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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김상엽 (한국기계연구원) 박경섭 (국립원예특작과학원) 이상민 (한국기계연구원) 허병문 (충북대학교) 류근호 (충북대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
749 - 756 (8page)

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본 연구는 머신러닝 기법을 이용한 온실 제어를 위한 예측모델을 개발하는 것이 목적이다. 시설원예연구소의 실험온실에서 측정된 데이터(2016년)를 사용하여 예측모델을 개발하였다. 모델의 예측성능 향상과 데이터의 신뢰성 확보를 위해 상관관계분석을 통해 데이터의 축소를 수행하였다. 데이터는 계절별 특성을 고려하여 봄, 여름, 가을 및 겨울로 나누어 구축하였다. 머신러닝 기반의 예측모델로 인공신경망, 순환신경망 및 다중회귀모델을 구축하고 비교분석을 통해 타당성을 평가하였다. 분석 결과에서, Selected dataset에서는 인공신경망 모델이 Full dataset에서는 다중회귀모델이 좋은 예측성능을 보였다.

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
Ⅲ. 예측모델 구축
Ⅳ. 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

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