데이터 퓨전 전처리와 인공신경망을 활용한 스마트 양봉

권기현; 조창현; 이형봉

doi:10.9728/dcs.2019.20.12.2321

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권기현 (강원대학교) 조창현 (강원대학교) 이형봉 (강릉원주대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제12호

발행연도: 2019.12

수록면: 2,321 - 2,327 (7page)

DOI: 10.9728/dcs.2019.20.12.2321

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데이터 퓨전은 다양한 센서 데이터를 조합하여 활용하는 방법으로, 개별 센서가 취득한 데이터보다 정확하고 유용한 자료를 얻을 수 있다. LSTM 네트워크는 RNN(recurrent neural network)의 개선된 모델로, RNN의 장기 의존성 문제를 개선한 형태이다. 이를 통해 시계열 데이터를 분류 또는 데이터 사이 장기간의 의존도를 학습할 수 있다. 본 논문에서는 IoT 양봉 장치를 활용하여 양봉환경 모니터링 보조 및 양의 분봉 발생을 예측한다. 무게·온도·습도·사운드 센서로 데이터를 취득하고, 온도와 사운드 센서 데이터를 칼만 필터 기반 알고리즘과 게인 퓨전 기반 알고리즘을 통해 퓨전하여 LSTM 네트워크로 학습시켜 분봉 발생 시기 예측이 가능함과 게인 퓨전 기반 알고리즘이 우수한 성능을 보임을 확인한다.

#양봉 관리 #칼만 필터 #게인 퓨전 #장단기 메모리 네트워크 #Honey Bee Monitoring #Kalman Filter #Gain Fusion #LSTM

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

J. Muangprathub / 2019 / IoT and agriculture data analysis for smart farm / Computers and Electronics in Agriculture 156:467~474

A. Zacepins / 2016 / Remote detection of the swarming of honey bee colonies by single-point temperature monitoring / Biosystems Engineering 148:76~80

D. S. Kridi / 2016 / Application of wireless sensor networks for beehive monitoring and in-hive thermal patterns detection / Computers and Electronics in Agriculture 127:221~235

S. Ferrari / 2008 / Monitoring of swarming sounds in bee hives for early detection of the swarming period / Computers and Electronics in Agriculture 64(1):72~77

M. Bencsik / 2011 / Identification of the honey bee swarming process by analysing the time course of hive vibrations / Computers and Electronics in Agriculture 76:44~50

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