토성분류를 위한 머신러닝 기반 예측 알고리즘

정민우; 박성호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정민우 (경북대학교) 박성호 (경북대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 959 - 962 (4page)

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This paper proposed a novel classification method of soil texture for smart farm. We present an algorithm for classifying soils based on moisture content and the features of distinct draining situations for each soil. It is an soil analysis system that can provide user comfort and real-time data by supplementing the deficiencies of the conventional soil analysis technique. The entire system is built on an IoT-based platform that allows data to be collected from a remote. We implement machine learning models such as CNN, RNN, LSTM to analyze soil texture. The algorithm for classification of soil texture is divided parts of prediction and classification. Prediction method estimates predicted values of moisture content in a specific time. To implement prediction method, we observe change of moisture content in real time. Classification method divides three soil characters such as clay, silt, soil. The proposed system has been tested through data of various soil environments. The performance evaluation of classification algorithm is analyzed performance indicators such as sensitivity, specificity, precision.

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