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title: "Smart classroom 4.0 using embedded systems for attendance, energy monitoring, and environmental cont"
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author: "Septriandi Wirayoga, Nizar Fairuzaman, ..."
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published: "2026-07-13"
language: "en"
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source: "WIZnet Makers (https://maker.wiznet.io/)"
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# Smart classroom 4.0 using embedded systems for attendance, energy monitoring, and environmental cont

> The increasing demand for digitalization and energy efficiency in vocational education has encouraged the development of intelligent classroom systems.

Original author: Septriandi Wirayoga, Nizar Fairuzaman, ... (source: https://telkomnika.uad.ac.id/index.php/TELKOMNIKA/article/view/27508)

## Article

직업 교육 교실은 작지만 끊임없이 시간과 비용을 낭비합니다. 출석 확인에 수업당 5~10분이 소요되고, 빈 교실에 불이 켜져 있으며, 전압 이상은 장비가 고장 날 때까지 아무도 알아채지 못합니다. 인도네시아 말랑 국립공과대학교의 이 연구는 한 교실을 통합 임베디드 시스템으로 구성했습니다. 출석 및 전력 보호를 위해 W5500 이더넷에 연결된 ESP32 노드를, 재실 감지 기반 조명 제어를 위해 YOLOv5s를 실행하는 Raspberry Pi 4를 사용했습니다. 실제 시스템 구축 후 측정한 결과, 40명의 학생을 대상으로 1.1~1.4초 만에 92.5%의 출석 정확도, 전압/전류 오차 0%, 약 90%의 사람 감지 정확도를 달성했습니다.

## 구성 요소

**하드웨어 구성 요소**

- **ESP32** 는 스마트 미터 노드 및 스마트 출석 관리 노드(센서 데이터 수집 + 보호 로직)의 두 가지 역할을 수행합니다.

- WIZnet **W5500** 이더넷 모듈 - ESP32 노드의 MQTT 트래픽을 위한 유선 LAN 연결

- **Raspberry Pi 4** - 임베디드 서버(MQTT 브로커, Flask 웹 서버, 데이터베이스) + YOLOv5s 비전 처리 장치

- USB 카메라 - 교실 재실 감지

- **PZEM-004T** — 전압/전류/전력 측정 · 2채널 릴레이 — 부하 차단 · 부저 + DFPlayer/스피커 — 경고음

- **RC522** RFID 리더기 + **AS608** 지문 센서 + **MLX90614** 비접촉식 체온 센서 + HC-SR04 (근접 감지 센서) — 출석 관리 및 건강 검진

- **DHT22** (온도/습도) + **GUVA-S12SD** (자외선 지수) — 환경 감지 · 20×4 I2C LCD — 로컬 디스플레이

**소프트웨어 및 도구**

- **MQTT** — 계층적 토픽 체계를 갖춘 시스템 전반의 통신 백본( `smartmeter/room1/voltage`, `attendance/class4A/status`, `smartclass/room1/occupancy`)

- **Raspberry Pi 4에서 YOLOv5s와 OpenCV를 사용하여** 조명 제어를 위한 인원 계수 기능을 구현했습니다.

- **Flask** 웹 대시보드(로컬) + **Firebase 실시간 데이터베이스** (클라우드 시각화)

## 프로젝트 설명

**직업학교 예산으로 감당할 수 있는 부품들을 사용해서, 어떻게 하면 교실 하나가 스스로 출석을 기록하고, 배선을 보호하고, 조명을 켜고 끄고, 모든 정보를 대시보드에 1.5초 안에 보고할 수 있도록 만들 수 있을까요?**

이 질문에 대한 답은... *중요한 곳에 연결된 하나의 MQTT 패브릭입니다.* 모든 하위 시스템(출석, 전력, 환경, 비전)은 Raspberry Pi 브로커의 계층적 토픽 트리에 메시지를 게시합니다. 메시지가 도착해야 하는 노드(고장 경보, 출석 이벤트)는 W5500 유선 이더넷에 있습니다. Pi는 스트림을 융합하고, YOLOv5를 실행하여 점유 여부를 확인하고, 릴레이를 구동하고, 대시보드를 제공합니다. 인텔리전스는 분산되어 있지만 진실은 한 곳에 있습니다.

