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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 2,048 - 2,055 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.11.2048
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최근 스마트팜을 구축하여 빅데이터와 IoT 기술을 활용한 농작물의 생산성 향상에 주력하고 있다. 이에 필요한 생산량 예측은 디지털 농업에서 중요한 분야로 다양한 방법들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 파프리카 농가에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 이용한다. 먼저 다중회귀분석을 이용하여 환경데이터와 생산량의 최적 모델을 구축하고, 이것을 기반으로 생산량을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 예측 생산량의 적합도를 조사한 결과, R² 값은 [0.9171, 0.9714]의 분포를 가져, 만족스러운 예측 성능을 얻었다. 제안 방법은 의사결정시스템 구축에도 활용이 가능하다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 취득 및 제안 방법
Ⅲ. 최적 모델 구축
Ⅳ. 생산량 예측
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
B. Alhnaity, S. Pearson, G. Leontidis, and S. Kollias, “Using deep learning to predict plant growth and yield in greenhouse environments,” arXiv:1907.00624v1 [cs.LG], Jul. 2019.
D. Elavarasan and P. Durairajvincent, “Crop yield prediction using deep reinforcement learning model for sustainable agrarian applications,” IEEE Access, Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2020.2992480, May 2020.
S. Nagini, T. Kanth, and B. Kiranmayee, “Agriculture yield prediction using predictive analytic techniques,” 2nd Int. Conf. Contemporary Computing and Informatics (IC3I), Dec. 2016.
M. Na, Y. Park, and W. Cho, “Study on optimal environmental factors for tomato using smart farm,” J. Korean Data & Info. Sci. Soc., vol. 28, no. 6, 2017.
S. Choi and J. Baek, “Garlic yields estimation using climate data,” J. Korean Data & Info. Sci. Soc., vol. 27, pp. 969-977, 2016.
D. Elavarasan and P. Durairajvincent, “Crop yield prediction using deep reinforcement learning model for sustainable agrarian applications,” IEEE Access, Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2020.2992480, May 2020.
S. Nagini, T. Kanth, and B. Kiranmayee, “Agriculture yield prediction using predictive analytic techniques,” 2nd Int. Conf. Contemporary Computing and Informatics (IC3I), Dec. 2016.
M. Na, Y. Park, and W. Cho, “Study on optimal environmental factors for tomato using smart farm,” J. Korean Data & Info. Sci. Soc., vol. 28, no. 6, 2017.
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