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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jung Seung Lee (Hoseo University) Soo Kyung Kim (Dankook University)
저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.29 No.5
발행연도
2022.10
수록면
27 - 37 (11page)

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This study intends to link agricultural machine history data with related organizations or collect them through IoT sensors, receive input from agricultural machine users and managers, and analyze them through AI algorithms. Through this, the goal is to track and manage the history data throughout all stages of production, purchase, operation, and disposal of agricultural machinery. First, LSTM (Long Short-Term Memory) is used to estimate oil consumption and recommend maintenance from historical data of agricultural machines such as tractors and combines, and C-LSTM (Convolution Long Short-Term Memory) is used to diagnose and determine failures. Memory) to build a deep learning algorithm. Second, in order to collect historical data of agricultural machinery, IoT sensors including GPS module, gyro sensor, acceleration sensor, and temperature and humidity sensor are attached to agricultural machinery to automatically collect data. Third, event-type data such as agricultural machine production, purchase, and disposal are automatically collected from related organizations to design an interface that can integrate the entire life cycle history data and collect data through this.
#Agricultural Machinery #Long Short-Term Memory(LSTM) #Fuel Consumption Prediction #History Maintenance System #Anomaly Detection #Historical Data

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Research
3. Research Methodology
4. Experimental Results
5. Conclusions and Implications
References

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