스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 위한 환경 데이터의 영향력 분석 (Influence Analysis of Environmental Data for the Smart Greenhouse Intelligent Inference Platform)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 23권 / 7호 / 87 ~ 95페이지
· 저자명 : 임종태, 최지현, 최환용, 정상준, 이서희, 황현중, RETITI DIOP EMANE CHRISTOPHER, 김윤아, 유재수

초록

최근 스마트 온실의 자동 제어가 중요하게 연구되고 있다. 스마트 온실의 자동 제어를 위해서는 최적의 환경을 정의하는 것이 중요하다. 하지만 스마트 온실 최적의 환경은 다양한 요인들에 의해 변경되기 때문에 이를 고려한 스마트 온실 제어 모델이 필요하다. 본 논문에서는 스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 위한 환경 데이터의 영향력 분석을 수행한다. 이를 위해 스마트 온실 자동 제어를 위한 스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 소개한다. 또한 기존 연구 분석을 통해 어떤 환경이 작물의 생장에 영향을 주는 요인으로 연구되었는지 분석한다. 분석된 내용을 바탕으로 스마트 온실 데이터와 기계학습 방법을 통해 작물 생장 예측 모델을 구축하고 각 환경에 대한 영향력을 평가한다. 평가 결과, 온도, 습도, CO2가 중요한 환경 변수로 분석되었으며 시계열 학습 방법들이 모델을 생성하는데 유용함을 확인했다.

영어초록

Recently, an automatic control of smart greenhouses have been studied importantly. To automatic control of smart grreenhouses, it is important that the definition of the suitable environment for crop’s growth. However, suitable environment is changed according to various reason. So, we need to consider the various environmental data to design the smart greenhouse control model. In this paper, we analyze the influence of environmental data for the smart greenhouse intelligent inference platform. First, we introduce the smart greenhouse intelligent inference platform. In addition, we analyze the existing researches to derive the environmental data which is used to predict the crop’s growth. We construct crop’s growth prediction models and evaluate their influence based on the derived environmental data. As a result, temperature, humidity, and CO2 were analyzed as important environmental variables, and it was confirmed that time series learning approaches were useful in constructing models.

참고자료

· 없음