AI 기반 양식장 수질 모니터링 및 제어 시스템 개발

• 영문명: Development of an AI-Based Aquaculture Water Quality Monitoring and Control System
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 안동룡(Dong-Yong An) 심현(Hyun Sim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제19권 제5호, 883~894쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.10.31

국문 초록

본 연구는 AI 기반의 양식장 수질 모니터링 및 제어 시스템을 개발하고자 한다. 임베디드 보드 설계와 PCB 제작을 통해 신뢰성과 내구성을 갖춘 센서를 개발하였으며, 데이터 수집 및 전송을 위한 통신 모듈을 통합하였다. 본 연구는 다양한 수조의 사육수 수질 데이터를 수집하고, 이를 머신러닝 기법으로 분석하여 수질 변화를 예측하고 제어하기 위한 모델을 구축하였다. 연구 결과, AI 기반 수질 관제 시스템은 높은 예측 정확도를 보였으며, 실시간으로 수질을 효과적으로 모니터링하고 제어할 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

This study aims to develop an AI-based aquaculture water quality monitoring and control system. Reliable and durable sensors were developed through the design of embedded boards and PCB fabrication, and communication modules were integrated for data collection and transmission. Water quality data from various tanks were collected and analyzed using machine learning techniques to build predictive and control models for water quality changes. The results showed that the AI-based water quality control system demonstrated high prediction accuracy and was effective in real-time monitoring and controlling the water quality.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 결과 및 고찰

Ⅴ. 결 론

References

키워드

수질 관리 머신러닝 실시간 모니터링 양식장 통합관제 시스템 생산성 향상 Water Quality Management Machine Learning Real-Time Monitoring Fish Farm Control System Productivity Improvement