미기상 데이터의 클래스 불균형을 해결한 서리 예측 모델

문애경; 김효선

doi:10.7840/kics.2022.47.10.1704

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저자정보: 문애경 (한국전자통신연구원) 김효선 (한국전자통신연구원)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제10호

발행연도: 2022.10

수록면: 1,704 - 1,715 (12page)

DOI: 10.7840/kics.2022.47.10.1704

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미기상은 모든 형태의 시간에 민감한 농업에 영향을 미치고 있다. 신기술 및 구현 기술이 크게 발전함에 따라 방대한 양의 IoT 기반 환경 데이터를 통해 시간에 민감한 농업 서비스에 유용한 정보를 제공함으로써, 부정적인 기후 변화 영향에 대비할 수 있다. 고위험 기상 조건 중 특히 우려되는 예상치 못한 서리 피해는 농업 수확량에 상당한 영향을 미친다. 본 논문은 환경 데이터를 활용한 머신러닝 기반의 적기 서리 예측 모델을 제안한다. 기존 접근 방식은, 서리 발생에 대한 소수의 클래스 라벨링 정보로 인해, 데이터 불균형 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 예측 서비스가 실시간으로 실행될 때, IoT 스테이션에서 수집된 환경 데이터셋을 활용하여, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 방법에 의한 클래스 불균형을 해결한 서리 예측 모델을 제시한다. 실험 결과는 Random Forest 알고리즘이 서리 예측에 가장 적합한 알고리즘으로 선정되었다. 최적화 단계를 통하여 서리 예측 모델의 성능이 평균 4% 정도 향상(f1 기준)되었다. 또한 SMOTE 비율별 성능 평가는 각 성능 지표별 특유의 경향성을 보였고, 이것은 적절한 비율을 사용하는 것이 중요함을 나타낸다.

#스마트팜 #서리예측 #농업기상 #미기상 #디지털 농업 #Smart Farm #Frost Prediction #Agricultural Climate #Microclimate #Digital Agriculture

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Ministry of Agriculture, “Food and Rural Affairs _ Grain self-sufficiency rate(2022),” Retrieved Jul. 10, 2022, from https://www.data.go.kr/data/15101563/fileData.do Gyeongsangbuk-do, “Production status by fruit(2021),” Retrieved Jul. 10, 2022, from https://www.data.go.kr/data/15004871/fileData.do J. R. Rozante, E. R. Gutierrez, P. L. da Silva Dias, A. de Almeida Fernandes, D. S. Alvim, and V. M. Silva, “Development of an index for frost prediction: Technique and validation,” Meteorological Applications, vol. 27, Issue. 1, Jan. 2020.

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