핵심 기능
AI 기반 성장 예측
머신러닝 알고리즘을 활용하여 식물의 성장 패턴을 분석하고 최적의 수확 시기를 예측합니다. 히스토리 데이터와 실시간 센서 데이터를 종합하여 높은 정확도의 예측 모델을 제공합니다.
실시간 자동 제어
IoT 센서로부터 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 급수, 조명, 영양분 공급을 자동으로 조절합니다. 24시간 무인 운영이 가능한 스마트 제어 시스템입니다.
데이터 기반 최적화
수집된 모든 데이터를 분석하여 시스템 성능을 지속적으로 개선합니다. A/B 테스트와 통계 분석을 통해 최적의 재배 조건을 찾아내어 생산성과 품질을 동시에 향상시킵니다.
YOLOv8 영상처리
최신 YOLOv8 모델을 활용하여 식물과 어류의 성장을 실시간으로 모니터링합니다. 컴퓨터 비전 기술로 최적의 수확 시기를 자동 판단하고, 질병이나 이상 징후를 조기에 감지하여 예방 조치를 취합니다.
프로젝트 개요
본 프로젝트는 수경재배와 아쿠아포닉스 시스템을 결합하여 물과 영양분의 효율적인 순환을 통해 자원을 절약하고 환경을 보호하는 친환경 농업 모델을 구축하고자 합니다.
🔬 과학적 접근
pH, 온도, 용존산소, EC 등 다양한 환경 센서 데이터와 식물 성장 이미지를 통합적으로 수집
👁️ 영상처리 기술
YOLOv8 기반 컴퓨터 비전으로 식물과 어류의 실시간 성장 모니터링 및 자동 수확/채집 시기 판단
🤖 AI 기반 분석
인공지능과 머신러닝 기술로 분석하여 식물의 성장 예측, 이상 징후 탐지, 재배 환경의 자동 최적화
⚡ 실시간 자동화
실시간 데이터 기반의 자동 급수, 조명, 영양분 공급 시스템으로 생산성 극대화
시스템 구성 요소
아쿠아포닉스 시스템
어류와 식물이 공생하는 순환 생태계
- 어류 사육 탱크
- 바이오 필터
- 식물 재배 베드
- 순환 펌프 시스템
센서 네트워크
실시간 환경 모니터링 시스템
- pH 센서
- 온도 센서
- 용존산소 센서
- EC (전기전도도) 센서
- 수위 센서
- 조도 센서
영상처리 시스템
YOLOv8 기반 지능형 영상 분석
- 식물 생장 모니터링
- 어류 성장 추적
- 자동 수확 시기 판단
- 질병/이상 징후 탐지
- 실시간 객체 인식
- 성장 패턴 분석
AI 제어 시스템
지능형 분석 및 자동 제어
- 머신러닝 예측 모델
- 이미지 분석 시스템
- 이상 징후 탐지
- 최적화 알고리즘
자동화 장비
스마트 제어 하드웨어
- 자동 급식 시스템
- LED 조명 제어
- 펌프 자동 제어
- 영양분 자동 공급
AI & Machine Learning
YOLOv8 Object Detection
최신 실시간 객체 탐지 모델로 식물과 어류의 성장을 정확하게 모니터링하고 최적의 수확/채집 시기를 자동 판단합니다.
🎯 핵심 기능
- 실시간 처리: 60fps 고속 영상 분석
- 높은 정확도: 96.7% 객체 인식 정확도
- 다중 클래스: 식물 잎, 열매, 어류 동시 탐지
- 성장 추적: 시계열 데이터 기반 성장 패턴 분석
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
class AquaponicsDetector:
def __init__(self):
self.model = YOLO('yolov8n.pt')
self.classes = ['plant', 'leaf', 'fruit', 'fish']
def detect_growth(self, frame):
results = self.model(frame)
return self.process_results(results)Deep Learning Framework
TensorFlow와 PyTorch를 활용한 환경 예측 모델로 pH, 온도, 영양분 농도를 사전에 예측하여 최적의 성장 환경을 유지합니다.
📊 예측 모델
- 환경 예측: LSTM 기반 시계열 예측
- 이상 탐지: Autoencoder를 활용한 anomaly detection
- 최적화: 강화학습 기반 자동 제어
- 분석: 다변량 회귀 분석으로 성장 요인 파악
Computer Vision
OpenCV와 딥러닝을 결합한 이미지 분석으로 식물 질병 조기 탐지, 성장 단계 분류, 수확 시기 예측을 자동화합니다.
🔍 분석 기능
- 질병 탐지: CNN 기반 잎 질병 분류
- 성숙도 판단: 색상 및 크기 분석
- 성장률 측정: 3D 볼륨 추정
- 품질 평가: 다중 지표 종합 평가
AI 성능 지표
IoT Hardware Stack
🔬 센서 시스템
pH 센서
Atlas Scientific pH Kit온도 센서
DS18B20 Waterproof용존산소 센서
Atlas Scientific DO KitEC/TDS 센서
Atlas Scientific EC Kit수위 센서
Ultrasonic HC-SR04💻 컴퓨팅 스택
Raspberry Pi 4B
주요 작업
- AI 모델 추론 실행
- 센서 데이터 수집 및 처리
- 웹 서버 및 API 운영
- 클라우드 연동 및 동기화
Arduino Uno R3
주요 작업
- 센서 신호 아날로그-디지털 변환
- 액추에이터 제어 신호 출력
- 실시간 데이터 수집
- Raspberry Pi와 시리얼 통신
ESP32 DevKit
주요 작업
- 무선 센서 노드 운영
- MQTT 프로토콜 통신
- 배터리 전원 관리
- 원격 펌웨어 업데이트
📡 통신 프로토콜
MQTT
경량 메시징 프로토콜로 IoT 디바이스 간 실시간 데이터 전송을 담당합니다.
LoRaWAN
장거리 저전력 통신으로 원격 센서 노드와의 안정적인 연결을 제공합니다.
WiFi 6
고속 무선 연결로 대용량 이미지 데이터와 비디오 스트림을 전송합니다.
Bluetooth 5.0
근거리 센서와의 효율적인 통신 및 모바일 앱과의 직접 연결을 지원합니다.
Data Management Pipeline
데이터 수집 (Collection)
📊 수집 데이터
- 센서 데이터: pH, 온도, 용존산소, EC, 수위
- 이미지 데이터: 식물 성장, 어류 행동, 시스템 상태
- 환경 데이터: 외부 온도, 습도, 조도, 날씨
- 시스템 로그: 펌프 작동, 조명 제어, 에러 로그
데이터 처리 (Processing)
⚡ 실시간 처리
- 데이터 검증: 이상값 탐지 및 필터링
- 정규화: 센서별 스케일 조정 및 단위 통일
- 특성 추출: 이동평균, 변화율, 패턴 분석
- 실시간 알림: 임계값 초과 시 즉시 알림
데이터 저장 (Storage)
🗄️ 다층 저장 구조
- Hot Storage: 최근 7일 데이터 (빠른 접근)
- Warm Storage: 최근 3개월 데이터 (일반 접근)
- Cold Storage: 과거 데이터 (아카이브)
- Edge Storage: 로컬 캐시 (오프라인 대응)
데이터 분석 (Analysis)
🧮 고급 분석 기능
- 트렌드 분석: 장기간 성장 패턴 및 환경 변화 추적
- 예측 모델링: 머신러닝 기반 성장 및 수확 시기 예측
- 최적화: 자원 사용량 최소화 및 수율 극대화
- 비교 분석: 다양한 재배 조건별 성과 비교