📱 Ambient Node Mobile App

스마트 에어 서큘레이터 제어 및 모니터링을 위한 Flutter 어플리케이션

본 앱은 BLE 기반의 오프라인 제어를 핵심으로 하며, 대용량 데이터 전송을 위한 자체 Chunking 프로토콜과 ACK 기반 신뢰성 통신을 구현하였습니다.

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🛠️ Tech Stack

Frontend & Mobile

Communication Protocol

Design & Tools

Key Libraries

• flutter_blue_plus - BLE 통신
• provider - 상태 관리
• shared_preferences - 로컬 저장소
• fl_chart - 데이터 시각화

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📂 앱 아키텍처 (App Architecture)

lib/
├── main.dart                 # 앱 엔트리 및 상태 관리 (Lifted State)
├── screens/                  # UI 화면 (Dashboard, Control, Analytics)
├── services/                 # 비즈니스 로직 및 통신
├── models/                   # 데이터 모델 (User, AnalyticsData)
└── utils/                    # 유틸리티 (SnackBar Helper, Constants)

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📡 핵심 통신 기술 (Communication Protocol)

1. BLE 데이터 전송 (Custom Protocol)

BLE의 MTU(패킷 크기) 제한을 극복하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 자체 프로토콜을 설계했습니다.

• Chunking (분할 전송): 이미지는 480바이트 단위로 분할되어 <CHUNK:i/total> 헤더와 함께 전송되며, 수신 측에서 재조립합니다.
• Reliability (ACK): 중요 명령(user_register, delete, timer)은 기기로부터 처리 완료 응답(ACK)을 수신해야만 성공으로 간주하는 트랜잭션 방식을 사용합니다.

// ACK 대기 예시 (비동기 트랜잭션)
bool success = await ble.sendRequestWithAck({
  'action': 'user_register',
  'user_id': '...',
  // ...
});

2. MQTT 연동 (Optional Statistics)

로컬 제어 외에 서버에 축적된 빅데이터 통계를 조회하기 위해 MQTT를 보조적으로 활용합니다.

• 요청: ambient/stats/request (기간별 사용량, 선호 모드 등)
• 응답: ambient/stats/response (JSON 포맷의 통계 데이터)

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📊 데이터 분석 및 인사이트 (Analytics Engine)

앱 내부에서 SharedPreferences에 저장된 로그를 분석하여 사용자 맞춤형 리포트를 생성합니다.

• In-App Analytics: 별도의 서버 연산 없이 앱 내부 알고리즘으로 주 사용 시간대(Top Hour), 선호 풍속 등을 실시간으로 분석합니다.
• Natural Language Insight: 분석된 데이터를 "주로 14시에 선풍기를 사용합니다"와 같은 자연어 문장으로 변환하여 제공합니다.
• Visualization: 일간/주간 사용 패턴을 시각화된 그래프(Bar/Donut Chart)로 표현합니다.

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🛠️ 개발 및 빌드 가이드 (Development)

1. 환경 설정

Flutter SDK 설치 후 의존성을 설치합니다.

flutter pub get

2. 실행 및 테스트

디바이스를 연결하고 앱을 실행합니다.

# 디바이스 실행
flutter run

# 단위 테스트 실행
flutter test