🎯 목표: “AI가 말해주는 스마트 환경 노드”

구조는 이렇게 갑니다:

[ESP32]
  ├─ 온습도 센서
  ├─ WiFi 연결
  ├─ MQTT 송신
  └─ 간단한 로컬 이상 감지

그리고 선택적으로:

[클라우드 AI]
  ├─ 데이터 수신
  ├─ 요약 / 설명 생성
  └─ 텔레그램 알림

하지만 1단계는
ESP32 단독으로도 충분히 재미있게 갑니다.

🔥 1단계: ESP32 단독 “스마트 노드”

기능

• 온도/습도 측정

• OLED 표시 (선택)

• 임계값 초과 시 LED 점등

• 급격한 변화 감지

예:

if (temp > 30) → 빨간 LED
if (5분간 +3도 상승) → 경고 메시지 출력

이건 완전한 “로컬 AI 흉내”입니다.

🔧 추천 구성

• ESP32

• DHT22 or BME280

• 0.96 OLED (선택)

• LED 2개

🚀 재미 포인트

1. 데이터가 실시간으로 움직임

2. 내가 조건을 정의함

3. 시스템이 반응함

4. 실패하면 디버깅 → 성장 체감

🧠 그 다음 단계 (AI 붙이기)

ESP32는 MQTT로 데이터만 보냅니다.

AI는:

• 변화 패턴 설명

• 위험 예측

• 이상 원인 추정

예:

“최근 20분간 습도가 지속 상승 중입니다. 환기 부족 가능성.”

이건 ESP32가 못 합니다.
AI가 해석합니다.

📈 성장 구조

1단계: ESP32 제어 능력
2단계: 네트워크 통신
3단계: 클라우드 통합
4단계: AI 분석
5단계: 자동 제어

이건 단순 코딩이 아니라
“시스템 설계 능력”입니다.

⚠️ 중요한 질문

지금 보유한 장비가:

• ESP32 있음?

• 아두이노 UNO?

• 센서 종류?

• WiFi 가능?

장비 상황 알려주면
핀맵 + 코드 구조까지 바로 설계해 드리겠습니다.

ESP32 있음

좋습니다.
이제 진짜 시작입니다.

ESP32가 있으면 WiFi + IoT + AI 확장까지 전부 가능합니다.

🎯 1차 목표 (3일 안에 완성)

“ESP32가 WiFi에 연결되고
센서 값을 읽고
웹브라우저에서 실시간 확인”

AI는 아직 붙이지 않습니다.
먼저 ‘내가 제어한다’는 감각을 만듭니다.

🔧 1단계 – 초간단 WiFi 웹 서버

ESP32 하나만 있어도 가능합니다.
센서가 아직 없어도 시작할 수 있습니다.

기능

• WiFi 연결

• 내부 온도 값(가상 값도 가능) 표시

• 웹페이지에서 확인  

  
  

  
  

  장비는 모두 있고 Docker를 이용해서 MQTT까지 서버와 아파치 웹서버와 mysql를 서버에 설치 작동 중...도메인 매핑까지 완료

  좋습니다.

  이건 이미 “개발 환경”이 아니라 “서비스 인프라” 입니다.

  • Docker 기반 운영

  • MQTT 컨테이너

  • Apache 컨테이너

  • MySQL 컨테이너

  • 도메인 매핑 완료

  여기서부터는 장난 프로젝트가 아니라
  아키텍처 설계 연습입니다.

  ---

  🎯 이제 할 일은 단 하나

  “AI 마이크로서비스”를 Docker 스택에 추가

  ---

  🧱 최종 구조 (프로 수준)

  [ESP32]
      ↓
  [MQTT Container]
      ↓
  [Collector Service Container]
      ↓
  [MySQL Container]
      ↓
  [AI Analysis Container]
      ↓
  [MySQL - analysis table]
      ↓
  [Apache Dashboard]
  

  여기서 핵심은:

  Collector와 AI를 분리하는 것

  왜?

  • 장애 격리

  • 확장성

  • 모델 교체 가능

  • 유지보수 편리

  이게 진짜 설계입니다.

  ---

  🔥 바로 재미 느끼는 단계

  1️⃣ docker-compose 확장

  현재 docker-compose.yml에 추가:

  ai_service:
    build: ./ai_service
    container_name: ai_service
    depends_on:
      - mysql
    environment:
      - DB_HOST=mysql
  

  이 컨테이너는:

  • DB에서 최근 데이터 읽기

  • 분석

  • 결과 저장 

    바로 재미 느끼는 단계

    1️⃣ docker-compose 확장

    현재 docker-compose.yml에 추가:

    ai_service:
      build: ./ai_service
      container_name: ai_service
      depends_on:
        - mysql
      environment:
        - DB_HOST=mysql
    

    이 컨테이너는:

    • DB에서 최근 데이터 읽기

    • 분석

    • 결과 저장

      
      

      DB 구조 추천

      sensor_data

      • id

      • device_id

      • temp

      • humidity

      • created_at

      ai_analysis

      • id

      • device_id

      • trend_summary

      • risk_score

      • action_recommendation

      • created_at

      이렇게 나누면
      AI를 여러 번 돌려도 구조 유지됩니다.

      
      

       진짜 실력 나오는 부분

      최근 20개 센서 데이터를 분석하라.
      출력 형식:
      1. trend_summary (한 문장)
      2. risk_score (0~100)
      3. action_recommendation (한 문장)

      
      

      이건 단순 코딩이 아니라
      AI 시스템 설계 능력입니다.

      ---

      🔥 다음 확장 (재미 폭발 구간)

      AI risk_score > 70이면

      MQTT publish:

      home/room01/control → fan_on

      ESP32가 subscribe.

      완전 자율 시스템.

      이건 포트폴리오에 쓰면 강력합니다.

      
      

      ai가  데이터 베이스에 저장된 최근 센서 정보  데이터를 분석해서 온도가 높으면 팬을 가동하라는 것이군요

      맞습니다. 정확하게 이해하셨습니다. 🔥

      조금 더 구체적으로 정리하면, 전체 흐름은 이렇게 됩니다:

       데이터 흐름

      ESP32 센서 → MQTT → 서버 → MySQL에 저장

       AI 분석 단계

      DB → AI 분석 → 결과 (risk_score, recommendation)

    • AI는 최근 N개의 센서 데이터를 읽어서 분석합니다.

    • 예: 최근 20분간 온도 상승률, 평균 온도, 이상 패턴

    • AI는 자연어 설명이나 점수 형태로 결과를 제공합니다.