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Markov Decision Process를 이용한 친환경 비료관리전략
Environmentally Friendly Fertilizer Management Strategies Using Markov Decision Process

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  • 발행기관
    한국혁신산업학회 바로가기
  • 간행물
    혁신산업기술논문지 바로가기
  • 통권
    제1권 제2호 (2023.09)바로가기
  • 페이지
    pp.43-48
  • 저자
    박예본, 이재찬, 정재현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A435785

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원문정보

초록

영어
Korea has land that is disadvantageous in agriculture, so fertilizer is essential. However, due to the geographical characteristics of Korea, the east and west, that is, the slope is severe, and the speciality of the rainy season, fertilizers have been washed away and excessive fertilizers are used more than necessary. This is adversely affecting the environment near farmland as well as farmland and crops. This paper introduces these problems, solves them, and uses the Markov Decision Process (MDP) to find new fertilizer management strategies for sustainable agriculture. MDPs can effectively manage state changes and uncertainties over time by finding optimal policies in complex environments, taking into account future rewards. These characteristics will be effective in building fertilizer management strategies in complex and uncertain agricultural environments. According to the proposed method, an MDP was created within the MDP that considers the flooding rate, land condition, and water quality of Korea. As a result of testing this in a simulation environment, it was possible to confirm the action considering the environment and land conditions, not just the growth rate of plants.
한국어
한국은 지형적 특징상 농업에 불리한 조건을 가지고 있어, 비료의 활용이 필수적이다. 특히, 지형의 기울기가 급하고 장마라는 계절적 특성 때문에 비료가 쉽게 물에 휩쓸려 내려가는 현상이 발생한다. 이러한 상황으로 인해 현재의 비료 책정 방식은 필요량을 초과하는 과다한 비료 사용을 유발하고 있다. 이는 농지와 농작물 뿐 아니라 농지 인근의 환경에 악영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 소개하고, 이를 해결하며 지속가능한 농업을 위해 MDP(Markov Decision Process)를 활용하여 새로운 비료관리 전략을 찾고자 한다. MDP는 복잡한 환경에서 미래의 보상까지 고려하여 최적의 정책을 찾기에, 시간에 따른 상태 변화와 불확실성을 효과적으로 관리할 수 있다. 이런 특성은 복잡하고 불확실한 농업 환경에서 비료 관리 전략을 구축하는 데 효과적일 것이다. 제안된 방법에 따라 MDP 내에 한국의 범람률, 토지 상태, 수질을 고려하는 MDP를 만들었다. 이를 시뮬레이션 환경에서 테스트한 결과 단순 식물의 생장률만이 아닌 환경과 토지의 상태를 고려한 액션을 확인 가능했다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 및 차별성
Ⅲ. 시스템 모델
Ⅳ. MDP 모델링
A. 상태
B. 행동
C. 전이확률
D. 보상
Ⅴ. 시뮬레이션
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

강화학습 MDP 농업 토지 환경 Reinforcement Learning MDP Agriculture Land Environment

저자

  • 박예본 [ YeBon Park | 공주대학교 정보통신학부 학생(Student, Division of Information & Communication Engineering, Kongju National University) ]
  • 이재찬 [ Jae chan Lee | 공주대학교 정보통신학부 학생(Student, Division of Information & Communication Engineering, Kongju National University) ] Corresponding Author
  • 정재현 [ Jea-Hyeon Jeong | 공주대학교 정보통신학부 학생(Student, Division of Information & Communication Engineering, Kongju National University) ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국혁신산업학회 [The Korean Innovation Industry Society(KIIS)]
  • 설립연도
    2023
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    1. 혁신산업 융복합 기술 트렌드에 관한 다각적이고 깊이 있는 논의를 위한 국내 및 국제학술회의 개최를 개최함으로써 국내 융합기술의 발전 및 국제적 위상 강화 2. 산․학․연이 참여할 수 있는 국내 및 국제학술회의 개최를 통하여 혁신산업 융복합 기술의 발전 기반 조성 3. 학계, 관계, 산업계 전문가들의 창의적 융합기술에 대한 발표와 토론을 통하여 산‧학‧연 협력 체제를 더욱 확고히 함은 물론, 국내외 관련 단체와의 학술교류 및 협력으로 학문과 기술 발전에 공헌

간행물

  • 간행물명
    혁신산업기술논문지 [The Journal of Innovation Industry Technology]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2983-2349
  • eISSN
    2983-2357
  • 수록기간
    2023~2026
  • 십진분류
    KDC 559 DDC 629

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