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자료유형
학술저널
저자정보
고선암 (전주대학교) 민정익 (전주대학교)
저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보화연구 제18권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
377 - 386 (10page)
DOI
10.22865/jita.2021.18.4.377

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식물 성장의 중요한 지표 중 하나인 증산은 식물 성장의 척도인 증산율을 측정하는 것은 식물 환경에 대한 물리적, 화학적 측정이 필요하기때문에 큰 노력이 요구된다. 식물의 생장에 가장 큰 영향을 미치는 주변 환경적 요인들이 서로 상호 의존적이며, 식물의 생장 메커니즘은 수학적으로 고차 비선형 함수이기 때문이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 작물을 하나의 시스템으로 보고, 딥러닝 알고리즘 중 하나인 MLP(Multi Layer Perception)를 이용하여 식물의 성장을 자연환경 요인의 비선형 효과에 의해 영향을 받는 고차원 및 비선형 복합 시스템 즉 미지의 블랙박스로 생각하여 온도, 습도, 광량, 입면적을 입력 변수로 하고 증산량을 출력으로 하는 식물 증산 시스템을 모형화하였다. 연구 결과 도출된 최적의 MLP 모델은 7개의 레이어와 각 레이어의 노드 수가 (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8)일 때 증산 측정값 에러를 0.030으로 최소화하고, 결정 계수 ()은 0.97이다. 또한, 작물모형에서 얻은 결과로부터 하나의 환경 요인의 결여로 인한 증산량의 변화가 다른 환경 요인 또는 다른 환경 요인의 조합으로 상쇄될 수 있는지 분석하였다. 온실 온도가 정상 수준에서 급격히 변경되어, 현재 온도 조절이 불가능한 경우 습도를 낮추거나 조도의 설정값을 변경하면 동일한 값을 갖도록 모델을 유지하는 방안을 제시하였다.
#증산 #인공지능 #딥러닝 #다층 퍼셉트론 #결정 계수 #Transpiration #Artificial Intelligence #Deep Learning #Multi Layer Perceptron #Coefficient of Determination

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Salisbury, F. B. / 1991 / Plant physiology / Wadsworth Publishing Co google schola https://en.wikipedia.org/wiki/leaf area_index google schola Cándido Mendoza-Pérez / 2020 / Estimation of leaf area index and yield of greenhousegrown poblano pepper / Ing. agric. biosist 9(1) google schola 원준연 / 2002 / 차광처리에 의한 맥문등의 광합성 및 물질 생산 특성 / 한국약용작물학회지 10(2):82~87 google schola 원준연 / 2008 / 해가림자재에 따른 인삼의 엽록소 형광 반응 및 광합성 변화 / 한국약용작물학회지 16(6):416~420 google schola

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