데이터 특성에 따른 기계학습기반 온실 내부 환경 예측 모델개발 = Development of greenhouse interior environment prediction model based on machine learning according to data characteristics
저자
오광철 ( Kwang Cheol Oh ) ; 김석준 ( Seokjun Kim ) ; 박선용 ( Sunyong Park ) ; 조라훈 ( Lahoon Cho ) ; 전영광 ( Young Kwang Jeon ) ; 이충건 ( Chunggeon Lee ) ; 김대현 ( Daehyun Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
117-117(1쪽)
제공처
전 세계적으로 효율적인 농작물 생산 위하여 농업 자동화 및 전문화에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 특히 시설농업은 실시간 생육환경 제어를 통한 농작물 생산효율 향상을 목표로 수행되고 있다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 온실 내부 환경변화에 대한 정확하고 정밀한 예측기법이 요구된다. 기존의 시뮬레이션 기법을 활용한 예측 방법은 온실 시스템의 가외 변인(Extraneous variable)인 태양광, 외기 온·습도 및 생장 작물의 특성 등으로 인하여 분석의 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 빅데이터를 기반으로 한 인공지능(Artificial intelligence, AI)기술을 활용한 온실 내부 환경 예측을 수행하고자 한다. 기계학습 모델은 데이터수집, 특성분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습 방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 인공지능 회기모델 중 가장 널리 활용되고 있는 LSTM(Long short term memory) 알고리즘을 통하여 분석이 이루어졌으며, Grid Search Mathod를 통하여 초매개변수 최적화가 수행되었다. 또한 데이터 특성에 따라 변화되는 모델 특성 분석이 수행되었으며 외부 온·습도, 일사량을 기반으로 모델개발이 이루어졌다. 분석 결과 본연구의 온실 시스템에서는 최소 14일간의 데이터가 요구됨이 도출되었으며 평균 모델 성능은 r2: 0.92 RMSE : 2.14 로 도출됐다. 본연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용한 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실 데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델의 예보단계로의 개선을 통한 온실 내부 환경 최적제어를 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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