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PREV : 스마트팜(ICT 기반 원예온실) 데이터의 이해 (1/3) 스마트팜 데이터 요약 : 분단위 측정치와 시간단위 평균치 지난 Post에서 분단위 데이터 dat을 시간단위 데이터로 요약하여 새로운 데이터 dat_hour를 만들었을 때의 저장용량과 다운로드 속도 측면에서의 이점을 설명하였다. 이점이 있다면 그에 반하는 역효과도 분명 발생하게 되는데 1/60배로 데이터를 축약했다면 그만큼의 정보손실이 발생한다. 온실 내부평균온도에 대한 분단위 데이터와 시간단위 데이터의 그래프를 비교해보면 그 영향을 눈으로 확인할 수 있다. X축은 0시~24시까지의 시간, Y축은 내부평균온도(EVTP)로 설정하였다.

경남농업기술원 스마트팜 내부, Thumbnail 이미지 출처 스마트팜이란? 농림수산식품교육문화정보원(EPIS, 이하 농정원)이 운영하는 SmartFarm Korea 에서 정의하는 스마트팜의 개념을 보면 스마트 온실, 스마트 과수원, 스마트 축사를 통틀어 스마트팜이라고 지칭하고 있다. 과거에 프리바 유리온실 모델과 같은 ICT 기반의 원예온실로 불리던 개념이 축산과 과수 농장까지 확대되면서 스마트팜이 개념으로 발전하였다. 스마트팜의 구성요소는 크게 현장의 환경정보와 영상정보를 수집하는 수집부, 수집된 데이터를 저장하고 필요한 형태로 가공/분석하는 저장부, 가공/분석된 정보를 이용하여 온실 관리에 필요한 정보를 표출하고 장비를 제어하는 활용부로 나눌 수 있다.

180411 from 도형 최 코멘트 성제’s comment 본 논문은 2011년도 한국프로야구 데이터를 바탕으로 여러 모델을 만들어 2011년도 순위를 도출하고 이 순위가 실제 2011년 순위와 일치하는지를 판단함으로써 각 모델이 순위 예측에 적합한지 판단했다. 이때 사용된 4가지 모델은 각각 산술평균, 가중평균, 주성분분석, 주성분회귀분석이었고, 주로 주성분회귀분석에 초점을 맞추어 기술 하였다. 주성분회귀분석은 변수의 개수가 많을 때 변수들 중 비슷한 요인을 묶어 몇몇의 주성분으로 변수를 추려내는 분석이다. 야구는 투수, 타자 부문 등 승리에 영향을 미치는 요인이 상당히 많으며, 데이터 또한 많이 축적된다.

180328 from 도형 최 코멘트 성제’s comment 선행연구 대부분 미국 사례 위주인 점은 아쉽다. 미국의 농가 형태와 한국의 농가 형태의 차이가 크다는 점을 고려한다면 미국 이외의 국가들의 연구 또한 의미 있을 것이다. *선행연구들이 농업정보시스템만의 차별점을 고려하지 않고 단순 생산기술의 도입과 같은 관점에서 진행되었다고 주장하지만 해당 연구의 변수들 또한 선행연구의 변수들을 일부 차용하는데 그치고 있다. 학력의 경우 변수로서는 의미가 있지만 현실적으로 유용한 선도 농가의 특징이 되지 못할 것이다.