환경 센서 모니터링
DHT22, BMP280, 토양 수분 센서를 활용한 실시간 환경 데이터 수집 시스템입니다. 온습도, 기압, 토양 상태를 24시간 모니터링합니다.
조도 및 CO2 센서
BH1750 조도 센서와 MH-Z19 CO2 센서로 광합성 최적 환경을 측정합니다. 작물 생육에 필수적인 빛과 이산화탄소 농도를 실시간 추적합니다.
자동 관수 시스템
토양 수분 데이터 기반 자동 급수 제어 시스템입니다. 솔레노이드 밸브와 워터펌프를 제어하여 최적의 수분 공급을 실현합니다.
환기 및 냉난방 제어
온습도에 따라 환풍기, 히터, 쿨러를 자동 제어합니다. PID 알고리즘으로 정밀한 온도 조절이 가능합니다.
LED 생육등 제어
PWM 제어로 LED 광량과 스펙트럼을 조절합니다. 작물 생육 단계별 최적 광 환경을 제공하여 수확량을 극대화합니다.
ESP32 통합 제어기
ESP32 기반 스마트팜 중앙 제어 시스템입니다. 다중 센서 데이터 수집과 액추에이터 제어를 동시에 처리합니다.
Arduino 센서 노드
Arduino Nano를 활용한 저전력 센서 노드입니다. RS485 통신으로 여러 센서 데이터를 중앙 제어기로 전송합니다.
실시간 데이터 수집
MQTT 프로토콜로 센서 데이터를 실시간 수집하고 TimescaleDB에 저장합니다. 초당 1,000개 이상의 데이터 포인트 처리가 가능합니다.
생육 데이터 분석
수집된 환경 데이터와 생육 데이터를 분석하여 최적 재배 조건을 도출합니다. 통계 분석과 시각화 대시보드를 제공합니다.
자동 제어 로직
규칙 기반 자동 제어 시스템입니다. 환경 조건에 따라 관수, 환기, 조명을 자동으로 제어하여 최적 생육 환경을 유지합니다.
퍼지 제어 시스템
퍼지 논리를 적용한 고급 자동 제어입니다. 애매한 환경 조건에서도 부드럽고 정밀한 제어가 가능합니다.
병충해 탐지 시스템
YOLOv8 딥러닝 모델로 작물의 병충해를 자동 탐지합니다. 카메라 이미지 분석으로 조기 발견 및 예방이 가능합니다.
병해 예측 모델
온습도, 병 발생 이력 데이터로 병해 발생을 예측합니다. LSTM 모델로 7일 후까지의 발병 확률을 추정합니다.
수확량 예측 AI
생육 환경 데이터로 수확량을 예측하는 머신러닝 모델입니다. Random Forest 알고리즘으로 85% 이상의 정확도를 달성했습니다.
AI 정밀 농업
구역별 센서 데이터와 AI 분석으로 맞춤형 재배 관리를 실현합니다. 각 구역의 특성에 최적화된 환경 제어를 수행합니다.
양액 최적화 시스템
EC, pH 센서로 양액 농도를 실시간 측정하고 AI가 최적 배합비를 추천합니다. 작물별 생육 단계에 맞는 양분 공급이 가능합니다.