Application of Digital Twin AI Prediction Models Using Growth, Physiological, and Morphological Data of Korean-Bred Phalaenopsis 'Univivace'
국가간협력기반조성 · (인력교류) 미국_여성대학원생
2026년
2710115151
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울여자대학교
이서연
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2,000만원
2,000만원
응용연구
대학
서울특별시 노원구
농림수산식품 > 농업·식품 기계·설비 > 농업·식품 생산 시설·환경
... 국내 육성 호접란 Phalaenopsis 'Univivace'의 생육·생리·개화 데이터를 미국 University of Washington(UW) 연구팀의 식물생태생리 모델링 체계와 연계하여, 디지털 트윈 AI 기반 생육·개화 예측모델에 활용 가능한 표준 데이터셋과 핵심 입력변수를 구축하는 데 있음. 호접란은 야간 CO2 흡수, 말산 축적, 주·야간 기공 개폐를 특징으로 하는 CAM ...
본 연수는 한국에서 생산한 호접란 'Univivace'의 생육·생리 원자료를 미국 UW 연구팀과 공동 검토하여 모델 입력자료로 전환하는 과정으로 구성됨. 연수 전에는 한국측 지도교수의 지도 아래 순화기 및 영양생장기 자료를 정리하고, 식물재료, 처리구, 반복번호, 측정일, 처리 후 일수, 생육단계, 측정장비, 단위, 환경로그가 포함된 원자료 목록과 데이터 구조 ...
본 연수를 통해 도출되는 주요 성과는 호접란 'Univivace'의 생육·생리·개화 자료를 국제공동연구 수준의 표준 데이터셋으로 정리하고, 디지털 트윈 AI 모델에 적용 가능한 핵심 변수를 도출하는 것임. 연수 중 UW 연구팀과 검토한 데이터 정리 기준, 측정 프로토콜, 분석 코드, 파생변수 산출 기준은 귀국 후 박사학위논문과 중견연구 2?3년차 모델 개발에 ...