| Walabot Creator | 1개 |
| 라즈베리 파이 3 모델 B | 1개 |
| 아두이노 우노 | 1개 |
| DFRobot 탁도 센서 | 1개 |
| DFRobot pH 센서 | 1개 |
뉴델리 방문 시 야무나 강 다리를 볼 때마다 매년 물이 더 오염되고 수생 생물 흔적이 없습니다. 수천 명의 마을 사람들이 사용하는 물의 pH가 산성에 가깝습니다. 야무나 강뿐만 아니라 전 세계 수백 개의 강이 산업 폐수 투기로 수생 생물이 죽어가고 있습니다. 많은 해양 생물이 오염으로 멸종 위기입니다. 이 어스 데이 챌린지로 이 문제를 해결하고자 합니다.
적절한 조치를 위해 먼저 물속 상황을 분석할 데이터가 필요합니다. 세 가지 주요 데이터를 수집합니다: pH, 탁도, 개체 수.
pH는 산성도와 염기성을 결정하며, pH 변화마다 수생 생물이 영향을 받습니다. 아두이노와 pH 미터 모듈로 측정합니다.
탁도는 육안으로 보이지 않는 미세 입자로 인한 흐림도입니다. 수질 검사의 핵심 지표입니다. 아두이노와 탁도 모듈로 측정합니다.
Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Arduino/sketch.ino 배포Walabot은 전파를 사용해 주변 물체를 측정하는 장치입니다. 수생 생물이 방출하는 열복사를 매핑해 개체 수를 셉니다.
참고: 현재는 개체 수만 세지만, 향후 딥러닝 알고리즘으로 Walabot 원시 이미지를 분석해 종 분류 기능 추가 예정입니다.
Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Pi/sigfox.py 다운로드pH, 탁도, 수생 생물 개체 수 세 가지 데이터로 수질 오염도를 파악할 수 있습니다. 당국이 이 데이터를 오염 유발 산업체와 공유해 조치를 취하게 할 수 있습니다. 조치 후 수생 생물 개체 수 회복 여부와 성장 요인도 추적 가능합니다.
애완용 민물고기로 테스트했으며, 앞으로 여러 강에서 테스트하며 최적화할 예정입니다.
데이터가 Sigfox 클라우드에 올라가면 AWS IoT와 Sigfox 웹훅으로 분석 가능합니다. 향후 Google AutoML이나 커스텀 딥러닝 알고리즘으로 수생 생물 종과 개체 수를 정확히 파악하는 기능을 추가할 계획입니다.
제조공정
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