스마트팜, 분산 프로그래밍 모델로 생산성↑

위의 사이비 코드는 토양 다산과 농작물 선택에 대한 예측 규칙을 생성하기 위해 제안된 C5.0 ADT 분류기의 방법을 설명한다.

제안된 방법은 분산 프로그래밍 모델에 기반한 MapReduce Hadoop 프레임워크에서 구현된다. 기존 접근법의 단점은 많은 수의 분기 노드를 생성하여 트리 크기를 증가시켜 메모리 공간을 크게 사용하게 한다는 것이다.

이 문제를 극복하기 위해, 지도와 축소 단계 사이에서 프런닝 개념을 새로운 것으로 활용한다. 프루닝 기술은 의사결정 트리를 축소하고 따라서 인스턴스 분류가 쉬워진다. 토양 비산도 수준 및 농작물 선택에 대해 생성된 예측 규칙은 피그에 표시된다.

토양 영양소 함량을 기준으로 토양 불임 수준을 예측하고 토양 불임 수준에 따라 적절한 작물을 선택하여 정확한 결과와 공정 시간을 단축하는 것이 주된 목표다. 제안된 이 알고리즘에서 최대 이득 비율 값은 분류자 규칙 생성을 위한 분할 기준으로 사용된다. 제안된 방법의 장점은 다음과 같다.



박찬식 기자 park@thekpm.com