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저자정보
윤주안 (명지대학교) 이한준 (명지대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제5호
발행연도
2023.9
수록면
725 - 734 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.5.725

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쌀은 국내 농산물 중 압도적으로 생산 비중이 높은 작물이다. 쌀 수급 안정은 매년 주요 국정 과제이며 쌀 수급 정책 수립을 위한 수확량 예측이 매우 중요하다. 그럼에도 불구하고 타 농산물 대비 관련 연구가 부족한 실정이며 기존 연구들 또한 예측 정확도 측면에서 개선의 여지가 많다. 이에 본 연구에서는 moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) 데이터셋을 통해 normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI)와 같은 식생지수를 기상 데이터와 함께 수집하고, 시계열적 특성을 고려한 딥러닝 기법인 BiLSTM을 활용하여 쌀생산량 예측모델을 제안하였다. 본 연구의 결과는 쌀 수급 정책 의사결정에 유용한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
#머신러닝 #쌀 생산량 #BiLSTM #EVI #machine learning #NDVI #rice production

목차

요약
1. 서론
2. 연구방법론
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
References
Abstract

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