Review Report for Smart Water System ( To Nguyen Thinh Phat )

Review Report

Reviewer: Kim Do Kyong (GSF-based APE Expert, International Cooperation Coordinator, CWCA)

1. Clarification of System Design Purpose

The primary objective of this research goes beyond the basic construction of a sensor network. It aims to create an integrated solution for:

• Optimizing household water consumption: Monitoring real-time usage to minimize waste

• Maintaining water purification systems: Tracking filter performance and system status to enable timely maintenance

• Managing energy use: Monitoring power consumption of water purification systems for energy efficiency

• Supporting user decision-making: Providing actionable feedback and alerts via a smart interface

These combined objectives reflect the system’s dual function in both environmental conservation and sustainable household management.

---

2. Improvement of Overall System Architecture Diagram

The current system diagram primarily illustrates hardware connections. For better understanding and development, it should be extended to include functional data flow and control structure. A recommended logical architecture includes:

• Input Layer: Water flow sensors, level sensors, power meters, temperature sensors – for real-time data collection

• Processing Layer: IoT controllers (e.g., ESP32) – for local processing and transmission

• Storage & AI Layer: Cloud or local database – for storing and analyzing long-term data

• Output Layer: Mobile/web dashboard – for user visualization and notification

This structure helps visualize how data flows from sensors to the user interface and how control feedback can be implemented.

---

3. Functions and Necessity of Key Components

---

4. Recommendations for Further Development

• Behavioral Impact Analysis: Study how real-time alerts and usage data influence users’ water-saving behavior.

• AI-Based Optimization: Future integration of machine learning models to predict consumption and automate system responses.

• Unified System Management: Develop a complete control flow from water storage to purification and consumption within a single management interface.

---

✅ Conclusion

Tô Nguyễn Thịnh Phát’s research presents a promising starting point for digital transformation in household water and energy management. With enhancements in system architecture clarity and detailed explanation of each component’s function, the project holds strong potential for future implementation and pilot testing. It aligns well with broader ESG goals, especially in sustainable resource management and smart home innovation.

Attachment; BÁO CÁO GIỮA KÌ_ THỊNH PHÁT

Báo cáo đánh giá chuyên gia

Người đánh giá: Kim Do Kyong (Chuyên gia APE thuộc GSF, Điều phối viên Hợp tác Quốc tế, CWCA)

1. Làm rõ mục tiêu cấu trúc hệ thống

Mục tiêu chính của nghiên cứu này không chỉ là xây dựng một mạng lưới cảm biến đơn giản, mà là phát triển một giải pháp tích hợp để:

• Tối ưu hóa việc sử dụng nước trong hộ gia đình: Giám sát lượng nước sử dụng theo thời gian thực để giảm lãng phí

• Quản lý tình trạng hệ thống lọc nước: Theo dõi hiệu suất và tình trạng của máy lọc để thay thế hoặc bảo trì kịp thời

• Kiểm soát tiêu thụ điện năng: Giám sát lượng điện tiêu thụ để tối ưu hiệu suất năng lượng

• Hỗ trợ ra quyết định cho người dùng: Cung cấp phản hồi và cảnh báo thông minh thông qua giao diện ứng dụng

Các mục tiêu này kết hợp nhằm hướng tới quản lý tài nguyên bền vững và thân thiện với môi trường trong hộ gia đình.

---

2. Bổ sung sơ đồ kiến trúc hệ thống tổng thể

Sơ đồ hiện tại chủ yếu mô tả kết nối phần cứng, cần được mở rộng để thể hiện luồng dữ liệu và chức năng điều khiển. Kiến trúc đề xuất nên bao gồm:

• Lớp đầu vào (Input Layer): Cảm biến lưu lượng, cảm biến mực nước, cảm biến điện năng, cảm biến nhiệt độ – thu thập dữ liệu thời gian thực

• Lớp xử lý (Processing Layer): Bộ điều khiển IoT (như ESP32) – xử lý và truyền dữ liệu

• Lớp lưu trữ & AI (Storage & AI Layer): Máy chủ đám mây hoặc cơ sở dữ liệu cục bộ – lưu trữ và phân tích dữ liệu dài hạn

• Lớp đầu ra (Output Layer): Ứng dụng điện thoại/web – hiển thị trực quan và gửi cảnh báo cho người dùng

Sơ đồ này sẽ thể hiện rõ mối quan hệ giữa dữ liệu cảm biến, xử lý trung gian và thông tin đầu ra cho người dùng.

