KCI등재
시계열 예측 모델을 이용한 식물생장 환경에서의 LED 수명예측 방안 = LED Life Forecasting Method in Plant Growth Environment using Time-Series Forecasting Model
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발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
115-120(6쪽)
제공처
As interest in the smart farming market increases, various academic approaches arebeing attempted to predict the lifespan of LEDs that supply light for plant growth,but the experimental method is complicated and the time and cost are quiteexpensive, so it is difficult to apply to smart farm environment that requiresreal-time management. This paper shows the illuminance and PPFD(PhotosyntheticPhoton Flux Density) data necessary for plant growth using a spectrophotometerand uses the ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) model, which isone of the time series prediction approaches, to collect the data accumulated after acertain period of time in the future. By estimating the data of the LED, we proposea method to predict the lifespan of the LEDs with less time and cost. Finally, basedon the data calculated as an approximate equation representing the temporal changeof light output in the LED degradation model, the predicted data is compared andanalyzed using the ARIMA model.
더보기스마트팜 시장의 관심이 증가함에 따라 식물생장에 필요한 빛을 공급하는 LED의 수명예측을 위해 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 실험 방법이 복잡하고 소요 시간과 비용이상당히 높아 실시간 관리가 필요한 스마트팜 환경에 적용하기 어려운 문제를 가지고 있다.
본 논문은 분광조도계를 이용하여 식물생장에 필요한 조도와 광합성유효량 광량자속밀도 데이터를 수집하고 일정기간 이후 누적된 데이터를 시계열 예측 접근 방법 하나인 ARIMA(자동회귀누적이동평균) 모델을 활용하여 미래 시점의 데이터를 예상함으로써 적은 시간과 비용으로 LED의 수명을 예측할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로, LED 열화모델에서 광출력의 시간변화를 나타내는 근사식으로 산출한 데이터를 기반으로 ARIMA 모델을 활용하여 예측된 데이터를 비교 분석한다.
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