ESP32-S3 기반 AI 공기질 측정소

고객사

도시 지역, 산업 단지, 학교를 대상으로 초국지적 공기질 센서 네트워크를 구축하는 환경 모니터링 기업.

과제

소비자용 가스 센서만 사용하여 오염원(교통 vs 건설 vs 요리)을 구분할 수 있는 저비용 공기질 센서 노드 개발.

제품 개념 및 아키텍처

ESP32-S3의 벡터 확장 기능은 센서 관리와 기기 내 ML 추론을 모두 처리합니다. 센서로는 SPS30(PM1/2.5/4/10), SGP40(VOC 지수), SCD41(CO2), BME280(온/습/기압)을 포함합니다. 노드는 ESP-WiFi-Mesh를 통해 통신합니다.

엔지니어링 솔루션

ESP32-S3의 듀얼 코어에서 센서 퓨전 수행: 코어 0은 모든 센서를 1Hz로 읽고 온도/습도 보정 곡선을 적용합니다. 코어 1은 5분마다 오염 유형을 식별하는 TinyML 랜덤 포레스트 분류기(100KB)를 실행합니다. 노드는 Wi-Fi 메시를 통해 동기화하고 클라우드 업링크를 위한 게이트웨이 노드를 선출합니다.

결과

오염원 분류 정확도 87%. 노드당 BOM $60 미만. 500개 노드 메시 네트워크 구축 완료.