본 연구는 성장 단계별 돼지의 평균 사료 섭취량을 추정하고, 각 매개변수 간의 상관분석을 통해 변수를 선별한 후, 기계학습 기반 회귀분석을 통해 돼지의 사료 섭취량(FI)을 예측하는 모델을 만들고자 한다. 본 실험은 2023년 9월 14일부터 2023년 12월 15일까지 93일 동안 진행하였다. 사료는 09:00와 17:00 하루에 2회 제공하였으며, 제공된 사료의 양은 돼지의 평균 체중의 5%를 지급하였다. 돼지의 몸무게(PBW)는 매일 09:00에 이동식 돈형기를 사용하여 측정하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 이용하여, 돈사 내 온도(RT), 상대습도(RH), NH3를 5분 간격으로 수집하였다. 성장 단계를 3단계로 나누었으며, 각 GS1, GS2 및 GS3으로 명명하였다. 각 성장 단계별 평균 사료 섭취량과 표준편차를 구하여, 유의미성과 성장 단계별 사료 섭취의 경향을 분석하였다. 각 모델의 성능평가( , RMSE, MAPE) 시 8:2의 비율로 데이터를 분할하여, 정확도 검증을 수행하였다. 연구 결과 성장 단계별 돼지의 사료 섭취량에 유의미한 차이(p < 0.05)가 있음과 돼지가 성장할수록 일정한 양의 사료를 섭취하는 것을 확인하였다. 또한 각 변수의 상관분석 시 FI와 PBW에서 강한 상관관계가 나타났으며(R > 0.94), 각 모델의 성능평가 결과 RFR 모델이 가장 높은 정확성(  = 0.959, RMSE = 195.9, MAPE = 5.739)을 보였다.

본 연구는 돼지 간 거리(PD), 돈사 내 상대 습도(RRH), 돈사 내 이산화탄소(RCO2) 세 가지 변수를 사용하여, 네 개의 데이터 세트를 구성하고, 이를 다중 선형 회귀(MLR), 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 랜덤 포레스트 회귀(RFR) 세 가지 모델 기계학습(ML)에 적용하여, 돈사 내 온도(RT)를 예측하고자 한다. 2022년 10월 5일부터 11월 19일까지 실험을 진행하였다. Hik-vision 2D카메라를 사용하여, 돈사 내 영상을 기록하였다. 이후 ArcMap 프로그램을 사용하여, 돈사 내 영상에서 추출한 이미지 안 돼지의 PD를 계산하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 사용하여, RT, RRH 및 RCO2를 측정하였다. 연구 결과 각 변수 간 상관분석 시 RT와 PD 간의 강한 양의 상관관계가 나타났다(r > 0.75). 네 가지 데이터 세트 중 데이터 세트 3을 사용한 ML 모델이 높은 정확도가 나타났으며, 세 가지 회귀 모델 중에서 RFR 모델이 가장 우수한 성능을 보였다.

Strawberry is a stand-out cultivating fruit in Korea. The optimum production of strawberry is highly dependent on growing environment. Smart farm technology, and automatic monitoring and control system maintain a favorable environment for strawberry growth in greenhouses, as well as play an important role to improve production. Moreover, physiological parameters of strawberry plant and it is surrounding environment may allow to give an idea on production of strawberry. Therefore, this study intends to build a machine learning model to predict strawberry’s yield, cultivated in greenhouse. The environmental parameter like as temperature, humidity and CO2 and physiological parameters such as length of leaves, number of flowers and fruits and chlorophyll content of ‘Seolhyang’ (widely growing strawberry cultivar in Korea) were collected from three strawberry greenhouses located in Sacheon of Gyeongsangnam-do during the period of 2019-2020. A predictive model, Lasso regression was designed and validated through 5-fold cross-validation. The current study found that performance of the Lasso regression model is good to predict the number of flowers and fruits, when the MAPE value are 0.511 and 0.488, respectively during the model validation. Overall, the present study demonstrates that using AI based regression model may be convenient for farms and agricultural companies to predict yield of crops with fewer input attributes.