라즈베리 파이로 만드는 나만의 기상 관측소
라즈베리 파이 2 모델 B+와 Pimoroni Weather HAT을 연결하여 기상 관측소 구축을 시작함
온도 센서(Temperature Sensor)의 정확도 향상을 위해 선형 회귀 모델(Linear Regression Model)을 활용하여 보정 작업을 수행함
발코니 환경에 맞게 기상 관측소의 위치 선정 및 통풍(Ventilation) 확보에 어려움을 겪음
향후 데이터 수집, 시각화, 외부 시스템 전송을 위한 소프트웨어 구현 계획을 밝힘
Pimoroni Weather HAT 하드웨어 구성
본문에서는 라즈베리 파이(Raspberry Pi)에 Pimoroni Weather HAT을 연결하여 기상 관측소를 구축하는 과정을 설명한다.
GPIO 인터페이스(GPIO Interface)를 통해 센서 데이터를 손쉽게 읽어올 수 있으며, 풍향계(Wind Gauge) 및 강우량계(Rain Gauge) 연결도 지원
온도 센서(Temperature Sensor)는 라즈베리 파이(Raspberry Pi) CPU의 열에 영향을 받으므로, 정확한 측정을 위해 보정 작업이 필수적
GitHub에서 제공되는 예제 코드를 활용하여 센서 데이터를 읽고 시각화하는 방법을 제시
온도 센서 보정 방법: 선형 회귀 모델
글에서는 온도 센서(Temperature Sensor)의 정확도를 높이기 위해 선형 회귀 모델(Linear Regression Model)을 활용한 보정 방법을 소개한다.
고정된 오프셋(Fixed Offset) 적용 대신, 인근 기상 관측소의 온도 데이터를 활용하여 동적 오프셋(Dynamic Offset) 계산
파이썬(Python) 스크립트를 통해 두 기상 관측소의 온도 데이터를 동시에 수집하고, 이를 기반으로 선형 회귀 모델 생성
온도 30°C 근처에서 오차가 다소 발생하지만, 고정 오프셋보다 개선된 결과를 얻음
기상 관측소 설치 환경 구성
본문에서는 기상 관측소의 설치 환경 구성에 대한 고민과 해결 과정을 보여준다.
발코니(Balcony)라는 제한된 공간에서 센서의 외부 환경 노출 및 통풍(Ventilation) 확보 사이의 균형점을 찾아야 함
투명 플라스틱 도시락(Lunchbox)을 활용하여 외부 환경으로부터 센서를 보호하고, 가구 보호 패드(Furniture Protectors)를 사용하여 열 축적을 방지
통풍구(Ventilation Holes)를 통해 공기 순환을 유도하여 센서의 정확도를 유지하려 노력
향후 소프트웨어 구현 계획
글쓴이는 기상 관측소 구축의 다음 단계로 데이터 수집, 시각화, 외부 시스템 전송을 위한 소프트웨어 구현 계획을 밝힌다.
파이썬(Python) 학습을 통해 센서 데이터를 수집하고, 그래프(Graph) 형태로 시각화하는 방법을 연구
외부 시스템(External System)으로 데이터를 전송하여 장기적인 데이터 분석 및 활용을 목표
오픈 소스(Open Source) 커뮤니티의 도움을 받아 문제 해결 및 기능 개선을 지속할 예정
