This research is written for offering an approach to activate the stagnated industry of the tourist farm through analysis of the current operational problems and situation on some existing tourist farm nominated as such by the authority. There will be some considerations from three different categories : local autonomous groups, tourist farm associations and farm owners. On the other hand, it is assumed that this research can also be utilized as a basic material for activating the tourist farms in the suburban area of Taegu City. The operational problems in the suburban area of Taegu City are as follows : lack of a specialized Product development, the farm operation fund, lack of operational or management ability, lack of public information, etc. There are other Problems regarding law, institution and supporting : complexity of the current system involving all kinds of permission, shortage of financial and taxation supporting, lack of training an expert manpower, lack of ability and cooperation of a deskclerk in charge, etc. Here are some suggestions taking into consideration a respective sector of local autonomous group, tourist farm associations and farm owners for activating the tourist farms in the suburban area of Taegu City. First, a mental turnabout toward a tourist farm is needed from local autonomous groups. The law and institutional base should be arranged while the financial and taxation support is materialized. Second, tourist farm associations should amend or reinforce the existing institution to refresh the current recognition toward the tourist farm through many publicity activities. On the other hand, they should develop the overall tourist farm industry into a better service industry of the rural community by keeping an active system of cooperation with other related groups. Finally, It is advised that they should conceive farms and facilities which can symbolize the tourist farm from the stage of the first construction. In addition to a four-season souvenir development, an effective publicity activity and rational investment management. Above all, they should train themselves in terms of a service spirit before they see the prosperity of the tourist farm community.
It was studied Horticultural field by ARC/lNFO software, applicated on GIS- management information system, which dealt with graphic and attribute data together. This result obtained was summarized as follow : 1. It would be to output about position, attribute and photographic data of this horticultural farm through AML. 2. It would be easy to use with internal interface which is composed in basic function menu and application menu. 3. It would be good to plant Water melon and Tomato in this Horticultural farm. 4. The method which applicated overlay and analysis would be need to manage farming data in this horticultural farm and to develop a dynamic decision support system interfaced with GIS.
본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.
This study aimed to design and build a web-based decision support system for wheat cultivation management. The system is designed to collect and measure the weather environment at the growth stage on a daily basis and predict the soil moisture content. Based on this, APSIM, one of the process-based crop models, was used to predict the potential yield of wheat cultivation in real time by making decisions at each stage. The decision-making system for wheat crop management was designed to provide information through a web-based dashboard in consideration of user convenience and to comprehensively evaluate wheat yield potential according to past, present, and future weather conditions. Based on the APSIM model, the system estimates the current yield using past and present weather data and predicts future weather using the past 40 years of weather data to estimate the potential yield at harvest. This system is expected to be developed into a decision support system for farmers to prescribe irrigation and fertilizer in order to increase domestic wheat production and quality by enhancing the yield estimation model by adding influence factors that can contribute to improving wheat yield.
The purpose of this study Is to develop water quality management system fort a farm village stream. The framework design of the system and the ecological monitoring of a test watershed were carried out, The system consists of GIS(Geographic Information System ), database, pollution source management, water quality and hydrologic analysis. Suri watershed located on Idong, Yongin city, Kyunggi Province, was selected as the test watershed for the application of the system. The fifteen's monitoring stations were chooses at up- and down-stream of the watershed. The results of an aquatic ecological monitoring were analyzed by the GPI(Group Pollution Index) method. The GPI revealed that water quality was varied within the stream. GPI and DO map for the watershed stream were developed, These maps facilitated to analyze the spatial distribution of the water quality.
This study examined the time allocation pattern of farm wives. In particular it addressed i)the differences in extent of time spent in farming housework child care and leisure between on-farm and off-farm seasons ii)differences in the extent of time spent in such activities among farm wives and urban wives and iii) the determinants of time spent in such activities. To achieve these goals a system of time allocation equations based on household production theory was employed. On hundred and eight farm wives wiere selected in 1993 by the methods of judgement sampling and cluster sampling. Two major questions in the survey elicited sociodemographic information and time-use of farm wives using the time-diary method, The results indicate that farm wives different decisions about how to allocate their time to farming housework child care leisure during on-farm and off-farm seasons. In addition it was that farm wives are more likely to have dual responsibilities than are urban wives. Finally in the off-farm season education number of younger children and region were significant variables in explaining the time allocation decisions of farm wives. However only age was a significant factor in their time allocation decisions during the on-farm season. This leads one to conclude that time allocation is not a choice for farm wives in the on-farm season.
Recently, aquaculture farm sites have been increased with demand of the expensive fish species and sea food like as seaweed, laver and oyster. Therefore coastal water quality have been deteriorated by organic contamination from marine aquaculture farm sites. For protecting of coastal environment, we need to control the location of aquaculture sites. The purpose of this study is to detect the laver aquaculture sites using multispectral remotely sensed data with autodetection algorithm. In order to detect the aquaculture sites, density slice and contour and vegetation index methods were applied with SPOT and IKONOS data of Shinan area. The marine aquaculture farm sites were extracted by density slice and contour methods with one band digital number(DN) carrying 65% accuracy. However, vegetation index algorithm carried out 75% accuracy using near-infra red and red bands. Extraction of the laver aquaculture site using remotely sensed data will provide the efficient digital map for coastal water management strategies and red tide GIS management system.
최근 사물 인터넷 센서가 설치된 스마트 돈사의 보급을 통해 돈사 관련 빅데이터 축적이 가능해졌고, 다양한 기계 학습방안들이 수집된 데이터에 적용되어 축산농가의 생산성을 향상시키고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계학습 방안을 이용하여 돈사관리에서 가장 중요한 요소 중 하나인 급수량을 예측하였다. 구체적으로 실제 돈사에서 수집된 데이터에 회귀 방안인 선형회귀, 회귀트리 및 아다부스트 회귀 방안과 분류 방안인 로지스틱 분류, 결정트리 및 서포트 벡터 머신 (SVM) 분류방안을 적용하여 돈사의 온도와 습도를 기반으로 급수량을 예측하였다. 성능 분석을 통해서 제안한 방안이 높은 정확도로 급수량을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 방안은 돈사의 급수시설 이상을 조기에 파악하는데 활용되어 가축을 폐사를 막고 돈사 생산성을 높이는데 활용될 수 있다.
본 연구는 GIS를 이용해 지능적 영농관리를 위한 원예작물 재배자의 데이터베이스를 구축하였다. GIS의 공간 및 속성자료를 포함한 데이터베이스는 매년 농자를 짓는 농부들에게 유용한 정보를 제공한다. 본 연구의 주요과정 및 결과물은 첫째 대상지역에 대한 도로, 하천, 등고선, 행정구역, 토양도에 대한 수치지도를 구축하였고, 둘째 원예농가의 속성자료와 공간자료를 입력하여 농민이 작물을 관리하는데 편리하도록 하였으며, 셋째 GIS의 중첩 및 공간 분석기능에 영농에 관련된 의사결정을 할 수 있어 새로운 영농방법에 의해 영농관련 자료를 관리할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에 의한 농장 정보화 시스템을 설계하였다. 이를 위하여 임산물 생육을 위한 관수시설을 설치하였고 레이더 센서를 장착한 통합 센싱 시스템을 온도와 습도, 풍향 등을 측정하기 위해 구축하였다. 또한 현장 근무자들이 임산물의 생육 조건들을 직접 제어하고 모니터링할 수 있도록 관리 프로그램을 제공하였으며, 데이터베이스를 구축하여 모든 센서들을 연결한 모니터링 시스템과 관리 시스템에서 획득한 정보로 생육 환경을 분석하기 위해 저장하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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