In order to ensure revenue of agricultural products which have encountered the dramatic decline of prices in distribution, the export of the domestic farm produce was started and it has been considered to play the significant role to make fundamentals for securing the stable revenue of farms and future of agricultural industries. The Korean government has endeavored to increase scale and volume of export and make the stable structure for export transaction by supporting government policies. Since the export of the agricultural products was influenced by multiple and uncertain factors such as the gap of GDP, distance, the difference of climatess between countries, in this study of agricultural exports, the attributes of export according to changed factors are derived by using RCA and gravity model. As the complexity of export environment has been increased compared to the past, it is necessary to analyze the attributes of agricultural exports. In this study, by using network theory, trade network of agricultural product, the periodic changes of relations, the changes of centrality and maxium flow are derived. Even though the trade quantity of existing agricultural fresh products are still small, the study derived the need to vertical integration for expanding agricultural product export by applying network theory.
This paper analyzes retailers' purchasing patterns of fruits and vegetables and the problems with purchasing from agricultural product wholesale markets. While large-scale retailers purchase fruits and vegetables from various sources, medium and small-scale retailers and food service companies buy them mostly from agricultural product wholesale markets. The retailers point out the problems with purchasing from agricultural product wholesale markets as a lack of quality uniformity, not sufficient cooling storage facilities, not sufficient space for shipping area, high distribution cost, unnecessary price fluctuation, and etc. In order to enhance the linkage with retailers, agricultural product wholesale markets, first of all, have to adopt more flexible trading methods such as private treaty besides auctions which are exclusively legitimate trading methods in the market. Necessary are enlargement of jobbers' operating scale, securing shipping space for retailers, adoption of inspection service, introduction of methods to stabilize auction prices, saving of loading and unloading costs, implementation of marketing strategies.
Im, Jung-Ju;Kim, Tae-Wan;Lim, Ji-Seoup;Kim, Jun-Ho;Yoo, Tae-Yong;Lee, Won Joo
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.29-36
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2022
In this paper, we propose an efficient agricultural products price prediction model based on dataset which provided in DACON. This model is XGBoost and CatBoost, and as an algorithm of the Gradient Boosting series, the average accuracy and execution time are superior to the existing Logistic Regression and Random Forest. Based on these advantages, we design a machine learning model that predicts prices 1 week, 2 weeks, and 4 weeks from the previous prices of agricultural products. The XGBoost model can derive the best performance by adjusting hyperparameters using the XGBoost Regressor library, which is a regression model. The implemented model is verified using the API provided by DACON, and performance evaluation is performed for each model. Because XGBoost conducts its own overfitting regulation, it derives excellent performance despite a small dataset, but it was found that the performance was lower than LGBM in terms of temporal performance such as learning time and prediction time.
The purpose of this study is to investigate the roadside agricultural product shops located in Miryang city, and to find out the current situation on how people rate the importance and satisfaction levels of various aspects through surveys on sellers and consumers. With this information, the main problems and possible solutions are analyzed with the Important Performance Analysis(IPA) method. First, building parking spaces for customers should be prioritized to improve safety. Because many roadside shops for agricultural products are located alongside two-lane roads, sufficient parking spaces are needed for the consumers' safety. Second, to enhance the rural landscape, consumers express that improving store quality and integrating more with the environment are important. Store owners should take more care in maintaining store quality so that customers do not experience inconvenience while shopping. Futhermore, institutional guidelines and standards must be implemented to allow for a more harmonious relationship between these shops and the environment. Third, both sellers and consumers think that taste, price, and freshness are important aspects of roadside agricultural product shops. However, while sellers and consumers both agree that the price is the most important factor, there is a discrepancy between these two groups regarding the satisfactory price level. The sellers do not agree that their products are being sold at the fair price. This can be interpreted as sellers believe that the prices are set too low. Because pricing is important aspect and also a very delicate issue, mid to long term consideration and study will be needed to improve roadside shops for agricultural products in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.201-207
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2023
In this paper, we propose an optimal model for mid to long-term price prediction of agricultural products using LGBM, MLP, LSTM, and GRU to compare and analyze the three strategies of the Multi-Step Time Series. The proposed model is designed to find the optimal combination between the models by selecting methods from various angles. Prior agricultural product price prediction studies have mainly adopted traditional econometric models such as ARIMA and LSTM-type models. In contrast, agricultural product price prediction studies related to Multi-Step Time Series were minimal. In this study, the experiment was conducted by dividing it into two periods according to the degree of volatility of agricultural product prices. As a result of the mid-to-long-term price prediction of three strategies, namely direct, hybrid, and multiple outputs, the hybrid approach showed relatively superior performance. This study academically and practically contributes to mid-to-long term daily price prediction by proposing an effective alternative.
