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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "70e5a428b607cd5a9a4f422c2a4df03d",
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"translation_date": "2025-08-24T22:07:37+00:00",
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"source_file": "2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/virtual-device-temp.md",
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"language_code": "ko"
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}
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# 온도 측정 - 가상 IoT 하드웨어
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이 수업의 이번 부분에서는 가상 IoT 장치에 온도 센서를 추가합니다.
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## 가상 하드웨어
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가상 IoT 장치는 시뮬레이션된 Grove 디지털 습도 및 온도 센서를 사용합니다. 이는 실제 Grove DHT11 센서를 사용하는 Raspberry Pi와 동일한 방식으로 실습을 진행할 수 있도록 합니다.
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이 센서는 **온도 센서**와 **습도 센서**를 결합한 형태이지만, 이번 실습에서는 온도 센서 구성 요소에만 집중합니다. 실제 IoT 장치에서 온도 센서는 [서미스터](https://wikipedia.org/wiki/Thermistor)를 사용하여 온도가 변할 때 저항의 변화를 감지하여 온도를 측정합니다. 온도 센서는 일반적으로 디지털 센서로, 내부적으로 측정된 저항을 섭씨(또는 켈빈, 화씨) 온도로 변환합니다.
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### CounterFit에 센서 추가하기
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가상 습도 및 온도 센서를 사용하려면 CounterFit 앱에 두 개의 센서를 추가해야 합니다.
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#### 작업 - CounterFit에 센서 추가하기
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CounterFit 앱에 습도 및 온도 센서를 추가합니다.
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1. `temperature-sensor`라는 폴더에 단일 파일 `app.py`와 Python 가상 환경을 포함한 새 Python 앱을 컴퓨터에 생성하고 CounterFit pip 패키지를 추가합니다.
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> ⚠️ 필요하다면 [수업 1에서 CounterFit Python 프로젝트를 생성하고 설정하는 방법에 대한 지침](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md)을 참조하세요.
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1. DHT11 센서를 위한 CounterFit shim을 설치하기 위해 추가 Pip 패키지를 설치합니다. 가상 환경이 활성화된 터미널에서 설치해야 합니다.
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```sh
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pip install counterfit-shims-seeed-python-dht
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```
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1. CounterFit 웹 앱이 실행 중인지 확인합니다.
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1. 습도 센서를 생성합니다:
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1. *Sensors* 창의 *Create sensor* 상자에서 *Sensor type* 드롭다운을 열고 *Humidity*를 선택합니다.
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1. *Units*를 *Percentage*로 설정합니다.
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1. *Pin*을 *5*로 설정합니다.
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1. **Add** 버튼을 선택하여 Pin 5에 습도 센서를 생성합니다.
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습도 센서가 생성되어 센서 목록에 나타납니다.
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1. 온도 센서를 생성합니다:
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1. *Sensors* 창의 *Create sensor* 상자에서 *Sensor type* 드롭다운을 열고 *Temperature*를 선택합니다.
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1. *Units*를 *Celsius*로 설정합니다.
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1. *Pin*을 *6*으로 설정합니다.
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1. **Add** 버튼을 선택하여 Pin 6에 온도 센서를 생성합니다.
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온도 센서가 생성되어 센서 목록에 나타납니다.
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## 온도 센서 앱 프로그래밍
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이제 CounterFit 센서를 사용하여 온도 센서 앱을 프로그래밍할 수 있습니다.
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### 작업 - 온도 센서 앱 프로그래밍
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온도 센서 앱을 프로그래밍합니다.
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1. VS Code에서 `temperature-sensor` 앱이 열려 있는지 확인합니다.
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1. `app.py` 파일을 엽니다.
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1. CounterFit에 앱을 연결하기 위해 `app.py` 상단에 다음 코드를 추가합니다:
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```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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1. 필요한 라이브러리를 가져오기 위해 `app.py` 파일에 다음 코드를 추가합니다:
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```python
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import time
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from counterfit_shims_seeed_python_dht import DHT
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```
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`from seeed_dht import DHT` 문은 `counterfit_shims_seeed_python_dht` 모듈에서 가상 Grove 온도 센서를 상호작용하기 위한 `DHT` 센서 클래스를 가져옵니다.
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1. 위 코드 아래에 가상 습도 및 온도 센서를 관리하는 클래스의 인스턴스를 생성하는 코드를 추가합니다:
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```python
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sensor = DHT("11", 5)
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```
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이는 가상 **D**igital **H**umidity 및 **T**emperature 센서를 관리하는 `DHT` 클래스의 인스턴스를 선언합니다. 첫 번째 매개변수는 사용 중인 센서가 가상 *DHT11* 센서임을 코드에 알립니다. 두 번째 매개변수는 센서가 포트 `5`에 연결되어 있음을 코드에 알립니다.
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> 💁 CounterFit은 이 결합된 습도 및 온도 센서를 시뮬레이션하기 위해 두 개의 센서에 연결합니다. `DHT` 클래스가 생성될 때 지정된 핀에 습도 센서가 연결되고, 온도 센서는 다음 핀에서 실행됩니다. 습도 센서가 핀 5에 있다면, shim은 온도 센서가 핀 6에 있다고 가정합니다.
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1. 위 코드 아래에 무한 루프를 추가하여 온도 센서 값을 폴링하고 콘솔에 출력합니다:
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```python
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while True:
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_, temp = sensor.read()
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print(f'Temperature {temp}°C')
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```
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`sensor.read()` 호출은 습도와 온도의 튜플을 반환합니다. 여기서는 온도 값만 필요하므로 습도는 무시됩니다. 그런 다음 온도 값이 콘솔에 출력됩니다.
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1. 루프 끝에 10초의 짧은 대기 시간을 추가하여 온도 수준을 지속적으로 확인할 필요가 없도록 합니다. 대기 시간은 장치의 전력 소비를 줄여줍니다.
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```python
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time.sleep(10)
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```
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1. VS Code 터미널에서 가상 환경이 활성화된 상태로 다음 명령을 실행하여 Python 앱을 실행합니다:
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```sh
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python app.py
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```
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1. CounterFit 앱에서 앱이 읽을 온도 센서 값을 변경합니다. 이를 두 가지 방법으로 할 수 있습니다:
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* 온도 센서의 *Value* 상자에 숫자를 입력한 후 **Set** 버튼을 선택합니다. 입력한 숫자가 센서가 반환하는 값이 됩니다.
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* *Random* 체크박스를 선택하고 *Min* 및 *Max* 값을 입력한 후 **Set** 버튼을 선택합니다. 센서가 값을 읽을 때마다 *Min*과 *Max* 사이의 임의의 숫자를 읽습니다.
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설정한 값이 콘솔에 나타나는 것을 볼 수 있습니다. *Value* 또는 *Random* 설정을 변경하여 값이 변경되는 것을 확인하세요.
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```output
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(.venv) ➜ temperature-sensor python app.py
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Temperature 28.25°C
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Temperature 30.71°C
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Temperature 25.17°C
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```
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> 💁 이 코드는 [code-temperature/virtual-device](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-temperature/virtual-device) 폴더에서 확인할 수 있습니다.
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😀 온도 센서 프로그램이 성공적으로 작동했습니다!
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**면책 조항**:
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