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🌱 PlanTy

본 레포지토리는 PlanTy 프로젝트에 대한 설명 및 각종 자료들을 모아 놓은 레포지토리입니다.

PlanTy 프로젝트는 "실무중심산학협력프로젝트1(캡스톤디자인-SW)" 수업에서 진행된 프로젝트로,
LLM과 IoT를 결합한 스마트 식물 관리 어플리케이션을 구현하는 것을 목표로 개발되었습니다.

SW중심대학 우수작품 경진대회 예선에서 최우수상을 수상하여 우수작품 전시관에서 전시를 진행했고,
2025 한국정보과학회 ksc에서 논문이 통과되었습니다.

PlanTy 프로젝트의 코드를 더 자세히 보고 싶다면 아래 내용을 참고하세요.

• 어플리케이션 코드: PlanTY_FE, PlanTy_BE
• IoT 코드: PlanTy_IoT
• LLM 코드: PlanTy_LLM, PlanTy_Agent

1. 프로젝트 소개

• 프로젝트명: "PlanTy: LLM과 IoT를 활용한 개인 맞춤형 식물 관리 솔루션"
• 전체 프로젝트 기간: 2025.01.21 - 2025.09.18
• 참여 인원: 구선주, 김민지, 민유진, 최예림(팀장)

프로젝트 설명

• IoT로 식물을 관리하고 SLM(LLM)을 기반으로 사용자에게 정서적인 교감을 지원하는 종합 식물 관리 솔루션

개발 배경

• 최근 반려 식물을 기르는 사람들이 늘어나며 관련 시장도 함께 성장하고 있음
• 설문 결과 식물을 기르면서 가장 어려워 하는 일은 식물을 관리하는 것
• 또한 식물을 기를 때 관상이나 공기 정화 목적보다는 정서적인 안정을 우선적으로 생각함
• PlanTy는 IoT를 활용해 식물 관리를 자동화하고, LLM 기반 챗봇으로 정서적 교감 극대화

개발 내용

• IoT 센서를 활용하여 식물의 생장 환경을 탐지하고, 팬, LED, 워터 펌프로 식물 관리 자동화
• 모바일 앱을 통해 IoT 센서의 결과를 실시간으로 모니터링 하고 수동/자동 제어 방법 선택
• 페르소나 챗봇은 IoT에서 수집한 데이터와 지정된 성격을 기반으로 답변
• QnA 챗봇은 데이터베이스와 웹 검색을 기반으로 정확한 답변을 제공

개발 기간

2. 개발 환경

• Frontend: Flutter, Dart
• Backend: SpringBoot, Java
• LLM: Transformer, LangChain, LangGraph, Python
• Harware: ESP32Board, soil humidity sensor, humidity and temperature sensor(DHT), illumination sensros(CDS), water pumps, fans, LEDs, relay modules
• Database: ChromaDB, MySQL
• collaborate: Notion, Github

3. 프로젝트 결과

아두이노 시연

어플리케이션 시연

4. 역할 분담 및 연락처

👩🏻‍💻 구선주 (IoT) - 9shipmaster@gmail.com

• IoT 장치 설계 및 구현
• 식물 데이터 및 센서 데이터 수집 및 가공
• 장치와 백엔드 시스템 간의 통신 프로토콜 정의 및 구현

👩🏻‍💻 김민지 (어플리케이션) - ghi512151@gmail.com

• 사용자 인터페이스 (UI/UX) 설계 및 Flutter 기반 어플리케이션 개발
• Spring Boot 기반 백엔드 서버 구축 및 API 설계
• IoT 장치 및 SLM 기반 챗봇 서버와의 데이터 연동 로직 구현
• 실시간 데이터 흐름 및 상태 관리 로직 구성
• MySQL 기반 데이터베이스 설계, 연동 및 운영
• 전체 시스템 통합

👩🏻‍💻 민유진 (LLM) - yujin031111@naver.com

• 식물 정보 및 농업 데이터 수집
• 파운데이션 모델 선정
• 벡터 데이터베이스 및 RAG 최적화
• 에이전트 설계 및 구현
• 프롬프트 엔지니어링
• 프로젝트 발표

👩🏻‍💻 최예림 (LLM) - cyelim0621@gmail.com

• 식물 정보 및 농업 데이터 수집
• 파운데이션 모델 선정
• SLM 모델 파인튜닝
• 에이전트 설게 및 구현
• 에이전트 API 구현
• 프로젝트 발표