유튜브에 토양습도 센서를 소개하는 동영상이 있어서 리뷰를 해봅니다.

동영상 주소는 아래와 같습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=jbIuT4Cmzdk&list=WL&index=4

 

판매하는 곳의 주소는 아래와 같으며, 그 아래에 제품 사진이 있습니다.

https://www.pricelesstoolkit.com/en/projects/46-soil-moisture-sensor-soilsens-v5w.html

사진을 보면 맨 위에 esp32모듈이 있는 것을 알 수 있습니다. 즉 WiFi에 연결해서 습도정보를 알려줄 수 있습니다. 이 제품은 총 5개를 측정할 수 있습니다. 즉, 토양습도와 온도, 대기 습도와 온도, 그리고 조도 입니다.

제작자는 자신의 github에 제작방법과 코드를 공개해 놓았습니다. 즉 이 제품은 open source이기도 합니다. github의 주소는 아래와 같습니다.

https://github.com/PricelessToolkit/SOILSENS-V5W

사용자는 센서가 얻은 데이터를 4가지 방식으로 접근할 수 있습니다.

  1. WiFe (MQTT): 센서의 wifi 기능을 이용해서 MQTT서버로 데이터를 보낼 수 있습니다. 이때 MQTT서버는 사용자가 지정하는 곳으로 보낼수 있으나 다소 복잡한 과정을 거쳐야 할 것 같습니다.
  2. ESP-now: ESP장치끼리 통신하는 규격으로 와이파이가 필요하지 않으며 대신 근처에 다른 ESP32기기가 있으면 됩니다.
  3. 마지막으로 센서자체를 WiFi 서버로 이용하는 방법입니다. ESP32는 자체적으로 WiFi의 서버가 될 수있고, 웹브라우저를 통해서 접속해서 설정을 할 수있으나, 데이터 읽기에는 권장하지 않습니다.
  4. Home Assistant: MQTT를 이용해서 home assistant의 사용자 인터페이스에 데이터를 표시할 수 있습니다. 제가 home assistance를 사용해 본적이 없어서 이방법은 더 설명드릴수가 없습니다. 아래 사진은 home assistance 사진인 것 같습니다.

총평을 하자면 상당히 잘 만든 센서이고 제작법이 공개되어 있어 따라하면서 배우기는 좋으나, home assiatant나 MQTT에 익숙하지 않으면 설정하고 데이터를 얻기에 좀 어려울 것 같습니다.

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이번에는 녹소토와 펄라이트를 3:7 비율로 섞어서 측정해보았습니다.

아래는 데이터와 fit결과입니다.

데이터들이 직선으로 잘 늘어서 있습니다. fit결과는,

입니다. x는 상대습도(%), y는 센서값입니다. 역함수는,

입니다.

이번에는 다른 혼합비에서 측정한 결과와 겹쳐보겠습니다. 오늘 측정결과는 노란색으로 표시되어 있습니다. 실선은 가중치합산 예측식이고 점선은 측정결과입니다.

예상대로 녹소토의 비율을 낮추고 펄라이트 비율이 높을 수록 순수한 펄라이트의 결과에 접근함을 알 수 있습니다. 이번에도 역시 실선과 점선이 일정하게 떨어져 있는 것을 볼 수 있습니다.

어쨋든 2종류의 흙이 혼합된 혼합흙은 가중치 합산방법으로 예측해 볼수 있으며, 실제 습도와의 오차는 약 15 ~ 20%정도임을 알 수 있습니다.

시들시들한 녀석의 뿌리를 물로 씻은 후, 다시 새 화분에 새 적옥토를 넣고 심어놨습니다.

물을 주면서 다시 살아날지 보겠습니다.

 

지난번 글에서 2개의 호야 카르노사 화분에 대해서 말씀드렸습니다. 그 두 화분의 현재 상태입니다.

오른쪽 화분은 건강하게 잘 자라고 있습니다. 그리고 아래 사진에서 보이는 것처럼 새잎이 나기까지 합니다.

하지만 왼쪽화분은 죽어가고 있습니다. 잘 모르겠지만, 이 현상이 바로 그 '과습'인 것같습니다. 그래서 유튜브의 전문가님이 올리신 과습의 원인과 대처에 대해서 찾아 보았습니다.

 

'홈가든넷' 님께서 올리신 과습원인에 대한 영상

https://www.youtube.com/watch?v=PuH2xEYOz1Q을 보니 과습의 원인에 대해서 잘 설명을 해주십니다. (아래의 내용은 자막을 요약한 것입니다.)

