다원 적 회귀 인공 신경망 기반 스마트 그린하우스 내부 온 · 습도 예측 에 관한 연구 - 한국 정밀 공학 회지 - 한국 정밀 공학 회 : 전자 저널 논문 - DBpia 
 Prediction of Smart Greenhouse Temperature - Humidity Based on Multi - Dimensional LSTMs 
 송영 은 , 문애경 , 안수용 , 정회 룡 
 한국 정밀 공학 회지 Vol . 36 No . 3 , 2019 . 3 , 239 - 246 ( 8 pages ) 
 DOI : 10 . 7736 / KSPE . 2019 . 36 . 3 . 239 
 The objective of this study is to investigate a novel temperature and humidity prediction algorithm for smart greenhouse based on the machine learning method . The smart greenhouse is known to increase farm production by automatically controlling temperature and humidity and other factors . However , maintaining constant inside temperature and humidity in the conventional smart greenhouse system is still a problem because of the multiple time delay elements . To solve the problems , prediction control scheme is required . But , since the system is highly nonlinear with the lack of sensory data , predicting accurate temperature and humidity is very challenging . In this paper , the multi - dimensional Long Short - Term Memory networks ( LSTMs ) is being applied to deal with the unstructured greenhouse environmental data . The designed LSTMs learning model is trained with the 27 dimensional data which comprises of all the greenhouse control parameter and environmental sensory data . The prediction performance was evaluated using the short , mid and long term experiments . Also , the comparison with the conventional recurrent neural networks ( RNNs ) based prediction algorithm was done using the experimental results and later on discussions . 
 2 . 관련 최근 연구 
 3 . 스마트 그린하우스 시스템 
 4 . 회귀 인공 신경망 기반 온 · 습도 예측 알고리즘 
 5 . 온 · 습도 예측 알고리즘 실험 및 성능 평가 
 송영 은 저자 의 상세 정보 를 확인 해 보 세요 . 
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 10 . 7736 / KSPE . 2019 . 36 . 3 . 239 
 http : / / www . dbpia . co . kr / Article / NODE 07618423 
 송영 은 ( 호서 대학교 전기공 학과 ) 
 문애경 ( 한국 전자 통신 연구원 대경 권 연구 센터 ) 
 안수용 ( 한국 전자 통신 연구원 대경 권 연구 센터 ) 
 정회 룡 ( 건국대 학교 기계 공학부 ) 
 다원 적 회귀 인공 신경망 기반 스마트 그린 하 . ..