A study on optimal environmental factors of tomato using smart farm data

The smart farm is a remarkable system because it utilizes information and communication technologies in agriculture to bring high productivity and excellent qualities of crops. It automatically measures the growth environment of the crops and accumulates huge amounts of environmental information in real time growing in smart farms using multi-variable control of environmental factors. The statistical model using the collected big data will be helpful for decision making in order to control optimal growth environment of crops in smart farms. Using data collected from a smart farm of tomato, we carried out multiple regression analysis to determine the relationship between yield and environmental factors and to predict yield of tomato. In this study, appropriate parameter modification was made for environmental factors considering tomato growth. Using these new factors, we fit the model and derived the optimal environmental factors that affect the yields of tomato. Based on this, we could predict the yields of tomato. It is expected that growth environment can be controlled to improve tomato productivities by using statistical model.

스마트팜 데이터를 이용한 토마토 최적인자에 관한 연구

최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.