퍼지추론기반 어류 지능형 자동급이 시스템 = Intelligent automatic feeding system for fish based on fuzzy inference
저자
발행사항
무안 : 목포대학교 산업기술대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 목포대학교 산업기술대학원 : 컴퓨터공학과 컴퓨터공학전공 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
전라남도
형태사항
; 26 cm
일반주기명
지도교수: 최한석
UCI식별코드
I804:46002-000000022964
소장기관
본 논문에서는 현재 우리나라 해안가 및 육상에 존재하는 수많은 양식장이 안고 있는 각각의 문제점들 중 양식기술의 필수 요소인 사료의 급이 방법에 대하여 퍼지추론을 이용하여 효율적이고 효과적인 급이 방법을 제안하고자 한다.
현재 활용되어지고 있는 사료 급이 장치는 정해진 시간과 일정량의 사료를 시간에 맞춰서 공급하는 형태로써 어류의 상태 및 수조환경을 크게 고려하지 않은 상황에서 이루어지고 있으며, 수조에 급이 된 사료의 잔류량에 대한 예측불가로 인한 수질오염을 부추기고 있고, 갈수록 고령화되어지고 있는 급이 인력의 양상을 감안할 때 환경적 요인, 경제적 요인을 감안 하면 개선이 필요한 상태이다.
이러한 문제점들을 개선하기 위하여 어류의 활동상태, 온도, 용존산소량, 개체무게를 기초 자료로 한 퍼지추론을 생성하고 이를 활용하여 급이 방식의 개선을 통하여 효율적인 자동 급이 방식을 만들어 방향을 개선하고자 한다.
본 연구에서 제안한 2가지 퍼지 추론 및 ANFIS 추론 모델을 통한 실험 결과, 급이량은 각각 7.91%, 12.79%가 개선 된 결과를 확인할 수 있었다.
좀 더 다양한 어종의 양식장 데이터를 활용한 실험 및 실제 급이량을 적용하고 연구하여 쾌적한 양식장에 최적의 자동급이가 이루어질 수 있는 날을 기대 해 본다.
This paper intends to propose an efficient and effective method using fuzzy reasoning about the feeding method of feed, which is an essential element of aquaculture technology, among the problems of numerous farms present on the coastal and land in Korea.
The feed feeding device currently being used is a form that supplies a certain amount of feed at a fixed time and in time, and is carried out in a situation where the condition of fish and the aquarium environment are not greatly considered, and the residual amount of feed fed to the tank Water pollution is being promoted due to unpredictability in Korea, and improvement is in need in consideration of environmental and economic factors in view of the increasingly aging feeder.
In order to improve these problems, a fuzzy inference based on fish activity status, temperature, dissolved oxygen, and individual weight is generated and utilized to improve the feeding method to improve the direction by creating an efficient automatic feeding method. .
As a result of the experiment through the two fuzzy inference and ANFIS inference models proposed in this study, it was confirmed that the feeding amount was improved by 7.91% and 12.79%, respectively.
We look forward to the day when the optimal automatic feeding can be achieved in a pleasant farm by applying and researching experiments using data from aquaculture farms of more diverse fish species and actual feeding rates.
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