KR102471742B1 - 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법 - Google Patents

스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법 Download PDF

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Abstract

스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법이 개시된다. 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법은, 스마트팜의 생산량 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 단계, 수집된 생산량 데이터 및 환경 데이터를 이용하여 현재 주차(Week)의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수(correlation coefficient)를 산출하고, 산출된 상관계수를 이용하여 시간차이를 산출하는 단계, 산출된 시간차이를 이용하여 초기 대응주차(CW: Corresponding Week)를 산출하는 단계, 산출된 초기 대응주차를 개선하는 단계 및 개선을 통해 생성된 개선 대응주차를 이용하여 다중선형회귀(multiple linear regression) 모델을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법{Method for building an optimal linear model of production and environment of smart farm}
본 발명은 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법에 관한 것이다.
최근, 농업과 ICT와 융합을 통해 스마트팜(Smart Farm)을 구축하여 빅데이터와 사물인터넷 기술을 활용한 농작물의 생산성과 품질향상에 주력하고 있다. 사물인터넷 기술을 활용하여 센서에서 농작물의 환경정보를 실시간으로 측정 및 모니터링하고, 최적생육관리 시스템의 구축을 통해 농작물을 자동으로 관리하여 생산성과 품질이 비약적으로 증가하였다.
일본은 식물공장에서 온도, 습도, 조도 등의 센서를 통해 수집된 온실정보를 이용하여 스케줄링 소프트웨어로 토마토의 생육환경을 제어하고, 인공광 등이 적용된 최적 재배환경을 통해 농업의 공업화를 이루고 있다.
네덜란드의 경우, 1945년 시설원예를 구축한 이래로 정밀하고 체계적인 환경조절시스템과 자동화 기술의 발전으로 생산성 향상을 이루었다. 네덜란드의 채소 수출량은 2010년 42억 유로에 달했으나, 네덜란드의 원예작물 재배면적 중 시설채소 재배면적은 2011년 3.4%(5,041ha)에 불과하다. 네덜란드는, 부족한 일조량 등의 열악한 기상환경과 부족한 노동력에도 불구하고, 토마토 생산량이 70kg/m2에 달하는 유리온실 농가가 있으며, 2000년대 후반부터 세계 토마토 수출시장에서 2위를 차지하고 있다.
한편, 한국의 경우, 정부 주도로 스마트팜의 보급과 확산이 이루어지고 있다. 현재 스마트팜은 도입 초기 단계이므로, 스마트팜에서 센서를 통해 자동적으로 수집되는 대용량의 환경정보를 이용한 작물생육 최적환경설정 모형에 대한 연구는 미미한 실정이다.
기존의 기상기후와 관련한 농작물의 생장에 대한 연구는, 표본에 대한 실험 방식과 모델링 방식으로 이루어지고 있다. 실험 방식은 특성상 온도, 습도, 광, 관수, 양액 등의 여러 환경인자에 대한 적정한 기준 범위의 결과로 한정되어 있다. 모델링 방식은 작물생육 최적환경설정 모형의 도출로 귀결되지 않는다는 점에서 스마트 시설원예를 중점으로 한 생육환경 모형에 대한 연구가 요구되고 있다. 최근에는, 스마트팜 농가에서 자동적으로 측정된 환경 데이터와 생산량 데이터를 활용하여 변수들 간의 연관성을 도출하는 통계적 기법을 통해 데이터를 분석하고, 스마트팜의 최적 토마토 생육환경인자를 도출하는 연구가 진행되고 있다.
그러나, 파프리카, 토마토 등과 같은 농작물의 환경인자를 횡적 데이터 분석 방법을 통해 분석하는 데에는 한계가 있다. 왜냐하면, 수확량과 환경정보가 시간차 없이 매칭되어 있기 때문이다. 적절한 시간차이를 고려하지 않고 데이터를 분석하면, 농작물 생육에 영향을 미치는 환경인자의 영향을 분석할 수 없다. 따라서, 환경인자에 따른 수확량 변화를 면밀히 분석하기 위해서는, 환경설정의 효과가 발생할 시간차이를 고려해야 한다.
대한민국등록특허공보 제10-1811640호(2017.12.18)