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### 0. 핵심 기술: ESP32 노드에 이더넷 포트가 있는 이유

**논문의 통신 부분에서는 의도적인 선택을 보여줍니다. ESP32 스마트 미터 및 출석 노드는 "안정적이고 지연 시간이 짧으며 신뢰할 수 있는 통신을 보장하기 위해" W5500 이더넷 모듈을 통해 LAN에 연결됩니다.** 내장 Wi-Fi로 유명한 칩에서 이러한 연결 방식은 언뜻 보기에 불필요해 보일 수 있지만, 이 노드들이 전달하는 메시지를 살펴보면 그 중요성을 알 수 있습니다. 바로 릴레이 차단 오류 경고와 출석 기록 메시지입니다. 이러한 메시지는 패킷 손실이나 지연이 실제적인 손실로 이어질 수 있습니다. 캠퍼스 내 2.4GHz 대역은 경쟁이 치열한 주파수 대역입니다. SPI 기반의 W5500은 각 노드에 AP 혼잡 및 로밍 지연에 영향을 받지 않는 하드웨어 TCP/IP 스택을 제공하고, ESP32의 무선 기능(및 스택이 소모하는 CPU 시간)을 완전히 확보해 줍니다. 측정된 최종 결과(데이터베이스 기록 및 렌더링을 포함한 센서에서 대시보드까지 1.1~1.4초)와 "통신 실패 시 자동 재전송" 기능은 모두 이러한 유선 기반 위에 구축되었습니다.

### 1. 개발 플랫폼: 2계층 임베디드 계층 구조

**ESP32는 데이터 수집 및 반응 처리를 담당하고, Raspberry Pi 4는 운영체제가 필요한 모든 작업을 처리합니다.** Pi는 MQTT 브로커, Flask 웹 서버, 데이터베이스 호스트, YOLOv5s 추론 엔진 역할을 동시에 수행합니다. 이는 클라우드 의존성을 피하기 위한 의도적인 내장형 솔루션으로, Firebase는 제어 경로가 아닌 원격 시각화 용도로 사용됩니다. MQTT 토픽 계층 구조는 확장성을 고려하여 서브시스템/룸/매개변수( `smartmeter/room1/power`, `smartclass/room1/occupancy`) 순으로 설계되었으므로, "room2"를 추가하는 것은 토픽 접두사일 뿐 재설계가 아닙니다.

### 2. 작동 원리: 세 개의 하위 시스템, 하나의 패브릭

**각 하위 시스템은 자체적으로 폐쇄 루프를 실행하고 상태를 상위 시스템으로 전송합니다.** 스마트 미터는 모든 PZEM-004T 측정값을 임계값과 비교하여 평가하고 보고하기 전에 조치를 취합니다. 출석 관리 노드는 신원 확인 → 화면 표시 → 로그 기록 시퀀스를 자율적으로 실행합니다. Raspberry Pi의 비전 루프는 인원수를 세고 조명을 켜고 끕니다. MQTT는 신경계와 같으며 반사 신경과는 다릅니다. 따라서 브로커를 재시작하면 대시보드에 일시적인 불편함이 발생하지만 전기 보호 기능은 절대 비활성화되지 않습니다. 이러한 로컬 반사/네트워크 관찰 분리는 이전에 컴퓨터실 모니터링 관련 논문에서 다룬 패턴과 동일하며, 여기서는 교실 규모에 적용되었습니다.

