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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 226 - 232 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.8.226
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이 연구에서는 지역단위 농지 휴경면적 예측모형을 개발하기 위해 토양DB, 농업총조사 원자료, 기상DB 등으로 구성된 농업빅데이터를 활용하였다. 분석모형을 구축함에 있어서 휴경면적에 영향을 미치는 변수들을 활용하여 다수의 휴경면적 예측모형을 구축 및 추정하였으며 분석과정은 총 3단계로 구분할 수 있다. 1단계는 통계분석 분야에서 광범위하게 쓰이고 있는 기초적인 기본모형에 해당하는 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 서포트벡터머신 등 기법을 활용하였고, 2단계로는 예측분야에 있어서 1단계보다 이론적으로 개선된 머신러닝기법 중 앙상블모형인 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 등 모형들을 활용하였으며, 3단계에서는 자체적으로 모형 예측력을 개선할 수 있는 딥러닝기법 중 심층신경망을 활용하였다. 휴경면적에 대한 여러 예측모형 추정결과를 보다 객관적으로 비교하기 위해 분석으로부터 도출된 평균오차제곱을 기준으로 모형 간 예측력을 비교하여 최적 모형을 선택하였다. 비교 결과 2단계 모형들이 1단계 모형들에 비해 예측력이 보다 우수하고, 3단계 모형이 2단계 모형에 비해 예측력이 더 좋은 것을 확인하였다. 이러한 분석결과는 휴경면적 객관적 예측 및 휴경면적 효율적 활용에 있어서 참고자료로 활용될 것으로 여겨진다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 지역별 휴경지 현황 및 분석자료
3. 분석모형 및 추정방법
4. 휴경면적 예측모형 분석결과 비교
5. 요약 및 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
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W. S. Jang, N. S. Jung, K. W. Park, “Development of a Paddy Field Estimation Model Considering Shift-share Effects”, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, vol. 50, no. 3, pp. 83-89, 2008. UCI : G704-000114.2008.50.3.011
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