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프로젝트 개요 (KR)

본 프로젝트 Real-Time Event Detection with Visual Evidence System은 STM32F411 마이크로컨트롤러를 기반으로 한 실시간 이벤트 감지 임베디드 시스템입니다. 가속도 센서를 통해 충격/모션 이벤트를 감지하고, GPS를 이용해 위치 및 시간 정보를 함께 기록하여 Ethernet을 통해 외부 시스템으로 전송합니다. 또한 향후 ESP32-CAM 모듈을 연동하여 이벤트 발생 시 시각적 증거(이미지)를 함께 수집·전송할 수 있도록 확장성을 고려한 구조로 설계되었습니다.

목적 및 문제 정의 (KR)

기존의 이벤트 감지 시스템은 센서 데이터만 기록하는 경우가 많아, 실제 상황을 직관적으로 파악하는 데 한계가 있습니다. 본 프로젝트는 이벤트 + 위치 + 시간 + (향후) 이미지 증거를 함께 제공함으로써, 사고 분석과 원인 추적이 가능한 신뢰도 높은 이벤트 기록 시스템을 구현하는 것을 목표로 합니다.

시스템 아키텍처 설명 (KR)

시스템은 크게 센서 계층, 제어/처리 계층, 통신 계층, 표시 계층, 그리고 **확장 계층(카메라)**으로 구성됩니다. STM32F411이 중심 제어 역할을 수행하며, 각 모듈은 독립적인 드라이버 구조로 설계되어 유지보수성과 확장성을 높였습니다.

동작 흐름 (KR)

1. 시스템 초기화
2. 가속도 센서 실시간 모니터링
3. 임계값(예: 2G) 초과 시 이벤트 발생
4. GPS 위치 및 시간 정보 수집
5. 이벤트 메시지 생성
6. Ethernet을 통한 서버 전송
7. OLED 상태 표시

산업적 활용 가능성 (KR)

본 시스템은 단순한 이벤트 감지 장치를 넘어, 센서 기반 이벤트 + 위치 정보 + (향후) 시각적 증거를 결합한 구조를 갖추고 있어 다양한 산업 분야로의 확장이 가능한 베이스 프로젝트

• 산업 안전 및 시설 관리
  공장, 플랜트, 건설 현장 등에서 발생하는 충격·사고 이벤트를 실시간으로 감지하고, 위치 및 시각적 증거를 함께 기록함으로써 사고 원인 분석과 책임 소재 파악에 활용될 수 있습니다.
• 물류·운송 모니터링
  화물 운송 중 발생하는 충격, 낙하, 사고 상황을 자동으로 기록하고, 향후 이미지 증거를 연계함으로써 파손 책임 분쟁 최소화 및 보험/클레임 처리 자동화에 기여할 수 있습니다.
• 스마트 시티 및 공공 안전
  도로 시설물, 교량, 가로등 등의 이상 충격 감지 및 위치 기반 이벤트 수집을 통해 도시 인프라의 예방적 유지보수와 사고 대응 체계를 강화할 수 있습니다.
• IoT 기반 증거 수집 시스템
  ESP32-CAM 연동을 통한 이벤트 기반 이미지 캡처 기능은, 단순 로그 수준을 넘어 객관적 증거 데이터를 생성하는 IoT 디바이스로의 산업적 가치를 높여줍니다.

이처럼 본 프로젝트는 산업 현장에서 바로 활용 가능한 구조적 완성도와 확장성을 갖춘 이벤트 기록 플랫폼으로 발전 가능성이 큽니다.

Project Overview (EN)

The Real-Time Event Detection with Visual Evidence System is a real-time embedded platform built on the STM32F411 microcontroller. It detects shock or motion events using an accelerometer, acquires location and timestamp data via GPS, and transmits event information over Ethernet. The system is designed with scalability in mind, allowing future integration of an ESP32-CAM module to capture and associate visual evidence with detected events.

Objective & Problem Statement (EN)

Conventional event detection systems often rely solely on sensor data, which makes it difficult to understand real-world situations intuitively. This project aims to provide a more reliable event logging system by combining event data, location, timestamp, and future visual evidence, enabling clearer analysis and traceability.

System Architecture (EN)

The system is composed of a sensor layer, control/processing layer, communication layer, display layer, and an optional camera expansion layer. The STM32F411 acts as the central controller, while each module is implemented with independent drivers to improve modularity and maintainability.

Hardware Components (EN)

• MCU: STM32F411
• Accelerometer: ADXL345 (event detection)
• Positioning: GPS module (location & time)
• Networking: W5500 Ethernet controller
• Display: OLED
• Expansion: ESP32-CAM (planned)

Data Flow (EN)

1. System initialization
2. Continuous accelerometer monitoring
3. Event trigger when threshold exceeded
4. Acquire GPS location and timestamp
5. Generate event message
6. Transmit data over Ethernet
7. Display status on OLED

Future Work (EN)

• Integrate ESP32-CAM for event-triggered image capture
• Synchronize visual evidence with sensor data
• Connect to cloud services or monitoring dashboards

Industrial Applications & Impact (EN)

This system goes beyond simple event detection by combining sensor-based events, geolocation data, and future visual evidence, enabling meaningful industrial applications.

• Industrial Safety & Facility Monitoring
  In factories, plants, and construction sites, detected impact or accident events can be logged with precise location and visual evidence, supporting root-cause analysis and accountability.
• Logistics & Transportation Monitoring
  Shock or drop events during cargo transportation can be automatically recorded and later verified with visual evidence, reducing dispute risks and improving insurance or claim processing workflows.
• Smart City & Public Infrastructure
  The system can be applied to detect abnormal impacts on roads, bridges, or urban facilities, enabling preventive maintenance and faster incident response in smart city environments.
• Evidence-Oriented IoT Systems
  With ESP32-CAM integration, the platform evolves into an evidence-generating IoT device, increasing its practical and commercial value beyond traditional sensor logging.

Overall, this project demonstrates strong potential as a scalable, industry-ready event logging and evidence collection platform suitable for real-world deployment.