Technical Review Report (Smart IoT-Based Microalgae Cultivation System)

Technical Review Report

Title: Technical Review of the “Smart IoT-Based Microalgae Cultivation System”
Reviewer: Kim Do Kyong (GSF-based APE Expert / International Cooperation Coordinator – CWCA)
Subject: Bùi Quang Huy – Student ID: 42001172 (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Ton Duc Thang University)
Reference Document: “42001172_Bui Quang Huy_final.pdf”

42001172_BuiQuang Huy_final

---

1. Overview

This review is based on Bùi Quang Huy’s graduation thesis “Smart IoT System for Algae Farming – Blue Carbon Solution.” It evaluates the project’s integration of open-source software, IoT–AI–Big Data architecture, and its capacity to provide baseline data for carbon credit estimation and AI-based growth prediction methods.

---

2. Evaluation of Key Technical Components

---

3. Excellence in Blue Carbon Integration

• Use of Open-Source Software: The adoption of Node-RED, InfluxDB, Telegram, and YOLOv5 demonstrates a cost-effective, community-supported framework with high scalability and suitability for public research and municipal deployment.

• Carbon Sequestration Potential: By accumulating real-time operational data, this system can produce formulas for estimating CO₂ absorption by dry biomass, forming the MRV (Measurement–Reporting–Verification) foundation for carbon credit certification.

• AI Expansion: Beyond image analysis, the system can evolve toward predictive models using CNN or LSTM for growth and harvesting optimization.

• PPP Demonstration Readiness: The architecture is highly suitable for pilot projects with VINABS, CWCA, and local governments.

---

4. Recommendations for Future Development

1. Open Data Standardization and API Integration

   • Convert ESP32+MQTT data into standardized formats and design a public API.

   • Ensure compatibility with diverse carbon farming systems.

2. Advanced AI for Image Analysis

   • Expand beyond YOLOv5 to develop CNN-based regression models for density prediction and harvest timing.

3. MRV Module for Carbon Credit

   • Combine sensor readings and growth data to automate CO₂ sequestration calculations and reporting.

4. Local Government Pilot Projects

   • Expand pilot tests through Nha Trang–Yeosu model and VINABS–CWCA collaboration to create region-based Blue Carbon technology models.

---

5. Conclusion

This graduation project demonstrates a high level of technological integration, feasibility, and public applicability for applying smart IoT systems in the Blue Carbon field.
The open-source-based, scalable system architecture makes it an excellent candidate for direct application in CWCA–VINABS pilot projects and GSF-based PPP initiatives.
It sets a strong example for using IoT, Big Data, and AI to establish baseline data, growth analysis, and carbon credit modeling in microalgae cultivation.

---

Reviewer:
Kim Do Kyong
GSF-based APE Expert / International Cooperation Coordinator – CWCA

---

  

Báo cáo đánh giá kỹ thuật

Tiêu đề: Đánh giá kỹ thuật đề tài “Hệ thống nuôi vi tảo thông minh dựa trên IoT”
Người đánh giá: Kim Do Kyong (Chuyên gia APE – GSF / Điều phối viên Hợp tác Quốc tế – CWCA)
Đối tượng đánh giá: Bùi Quang Huy – MSSV: 42001172 (Khoa Điện – Điện tử, Đại học Tôn Đức Thắng)
Tài liệu tham khảo: “42001172_Bui Quang Huy_final.pdf”

---

1. Tổng quan

Báo cáo này được thực hiện dựa trên khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Bùi Quang Huy, với đề tài “Thiết kế hệ thống IoT thông minh cho nuôi tảo – Giải pháp Blue Carbon”. Báo cáo tập trung đánh giá việc ứng dụng phần mềm mã nguồn mở, tích hợp kiến trúc IoT–AI–Dữ liệu lớn, khả năng thu thập dữ liệu cơ sở để phục vụ tính toán tín chỉ carbon, và triển vọng phát triển các thuật toán dự đoán tăng trưởng dựa trên AI.

---

2. Đánh giá các thành phần kỹ thuật chính

---

3. Điểm nổi bật trong tích hợp công nghệ Blue Carbon

• Ứng dụng phần mềm mã nguồn mở: Việc sử dụng Node-RED, InfluxDB, Telegram và YOLOv5 cho thấy tính hiệu quả về chi phí, sự linh hoạt trong nghiên cứu, dễ triển khai rộng rãi cho các đơn vị công – tư, và phù hợp với mô hình mở rộng cộng đồng.

• Tiềm năng hấp thụ CO₂: Hệ thống có thể ghi nhận dữ liệu vận hành thực tế để xây dựng mô hình tính toán CO₂ hấp thụ theo khối lượng sinh khối khô – tạo nền tảng cho mô hình MRV (Đo lường – Báo cáo – Thẩm định) trong lĩnh vực tín chỉ carbon.

• AI có thể mở rộng: Bên cạnh phân tích hình ảnh, hệ thống có thể phát triển thành các mô hình dự đoán sử dụng mạng nơ-ron CNN hoặc LSTM.

• Phù hợp với dự án PPP: Kiến trúc hệ thống phù hợp cho các dự án thí điểm phối hợp cùng VINABS, CWCA và chính quyền địa phương.

