BirdChaser는 과수원의 새를 개체 단위로 알아보고, 조준하고, 학습하는 자율 조류 퇴치 시스템입니다. 정해진 패턴을 반복하는 기존 퇴치기와 달리, 매 순간 스스로 판단해 현실에서 움직입니다 — 그것이 에이아이돔이 만드는 Physical AI입니다.
보는 것에서 끝나는 AI는 새를 쫓지 못합니다. 에이아이돔은 인지하고 판단하는 디지털 AI에 레이저·짐벌·스피커라는 물리적 신체를 결합해, 현실에서 스스로 임무를 수행하는 지능을 만듭니다.
아래 4단계는 마케팅 용어가 아니라, 실제 시스템 상태머신(FSM)이 현장에서 순환하는 상태 그대로입니다.
AI 카메라가 과수원 전역을 감시합니다. 5MP 전체 픽셀을 초당 25–30프레임으로 분석해 작은 새도 놓치지 않습니다.
새를 발견하면 개체 ID를 부여하고 고배율 줌으로 당겨 종을 구분합니다. 까치·직박구리 등 피해 조류를 식별합니다.
정밀 짐벌이 레이저를 개체에 조준하고, 위치 기반 멀티스피커가 음향으로 압박합니다. 이탈 후 재접근까지 계산해 잔류 대응합니다.
모든 교전 데이터는 클라우드로 모여 재학습되고, OTA로 전체 유닛에 배포됩니다. 시스템은 매일 더 정확해집니다.
교전 종료와 이탈 사이의 잠복기 0.26초. 새는 레이저 자극을 인지한 직후 날아오릅니다. (210프레임 분석)
머리 기준 최근접 30px까지 조준. 머리 영역을 반복 스윕하는 설계 그대로의 거동이 측정됐습니다.
이탈했던 새가 4초 만에 되돌아왔지만, 잔류 레이저를 감지하고 0.4초 만에 재이탈. 회귀까지 억지합니다. (296프레임 분석)
아래 모든 영상은 경북 구미의 실증 과수원에서 BirdChaser가 스스로 탐지하고 교전하며 촬영한 원본입니다. 카드를 누르면 유튜브에서 바로 재생됩니다.
에이아이돔은 자사 시스템의 현장 영상을 프레임 단위로 해부해 성능과 안전을 검증합니다. 잘된 장면만 고르는 대신, 원본 데이터와 한계까지 함께 기록하는 것이 우리의 방식입니다.
정지한 개체에 약 5초간 머리 영역을 조준(평균 62px, 최근접 30px)한 뒤 새가 이탈. 검출 소실 후 0.26초 만에 날아오르는 회피 반응이 프레임 단위로 측정됐습니다.
이탈한 새가 약 4초 뒤 같은 자리로 되돌아왔지만, 타겟 소실 후에도 5초간 지속되는 잔류 레이저와 마주치자 0.4초 체류 후 재이탈. "돌아와도 소용없다"를 학습시키는 회귀 억지가 관측됐습니다.
11개 판매 적합성 항목 점검 결과 차단 요인 0건. 인증·법률·안전 가드가 해소되었고, 검출·추적·멀티타겟·상황 적응 조준이 7개 세션에서 일관 작동함이 확인됐습니다.
BirdChaser의 발사 로직은 "확실할 때만 발사"가 아니라 "조금이라도 위험하면 미발사"로 설계되어 있습니다. 두 개의 독립적인 페일세이프가 항상 레이저보다 먼저 작동합니다.
현장에서 작업자가 높은 신뢰도(bird 0.9)로 새로 오인 검출되는 까다로운 상황이 실제 발생했지만, 해당 방향으로의 레이저 발사는 관측되지 않았습니다. 가장 어려운 조건에서 안전이 지켜진 기록입니다.
도로와 인접한 실증 농가에서 도로변의 새가 여러 차례 검출됐지만 발사는 이루어지지 않았습니다. 이 장면은 위 갤러리의 "도로 방향 — 공격 포기" 영상에서 직접 확인할 수 있습니다.
조류 퇴치는 더 이상 허수아비의 영역이 아닙니다. 레이저와 AI가 결합한 시장이 빠르게 형성되고 있고, 글로벌 선도 기업이 이미 실적을 쌓았습니다. 아래는 공개된 시장 보고서·학술 논문·정부 통계에 근거한 현재 좌표이며, 그 안에서 BirdChaser가 겨냥하는 빈 자리를 정확히 짚습니다.
조류 피해는 감정이 아니라 회계의 문제입니다. 미국과 한국의 공식 통계가 시장의 절박함을 보여줍니다.
