PredFeed Net: 먹이 배급의 자동화를 위한 GRU 기반 먹이 배급량 예측 모델 (PredFeed Net: GRU-based feed ration prediction model for automation of feed rationing)

서지정보

· 발행기관 : 한국인터넷정보학회
· 수록지 정보 : 인터넷정보학회논문지 / 25권 / 2호 / 49 ~ 55페이지
· 저자명 : 심규정, 손수락, 정이나

초록

본 논문은 물고기 양식 전문가의 먹이 배급을 모방하는 신경망 모델인 PredFeed Net을 제안한다. PredFeed Net은 기존의 먹이배급 자동화 시스템과 달리, 전문가의 먹이 배급 패턴을 학습하는 방식으로 먹이 배급량을 예측한다. 이는 실제 수조에서 환경에 따른 먹이 배급 변수를 바꾸며 실험할 필요 없이, 기존의 환경 데이터와 먹이 배급 전문가의 먹이 배급 기록만으로 학습이 가능하다는이점이 있다. 학습이 완료된 PredFeed Net은 현재 환경이나 어류의 상태를 통해 다음 먹이 배급량을 예측한다. 먹이 배급량 예측은먹이 배급 자동화에 필요한 요소이며, 먹이 배급 자동화는 스마트 양식업이나 아쿠아포닉스 시스템 같은 최신 양식어업에 발전에 기여한다.

영어초록

This paper proposes PredFeed Net, a neural network model that mimics the food distribution of fish farming experts. Unlike existing food distribution automation systems, PredFeed Net predicts food distribution by learning the food distribution patterns of experts. This has the advantage of being able to learn using only existing environmental data and food distribution records from food distribution experts, without the need to experiment by changing food distribution variables according to the environment in an actual aquarium.
After completing training, PredFeed Net predicts the next food ration based on the current environment or fish condition. Prediction of feed ration is a necessary element for automating feed ration, and feed ration automation contributes to the development of modern fish farming such as smart aquaculture and aquaponics systems.

참고자료

· 없음