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저자정보
최호길 (가톨릭관동대학교) 안희학 (가톨릭관동대학교) 정이나 (가톨릭관동대학교) 이병관 (가톨릭관동대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
672 - 680 (9page)

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본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 –3.641E-4, Sigmoid의 경우 –4.0710E-4, 계단함수의 경우 –7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.
#Agricultural #Analysis System #Artificial Intelligence System #CNN #Smart Farm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜을 위한 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼 설계
4. 성능분석
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

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최휘민 / 2019 / 스마트팜 ICT기기의 이상탐지 시스템 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 19(2):169~174 dbpia 황성일 / 2015 / 수경인삼 식물공장 사례를 통한 ICT 기반 스마트 팜 팩토리 시스템 / 한국통신학회논문지 40(4):780~790 dbpia 이시현 / 2018 / 임베디드 컴퓨팅 플랫폼을 사용한 스마트 팜의 기본기능 설계 / 전자공학회논문지 55(4):151~157 google schola 안원영 / 2017 / IoT 기반의 축산사료 측정 장치 및 사료 공급 시스템 구현 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10(5):442~454 dbpia 박용주 / 2016 / 생체 환경 정보 센싱 모듈 및 농장 제어 게이트웨이를 이용한 스마트 낙농 관리 시스템 개발 / 대한임베디드공학회논문지 11(1):15~20 dbpia

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