본 발명은 농작물 생장에 대한 환경설정의 영향이 환경설정 시점으로부터 일정기간 경과 후 발효됨을 고려하여 스마트팜의 농작물의 생산량과 환경인자 사이에 대한 최적의 다중선형회귀 모델을 생성하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법은, 상기 스마트팜의 생산량 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 생산량 데이터 및 환경 데이터를 이용하여 현재 주차(Week)의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수(correlation coefficient)를 산출하고, 상기 산출된 상관계수를 이용하여 시간차이를 산출하는 단계, 상기 산출된 시간차이를 이용하여 초기 대응주차(CW: Corresponding Week)를 산출하는 단계, 상기 산출된 초기 대응주차를 개선하는 단계 및 상기 개선을 통해 생성된 개선 대응주차를 이용하여 다중선형회귀(multiple linear regression) 모델을 산출하는 단계를 포함한다.
상기 시간차이는, 현재 주차의 생산량에 가장 많은 영향을 주는 이전 주차와 현재 주차의 차이값이다.
상기 산출된 상관계수를 이용하여 시간차이를 산출하는 단계는, 상기 현재 주차의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수 테이블을 생성하는 단계, 상기 생성된 상관계수 테이블에서 각 열의 상관계수값들의 최대상관계수값을 산출하고, 상기 산출된 최대상관계수값의 시간차이값을 산출하는 단계 및 상기 생성된 최대상관계수 테이블에서 최대상관계수값이 미리 설정된 임계치 미만인 시간차이값 및 최대상관계수값을 제거하여 최종 최대상관계수 테이블을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 상관계수(ρ)는 하기 수학식을 이용하여 산출된다.
Figure 112020121955458-pat00001
여기서,
Figure 112020121955458-pat00002
이고, l은 시간차이로서, l=1, 2, …, L이고, T는 전치(transpose) 행렬이고, M개의 환경인자에 각각 적용되고, D는 미리 설정된 생산구간의 주수이고, p는 생산량 데이터이고, e는 환경 데이터이고, wc는 현재 주차이다.
상기 산출된 최대상관계수값의 시간차이값을 산출하는 단계는, 하기 수학식을 이용하여 상기 상관계수 테이블의 각 열의 최대상관계수값 및 시간차이값을 산출한다.
Figure 112020121955458-pat00003
여기서, lm *은 상기 상관계수 테이블의 각 열마다 산출되는 시간차이값이고, m은 환경인자이다.
상기 초기 대응주차는 하기 수학식을 이용하여 산출된다.
Figure 112020121955458-pat00004
여기서, u는 대응주차이고, wc는 현재 주차이고, l은 시간차이이다.
상기 산출된 초기 대응주차를 개선하는 단계는, 상기 상관계수가 미리 설정된 임계치 이상인 생산량의 주차값 및 환경인자의 대응주차값을 추출하고, 상기 상관계수가 임계치 미만인 대응주차에는 이전 주차의 대응주차값을 할당하는 단계, 상기 추출 및 할당된 대응주차값을 이용하여 상기 초기 대응주차의 회귀직선과 상기 대응주차의 평균제곱오차(MSE: mean squared error)를 산출하는 단계 및 상기 평균제곱오차를 이용하여 상기 개선 대응주차를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 평균제곱오차는 하기 수학식을 이용하여 산출된다.
Figure 112020121955458-pat00005
여기서,
Figure 112020121955458-pat00006
는 상기 회귀직선으로서, 회귀 방정식
Figure 112020121955458-pat00007
로부터
Figure 112020121955458-pat00008
를 구하여
Figure 112020121955458-pat00009
로 산출되고, u는 대응주차이고, w는 주차이고, α는 회귀 파라미터이다.
상기 개선 대응주차를 산출하는 단계는, 상기 평균제곱오차가 임계치 이하인 대응주차값을 이용하여 하기 수학식의 회귀 방정식을 산출하는 단계 및 하기 수학식을 이용하여 상기 회귀 방정식으로부터 상기 개선 대응주차(ur)를 산출하는 단계를 포함한다.
Figure 112020121955458-pat00010
Figure 112020121955458-pat00011
여기서, u는 대응주차이고, w는 주차이고, γ는 회귀 파라미터이다.
상기 다중선형회귀 모델은 하기 수학식을 이용하여 산출된다.
Figure 112020121955458-pat00012
Figure 112020121955458-pat00013
여기서, y는 주차 구간 D의 생산량이고, x는 DⅹM개의 환경 데이터이고, β는 회귀 파라미터이고,
Figure 112020121955458-pat00014
는 β의 해 값이다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법은, 농작물 생장에 대한 환경설정의 영향이 환경설정 시점으로부터 일정기간 경과 후 발효됨을 고려하여 스마트팜의 농작물의 생산량과 환경인자 사이에 대한 최적의 다중선형회귀 모델을 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법을 나타낸 흐름도.
