A Study on the Prediction Model for Tomato Production and Growth Using ConvLSTM

스마트 팜의 생육, 생산량의 정확한 예측모델은 스마트 팜의 생산성 향상 및 자동화에 가장 중요한 기술이다. 하지만, 국내의 생육 및 생산량 예측 연구는 연 단위, 월 단위의 생산량 예측연구가 대부분이다. 스마트 팜과 같은 농장 단위 데이터를 사용한 예측 모델 개발연구는 미흡하며, 생산량 예측(추정)을 위한 연구에서는 데이터 기반이 아닌 통계모델을 도출하는 연구가 대부분이다. 그렇기에, 본 연구자는 데이터기반 생육, 생산량 예측에 대한 연구로 스마트 팜 환경에서 발생한 데이터를 사용한 예측모델을 개발하였다. 연구에서는 다중선형회귀, 랜덤 포레스트, 딥러닝(ConvLSTM) 알고리즘을 비교분석하였고, 딥러닝 기법을 적용한 ConvLSTM모델이 개별 농가와 평균 농가의 R² 점수가 가장 높았다. 실험 결과 생산량 예측 모델의 R² 점수는 0.981이고, 생장량 예측 R² 점수는 0.805를 얻었다.