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머신러닝 기반의 온실 제어를 위한 예측모델 개발 -
분야 공학 > 로봇
저자 김상엽 박경섭 이상민 허병문 류근호
발행기관 한국디지털콘텐츠학회
간행물정보 한국디지털콘텐츠학회 논문지 2018년, 한국디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호, 749page~756page(총8page)
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목차
부제 : Development of Prediction Model for Greenhouse Control based on Machine Learning
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
Ⅲ. 예측모델 구축
Ⅳ. 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
 
 
국문초록
본 연구는 머신러닝 기법을 이용한 온실 제어를 위한 예측모델을 개발하는 것이 목적이다. 시설원예연구소의 실험온실에서 측정된 데이터(2016년)를 사용하여 예측모델을 개발하였다. 모델의 예측성능 향상과 데이터의 신뢰성 확보를 위해 상관관계분석을 통해 데이터의 축소를 수행하였다. 데이터는 계절별 특성을 고려하여 봄, 여름, 가을 및 겨울로 나누어 구축하였다. 머신러닝 기반의 예측모델로 인공신경망, 순환신경망 및 다중회귀모델을 구축하고 비교분석을 통해 타당성을 평가하였다. 분석 결과에서, Selected dataset에서는 인공신경망 모델이 Full dataset에서는 다중회귀모델이 좋은 예측성능을 보였다.
 
 
영문초록
In this study, we developed a prediction model for greenhouse control using machine learning technique. The prediction model was developed using measured data (2016) on greenhouse in the Protected Horticulture Research Institute. In order to improve the predictive performance of model and to ensure the reliability of data, the dimension of the data was reduced by correlation analysis. The dataset were divided into spring, summer, autumn, and winter considering the seasonal characteristics. An artificial neural network, recurrent neural network, and multiple regression model were constructed as a machine leaning based prediction model and evaluated by comparative analysis with real dataset. As a result, ANN showed good performance in selected dataset, while MRM showed good performance in full dataset.
 
 
온실제어, 예측모델, 기계학습, 인공신경망, 순환신경망, Recurrent neural network, Artificial neural network, Greenhouse control, Machine learning, Prediction model
 
 
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