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표제지

목차

제1장 개요 7

제2장 이슬지속시간 예측 시스템 구성 8

제3장 자료 수집 10

3.1. 이슬 및 기상자료 수집 10

3.1.1. 제주도 이슬자료 수집 10

3.1.2. 경기도 이슬자료 수집 12

3.1.3. 전국 이슬자료 수집 14

제4장 이슬 진단 모델 개발 16

4.1. 이슬 진단 모델 종류 16

4.1.1. Number of Hours of Relative Humidity(NHRH) 16

4.1.2. Classification and Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant(CART) 16

4.1.3. Penman-Monteith(PM) 17

4.1.4. Deep Neural Network(DNN) 18

4.1.5. Random Forest(RF) 18

4.1.6. Extreme Learning Machine(ELM) 19

4.2. 연구 사례를 통한 모델 성능 비교 21

4.2.1. 제주도 이슬 자료를 이용한 모델 성능 비교 21

4.2.2. 경기도 이슬 자료를 이용한 모델 성능 비교 23

4.2.3. 전국 이슬 자료를 이용한 모델 성능 비교 24

제5장 이슬지속시간 예측 시스템 구축 및 표출 26

5.1. 입력 자료 생산을 위한 위치 정보 추출 26

5.2. ELM 이슬 진단 모델을 적용한 시간별 LWD 자료 생성 30

5.3. 일별 LWD 정보 생산 및 표출 37

참고문헌 42

부록 43

표목차

표 2.1. LWD 예측 시스템의 자료 처리 단계 9

표 4.1. 제주 지역 대상의 4가지 모델 LWD 예측 성능 비교 22

표 4.2. 경기도 지점의 이슬 진단 모델 평가 결과 23

표 4.3. 모델에 따른 관측 LWD와 비교한 통계 결과(기간 : 2019년 3월~6월) 25

그림목차

그림 2.1. LWD 예측 시스템 처리 절차 8

그림 3.1. 제주도 농업기술원 홈페이지에서 제주도 이슬 자료 수집 1단계 과정 10

그림 3.2. 제주도 농업기술원 홈페이지에서 제주도 이슬 자료 수집 2단계 과정 11

그림 3.3. 제주도 농업기술원 홈페이지에서 제주도 이슬 자료 수집 3단계 과정 11

그림 3.4. 경기도 농업기술원 홈페이지에서 경기도 이슬 자료 수집 1단계 과정 12

그림 3.5. 경기도 농업기술원 홈페이지에서 경기도 이슬 자료 수집 2단계 과정 13

그림 3.6. 경기도 농업기술원 홈페이지에서 경기도 이슬 자료 수집 3단계 과정 13

그림 3.7. 농촌진흥청 농업날씨 365 홈페이지에서 전국 이슬 자료 수집 1단계 과정 14

그림 3.8. 농촌진흥청 농업날씨 365 홈페이지에서 전국 이슬 자료 수집 2단계 과정 15

그림 4.1. 심층신경망(DNN) 기법을 적용한 사례의 구조도 예시 18

그림 4.2. 랜덤포레스트(RF) 기법을 적용한 사례의 구조도 예시 19

그림 4.3. 극한기계학습(ELM) 기법을 적용한 사례의 구조도 예시 20

그림 4.4. 제주도 지역의 연구 대상 지점 22

그림 4.5. 경기도 지역의 연구 대상 지점 23

그림 4.6. 농촌진흥청의 도별 농업기상 관측 지점 24

그림 5.1. 1단계 위치 정보 추출 절차 28

그림 5.2. random+rda_1768.csv 파일 일부 29

그림 5.3. 2단계(03.ELM_1768.R) 기상 예측 자료 추출 절차 30

그림 5.4. 3단계(03.ELM_1768.R) 전국 LWD 예측 정보 생성 절차 32

그림 5.5. 일별 LWD 예측 정보 표출 시스템 예시 사례 40

그림 5.6. LWD 예측 정보 표출 시스템의 2020년 5월 9일 오류 사례 41

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기계학습을 이용한 이슬지속시간 예측 시스템 구축 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0002702490 551.64744 -20-1 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능
0002702491 551.64744 -20-1 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능

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