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신경망 기반 저온 저장 중 양파의 품질변화 예측 기술 개발 기초 연구
김상연 ( Sang-yeon Kim ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisna ),박성민 ( Seongmin Park ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김응찬 ( Eungchan Kim ),박흔동 ( Heundong Park ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
양파는 국내 대표적인 저장 농산물 중 하나로, 저온 저장 환경에서 길게는 약 8개월간 보관하며 시장에 공급되는 것으로 알려져 있다. 하지만, 저장 중 각종 생리장해 및 부패의 영향으로 매년 30% 이상의 높은 저장 손실률을 기록하고 있어 보다 효율적인 저장관리기술의 개발이 필요한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 저장관리기술의 필수적인 요소기술로 활용될 수 있는 저온 저장 중 양파 품질의 실시간 예측 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해, 실제 산지유통센터와 유사한 모의 저장 환경을 설치하였으며, 내부에는 실시간 환경 정보를 수집하기 위한 모니터링 시스템을 구축하였다. 또한, 샘플링을 통한 주기적인 파괴실험을 수행하여 저장 기간 및 환경 변화에 따른 양파의 품질변화를 기록하였다. 이렇게 수집된 환경 및 품질 정보를 활용하여 신경망 기반의 저장 중 양파 품질 예측모델을 학습하였으며, 기존의 전통적인 방식과 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 개발된 기술을 통해 예측된 양파의 품질 정보는 향후 저장 환경 조건의 개선 및 적정 출하 시기 선정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
신경망 기반 저온 저장 중 양파의 품질변화 예측 기술 개발 기초 연구
김상연 ( Sang-yeon Kim ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisna ),박성민 ( Seongmin Park ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김응찬 ( Eungchan Kim ),박흔동 ( Heundong Park ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
양파는 국내 대표적인 저장 농산물 중 하나로, 저온 저장 환경에서 길게는 약 8개월간 보관하며 시장에 공급되는 것으로 알려져 있다. 하지만, 저장 중 각종 생리장해 및 부패의 영향으로 매년 30% 이상의 높은 저장 손실률을 기록하고 있어 보다 효율적인 저장관리기술의 개발이 필요한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 저장관리기술의 필수적인 요소기술로 활용될 수 있는 저온 저장 중 양파 품질의 실시간 예측 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해, 실제 산지유통센터와 유사한 모의 저장 환경을 설치하였으며, 내부에는 실시간 환경 정보를 수집하기 위한 모니터링 시스템을 구축하였다. 또한, 샘플링을 통한 주기적인 파괴실험을 수행하여 저장 기간 및 환경 변화에 따른 양파의 품질변화를 기록하였다. 이렇게 수집된 환경 및 품질 정보를 활용하여 신경망 기반의 저장 중 양파 품질 예측모델을 학습하였으며, 기존의 전통적인 방식과 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 개발된 기술을 통해 예측된 양파의 품질 정보는 향후 저장 환경 조건의 개선 및 적정 출하 시기 선정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.