다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 이용한 노지 밭작물 캐노피 온도 예측 연구 = Multi Layer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network Model and Its Implementation to Predict Canopy Temperature of Field Crops
저자
김민영 ; ( Susan O’shaugnessy ) ; ( Paul Colaizzi ) ; 최용훈 ; 전종길 ; 김영진 ; ( Minyoung Kim ) ; ( Susan O’shaugnessy ) ; ( Paul Colaizzi ) ; ( Yonghun Choi ) ; ( Jong-gil Jeon ) ; ( Young-jin Kim )
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학술지명
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발행연도
2018
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
237-237(1쪽)
제공처
작물의 광합성과 증산 작용을 원활하게 하기 위해서는 온습도, 태양광, 이산화탄소 농도 등 외기 환경요인을 최적화하며, 뿌리가 양·수분 흡수를 잘 할 수 있는 적정 근권 토양수분환경을 조성해주어야 한다. 작물 수분스트레스 진단을 위한 핵심적인 항목은 작물의 잎 표면온도, 즉 캐노피(외부) 온도인데, 토양, 대기, 작물 사이의 열 이동이 서로 연결되어 있고, 작물의 온도는 내부 자체 열 흐름뿐만 아니라 외부의 복사 태양열과 토양 반사열의 영향을 받기 때문에 규명하기가 쉽지 않다. 작물의 캐노피 온도를 정확하게 측정하는 방법은 고가의 장비가 필요로 하고, 작물의 생육시기에 따른 변화를 반영해주어야 하기 때문에 쉽지 않다. 뿐만 아니라 작물의 적정 재배를 위한 자동 물관리(관개)를 위해서는 예측기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 예측인자(캐노피 온도)와 예측변수(기상자료) 사이의 복잡한 비선형성을 고려하기 위해, 최근 많은 연구에서 다루고 있는 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 인공신경망을 활용하여 구명하였다. 2017년 6월부터 9월까지 미국 농업연구청 연구시험포장에서 노지 밭작물(옥수수등)을 대상으로 적외선 센서, 대기온습도 센서, 풍속계, 일사량측정센서를 이용해 입력변수(기상자료)와 출력변수(캐노피 온도)를 획득한 뒤, k-fold방식을 이용하여 최적의 시계열 입력변수를 선정하였다. 역전파 알고리즘(Backpropagation algorithm)을 이용하고, 시행착오법(trial-and-error)을 통해 훈련, 검증과 테스트 과정을 거쳐 최종 인공신경망 네트워크 구조가 선정되었으며, 예측과 실측 캐노피 온도값의 차이는 유사한 것으로 나타났다(R2=0.82~0.91).
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