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저자정보
김나은 (경상대학교) 이경근 (경상남도농업기술원) 이덕현 (경상대학교) 문병은 (경상대학교) 박재성 (경상대학교) 김현태 (경상대학교)
저널정보
(사)한국생물환경조절학회 생물환경조절학회지 생물환경조절학회지 제30권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
19 - 26 (8page)

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본 연구에서는 같은 지역에 위치한 온실 3곳의 식별을 위해 통계적인 방법으로 분류를 하고자 주성분 분석(PCA)과 선형 판별 분석(LDA)을 수행하였다. 온실 내의 환경데이터는 같은 지역의 온실 3곳을 대상으로 4월 1일부터 4월 28일 총 4주간 1시간 간격으로 수집된 값을 사용하였다. 데이터를 분석하기 전, 데이터 정규화를 시키는 전처리를 거쳤으며, 전체의 80%인 훈련자료(training data)와 20%인 테스트 자료(test data)로 나누어 분석을 수행하였다. 분석을 수행한 결과, PC1은 57.51%의 설명력으로 PC1 = 0.7118112 × Tem. –0.6830065 × Humi. –0.1637892 × CO₂.의 식을 가지며, LD1은 67.06%의 설명력으로 LD1 = 0.8622565 × Tem. –0.1805741 × Humi. + 1.4018140 × CO₂. + 0.03040701의 식을 가지는 것으로 나타났다. 이렇게 미리 분류시켜 놓은 온실의 데이터를 바탕으로 새로운 환경의 데이터를 입력하였을 때 특정 그룹으로의 분류가 가능함으로써 데이터의 성향을 파악할 수 있다. 이러한 데이터는 식별을 용이하게 함으로써 데이터의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.
#big data #classification #LDA #smart farm #PCA #분류 #빅데이터 #스마트팜 #주성분 분석 #판별분석

목차

Abstract
서론
재료 및 방법
결과 및 고찰
적요
Literature Cited

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Baudat G. / 2000 / Generalized Discriminant Analysis Using a Kernel Approach / Neural Computation 12:2385~2404 google schola Cho H.J. / 2019 / A study on the architectural planning of vertical smart farm / J. Korean Archit. Inst. Korea’s Acad. Presentation Conference 39:114~117 google schola 최 경 호 / 2019 / 4차 산업혁명 핵심기술을 활용한 기후변화 대응 및 관련 법제 연구 –빅데이터를 중심으로– / 강원법학 58:779~815 Crossref 황두희 / 2020 / 중소·중견기업의 스마트팜 교육 수요 분석: 전남지역을 중심으로 / 한국산학기술학회논문지 21(1):649~655 dbpia Jang I. H. / 2016 / Environmental Management Status of Domestic Field Greenhouses Through Analyzing the Aggregated Environmental and Actuator Data from Smartfarm Greenhouses / Hortic. Abstracts :222~223 google schola

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