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대학보유특허 상세정보
| 관리번호 | 2020000460 | 발명자 | 심춘보, 최수임, 정세훈, 조경호, 박준, 김준영 | ||
| 소속학과 | 기술분야(6T) | ||||
| 구분 | 공동 권리자 | ||||
| 참여기업 | 특허 사무소 | ||||
| 특허출원번호 | 10-2020-0003149 | 특허출원일자 | |||
| 특허등록번호 | 10-2398986 | 특허등록일자 | |||
| 기술개발단계 | 시작품 단계 | 협력희망내용 | 기술이전, 공동연구 | ||
| 기술개요 | 임산물 생산의 경쟁력 강화를 위해 생산기반 요소의 지원능력과 재배관리의 주요 인자들의 실태를 파악할 수 있다면, 통계적 출수량의 변화 정도를 기반으로 최근 산림 수목재배 지역의 주요 재배여건이라고 할 수 있는 기상조건 변화와 이상기상으로 볼 수 있는 재배여건으로 인한 출수량을 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 종래의 기술들은 수액 저장고의 제어와 수액 집수량, 환경 정보만 취득할 뿐이며 수액의 출수량을 예측하는 것은 개시되어 있지 않다. 본 기술은 환경 정보가 고로쇠나무 수액 출수량과 밀접한 연관이 있다는 농가들의 경험을 토대로, 환경 정보와 고로쇠나무 수액 출수량의 상관관계 분석을 진행하여 고로쇠나무 수액의 출수량을 예측하고자 하는 고로쇠 수액 출수량 예측 시스템을 제공하는데 있다. | ||||
| 기술특성 | 본 발명은 a) 복수의 센서가 설치되어 복수의 환경정보를 얻으며 고로쇠 수액이 저장되는 스마트 집수조, b) 스마트 집수조에서 보내온 복수의 환경정보와 고로쇠 수액 출수량 정보 및 기상청의 기상환경 정보가 입력되는 데이터 입력부, c) 데이터 입력부에 입력된 정보들을 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터로 활용하기 위해 전처리를 수행하는 데이터 전처리부, d) 고로쇠 수액 출수량을 예측하기 위해 복수의 인공신경망 트리 모델을 구성하며, 구축된 복수의 인공신경망 트리 모델은 상기 데이터 전처리부의 데이터를 입력값으로 하여 상기 환경정보와 고로쇠 수액 출수량의 상관관계를 분석하여 각각의 예측을 진행하고, 예측 수액 출수량을 출력값으로 하여 예측 결과를 도출하는 수액 출수량 예측모델 생성부, e) 수액 출수량 예측모델 생성부의 복수의 예측 결과를 다수결의 원칙으로 처리하여 최종 고로쇠 수액의 예측 출수량을 산출하는 수액 출수량 산출부를 포함하며, 머신러닝 모델을 이용하여 고로쇠 수액의 출수량을 예측할 수 있다. | ||||
| 기대효과 및 사업성 | 본 기술은 머신러닝에 기반하여 7개의 환경정보와 고로쇠 수액 출수량의 상관관계를 분석하되 학습 시간, 예측 시간, 정확도를 기준으로 가장 정확하고 효율적인 고로쇠나무 수액 출수량을 예측할 수 있고, 이러한 고로쇠나무 수액의 생산량 예측으로 산간 농가들의 효율적인 노동력 활용과 고로쇠 수액의 품질관리를 개선할 수 있는 효과가 있다. | ||||
| 응용분야 | 고로쇠 수액 외의 임산물 생산 등에 적용 가능함 | ||||
| 과제 고유번호 | 세부 과제번호 | ||||
| 부처명 | 연구관리 전문기관 | ||||
| 사업명 | |||||
| 과제명 | |||||
| 연구기간 | 주관기관 | ||||
| 기여율(%) | 연구비(백만원) | ||||
| 시제품 제작 사진 및 데이터(표) | |||||