[인공지능 스마트팜] 데이터를 활용한 강화학습 기반 고생산성 달성 방안-데이터 수집 - #4/4

마지막 포스트입니다. 인공지능 기술을 스마트팜에 적용하는 부분에서 가장 쉽게 생각하는 부분이 데이터 수집과 전처리에 대한 내용입니다. 하지만 오히려 가장 중요한 내용이며 의미없는 데이터의 수집과 사용은 무의미한 결론에 도달하게 됩니다.

강화 학습 에이전트의 훈련 및 환경 모델링을 위해 고품질의 데이터가 필수적입니다.

• 다양한 센서 데이터:
  • 기상 센서: 온도, 습도, 일사량, 강수량, 풍속 센서.
  • 토양 센서: 토양 수분, 토양 온도, 토양 영양분 (EC, pH) 센서.
  • 식물 센서: 엽록소 측정기, 줄기 직경 변화 센서, 잎 온도 센서, 근적외선 (NIR) 카메라 등을 활용한 생장 지표 데이터.
• 이미지 데이터: 드론 또는 고정 카메라를 이용한 정기적인 작물 이미지 촬영을 통해 잎 면적, 병해충 감지, 생육 단계 판별 등의 정보를 얻습니다. 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 이미지에서 유의미한 특징을 추출합니다.
• 농업 활동 로그: 실제 농부의 관수량, 비료 투입량, 병해충 방제 기록 등 관리 활동 데이터를 기록합니다. 이는 환경 모델 학습 및 초기 에이전트 행동 탐색에 유용합니다.
• 데이터 전처리:
  • 결측치 처리: 센서 오류 등으로 인한 결측치 보간.
  • 이상치 제거: 오작동 센서 데이터 등 이상치 제거.
  • 정규화/표준화: 다양한 단위의 데이터를 강화 학습 모델에 적합하게 스케일링.
  • 시계열 데이터 처리: LSTM, GRU 등 시계열 예측 모델을 활용하여 미래 기후 및 생장 예측에 활용.