밭작물 토양에서 정밀 관배수를 위한 머신러닝을 이용한 토양 온도 예측 모델 개발 = Development of temperature prediction model at upland soil using machine learning for precision irrigation and drainage
저자
김효성 ( Hyosung Kim ) ; 김종순 ( Jongsoon Kim ) ; 정기열 ( Ki-yeol Jung ) ; 송지수 ( Jisu Song ) ; 정은지 ( Eunji Jeong ) ; 황현정 ( Hyunjung Hwang )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
251-251(1쪽)
제공처
토양의 온도는 토양의 함수율, 유기물 함량, 미생물의 활동 등 물리적, 화학적, 생물학적 요소에 큰 영향을 미치는 요인이다. 특히 관수와 배수는 밭작물의 생육에 매우 중요하며 토양의 온도와 매우 밀접하다. 따라서 밭작물의 정밀 관배수를 위하여 정확한 토양의 온도 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Python의 머신러닝 회귀분석 알고리즘인 선형회귀(LR), 의사결정나무(DTR), 랜덤포레스트(RFR), 서포트 벡터 머신(SVR)을 활용하였다. 콩을 사양질 토양에서 무관개 조건에서 재배하여 생육 기간(6월 하순부터 10월 중순) 동안 토양의 깊이(10cm~40cm)별로 함수율과 온도를 측정하였다. 기상 측정 장치를 이용하여 외기 온도, 습도, 강우량, 일사량도 측정하였다. 토양의 함수율과 기상 데이터를 머신러닝 프로그램의 입력값으로 사용하여 토양의 온도를 예측하였다. 모델의 성능 최적화를 위해 GridSearchCV 패키지를 이용하여 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아내어 데이터 학습을 진행하였다. 각 모델의 RMSE와 R²를 비교하여 추정성능을 비교하였다. LR, DTR, RFR, SVR의 RMSE는 각각 1.838, 1.543, 1.277, 1.342의 값을 보였으며 R²는 각각 0.837, 0.895, 0.928, 0.919의 값을 보였다. RFR은 RMSE의 값이 가장 낮고 R²가 가장 크게 나타나고 있다. RFR은 다수의 결정나무를 통해 학습하여 다른 기법보다 정확하게 예측하고 있다. 토양의 깊이가 깊어질수록 토양의 온도 변화가 적게 나타났고, 외기 온도에 대한 영향도 감소하고 있었다. 전체적으로 토양의 함수율이 증가하면 토양의 온도는 감소하고 있다. 머신러닝을 이용한 토양의 온도 예측은 정밀 관배수를 위한 제어시스템에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
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