도 2 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법을 설명하기 위한 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 2 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 1을 중심으로, 본 발명의 실시예에 따른 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법에 대하여 설명하되, 도 2 내지 도 10을 참조하기로 한다.
S100 단계에서, 생산량 데이터 및 환경 데이터를 수집한다.
도 2는 생산량 데이터와 환경 데이터의 주차(Week) 관련성을 보여준다. 도 2를 참조하면, 농작물을 심는 것이 시작되는 주를 1주라 하면, W1 주차까지 M개의 환경 데이터가 획득될 수 있다. 농작물 생산은 Ws 주차부터 시작되어 W2 주차까지 생산량이 주 단위로 측정될 수 있다.
예를 들어, 환경 데이터는 내부온도, 외부온도, 내부습도, 누적일사량, 전기전도도(EC: Electrica; Conductivity), 광량, 이산화탄소(CO2), 적정온도 상한, 적정온도 하한 및 주야간 온도차(DIF)를 포함할 수 있다.
도 3은 1주차부터 20주차까지 주 단위로 측정된 환경 데이터들의 예를 나타낸다. 도 3에서 1부터 10까지의 열번호 각각에 대응하는 환경인자는 내부온도, 외부온도, 내부습도, 누적일사량, 전기전도도(EC: Electrica; Conductivity), 광량, 이산화탄소(CO2), 적정온도 상한, 적정온도 하한 및 주야간 온도차(DIF)이다.
본 명세서에서, 사용된 생산량 데이터와 환경 데이터는 강원도 농업기술원이 수집한 강원도에 소재한 한 스마트팜 농가의 파프리카에 대한 것이다.
주차마다 D 구간의 생산량 데이터 p 및 환경 데이터 e가 주어진다. D는 보통 8~12주 정도로 설정될 수 있다. 현재 주차가 wc라고 하면,
Figure 112020121955458-pat00015
이고, 환경 데이터 e는 wc의 이전 주차에서 모두 획득된다.
Figure 112020121955458-pat00016
이고,
Figure 112020121955458-pat00017
이다.
생산량 데이터는 Dⅹ1 벡터이고, 환경 데이터는 M개이므로, DⅹM의 행렬로 표현될 수 있다.
S200 단계에서, 현재 주차의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수(correlation coefficient)값을 산출하고, 산출된 상관계수값을 이용하여 시간차이값을 산출한다.
도 4는 S200단계의 세부단계를 나타내 흐름도이다. 이하, 도 4를 참조하여 S200 단계에 대하여 설명하기로 한다.
S210 단계에서, 현재 주차의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수 테이블을 생성한다.
S200단계는, 구간
Figure 112020121955458-pat00018
의 생산량이 영향을 가장 많이 받는 환경인자값의 주차를 조사하기 위하여 수행되는 것이다. 도 2를 참조하면, 현재 주차
Figure 112020121955458-pat00019
이며, M개의 환경인자가 존재하고, 각각의 환경인자는 다른 주차의 생산량에 영향을 줄 수 있다. 그래서, 이전 주차와 현재 주차와의 시간차이(lag) 개념을 도입하여 통계적인 자료분석을 위한 상관계수가 정의될 수 있다.
상관계수 도출을 위하여, 응답변수 y 및 설명변수 x는 하기 수학식으로 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112020121955458-pat00020
여기서, l=1, 2, …, L이고, T는 전치(transpose) 행렬이고, M개의 환경인자에 각각 적용될 수 있다.
즉, 응답변수 y에는 생산량 데이터 p가 대입되고, 설명변수 x에는 시간차이 l만큼의 지연된 환경 데이터 e가 대입될 수 있다.
y에는 현재 주차 wc의 생산량 데이터 및 이전 D-1 주차동안의 생산량 데이터가 대입될 수 있다. 예를 들어, 7주전의 m번째 환경인자 em은 wc-7로서, 시간차이값이 7이 될 수 있다.
상관계수 ρ는 하기 수학식으로 정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112020121955458-pat00021
즉, 각 주차별로 상관계수 ρ값을 산출하여 LⅹM의 상관계수 테이블을 생성할 수 있다.
S220 단계에서, 생성된 상관계수 테이블에서 각 열의 상관계수값들의 최대상관계수값을 산출하고, 산출된 최대상관계수값의 시간차이값을 산출한다.
즉, 하기 수학식을 이용하여 가장 큰 상관계수값을 가지는 l값을 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112020121955458-pat00022
여기서, m은 환경인자이다.
