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Influence Analysis of Environmental Data for the Growth of Paprika
Jongtae Lim,Hyuntae Lee,Seungwoo Cha,Jihyeon Choi,Hwanyong Choi,Sangjun Chung,Seoheui Lee,Hyunjung Hwang,Junhyuck Jang,Christopher RETITI DIOP EMANE,Yuna Kim,Kyoungsoo Bok,Jeonghyun Baek,Jaesoo Yoo 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 Vol.2022 No.12
Design of a Preprocessing Method of a Smart Greenhouse Data for Autonomous Machine Learning
Jongtae Lim,Sangjun Chung,Seoheui Lee,Hyunjung Hwang,RETITI DIOP EMANE Christopher,Junhyuck Jang,Nameyoung Kim,Yuna Kim,Dowoong Pyun,Youngho Oh,Dojin Choi,Kyoungsoo Bok,Jaesoo Yoo 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 Vol.2021 No.12
스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 위한 환경 데이터의 영향력 분석
임종태(Jongtae Lim),최지현(Jihyeon Choi),최환용(Hwanyong Choi),정상준(Sangjun Chung),이서희(Seoheui Lee),황현중(Hyunjung Hwang),RETITI DIOP EMANE Christopher,김윤아(Yuna Kim),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.7
최근 스마트 온실의 자동 제어가 중요하게 연구되고 있다. 스마트 온실의 자동 제어를 위해서는 최적의 환경을 정의하는 것이 중요하다. 하지만 스마트 온실 최적의 환경은 다양한 요인들에 의해 변경되기 때문에 이를 고려한 스마트 온실 제어 모델이 필요하다. 본 논문에서는 스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 위한 환경 데이터의 영향력 분석을 수행한다. 이를 위해 스마트 온실 자동 제어를 위한 스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 소개한다. 또한 기존 연구 분석을 통해 어떤 환경이 작물의 생장에 영향을 주는 요인으로 연구되었는지 분석한다. 분석된 내용을 바탕으로 스마트 온실 데이터와 기계학습 방법을 통해 작물 생장 예측 모델을 구축하고 각 환경에 대한 영향력을 평가한다. 평가 결과, 온도, 습도, CO₂가 중요한 환경 변수로 분석되었으며 시계열 학습 방법들이 모델을 생성하는데 유용함을 확인했다. Recently, an automatic control of smart greenhouses have been studied importantly. To automatic control of smart grreenhouses, it is important that the definition of the suitable environment for crop’s growth. However, suitable environment is changed according to various reason. So, we need to consider the various environmental data to design the smart greenhouse control model. In this paper, we analyze the influence of environmental data for the smart greenhouse intelligent inference platform. First, we introduce the smart greenhouse intelligent inference platform. In addition, we analyze the existing researches to derive the environmental data which is used to predict the crop’s growth. We construct crop’s growth prediction models and evaluate their influence based on the derived environmental data. As a result, temperature, humidity, and CO₂ were analyzed as important environmental variables, and it was confirmed that time series learning approaches were useful in constructing models.