“딥러닝을 이용한 벼 군락지 기체교환 모델 개발”
Project Summary
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Context: 기존 Process-Based 기체교환 모델의 연산 비효율성 개선
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Mission: Site Generality를 확보한 딥러닝 기반 기체교환 모델 개발
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Action: 플럭스 타워 데이터 통합 수집, 전처리 파이프라인 개발, Cross Validation 자동화, 모델 아키텍처 개선 등
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Results: Gross Primary Production, Respiration 모델 모두 R^2>0.97 이상의 정확도
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Learning: Overfitting 방지 기법, 누적되는 데이터에 대한 전처리 방식, 실험통계적 지식
