The prediction of prices of agricultural products in the agriculture IT sector plays a significant role in the economic life of consumers and anyone engaged in agricultural business, and as these prices fluctuate more often than do other prices, the prediction of these prices holds a great deal of research promise. For this reason, academic literature has provided studies on the factors influencing the prices of agricultural products and the price index. However, as these factors vary, they are difficult to predict, resulting in the challenge of acquiring quantitative data. China is one example of a country without a reliable prediction system for prices of agricultural products. Fortunately, disclosed heterogeneous data can be found on the Internet, which allows for the effective collection of factors related to the prediction of these product prices through the use of text mining. The data provided online is valuable in that they reflect the opinions of the general public in real-time. Accordingly, this study aims to use heterogeneous data from the Internet and suggest a model predicting the prices of agricultural products before functional analyses. Toward this end, data analyses were conducted on the Chinese agricultural products market, one of the largest markets in the world.
In North Korea, there has been the considerable loss of human lives every yew due to the deficiency of foods. Thus, in order to reduce such damages, a research project should be launched to provide various information for cooperation with North Korean government, and to develop proper agricultural management system. Furthermore, based on the water resources information map generated by KOWACO (Korea Water Resources Corporation) and the environmental information system developed by MOE (Ministry of Environment), an agricultural information infrastructure of North Korea and a management system need to be effectively performed. Therefore, this research is mainly to develop the Agricultural Information Management System of North Korea (NKAIMS), which can collect, manage and analyze agricultural information and water resources utilization status of North Korea, and further support to make relevant decisions and establish the agricultural land-use plans. This research has three phases. The major outcome of the first phase is collecting the agricultural and water resources utilization data such as soils, rivers, streams, collective farms, etc., designing and building database, and developing integrated management system considering the users' requirements. The main work of the second phase is improving and reinforcing database such as adding the information of dams, land-over data, bridges, tunnels, satellite images, etc., inspecting and renewing such as importing detail attribute information of reservoirs, and improving system for more conveniently using. The third phase will be to supplement more useful functions such as statistic analysis, continually inspecting and improving database, and developing web-based system. The product of this research supports collecting and analyzing relevant data to facilitate easier agricultural activities and support effective decision making for food production in the preparation of unification. Moreover, through designing database considering sharing information and system expendability, it can support systematic data usability of agricultural information and save cost for data management.
Hye-Young Song;Byeong-Hyo Cho;Yong-Hyun Kim;Kyoung-Chul Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.49
no.1
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pp.129-136
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2022
In this study, we aimed to develop a maturity classification model for tomatoes using hyperspectral imaging in the range of 400 - 1,000 nm. Fifty-seven tomatoes harvested in August and November of 2021 were used as the sample set, and hyperspectral data was extracted from the surfaces of these tomatoes. A combined method of SNV (standard normal variate) and SG (Savitzky-Golay) methods was used for the pre-processing of the hyperspectral data. In addition, the hyperspectral data were analyzed for all maturity stages and considering bandwidths with different FWHM (full width at half maximum) values of 2, 25, and 50 nm. The PCA (principal component analysis) method was used to analyze the principal components related to maturity stages for the tomatoes. As a result, 500 - 550 nm and 650 - 700 nm bands were found to be related to the maturity stages of tomatoes. In addition, PC1 and PC2 explained approximately 97% of the variance at all FWHM conditions and thus were used as input data for classification model training based on the SVM (support vector machine). The SVM models were able to classify tomato maturity into five stages (Green, Turning, Pink, Light red, and Red) with over 95% accuracy regardless of the FWHM condition. Therefore, it was considered that hyperspectral data with 50 nm FWHM and SVM is feasible for use in the classification of tomato maturity into five stages.
Globally, abnormal climate phenomena have led to an increase in rainfall intensity, consequently causing a rise in flooding-related damages. Agricultural areas, in particular, experience significant annual losses every year due to a lack of research on flooding in these regions. This study presents a comprehensive analysis of the flood event that occurred on July 16, 2017, in the agricultural area situated in Sindaedong, Heungdeok-gu, Cheongju-si. To achieve this, the EPA (United States Environmental Protection Agency) Storm Water Management Model (SWMM) was employed to generate runoff data by rainfall information. The produced runoff data facilitated the identification of flood occurrence points, and the analysis results exhibited a strong correlation with inundation trace maps provided by the Ministry of the Interior and Safety (MOIS). The detailed output of the SWMM model enabled the extraction of time-specific runoff information at each inundation point, allowing for a detailed understanding of the inundation status in the agricultural area over different time frames. This research underscores the significance of utilizing the SWMM model to simulate inundation in agricultural areas, thereby validating the efficacy of flood alerts and risk management plans. In particular, the integration of rainfall data and the SWMM model in flood prediction methodologies is expected to enhance the formulation of preventative measures and response strategies against flood damages in agricultural areas.