그리고, 각 열마다 산출되는 시간차이값 lm * 및 최대상관계수값 ρmax가 2ⅹM 행렬로 구성되는 최대상관계수 테이블을 생성한다. 즉, 1행에는 시간차이값들이 배열되고, 2행에는 최대상관계수값들이 배열될 수 있다.
S230 단계에서, 생성된 최대상관계수 테이블에서 최대상관계수값 ρmax이 미리 설정된 임계치(예를 들어, 0.3~0.4) 미만인 시간차이값 및 최대상관계수값을 제거하여 최종 최대상관계수 테이블을 생성한다. 생성되는 최종 최대상관계수 테이블은 2ⅹN 행렬로 구성될 수 있으며, N ≤ M이다.
생산량 데이터가 존재하는 모든 주차에 대하여 최종 최대상관계수 테이블을 생성하여, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같은 주차별 시간차이값 및 최대상관계수값을 산출할 수 있다.
도 5 및 도 6은 각각 주차별 생산량과 환경인자의 시간차이값 및 최대 상관계수값의 산출 예를 나타낸다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 22주차의 경우, 생산량은 각 환경인자가 5, 6, 5, 8, 4, 5, 1, 5, 4 전주에 대응한다.
다시 도 1을 참조하여, S300 단계에서, 산출된 시간차이값을 이용하여 초기 대응주차(cw: corresponding week)를 산출한다.
시간차이는 현재 주차와 이전 주차와의 차이값으로 표현되는데, 대응주차 u는 하기 수학식으로 산출된다.
[수학식 4]
Figure 112020121955458-pat00023
예를 들어, 현재 주차 wc가 23주이고, 시간차이 l이 7주전이면, 대응주차는 u=23-7=16이 된다.
도 7의 (a) 내지 (c)는 각각 환경인자가 내부온도, 이산화탄소 및 내부습도인 경우에 산출된 대응주차값을 나타낸 그래프이다.
S400 단계에서, 산출된 초기 대응주차를 개선한다.
앞서 상관계수를 이용하여 산출한 초기 대응주차는 주차별 값의 오류가 발생할 수 있다. 즉, 대응주차는 주차에 비례하여 단조증가(monotonically increasing)하는 형태로 산출되는 것이 이상적일 수 있다.
예를 들어, 도 7의 (a)를 참조하면, 18주차, 20주차 및 26주차는 각각 18주차, 18주차 및 14주차로 매칭되어 감소하는 구간이 존재하므로, 대응주차의 오류가 발생할 수 있다.
도 8은 S400단계의 세부단계를 나타내 흐름도이다. 이하, 도 8을 참조하여 S400 단계에 대하여 설명하기로 한다.
S410 단계에서, 주차 및 대응주차 데이터를 보정한다.
[Ws, W2] 구간에서 생산량 P개의 주차 w1, w2, …, wp가 있고, 각 환경인자에 대한 초기 대응주차 u1, u2, …, up가 있다. wi는 ui와 매칭되며, (wi, ui)는 상관계수 ρi를 가진다.
앞서 S200 단계에서 산출된 초기 상관계수값이 미리 설정된 임계치(예를 들어, 0.3) 이상인 생산량의 주차 및 환경인자의 대응주차 (wi, ui)를 추출하고, 초기 상관계수값이 임계치 미만인 대응주차에는 이전 주차의 대응주차값을 할당한다(ui = ui-1).
결과적으로, P개의 데이터 [(w1, u1), (w2, u2), …, (wp, up)]가 획득될 수 있다.
S420 단계에서, 대응주차의 회귀직선과 대응주차의 평균제곱오차(MSE: mean squared error)를 산출한다.
대응주차의 회귀 방정식은 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112020121955458-pat00024
여기서, 대응주차 u는 Pⅹ1 벡터이고, 주차 w는 Pⅹ1 행렬이고, 회귀 파라미터 α는 2ⅹ1 벡터이다.
수학식 5의 회귀 방정식으로부터
Figure 112020121955458-pat00025
를 구하면, 회귀 직선은 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112020121955458-pat00026
그리고, 회귀 직선과 대응주차의 평균제곱오차(MSE)는 하기 수학식으로 산출될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112020121955458-pat00027
S430 단계에서, 회귀 직선과 대응주차의 평균제곱오차(MSEi)를 이용하여 개선된 대응주차를 산출한다.
우선, 하기 수학식과 같이, 평균제곱오차(MSEi)가 미리 설정된 임계치 Tc 이하인 대응주차들을 이용하여 회귀방정식을 생성한다.
[수학식 8]
Figure 112020121955458-pat00028
여기서, 평균제곱오차가 임계치 이하인 대응주차값의 수가 G개라 가정하면, 대응주차 u는 Gⅹ1 벡터이고, 주차 w는 Gⅹ1 벡터이고, 회귀 파라미터 γ는 2ⅹ1 벡터이다.
수학식 8의 회귀 방정식으로부터 하기 수학식과 같이 회귀 직선을 산출한다.
[수학식 9]
Figure 112020121955458-pat00029
이를 통해, 최종적으로 개선된 대응주차 ur이 획득될 수 있다.
