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농경지 휴경면적 예측력에 대한 모형 간 비교 연구 (A Study on the Inter-Model Comparison of the Predictive Power for Idle Area of Farmland)

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최초등록일 2025.03.11 최종저작일 2021.08
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농경지 휴경면적 예측력에 대한 모형 간 비교 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국산학기술학회
    · 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 22권 / 8호 / 226 ~ 232페이지
    · 저자명 : 임청룡, 이항아, 최돈우

    초록

    이 연구에서는 지역단위 농지 휴경면적 예측모형을 개발하기 위해 토양DB, 농업총조사 원자료, 기상DB 등으로 구성된 농업빅데이터를 활용하였다. 분석모형을 구축함에 있어서 휴경면적에 영향을 미치는 변수들을 활용하여 다수의 휴경면적 예측모형을 구축 및 추정하였으며 분석과정은 총 3단계로 구분할 수 있다. 1단계는 통계분석 분야에서 광범위하게 쓰이고 있는 기초적인 기본모형에 해당하는 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 서포트벡터머신 등 기법을 활용하였고, 2단계로는 예측분야에 있어서 1단계보다 이론적으로 개선된 머신러닝기법 중 앙상블모형인 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 등 모형들을 활용하였으며, 3단계에서는 자체적으로 모형 예측력을 개선할 수 있는 딥러닝기법 중 심층신경망을 활용하였다. 휴경면적에 대한 여러 예측모형 추정결과를 보다 객관적으로 비교하기 위해 분석으로부터 도출된 평균오차제곱을 기준으로 모형 간 예측력을 비교하여 최적 모형을 선택하였다. 비교 결과 2단계 모형들이 1단계 모형들에 비해 예측력이 보다 우수하고, 3단계 모형이 2단계 모형에 비해 예측력이 더 좋은 것을 확인하였다. 이러한 분석결과는 휴경면적 객관적 예측 및 휴경면적 효율적 활용에 있어서 참고자료로 활용될 것으로 여겨진다.

    영어초록

    In this study, agricultural big data composed of soil databases, agricultural census raw data, and meteorological databases were utilized in constructing a prediction model for estimating regional idle farmland areas. In constructing the analysis model, several models for predicting the idle area were constructed and estimated by utilizing the variables affecting this area. The analysis process can be divided into three stages. In the first stage, basic models such as regression analysis, decision trees, artificial neural networks, and support vector machines were used. In the second stage, ensemble models such as bagging, boosting, and the random forest model were used, and in the third stage, a deep neural network was used based on deep learning techniques. The optimal model was selected by comparing the predictive power between models based on the mean square error derived using the estimation results of several models. It was confirmed that the second stage models had better predictive power than the first stage models and that the third stage model had better predictive power than the second stage models. This analysis is expected to be used as a reference in the objective prediction of idle farmland areas and the efficient use of this area.

    참고자료

    · 없음
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