  • ​뿌리 과습의 정의 (00:37): 뿌리가 과도한 수분에 노출되어 산소 공급이 부족해지고, 이로 인해 뿌리가 썩는 현상을 말합니다.​
  • ​과습의 주요 원인 (01:15):​
    • ​과도한 물 주기: 필요 이상으로 자주 물을 주는 경우.​
    • ​배수 불량: 화분의 배수구가 막혀 있거나 배수 능력이 떨어지는 경우.​
    • ​통풍 부족: 실내 공기의 흐름이 원활하지 않아 흙이 마르는 데 시간이 오래 걸리는 경우.​
  • ​과습으로 인한 증상 (02:45):​
    • ​잎의 변색: 잎이 노랗게 변하거나 갈색 반점이 생김.​
    • ​성장 지연: 새로운 잎이나 가지의 성장이 둔화됨.​
    • ​흙의 악취: 흙에서 썩은 냄새가 나는 경우.​
  • ​대처 방법 (04:10):​
    • ​물 주기 조절: 흙의 표면이 건조해졌을 때만 물을 주는 것이 중요합니다.​
    • ​배수 개선: 배수구를 확인하고, 필요 시 화분의 배수층을 추가하여 물이 잘 빠지도록 합니다.​
    • ​통풍 강화: 실내 공기의 흐름을 개선하여 흙이 빨리 마를 수 있도록 합니다.​
  • ​예방 방법 (06:05):​
    • ​적절한 흙 선택: 배수가 잘되는 흙을 사용하여 과도한 수분이 머무르지 않도록 합니다.​
    • ​규칙적인 점검: 식물의 상태를 주기적으로 확인하여 과습의 초기 증상을 빠르게 발견합니다.​
    • ​환경 조절: 실내 습도와 온도를 적절하게 유지하여 식물에게 최적의 환경을 제공합니다.​

 

한 문장으로 요약하자면, '물을 너무 자주 주면 과도한 수분으로 인해서 산소공급이 부족해지고, 그래서 뿌리가 썩는다'입니다.

 

그래서 과습대처 방안을 찾아보았습니다. 위의 영상은 과습이 심각할 때의 대처방법이 없어서 다른 영상을 찾아보니, '엄마의가드닝'님이 올리신 영상이 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=cd97o7f_T4Y

과습이 심한 경우 식물을 꺼내어 뿌리를 물에 담가서 세척하고 다시 새 화분에 새 흙과 넣는 대처법이 있습니다.

 

그래서 이 방법을 시도 중입니다. 호야를 화분에서 꺼내서 물에 담가두었습니다.

며칠 담가두었다가 뿌리를 말리고 다시 새 화분에 새 흙(적옥토)에 넣을 생각입니다.

 

 

 

지난번 녹소토 + 펄라이트 글(습도센서 교정 12)에서 두 흙을 반씩 섞었는데, 이번에는 7:3(부피기준)으로 섞었습니다. 그래서 이번 측정 결과는 지난번 5:5결과 보다는 순수한 녹소토 쪽에 좀 더 가깝게 나타날 것으로 예상했습니다. 아래는 측정 결과 입니다. 혼합 흙의 무게는 약 150g이었습니다.

대체로 직선으로 잘 분포하고 있습니다. 위의 데이터를 fit한 결과는,

여기서 x는 상대습도(%), y는 센서의 값입니다. 이식을 뒤집으면,

이렇습니다.

 

그럼 이전의 순수한 녹소토, 순수한 펄라이트, 그리고 이 둘을 5:5로 섞은 결과와 비교해 보겠습니다.

순수한 녹소토: y = 17.68*x + 1065.60

순수한 펄라이트: y = 3.91*x + 803.11

5:5 측정결과: y = 10.47*x + 791.88

7:3 측정결과: y = 14.43*x + 713.45

5:5 가중예측식: 10.79*x + 934.36

7:3 가중예측식: 13.55*x + 986.85

위의 식들로 그래프를 그려보면 아래와 같습니다.

 

가로축, x는 상대습도(%), 세로축, y는 센서값입니다.

빨간색은 순수한 녹소토, 파란색은 순수한 펄라이트입니다.

보라색 실선은 녹소토와 펄라이트 식으로부터 반씩 가중평균한 식(예측식)이고, 보라색 점선은 측정결과입니다.

마지막으로, 녹색 실선은 녹소토와 펄라이트 식으로부터 7:3로 가중 평균한 식(예측식)이고, 녹색 점선은 측정 결과입니다.