도 9는 (a) 내지 (c)는 각각 환경인자가 내부온도, 이산화탄소 및 내부습도인 경우에 산출된 개선된 대응주차값을 나타낸 그래프이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 개선된 대응주차값들은 단조증가하는 것으로 나타난다.
다시 도 1을 참조하여, S500 단계에서, 개선된 대응주차값을 이용하여 다중선형회귀(multiple linear regression) 모델을 산출한다.
다중선형회귀 모델은 하기 수학식으로 정의될 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112020121955458-pat00030
여기서, y는 주차 구간 D의 생산량이고, 각 환경인자는 서로 다른 대응주차를 가지므로, X는 대응주차를 가지는 환경 데이터값이다. 그리고, β는 회귀 파라미터이다.
다중선형회귀 분석에서 종속변수인 생산량 변수 y를 설명하기 위하여 M개의 독립변수인 x1, x2, …, xM을 도입하면, 생산량 y는 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112020121955458-pat00031
그리고, 독립변수 x는 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 12]
Figure 112020121955458-pat00032
x는 M개의 환경인자이고, 각 열은 D개의 환경 데이터이다. 각 데이터는 대응주차를 가지는 값들이다.
그리고, 회귀 파라미터 β는 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112020121955458-pat00033
여기서, β0는 절편(offset)값이다.
하기 수학식을 이용하여 해 β값이 결정될 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112020121955458-pat00034
[수학식 15]
Figure 112020121955458-pat00035
도 10은 회귀 파라미터 β값을 이용하여 산출되는 다중선형회귀 모델의 예를 나타낸다. 즉, 도 10은 17~35주차에서 생산량에 영향을 주는 환경인자와 평당생산량의 관계식의 예를 보여주고 있다.
예를 들어, 도 10에서 23주차의 다중선형회귀 모델은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 16]
Figure 112020121955458-pat00036
[수학식 17]
Figure 112020121955458-pat00037
즉, 23주차의 파프리카 생산량은 수확 5주전의 누적일사량, 수확 4주전의 광량, 수확 3주전의 외부온도, 수확 1주전의 이산화탄소, 수확 4주전의 주야간 온도차(DIF)의 영향을 받은 것이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법에 있어서,
    상기 스마트팜의 생산량 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 생산량 데이터 및 환경 데이터를 이용하여 현재 주차(Week)의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수(correlation coefficient)를 산출하고, 상기 산출된 상관계수를 이용하여 현재 주차의 생산량에 가장 많은 영향을 주는 환경인자를 가진 이전 주차와 현재 주차의 차이값인 시간차이값을 산출하는 단계;
    상기 산출된 시간차이값을 이용하여 현재 주차에 대응하는 이전 주차인 제1 대응주차(CW: Corresponding Week)를 산출하는 단계;
    상기 산출된 제1 대응주차를 보정하여 제2 대응주차를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 제2 대응주차를 이용하여 생산량에 영향을 주는 환경인자와 생산량의관계를 나타내는 다중선형회귀(multiple linear regression) 모델을 산출하는 단계를 포함하되,
    상기 산출된 상관계수를 이용하여 현재 주차의 생산량에 가장 많은 영향을 주는 환경인자를 가진 이전 주차와 현재 주차의 차이값인 시간차이값을 산출하는 단계는,
    상기 현재 주차의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수 테이블을 생성하는 단계;
    상기 생성된 상관계수 테이블에서 각 열의 상관계수값들의 최대상관계수값을 산출하고, 상기 산출된 최대상관계수값을 이용하여 상기 시간차이값을 산출하는 단계; 및
    상기 생성된 최대상관계수 테이블에서 최대상관계수값이 미리 설정된 임계치 미만인 시간차이값 및 최대상관계수값을 제거하여 최종 최대상관계수 테이블을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 상관계수(ρ)는 하기 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
    Figure 112022098944484-pat00038

