기계학습 모델을 이용한 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수 생산량 피해량 (Calculation of Dry Matter Yield Damage of Whole Crop Maize in Accordance with Abnormal Climate Using Machine Learning Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국초지조사료학회
· 수록지 정보 : 한국초지조사료학회지 / 41권 / 4호 / 287 ~ 294페이지
· 저자명 : 조현욱, 김민규, 김지융, 조무환, 김문주, 이수안, 김경대, 김병완, 성경일

초록

본 연구는 기계학습을 통한 수량예측모델을 이용하여 이상기상에 따른 WCM의 DMY 피해량을 산출하기 위한 목적으로 수행하였다. 수량예측모델은 WCM 데이터 및 기상 데이터를 수집후 가공하여 8가지 기계학습을 통해 제작하였으며 실험지역은 경기도로 선정하였다. 수량예측모델은 기계학습 기법 중 정확성이가장 높은 DeepCrossing (R2=0.5442, RMSE=0.1769) 기법을 통해 제작하였다. 피해량은 정상기상 및 이상기상의 DMY 예측값간 차이로 산출하였다. 정상기상에서 WCM의 DMY 예측값은지역에 따라 차이가 있으나 15,003~17,517 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 DMY 예측값은 지역 및 각 이상기상 수준에 따라 차이가 있었으며 각각14,947~17,571 kg/ha, 14,986~17,525 kg/ha 및 14,920~17,557kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서WCM의 피해량은 각각 –68~89 kg/ha, -17~17 kg/ha 및 –112~121 kg/ha 범위로 피해로 판단할 수 없는 수준이었다.
WCM의 정확한 피해량을 산출하기 위해서는 수량예측모델에 이용하는 이상기상 데이터 수의 증가가 필요하다

영어초록

The objective of this study was conducted to calculate the damage of whole crop maize in accordance with abnormal climate usingthe forage yield prediction model through machine learning. The forage yield prediction model was developed through 8 machinelearning by processing after collecting whole crop maize and climate data, and the experimental area was selected as Gyeonggi-do.
The forage yield prediction model was developed using the DeepCrossing (R2=0.5442, RMSE=0.1769) technique of the highestaccuracy among machine learning techniques. The damage was calculated as the difference between the predicted dry matter yield ofnormal and abnormal climate. In normal climate, the predicted dry matter yield varies depending on the region, it was found in therange of 15,003~17,517 kg/ha. In abnormal temperature, precipitation, and wind speed, the predicted dry matter yield differedaccording to region and abnormal climate level, and ranged from 14,947 to 17,571, 14,986 to 17,525, and 14,920 to 17,557 kg/ha,respectively. In abnormal temperature, precipitation, and wind speed, the damage was in the range of -68 to 89 kg/ha, -17 to 17kg/ha, and -112 to 121 kg/ha, respectively, which could not be judged as damage. In order to accurately calculate the damage ofwhole crop maize need to increase the number of abnormal climate data used in the forage yield prediction model.

참고자료

· 없음