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
- 2023.4
- 수록면
- 457 - 468 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.4.457
이용수
DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
초록· 키워드
오류제보하기
기존 농업 분야는 최근 급격한 기후 변화와 함께 저출산 고령화로 인한 노동력 부족에 직면하고 있다. 이에 다양한 산업에 융합 및 확장되고 있는 ICT의 적용이 농업 분야에도 점차 요구되고 있다. ICT 기반의 여러 농업 기술 중 최근 확산되고 있는 스마트팜은 초기 도입 비용이 높고, 단순 생육 현황을 파악하는 정도에 그치고 있어 실사용을 위한 활용 방안을 모색할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트팜 인공지능 기술 도입을 위해 토마토 작물을 대상으로 생산량 예측을 위한 방법론 연구를 진행하였다. 토마토 생산량 예측 분석 모델은 수집된 데이터를 전처리하고, 변수 선택하는 과정을 거쳐 구성하였다. 여러 알고리즘 중 평가 척도를 RMSE로 했을 때 가장 효율이 좋은 BI-LSTM 알고리즘을 예측 모델에 적용하였다. 또한 스마트팜의 실사용을 위해 서비스 제공을 하고자 하였고, 웹 서비스로 구현하여 스마트팜 현장의 농부 등 사용자가 데이터를 입력 및 처리하고 해당 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다. 향후, 농업인이나 관련 연구자들은 사용자 접근성을 고려해 개선된 서비스를 제공받게 된다면, 데이터 예측 모델 뿐만 아니라 스마트팜과 관련된 다양한 연구에 널리 활용될 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Y. Jang, S. Son, and K. Ryou, “Food security policies of GCC countries and their implications for Korea in the Post-COVID-19 Era,” Studies in Global and Regional Strategies, vol. 20, no. 8, Dec. 2020. (ISBN : 978-89-322-9023-2 94320)
N. Jamil, G. Kootstra, D. F. van Apeldoorn, E. J. Van Henten, and L. Kooistra, “Investigating the effect of strip treatment and border-row effect on cabbage growth in intercropping system using time series of UAV imagery,” The XX CIGR World Congress 2022,
M. H. Na, Y. Park, and W. H. Cho, “A study on optimal environmental factors of tomato using smart farm data,” J. Korean Data & Inf. Sci. Soc., vol. 28, no. 6, pp. 1427-1435, 2017. (https://doi.org/10.7465/jkdi.2017.28.6.1427)
A. Hong, D.-H. Noh, and J. Choi, “A study on the correlation between smart farm tomato production and growth data using multiple regression analysis,” in Proc. Symp. KICS, pp. 763-764, Jun. 2022. (https://doi.org/10.7465/jkdi.2017.28.6.1427)
J. Kim, S. Kwon, I. D. Ha, and M. H. Na, “Prediction of smart farm tomato harvest time: Comparison of machine learning and deep learning approaches,” J. Korean Data & Inf. Sci. Soc., vol. 33, no. 2, pp. 283-298, 2022. (https://doi.org/10.7465/jkdi.2022.33
N. Jamil, G. Kootstra, D. F. van Apeldoorn, E. J. Van Henten, and L. Kooistra, “Investigating the effect of strip treatment and border-row effect on cabbage growth in intercropping system using time series of UAV imagery,” The XX CIGR World Congress 2022,
M. H. Na, Y. Park, and W. H. Cho, “A study on optimal environmental factors of tomato using smart farm data,” J. Korean Data & Inf. Sci. Soc., vol. 28, no. 6, pp. 1427-1435, 2017. (https://doi.org/10.7465/jkdi.2017.28.6.1427)
A. Hong, D.-H. Noh, and J. Choi, “A study on the correlation between smart farm tomato production and growth data using multiple regression analysis,” in Proc. Symp. KICS, pp. 763-764, Jun. 2022. (https://doi.org/10.7465/jkdi.2017.28.6.1427)
J. Kim, S. Kwon, I. D. Ha, and M. H. Na, “Prediction of smart farm tomato harvest time: Comparison of machine learning and deep learning approaches,” J. Korean Data & Inf. Sci. Soc., vol. 33, no. 2, pp. 283-298, 2022. (https://doi.org/10.7465/jkdi.2022.33
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
빅데이터를 활용한 스마트 팜 모델 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .01
-
도심형 에너지 자립 스마트팜 서비스 모델 설계 및 구축
한국정보통신학회논문지
2019 .10
-
웹 기반 가상 현실 스마트 팜 서비스
Proceedings of KIIT Conference
2022 .06
-
스마트팜 ICT기기의 이상탐지 시스템
한국인터넷방송통신학회 논문지
2019 .01
-
빅데이터 기술을 활용한 스마트 팜 단계별 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2015 .06
-
고부가가치 특용작물 재배를 위한 보급형 스마트팜 시스템 개발
한국전자통신학회 논문지
2021 .08
-
스마트팜 제어시스템 설계를 위한 한국형 스마트팜 기술 분석
한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집
2020 .11
-
스마트 팜 재배 작물의 실시간 성장률 수집 시스템과 LSTM 기반 예측 시스템 설계 및 구현
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
스마트팜 딸기 생산량 예측 모델: 시계열 데이터의 변수 선정을 중심으로
Proceedings of KIIT Conference
2023 .11
-
스마트팜 데이터를 활용한 2세대 스마트팜 클라우드 성능 개선
한국신뢰성학회 학술대회논문집
2022 .11
-
ConvLSTM을 사용한 토마토 생산량 및 성장량 예측 모델에 관한 연구
한국정보기술학회논문지
2020 .01
-
다중회귀분석을 활용한 스마트팜 토마토 수확량과 생육데이터의 연관성 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
스마트팜 자동화기반 과실 수확 로봇 알고리즘
Proceedings of KIIT Conference
2023 .11
-
R을 활용한 토마토 농가 생산량 예측 알고리즘 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .06
-
네트워크 분석을 통한 국내 ‘스마트 팜’ 특허 동향 연구
한국정보전자통신기술학회 논문지
2022 .10
-
빅데이터 기반 스마트팜 기술을 활용한 탄소저감 방안 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .06
-
Pi Logger : 스마트 팜 보급 확대를 위한 저가형 온실 영상 및 환경 데이터 수집 시스템
한국전자통신학회 논문지
2016 .01
-
국내 스마트팜 기술 및 표준화 현황
한국통신학회지(정보와통신)
2019 .02
-
스마트팜 기술 동향 및 표준화 방안
한국통신학회논문지
2022 .11
-
IOT 기반의 스마트 팜 시스템 구조설계에 관한 연구
전력전자학회 학술대회 논문집
2019 .07
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
소규모 영농인을 위한 1세대 스마트팜 프레임워크
이학진
,
Scott Uk-Jin Lee
한국정보과학회 학술발표논문집
2022
.12
스마트팜 전기 사용에 대한 웹기반 실시간 모니터링 시스템 운영 및 전력사용량 분석
이무열
,
심소정
,
김은정
외 1명
생물환경조절학회지
2022
.10
스마트팜 토마토 수확시간 예측: 머신러닝과 딥러닝 접근법의 비교
김지훈
,
권숙희
,
하일도
외 1명
한국데이터정보과학회지
2022
.03
환경 데이터를 활용한 온실형 스마트팜에서 센서 이상 탐지 시스템
이철원
,
안수용
,
김재영
외 1명
한국데이터정보과학회지
2021
.11
머신러닝 알고리즘을 이용한 온실 딸기 생산량 예측
김나은
,
한희선
,
아룰모지엘렌체쟌
외 3명
생물환경조절학회지
2022
.01
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-567-001345335