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본 연구의 목적은 수직농장에서 수집한 영상 및 환경 데이터를 통합하여 작물의 생육 단계와 생장률을 정밀하게 예측할 수 있는 다중모달 융합 모델을 개발·평가하는 것이다. 이를 위해 수직농장 실증지에서 일정 기간 동안 RGB 영상과 CO₂농도, 온도, 상대습도, 조도 등 주요 환경 데이터를 동기화하여 수집하고, 전처리와 지표 산출을 거쳐 다중모달 학습용 데이터셋을 구축하였다. 영상 데이터로부터 엽면적, 엽색도, 형상지표, proxy VI 등의 특징을 추출하고, 환경 센서 데이터의 시계열 변화를 LSTM으로 학습한 뒤 CNN 기반 영상 특징과 병합하여 생육 단계 분류 및 생장률 예측을 동시에 수행하도록 모델을 설계하였다. 다중모달 융합 모델은 단일모달(CNN 또는 LSTM) 대비 생육 단계 분류 정확도와 생장률 예측 오차에서 모두 우수한 성능을 보였다(정확도 91.3%, RMSE 0.028). 혼동행렬 분석에서도 각 생육 단계별 높은 분류율이 확인되었으며, 실제값과 예측값 비교에서도 일관성 있는 예측이 나타났다. 또한, 입력 변수별 중요도 분석을 통해 엽면적과 proxy VI가 주요 단서로 작용하고 CO₂ 농도와 광량이 예측력 향상에 기여함을 확인하였다. 이 연구는 수직농장 환경에서 다중모달 데이터를 활용해 작물의 생육 상태를 보다 정밀하게 진단·예측할 수 있는 모델링 프레임워크를 제시함으로써, 향후 스마트 수직농장의 데이터 기반 의사결정과 제어 기술 고도화에 기여할 수 있는 가능성을 보이고 있다.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
다중모달 기반 생육·환경 데이터 융합을 통한 수직농장 작물 성장 예측 모델 개발 = Development of a crop growth prediction model for vertical farms through multimodal-based fusion of growth and environmental data 김현준, 이명훈 p. 9-18
MQTT 기반 스마트축사 반응형 데이터 수집 시스템 개발 = Development of an MQTT-based responsive data collection system for smart livestock barns 신현태, 이명훈, 여현 p. 19-25
작물의 생리적 반응 피드백을 이용한 감각기반 지능형 수직농장 제어에 대한 연구 = A study on sensory-based intelligent vertical farm control using physiological response feedback from crops 전진효, 김현준, 이명훈 p. 26-31
노지 페로몬트랩 기반 해충 포집·인식 및 환경데이터 연계 요인 분석 = Analysis of correlated factors between pest capture and environmental data using open-field pheromone trap recognition system 정주원, 고경일, 이명훈 p. 32-39
근적외선 스펙트럼의 복합 특징 학습을 위한 1D CNN-BiLSTM 융합 모델 기반 농산물 품질 예측 = Agricultural product quality prediction using a 1D CNN-BiLSTM hybrid model for learning composite features in near-infrared spectra 고경일, 이명훈, 여현 p. 40-46
농업 기상 데이터 상세화를 위한 경량 하이브리드 트랜스포머 기반 일사량 초해상화 모델 = Lightweight hybrid transformer-based super-resolution model for solar irradiance downscaling in agrometeorological data 박영아, 조원지, 박성욱, 김용석, 허지나, 정세훈, 심춘보 p. 47-56
대추방울토마토의 생육·환경 복합변수를 활용한 AI 기반 생산량 예측 연구 = AI-based production prediction study using complex growth and environmental variables of cherry tomatoes 주종길, 이명훈 p. 57-68
상추 재배를 위한 EC·pH 변화율과 환경 변수를 융합한 이상 탐지 모델 연구 = A study on an anomaly detection model that integrates EC·pH change rates and environmental variables for lettuce cultivation 박혜원, 이명훈 p. 69-78
딸기 시비 데이터 기반 생산량 예측 및 생육환경 최적화 연구 = Data-driven modeling of strawberry yield with environmental and fertilization variables 추미희, 신창선 p. 79-88
고온기 스마트온실 조건에서 딸기 조기 화아분화를 유도하기 위한 광주기·온도 제어 기술 = Photo-period and temperature control technique for inducing early flower bud differentiation of strawberry under high-temperature smart greenhouse conditions 홍영신, 권진경, 윤성욱, 백정현 p. 89-98
스마트팜 토마토의 생산량 예측 모델을 위한 최적 환경 변수 선정 연구 = A study on optimal environmental variable selection for tomato yield prediction models in smartfarm 김진만, 홍아름 p. 99-105
신고배 병해충 분류를 위한 공용 및 현장 이미지 데이터셋 기반 분류 성능 비교 연구 = Classification performance of pyrus pyrifolia pest and disease images using public and field datasets 이진, Le Hoang Anh, 이헌주, 조정안, 유광현, 김진영 p. 106-118
AI 기반 농업 데이터 분석 기술을 활용한 생산성 향상 메커니즘 연구 = A study on the productivity enhancement mechanism of AI-based agricultural data analysis technology 최정인 p. 119-128
스마트축사 내 MQTT 데이터 통신 검증 방법에 관한 연구 = A study on verification methods for MQTT data communication in smart barns 김현우, 이명훈, 여현 p. 129-135
수직농장 폐양액 재활용을 위한 EC·pH 자동 보정 알고리즘 설계 및 검증 = Design and experimental verification of an automatic EC–pH compensation algorithm for nutrient solution recycling in vertical farming 정현창, 김현준, 이명훈 p. 136-142
RAMSES-HR5 시뮬레이션 코드 핫스팟 분석 및 성능 최적화 연구 = A study on hotspot analysis and performance optimization of the RAMSES-HR5 simulation code 정현미, 이현조, 정기문, 채철주 p. 143-149
폴더 개폐식 영농형 태양광 발전시스템 연구 = A study on a foldable open-close agrivoltaic system 정헌 p. 150-157
실내 식물 성장을 위한 자동 회전 기반 스마트 화분 연구 = Development of a smart rotating flowerpot for enhancing indoor plant growth 강민수, 최영준, 권순민, 김동준, 송지영 p. 158-165
AI 기반 비정형 물류 팔레타이징 시스템 비교 실증 = Experimental comparison of AI-based palletizing systems for unstructured logistics environments 윤봉식, 백상윤 p. 166-173
AI 기반 ESS 진단 보정 및 복원 실증 연구 = AI-based calibration and restoration study for ESS diagnostics 박주훈, 윤봉식, 이경일 p. 174-181
메타버스 이용자의 농산업 콘텐츠 수용 의도 수준에 따른 집단 특성 분석 = A comparative analysis of metaverse users’ group characteristics by their intention to adopt agricultural content 조윤희, 송경환 p. 182-192

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