강화학습 기반의 온실 내 환기 제어 시스템 개발 = Development of Greenhouse Ventilation System based on Reinforcement Learning
저자
이윤홍 ( Yoon-hong Yi ) ; 김학진 ( Hak-jin Kim ) ; 김주신 ( Joo-shin Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
95-95(1쪽)
제공처
온실 내부 온도는 태양의 고도 상승에 따라 급격하게 상승하고 이러한 온도의 상승은 작물 성장에 피해를 입힐 수 있기에 온실의 냉방에 있어 환기는 아주 중요한 요소이다. 온실에서 일반적으로 환기 시스템, 즉 측창 및 천창을 제어할 때 P-band 제어 방식을 사용한다. P-band 제어는 내부온도와 환기온도의 차이에 비례하여 창의 개폐정도를 비례적으로 제어하는 온실에서 가장 널리 사용되는 방식이다. 그러나 P-band 제어는 밴드 설정 온도가 고정 값이고, 사용자의 경험에 의해 그 값을 변경해야 한다는 단점이 있다. 이로 인해 주변환경 변화에 대응하여 능동적으로 제어를 수행하지 못하여 정밀한 온도 제어가 어려워지고 작물에 피해를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 강화학습을 통해 외부환경 변화에 대응하는 최적의 환기 제어 시스템 개발을 목표로 하고 있다. 실험 장소는 수원에 위치한 서울대학교 부속 농장의 5x14m2 규모의 요인 실험 온실에서 실험이 진행되었고 대상 작물은 방울토마토를 선정하였다. 방울토마토의 적정 생육온도를 기반으로 시간대별 목표 온도 값을 최저 15℃, 최대 25℃로 설정하였다. 온실 내외부로 설치된 외부기상대와 내부 온습도 센서로부터 얻어진 데이터가 강화학습 알고리즘이 적용된 메인 PC로 보내진다. 센서로부터 얻은 온도 데이터를 기반으로 목표 온도 값과의 차이를 계산하여 그 차이를 최소화할수록 알고리즘 상으로 더 많은 보상을 얻게 하고 최종적으로 그 보상의 예측 값을 극대화 시키는 방향으로 측창제어를 함으로써 목표 온도 값을 추종하게 된다. 강화 학습 기반의 환기 제어 시스템 개발을 통해 외부기상의 변화에 대응이 어려웠던 기존의 제어와 달리 계속해서 주변 환경과의 상호작용 및 학습을 통해 더 정밀하게 목표 온도를 추종 할 것으로 예상된다.
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