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학술저널
저자정보
홍성은 박태주 (강원대학교) 방준일 (강원대학교) 김화종 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제1호(JKIIT, Vol.18, No.1)
발행연도
2020.1
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.1.1

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스마트 팜의 생육, 생산량의 정확한 예측모델은 스마트 팜의 생산성 향상 및 자동화에 가장 중요한 기술이다. 하지만, 국내의 생육 및 생산량 예측 연구는 연 단위, 월 단위의 생산량 예측연구가 대부분이다. 스마트 팜과 같은 농장 단위 데이터를 사용한 예측 모델 개발연구는 미흡하며, 생산량 예측(추정)을 위한 연구에서는 데이터 기반이 아닌 통계모델을 도출하는 연구가 대부분이다. 그렇기에, 본 연구자는 데이터기반 생육, 생산량 예측에 대한 연구로 스마트 팜 환경에서 발생한 데이터를 사용한 예측모델을 개발하였다. 연구에서는 다중선형회귀, 랜덤 포레스트, 딥러닝(ConvLSTM) 알고리즘을 비교분석하였고, 딥러닝 기법을 적용한 ConvLSTM모델이 개별 농가와 평균 농가의 R² 점수가 가장 높았다. 실험 결과 생산량 예측 모델의 R² 점수는 0.981이고, 생장량 예측 R² 점수는 0.805를 얻었다.
#smart farm #deep-learning #machine learning #sequence data #farm automation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 방법론
Ⅲ. 토마토 스마트 팜 데이터 분석 모델
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
T. W. Kim / 2019 / ICT-based Smart Farm Greenhouse Status and Outlook / Proceedings of Symposium of the KICS 36(3):256~257 google schola 신성호 / 2018 / LSTM 네트워크를 활용한 농산물 가격 예측 모델 / 한국콘텐츠학회 논문지 18(11):416~429 dbpia Smart Farm Korea net google schola Alhnaity, Bashar / 2019 / Using Deep Learning to Predict Plant Growth and Yield in Greenhouse Environments / arXiv preprint arXiv:1907.00624 google schola Salazar, R. / 2015 / Tomato yield prediction in a semi-closed greenhouse / XXIX International Horticultural Congress on Horticulture:Sustaining Lives, Livelihoods and Landscapes (IHC2014) 1107:263~270 google schola

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