This article analyzes the interdependency between nonrenewable marine sand resources and renewable fishery resources by the developed dynamic bioeconomic model. The developed bioeconomic model is applied to a case study of efficient sustainable management for marine sand mining, which adversely affects a valuable blue crab fishery and its habitat in Korea. The socially-efficient extraction plan for marine sand and the time-variant environmental external costs to society in terms of diminished harvest rate of blue crab are determined. To take into account long-term effects from destroyed fishery habitat, a Beverton-Holt age structure model is integrated into the bioeconomic model. The illustrative results reveal that the efficient sand extraction plan is dynamically constrained by the stock size of the blue crab fishery over time. Thus, the dynamic environmental external cost is more realistic resource policy option than the classical fixed external cost for determining socially optimal extraction plans. Additionally, the economic value of bottom habitat, which supports the on- and off-site commercial blue crab fishery is estimated. The empirical results are interpreted with emphasis on guidelines for management policy for marine sand mining.
The aim of the study was to optimize harvesting method for concentrating microalgae from microalgae mass culture. It is well known that the mass density of microalgae is usually very low and these are small size (5-20 ${\mu}m$) in the culture medium. It is essential that microalgae is harvested and concentrated economically for economical biodiesel production from microalgae. In this study, to determine optimized conditions for microalgae harvesting by chemical flocculation. Flocculation of three algae, Chlorella ellipsoidea, Dunaliella bardawil, and Dunaliella tertiolecta, was performed using various chemical flocculants, such as inorganic flocculants (aluminium sulfate, aluminium potassium sulfate, ferrous sulfate, ferric sulfate, ferric chloride, calcium hydroxide, sodium carbonate, sodium nitrite, and sodium aluminate), organic flocculant (polyacrylamide), and biopolymer flocculants (chitosan and starch). The results indicated that aluminium based inorganic flocculants is suitable for microalgae harvesting such as Chlorella ellipsoidea, Dunaliella bardawil, and Dunaliella tertiolecta. The results also recommended that flocculant doses, agitation speed, agitation time, sedimentation time for economical microalgae harvesting method using chemical flocculants.
The main purpose of this study is to provide the back-from-city farmers with the information about the melon cultivation technology by surveying 268 farm houses in the major melon producing districts such as Seongju and Chilgok. For the purpose, this study classifies the essential technologies that the melon experts think as most important into 6 categories: size of plastic film house, covering film, varieties of oriental melon, lagging cover, ventilation method and ways to reduce repeated-cultivation damage. The result of the study shows that the back-from-city farmers should consider the following items when they choose to cultivate oriental melons. For the size of plastic film house, the ventilation method and the covering film of plastic film house, it is better to choose the latest technology. Even though it may require larger initial investment, the latest technology can increase the production and lower the cost. In case of variety, it is better to choose popular or the most widely grown ones rather than the new ones. The lagging cover should be selected in consideration of climate conditions such as average temperature and humidity, transplant time and harvest time of the farming region.
The effects of some chemicals for the germinative stimulation of Clostridium chauvoei spore studied. The results obtained were as follows: 1. Cooked meat medium (CMM) was superior to Liver-liver bouillon (LLB) for cultivation of the organisms. 2. Heating the organisms at $70^{\circ}C$ for 30 minutes prior to cultivation in CMM stimulated the germination rate. 3. The addition of 0.5mM L-alanine to CMM was found to be most effective for the rapid germination of the spores. 4. The addition of 0.2 mM D-alanine to CMM inhibited the germination of the spores even if the spores were heat treated. 5. The addition of 0.1mM manganese retarded the germination time, but the final germination rate was greater with 0.1mM manganese than with 0.5mM L-alanine. 6. The addition of both 0.5mM L-alanine and 0.1mM manganese stimulated the germination rate to 100 per cent. 7. The germination rate was greater with the addition of germination stimulants than without any stimulants. The germination rate was approximately 6 per cent greater with prior heat treatment than without heat treatment. 8. The optimum time for the harvest of vegetative forms of the organisms was 15 hours after cultivation in the media which contain suitable germination stimulants.
This paper investigates the importance of various environmental factors that have a strong influence on strawberry yields grown in greenhouse using the pattern recognition methods. The environmental factors influencing the production of strawberries were six factors such as average inside temperature, average inside humidity, average $CO_2$ level, average soil temperature, cumulative solar radiation, and average illumination. The results of analyzing the observed data using Dynamic Time Warping (DTW) showed that the most significant factor influencing the strawberry production was average soil temperature, average inside humidity, and cumulative solar radiation. Second, the results of analyzing the observed data using Multidimensional Scaling (MDS) showed that the most influential factors on the strawberry yields, such as average $CO_2$ level, average inside humidity, and average illumination were differently given for each farms. However, these results are based on the distance in 3D space and can be deduced from the fact that there is not a large difference between these distances. Therefore, in order to increase the harvest of strawberries cultivated in the farms, it is necessary to manage the environmental factors such as thoroughly controlling the humidity and maintaining the concentration of $CO_2$ constantly by ventilation of the greenhouse.
