고온·가뭄·돌발해충·재선충·토양 이상·도복 위험까지. GreenerLab은 수목 자산 바로 그 지점의 위험을예찰·진단·처방으로 며칠 전에 알려드립니다. 나무를 지킬 시간을 확보해 드립니다.
별도 장비나 복잡한 설정 없이, 지도에 현장 위치만 지정하면 시작됩니다. 토양 센서를 더하면 정밀도가 높아집니다.
위험은 갑자기 보이는 듯하지만 실제로는 며칠, 때로는 몇 주에 걸쳐 쌓입니다. 그 시간이 나무를 살릴 수 있는 골든타임이며, GreenerLab은 그 시간을 되찾아 드립니다.
흰불나방·매미나방 등 돌발해충의 우화 시점은 온도와 밀접합니다. 며칠 먼저 알면 한 번의 방제로 확산을 줄일 수 있습니다.
여름철 고온과 토양 건조가 겹치면 잎마름과 수세 저하가 빠르게 진행됩니다. 가로수와 과수는 특히 취약합니다.
강풍에 약해진 가로수가 쓰러지면 인명·차량 피해와 배상 책임으로 이어집니다. 공공기관에는 중요한 관리 리스크입니다.
※ 출처: 산림청·국립산림과학원. 수치는 신규 자료 공개에 따라 업데이트될 수 있습니다.
막연한 산림 전체가 아니라 내 가로수, 내 과수원, 내 공원의 정확한 지점을 기준으로 판단합니다. 하나의 위험이 아니라 일곱 가지 위험을 한 화면에서 관리합니다.
일반 예보는 대개 격자 또는 시·군 단위로 제공됩니다. GreenerLab은 지도에 현장 위치를 지정하고 주변 관측값을 거리 가중해 해당 지점의 값을 추정합니다. 여기에 토양 센서를 더하면 N·P·K·EC·pH·수분·지온을 현장에서 직접 측정합니다.
고온·가뭄·병해충·재선충·토양 이상·수목 병해·도복 안전까지 여러 자료를 따로 확인할 필요가 없습니다. 각 위험은 안심 → 관심 → 주의 → 경보 단계로 표시되어 한눈에 파악할 수 있습니다.
위험이 가까워지면 며칠 전에 알려주고, 해당 단계에서 필요한 조치를 함께 제시합니다. 잎 사진 한 장으로 Sentinel Vision이 병해충을 식별하고, TreeAiD가 처방과 기록까지 이어갑니다.
실제 진단 결과가 누적될수록 예측은 스스로 보정됩니다. 모델은 30년 현장 데이터와 50만 건의 진단·처방 기록에서 학습하며, 예측 정확도는 예외 없이 공개하는 것을 원칙으로 합니다.
개별 도구의 단순 집합이 아닙니다. 땅속을 측정하고, 병해충을 인식하고, 진단·처방을 기록하며, 모든 현장을 한 화면에서 관리합니다.
나무에도 진료 기록이 필요합니다
사람의 전자의무기록처럼 나무 한 그루 단위로 진단·처방·방제 이력을 한 곳에 기록합니다. 600여 수종과 2,000여 약제, 50만 건의 진단–처방 데이터를 기반으로 작동하며, 2024년부터 상용 서비스로 제공되고 있습니다.
보이지 않던 땅속을 수치로 보여 줍니다
뿌리 주변에 설치하면 N·P·K·EC·pH·TDS·염분·지온·수분 9개 지표를 실시간으로 측정하여 클라우드로 전송합니다. LTE 직결과 태양광·배터리 구동으로, 통신·전원이 없는 현장에서도 작동합니다.
사진 한 장으로 진단을 시작합니다
잎·줄기 사진을 촬영하면 100만 장 이상의 이미지로 학습한 AI가 병해충을 식별하고, 인식 카드 → 조치 카드 → 전문가 PDF 순서로 결과를 제시합니다. Edge AI를 통해 통신이 불안정한 현장에서도 사용할 수 있습니다.
모든 위험을 한 화면에서 관리합니다
관리 중인 모든 현장의 위험을 지도와 3D 디지털 트윈에서 통합합니다. 신호등식 상태 표시, 우선순위 알림, 그룹 알림, API 연동을 지원하며 관리 자산이 늘어날수록 가치가 커집니다.
각 위험이 무엇이며 왜 중요한지 간결하게 보여줍니다.
폭염과 토양 건조가 겹치면 잎이 타고 수세가 약해집니다.
흰불나방과 매미나방은 온도 신호에 따라 대량 발생합니다.
매개충을 통해 확산되며 소나무류를 빠르게 고사시키는 병입니다.
EC, pH, 수분이 적정 범위를 벗어나 뿌리 활력을 떨어뜨립니다.
