데이터 활용해 스마트 온도조절기, 창문 액추에이터, presencia 감지, 조명 제어, 펠릿 스토브 관리 등 스마트 자동화 구현
로그 온도 데이터와 스마트 미터 API, 날씨 이력, 기타 컨텍스트 피드 융합한 마스터 에너지 장부 구축
배경
지난 10년간 극한 한파 빈발과 난방비 폭등. 대응해 많은 가구 목재 펠릿 보일러, 네스트 온도조절기 같은 에너지 절약 기기 도입.
내 IoT·오픈소스 하드웨어 입문은 몇 년 전 설치한 소규모 펠릿 버너 최적화 욕구에서 시작. 관심사 확장됐어도 온도 떨어질 때마다 그 첫 프로젝트 회귀.
요약: 직관만으로 난방/냉방 시 건물 내 열 이동 명확한 데이터 기반 그림 없으면 막대한 에너지 낭비. 직관만으론 더 이상 부족.
온도조절기면 충분하지 않나?
기존 '멍청한' 모델이든 네스트 같은 학습 시스템이든 온도조절기는 단일 로컬 온도만 제공. 지하실에서 3층 침실까지 열전달 매핑하려면 집 전체 분산 다중 센서 필요. 평균 스마트 온도조절기 $250 상당, 많은 예산 넘어섬. 이 워크플로는 프로그래머블 온도조절기 유무 상관없이 작동 설계.
양이 질 된다
이 맥락서 원시 데이터가 통찰 열쇠 – 전시 군수품 생산이 품질이 양에 비례함 보인 듯. 최소 5개 센서 집 전체 분포해야 통계적 의미 있는 데이터 확보 경험.
초기 시도 고가 부품·복잡 네트워크 셋업 난항. 예: 아두이노 프로 미니($7) + DS18B20($4) + XBee($17) 노드당 $30 초과, 게이트웨이·서버 비용 별도. 저가 RF 모듈 NRF24L01 존재했으나 가용 라이브러리로 구성 난해.