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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,735 - 1,745 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.10.1735
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디지털 농업은 농업 현장에서 발생하는 현상을 디지털화하여 농업 활동의 편의성과 생산성을 향상시킬 수 있는 기술이다. 관개 시스템은 농업에서 가장 중요한 요소이다. 관개 시스템에 대한 자동화는 다양하게 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구에서 초기 설정에 따라 획일적인 주기로 관개를 실행하기 때문에 관리자의 개입이 필요한 단점을 가진다. 본 연구는 기존 연구에서 발생했던 단점을 보완하기 위하여 실시간 토양 변화를 감지하여 머신러닝을 기반으로 토성을 분류할 수 있는 능동적인 스마트 관개 시스템을 제안한다. 능동적인 스마트 관개 시스템을 구축하기 위해서 토성 분석 기술과 소프트웨어 업데이트 기술이 필요하다. 토성 분류를 위해서 토양 변화에 대한 시계열 데이터를 기반으로 합성곱신경망, 순환신경망, 장단기 메모리와 같은 머신러닝 모델을 설계하였다. 또한, 토성 분류 결과를 원격지에 설치된 관개 제어기로 전송 및 수정할 수 있는 아키텍처를 제안한다. 머신러닝 모델을 평가하기 위해서 100회 반복하여 수행된 결과를 혼동행렬을 적용하여 신뢰성을 평가하였으며, 약 90%의 모델 신뢰성을 가지는 것을 확인하였다. 변경된 토성 분류 결과를 데이터베이스에서 관개 제어기로 전송하는 원격 시스템의 안정성을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 스마트 관개시스템
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
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