### 3. 장치 A: 스마트 미터 - 작동하는 모니터

**보호 로직은 실제 값(섹션의 실제 값)으로 명시되고 테스트되었습니다.** 임계값: 과전압 > 242V, 저전압 < 198V, 테이블별 과부하 ≥ 1500W, 총 과부하 ≥ 3000W. 검증된 응답(논문의 표 3): 158V, 250V, 1500W 주입 오류 발생 시 릴레이 차단; 1초 이내 부저 및 DFPlayer 음성 경고; LCD 상태 표시(전반적으로). 기준 멀티미터 대비 측정 정확도: **전압 및 전류 오차 0%, 전력 오차 0.05~0.31%** . 설계 교훈: 텔레메트리를 전송하는 동일한 ESP32가 릴레이를 제어하므로 보호 지연 시간에 네트워크 왕복 시간이 포함되지 않습니다.

### 4. 장치 B: 출석 관리 노드 — 신원 확인, 출석 확인, 출석 기록

**출석 관리는 세 단계로 이루어집니다. 신원 확인(지문 또는 RFID) → 발열 검사(MLX90614 센서를 이용한 5cm 이내 거리 측정, HC-SR04 센서 작동) → 출석 기록.** 측정 결과는 매우 정확합니다. RFID는 4cm 거리까지 0.5초의 일정한 판독 시간을 보이며 안정적으로 인식되지만, 5cm 거리에서는 인식이 실패합니다. 지문 인식 정확도는 검지/중지 손가락의 경우 90%이지만 새끼손가락은 40%에 불과합니다. MLX90614 센서의 오차는 1cm 거리에서 1.3%이고 5cm 거리에서는 8.5%까지 증가합니다. 따라서 펌웨어의 근접 거리 제한(5cm 이내에서만 측정)은 편의 기능이 아니라 정확도를 위한 필수 조건입니다. 체온이 37.5°C를 초과하면 출석 기록 대신 LED 및 음성 알림이 울립니다. 5명의 학생을 대상으로 한 실제 테스트에서 모든 출석은 1.1~1.4초의 지연 시간으로 기록되었습니다.

### 5. 핵심 비전 논리: YOLOv5s를 조명 스위치로 활용하기

**점유 감지는 Raspberry Pi 4에서 YOLOv5s와 OpenCV를 사용하여 구현되었으며, 본 논문에서는 이를 단순한 데모가 아닌 제대로 된 컴퓨터 비전 시스템처럼 평가합니다.** 단일 교실 규모 확장: 학생 수 20명에서 40명까지, 감지 정확도는 일관적으로 약 88~90%였습니다(오류는 가림 및 시야각 제한으로 인한 것임). 여러 교실에 배포: 서로 다른 구조의 세 교실에서 모두 90% 이상의 정확도를 보였습니다. 모델 지표: **정밀도 92.3%, 재현율 89.1%, F1 점수 90.7%** . 제어 로직은 의도적으로 단순하게 설계되었습니다. 두 명 이상의 사람이 감지되면 두 개의 램프가 모두 켜지고, 지속적인 부재는 램프를 끕니다. 이는 조명 제어의 경우 불안정한 인원수 계산보다는 견고한 임계값 설정이 더 효과적이기 때문입니다. 수동 출석 확인과의 장단점 비교도 명확하게 제시되어 있습니다. 5~10분 내 100% 정확도 대 1분 내 92.5% 정확도.

### 6. 검증/예외 처리

**이 시스템은 실험실이 아닌 실제 작동 중인 자동화 연구실에서 구현되었습니다.** 스마트 미터는 교실 뒷벽의 스위치보드에, 출석 노드는 입구에, 카메라는 화이트보드 위에, 집계된 데이터는 로비 TV에 표시됩니다. 오류 처리는 구성 요소별로 테스트되었으며(표 3의 12가지 시나리오), 통신 실패 시 자동 재전송이 트리거되고, 등록되지 않은 카드/지문은 명확한 재시도/경고 경로를 생성합니다. 논문 자체에서 언급된 몇 가지 한계점은 다음과 같습니다. 지문 인식 신뢰도는 손가락마다 다르고, 적외선 온도 오차는 거리에 따라 증가하며, 혼잡한 상황에서 감지 정확도가 떨어집니다.

