본 서비스는 가축에 부착된 정밀 센서로부터 수집되는 신호를 AI로 분석하여 송아지의 행동을 실시간으로 모니터링하고, 질병을 조기 발견하여 농장주에게 알림을 제공하는 스마트 축산 솔루션입니다. Flutter 기반의 크로스플랫폼 앱 개발부터 AWS Amplify 기반의 백엔드 인프라 구축까지 전 과정을 수행하였습니다.
송아지의 행동 데이터 및 건강 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 모바일 앱 인터페이스.
1. 프로젝트 배경
축산업계의 가장 큰 손실 요인 중 하나인 송아지 폐사율을 낮추기 위해서는 질병의 조기 발견이 핵심입니다. 하지만 대규모 농장에서 가축 한 마리 한 마리의 상태를 24시간 수작업으로 체크하는 것은 현실적으로 불가능했습니다.
- 기존 문제점
- 질병 발견이 늦어져 전염 확산 및 가축 폐사로 인한 경제적 손실 발생
- 개별 가축의 정밀한 행동 데이터 및 건강 상태 육안 확인의 한계
- 데이터 기반의 객관적인 사양 관리 도구 부재
- 프로젝트 목표
- 질병 조기 탐지: AI 행동 분석 기반의 이상 징후 실시간 감지 및 푸시 알림
- 정밀 모니터링: 24시간 실시간 행동(섭취, 반추, 휴식 등) 데이터 시각화
- 관리 효율화: 농장주가 어디서든 개체별 상태를 파악할 수 있는 모바일 환경 구축
2. 프로젝트 성과
- 안정적인 런칭 및 운영: Android/iOS 스토어 동시 런칭 및 농가 보급 성공
- 질병 예측 정확도 기여: AI 데이터 분석팀과의 긴밀한 협업으로 행동 기반 질병 감지 로직의 앱 연동 완료
- 개발 생산성 확보: MVVM 디자인 패턴과 컴포넌트 모듈화를 통해 신규 요구사항 대응 속도 대폭 향상
- 데이터 시각화 혁신: 기성 라이브러리로 불가능한 복잡한 축산 데이터를 직접 캔버스 기반으로 구현하여 가독성 극대화
3. 핵심 업무 및 기술적 특징
크로스플랫폼 모바일 앱 설계 및 개발 (Flutter, Dart)
- MVVM 아키텍처: Provider 상태 관리 라이브러리를 활용하여 MVVM 패턴을 직접 설계, UI와 비즈니스 로직을 완벽히 분리하여 유지보수성 극대화
- 커스텀 캔버스 그래프: 써드파티 라이브러리의 한계를 극복하기 위해 Paint API 기반으로 직접 그래프 엔진을 개발. Bar, 선, 점, Band 그래프가 정교하게 중첩된 고난도 데이터 시각화 구현
- 컴포넌트 모듈화: 팝업, 리스트, 버튼 등 모든 UI 요소를 OOP 기반으로 설계 및 상속화하여 코드 중복을 최소화
API 서버 및 데이터베이스 설계 (Node.js, AWS, MySQL)
- RESTful API 설계: Postman 기반의 엄격한 문서화를 통해 분석팀-앱팀 간의 데이터 정합성 확보
- 정밀 DB 스키마 설계: 대용량 비정형 행동 데이터를 효율적으로 서빙하기 위한 MySQL 인덱스 및 테이블 설계. Liquibase를 이용한 DB 버전 관리 및 배포 자동화 적용
- CI/CD 자동화: 쉘 스크립트 기반의 개발/테스트/상용 환경별 배포 자동화로 빌드 및 배포 리소스 절감
4. 상세 기능 리스트
- 데이터 대시보드: 개체별 섭취량, 반추 시간, 활동량 등 핵심 지표 실시간 그래프 제공
- 스마트 알림: 질병 및 발정 등 주요 이벤트 발생 시 농장주에게 즉각적인 푸시 알림 발송
- 개체 관리: 농가 내 송아지 리스트 관리, 개체별 건강 이력 및 상세 정보 열람
- 농장 모니터링: 전체 농장의 사육 현황 및 건강 지수 종합 요약 리포트
기술적 특징
- Mobile: Flutter, Dart, Provider (MVVM), Custom Canvas Drawing
- Backend: Node.js, Express, TypeScript, AWS Amplify
- Database: MySQL, Liquibase (Version Control)
- Environment: Linux, Serverless (Amplify), CI/CD Automation
- Other: Postman documentation, Git Flow