이질 공공빅데이터 기반 농장별 맞춤 병해충 예측 모델 (Prediction Model of Pest According to Individual Farms Based on Heterogeneous Public Big Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 18권 / 6호 / 1 ~ 9페이지
· 저자명 : 유신성, 최기쁨, 명현, 오효정

초록

병해충은 발병 전 예방 위주 관리가 필요하며, 최근 병해충과 토양의 상관성이 입증되면서 기존 연구와 다른 새로운 예측모델의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous) 공공빅데이터 기반 농장별 병해충 예측모델을 제안한다. 이 모델은 기존 ‘진단’ 위주의 연구가 아닌 ‘예측’을 중심으로 하며, 기상 정보뿐만 아니라 전국 농경지 정보 및 토양, 병해충 정보 등 다양한 빅데이터를 수집·정제하여 약 370만 데이터를 활용하였다. 특히 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 병해충 예측에 효과적인 자질만 선별하여 병해충 발생 여부 및 발생 병해충을 예측하였다. 제안된 방법은 최종적으로 병해충 종합관리(IPM; Integrated Pest Management)를 사용하여 ‘상생형’ 병해충 예측 및 방제 시스템을 위한 사전 연구로 활용될 것이다.

영어초록

Pest managements are required preventive care before the outbreak. Recently, the correlation between pests and soil has been proved, and then it has beed increased the need for new predictive models different from existing studies. In this study, we propose prediction model of pest according to individual farms based on heterogeneous public big data. The model is focused on ‘prediction’ rather than existing ‘diagnosis’ research. In addition, we collected and refined information of various big data such as farmland, soil, pest historic records, as well as weather information, and finally utilized total of over 3.7 million data. Especially, the correlation of the collected factors was analyzed to select only the effective qualities for predicting pests. A two-step model was proposed for the prediction of pests in this study: The proposed model will be ultimately used as a preliminary study for the pest prediction and control system of ‘win-win’ using IPM(Integrated Pest Management).

참고자료

· 없음