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완료된 프로젝트

스마트 홈

스마트 장치를 단일 지능형 생태계로 통합하는 중앙 집중식 IoT 플랫폼입니다. 현대적인 생활을 위한 다중 프로토콜 지원 및 적응형 자동화로 구축되었습니다.

Smart Home Automation Hub
4
프로토콜
12
IoT 센서
35%
절약된 에너지
12
제작 소요 주

시스템 아키텍처

센서 레이어

실시간 데이터를 수집하는 온도, 습도, 움직임, 빛 센서

처리 허브

MQTT 브로커 및 자동화 엔진을 실행하는 ESP32 + Raspberry Pi 4

인텔리전스

동작 예측 및 자동화를 위한 TensorFlow Lite ML 모델

사용자 인터페이스

웹 및 모바일을 통한 암호화된 원격 액세스를 제공하는 React.js 대시보드

핵심 기능

멀티 프로토콜 게이트웨이

범용 스마트 장치 호환성을 위해 Zigbee, Z-Wave, Wi-Fi 및 Bluetooth LE 프로토콜 전반에 걸친 원활한 통신.

실시간 모니터링

온도, 습도, 공기 질 및 재실 여부에 대한 과거 추세 분석이 포함된 실시간 환경 대시보드.

적응형 자동화

일상적인 루틴을 학습하고 조명, 실내 온도 조절 및 보안 시스템을 자동으로 조정하는 ML 기반 엔진.

에너지 최적화

예측 스케줄링 및 지능형 부하 분산을 통해 가정의 에너지 소비를 최대 35% 줄입니다.

보안 및 프라이버시

최대 개인정보 보호를 위한 전체 감사 로깅 및 로컬 우선 데이터 처리를 지원하는 AES-256 종단간 암호화.

확장 가능한 디자인

플러그 앤 플레이 센서 확장 및 OTA 펌웨어 업데이트를 통해 최대 200개의 장치를 지원하는 모듈식 아키텍처.

Hub main unit
중앙 허브 유닛 - 맞춤형 PCB 설계
Sensor modules
센서 모듈
Integration testing
통합 테스트

개발 프로세스

01
요구 사항 및 연구

주거용 자동화를 위한 대상 프로토콜, 센서 사양 및 사용자 경험 요구 사항 분석.

02
하드웨어 설계

ESP32 및 Raspberry Pi 통합, 전력 관리 및 안테나 설계가 포함된 KiCad의 맞춤형 PCB 레이아웃.

03
펌웨어 개발

다중 프로토콜 통신, MQTT 메시징 및 센서 데이터 수집을 위한 임베디드 C 및 Python 펌웨어.

04
대시보드 및 ML 통합

동작 예측을 위한 실시간 데이터 시각화 및 TensorFlow Lite 모델을 갖춘 React.js 프런트엔드.

05
테스트 및 배포

실제 주거 환경에서의 전체 통합 테스트, 보안 감사 및 배포.

프로젝트 결과

에너지 절감 35%
기기 호환성 95%
시스템 가동 시간 99.7%
응답 대기 시간 < 50ms
자동화 정확도 92%
기술 스택
ESP32 Raspberry Pi 4 Zigbee 3.0 Z-Wave MQTT Node-RED Python React.js PostgreSQL Docker TensorFlow Lite KiCad

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