리서치 스코프: 온디바이스 AI 식물 병 진단 기술 타당성

조사 시작일: 2026-05-15 요청 기능: 실시간 식물 병 진단 (카메라로 식물을 찍으면 병 여부·종류를 즉시 알려주는 기능)

핵심 질문

온디바이스 AI로 실시간 식물 병 진단이 기술적으로 가능한가?

세부 질문 (에이전트별 담당)

담당 에이전트	세부 질문
ml-framework-researcher	어떤 온디바이스 ML 프레임워크가 식물 이미지 분류에 적합한가? (Core ML, TFLite, PyTorch Mobile, MediaPipe 등)
plant-ai-researcher	식물 병 진단을 위한 공개 데이터셋과 pre-trained 모델이 실용 수준으로 존재하는가?
mobile-hw-researcher	현재 보급된 스마트폰(iOS/Android)이 실시간 AI 추론을 감당할 수 있는가? (속도, 배터리, RAM)
market-researcher	경쟁 앱들은 이 기능을 어떻게 구현했으며, 온디바이스를 선택한 앱의 사용자 반응은?

조사 범위와 제약

• 플랫폼: iOS + Android 모두 고려 (크로스플랫폼 우선)
• 기기 범위: 보급형 기기까지 지원 희망 (2020년 이후 출시 기기 대상)
• 진단 대상: 일반 가정에서 기르는 관엽식물·허브·채소 위주
• 오프라인 동작: 인터넷 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기준
• 정확도 목표: MVP 기준 Top-5 정확도 80% 이상

판단 기준

• 가능: 프레임워크·모델·하드웨어 모두 존재하고 실제 앱 구현 사례가 있음
• 조건부 가능: 특정 조건(최소 기기 사양, 정확도 타협 등) 하에서 가능
• 현재 어려움: 핵심 요소 부재 또는 기술 격차가 큼