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저자정보
박진욱 (Catholic Kwandong University) 안희학 (Catholic Kwandong University) 이병관 (Catholic Kwandong University)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제11권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
521 - 530 (10page)

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본 논문에서 제안하는 “농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템”에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합 특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내·외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.
#ADS(Agriculture Decision-making System) #DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module) #Deep Learning #ICM(Information Collection Module) #soil and weather information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 농산물 생산성 향상을 위한
4. 성능 분석
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

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