지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 113 - 118 (6page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문에서는 AI 기반 오이 생육 자동 제어시스템을 활용한 최적화된 착과수 예측 모델을 제안한다. 순천대학교 실험 농장과 순천만 오이 농장에서 수집된 데이터를 기반으로, 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM 등 세 가지 머신러닝 알고리즘을 적용하여 모델을 구축하고 성능을 비교 분석하였다. 온도, 습도, CO2 농도 등 19개의 환경 및 생육 관련 변수를 활용하여 모델을 훈련시켰다. 결과적으로 LightGBM 모델이 가장 우수한 성능(RMSE: 1.9803, R-squared: 0.5891)을 보였다. 그러나 모든 모델의 R-squared 값이 0.6 미만으로, 데이터의 비선형성과 시간적 의존성을 충분히 반영하지 못한 한계가 있었다. 향후 연구에서는 추가 데이터 수집, 복잡한 특성 엔지니어링, 시계열 분석 기법 도입 등을 통해 모델의 성능을 개선할 필요가 있다. 본 연구는 스마트팜 기술의 실용화와 데이터 기반 농업 의사결정 지원 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
반도체 센서 데이터 전처리의 중요성과 분석 정확도에 미치는 영향
윤여은
,
심별희
,
윤동식
외 1명
Proceedings of KIIT Conference
2024
.11
아두이노를 이용한 스마트팜 조명 시스템 설계 및 시운전
김민하
,
배성환
,
김용득
조명·전기설비학회논문지
2024
.12
논콩 재배를 위한 노지 스마트팜 모니터링 시스템 구축
이선혜
,
배희수
,
전용희
외 8명
디지털콘텐츠학회논문지
2024
.11
실내공기질 종합모니터링을 위한 멀티센서 시스템 설계
김태헌
,
김성엽
,
김유신
외 1명
한국컴퓨터정보학회논문지
2024
.07
4계절 딸기 생육을 위한 스마트팜 센서 데이터 및 딥러닝 예측 모델
박철홍
,
이수창
,
이미정
외 2명
디지털콘텐츠학회논문지
2024
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091092419