### 7. 서버 및 결과: 하나의 대시보드, 세 개의 패널

**Flask 대시보드는 약 1초 간격으로 세 가지 하위 시스템(전력 패널: 교실별 실시간 전압/전류/전력량 + 과거 그래프, 스마트 교실 패널: 온도, 습도, UV 상태, 인원수, 조명 상태, 출석 패널: 수업 횟수 + 최신 기록)을 모두 표시합니다.** 종합적인 결과는 다음과 같습니다. 출석 확인 시간이 5~10분에서 1분 미만으로 단축되었으며 평균 정확도는 92.5%에 달합니다. 모든 오류 임계값에서 자동 부하 차단 기능이 검증되었습니다. 다양한 교실 및 인원 규모에서 약 90%의 높은 출석률 정확도를 유지했습니다. 본 프로젝트는 직업 교육 기관에 배포되어 CC BY-SA 라이선스 하에 공개되었으며, 모든 측정 결과를 종합적으로 보여주는 사례로서, 스마트 캠퍼스 논의에서 흔히 부족한 대표적인 참고 사례입니다.

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## 핵심 요약

- **중요한 메시지만 전송하세요.** ESP32의 무선 기능은 유휴 상태로 유지하면서 고장 경보 및 출석 이벤트를 W5500 이더넷으로 전송하는 것은, 경쟁이 치열한 캠퍼스 주파수 대역에서 안정적인 메시지 전달을 보장하는 단일 모듈 설정입니다.

- **반사 작용은 로컬에서 이루어지고, 관찰은 네트워크를 통해 이루어집니다.** 모든 액추에이터(릴레이, 램프, 경보)는 상태를 감지하는 노드에 의해 구동되며, MQTT는 상태 정보를 전달하고 안전 정보는 전달하지 않습니다.

- **센서의 고장 한계점을 파악하십시오.** 4cm RFID 한계, 40% 새끼손가락 오차, 그리고 거리에 따른 성능 저하를 보이는 MLX90614 곡선은 이 논문의 재현성을 확보하는 데 중요한 요소입니다. 잘못된 결과라도 공개하십시오.

- **정밀한 제어보다는 대략적인 임계값이 더 효과적입니다.** "2명 이상 → 조명 켜짐"이라는 기준은 테스트에서 단 한 번의 잘못된 조명 결정 없이 YOLO의 약 10%에 달하는 오류율을 상쇄합니다.

- **토픽 계층 구조는 아키텍처입니다.** `subsystem/room/parameter` 처음부터 3개 방 규모의 확장을 구성 변경으로 만들었습니다.

## 개선의 여지

- **보안 문제가 다뤄지지 않고 있습니다.** MQTT 인증/TLS, RFID 카드 복제 방지, 지문 템플릿 저장 등에 대한 언급이 없는데, 이는 학생 신원 정보를 저장하고 전원 릴레이를 제어하는 ​​시스템에 매우 중요한 요소입니다.

- **MLX90614의 유효 거리에서의 스크리닝 정확도** (2cm 이상에서 5.5~8.5% 오차)는 37.5°C 임계값에 대해 한계 수준입니다. 따라서 건강 관련 결정을 내리기 전에 센서 융합 또는 개별 장치 교정(저자들의 향후 연구 과제)이 필요합니다.

- **Raspberry Pi 4는 단일 장애 지점이 될 수 있습니다.** 브로커, 데이터베이스, 대시보드 및 비전이 하나의 보드를 공유하기 때문입니다. 두 번째 브로커를 추가하거나 브리지형 페일오버를 구축하면 시스템 안정성을 강화할 수 있습니다.

