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학술저널
저자정보
유신성 (전북대학교) 최기쁨 (전북대학교) 명현 (전북대학교) 오효정 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제6호(JKIIT, Vol.18, No.6)
발행연도
2020.6
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.6.1

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병해충은 발병 전 예방 위주 관리가 필요하며, 최근 병해충과 토양의 상관성이 입증되면서 기존 연구와 다른 새로운 예측모델의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous) 공공빅데이터 기반 농장별 병해충 예측모델을 제안한다. 이 모델은 기존 ‘진단’ 위주의 연구가 아닌 ‘예측’을 중심으로 하며, 기상 정보뿐만 아니라 전국 농경지 정보 및 토양, 병해충 정보 등 다양한 빅데이터를 수집 · 정제하여 약 370만 데이터를 활용하였다. 특히 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 병해충 예측에 효과적인 자질만 선별하여 병해충 발생 여부 및 발생 병해충을 예측하였다. 제안된 방법은 최종적으로 병해충 종합관리(IPM; Integrated Pest Management)를 사용하여 ‘상생형’ 병해충 예측 및 방제 시스템을 위한 사전 연구로 활용될 것이다.
#public big data #pest prediction #farm-map #machine learning #IPM(integrated pest management)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 팜맵기반 병해충 예측 시스템
Ⅳ. 병해충 예측 모델 학습
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Yong-Hwan Lee / 2012 / Focus-National Pest Management System-One-stop Treatment of Pest Prediction, Prediction and Diagnosis / Life and Agrochemicals 277:22~25 google schola R. Kasten Dumroese / 2012 / Review of Forest Nursery Pests / Native Plants Joural 13(3):16~19 google schola Chang-Gil Kim / 2014 / Evaluation of Soil nourishment Management Policy in Korea :1~105 google schola 김충회 / 2002 / 국내 토양병해 발생현황과 종합 관리방안 / 식물병 연구 8(3):146~161 google schola Eun-woo Park / 2013 / Strategic approach for crop management R&D in the context of climate change :1~76 google schola

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