How to Improve Suitability of Irradiation Utilization in Development of Linear Regression Model for Estimating Paprika Productivity

파프리카 생산성 추정을 위한 선형 회귀모형 개발 시 외부광량 활용 적합성을 높이기 위한 방법

The amount of sunlight (irradiation) acts as a very important factor for paprika (Capsicum annuum L.) productivity, but there are difficulties in developing a standard model for estimating paprika productivity using irradiation factors. This study was conducted to investigate how to increase the suitability of using irradiation as an independent variable when developing a standard model. In the linear regression analysis using the independent variable (cumulative irradiation) and the dependent variable (cumulative productivity) were classified as the average value of the total farm productivity (MTFP), and above and below (MHFP, MLFP) based on the average value, respectively. The RMSE value of the estimated linear regression model was 0.9418 kg·m^-2 in the MHFP, which was significantly lower than 1.5468 kg·m^-2 in the MTFP and 1.3812 kg·m^-2 in the MLFP. And in due course of time (month), RMSE value was also the lowest in MHFP, below 1.0 kg·m^-2 in all months. Therefore, when developing a regression model for estimating paprika productivity using irradiation, it is judged that it will improve the suitability of the estimation model by classifying and analyzing the difference in productivity of farms with an appropriate method.

파프리카 생산성에는 광량이 매우 중요한 요인으로 작용하나 광량을 독립변인으로 한 파프리카 생산성 추정을 위한 표준 모델 개발에 있어 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 표준 모델을 개발할 시 독립변인으로서 외부 광량의 활용 적합성을 높이기 위한 방법을 알아보기 위해서 수행되었다. 선형회귀 분석 시 독립변인(누적 외부광량)과 종속변인(누적 생산성)을 전체 농가 생산성의 평균값, 그리고 그 평균값을 기준으로 이상과 미만(MHFP, MLFP)으로 분류하여 각각 평균값을 활용하였다. 도출된 선형회귀모형의 RMSE 값은 MHFP의 모델에서 0.9418kg·m^-2로 MTFP 모델의 1.5468kg·m^-2, MLFP 모델의 1.3812kg·m^-2보다 크게 낮았다. 그리고 시간(월)이 경과함에 따른 RMSE 값도 MHFP에서는 모든 월에 1.0 kg·m^-2 이하로 가장 낮았다. 따라서 외부 광량을 활용한 파프리카 생산성 추정을 위한 회귀모형 개발 시 농가들의 생산성 차이를 적합한 방법으로 분류하여 분석하는 것이 추정 모델의 적합성을 향상시킬 것으로 판단된다.