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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서동민 (한국과학기술정보연구원) 이상환 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제24권 제7호
발행연도
2024.7
수록면
1 - 12 (12page)
DOI
10.5392/JKCA.2024.24.07.001

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과일의 질병은 농업 산업에 경제적 손실과 생산 문제를 일으키는 심각한 문제이다. 우리나라에서 사과는 오랫동안 사랑받는 대중적인 과일로 가장 많이 소비되는 과일 중 하나이다. 하지만 사과는 기후 변화에 취약한 품종이다. 본 논문에서는 기존 우리나라 사과 갈색무늬병과 탄저병 발생 양상 조사 데이터와 농업 기상 데이터를 기반으로 사과 갈색무늬병과 탄저병 발생 여부를 예측하는 AI 모델을 제안한다. 특히 제안하는 AI 모델은 농업 기상 데이터로 일별 평균기온, 최고기온, 최저기온, 습도, 풍속, 강수량, 일사량을 사용했고 많은 학습데이터를 확보하기 위한 다양한 학습데이터 구축 방법을 제안한다. 또한, 선형회귀 기반 AI 모델은 농업 기상 데이터만으로도 사과 갈색무늬병과 탄저병에 대한 예측을 효과적으로 지원할 수 있으며, 갈색무늬병은 97.29% 이상, 탄저병은 96.63% 이상의 예측 정확도를 달성했다. 마지막으로 제안하는 AI 모델은 선제적 방제를 통해 사과 질병 확산 방지에 이바지할 것으로 기대한다.
#기상 데이터 #사과 #갈색무늬병 #탄저병 #예측 #Weather Data #Apple #Marssonia Blotch #Anthracnose #Prediction

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 농업 기상 데이터 기반 갈색무늬병과 탄저병 예측 AI 모델
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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