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최근 기온 상승, 가뭄, 홍수 등 기후변화가 세계적인 문제로 대두되고 있으며, 농업분야에서는 작물의 특성과 생산성에 많은 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 천궁은 전통적으로 사용되는 한약재뿐만 아니라 건강기능식품, 천연물의약품, 생활소재 등 다양한 산업적 원료로 활용되고 있으나, 연작장해, 기후변화 등 위협 요인으로 인한 생산성이 감소되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기후변화에 취약한 대표 약용 작물인 천궁의 기후변화 시나리오에 따른 생리 활성 성분 지표를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 먼저 기상 정보와 생리 반응, 생리 활성 성분 정보의 수집 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 CTGAN 알고리즘을 이용하여 데이터를 증강하였다. 증강 데이터 품질 측정을 위해 Column Shape, Column Pair Trends를 이용하였으며 평균 88% Overall Quality를 달성하였다. 증강 데이터를 이용하여 지상부와 지하부로 나누어 페놀과 플라보노이드 함량을 예측하기 위해 5가지 모델 RF, SVR, XGBoost, AdaBoost, LightBGM을 이용하여 평가하였다. 모델 성능 평가 결과 XGBoost 모델이 천궁 생리 활성 성분 예측에 가장 우수한 성능을 보였으며, SVR 모델 대비 약 2배 정도의 향상된 정확도를 확인할 수 있었다.

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Harvest forecasting improvement using federated learning and ensemble model Ohnmar Khin, Jin Gwang Koh, Sung Keun Lee p. 9-18

가시성을 표시한 사과 검출 데이터셋과 적응형 히트맵 회귀를 이용한 딥러닝 검출 = Apple detection dataset with visibility and deep learning detection using adaptive heatmap regression 유태웅, 서다솜, 김민우, 이슬기, 오일석 p. 19-28

Exploring the impact of pesticide usage on crop condition : a causal analysis of agricultural factors Mee Qi Siow, Yang Sok Kim, Mi Jin Noh, Mu Moung Cho Han p. 29-37

Empowering agriculture : exploring user sentiments and suggestions for plantix, a smart farming application Mee Qi Siow, Mu Moung Cho Han, Yu Na Lee, Seon Yeong Yu, Mi Jin Noh, Yang Sok Kim p. 38-46

머신러닝 기반 노지 환경 변수에 따른 예측 토양 수분에 미치는 영향에 대한 연구 = A study on the impact on predicted soil moisture based on machine learning-based open-field environment variables 정광훈, 이명훈 p. 47-54

스마트축사 활용 가상센서 기술 설계 및 구현 = Journal of knowledge information technology and systems 김현준, 박만복, 이명훈 p. 55-62

신재생 에너지 최적 활용을 위한 축열조 온도 예측 모델 연구 = A study on the thermal prediction model of the heat storage tank for the optimal use of renewable energy 오한별, 장경민, 오지영, 이명배, 박장우, 조용윤, 신창선 p. 63-70

넙치 질병 증상 분류를 위한 객체 탐지 딥러닝 모델 성능 평가 = Performance evaluation of object detection deep learning model for Paralichthys olivaceus disease symptoms classification 조경원, 백란, 정종호, 김찬진, 최한석, 정석원, 손현승 p. 71-84

전자저울 접근제어 기술을 통한 이력번호 기반의 재고관리 IoT 시스템 = Traceability number-driven livestock inventory management IoT system utilizing electronic scale access control technology 전유찬 p. 85-92

머신러닝을 이용한 기후변화에 따른 천궁 생리 활성 성분 예측 모델 연구 = A study on the prediction model for bioactive components of Cnidium officinale Makino according to climate change using machine learning 이현조, 구현정, 이경철, 주원균, 채철주 p. 93-101

온도 및 이산화탄소 조절 환경에서 재배한 천궁(Cnidium officinale Makino)의 항산화 활성 및 페놀 화합물 함량 연구 = A study on the antioxidant activity and phenolic compound content of Cnidium officinale Makino cultivated in a temperature and carbon dioxide-controlled environment 채철주, 이경철, 백하영, 송영근, 장소희, 손은화, 주원균, 구현정 p. 102-109

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