A Study on the Search of Optimal Aquaculture farm condition based on Machine Learning

강민수; 정용규; 장두환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강민수 (을지대학교 의료IT마케팅학과) 정용규 (을지대학교 의료IT마케팅학과) 장두환 (영진글로지텍[주])

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제17권 제2호

발행연도: 2017.1

수록면: 135 - 140 (6page)

이용수

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세계 수산시장은 초과 수요적 현상으로 이러한 경향은 지속적으로 가속화 될 것으로 전망하고 있다. 수산물 수요가 증가되는 양식업은 어업과 비교해 볼 때 비교적 적은 자원의 투입으로도 생산량의 조절 및 표준화 등이 가능하여 높은 성과를 얻을 수 있는 산업이다. 그러나 전통적인 양식은 자연재해, 생태계 오염 등 저생산성의 문제점을 안고 있어 최적의 양식장소로 이동할 수 있는 새로운 양식시스템의 개발이 필요하다. 최적의 장소를 찾기 위해서는 온도, 산소 용존량 등 필요한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해야 한다. 데이터 분석은 머신러닝 기반의 K-means 클러스터링 기법을 적용하여 반복된 자기학습으로 언제, 어디로 양식장을 이동할지 스스로 판단할 수 있도록 하였다. 제시한 연구결과가 어류 양식업 종사자에게 적용된다면 최적의 양식장소를 스스로 찾아감으로써 자연재해, 생태계 오염 등 저생산성의 문제점을 해결 할 수 있을 것이다.

#K-means clustering #Machine learning #Unsupervised learning #Aquaculture

참고문헌 (13)

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Steinhaus, H. / 1957 / Sur la division des corps matériels en parties / Bull. Acad. Polon. Sci. (French) 4(12):801~804

MacQueen, J. B. / 1967 / Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations / Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability :281~297

Lloyd, S. P. / 1957 / Least square quantization in PCM / Bell Telephone Laboratories Pape, Published in journal

S. Lloyd / 1982 / Least squares quantization in PCM / IEEE Transactions on Information Theory 28(2):129~137

E.W. Forgy / 1965 / Cluster analysis of multivariate data: efficiency versus interpretability of classifications / Biometrics 21:768~769

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