Technology Stack
Advanced Technology
AI, IoT, 그리고 스마트 자동화 기술로
아쿠아포닉스 시스템의 새로운 가능성을 탐구합니다
System Architecture
🖥️ Presentation Layer
Web Dashboard
Mobile App
Admin Panel
Real-time Monitoring
⚙️ Application Layer
AI Control System
Data Processing
Alert System
Automation Engine
📡 Communication Layer
MQTT Broker
LoRaWAN Gateway
WiFi/Bluetooth
Real-time Streaming
🔧 Hardware Layer
Sensors
Raspberry Pi 4
Arduino Controllers
Actuators
AI & Machine Learning
YOLOv8 Object Detection
Latest
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
Python
yolo_detector.py
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
< 50ms
추론 속도
실시간 처리
96.7%
정확도
객체 탐지
10K+
처리량
시간당 이미지
99.9%
가용성
24/7 운영
IoT Hardware Stack
🔬 센서 시스템
pH 센서
Atlas Scientific pH Kit
범위: 0-14 pH
정확도: ±0.002
온도 보상: 자동
ONLINE
온도 센서
DS18B20 Waterproof
범위: -55°C ~ +125°C
정확도: ±0.5°C
분해능: 12-bit
ONLINE
용존산소 센서
Atlas Scientific DO Kit
범위: 0-100 mg/L
정확도: ±0.05 mg/L
응답시간: 8초
ONLINE
EC/TDS 센서
Atlas Scientific EC Kit
범위: 0.07-500,000+ μS/cm
정확도: ±2%
온도 보상: 자동
ONLINE
수위 센서
Ultrasonic HC-SR04
범위: 2cm - 4m
정확도: ±3mm
각도: 15°
ONLINE
💻 컴퓨팅 스택
Raspberry Pi 4B
Main Controller
CPU:
Quad-core ARM Cortex-A72
RAM:
8GB LPDDR4
Storage:
64GB microSD + 1TB SSD
주요 작업
- AI 모델 추론 실행
- 센서 데이터 수집 및 처리
- 웹 서버 및 API 운영
- 클라우드 연동 및 동기화
Arduino Uno R3
Sensor Interface
MCU:
ATmega328P
Flash:
32KB
I/O:
14 Digital + 6 Analog
주요 작업
- 센서 신호 아날로그-디지털 변환
- 액추에이터 제어 신호 출력
- 실시간 데이터 수집
- Raspberry Pi와 시리얼 통신
ESP32 DevKit
Wireless Node
CPU:
Dual-core Xtensa LX6
RAM:
520KB SRAM
연결:
WiFi + Bluetooth
주요 작업
- 무선 센서 노드 운영
- MQTT 프로토콜 통신
- 배터리 전원 관리
- 원격 펌웨어 업데이트
📡 통신 프로토콜
MQTT
v5.0
경량 메시징 프로토콜로 IoT 디바이스 간 실시간 데이터 전송을 담당합니다.
QoS 보장
저전력
Publish/Subscribe
LoRaWAN
v1.0.4
장거리 저전력 통신으로 원격 센서 노드와의 안정적인 연결을 제공합니다.
장거리
저전력
확장성
WiFi 6
802.11ax
고속 무선 연결로 대용량 이미지 데이터와 비디오 스트림을 전송합니다.
고속
저지연
다중 기기
Bluetooth 5.0
BLE
근거리 센서와의 효율적인 통신 및 모바일 앱과의 직접 연결을 지원합니다.
