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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 557 - 565 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.2.557
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스마트팜은 연중무휴로 작물을 재배할 수 있으며, 생육환경을 센싱하고 제어함으로써 농가의 생산량을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 농가에서 가장 높은 소득원인 딸기를 4계절 재배할 수 있는 스마트팜과 스마트팜 생육환경 센서 데이터를 예측하는 딥러닝 모델을 소개한다. 제안하는 스마트팜은 생육환경 원격 제어 및 데이터를 수집하고 이를 기반으로 인공신경망, 순환신경망, 합성곱신경망의 대표적인 딥러닝 모델들을 비교 실험하여 시기별 생육환경을 예측한다. 실험 결과, 온도와 습도 센서는 LSTM 모델이, 이산화탄소 센서는 TCN 모델이 최적의 성능을 보여주었다. 따라서 딥러닝 모델을 통해 이상적인 딸기 생육환경을 조성할 수 있도록 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 스마트팜
Ⅳ. 시기별 생육환경 값 예측 모델
Ⅴ. 결론
참고문헌
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