단동형 온실 내의 온도변화 실시간 예측을 위한 CNN 기반 모델의 적용성 평가 = Validation Testing of CNN-based Model for Prediction of Future Temperature with Real Time Series Data in a Single-Span Greenhouse
저자
이윤홍 ( Yoon-hong Yi ) ; 정대현 ( Dae-hyun Jung ) ; 김주신 ( Joo-shin Kim ) ; 김학진 ( Hak-jin Kim )
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
151-151(1쪽)
제공처
온실을 제어함에 있어 온도 변화는 매우 중요한 지표이다. 하지만 온실 내부 환경은 여러 요인들이 복합적으로 얽혀있고, 비선형성을 띄기에 온실 내부 온도 변화를 알기란 쉽지 않다. 이렇게 사람들의 눈으로 확인하기 어려운 온실 내부 변화를 알기위해 온실 내외부 데이터를 활용한 인공지능 연구가 강력한 해결책을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 convolutional neural network (CNN)를 이용하여 온도 예측 모델을 형성하였다. 개발된 모델은 외부온도, 외부습도, 일사량, 풍향, 풍속, 내부온도, 내부습도, 내부 CO2 등 8가지 요인을 입력으로 사용하여, 30분, 1시간 뒤의 온실 내부 온도를 각각 예측하였다. 예측모델은 수원에 위치한 서울대학교 부속 농장의 단동형 비닐온실의 4월 9일에서 4월 29일까지 약 20일의 데이터를 사용하여 개발하였다. 이후 개발된 모델의 적용성 평가를 위해 학습에 쓰이지 않은 5월, 6월의 데이터를 사용하여 적용성 평가를 실시하였다. 실제 계측한 온도 값과의 비교를 통해 온도 예측 성능을 평가한 결과 30분, 1시간 뒤의 온도 예측에 대해 결정계수(R2)는 각각 0.94, 0.91이 나왔으며, root mean squared error (RMSE)는 각각 1.19℃, 1.16℃의 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 모델을 실험 온실에 적용하여 실시간으로 취득되는 데이터를 통해 온도예측을 실시하였고 그 예측 성능을 검토하였다. 추후 연구에서는 작동기의 제어이력 데이터를 추가 학습한다면 더욱 정밀한 온도예측이 가능할 것으로 예상된다.
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