1. 프로젝트 개요

• 설명: 비콘 신호 데이터를 수집하고, 머신러닝 모델을 통해 실시간으로 작업자의 위치를 예측하여 시각화하는 시스템입니다. Node.js와 Flask 서버 간의 실시간 통신을 통해 데이터를 처리하며, WebSocket을 사용한 양방향 통신이 포함됩니다.
• 주요 기능:
  • 비콘 데이터를 수집하여 서버에 전송
  • 머신러닝 모델을 통한 위치 예측
  • 실시간 위치 시각화

2. 시스템 아키텍처

• 비콘 수신 앱: 비콘 데이터를 주기적으로 수집해 서버로 전송합니다

• Node.js 서버: 비콘 데이터를 수집하고 데이터베이스에 저장합니다. 이 데이터는 Flask 서버에 전송되어 위치 예측을 요청받습니다. 웹소켓을 사용하여 클라이언트와 실시간 통신을 합니다.

• Flask 서버: 미리 학습된 모델을 사용하여 비콘 데이터를 기반으로 구역을 예측합니다.

• 데이터베이스: current_rssi_measurements 테이블에 비콘 신호가 저장되고, estimated_locations 테이블에 예측된 위치가 저장됩니다.

• WebSocket 통신: Node.js 서버와 클라이언트 간 실시간 데이터 전송을 처리합니다.

  프로젝트 구조

  BEACON/
  ├── my-node-app/
  │   ├── app.js
  │   ├── utils/
  │   │   ├── websocketFlask.js
  │   │   └── websocketClient.js
  │   ├── package.json
  │   └── node_modules/
  └── flask_server/
      ├── flask_server.py
      ├── RF_model0925.pkl
      ├── RF_label_encoder0925.pkl
      └── __pycache__/
  
  

  • my-node-app: Node.js 서버 소스 코드와 필요한 패키지들
  • flask_server: Flask 서버 소스 코드 및 머신러닝 모델 파일

3. 통신 프로토콜 및 데이터 포맷

• HTTP: 비콘 수신앱이 Node.js 서버에 비콘 데이터를 전송할 때 사용됩니다.
• WebSocket: Node.js 서버와 클라이언트 간 실시간 데이터 전송을 위해 사용됩니다. 데이터는 JSON 형식으로 전송되며, 비콘 신호 및 예측된 위치 정보가 포함됩니다.
• Flask 서버와의 통신: Flask 서버에 비콘 데이터를 JSON 형식으로 전송하고, Flask 서버는 구역 예측 결과를 반환합니다.

1) 비콘 수신앱과 서버 간의 HTTP 통신:

• 역할: 비콘 수신 앱이 서버로 비콘 신호 데이터를 전달합니다.
• 방식: 수신 앱이 HTTP 요청(POST)을 서버로 보내고, 서버는 그 데이터를 받아 데이터베이스에 저장합니다.

2) 서버와 Flask 서버 간의 WebSocket 통신:

• 역할: 서버는 Flask 서버에 비콘 데이터를 보내어 구역 예측을 요청하고, Flask 서버는 이를 예측한 후 다시 서버로 반환합니다.
• 방식: WebSocket을 사용하여 연결을 수립한 후 서버가 데이터를 보내면 Flask 서버가 모델을 통해 예측한 데이터를 실시간으로 다시 서버에 반환합니다.