토양 영양소 정보, ICT 시설로 얻는 방법?

[스마트에프엔=김철호 기자] 제안된 모델은 농부들이 그들의 농지 토양 영양소 정보를 분석하는 것을 돕는다.

이것은 비료 필요량을 줄여서 농작물 생산을 늘리고 토양 영양소를 건강하게 유지하기 위한 농업 분야에 대한 필수적인 요건 중 하나다.

토양 검사를 통해 농부들은 특정 작물에 대한 현재의 비료 요건을 알고 있다. 이 제안된 모델들은 또한 출산율 추정을 용이하게 하고 비루드후나가르 지역의 11개 블록에 대해 농지에 파종하기에 적합한 작물을 제안한다.

실험 결과에 따르면, C5.0: ADT 분류기 알고리즘은 최고의 정확도를 제공하며 예측 분석을 위한 실행 시간은 기존의 다른 분류 알고리즘과 비교된다. 또한 제안된 모델은 기존 데이터 마이닝 알고리즘보다 정확도가 5% 향상되고 예측 시간이 46% 단축되는 기존 모델을 능가한다.

정확도 향상은 누락된 값을 처리하는 평활화 및 비닝 방법, 관련 데이터 선택을 위한 형상선정 기법, 가장 높은 속성을 쉽게 찾을 수 있는 자르기 기법을 사용하여 달성된다. 또한 제안된 모델은 Hadoop 프레임워크 구조에 대한 작업을 완료하는 데 더 적은 처리 시간과 빠른 속도를 필요로 한다.

DSIS 앱은 농부들이 토양 영양소를 기준으로 파종하기에 가장 좋은 작물을 선택할 수 있도록 돕기 위해 개발되었다. 우리는 더 적은 투자로 최대 수확량을 산출할 수 있는 적절한 비료를 선택하는 데 도움이 되는 권고안을 제공하기 위해 향후 제안된 시스템을 업그레이드하는 것을 목표로 하고 있다.



김철호 기자 fire@thekpm.com