Recently, a smart farm technology is drawing attention as an alternative to the decline of farm labor population problems due to the aging society. Especially, there is an increasing demand for automatic harvesting system that can be commercialized in the market. Pre-harvest crop detection is the most important issue for the harvesting robot system in a real-world environment. In this paper, we proposed a real-time tomato instance tracking algorithm by using deep learning and probability models. In general, It is hard to keep track of the same tomato instance between successive frames, because the tomato growing environment is disturbed by the change of lighting condition and a background clutter without a stochastic approach. Therefore, this work suggests that individual tomato object detection for each frame is conducted by YOLOv3 model, and the continuous instance tracking between frames is performed by Kalman filter and probability model. We have verified the performance of the proposed method, an experiment was shown a good result in real-world test data.
Yonghyun Kim;Yunmi Park;Chul-Woo Kim;Uk Lee;Hyun Ji Eo
한국자원식물학회지
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제35권6호
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pp.778-784
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2022
Wild vegetables, such as Cirsium setidens, and Aster scaber, are commonly distributed as dried materials because the wild vegetables lose their freshness quickly after harvest and distribution. Dried wild vegetables require rehydration to use as a food ingredient, and the quality of rehydrated wild vegetables is affected by pre-drying and drying methods. Here, we introduce the newly developed pre-drying and drying method, termed "micro oil sprayed thermal air (MOTA) technique". The three wild vegetables processed by the MOTA technique showed improved rehydration rate and reduced time to achieve maximum rehydration rate. Color characteristics were also improved in C. setidens. These results indicate that the MOTA technique improves the overall quality of rehydrated wild vegetables. It is expected that our findings could enhance the marketability of dried wild vegetables by improving overall quality and reducing preparation time.
JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
경기도 안성지역의 $4{\sim}6$년생 재래종 (자경종) 인삼포장에서 4월 28일에서 9월 30일까지 월별 지하부 생육특성과 엑스함량의 경시적 변화를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 동체장은 월별 수축과 회복을 반복하여 9월 수확기까지 증가되지 않았으나 동체직경은 점진적인 증가를 보였다. 2. 단위 면적당 지상부중은 4월부터 급격히 증가하여 7월에 최고를 보인 후 차차 감소되었으며, 지하부중은 5월에 감소된 후 9월 수확기까지 점차 증가되었는데, 6년생은 7월 이후 약간의 감소를 보였다. 3. 지하부의 상대생장율은 전엽기인 5월과 고온기인 8월에 감소되었고 6, 7, 9월에 다시 증가되었는데, 6년생의 지근과 세근은 $4{\sim}5$년생에 비해 월별 뚜렷한 변화를 보이지 않았다. 4. 상품비율 (근중 60g 이상)은 연생이 증가할수록 커서 4년생 23%, 5년생 60%, 6년생 69% 이었다. 5. 뿌리의 수분함량은 수확기까지 차차 감소되었는데, $7{\sim}9$월까지 유의적인 차이를 보이지 않았으며, 9월 수확기의 수분함량은 4년생 > 5년생 > 6년생순 이었다. 6. 동체의 경도는 5월에 감소된 후 급격히 증가되었는데, $4{\sim}5$년생은 $6{\sim}9$월까지 대체로 증가되었으나 6년생은 8월부터 차차 감소되어 $4{\sim}5$년생과 유의적인 차이를 보였다. 7. 동체와 지근의 엑스함량은 4월부터 6월까지 급격히 감소된 후 9월에 다시 증가되었는데, $4{\sim}5$월의 엑스함량은 4년생이 $5{\sim}6$년생보다 많았으나 9월에는 연생 간에 뚜렷한 차이가 없었다.
본 연구에서는 vitamin C 분석법을 검증하고, 국내산 지역별 여주와 재배 시기별, 숙기별 여주의 vitamin C 함량을 분석하였다. Vitamin C 분석법을 검증하기 위해 직선성, 검출한계, 정량한계, 정밀성 및 정확성을 확인하였고, 그 결과 직선성의 상관계수 값은 0.9994, 검출한계는 $0.05{\mu}g/mL$, 정량한계는 $0.16{\mu}g/mL$, 정밀성의 상대표준편차는 intra-day test에서는 2.34 %, inter-day test에서는 1.34%이었고, 정확성인 회수율은 98.66~101.74%로 95% 이상의 높은 회수율을 보였다. 여주는 지역별로 vitamin C를 분석한 결과 20.75~107.31 mg/100 g, FW로 함량 차이가 높았으며, 평균 함량은 $68.85{\pm}25.57mg/100g$, FW로 나타났다. 평균 함량을 기준으로 구분하였을 때, 전라북도 지역에서 재배한 여주는 평균보다 낮은 함량을 보였고, 전라남도 지역에서 재배한 여주는 영암을 제외하고 모두 평균보다 높은 함량을 보였다. 수확시기별 여주의 vitamin C의 함량은 재배 초기 6월까지 vitamin C의 함량이 $113.20{\pm}1.89mg/100g$, FW로 증가하였다가 점차 감소하는 경향을 보였다. 또한 숙기별 vitamin C의 함량은 성장 초기에는 vitamin C의 함량이 0.53~0.68 mg/100 g, FW로 낮은 수준이었지만 숙기 15일차에서는 vitamin C의 함량이 $48.59{\pm}0.87mg/100g$, FW까지 증가하였다가 점차 감소하는 것을 확인하였다. 이처럼 여주의 vitamin C 함량은 지역별 생육환경에 따라, 재배 시기별, 숙기별에 따라 함량 차이가 나타났으며, 기능성 식품원료의 개발과 추후 연구의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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