---

4. Đề xuất định hướng phát triển

1. Chuẩn hóa dữ liệu và thiết kế API mở

   • Chuẩn hóa dữ liệu từ ESP32 + MQTT để tích hợp vào hệ thống lớn hơn

   • Phát triển API mở kết nối với nền tảng Blue Carbon quốc tế

2. Nâng cấp AI phân tích hình ảnh

   • Từ YOLOv5 lên mô hình hồi quy CNN để dự đoán mật độ và thời điểm thu hoạch

3. Phát triển mô-đun MRV cho tín chỉ carbon

   • Tự động hóa tính toán CO₂ hấp thụ dựa trên dữ liệu cảm biến và tăng trưởng

4. Thử nghiệm tại địa phương và mở rộng hợp tác

   • Triển khai thử nghiệm tại Nha Trang hoặc các khu vực VINABS quản lý

   • Kết hợp mô hình hợp tác chính quyền địa phương như Nha Trang–Yeosu

---

5. Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp này thể hiện trình độ tích hợp công nghệ cao, tính khả thi và tính ứng dụng cộng đồng rõ rệt trong lĩnh vực Blue Carbon. Việc sử dụng kiến trúc hệ thống mở dựa trên phần mềm mã nguồn mở thể hiện tầm nhìn kỹ thuật sâu sắc, phù hợp để mở rộng sang các dự án hợp tác CWCA–VINABS và các sáng kiến PPP trên nền tảng GSF.
Đây là một ví dụ điển hình cho việc ứng dụng công nghệ mở (IoT, AI, dữ liệu lớn) trong nuôi vi tảo thông minh, phục vụ cho nghiên cứu, tăng trưởng, và phát triển thị trường tín chỉ carbon tại Việt Nam và ASEAN.

---

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

(Báo cáo này là tài liệu nội bộ phục vụ cho việc đánh giá kỹ thuật ban đầu trong quá trình xây dựng dự án thí điểm và chứng nhận công nghệ Blue Carbon thuộc nền tảng GSF.)

---

기술 검토 보고서

제목: Smart IoT 기반 미세조류 배양 시스템 설계에 대한 기술 검토
작성자: 김도경 (GSF 기반 APE 전문가 / CWCA 국제협력 코디네이터)
검토 대상: Bùi Quang Huy – 42001172 (전기전자공학부 졸업연구)
보고서 원문: 《42001172_Bui Quang Huy_final.pdf》

---

1. 개요

본 검토는 부이꽝후이 학생의 졸업 논문 「Thiết kế hệ thống IoT thông minh cho nuôi tảo – Giải pháp Blue Carbon」(Smart IoT System for Algae Farming – Blue Carbon Solution)을 기반으로 작성되었으며, 특히 오픈소스 기반 소프트웨어 도입, IoT–AI–빅데이터 융합 구조 설계, 블루카본 탄소흡수 기초자료 확보, AI 기반 성장 예측 알고리즘 개발 가능성 측면에서 심층적으로 평가한다.

---

2. 주요 기술 요소 평가

---

3. 블루카본 융합 기술로서의 우수성

• 오픈소스 SW 활용 전략: Node-RED, InfluxDB, Telegram, YOLOv5 등 완전 오픈소스 기반 도구를 적극 활용하여 초기 개발비용 최소화, 커뮤니티 기반 확장성 확보, 공공 연구기관/지자체 보급 가능성이 큼

• 탄소흡수량 산정 가능성: 실제 배양 데이터(logs)를 축적하여, 건조 중량 및 수질 조건별 CO₂ 흡수량 계산식 도출 가능 → 탄소 크레딧 인증의 MRV(측정–보고–검증) 기반으로 활용 기대

• AI 적용 확장성: 영상 기반 분석 외에도 향후 LSTM, CNN 기반 성장 예측 모델 연계 가능

• PPP 기반 실증 확장에 적합: 지역 기반 테스트베드(VINABS, CWCA 등) 및 지방정부 연계 실증 모델로의 발전 가능

---

4. 향후 발전 방향 제언

1. 오픈데이터 표준화 및 API 연계

   • ESP32 + MQTT 기반 데이터를 표준 포맷으로 가공하여 공개 API 설계

   • 다양한 탄소 배양 시스템과 연동 가능한 구조 설계 필요

2. 영상 분석 AI 고도화

   • YOLOv5 초기 테스트 수준에서, 밀도 예측/수확 판단용 CNN 회귀 모델 확장

3. 탄소 크레딧 기반 MRV 모듈 개발

   • 센서값 + 성장 데이터 기반 CO₂ 고정량 자동 계산 및 보고서 자동화

4. 지자체 실증사업 연계 추진

   • 나짱–여수, VINABS–CWCA 연계 실증 확대를 통한 지역 기반 기술 모델화

---

5. 결론

본 연구는 스마트 IoT 시스템을 블루카본 분야에 적용하고자 하는 학부 수준의 졸업연구로서 매우 높은 수준의 기술 통합도, 실현 가능성, 공공 적용성을 보유하고 있다. 특히 오픈소스 기술을 기반으로 한 확장형 시스템 아키텍처 구성은 향후 CWCA–VINABS 실증 사업 및 GSF 기반 PPP 프로젝트에 직접적으로 적용 가능한 우수한 사례이다.

---

검토자:
김도경
GSF 기반 APE 전문가 / 한국습지보전연대(CWCA) 국제협력 코디네이터

---