유수식 육상 양식장 수질 환경 정보와 생육 정보 빅데이터 분석 프로세스 개발

• 영문명: Development of the Big Data Analysis Process for Water Quality Environmental Information and Growth Information in Flow-through Aquaculture Systems
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 예성빈(Seoung-Bin Ye) 한순희(Soon-Hee Han) 정희택(Hyi-Thaek Ceong) 박정선(Jeong-Seon Park)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제19권 제6호, 1385~1394쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

본 연구에서는 유수식 육상 양식장의 자동화 및 실시간 수질 환경 모니터링, 작업일지 등에서 발생하는 빅데이터를 이용하여 양식어의 성장에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 목적으로, 양식장 빅데이터 분석 프로세스를 개발한다. 양식장의 빅데이터는 수조 입식일을 기준으로 3개의 구간으로 구분하여 데이터 처리 및 분석 하였으며, 각 구간에서 수질 환경(염분, 수온)과 생육 정보(무게, 길이)의 데이터 처리를 통해 성장 패턴을 분석하였다. 분석 결과에 따라 본 연구에서 개발된 양식장 생육 정보 빅데이터 분석 프로세스는 양식장 어류의 성장률 분석 방법으로 제안한다.

영문 초록

This study aims to develop a big data analysis process for aquaculture farms, with the objective of identifying factors that affect the growth of farmed fish by utilizing big data generated from the automation of recirculating aquaculture systems, real-time water quality monitoring, and operational logs. The big data from the aquaculture farm was categorized into three stages based on the water tank stocking date, with data processing and analysis performed at each stage. Through the processing of water quality parameters (salinity, temperature) and growth data (weight, length) for each stage, growth patterns were analyzed. Based on the analysis results, the aquaculture farm growth information big data analysis process developed in this study is proposed as a method for analyzing the growth rate of fish in aquaculture farms.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 데이터 분석 프로세스

Ⅳ. 데이터 처리 및 분석

Ⅴ. 결 론

References

키워드

빅데이터 데이터 분석 데이터 마이닝 모니터링 시스템 시계열 분석 Big Data Data Analysis Data Mining Monitoring System Time Series Analysis