In this paper, core factors of environmental factors and correlations between factors were derived by constructing various correlation maps between environmental factors and deriving core factors of environmental factors using PCA technology. And, the validity of the core factors using deep learning was analyzed through the development and learning of the correlation model between the derived core factors and the yield, and verification of the effectiveness of the model using the data of the smart farm. In addition, test bed green house construction, internal/external environmental factor measurement sensor and actuator installation, internal/external temperature, humidity, CO2 and side window opening/closing time measurement and DB construction, core element management based on internal and external environmental changes By deriving the actuator operation model, internal and external environmental factors were collected and a core factor management model was derived. In addition, a smart farm platform was developed based on the growth environment management model such as sensor device, data gateway, monitoring module communication protocol, real-time collected data monitoring and statistics extraction module, sensor device, gateway registration and management function development.
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본 논문에서는 환경요소 인자간 다양한 상호 연관 상관관계 맵 구성과 PCA기술을 이용한 환경요소 핵심인자 도출 로 환경요소 핵심인자 추출 및 요소간 상관관계 도출하였으며, 도출된 핵심인자와 수확량간의 연관관계성 모델 개발 및 학습과 스마트팜 우수농가 데이터를 이용한 모델의 효용성 검증을 통해 딥러닝을 활용한 핵심인자의 유효성 분석 하였다. 또한, 테스트베드 그린하우스(50평 규모)를 시공과 하우스 내․외부 환경요소 측정 센서 및 구동기 설치, 내․외부 온도, 습도, CO2 및 측창개폐 시간 측정 및 DB 구축, 내․외부 환경변화를 기반으로 한 핵심요소관리 구 동기 운영모델 도출로 내․외부 환경요소 수집 및 핵심요소관리모델을 도출하였다. 그리고, 센서기, 데이터 게이트 웨이, 모니터링 모듈 통신 프로토콜, 실시간 수집데이터 모니터링 및 통계 추출 모듈, 센서기, 게이트웨이 등록/관 리 기능 개발 등 생육환경 관리 모델을 기반으로 지능형 스마트팜 플랫폼 구성을 제안하였다.
목차
요약 Abstract 1. 서론 2. PCA분석기술을 적용한 스마트팜 생육환경 최적화 모델 2.1 환경변수와 생산량과의 상관관계 분석 2.2 테스트베드 구축과 그린 하우스 내ㆍ외부 환경 요수 자료 수집 및 DB 구축 2.3 PCA분석 결과를 이용한 환경인자 관리룰 도출 3. 결론 참고문헌
키워드
PCA 기술스마트팜센서테스트베드PCA technologySmart farmSensorTest bed