Research ProjectAI-Driven Smart Farm
AI-Driven Smart Farm
Control System
LightGBM 머신러닝 모델과 실시간 센서 모니터링을 결합하여 작물 재배 환경을 최적화하는 지능형 온실 자동화 시스템
Overview
Windows 서비스로 실행되며 10개 이상의 마이크로서비스가 농장 자동화의 다양한 측면을 처리하는 지능형 온실 제어 시스템입니다.
상업용 온실 시설에 배포되어 예측 AI 조정을 통해 최적의 재배 조건을 유지하면서 수동 개입을 90% 감소시켰습니다.
수동 개입 90% 감소 달성
Key Features
핵심 기능
Real-time Monitoring
Modbus TCP/IP 센서 통합, 온도/습도/CO2/일사량 추적, 30초 간격 데이터 수집
AI Prediction Engine
LightGBM 모델 기반 9개 제어장치 예측, 30분 미래 환경 예측, 시계열 특성 엔지니어링
Automated Control
댐퍼 제어(0-100%), 스위치 제어(ON/OFF), 규칙+AI 하이브리드 의사결정
System Architecture
10개 마이크로서비스, 헬스 모니터링, 자동 서비스 복구 시스템
AI Prediction Engine
LightGBM 모델을 활용한 9개 독립 회귀 모델이 환풍기, 커튼, 팬, 포그, CO2 등의 제어 장치를 위한 30분 미래 환경을 예측합니다.
Models9 independent LightGBM regressors
Training Data125,040 samples (5-month period)
Input Features61 features
Prediction Accuracy~91% within ±2.0 threshold
Performance
성능 지표
0.88°C
Temperature MAE
65% within ±1°C
0.12-0.48
Damper RMSE
정밀 제어 달성
24/7
Service Uptime
자동 재시작 지원
<1s
Response Time
실시간 제어 결정
Microservices Architecture
10개의 독립적인 마이크로서비스가 서비스 매니저를 통해 헬스 모니터링되며, 크로스 서비스 데이터 플로우와 자동 서비스 복구 기능을 제공합니다.
ModbusData LoggingAI PredictionAdvanced ControlNutrient ControlAPI IntegrationWeather IntegrationSystem MonitoringTime-based ControlLog Cleanup
Control Devices
제어 장치
Skylights (L/R)
0-100% 범위에서 10% 단위로 정밀 제어
Curtains (1/2)
차광 커튼 자동 제어로 일사량 관리
Fog & CO2
습도 및 CO2 농도 자동 조절