자율 기계 학습을 위한 효과적인 스마트 온실 데이터 전처리 시스템

• 영문명: An Effective Smart Greenhouse Data Preprocessing System for Autonomous Machine Learning
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 임종태 유재수 Christopher RETITI DIOP EMANE 김윤아 백정현
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol12, No.1, 47~53쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.02.28

국문 초록

최근 정보통신기술을 농업과 접목해 새로운 가치를 창출하는 스마트팜 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국내 스마트팜 기술이 농업 선진국 수준의 생산성을 가지기 위해서는 기계 학습을 활용한 자동화된 의사결정이 필요하다. 그러나 현재의 스마트 온실 데이터 수집 기술은 빅데이터 분석이나 기계 학습을 수행하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 자율 기계 학습을 위한 스마트 온실 데이터 전처리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대상 데이터를 다양한 전처리 기법에 적용하고 평가를 수행하여 최적 전처리 기법을 탐색하고 저장한다. 이렇게 탐색 된 최적 전처리 기법은 새롭게 수집된 데이터에 대하여 전처리를 수행하는데 활용된다.

영문 초록

Recently, research on a smart farm that creates new values by combining information and communication technology(ICT) with agriculture has been actively done. In order for domestic smart farm technology to have productivity at the same level of advanced agricultural countries, automated decision-making using machine learning is necessary. However, current smart greenhouse data collection technologies in our country are not enough to perform big data analysis or machine learning. In this paper, we design and implement a smart greenhouse data preprocessing system for autonomous machine learning. The proposed system applies target data to various preprocessing techniques. And the proposed system evaluate the performance of each preprocessing technique and store optimal preprocessing technique for each data. Stored optimal preprocessing techniques are used to perform preprocessing on newly collected data

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 제안하는 전처리 시스템 설계 및 구현

Ⅳ. 결론

REFERENCES

키워드

전처리 시스템 스마트 온실 농업 데이터 데이터베이스 기계학습 Preprocessing System Smart Greenhouse Agricultural Data Database Machine Learning