    여기서,
    Figure 112022098944484-pat00039
    이고, l은 시간차이로서, l=1, 2, …, L이고, T는 전치(transpose) 행렬이고, M개의 환경인자에 각각 적용되고, D는 미리 설정된 생산구간의 주수이고, p는 생산량 데이터이고, e는 환경 데이터이고, wc는 현재 주차임
  5. 제1항에 있어서,
    상기 산출된 최대상관계수값을 이용하여 상기 시간차이값을 산출하는 단계는,
    하기 수학식을 이용하여 상기 상관계수 테이블의 각 열의 최대상관계수값 및 시간차이값을 산출하는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
    Figure 112022098944484-pat00040

    여기서, lm *은 상기 상관계수 테이블의 각 열마다 산출되는 시간차이값이고, m은 환경인자이고, ρ는 현재 주차의 생산량과 이전 주차의 환경인자에 대한 상관계수이고, M은 환경인자의 개수임
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 대응주차는 하기 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
    Figure 112022098944484-pat00041

    여기서, u는 제1 대응주차이고, wc는 현재 주차이고, l은 시간차이임
  7. 제1항에 있어서,
    상기 산출된 제1 대응주차를 보정하여 제2 대응주차를 산출하는 단계는,
    상기 상관계수가 미리 설정된 임계치 이상인 생산량의 주차값 및 환경인자의 대응주차값을 추출하고, 상기 상관계수가 임계치 미만인 대응주차에는 이전 주차의 대응주차값을 할당하는 단계;
    상기 추출 및 할당된 대응주차값을 이용하여 상기 제1 대응주차의 회귀직선과 상기 대응주차의 평균제곱오차(MSE: mean squared error)를 산출하는 단계; 및
    상기 평균제곱오차를 이용하여 상기 제2 대응주차를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 평균제곱오차는 하기 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
    Figure 112022098944484-pat00042

    여기서,
    Figure 112022098944484-pat00043
    는 상기 회귀직선으로서, 회귀 방정식
    Figure 112022098944484-pat00044
    로부터
    Figure 112022098944484-pat00045
    를 구하여
    Figure 112022098944484-pat00046
    로 산출되고, u는 대응주차이고, w는 주차이고, α는 회귀 파라미터이고,
    Figure 112022098944484-pat00062
    는 2ⅹ1 벡터로 산출된 회귀 파라미터의 해 값임
  9. 제7항에 있어서,
    상기 평균제곱오차를 이용하여 상기 제2 대응주차를 산출하는 단계는,
    상기 평균제곱오차가 임계치 이하인 대응주차값을 이용하여 하기 수학식의 회귀 방정식을 산출하는 단계; 및
    Figure 112022098944484-pat00047

    여기서, u는 대응주차이고, w는 주차이고, γ는 회귀 파라미터임
    하기 수학식을 이용하여 상기 회귀 방정식으로부터 상기 제2 대응주차(ur)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
    Figure 112022098944484-pat00048

  10. 제1항에 있어서,
    상기 다중선형회귀 모델은 하기 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 스마트팜의 생산량과 환경에 대한 최적선형모델 구축 방법.
    Figure 112020121955458-pat00049

    Figure 112020121955458-pat00050

    여기서, y는 주차 구간 D의 생산량이고, x는 DⅹM개의 환경 데이터이고, β는 회귀 파라미터이고,
    Figure 112020121955458-pat00051
    는 β의 해 값임
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