There are no files associated with this item.
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.citation.endPage | 404 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 391 | - |
dc.citation.title | 한국농림기상학회지 | - |
dc.citation.volume | 23 | - |
dc.contributor.author | 조세라 | - |
dc.contributor.author | 이준리 | - |
dc.contributor.author | 심교문 | - |
dc.contributor.author | 김용석 | - |
dc.contributor.author | 허지나 | - |
dc.contributor.author | 강민구 | - |
dc.contributor.author | 최원준 | - |
dc.date.accessioned | 2023-12-21T16:37:10Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T16:37:10Z | - |
dc.date.created | 2022-06-21 | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.description.abstract | 본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간 공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요⋅공급 및 가격 안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다. | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국농림기상학회지, v.23, no.4, pp.391 - 404 | - |
dc.identifier.doi | 10.5532/KJAFM.2021.23.4.391 | - |
dc.identifier.issn | 1229-5671 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/58719 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.publisher | 한국농림기상학회 | - |
dc.title.alternative | Long Range Forecast of Garlic Productivity over S. Korea Based on Genetic Algorithm and Global Climate Reanalysis Data | - |
dc.title | 전지구 기후 재분석자료 및 인공지능을 활용한 남한의 마늘 생산량 장기예측 | - |
dc.type | Article | - |
dc.description.isOpenAccess | FALSE | - |
dc.identifier.kciid | ART002802768 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Garlic productivity | - |
dc.subject.keywordAuthor | Artificial Intelligence | - |
dc.subject.keywordAuthor | Long-range forecast | - |
dc.subject.keywordAuthor | Climatic potential yield | - |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Tel : 052-217-1404 / Email : scholarworks@unist.ac.kr
Copyright (c) 2023 by UNIST LIBRARY. All rights reserved.
ScholarWorks@UNIST was established as an OAK Project for the National Library of Korea.