AgriSensa Garden Studio: 오픈 소스 AI 및 디지털 트윈 기반 공간 정원 설계 플래너

_"화면에서 디자인하고, 줄자를 들고 밖에 나가고, 흙을 만지고, 함께 성장하세요."

이 제출물은 Hacktoberfest Open-Source AI Challenge — Week 1: Touch Grass를 위해 제작되었습니다.

실시간 데모 (Railway 배포): [https://agrisensa-garden-studio-production.up.railway.app]
GitHub 저장소 (MIT 오픈 소스): [https://github.com/yandri918/agrisensa_garden_studio]

'흙 만지기'의 연결점: 왜 이 프로젝트를 만들었나

현대인은 하루 평균 9시간 이상 컴퓨터와 스마트폰 화면에 붙어 지냅니다. 우리는 식량 주권(food sovereignty), 지속 가능한 삶, 도시 농업에 대해 이야기하지만, 무성하거나 비어 있는 뒷마당으로 나서는 것은 종종 압도적으로 느껴집니다.

최대 아침 햇빛을 받으려면 raised beds를 어디에 배치해야 할까요?
배관 효율성을 유지하려면 수도꼭지에서 얼마나 떨어져 있어야 할까요?
이 스프링클러가 실수로 닭장(chicken coop)에 물을 뿌려 진흙탕을 만들지는 않을까요?
이 마당에서 매달 고추, 케일, 토마토를 현실적으로 몇 킬로그램이나 생산할 수 있을까요?

AgriSensa Garden Studio는 디지털 계획과 실제 야외 활동을 연결하기 위해 탄생했습니다.

저희 애플리케이션은 사용자를 화면에 가두지 않습니다. 화면은 단지 손으로 흙을 만질 수 있도록 하는 발판일 뿐입니다. 이 도구는 물리적인 마당을 측정 가능하고 건설 가능한 공간 청사진(spatial blueprint)으로 변환하고, 실제 야외 과제 로드맵 4주를 생성하며, 카메라 기반 식물 질병 탐지 기능으로 현장까지 함께 나아갑니다.

AgriSensa Garden Studio는 무엇을 하나요?

AgriSensa Garden Studio는 오픈 소스 풀 스택 정밀 농업 공간 계획(precision agro-spatial planning) 시스템입니다:

1. 결정론적 2D 청사진 및 3D 디지털 트윈

센티미터 단위($m$ 및 $m^2$)로 마당 치수 측정 가능.
드래그 앤 드롭 방식의 실제 시설물 배치: 상자형 화단(Raised Beds), 수경재배 A-프레임(Hydroponic A-Frames), 물고기 연못(Fish Ponds), 퇴비장(Compost Stations), 통로(Pathways), 닭장(Chicken Coops), 그리고 IoT 토양 프로브.
Three.js와 @react-three/fiber 기반의 실시간 3D 공간 장면 구현으로, 오르빗(Orbital), 조감도(Bird's Eye), 사람 눈높이(Human Eye-level) 카메라 모드 제공.

2. 스마트 정밀 관개 엔진 (Smart Precision Irrigation Engine)

점적 관수 구성(emitter 간격, 측선 개수, 물 부피 추정).
상호작용하는 투명 스프레이 중첩 원을 통해 살수 범위($1.0m - 4.0m$) 시각화.
공간 안전 규칙 엔진 (Spatial Safety Rules Engine): 환경 충돌 방지 결정론적 BFS(Breadth-First Search) 충돌 감지 기능 (예: 스프링클러가 닭장에 물을 뿌려 안전 위험 발생 방지).

3. 생성형 AI 공간 플래너 (Generative AI Spatial Planner) (Gemini 2.5 Flash)

자동 배치 모드 (Auto-Arrange Mode): 사용자가 선택한 _정확한 구성 요소_를 레이아웃을 지워버리는 일반적인 AI 템플릿과 달리, 최적의 충돌 없는 배치로 재배치하며 접근 가능한 $0.6m$ 유지보수 통로 확보.
가구 식량 자급자족 또는 상업용 미니 마켓 농장에 맞게 레이아웃 조정 가능.

4. 엣지 컴퓨터 비전 작물 탐사 (Edge Computer Vision Crop Scouting) (Roboflow 통합)

현장 동반 도구: 스마트폰으로 시들거나 병든 잎 사진 촬영.
다중 클래스 농업 모델을 통해 추론 실행:
- 가지 해충: 총채벌레(Thrips), 애벌레(Armyworm Caterpillars) (Spodoptera), 진딧물(Aphids), 하얀날파리(Whiteflies) (Bemisia tabaci).
- 식물 병리학 (PlantDoc): 초기 잎마름병(Early Blight) (Alternaria), 후기 잎마름병(Late Blight) (Phytophthora), 흰가루병(Powdery Mildew), 세균성 반점.
공간 디지털 트윈 피드백 (Spatial Digital Twin Feedback): 문제 감지 -> 해당 화단에 경고 배지를 표시하며 2D/3D 지도에 플래그 지정 -> 유기농 IPM(Integrated Pest Management) 해결책 제공 -> 곰팡이 포자 확산을 막기 위해 스프링클러를 정밀 점적 관개로 전환하도록 자동 제안.

5. 100% 무료 미기후 및 GPS 지점별 원격 측정 (Open-Meteo)

1-Click GPS 지점 감지 또는 인도네시아 지역 직접 검색 (Cianjur, Lembang, Batu, Bogor, Sleman).
실시간 미기후 측정값 가져오기: 온도(Temperature), 상대 습도(Relative Humidity), 강수량 합계($mm$), 그리고 FAO-56 Penman-Monteith 증발산량 ($ET ext{ extunderscore}0$).
스마트 우천 지연 (Smart Rain Delay): 강우 확률이 $70%$를 초과하거나 강수량이 $4mm$를 초과하면 관개 일정을 자동으로 중단하여 물을 절약하고 뿌리 썩음을 방지합니다.

기술 아키텍처 및 스택 (Technical Architecture & Stack)

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단계별

Semgrep SAST 보안 스캔: 125개의 커뮤니티 및 OWASP 규칙(p/security-audit, p/owasp-top-ten, p/react, p/secrets)을 모든 30개 리포지토리 파일에 걸쳐 실행 -> 탐지된 문제 없음 / 클린(Clean).
클라이언트 측 비밀 정보 유출 제로: 모든 AI 토큰 및 키는 속도 제한과 페이로드 크기 보호 장치가 적용된 백엔드 라우트 핸들러(Route Handlers)에 엄격하게 범위가 지정됩니다.
이모지 사용 없음: 사용자 인터페이스는 선별된 SVG 아이콘(lucide-react)과 고대비 다크 모드 글래스모피즘을 사용하여 스타일링되었습니다.

로컬에서 실행하는 방법

# 1. 리포지토리 클론
git clone https://github.com/yandri918/agrisensa_garden_studio.git
cd agrisensa_garden_studio
...

브라우저에서 http://localhost:3000을 엽니다.

라이브 데모 사용해 보기

지금 바로 실시간 디지털 트윈(digital twin)을 경험해 보세요:
https://agrisensa-garden-studio-production.up.railway.app

공간을 설계하세요. 밖으로 나가세요. 풀을 만지세요. 식물을 키우세요.