저전력
근거리
빠른 페어링
Data Management Pipeline
1
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
수집 주기
30초
데이터 포인트
2,880/일
저장 용량
50GB/월
2
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
< 100ms
처리 지연
99.9%
처리 성공률
24/7
연속 운영
3
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)
로컬 저장
1TB SSD
클라우드
무제한
백업
3중화
4
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
시계열 분석
회귀 분석
클러스터링
이상 탐지
예측 모델
Frontend & User Interface
웹 대시보드
React
🛠️ 기술 스택
React 18
컴포넌트 기반 UI
TypeScript
타입 안전성
Next.js
풀스택 프레임워크
Tailwind CSS
유틸리티 스타일링
Chart.js
데이터 시각화
Socket.io
실시간 통신
✨ 주요 기능
- 실시간 센서 데이터 모니터링
- AI 분석 결과 시각화
- 시스템 제어 및 설정 관리
- 알림 및 이벤트 로그 관리
- 데이터 내보내기 및 보고서 생성
모바일 앱
React Native
🛠️ 기술 스택
React Native
크로스 플랫폼
Expo
개발 플랫폼
Redux
상태 관리
Firebase
푸시 알림
Camera API
이미지 촬영
Bluetooth
직접 연결
✨ 주요 기능
- 원격 모니터링 및 제어
- 실시간 푸시 알림
- 카메라를 통한 육안 검사
- GPS 기반 위치 추적
- 오프라인 모드 지원
보안 & 인프라
🔒 보안 시스템
데이터 암호화
HIGH
- 전송 암호화: TLS 1.3 end-to-end 암호화
- 저장 암호화: AES-256 데이터베이스 암호화
- 키 관리: HSM 기반 암호화 키 관리
- 접근 제어: OAuth 2.0 + JWT 토큰 인증
네트워크 보안
HIGH
- 방화벽: iptables 기반 패킷 필터링
- VPN: WireGuard 원격 접속 터널
- 침입 탐지: 실시간 IDS/IPS 시스템
- DDoS 방어: 클라우드 기반 트래픽 분산
시스템 보안
MEDIUM
- OS 보안: 정기적인 보안 패치 적용
- 컨테이너: Docker 이미지 취약점 스캔
- 모니터링: 24/7 시스템 로그 분석
- 백업: 암호화된 자동 백업 시스템
☁️ 인프라 스택
클라우드 플랫폼
AWS
Primary
메인 클라우드
Azure IoT
Secondary
IoT 허브
GCP AI
AI/ML
머신러닝
컨테이너 & 오케스트레이션
Docker
v24.0
컨테이너화
Kubernetes
v1.28
오케스트레이션
Helm
v3.13
패키지 관리
모니터링 & 로깅
Prometheus
v2.45
메트릭 수집
Grafana
v10.1
시각화
ELK Stack
v8.9
로그 분석
Jaeger
v1.48
분산 추적
CI/CD & DevOps
GitHub Actions
Primary
CI/CD
ArgoCD
v2.8
GitOps
Terraform
v1.5
IaC
성능 지표
⚡ 시스템 성능
< 50ms
응답 시간
평균 API 응답 시간
10K+
처리량
시간당 데이터 포인트
15ms
AI 추론
평균 모델 추론 시간
99.95%
가용성
시스템 업타임
🔧 하드웨어 사양
💻 컴퓨팅 성능
CPU
ARM Cortex-A72 1.8GHz
RAM
8GB LPDDR4
Storage
1TB NVMe SSD
GPU
VideoCore VI
📡 연결성
WiFi
802.11ax (WiFi 6)
Bluetooth
5.2 BLE
Ethernet
Gigabit
LoRa
915MHz
🔋 전력 관리
소비전력
15W (최대)
대기전력
3W
배터리
리튬 백업
UPS
8시간 운영
기술 로드맵
2025 Q1-Q2
🚀 MVP 개발 완료
기본 아쿠아포닉스 시스템과 센서 모니터링 기능 구현
YOLOv8
Raspberry Pi
React Dashboard
MQTT
Basic Sensors
2025 Q3-Q4
🧠 AI 고도화
머신러닝 모델 고도화 및 예측 시스템 구축
Transformer Models
Edge AI
Reinforcement Learning
Computer Vision++
Mobile App
2026 Q1-Q2
🌐 확장 & 최적화
다중 시스템 관리 및 클라우드 확장성 구현
Kubernetes
Microservices
5G Integration
Blockchain IoT
AR/VR Interface
2026 Q3+
🔮 차세대 기술
양자 컴퓨팅과 신경망 기술을 활용한 혁신적 시스템
Quantum ML
Neural Networks
Digital Twin
Autonomous Robots
6G IoT
기술로 농업의 미래를 혁신하세요
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