Gi Hoon Hong;Sunghyun Uhm;Hyungjune Jung;Sungwon Hwang
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.28
no.1
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pp.1-10
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2024
In this study, we constructed a process simulation model for an agricultural by-products based Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) combined heat and power generation system as part of the introduction of technology for energy self-sufficiency in the agricultural sector. The aim was to reduce the burden of increasing fuel and electricity consumption due to rapid fluctuations in international oil prices and the expansion of smart farming in domestic farms, while contributing to the national greenhouse gas reduction goals. Based on the experimental results of 0.3 ton/day torrefied agricultural by-product gasification experiment, a model for an agricultural by-product-based SOFC cogeneration system was constructed, and optimization of the heat exchange network was conducted for SOFC capacities ranging from 4 to 20 kW. The results indicated that an 8 kW agricultural by-product-based SOFC cogeneration system was optimal under the current system conditions. It is anticipated that these research findings can serve as foundational data for future commercial facility design.
Typhoons and floods are natural disasters that occur frequently, and the damage resulting from these disasters must be in advance predicted to establish appropriate responses. Direct damages such as building collapse, human casualties, and loss of farms and fields have more attention from people than indirect damages such as increase of consumer prices. But indirect damages also need to be considered for living. The agricultural products are typical consumer items affected by typhoons and floods. Sudden, powerful typhoons are mostly accompanied by heavy rains and damage agricultural products; this increases the retail price of such products. This study analyzes the influence of natural disasters on the price of agricultural products by using a deep learning algorithm. We decided rice, onion, green onion, spinach, and zucchini as target agricultural products, and used data on variables that influence the price of agricultural products to create a model that predicts the price of agricultural products. The result shows that the model's accuracy was about 0.069 measured by RMSE, which means that it could explain the changes in agricultural product prices. The accurate prediction on the price of agricultural products can be utilized by the government to respond natural disasters by controling amount of supplying agricultural products.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.1
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pp.121-131
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2004
Transportation and logistics of agricultural products have been one of the major interests of many researches. Most of researches have been limited to presuming these as a first dimensional process or considering only economic value of agricultural products at each stage of logistics. However, the particular characteristics of agricultural products, such as quality change during transportation or extensively scattered origins, require examining these problems as a whole system. Network model has been adopted to represent nodes, which stand for spatial location of demand and supply of agricultural products, and communication between these nodes. Based on network theory and advanced marketing potential function, an optimal routes selection model is developed. The model employed network simplex method for routes optimization. The application of the model focused on transportation network organization to reflect different market prices for different locations and resulted in optimum routes and profit improvement of the applied agricultural product.
Consumers have become increasingly more aware of food safety issues, as a consequence of s number of food scandals. Most of these scandals have been related to livestock products. However, most consumers still believe that it is possible to produce safe food at low prices, while a small group of consumers is willing to pay a price surplus for special quality. Organic standards, especially for livestock products, have very few definitions of process quality, and even fewer of these definitions that influence product quality. This paper work to organic milk production and marketing trends in Korea.
Seo, Yong-Sil;Seo, Yoon-Jeong;Lee, Jin-Hong;Lee, Byung-Oh
Journal of Distribution Science
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v.13
no.11
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pp.59-67
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2015
Purpose - The number of consumers adopting a lifestyle of health and sustainability has recently increased with the rise of trends in healthy living. The size of the organic agricultural product market has also increased given that these consumers prefer consuming environmentally friendly products that promote family health. However, awareness of organic agricultural products remains insufficient because of the characteristics of the Korean organic agriculture system, which only focuses on food safety inspection. The object of this research is to suggest a policy approach to increase understanding and to expand the purchasing of organic agricultural products by analyzing the influence of customer recognition of such products on their willingness to repurchase. Research design, data, and methodology - This study used binomial logistic regression analysis with the aim of explaining the effects of consumers' socio-demographic characteristics, their awareness of the equivalence arrangement for organic food and of the abolishment of low-pesticide agricultural product certification, and their viewing of negative broadcasts about organic agricultural products on their repurchase intention of such products. A questionnaire survey was conducted with 655 respondents who were in their 20s, lived either in Seoul or in its metropolitan area, and had purchased organic agricultural products. Result - From the results of the analysis, the majority of the respondents recognized organic agricultural products, but they found their prices to be expensive. The majority of the respondents were also aware of the certification system and the reliability of organic agricultural products. However, the results indicate that efforts need to be made to recover consumer trust as many respondents stated that their trust levels in these products were low. In general, those purchasing organic agricultural products were satisfied, but those answering "very satisfied" were not in the majority. Binomial logistic regression analysis results revealed that repurchase intention decreased as consumers viewed a greater number of negative broadcasts about these products. On the other hand, repurchase intention increased as they became more aware of the abolishment of low-pesticide certification. Repurchase intention also increased as income increased, as the number of family members decreased, and when a consumer was a member of a consumer organization. In addition, the older the consumers were who watched the TV programs, the smaller the number of family members that were aware of the abolishment of low-pesticide agricultural product certification and, the higher the income of the consumers aware of organic equivalence arrangement, the greater their repurchase intention. Conclusion - External stimuli, such as negative TV programs on organic agricultural products and the abolishment of the low-pesticide agricultural product certification, relevant social issues and systems, influence consumer repurchase intention. To that end, positive environmental and ecological broadcasting about organic agricultural products would contribute to an increase in purchasing. Additionally, this could be used for promotion and marketing plans as the results indicate that trust in organic agricultural products would cause a positive repurchasing effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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