Leafree: AI 기반 스마트팜 환경 제어 시스템

작물을 고르는 경험에서 환경 제어까지

식물을 키우고 싶어도 “물을 얼마나, 언제 줘야 하는지”부터 막막한 경우가 많습니다. Leafree는 이 지점을 줄이기 위해 시작했습니다. 사용자는 음성 또는 앱에서 식물 이름을 선택하거나 입력하고, 시스템은 해당 식물의 온도·습도·조도·토양 수분 기준을 준비합니다. 이후 재배기 내부의 센서 값과 기준을 비교해 필요한 제어를 수행합니다.

데이터가 없을 때도 멈추지 않는 식물 정보 흐름

작물 정보 API는 먼저 로컬 데이터셋에서 식물명을 찾아 반환합니다. 등록된 정보가 없으면 PlantDataCreator가 생성형 AI를 통해 생장 데이터를 만들고, 정규화한 결과를 다시 데이터셋에 저장합니다. 이미지 역시 요청 시 식물별 캐릭터 에셋을 생성해 제공합니다. 정해진 데이터만 보여 주는 대신, 새로운 작물 요청에도 유연하게 대응할 수 있도록 한 구조입니다.

디바이스와 애플리케이션을 잇는 제어 구조

센서와 액추에이터는 STM32 NUCLEO-F103RB를 중심으로 구성했습니다. DHT22, BH1750, MH-Z19, 토양 수분 센서에서 환경을 읽고 워터 펌프, 서보 모터, 조명·에어 솔루션을 제어합니다. MQTT는 디바이스, 백엔드, Android 앱 사이의 실시간 상태 전달 채널로 사용했습니다. Raspberry Pi는 Whisper Tiny 기반 음성 인식과 Qt 디스플레이를 담당해, 앱을 열지 않아도 기기 가까이에서 조작하고 상태를 확인할 수 있게 했습니다.

Voice / Android App
        │ plant selection · control request
        ▼
Spring Boot Backend ─────── FastAPI LLM Service
        │                         │
        │ MQTT                    └─ plant profile / character image
        ▼
STM32 + sensors ───────► pump · servo · light · air solution
        │
        └──► real-time status / FCM notification / growing journal

사용자가 보는 화면과 운영 흐름

Android 앱은 Jetpack Compose로 구성하고, Retrofit을 통한 API 통신과 Paho MQTT 기반 실시간 수신을 결합했습니다. Firebase Cloud Messaging으로 환경 이상 또는 주요 이벤트를 알리고, 사용자는 앱에서 재배 상태와 일지를 확인할 수 있습니다. 백엔드는 Spring Boot, JPA, Redis, MySQL, JWT 인증을 기반으로 하며 FastAPI 서비스와 WebClient로 연동합니다. 배포 환경은 Docker, Jenkins, Nginx, Certbot을 사용하도록 구성했습니다.