- **영상 사생활 보호:** 미성년자/학생의 교실 카메라 영상은 문서에 명시된 동의서 내용 외에도 별도의 보존 및 동의 정책이 필요합니다.

## 새로운 디자인을 위한 참고 사항

- 여기서 제시하는 ESP32-W5500 조합은 무선 모듈을 사용하여 시운전을 하고 유선 모듈을 사용하여 작동시키는 일반적인 방식을 보여줍니다. 신규 구축 시에는 W55RP20 또는 W5500-EVB-Pico2 노드를 사용하면 모듈 하나를 줄이면서도 동일한 성능을 보장할 수 있습니다. 또한 PoE(802.3af 스플리터 또는 PoE 지원 통신 사업자)를 통해 각 교실 노드를 단일 케이블로 설치할 수 있습니다.

- 토픽 스키마를 문자 그대로 복사하고 처음부터 노드별로 하트비트 토픽을 `subsystem/room/parameter`예약하세요 . 나중에 활성 상태 모니터링을 추가하는 것은 항상 더 복잡해집니다.

- 보호 임계값을 브로커 규칙 엔진이 아닌 노드에 설정하고 표 3과 같은 방식으로 테스트하십시오. 즉, 실제 전압에서 실제 오류를 주입하고 타임스탬프와 함께 기록하십시오.

- YOLO가 작동을 제어하는 ​​경우, 모델의 측정된 재현율(여기서는 89.1%)을 허용하는 제어 법칙을 선택하십시오. 점유 임계값, 히스테리시스 및 최소 작동 타이머를 사용하고, 주 전원을 전환하는 모든 장치에 대해서는 개인별 추적을 절대 사용하지 마십시오.

## 새로운 콘텐츠 요약

| 목 | 세부 사항 |
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| 프로젝트 유형 | 통합 스마트 교실 시스템: 생체 인식/RFID 출석 관리 및 발열 감지, 전기 설비 모니터링 및 자동 보호, 시각 기반 조명 제어, 환경 센싱, 통합 웹 대시보드 |
| WIZnet 칩 | **W5500** 은 ESP32 스마트 미터 및 출석 노드를 LAN에 연결하는 이더넷 모듈로, MQTT 트래픽의 "안정적이고 지연 시간이 짧으며 신뢰할 수 있는 통신"을 위해 선택되었습니다. |
| 프로토콜 | 유선 이더넷을 통한 MQTT(계층적 토픽); HTTP 대시보드; I2C/UART/1-wire 센서 버스 |
| 플랫폼 | ESP32(노드) + 라즈베리 파이 4(MQTT 브로커, Flask 서버, YOLOv5s 추론) + Firebase |
| 핵심 가치 | 캠퍼스 규모에 적용 가능한, 실제 구축 및 측정 완료된 레퍼런스: 센서에서 대시보드까지 1.1~1.4초 소요, 실제 고장 임계값에서 보호 계전기 검증 완료, YOLO 점유 제어 시스템은 3개 교실 및 최대 40명의 학생을 대상으로 검증 완료 |

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## 유사한 기존 콘텐츠

**1. **[**기술 수업**](https://maker.wiznet.io/Hannah/projects/tech-class/)

- *유사한 이유:* 동일한 문제 제기, 즉 MQTT를 통해 수업 출석 자동화 및 재실률 기반 장비 제어를 통해 수업당 낭비되는 3~5분을 되찾는 것을 목표로 하기 때문입니다.

- *차이점:* 기존 Tech Class는 출석 확인 및 기기 전환 기능만 제공하지만, 본 논문에서는 측정된 고장 임계값을 이용한 전기 보호, 상태 점검, UV 모니터링, 정량적 YOLO 평가 기능을 추가했습니다(P 92.3 / R 89.1 / F1 90.7).

