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스마트팜의 작물 생산량 조절을 위한 의사 결정 지원 장치가 수행하는 의사 결정 지원 방법에 있어서,상기 스마트팜의 생산량 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 생산량 데이터 및 환경 데이터를 이용하여 상관계수(correlation coefficient) 및 대응주차(corresponding week)를 산출하는 단계;상기 산출된 상관계수 및 대응주차를 이용하여 생산량 및 환경에 대한 다중선형회귀(multiple linear regression) 모델을 산출하는 단계;상기 산출된 다중선형회귀 모델의 주차별 선형회귀 방정식을 이용하여 환경 데이터 증감 정보를 산출하는 단계; 및상기 산출된 환경 데이터 증감 정보에 따라 환경 데이터 증감에 따른 미래 생산량을 예측하는 단계를 포함하는 의사 결정 지원 방법
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제1항에 있어서,상기 상관계수 및 대응주차를 산출하는 단계는,하기 수학식을 이용하여 상기 상관계수(ρ)를 산출하는 단계; 및여기서, ei는 생산량 주차에서 미리 설정된 D 구간의 생산량 데이터이고, yi는 환경 주차에서 미리 설정된 D 구간의 생산량 데이터이고, 는 ei의 평균값이고, 는 yi의 평균값임상기 상관계수가 최대인 환경 데이터의 주차를 상기 대응주차로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 결정 지원 방법
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제1항에 있어서,상기 생산량 및 환경에 대한 다중선형회귀 모델을 산출하는 단계는,하기 수학식을 이용하여 상기 다중선형회귀 모델을 산출하는 단계; 및여기서, Y는 주차 구간 D의 생산량이고, X는 상기 대응주차를 가지는 환경 데이터이고, β는 회귀 파라미터이고, 는 β의 해 값임상기 회귀 파라미터의 상기 해 값을 이용하여 주차별로 생산량을 나타내는 상기 주차별 선형회귀 방정식을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 결정 지원 방법
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제1항에 있어서,상기 환경 데이터 증감 정보를 산출하는 단계는,상기 주차별 선형회귀 방정식을 탐색하여 상기 환경 데이터 증감 정보를 산출하되,상기 환경 데이터 증감 정보는,상기 주차별 선형회귀 방정식의 회귀 파라미터의 부호에 따라 상기 환경 데이터에 미리 설정된 조절값을 더하는 경우 및 상기 환경 데이터에서 미리 설정된 조절값을 빼는 경우 각각의 생산량의 증가 또는 감소 여부 및 환경 데이터의 증감값을 포함하는 것을 특징으로 하는 의사 결정 지원 방법
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제4항에 있어서,상기 회귀 파라미터의 부호가 양(positive)인 경우, 환경인자별로 미리 설정된 상기 조절값이 상기 환경 데이터에 더해지면 상기 생산량은 증가하고, 상기 조절값이 상기 환경 데이터에서 빼지면 상기 생산량은 감소하고,상기 회귀 파라미터의 부호가 음(negative)인 경우, 상기 조절값이 환경 데이터에 더해지면 상기 생산량은 감소하고, 상기 조절값이 상기 환경 데이터에서 빼지면 상기 생산량은 증가하는 것을 특징으로 하는 의사 결정 지원 방법
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제1항에 있어서,상기 미래 생산량을 예측하는 단계는,상기 주차별 선형회귀 방정식에 상기 조절값만큼 감소 또는 증가된 환경 데이터를 적용하여 예측된 상기 미래 생산량을 산출하는 것을 특징으로 하는 의사 결정 지원 방법
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스마트팜의 작물 생산량 조절을 위한 의사 결정 지원 장치에 있어서,명령어를 저장하는 메모리; 및상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 명령어는,상기 스마트팜의 생산량 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 생산량 데이터 및 환경 데이터를 이용하여 상관계수(correlation coefficient) 및 대응주차(corresponding week)를 산출하는 단계;상기 산출된 상관계수 및 대응주차를 이용하여 생산량 및 환경에 대한 다중선형회귀(multiple linear regression) 모델을 산출하는 단계;상기 산출된 다중선형회귀 모델의 주차별 선형회귀 방정식을 이용하여 환경 데이터 증감 정보를 산출하는 단계; 및상기 산출된 환경 데이터 증감 정보에 따라 환경 데이터 증감에 따른 미래 생산량을 예측하는 단계를 포함하는 의사 결정 지원 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 의사 결정 지원 장치
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