꿀벌은 농작물 생산에 필수적인 화분매개곤충이지만, 최근 기후변화와 농약 사용 등으로 인해 개체 수가 급감하며 식량 안보에 심각한 위협이 되고 있다. 양봉 농가에서는 벌통내부의 개체 수 변화를 조기에 파악하기 어려워 대응에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI)을 융합한 스마트 벌집 플랫폼 'SmartBeehive'의 개발 사례를 제시한다. 'SmartBeehive' 시스템은 중앙 관리 서버(MS), 농장 관리 시스템(FM), 그리고 IoT 스마트 벌통(SB)으로 구성된 통합 아키텍처를 기반으로 한다. 스마트 벌통은 내외부의 온도, 습도, CO2, 무게 등 환경 데이터를 IoT 센서로 수집하고, 벌통 입구의 실시간 영상 분석을 통해 꿀벌의 출입 개체 수를 정확히 계수한다. 수집된 모든 데이터는 농장 관리 시스템(FM)으로 전송되어 데이터베이스에 저장되며, 사용자는 웹 대시보드를 통해 원격으로 벌통 환경을 모니터링하고 제어할 수 있다. 본 시스템 개발을 통해 꿀벌의 생애주기 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 개체 수 변화를 정밀하게 추적할 수 있는 기반을 마련했다. 특히 AI 영상 분석을 통한 입출입 계수 기술은 분봉 예측 및 질병 발생과 같은 핵심 현상에 대한 조기 경보 시스템의 토대가 된다. 이를 통해 양봉 농가의 노동력을 절감하고 생산성을 증대시키며, 데이터 기반의 효율적인 의사결정을 지원할 수 있다. 향후 AI 모델을 고도화하고 데이터 표준화를 통해 시스템의 신뢰성과 확장성을 확보함으로써, 'SmartBeehive'가 양봉 산업의 지속 가능한 발전에 기여하는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다.