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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 106 - 111 (6page)
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In the era of the fourth industrial revolution, the application of big data analysis technology is crucial in various industries. In this regard, considerable research is necessary to improve aquafarming productivity, particularly in fish culture, which is one of the primary industries in the world. In this study, a sample experiment using a flop was conducted to improve oyster productivity in fish farms, and a flush was installed in an environment similar to aquaculture farms. Thereafter, the temperature data of the water environment where the formation of burrows considerably improved were collected; the growth rate of burrow seeds was also measured. The gathered experimental data were examined by time series data analysis. Finally, a system that visualizes the analysis results based on big data is proposed. In accord with the results of this study, it is expected that more advanced research on the productivity improvement of oyster aquafarming will be performed.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and Discussion
4. Conclusion
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Hwang, I. J. / 2015 / Effect of floated upwelling system for single shell pacific oyster, Crassostrea gigas spat culture in western coastal pond, Korea / The Korean Society of Fisheries and Aquatic Science :334~334
Jiju Antony / 2014 / Design of Experiments for Engineers and Scientists / ELSEVIER Ltd. :33~49
Kitchin, R. / 2015 / Small Data in the era of big Data / GeoJournal 80(4):463~475
Sahil Miglani / Big Data and Small Data:What’s the Difference?
Bradley Arsenault / Why small data is the future of AI
Jiju Antony / 2014 / Design of Experiments for Engineers and Scientists / ELSEVIER Ltd. :33~49
Kitchin, R. / 2015 / Small Data in the era of big Data / GeoJournal 80(4):463~475
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