜크리는 사람의 눈과 경험이 하던 관찰·판단을 데이터와 AI가 보조하도록 만들어, 사람이 적어도 생산이 흔들리지 않는 현장을 지향합니다.
미션
세 가지 약속
- 01
실제 상태를 제어의 기준으로 세웁니다
온도·습도·일사량 같은 환경 수치가 아니라, 영상으로 읽은 작물의 생장 상태와 개체의 행동을 판단의 출발점으로 삼습니다. 같은 수치라도 나무가 필요로 하는 것은 다르기 때문입니다.
- 02
반복되는 관찰·판단·제어의 부담을 시스템이 집니다
매일 과원을 돌며 눈으로 확인하고 경험으로 결정하던 일을 카메라·센서·AI가 대신 모으고 제안합니다. 농가는 확인하고 결정하는 일에 집중합니다.
- 03
근거를 기록해 믿고 쓸 수 있는 AI를 만듭니다
모든 제어 추천과 경보에는 센서 값·예측·탐지 결과라는 근거가 함께 남습니다. 미달인 지표도 숨기지 않고 공개해 성능을 투명하게 보여줍니다.
핵심 가치
일하는 방식
- 현장 우선장수 사과 과원과 실제 축사에서 수집한 데이터로 학습하고, 현장에서 검증합니다. 범용 모델을 가져다 쓰지 않습니다.
- 근거 있는 판단수치 하나로 결론 내리지 않습니다. 센서·예측·영상·생육 단계 규칙을 함께 평가하고 그 과정을 기록합니다.
- 함께 배우는 시스템농가의 경보 확인과 현장 피드백이 라벨 수정과 재학습으로 이어집니다. 쓸수록 우리 과원에 맞춰집니다.
중장기 방향
장수 사과에서 노지 과수 전반으로
사과 한 품목에서 검증을 마친 뒤, 같은 구조로 다른 노지 과수에 적용하고 데이터 기반 서비스로 넓혀 갑니다.
- 1단계 · 2026장수 사과 실증장수군 과원 15개 구역에서 탐지·예측·제어 루프를 검증하고 외부 시험기관 성능평가를 받습니다.
- 2단계 · 2027 이후노지 과수 확장인근 농가·영농조합·농업기술센터와 연계해 보급하고 배·복숭아·오미자 등으로 작물을 넓힙니다.
- 3단계데이터 기반 농업 서비스누적된 생육·제어 데이터로 구독형 데이터 서비스와 유지관리 사업으로 발전시킵니다.
우리 과원에도 적용할 수 있을까요?
과원 규모·재배 방식·설치 환경을 알려주시면 맞춤 구성과 도입 절차를 안내해 드립니다.