한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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- Pages.415-416
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
효율적인 작물 재배를 위한 LSTM 기반 작물 잎 중량 예측 모델
LSTM-based crop leaf weight prediction model for efficient crop cultivation
- Lee Min Seo (Dept. of Information Statistics, Dongduk Women's University) ;
- Chang Hye Won (Dept. of Information Statistics, Dongduk Women's University) ;
- Lee Ye Ram (Dept. of Information Statistics, Dongduk Women's University) ;
- Kim Hyon Hee (Dept. of Information Statistics, Dongduk Women's University)
- 발행 : 2023.05.18
초록
지구온난화와 농업 활동 감소로 인해 농작물 생산량이 줄어드는 추세이다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 인공지능 기술을 활용하여 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있다. 작물의 수확량을 최고로 끌어올릴 수 있는 시간대별 최적 환경을 알아낼 수 있다면 식물 재배와 관련한 제반 사업에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 LSTM 알고리즘을 이용하여 상추의 일별 중량을 예측하는 인공지능 모델을 생성하였다. 제안하는 AI 예측 모델을 통해, 보다 효율적인 작물 재배가 가능해질 수 있을 것으로 보인다.
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