LSTM 기반 스마트 팜 데이터를 활용한 파프리카 생산량 예측 모델 = Paprika production forecast model utilizing LSTM-based smart farm data
저자
발행사항
춘천 : 강원대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 강원대학교 대학원 : BIT의료융합학과간과정 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
강원특별자치도
형태사항
28 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 황인철
UCI식별코드
I804:42002-000000032092
소장기관
본 논문은 스마트 팜 대표 작물 중 파프리카의 온실 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 생산량 예측을 할 수 있는 모델을 제안한다. 스마트 팜 내 다양한 환경요인과 생육 상태에 따른 온실 내 환경 제어는 어려울뿐더러 이를 활용하여 생산량을 예측하는데 회귀식으로 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터의 결측치 처리 방식과 데이터 누적 처리에 따른 효율적인 입력 방식에 관점을 두어 연구를 진행하였고, LSTM(Long Short Memory)와 NN(Neural Network)를 병렬 처리하여 온실 데이터를 입력으로 받는 구조로 생산량을 예측할 수 있었다. 본 연구는 농촌진흥청과 강원도 농업 기술원의 파프리카 데이터와 측정 및 기준에 따라 데이터셋이 결정되었으며 모델의 회귀 평가 시 R2 기준 0.97의 성능을 보였다.
더보기In this paper, we provide a model that can predict the production volume using a deep learning model by utilizing the greenhouse data of paprika, which is a representative crop of smart farm. Greenhouse effect according to various environmental factors and growing conditions in the smart farm Not only is my environmental control difficult, but there is a limit to the regression equation that uses this to predict production. In this paper, we are proceeding with research focusing on the processing method of missing data and the efficient input method by accumulating data, and LSTM (Long Short Term Memory) and NN (Neural Network) are processed in parallel. Therefore, it was possible to predict the production volume in a structure that receives greenhouse effect data as input. In this study, the data set was determined based on the paprika data measured by the Rural Development Administration and the Gangwon-do Agricultural Technology Institute, and the performance of the R2 standard 0.97 at the time of regression evaluation of the model was shown.
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