LSTM 신경망 기반 온실 내 온습도 센서 항상성 평가 방법 연구 = A study on the homeostasis evaluation method of temperature and humidity sensor in greenhouse based on LSTM neural network
저자
주우혁 ( Woohyeok Ju ) ; 이정규 ( Jungkyu Lee ) ; 최승욱 ( Seungwook Choi ) ; 이동훈 ( Donghoon Lee )
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2021
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학술저널
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200-200(1쪽)
제공처
2019년 발표한 농림수산식품부의 자료에 따르면 2013년 이전 345 ha에 불과하던 스마트팜 보급률은 2019년 7,167 ha로 급격하게 증가하였으며 28.6%의 영농 효율성 증대로 인한 경제적 효과 상승이 이루어졌다. 다만 스마트팜 보급이 확산되면서 ICT장비 등의 고장 및 오작동에 의한 신뢰성 결여의 문제가 나타나면서 스마트팜 확산의 장애요인으로 나타나고 있다. 복합환경제어시스템에 의존하는 스마트팜의 특성상 구동부, 센서부의 오작동은 작물 생산성에 치명적인 손실을 유발할 수 있기 때문에 이상 징후를 감지 또는 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 온·습도 센서의 항상성 평가 방안에 대해 연구를 수행하였다.
본 연구에서 사용한 온·습도 센서(HDC1080, Texas Instruments, USA)는 14bit의 분해능을 가진 ADC를 통해 온·습도 데이터를 디지털 값으로 변환시키며 I2C 통신을 통해 데이터를 획득할 수 있다. 이 센서는 온도 -40∼165℃, 습도 0~100% 까지 측정이 가능하며 온도 ±0.2℃, 습도 ±2%의 오차를 가지고 있다. 센서의 항상성 평가를 위한 LSTM(Long short-term memory) 신경망은 수치 해석 프로그램(Matlab 2019a, MathWorks, US)을 이용하여 구현하였다. 구현한 LSTM 신경망을 이용하여 온·습도 데이터를 학습시켜 예측 모델을 개발하였다. 성능평가를 위해 하나의 센서로 학습한 예측모델을 다른 위치에 있는 센서에 적용하여 예측 성능을 비교하였다.
하나의 센서를 이용하여 주변의 센서를 예측하였을 경우 R2가 최소 0.9144에서 최대 0.9865의 예측 성능을 보여주었다. 실험을 통하여 서로 다른 위치에 있는 센서들을 이용하여 한 지점의 온·습도 예측이 가능하다는 것을 확인할 수 있었고 이를 기반으로 데이터의 이상 감지를 수행해 센서의 항상성을 평가할 수 있을 것이다. 이를 초단말 시스템과 연동하게 된다면 현장에서 실시간으로 오작동 및 고장여부에 대한 진단이 가능할 것으로 예상한다. 또한 지속된 오작동 주기 및 output range 페턴을 감지하게 되는 경우 딥러닝을 통해 학습하여 고장의 징후를 포착하는 진단이 가능해져 결과적으로 RUL(Remaining Useful Life)의 예측이 가능 할 것으로 기대된다.
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