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초록·키워드
기존 작물모형은 미분가능하지 않아 매개변수 추정과 민감도 분석에 제약이 있었으며, 이를 극복하기 위해 많은 계산 비용이 소모되었다. 본 연구는 신경망의 역전파(backpropagation)에서 영감을 받아 미분가능 작물모형의 가능성을 탐색하고자, SIMPLE 작물모형을 Julia 언어로 재구현하고 Zygote.jl의 자동 미분 기법을 적용하였다. 이를 통해 매개변수와 구동변수에 대한 기울기를 효율적으로 계산하였으며, 기존 방식으로는 어려웠던 정밀한 수준의 국소 민감도 분석을 수행할 수 있었다. 미분 가능 작물모형은 효율적인 최적화 기법들의 적용 가능성과 기계학습 기반 신경망 모형과의 직접적인 통합 가능성도 제시하였다. 이러한 패러다임의 변화는 작물모형의 확장성과 적응성을 향상시키는 새로운 기회를 제공할 것으로 기대한다.
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