---

3. Chức năng và tính cần thiết của các thành phần chính

---

4. Khuyến nghị phát triển tiếp theo

• Phân tích tác động hành vi người dùng: Nghiên cứu tác động của cảnh báo và phản hồi đến hành vi tiết kiệm nước

• Tích hợp AI để tối ưu hóa: Ứng dụng học máy để dự đoán thói quen sử dụng và tự động hóa phản hồi

• Phát triển hệ thống quản lý tích hợp: Quản lý tổng thể chuỗi hệ thống từ bồn chứa → máy lọc → người sử dụng trong một giao diện thống nhất

---

✅ Kết luận

Nghiên cứu của sinh viên Tô Nguyễn Thịnh Phát là một khởi đầu đáng khích lệ cho quá trình chuyển đổi số trong quản lý nước và năng lượng hộ gia đình. Nếu tăng cường thêm phần mô tả cấu trúc hệ thống và chức năng cụ thể của từng thành phần, dự án sẽ có tiềm năng cao để triển khai thực tế hoặc thử nghiệm thí điểm trong tương lai. Dự án này phù hợp với các mục tiêu ESG rộng lớn hơn, đặc biệt là trong lĩnh vực phát triển bền vững và đổi mới trong nhà thông minh.

전문가 검토 의견서

검토자: 김도경 (GSF 기반 APE 전문가, CWCA 국제협력담당)

1. 시스템 구성 목적의 명확화

본 연구의 시스템은 단순한 센서 네트워크의 구현을 넘어서 가정 내 물 소비 및 정수기의 효율적인 관리와 에너지 절감을 통한 지속가능성 강화라는 이중 목적을 가지고 있음.
시스템 설계 목적은 다음과 같이 명확히 정리될 필요가 있음:

• 물 소비 최적화: 수돗물 사용량을 실시간 파악하고 낭비를 줄이기 위한 행동 유도

• 정수기 상태 관리: 필터 수명 및 작동 상태에 대한 데이터를 바탕으로 유지보수 주기 결정

• 전기 사용량의 효율적 관리: 정수기의 전력 소모를 모니터링하여 에너지 절감을 유도

• 사용자 행동 피드백 시스템 구축: 사용자 맞춤형 경고 및 대시보드 제공을 통한 의사결정 지원

---

2. 전체 구성도 보완 제안

보고서 내 시스템 구성도는 하드웨어의 연결 구조 위주로 단순화되어 있으나, 기능 중심의 논리적 흐름도 보완이 필요함.
추천되는 구성도 요소는 다음과 같음:

• 입력단 (Input Layer): 수위 센서, 유량 센서, 전력계, 온도 센서 → 실시간 물/에너지 데이터 수집

• 처리단 (Processing Layer): IoT 장치(ESP32), 마이크로컨트롤러 → 데이터 전처리 및 통신

• 저장 및 연산단 (Storage & AI Layer): 클라우드 서버 또는 로컬 DB → 데이터 저장 및 분석

• 출력단 (Output Layer): 사용자용 앱/웹 → 시각화 및 경고 알림

이러한 구성도는 사용자와 시스템 간의 인터랙션, 데이터 흐름, 제어 흐름을 시각적으로 잘 설명해주어야 함.

---

3. 구성 요소별 기능과 필요성 보완

---

4. 향후 보완 및 연구 방향 제언

• 모니터링 데이터의 행동 변화 유도 효과 분석: 단순 데이터 수집을 넘어, 경고 메시지나 행동 유도 피드백이 사용자의 물 절약 행동에 미치는 영향을 분석할 필요가 있음.

• AI 기반 최적화 로직 연동: 이후 단계에서는 머신러닝을 통한 사용자 프로파일 기반 물/에너지 사용 예측 및 경고 기능 도입 권장

• 정수기와 수조의 통합 관리 시스템 개발: 현재는 개별 모듈 수준에 그치고 있으나, 실제 가정에서는 수조 → 정수기 → 사용자로 이어지는 일체형 흐름으로 제어 가능해야 함.

---

✅ 총평

Tô Nguyễn Thịnh Phát 학생의 본 연구는 가정 내 자원 관리의 디지털 전환을 위한 중요한 출발점이며, 향후 물-에너지 통합 관리 체계 구축, 사용자 중심의 서비스 설계, 지속가능한 주거환경 조성이라는 사회적 가치로 확장될 수 있음.
시스템 구성 목적과 각 구성요소의 기능적 설명이 더욱 구체화된다면, 후속 프로젝트나 파일럿 테스트로의 전개도 충분히 가능할 것으로 판단됨.