CNN 기반 엽채류 엽면적 예측 및 온실 환경 내 증발산 모델 적용성 평가 = Evaluating Evapotranspiration models using CNN-based Leaf Area Prediction of Leafy Vegetables in Greenhouse Environments
저자
최영배 ( Young-bae Choi ) ; 이인복 ( In-bok Lee ) ; 조정화 ( Jeong-hwa Cho ) ; 정효혁 ( Hyo-hyeog Jeong ) ; 강솔뫼 ( Sol-moe Kang ) ; 김다인 ( Da-in Kim ) ; 조윤우 ( Yun-woo Cho )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
137-137(1쪽)
제공처
시설원예는 전통적인 노지재배와 비교하여 효율적인 생산방법을 통하여 에너지 사용효율(EUE) 및 물 사용 효율(WUE)을 증대시키고 수확량 및 작물 품질을 향상시킬 수 있다. 특히, 이러한 효율성을 달성하기 위하여 작물의 증산 작용을 관리하는 것은 매우 중요하다. 그러나 작물의 증산을 직접 측정하는 것은 환경의 편차, 비용 문제 등으로 인하여 제한적이다. 이에 따라 온실 환경데이터 및 기상데이터를 이용한 다양한 경험적, 물리적 기반의 증발산 모델이 개발되었다. 일반적으로 작물의 증발산을 추정하기 위하여 공기 온도, 습도, 일사량, 기공저항 및 엽면적 등의 측정데이터와 사전 지식이 필요하다. 대부분의 기상 데이터는 온실 내 센서를 통하여 측정할 수 있지만, 엽면적의 경우 일반적으로 파괴적으로 조사하여 측정하므로 이를 연속 측정하는 것은 매우 제한적이다. 따라서, 본 연구는 합성곱 신경망(CNN) 을 이용하여 엽면적을 추정하는 모델을 개발하고자 하였다. 또한, 개발한 CNN 추정 엽면적을 다양한 증산모델에 적용하여, 온실 내 환경에서 CNN 추정 엽면적의 적용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 현장 실험은 대전광역시의 한국 기계연구원(36°23'N, 127°21'E)에서 수행되었다. 작물의 이미지는 10분 간격으로 촬영되었으며, 작물의 증발산 및 공기 온도, 습도, 일사량, 풍속 등 기상데이터는 1분 간격으로 측정되었다. 또한, 5일 간격으로 파괴조사를 통하여 8개체의 엽면적을 측정하여 평균을 통해 이미지 라벨링 작업을 수행하였다. 실험 결과, U-net 기반 CNN 모델은 데이터 전처리와 최적화 과정을 통하여 R<sup>2</sup>: 0.9986, RMSE (㎡/㎡): 0.0547, MAPE(%): 4.54 로 높은 추정치를 보였다. CNN 모델을 5가지의 증산모델에 적용한 결과, 모든 증산모델에서 실제 측정한 엽면적을 사용한 경우와 추정 엽면적을 사용한 모델의 상관관계가 매우 높게 나타나 높은 적용성을 보였다(R<sup>2</sup>>0.99). 개발된 모델을 응용하여, 온실 내 이미지센서와 기상센서만을 이용하여 온실 내 증발산을 예측하고, 이를 통한 온실 관수, 환경 등의 통합 ICT 제어 및 디지털트윈 모델에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)