 

그래프를 보면 녹색과 보라색 모두 예측한 값(실선)과 측정값(점선)이 약간씩 그러나 일정하게 차이(같은 센서값일 경우 습도가 약 10 ~ 15%정도의 차이)가 나는것을 볼 수 있습니다. (차이가 어디에서 올까요?) 그러니까 예측식을 사용하면 실제 습도보다 약 10% ~ 15정도 적게 예측합니다.

 

그리고 예측한 대로 7:3으로 섞은 결과(녹색)가 순수한 녹소토(빨강)에 좀 더 근접하는 것을 볼 수 있습니다. 그러니까, 혼합 흙의 경우 좀더 비율이 높은 종류의 흙 쪽으로 식이 이동하는 것을 볼 수 있습니다. 다음 번에는 거꾸로 3:7로 한번 더 해보도록 하겠습니다.

 

그래서 결론은, 가중평균한 식이 측정결과와 좀 차이가 있지만, 어느 정도 예측에 사용할 수 있겠다입니다.

 

 

지난번 동생사 + 펄라이트 2편에 이어서 씁니다.

 

지난번 글에서 동생사의 변곡점의 위치는 40~50%(지난번 글 "토양습도 센서 교정 6(동생사편)"를 참조하세요), 동생사 + 펄라이트의 변곡점은 약 70%라고 말씀드렸습니다. 그래서 순수한 동생사의 변곡점은 50%가 아니라 70%가 아닌가하여 동생사로 다시 측정을 해보았습니다. 동생사 측정 시에 혹시나 50%까지만 측정을 하고 그보다 높은 습도의 데이터를 받지 못해서 그런것이 아닌가 생각했습니다.

 

아래는 재측정 결과입니다.

 

위의 그래프에서 가로축은 흙의 상대질량 대비 수분의 양(%)이고, 세로축은 센서의 값입니다. 새로 얻은 데이터와 "토양습도 센서 교정 6(동생사편)"의 데이터를 합쳐서 그래프에 그렸습니다.

 

이번 측정에서는 상대습도 50%를 넘어서 80%이상까지 측정하는 것을 목표로 했으나, 50%에 도달하니 물이 화분밑으로 새는 것을 보았습니다. 그러니까, 동생사는 품을 수 있는 수분의 최대치가 흙의 질량의 50%까지이고, 그 이상 물을 주면 물이 흙에 더 이상 흡수되지 않고 화분의 밑 구멍으로 새나가는 것을 알 수 있습니다. 그래서 이번 그래프도 이전 동생사 글의 그래프와 동일한 궤적을 그립니다.

 

위의 이유로 동생사의 그래프가 S자형 곡선(Sigmoid 함수형 곡선)을 그리고 변곡점의 위치는 여전히 40 ~ 50%입니다. 다른 이유가 아니라 그 이상 흙이 물을 품을수 없기 때문입니다. 그래서 동생사와 다른 흙(펄라이트 등)이 섞이면 변곡점의 위치가 50%보다 높게 나올 수 있습니다. 그러니까, 펄라이트 등의 다른 흙이 물을 더 품을 수 있게되므로, 전체 흙의 질량대비 약 80%가 되어야 물이 밑으로 새는 것입니다.

 

그렇다면, 동생사와 다른 흙을 섞었을때, 이런 복합흙의 센서 예측값을 구하려할 경우, 각 순수한 흙의 식에 대해서 부피에 대한 가중치를 곱하여 합산한다고 했는데, 지난번 "동생사 + 펄라이트 2편"에서 보았듯이 실제 측정과의 오차가 상당합니다. 그래서 동생사는 이런 가중치 합산방법이 잘 맞지 않습니다. 동생사와 다른 종류의 흙이 섞인 경우는, 그 경우마다 따로 센서값을 calibration을 해야 정확할 듯 합니다.

 

 

 

 

 

 

지난번(동생사 + 펄라이트 편)에 이어서 좀 더 데이터를 수집해 보았습니다. 지난번 글의 데이터를 보면 다른 데이터에 비해 좀 낮게 나오는 것들이 있었고, 그 원인으로 흙이 균일하게 배합되지 않은 것을 원인으로 들었습니다.

 

그래서 이번 실험에서는 좀 더 흙이 균일하게 잘 배합되도록 좀 더 긴 시간을 두고 저어서 균일하게 배합하였습니다. 아래는 이전 실험의 데이터와 합친 결과입니다.

