KR-20260061313-A - System for recommending pesticides and fertilizers through time-series pest data analysis using TCN Model
Abstract
본 발명은 TCN(Temporal Convolutional Network) 모델을 활용하여 수집된 시계열 병충해 데이터를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 주간별 농약 및 비료 수요를 추론하여 제공하는 시스템에 관한 것이다. 병충해 데이터의 자동 수집 및 통합, 딥러닝 기반의 데이터 분석, 농약 및 비료 추천, 사용자 친화적인 정보 제공, 그리고 지속적인 데이터 학습을 통해 농민들이 병충해에 효과적으로 대처할 수 있도록 지원한다. 이 시스템은 자원의 효율적인 관리와 농업 생산성 향상에 기여하며, 환경 보호에도 도움이 된다.
Inventors
- 김경민
Assignees
- 김경민
Dates
- Publication Date
- 20260506
- Application Date
- 20241026
Claims (1)
- 수집된 병충해 데이터를 기반으로 주간별로 필요한 농약 및 비료 수요를 자동으로 추론하여 제공하는 시스템에 있어서, 병충해 데이터의 수집 및 통합 수단으로서, 사용자 입력이나 자동 수집 장치를 통해 병충해 데이터를 수집하여 중앙 데이터베이스에 통합하는 수단: 데이터 분석 수단으로서, 통합된 병충해 데이터를 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분석하고, 특정 지역이나 농작물에서 발생하는 병충해의 유형과 빈도를 파악하는 수단: 농약 및 비료 추천 수단으로서, 분석 결과를 기반으로 해당 병충해를 효과적으로 방제할 수 있는 농약 및 비료의 종류와 필요량을 추론하는 수단: 정보 제공 수단으로서, 추론된 농약 및 비료 정보를 사용자에게 제공하여 신속한 대처가 가능하도록 지원하는 수단: 데이터 학습 수단으로서, 사용자 피드백과 추가 데이터를 지속적으로 학습하여 추천 결과의 정확성과 효율성을 향상시키는 수단; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 수집된 병충해 정보를 통한 주간별 농약 및 비료 수요 정리 시스템.
Description
TCN 모델 기반 시계열 병충해 데이터 분석을 통한 농약 및 비료 추천 시스템 {System for recommending pesticides and fertilizers through time-series pest data analysis using TCN Model} 본 발명은 농업 분야의 병충해 데이터 분석 기술에 관한 것으로, 특히 수집된 병충해 정보를 기반으로 필요한 농약 및 비료의 종류와 필요량을 자동으로 추론하여 추천하는 시스템에 관한 것이다. 현대 농업에서는 병충해 예방과 대처를 위해 다양한 연구와 기술 개발이 진행되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 스마트팜의 도입으로 병충해 정보를 수집하고 분석하여 적절한 대응방안을 마련하는 기술이 주목받고 있다. 그러나 수집된 병충해 데이터로부터 효율적으로 적합한 농약이나 비료를 추천하는 시스템은 아직 부족한 실정이다. 특히, 병충해의 발생 위치와 종류를 종합적으로 분석하여 공통적인 요구사항을 도출하고, 이를 통해 농민들이 신속하게 대처할 수 있도록 지원하는 기술이 필요하다. 본 발명의 시스템은 다음과 같이 구성되고 작동한다: 1. 데이터 수집 모듈: 사용자 입력: 농민들이 스마트폰 앱이나 웹 인터페이스를 통해 병충해 발생 정보를 입력한다. 입력 데이터에는 병충해의 종류, 발생위치, 발생 시기 등이 포함된다. 2. 데이터 베이스 관리 모듈: 수집된 병충해 데이터를 중앙 데이터베이스에 저장하고 관리한다. 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위한 데이터 정제 과정을 수행한다. 3. 데이터 분석 모듈: 딥러닝 알고리즘: 수집된 데이터를 기반으로 병충해의 발생 패턴을 학습한다. 분석 기능: 특정 지역이나 농작물에서 주간별로 발생하는 병충해의 유형과 빈도를 분석한다. 예측 모델: 미래의 병충해 발생 가능성을 예측하여 선제적인 대처가 가능하도록 한다. 4. 농약 및 비료 추천 모듈: 추천 알고리즘: 분석 결과를 기반으로 가장 효과적인 농약 및 비료의 종류와 필요량을 추론한다. 제품 데이터베이스 연동: 농약 및 비료의 제품 정보, 사용법, 가격 등을 포함한 데이터베이스와 연동하여 실용적인 추천이 가능하다. 5. 정보 제공 인터페이스: 사용자 단말기: 모바일 앱, 웹사이트, 문자 메시지 등을 통해 추천 정보를 사용자에게 전달한다. 시각화 기능: 병충해 발생 현황과 추천 정보를 그래프나 지도 등으로 시각호하여 이해를 돕는다. 알람 기능: 긴급한 대응이 필요한 경우 푸시 알림이나 SMS로 즉시 통보한다. 6. 사용자 피드백 및 학습 모듈: 피드백 수집: 농민들이 추천된 농약 및 비료 사용 후 결과를 입력할 수 있다. 모델 개선: 수집된 피드백을 기반으로 딥러닝 모델을 지속적으로 학습시켜 추천 정확도를 높인다.