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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Soong-Hee Lee (Inje University) Hyun Yoe (Sunchon University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.18 No.3
발행연도
2020.9
수록면
167 - 175 (9page)

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The net income per unit area from crop production could be the most critical consideration for agricultural producers during cultivation planning. This paper proposes a scheme for predicting the net income per unit area based on machine learning and related calculations. This scheme predicts rice production and operation costs by applying climate and price index data. The rice price is also predicted by applying rice production and operation cost data. Finally, these predicted results are employed to calculate the predicted net income, which is compared with the actual net income. Consequently, the proposed scheme shows a meaningful degree of conformity, which indicates the potential of machine learning for predicting various aspects of agricultural production.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. FRAMEWORK OF CULTIVATION PLAN CONSULTATION FOR SMART FARMING
III. PROPOSED PREDICTION SCHEME
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-000406099