공공기상 정보와 LSTM Network를 이용한 콩 재배 토양수분 예측 = Soil Moisture Prediction of Soybean Field Using Public Weather Data and LSTM Network
저자
박수환 ( Soo-hwan Park ) ; 김민지 ( Min-jee Kim ) ; 상완규 ( Wangyu Sang ) ; 임경재 ( Kyoung Jae Lim ) ; 모창연 ( Changyeun Mo )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
69-69(1쪽)
제공처
콩은 경제적으로 중요한 바이오 작물 중 하나로서 식품 및 동물 사료의 단백질과 오일의 주요 공급원으로 사용된다. 콩은 많은 양의 물을 요구하는 여름 식물로 콩을 재배하는데 있어 토양 수분의 예측은 콩의 성장과 밀접한 관계가 있다. 콩 생육에 요구되는 토양 수분을 예측하기 위해서는 다양한 환경 정보가 필요하며 이를 계측하는 환경센서들이 구비되어야 한다. 또한 환경 정보 획득 시스템 구축은 포장 규모에 따라 많은 비용이 소요될 수 있다. 이러한 구축비용 절감을 위해 공공기상 데이터의 활용이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 계측한 토양정보와 공공기상 정보를 이용하여 LSTM 기반 콩 재배 포장의 수분함량을 예측하는 것이다. 실험은 전라북도 완주군 이서면에 위치한 국립식량과학원의 시험 포장에서 수행하였다. 콩의 생장에 필요한 토양 온도 및 수분함량 데이터를 토양 센서(SDI-12, Sentek Drill & Drop Probes, Australia)를 설치하여 깊이별(10cm, 20cm, 30cm)로 2020년 7월 4일부터 2021년 10월 1일까지 10분 간격으로 획득하였다. 공공기상 데이터는 국립농업과학원에서 제공하는 기온, 습도, 강수량, 일사량 데이터를 이용하였으며 이를 이용하여 일사량과 고도를 이용하여 증발산량을 산정하였다. 10~30cm 토양 깊이의 표토에서 토양 수분, 토양 온도, 기상데이터 및 증발산량의 시계열 데이터를 이용하여 콩 재배의 토양 수분 예측을 위한 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 개발하였다. 10cm, 20cm, 30cm의 토양 온도 및 토양 수분 함량 중 토양 수분에 영향을 끼치는 인자 및 이들의 조합 특성을 구명하였다. 모델 성능의 평가하기 위한 지표로는 MSE(Mean Squared Error)값을 사용하였다. 콩의 토양 수분 예측 모델을 개발한 결과, 우수한 판별 정확도를 보였다. 본 연구결과는 공공데이터를 활용하여 최소한의 센서 구축비용으로 콩 재배 포장의 토양 수분함량 예측이 가능함을 보여준다.
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