Este estudio se propuso inventar un dispositivo eléctrico inteligente basado en Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) para la recolección de savia de Acer mono, con el fin de hacer un uso eficiente de la fuerza laboral al reducir las actividades ineficientes del antiguo trabajo manual para registrar la exudación de savia e información del estado. Basándose en la suposición de que la información ambiental tendría conexiones estrechas con la exudación de savia de Acer mono para reforzar la ventaja competitiva de la producción en productos forestales, el estudio analizó las correlaciones entre la exudación de savia de Acer mono y la información ambiental y predijo la exudación de savia de Acer mono. Un conjunto de dispositivos eléctricos inteligentes recopilaría datos sobre la exudación de savia de Acer mono por hora en temperatura exterior, humedad, conductividad y dirección y velocidad del viento, y se instaló en cuatro áreas en la República de Corea, incluyendo Sancheong, Gwangyang, Geoje e Inje. Los datos recopilados se utilizaron para analizar las correlaciones entre la información ambiental y la exudación de savia de Acer mono utilizando cuatro algoritmos diferentes, incluyendo regresión lineal, Máquina de Vectores de Soporte (SVM), Red Neuronal Artificial (ANN) y bosque aleatorio, para predecir la exudación de savia de Acer mono. Se obtuvieron resultados notables en todos los algoritmos excepto en la regresión lineal, demostrando conexiones estrechas entre la información ambiental y la exudación de savia de Acer mono. El modelo de bosque aleatorio, que mostró el mejor rendimiento, se utilizó para crear una aplicación móvil capaz de proporcionar la exudación de savia de Acer mono predicha y la información ambiental recopilada.