 

 

이번에 얻은 데이터들은 이전의 위쪽의 데이터들이 집중된 곳에 더해졌고, 아래쪽에 위치한 데이터들은 더 이상 추가된 데이터가 없습니다. 즉, 이것이 의미하는 것은 아래의 처진 데이터들은 흙이 불균일하게 섞여서 나타난 결과로, 동생사와 펄라이트가 균일하게 섞여 있으면 나타나지 않을 값들입니다. 그래서 아래쪽의 처진 데이터들을 제거하고 나머지만 표시하면 아래와 같습니다.

이제 이 결과로 동생사 흙과 같이 sigmoid함수로 fit을하면 아래와 같이 나옵니다.

fit 결과는 아래와 같습니다.

 

여기서 x는 상대습도(%), y는 센서 값입니다.

이제 이 그래프를 이전 동생사, 펄라이트의 식들과 비교해 보겠습니다.

이번 측정 결과의 fit 함수는 보라색 실선, 그리고 동생사식과 펄라이트식을 0.5씩 가중평균하여 계산한 식은 보라색 점선으로 표시됩니다. 그러니까 순수한 동생사, 펄라이트 결과에서 예측한 결과(점선)과 실제 측정한 결과(실선)가 비슷한 sigmoid 함수 경향을 보입니다. 하지만 좀 차이가 있습니다. 예를 들어 센서값이 1200이면 예측한 습도는 30%라고 나오지만 실제로는 45%입니다.

 

어떤 이유로 이러한 차이가 나오는지는 아직 알수 없습니다. 부피 기준으로 흙을 반씩 섞는것이 예측식을 계산할 때 가중치를 0.5씩 놓는 것과 달라서 차이를 만드는 것 같습니다. 그래서 가중치를 달리하면서 계산한 것을 그려본 것이 아래의 그래프입니다.

 

예를 들자면, 0.3 & 0.7은 동생사식에 가중치 0.3, 펄라이트식에 가중치 0.7을 두고 합한 결과라는 의미입니다. 보다시피, 가중치를 바꾸어도 각 식의 변곡점의 위치(약 50%)가 측정결과(약 70~80%)와 일치하지 않습니다.

 

아무래도 흙을 섞을때 반씩이 아니라 달리 섞어야 변곡점의 위치가 비슷할 것 같습니다. 또는 섞는 비율 외 뭔가 다른 원인이 더 있을 수도 있으나, 현재로서는 그것이 무엇인지 잘 모르겠습니다.

 

어쨋든 "섞인 흙의 경우, 순수한 흙들의 측정결과들로부터 센서의 값을 어느 정도 예측해 볼수 있으나, 좀 오차가 있다"가 이번 글의 결론입니다.

 

녹소토 + 펄라이트편에 이어 이번에는 동생사 + 펄라이트로 해보았습니다. 이 두 흙을 고른 이유는 동생사와 펄라이트가 습도에 따라 변화가 매우 다르므로, 두 흙을 부피 기준으로 반씩 섞었을 때 어떻게 행동하는지 궁금하기 때문입니다.

 

아래의 그래프는 측정결과를 나타냅니다. 흙의 무게는 각 흙을 부피기준 50%씩 섞어서 약 110g입니다. (동생사 ~ 73g , 펄라이트 ~ 37g) x는 상대 습도 (%), y는 센서의 값입니다.

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데이터를 보니 몇 개의 점들이 다른 점들에 비해 많이 낮게 나온게 보입니다. 측정할 때 3개의 화분을 준비했는데 그 중 한 화분에서는 흙이 잘 배합되지 않아서 그런 모양입니다. 그러니까 펄라이트가 센서에 좀 더 많이 배치된 모양입니다.

 

위의 데이터를 동생사처럼 sigmoid함수로 fitting한 결과가 아래의 결과입니다.

Fit equation은 아래와 같습니다.

 

마지막으로 이전에 구한 동생사(파란색), 펄라이트(빨간색) 식들에, 각 식들을 0.5 씩 가중치를 두고 합산한 식(보라색 점선)을 그려보았습니다. 위 그래프에서 데이터를 fit한 결과는 보라색 실선으로 그렸습니다.

 

그러니까 보라색 실선이 측정한 결과를 fitting한 결과이고, 보라색 점선이 동생사, 펄라이트 결과를 가지고 절반씩 비중을 두고 합산한 결과입니다. 두 선이 좀 차이가 많이 나 보입니다. 만일 아래에 처진 점들이 없다면 보라색 실선이 점선과 비슷해 보였을 것 같네요.

 

일단 결론은 "흙이 잘 배합되어 있다면 측정결과와 합산결과가 비슷할 것 같다"입니다.

흙의 배합에 좀더 신경을 써서 좀 더 데이터를 모아 봐야 겠습니다.

 

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