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김서연 (서울여자대학교) 김송연 (서울여자대학교) 한규림 (서울여자대학교) 조인아 (서울여자대학교) 경재영 (서울여자대학교) 이은빈 (서울여자대학교) 최예림 (서울여자대학교  )
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
744 - 748 (5page)

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평균 연령 증가와 기후 변화, 환경 오염의 문제가 농업의 지속 가능성과 먹거리 생산에 어려움을 주고 있어 스마트팜이 혁신적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 따라 딸기 생산량 예측 모델을 통해 스마트팜의 효율적인 운영에 도움이 되고자 한다. 시계열 데이터의 단위를 통합하기 위해, 데이터의 추세를 고려하여 두 가지 유형의 데이터셋을 구축하고 이를 모델 학습에 이용하였다. 생산량 예측에 많이 사용되는 XGBoost, 시계열 예측에 용이한 LSTM, GRU 모델을 이용하였으며, 통계량을 활용한 유형에서 GRU 모델이 가장 우수한 성능을 나타냈다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딸기 생산량 예측 모델
Ⅲ. 결론
참고문헌

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