스마트팜 토마토 빅데이터를 활용한 생존분석

김준철; 권숙희; 하일도; 나명환

doi:10.7465/jkdi.2021.32.2.361

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준철 (부경대학교) 권숙희 (부경대학교) 하일도 (부경대학교) 나명환 (전남대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제2호

발행연도: 2021.3

수록면: 361 - 374 (14page)

DOI: 10.7465/jkdi.2021.32.2.361

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4차 산업혁명 기술 융합과 혁신으로 최근 농업 분야에서 정보통신기술을 접목하여 적정한 생육환경을 유지하고 관리할 수 있도록 스마트팜의 보급과 확산이 활발히 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 스마트팜 빅데이터로부터 실제로 수집된 주별 토마토 자료를 활용하여 생존분석 결과를 제시하고자 한다. 여기서 관심사건에 대한 생존시간을 수확시간 (착과부터 수확까지의 시간)으로 정의하고 계산된 수확시간을 통해 통상적으로 고려되는 환경변수인 내부온도, 내부습도, CO2농도 그리고 누정일사량 등 관심 있는 환경 요인의 그룹 변수의 누적수확 확률에 대한 비모수적 추정 결과를 제시한다. 나아가, 가속화 실패시간 모형과 벌점화 가능도를 이용하여 생존시간에 중요한 영향을 주는 요인을 찾고자 한다. 본 논문에서는 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD, HL (hierarchical likelihood)을 사용한다. 추가적으로 네 가지 벌점화 변수 선택 방법에 따른 예측 모형의 성능을 평가하였다.

#가속화 실패시간 모형 #벌점화 가능도 #수확시간 #스마트팜 #예측 평가 #Acceleration failure time model #harvest time #penalized likelihood #prediction evaluation #smart farm

참고문헌 (14)

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Clark, T. G. / 2003 / Survival analysis part I : Basic concepts and first analyses / British Journal of Cancer 89:232~238

Fan, J. / 2001 / Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties / Journal of the American statistical Association 96:1348~1360

Ha, I. D. / 2017 / Statistical modelling of survival data with random effects:h-likelihood approach / Springer

Ha, I. D. / 2014 / Variable selection in general frailty models using penalized h-likelihood / Journal of Computational and Graphical Statistics 23:1044~1060

Harrell, F. E. / 1996 / Multivariable prognostic models : issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors / Statistics Medicine 15:361~387

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