The objectives of this study were to investigate using environment-friendly agricultural products and to analyze consciousness of agricultural safety of consumers. The data were collected from 1,000 consumers by two-staged stratified random sampling. SPSSWIN/ver. 13 program was used for analyzing data with frequency, cross-tab, t-test and ANOVA. The major findings of this study were as follows: 1) Consumers with higher academic career, more income, and white collars showed higher experiences on environment-friendly agricultural products. 2) Consumers who are under thirties, university graduation and upper income revealed high intention to use environment-friendly agricultural products. 3) The study revealed information needs and information acquisition are significantly different among consumers 4) Consumers with higher academic and upper income showed higher agricultural safety concern, 5) The study discovered that consumers who are over sixties and under middle school graduation were higher on agricultural safety effects.
Kim, Sangwoo;Lee, Taehwa;Chun, Beomseok;Jung, Younghun;Jang, Won Seok;Sur, Chanyang;Shin, Yongchul
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.11-20
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2020
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.535-539
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2006
GIS-based integrated management system was developed for the treated wastewater to be reused as agricultural water. The major scopes of this research includes developing different types of system such as connecting data of wastewater treatment plants to data of hydraulic structures and paddy field ; separating spatial data into the watershed boundary and the agricultural water boundary ; and estimating applicable site for reuse. This system can enable to provide more scientific support to manage information of effluent and agricultural data utilizing GIS techniques.
Kim, Si-Woon;Kim, Jong-Ok;Park, Seong-Ki;Jung, Nam-Su;Jang, Woo-Seok;Lee, Sae-Hee;Choi, Won
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.6
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pp.75-81
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2008
The purpose of this study was to develop an optimum equipment model considering various objective functions and variables of agricultural reservoir. Traditional optimum function for feasibility assessment is based on economic benefit, but we tried new approach of feasibility assessment based on the number of beneficiary. The data of Yuraimi reservoir and Yongbong reservoir in Yesan-gun such as numbers of related people, construction costs, safe diagnosis have been gathered for applying developed model. Data are used for determining optimum strategy with restricted cost. For verifying results of optimum maintenance, real maintenance data of Yuraimi reservoir were compared with simulated strategy. Results show that simulated maintenance strategies are 3 times more effective than real maintenance data.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.5
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pp.1-10
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2019
Due to the climate change the drought had been occurring more frequently in recent two decades as compared to the previous years. The change in the pattern and frequency of the rainfall have a direct effect on the farming sector; therefore, the quantitative estimation of water supply is necessary for efficient agricultural water reservoir management. In past researches, there had been several studies conducted in estimation and evaluation of water supply based on the irrigational water requirement. However, some researches had shown significant differences between the theoretical and observed data based on this requirement. Thus, this study aims to propose an approach in estimating reservoir rate based on empirical method that utilized observed reservoir rate data. The result of these two methods in comparison with the previous one is seen to be more fitted for both R2 and RMSE with the observed reservoir rate. Among these procedures, the method that considers the drought year data shows more fitted outcomes. In addition, this new method was verified using 15-year (2002 to 2006) linear regression equation and then compare the preceeding 3-year (1999 to 2001) data to the theoretical method. The result using linear regression equation is also perceived to be more closely fitted to the observed reservoir rate data than the one based on theoretical irrigation water requirement. The new method developed in this research can therefore be used to provide more suitable supply data, and can contribute to effectively managing the reservoir operation in the country.
The purpose of this study was to find out the nationwide general characteristics and housing environments of agricultural households and the differences of them by Eup-Myun Areas. The data were subsample of the 2008 survey on the rural living indicators collected by the rural development administration. Only agricultural households, 73.7% of the original nationwide data (1,461 households out of 1,983) sampled by multi-stage stratified clustering methods and face to face interview in Aug. 2008, were selected and the cross-tabulation(X2) was mainly used to find the difference by Eup Myun areas through spss 12.0 for window. The results showed that the general characteristics of agricultural households such as head of household, family, and economic characteristics were mainly differed by Eup Myun Areas. Agricultural households in Eup area were more likely low in the general characteristics than were those in Myun area. Housing environments were less likely than the general characteristics differed by Eup Myun areas. Improvements of drinking water system, housing alteration, oder, and garbage system were needed to increase the satisfaction with residential environments of agricultural households. This study suggests the use of annual survey on the rural living indicators data would be applicable to various research subjects of home economics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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