궤양병, 시들음병, 점무늬병 등이 잎과 줄기로 확산됩니다.
강풍에 약해진 나무가 쓰러져 인명·시설 피해를 일으킬 수 있습니다.
급격한 저온은 감귤류처럼 동해에 취약한 수종에 피해를 줍니다.
수종과 지역에 따라 추가 위험을 확장할 수 있습니다.
같은 고온도 어떤 수종에는 견딜 수 있지만 다른 수종에는 위험할 수 있습니다. 같은 토양도 배수와 pH에 따라 다른 병해를 유발합니다. GreenerLab은 수종과 토양 조건에 맞춘 임계값을 기준으로 알림을 제공합니다.
※ 임계값과 토양 조건은 국립산림과학원 대응 지침, 산림청 자료, 수목 생리 문헌을 바탕으로 한 기준값이며 백테스트를 통해 지속적으로 보정됩니다. 수종만 선택하면 나머지 임계값이 자동으로 적용됩니다.
현장의 나무의사부터 공공기관까지, 각자의 업무 방식에 맞게 제공합니다.
잎 사진 한 장으로 병해충 후보를 확인하고, 처방과 기록을 한 곳에서 관리합니다. 현장 업무 시간을 줄이고 진단 일관성을 높입니다.
다수의 가로수·단지 수목 위험을 한눈에 보고 사고를 예방합니다. 민원과 배상 책임 관리에도 활용할 수 있습니다.
공공 수목 자산의 위험을 미리 파악해 방제와 대응을 준비합니다. 데이터는 API로 연동할 수 있습니다.
유럽 딥테크 무대의 인정부터 국내 공공 실증, 해외 상용 운영까지. GreenerLab은 수목·녹지 자산 위험이 실제로 발생하는 현장에서 신뢰를 쌓아가고 있습니다.
GreenerLab의 검증 사례는 도시 가로수, 공원, 항만, 경기장 잔디, 커피 농장, 팜트리 연구까지 확장되어 있습니다. 이는 단일 목적 모니터링 도구보다 넓은 적용 기반을 의미합니다.
각 검증 사례는 공공 녹지 자산, 고부가 작물, 스포츠 잔디, 국제 유통이라는 시장 진입 축에 맞춰 설계되어 있습니다.
유럽 대표 스타트업 무대에서 받은 인정은 GreenerLab의 기후테크·녹지 인프라 가설에 대한 제3자 검증입니다.
GreenerLab은 한국환경산업기술원 지원사업에 선정되어 환경기술과 사업화 가능성을 인정받았습니다.
케냐 주요 커피 농장 운영사에 GreenerLab 솔루션을 공급하며 단순 실증을 넘어 상용 운영 단계로 진입했습니다.
호마베이 카운티와 커피 농장 관리 및 홍수 피해 대응을 협력하며 작물 생산성과 기후 적응을 연결하고 있습니다.
말레이시아 WLB9398 Resources와 총판 계약을 체결하여 동남아시아 지역 확장을 추진하고 있습니다.
말레이시아 국립대학 파트너와 팜트리를 대상으로 공동 연구와 현장 실증을 진행하고 있습니다.
인도의 물리 기반 농업 딥테크 기업 Vanix와 협력하여 현장 데이터와 위험 모델링을 연결하고 있습니다.
인천 신항의 해안 염해 스트레스 지역에서 토양·수목 환경 실증을 수행했습니다.
인천경제자유구역 내 공원 자산을 대상으로 수목·녹지 모니터링을 검증했습니다.
시민이 도시 수목과 녹지 인프라 모니터링에 참여하는 리빙랩 모델을 운영하고 있습니다.
국내 대표 잔디 관리 소재·바이오테크 기업 누보와 공동 연구 및 현장 검증을 진행하고 있습니다.
인천 유나이티드 FC 축구 전용 구장의 잔디 관리 실증 파트너로 선정되어 운영하고 있습니다.
GreenerLab의 예측 레이어는 주장하기 위한 것이 아니라 검증되도록 설계되었습니다.
“AI가 모든 것을 안다”가 아니라, “현장 데이터·전문가 진단·백테스트가 권고사항을 설명 가능하게 만든다”입니다.
※ 위 수치는 디자인용 예시입니다. 공개 전 GreenerLab의 실제 walk-forward 백테스트, 현장 검증, 전문가 리뷰 결과로 교체해야 합니다.
지도에 현장을 등록하고 현장 단위 위험 모니터링을 바로 시작하십시오. 더 높은 신뢰도, 추적 가능한 진단, 강한 운영 근거가 필요할 때 토양 센서와 현장 이미지를 추가할 수 있습니다.