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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
마종원 (Yonsei University) 우엔콩효 (Yonsei University) 이경도 (RDA) 허준 (Yonsei University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제34권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
525 - 534 (10page)

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쌀은 오랜 기간 동안 남한 지역의 주식임과 동시에 농부들의 주 수입원이며, 농업 분야 관련 정책 수립을 위한 수학적인 쌀 생산량 추정 모델의 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 (1) 쌀 생산량 추정을 위한 회선신경망 모델의 구축과, (2) 최고의 성능을 보이는 회선신경망의 파라미터를 결정하는 것과, (3) 인공신경망 모델과의 비교를 통해 회선신경망의 성능을 평가하는 것이다. 각 모델의 입력데이터로는 2000~2013년도의 4~9월까지에 해당하는 기상자료와 MODIS 위성자료를 사용하였으며, 정확도 평가를 위해 교차 검증을 실시하였다. 회선신경망과 인공신경망은 쌀 생산 표본점을 대상으로 각각 36.10kg/10a, 48.61kg/10a와 시군구 지역을 대상으로 각각 31.30kg/10a, 39.31kg/10a의 RMSE를 보였다. 회선신경망 모델은 인공신경망 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 회선신경망 모델의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
#Remote Sensing #Weather Data #MODIS #Rice Yield Estimation #Convolutional Neural Network #Artificial Neural Network #원격 탐사 #기상자료 #쌀 생산량 추정 #회선신경망 #인공신경망

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전처리
3. 쌀 생산량 추정 모델 및 정확도 평가 방법
4. 결과 분석
5. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Abdel-Hamid, O. / 2014 / Convolutional neural networks for speech recognition / IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 22 (10) : 1533 ~ 1545 google schola [학술지(정기간행물)] - 안중배 / 2010 / 수치예보모형을 이용한 역학적 규모축소 기법을 통한 농업기후지수 모사 / 한국농림기상학회지 12 (1) : 1 ~ 10 dbpia [학술지(정기간행물)] - Cressman, G. P. / 1959 / An operational objective analysis system / Mon. Wea. Rev 87 (10) : 367 ~ 374 google schola [학술지(정기간행물)] - Fang, H. / 2011 / Integration of MODIS LAI and vegetation index products with the CSM–CERES–Maize model for corn yield estimation / International Journal of Remote Sensing 32 (4) : 1039 ~ 1065 google schola [학술지(정기간행물)] - 홍석영 / 2012 / MODIS NDVI와 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 / 대한원격탐사학회지 28 (5) : 509 ~ 520 dbpia

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