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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 43 - 53 (11page)
이용수
초록· 키워드
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최근 스마트 농업은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터, 로봇 등 통신 기술(ICT)을 접목하여 종자·생산·수확·유통·소비 등 농업가치사슬(Value Chain)의 모든 단계에 걸쳐 생산성 및 제품 품질의 농업 경쟁력을 향상시키고 있다. 그러나, 기상 이변, 기온 및 강수량 패턴의 변화 등 비정상적인 기후 조건은 농업에 심각한 영향을 미쳐 다양한 농업 문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 이상 기후 변화에 능동적으로 반응할 수 있도록 자율센서 정보를 최적화하기 위한 AI 기반의 효율적인 스마트 농업 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 자율센서 정보를 균형화하기 위해서 기계 학습과 인공지능 모델이 사용할 데이터 셋을 비대칭 처리 방식으로 처리한다. 제안 기법은 비정상적인 기후 조건(물 부족, 극한 온도, 계절 변화, 습도 등)에 대응하기 위해서 DNN 모델을 사용하여 대용량의 실시간 자율센서 정보를 지속해서 학습하는 것을 보장한다. 또한, 제안 기법은 DNN 서비스를 효율적으로 처리할 수 있도록 실시간 대용량의 자율센서 정보를 블록체인으로 묶어 처리함으로써 분산된 기록 보관 시스템 역할을 수행한다. 제안 기법은 자율센서 정보의 가중치를 일정 간격으로 확률값을 누적함으로써 자율센서 정보 간 동기화를 유지 및 검증을 할 수 있다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. AI 기반 자율정보 최적화 기법
4. 평가
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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