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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경상국립대학교 |
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연구책임자 | 장민원 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014648 |
과제고유번호 | 1711145357 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 논.증발산량.물수지.머신러닝.스마트관개.Paddy.Evapotranspiration.Water balance.Machine learning.Smart irrigation. |
□ 연구개요
효율적인 농업용수 이용과 물관리 자동화를 꾀하는 미래 스마트관개시스템(Smart Irrigation System) 구현을 위한 기반 연구로서, 본 과제는 머신러닝 훈련자료 생산과 개발 모델 및 결과의 검증을 위한 장기 현장 관측망을 논벼 재배 필지에 설치·운영하였고, 이로부터 획득한 자료를 바탕으로 피처 (feature)와 레이블 (label) 구성에 따른 논물 수지 해석의 적정 머신러닝 알고리즘을 시험하였으며, 향후 현장 계측 지속에 따른 학습 자료의 누적에 따른 머신러닝 기반 논 물수지 해석 패키지를 만들어 물
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