USDA 추정 연 1.5억 달러 이상의 직접 손실. 체리·포도·블루베리 등 과수 피해가 큰 비중을 차지합니다.4
사과·블루베리·체리·와인포도 대상 연구에서 조류 피해 총 1.89억 달러, 관리 시 편익 7.4~8.3억 달러로 추정. 워싱턴 허니크리스프는 ha당 최대 $7,267 손실.5
2020–2024년 5년간 전국 피해액 478억 원, 연평균 96억 원. 까치는 무리를 지어 과수에 피해를 주는 유해야생동물로 지정.6
현재 세계 최고 수준의 상용 시스템은 네덜란드 Bird Control Group의 AVIX Autonomic입니다. 90개국에 보급됐고 바헤닝언대 검증에서 강력한 실적을 냈지만, 작동 원리는 여전히 사전 프로그래밍된 패턴입니다. BirdChaser는 그 다음 단계 — 매 순간 판단하는 AI — 를 겨냥합니다.
| 항목 | AVIX Autonomic (글로벌 선도)2 | BirdChaser (AI Dome) |
|---|---|---|
| 작동 원리 | 16개 고정 패턴 · 패턴당 250개 waypoint를 사전 프로그래밍해 빛을 반복 투사 | 5MP 영상을 초당 25–30프레임 실시간 분석해 개체를 탐지·판단 후 대응 |
| 조준 방식 | 구역(area)에 빛을 스윕 — 특정 개체를 겨냥하지 않음 | 짐벌이 새 한 마리(개체 ID)를 추적하며 정밀 조준 |
| 종 인식 | 없음 (움직임 없이 정해진 경로 투사) | 까치·직박구리 등 종 구분 후 대응 판단 |
| 습관화 대응 | "습관화 없음" 표방하나, 패턴 반복 방식은 계절별 반응 변화로 주기적 원격 재튜닝 필요 | 레이저+음향을 예측 불가능하게 조합하고 스스로 재학습하는 멀티모달 습관화 방지 |
| 안전 로직 | 발사 금지구역 설정 (수동 프로그래밍) | AI가 사람·동물 감지 시 자동 미발사 + 금지구역 2중 페일세이프 |
| 검증 실적 | 바헤닝언대 검증 — 양계장 야생오리 방문 99.7%, 전체 야생조류 98.2% 감소3 | 7개 현장 세션 1,127프레임 프레임 단위 정밀 분석 · 실외 과수원 실증 |
※ 경쟁사 강점은 있는 그대로 인정합니다. AVIX는 90개국 보급과 대학 검증이라는 강력한 레퍼런스를 가진 세계 최고 수준의 시스템입니다. BirdChaser의 차별점은 "더 세다"가 아니라 "판단한다"는 접근의 차이입니다.
2024년 Nature Scientific Reports에 딥러닝 조류 탐지 + 레이저 회전 기구를 결합한 시스템이 발표됐고, DenseNet 기반 모델이 99.65% 탐지 정확도를 보고했습니다. "AI 탐지 + 물리적 레이저"가 유효한 연구 방향임을 뒷받침합니다.7
농식품부 제1차 스마트농업 육성 기본계획(2025–2029)은 2029년까지 시설원예의 35%를 스마트팜으로 전환하는 등 농업의 디지털 대전환을 추진합니다. AI 기반 방제 솔루션에 우호적인 환경입니다.8
시장 보고서가 "미래 성장 영역"으로 분류한 'AI 종 인식·예측 작동' 자리 — 개체 추적·종 구분·습관화 방지·실외 장기 실증을 동시에 구현해 상용화 단계에 올린 곳은, 우리가 아는 한 매우 드뭅니다.
주식회사 에이아이돔은 Physical AI 플랫폼 기업입니다. 기획·AI·클라우드·회로·펌웨어·기계까지 8개 전문 직군이 한 팀으로 일하며, 전원이 석·박사 또는 20~30년차 고경력 엔지니어입니다. 창업 멤버에 변리사와 변호사가 포함되어 기술과 지식재산, 규제 대응을 함께 설계합니다.
제품 컨셉부터 시스템 아키텍처까지
실시간 탐지·종 구분·개체 추적 모델
MLOps 재학습 · OTA 배포 인프라
짐벌·레이저·스피커 실시간 제어
실외 환경 전용 보드 설계
장치 심장부의 임베디드 SW
일체형 유닛 구조·내후성 설계
수집·라벨링·품질 관리 파이프라인
현장 실증으로 성능을 수치로 증명하고 측정·운영 표준을 확립합니다. IFR(즉시 이탈률) 프로토콜이 그 시작입니다.
대상 종 확장, 야간·복합 환경 대응, 발사 게이트 정밀화 등 AI 성능을 끌어올립니다.
검증된 "탐지→판단→대응→학습" 폐회로를 유해동물 등 인접 영역으로 확장하는 Physical AI 플랫폼으로 발전합니다.
