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노희선(Heesun Noh),이윤숙(Yoonsuk Lee) 융복합지식학회 2020 융복합지식학회논문지 Vol.8 No.3
스마트팜의 빠른 확산과 더불어 스마트팜으로부터 작물의 생육·환경데이터가 수집되고 있다. 작물의 생산성 및 질 향상을 통한 농업소득 증가를 위해서 스마트팜 생육·환경데이터를 분석하여 추정된 수치를 활용할 수 있는 기반을 만드는 것은 중요하다. 본 연구에서는 스마트팜으로부터 수집된 과도기적인 생육데이터를 사용하여 생육변수와 토마토 수확량에 대한 연관성을 분석하였다. 회귀분석으로부터 정확한 계수를 추정하기 위해 2단계의 분석과정을 거쳤다. 먼저 다양한 생육변수와 토마토 수확량의 연관성을 분석하기 위해 다중회귀분석 모델을 사용하였다. 변수 사이의 상관관계가 높은 생육변수의 특성으로 다중회귀분석 모델을 사용할 경우 다중공선성(Multicollinearity) 문제를 일으킬 수 있는 문제점을 고려하였다. 분산팽창지수(Variance inflation factor)를 적용하여 다중공선성을 조사하고, 이를 해결하기 위해 능형회귀분석(Ridge regression) 모델을 적용하여 회귀계수를 추정하였다. 분석결과 토마토 수확량에 유의한 영향을 미치는 변수는 초장, 생장길이, 엽수, 엽길이, 줄기굵기와 하방높이였다. 특히 줄기굵기의 변화는 토마토 수확량 증가에 다른 생육변수들과 비교해 높은 영향을 미쳤고, 엽길이의 변화는 토마토 수확량 감소에 높은 영향을 미치는 것을 발견할 수 있었다. The analyses and applications of growth and environmental data collected from smart farms play an important role in future agriculture industry. In order to estimate the accurate coefficients from regression model, the analyses were processed in two steps. First, a multivariate regression model was used to estimate the effects of various growth variables on tomato yield. However the coefficients from multivariate regression could suffer from multicollinearity because growth variables are highly correlated to each other. In order to solve this problem, we investigated the multicollinearity by applying the variance inflation factor. Then we applied a ridge regression model that reduces variance inflation to estimate accurate coefficients. According to the results, the variables affecting tomato yield were first length of growth point, growth length, number of leaves, length of leaf, thickness of stem and height of buds stock. In particular, the change in thickness of stem had a high effect on the increases in tomato yield compared to other variables. The change in the length of a leaf highly influenced on the deceases in tomato yield.