Raspberrypi 3b+ 와 EC-5 센서를 활용한 토양수분 데이터 수집 Soil moisture data collecting using Raspberrypi3b and EC-5 sensor 이번 실험의 목적은 한국의 환경에 적합한 토양 수분 센서를 개발하는데 있다. EC-5 센서는 미국 Decagon 사(社)에서 개발한 토양 수분 센서로 고성능을 자랑한다. 하지만 우리나라의 환경에 맞게 개발 되지 않았으며 고가라는 점에서 국내 농가에서 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 국내 환경에 적합하며 중저가인 토양 수분 센서를 개발하려고 한다. 이를 위해 본 실험에서는 국내에서 자체 개발된 센서와 EC-5 센서를 라즈베리파이 3b+ 모델에 연결하여 토양 수분 측정 데이터 비교한다.

Shinydashboard 패키지를 이용해서 만든 프로토타입 App이다. 인터렉티브한 그래프 효과를 위해 Plotly 패키지를 적용하였다. Shiny App은 shinyapp.io 사이트의 클라우드에 호스팅할 수도 있으나 무료 계정을 써본 느낌으로는 속도가 느린 편이다. 아래의 Shiny App은 연구실 서버 PC에 호스팅된 Shiny 서버에서 구동되고 있다.

DB운영, 웹호스팅, 딥러닝 모델 구동 등의 작업들이 과거에는 별도의 서버 컴퓨터를 운영하거나 딥러닝용 GPU가 달려있는 분석용 PC를 구비해야만 가능했다면 이제는 Cloud 서비스에 일정한 사용료만 지불하면 인터넷에 연결된 1kg도 채 안 되는 노트북에서도 이 모든 것을 운영하고 관리할 수 있게 되었다. 대표적인 Cloud 서비스로 아마존에서 제공하는 AWS(Amazon Web Service)가 있는데 AgData Lab에서는 AWS의 파일저장 서비스인 S3, 관계형 데이터베이스 서비스인 RDS, 딥러닝 모델 훈련을 위한 GPU 기반 가상 컴퓨팅 서비스인 EC2를 사용하고 있다.