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
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김무섭
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 계명대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 농업 분야에서는 재배시설에 정보통신기술이 접목된 스마트팜을 이용하고 있다. 이를 활용하면 생육환경을 최적의 상태로 유지할 수 있으며 재배작물의 정보를 실시간으로 저장하여 관리할 수 있다. 스마트팜에서는 주로 날씨 변수가 활용된다. 이때 강수와 기온은 시설로써 조절이 가능하지만 일사량은 인위적인 조절이 불가능하다. 따라서 일사량 값을 얻는 것은 굉장히 중요하다. 하지만 기상자료개방포탈에서 제공하는 ASOS(Automated Synoptic Observing System, 종관기상관측장비) 자료를 확인해보면, 다수 지점에 대해서 일사량 값이 제대로 관측되지 않아 정확한 값을 알 수 없다. 이 문제를 극복하기 위해 이 연구에서는 공간모형접근법을 통해 일사량이 미관측되고 있는 지점의 일사량 베타회귀모형을 구축하였다. 이를 통해 모든 지점의 일사량 값을 얻을 수 있으며 일사량예측자료 생성에 활용될 수 있다. 또한 일사량 예측자료를 활용하여 최적의 생육환경을 제공할 수 있으며, 이를 통해 재배작물의 품질향상과 수확량 증대를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
목차
1. 서론 11.1 연구의 필요성 및 목적 12. 연구 배경 32.1 일사량 32.2 계절예측의 다운스케일링 43. 연구 방법 83.1 사용 자료 83.2 합계 일사량의 통계모형 103.3 공간베타회귀모형 204. 연구결과 및 논의 224.1 모형비교 224.2 최종모형 275. 결론 31참고문헌 32영문초록 34국문초록 36
최근 본 자료
댓글(0)
0