- *연결점:* Tech Class 독자들은 이 보고서를 통해 동일한 개념의 검증된 "차세대 버전"을 수치와 함께 제공받아 설계에 활용할 수 있습니다.

**2. **[**스마트 도어 액세스 시스템**](https://maker.wiznet.io/Sunny_/projects/smart-door-access-system/)

- *유사점:* W5500 + MQTT + 지문/RFID 식별을 출입 관리 시스템에 적용하는 것 — 칩, 프로토콜, 애플리케이션 모두 겹치는 부분이 있습니다.

- *차이점:* 이 제품은 출입문 보안에 중점을 둔 풀스택 접근 제어 제품(FastAPI + Vue3)입니다. 이 시스템은 신원 확인을 더 광범위한 교실 관리 체계의 한 요소로 취급하며, 체크인 시점에 MLX90614 발열 검사 기능을 추가했습니다.

- *연결점:* 해당 관리 백엔드는 이 논문에서 제시하는 캠퍼스 규모의 출석 관리 노드가 연결될 바로 그 시스템입니다.

**3. **[**에너지 모니터 펌웨어**](https://maker.wiznet.io/Sunny_/projects/energy-monitor-firmware/)

- *유사점:* W5500 + MQTT + PZEM 시리즈 에너지 계량 - 본 논문의 스마트 계량기 노드와 동일한 측정 스택입니다.

- *차이점은 다음과 같습니다.* 본 논문은 3상 측정 펌웨어 프로젝트이지만, 동일한 측정 방식을 *동작* (검증된 과부하/전압 임계값에서 릴레이 차단)으로 감싸서 모니터링 장치를 보호 장치로 변환합니다.

- *연결 지점:* 이 논문의 스마트 미터 노드를 재구축하는 모든 사람에게 있어 펌웨어 개발의 자연스러운 시작점입니다.

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## 차이점 및 확장 가치

메이커 사이트(및 저자들이 조사한 문헌)의 스마트 교실 콘텐츠는 대부분 출석 확인 장치, 전력량계, 재실 감지기 등 단일 기능만 제공해 왔습니다. 본 논문의 기여는 **통합 아키텍처와 정확한 측정** 에 있습니다 . 실제 자동화 연구실에 배포된 하나의 MQTT 패브릭 상의 네 가지 하위 시스템과 각 센서의 정확도 표를 제시합니다. 여기에는 다소 실망스러운 결과도 포함됩니다(지문 인식 정확도는 새끼손가락에서 40%까지 떨어지고, MLX90614의 오차는 1cm 거리에서 1.3%에서 5cm 거리에서 8.5%로 증가함). 이러한 수준의 자체 보고된 한계점이야말로 다른 연구자들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 핵심 요소입니다.

W5500 모듈의 활용 사례는 시사하는 바가 큽니다. *센서에서 대시보드까지 1.5초 미만의 지연 시간과 절대 놓쳐서는 안 될 오류 경고가* 핵심 가치인 이 시스템에서 , 저자들은 ESP32 노드를 **ESP32 자체의 Wi-Fi 대신 W5500 모듈을 통해 유선 이더넷** 으로 연결했습니다 . 이는 혼잡한 캠퍼스 무선 환경에서 안정적인 데이터 전송을 위해 무선 연결의 편리함을 포기한 것입니다. 향후 확장 가능성을 살펴보면, W5500-EVB-Pico2 또는 W55RP20 노드를 사용하면 MCU와 이더넷 기능을 하나의 모듈로 통합할 수 있고, PoE를 통해 하나의 케이블로 각 교실 노드에 전원을 공급하고 연결할 수 있으며, 계층적 MQTT 토픽 체계는 캠퍼스 규모 확장에 필요한 다중 교실 환경을 이미 지원하고 있습니다.

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Source: https://maker.wiznet.io/bruno/projects/smart-classroom-4-0-using-embedded-systems-for-attendance-energy-monitoring-and-environmental-cont/