스마트팜 시스템
Project Title: 스마트팜 시스템
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프로젝트의 탄생
행거와 비닐을 이용하여 미니 비닐하우스 형태의 온실을 직접 제작하였으며, 빠르게 성장하는 새싹보리 등을 주요 대상으로 삼아 식물의 생장 환경을 실시간으로 모니터링하고 농작물 생장을 최적화하기 위해 기획되었습니다.
Project Overview
목적: ESP32와 라즈베리파이 4를 활용하여 식물 생장에 필요한 환경 데이터를 수집하고, Grafana와 Node-RED를 통해 시각화 및 제어를 수행함과 동시에 AI(OpenAI, Plant.id)를 활용해 식물의 건강 상태 진단까지 지원하는 통합 IoT 솔루션을 구축합니다.
핵심 구현 기능:
- MQTT 기반 자동화 물주기 및 원격 제어: 토양 수분 센서로 습도를 측정하고, 수치가 20% 미만일 때 ESP32에서 MQTT 신호를 보내 DC 모터(펌프)로 물을 자동 공급하며, 이 과정은 Node-RED 대시보드에서 온/오프 및 자동화 제어가 가능합니다.
- AI 식물 진단 및 챗봇 농장 도우미: Plant.id API를 연동하여 사진 촬영 시 식물의 건강/질병 상태(비생물적 요인, 영양부족 등)를 분석하고, OpenAI를 활용해 말풍선 형태의 친화적인 UI로 맞춤형 농장 관리 지식을 제공합니다.
- 데이터 로깅 및 반응형 대시보드 시각화: 수집된 토양 습도 데이터와 AI 분석 결과를 시계열 데이터베이스인 InfluxDB에 저장하고, 모바일 및 PC에서 모두 최적화된 반응형 Node-RED 앱과 Grafana 대시보드로 실시간 연동하여 출력합니다.
Project Document
목표: 프로젝트 아키텍처 설계 및 트러블슈팅 기록 관리 (Notion)
Tech Stack
- UI & Control: Node-RED Dashboard, Grafana
- Core System Logic: ESP32, Raspberry Pi 4, MQTT, InfluxDB, 토양 수분센서, DC 모터, OpenAI API, Plant.id API
- Documentation: GitHub, Notion
Project Term
- 진행 방식 (작게 시작하기): 토양 수분 측정과 DC 모터를 이용한 기초적인 물주기 자동화 테스트로 시작하여, Node-RED 및 Grafana 대시보드 구축, 마지막으로 챗봇과 인공지능 식물 분석 API를 접목하는 순서로 시스템을 점진적으로 구현합니다.
- 기록 및 관리: 흙 재배와 수경 재배의 생장 속도 및 상태를 비교한 생장 결과와 날짜/시간별 식물 관찰 영상 등을 GitHub에 업로드하여 관리하고, 진단 데이터는 InfluxDB의 특정 버킷(plant_analysis)에 체계적으로 저장합니다.