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논문 기본 정보

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저자정보
이정호 (농촌진흥청) 백정현 (농촌진흥청) 양오석 (군산대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
1,616 - 1,622 (7page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.12.1616

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아쿠아포닉스 시스템은 수경재배와 어류 양식을 통합한 시스템으로 어류 양식에 사용된 물을 재사용해서 기존의 농업 대비 물 사용량과 화학비료의 사용량을 줄이고 생산성을 증가시킬 수 있다. 아쿠아포닉스 시스템은 어류 양식과 수경재배 시스템을 결합한 순환형 시스템으로 두 종류의 재배 시스템이 연결되어 있어 정밀한 관리를 필요로 한다. 이러한 관리에는 작물과 어류 생장에 직접적으로 영향을 미치는 EC 값을 조절하기 위한 순환수제어가 포함된다. 본 논문에서는 아쿠아포닉스 시스템의 재배부와 양어부에 설치된 센서의 EC 데이터를 Long-Short Term memory(LSTM)계열 모델인 LSTM, Convolution neural network(CNN)+LSTM, convolutional LSTM(convLSTM) 모델의 학습 데이터로 사용해 EC 값을 예측하고 순환수제어에 적합한 모델을 선정한다. 실험에 사용된 모델의 평가지표는 Mean Square Error(MSE)를 활용하며 최적 모델의 예측 EC 값을 기반으로 순환수 제어 및 아쿠아포닉스 시스템의 이상을 탐지할 수 있는 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서 구현된 알고리즘과 환경 데이터 수집 시스템을 접목하면 최적의 생산량을 위한 필요 양분의 체계적인 관리 및 순환수제어에 관련된 인자를 조절할 수 있다.
#Aquaponics #Artificial intelligence #LSTM #Hydronic control

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. 학습 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
S. H. Lee, Y. S. Park, and O, S, Kwon “Constructing a tomato smart farm optimization model with estimated growth functions,” J. The Korean Data & Information Sci. Soc., vol. 31, no. 4, pp. 619-635, 2020. (https://dx.dio.org/10.7465/jkdi.2020.31.4.619) google schola S. H. Kim, Y. A. Hong, S. Y. Huh, and J. H. Ji, “Analysis of the influence of agricultural and food consumption on the spread of corona virus 19,” Retrieved Jun. 23, 2023, from http://www.krei.re.kr google schola Y. J. Kim, J. Y. Park, and Y. G. Park, “An analysis of the current status and success factors of smart farms,” Korea Rural Econ. Inst. Report, pp. 1-74, 2016. google schola G. Y. Jung, “Current status and R&D implications of aquaponics technology,” Retrieved Jun. 23, 2023, from http://www.ipet.re.kr google schola H. S. Lee and J. D. Kim, “A design of growth measurement system considering the cultivation environment of aquaponics,” J. The KIICE, vol. 27, no. 1, pp. 27-33, Jan. 2023. (http://dio.org/10.6109/jkiice.2023.27.1.27) google schola

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