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의사결정트리 기법을 이용한 파프리카용 스마트팜 전문가 시스템
Smart Farm Expert System for Paprika using Decision Tree Technique 원문보기

한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회, 2018 Oct. 18, 2018년, pp.373 - 376  

정혜선 (동의대학교) ,  이인용 (오토이노텍) ,  임중선 (동의대학교)

초록
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기존의 파프리카 스마트팜 시스템의 경우 여러 센서 값을 기준 값에 추종하도록 설정 되어 있기 때문에 다른 외란의 값이 들어오면 시스템이 최적의 판단을 하지 못하는 경우가 많아 파프리카 생장에 유해한 경우가 발생한다. 이를 의사결정 나무 기법을 활용하여 파프리카 스마트팜용 전문가 시스템을 설계하여 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 농민의 경험치와 유사한 의사결정 구조를 가진 제어 알고리즘을 구축한다. 현재의 스마트팜 제어시스템의 경우 농민이 설정해둔 기준 값에 센서 값들을 추종하도록 시스템화 되어 있기 때문에 주변 환경의 외란에 대한 사용자의 개입이 필수적이다. 파프리카 스마트팜 장비를 제어하기 전 여러 환경 요소 중 가장 영향력을 미치는 것을 선정한 후 농민들의 경험치와 표준 의사결정 기준이 반영된 복합 환경제어를 위한 전문가 시스템을 모델링하였다. 설계된 모델은 내외부 환경 데이터에 의해 학습된 의사결정트리 기반의 파프리카용 전문가시스템으로 서, 사용자의 간섭을 최소화한 제어기를 설계할 수 있도록 지원한다. 이번 연구를 통해 여러 데이터를 복합 시키면서 각 환경 요소들이 상호관계를 갖고 있으며, 나아가 여러 주변 환경 요소들이 생장에 영향을 미치고 있기에 전문가용 파프리카 스마트팜을 만들 때 표준이 될 수 있는 제어 알고리즘이 될 것으로 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Traditional paprika smart farm systems are often harmful to paprika growth because they are set to follow the values of several sensors to the reference value, so the system is often unable to make optimal judgement. Using decision tree techniques, the expert system for the paprika smart farm is des...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 의사결정트리를 이용한 전문가시스템을 활용하여 파프리카 스마트팜의 최적환경 모델을 도출하고 이를 검증해 본다.
  • 온도, 습도, 광량 등의 환경정보를 모은 빅데이터를 통해 최적의 생육조건을 찾고 그에 따른 최적 환경을 유지함으로써, 생산성 증대와 생산비 절감 및 작물의 품질 제고가 스마트팜의 목적이 되었다.
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