RNN과 기상인자를 활용한 농경지 지중온도 예측모델 개발 = Development of Soil temperature prediction model for Field using RNN and weather factors
저자
김대현 ( Daehyun Kim ) ; 황인호 ( Inho Hwang ) ; 이중용 ( Joong Yong Rhee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
373-373(1쪽)
제공처
지온은 식물이 뿌리로 흡수되는 비료에 영향을 미치며, 작물마다 고유의 생육적정 온도가 있기 때문에 작물의 생장에 중요한 역할을 한다. 따라서 작물의 생산성을 높이기 위해서는, 깊이에 따른 지온을 예측하고 이에 따라 알맞게 대처해야할 필요가 있다.
본 연구는 지상의 기상정보를 이용하여 토양의 깊이별 온도를 예측하는 방법을 개발하기 위한 것으로, 해당 분석 방법을 확립하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 여러 가지 인공지능 기술이 검토되고 있으나, 우선적으로 시계열 분석에 널리 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 기상인자로는 기온, 습도, 일사량, 풍향, 풍속의 다섯 종류를 활용하였으며, 이를 통해 지온을 예측하고자하는 지역의 10cm, 20cm, 30cm 세 군데 깊이에서의 지온을 예측하였다. 이를 위한 학습 모델을 설계하기 위해, 여덟 군데의 공공기상대에서 수집한 3년간의 기상데이터와 지온데이터를 같이 활용하였다. 최종적으로, RNN을 활용하여 만들어진 학습 모델을 기반으로, 예측 목표 지역에서 얻어진 8개월간의 실측값과 모델에서 예측한 값 간의 RMSE 값을 산출하여 예측 모델의 정확도를 평가하였다. 분석 결과, 토양 깊이 별 예측값과 실측값 간의 RMSE 값은 각각 10cm 3.37℃, 20cm 2.45℃, 30cm 2.94℃로 다소 높게 나타났다. 따라서 추후 연구에서는 보다 많은 공공기상대에서의 데이터를 활용하고, 더욱 최적화된 RNN 모델을 개선, 설계 및 활용하여 더욱 정확한 예측이 가능할 것이다.
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