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      Gradient Boosting을 이용한 가축분뇨 인계관리시스템 인계서 자동 검증 = Automated Verification of Livestock Manure Transfer Management System Handover Document using Gradient Boosting

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      https://www.riss.kr/link?id=A108743393

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm.
      The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management.
      By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.
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      In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outco...

      In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm.
      The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management.
      By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이지현 ; 황승연 ; 김정준, "코로나19와 플라스틱 배출량과의 상관관계 분석: 업사이클" 한국인터넷방송통신학회 22 (22): 165-170, 2022

      2 한종규, "초국경 환경오염 관련 국가의 책임과 코로나19 바이러스 유출 사태의 적용" 비교법학연구소 25 : 139-170, 2020

      3 "전국오염원조사자료, 국립환경과학원 전국오염원조사 온라인 시스템"

      4 고한종 ; 최홍림 ; 김기연 ; 이용기 ; 김치년, "액상 가축분뇨의 처리 및 토양환원에 따른 악취 및 악취물질의 평가" 한국축산학회 48 (48): 453-466, 2006

      5 김태일, "액비성분 및 액비생산시 문제요소와 유의해야 할 사항" 26 (26): 143-147, 2004

      6 이갑일, "가축분뇨의 효율적인 처리방안" 16 (16): 56-60, 1994

      7 유홍덕, "가축분뇨로 인한 농촌지역오염원 실태조사 연구(IV) - 돈분뇨 및 액비관리를 중심으로" 국립환경과학원 2019

      8 환경부, "가축분뇨 전자인계관리시스템의 운용 및 절차 등에 관한 고시" 환경부 2018

      9 환경부, "가축분뇨 전자인계관리시스템의 운용 및 절차 등에 관한 고시"

      10 정광화, "가축분뇨 자원화방법에 의한 오염성분 유출부하량 감소효과" 2017 : 224-226, 2017

      1 이지현 ; 황승연 ; 김정준, "코로나19와 플라스틱 배출량과의 상관관계 분석: 업사이클" 한국인터넷방송통신학회 22 (22): 165-170, 2022

      2 한종규, "초국경 환경오염 관련 국가의 책임과 코로나19 바이러스 유출 사태의 적용" 비교법학연구소 25 : 139-170, 2020

      3 "전국오염원조사자료, 국립환경과학원 전국오염원조사 온라인 시스템"

      4 고한종 ; 최홍림 ; 김기연 ; 이용기 ; 김치년, "액상 가축분뇨의 처리 및 토양환원에 따른 악취 및 악취물질의 평가" 한국축산학회 48 (48): 453-466, 2006

      5 김태일, "액비성분 및 액비생산시 문제요소와 유의해야 할 사항" 26 (26): 143-147, 2004

      6 이갑일, "가축분뇨의 효율적인 처리방안" 16 (16): 56-60, 1994

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      8 환경부, "가축분뇨 전자인계관리시스템의 운용 및 절차 등에 관한 고시" 환경부 2018

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      11 곽정훈, "가축분뇨 자원화 향후 전망" 축산물등급판정소 4-5, 2009

      12 강동경, "가축분뇨 및 액비 관리 시스템 비교 분석" 세종대학교 2022

      13 Kirci, B. K., "The Effect of Loss and Optimization Functions on Bitcoin Rate Prediction in LSTM" 1-4, 2022

      14 Guo, H., "SGB-ELM : An advanced stochastic gradient boosting-based ensemble scheme for extreme learning machine" 2018 : 2018

      15 Markoulidakis, I., "Multiclass confusion matrix reduction method and its application on net promoter score classification problem" 9 (9): 81-, 2021

      16 Janiesch, C., "Machine learning and deep learning" 31 (31): 685-695, 2021

      17 Lee, T. O., "Analysis of the Current Situation about Dumping of Wastes at Sea" 682-685, 2009

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