Feed safety is needed to produce and provide safe animal feeds for consumers, animals, and the environment. Although feed safety regulations have been set for each country, there is a lack of clear feed safety regulations for each livestock. Feed safety regulations are mainly focused on heavy metals, mycotoxins, and pesticides. Each country has different safe levels of hazardous materials in diets. Safe levels of hazardous materials in diets are mostly set for mixed diets of general livestock. Although there is a difference in the metabolism of toxic materials among animals, the safe level of feed is not specific for individual animals. Therefore, standardized animal testing methods and toxicity studies for each animal are needed to determine the correct safe and toxic levels of hazardous materials in diets. If this goal is achieved, it will be possible to improve livestock productivity, health, and product safety by establishing appropriate feed safety regulations. It will also provide an opportunity to secure consumer confidence in feed and livestock products. Therefore, it is necessary to establish a scientific feed safety evaluation system suitable for each country's environment. The chance of outbreaks of new hazardous materials is increasing. Thus, to set up appropriate toxic levels or safe levels in feed, various toxicity methods have been used to determine toxic levels of hazardous materials for humans and animals. Appropriate toxic testing methods should be developed and used to accurately set up and identify toxicity and safe levels in food and feed.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.2
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pp.155-159
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2022
Smart livestock, which combines information and communication technology (ICT) with livestock, can be said to be an effective solution to existing livestock problems such as productivity improvement, odors, and diseases. So far, it has hardly been universalized; thus, it is necessary to develop automation devices to reduce labor by localizing automation devices to expand the distribution of ICT technology to farms, and to advance precise specifications and health management technology using biometric information. Weighing scales currently being used in livestock farms are to prevent the spread of diseases by diagnosis and preparation for AI and other diseases in advance, using information on the growing weight of duck breeding. However, accurate values cannot be obtained due to poor breeding conditions. In this paper, we developed a separate data transmission system kit for the weighing scale and placed the sensor on top of the weighing scale so that the sensor wire is not affected by pollutants or ducks on the floor. A display function was provided, and a method of receiving and analyzing the serial port data of the weighing device, and then transmitting them to the data collection server was implemented.
Kim Jong Geun;Chung Eui Soo;Seo Sung;Kim Meing Joong;Chang Young Seok;Chung Byeng Chun
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.25
no.3
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pp.143-150
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2005
These experiment was conducted to determine the effect of nitrogen fertilizer levels and mixture small grains on productivity and quality of spring forage rape at south region of Korea(Mokpo). The experiment was arranged in a split plot design with three replications. The main plots consisted of three different levels of nitrogen fertilizer(100, 150 and 200 kg/ha). The sub plots consisted of five kinds of mixed small grain species(Rye, Oat, Barley, Italian ryegrass, and Rape monoculture). The results obtained are summarized as follow. Dry matter(DM) content of Rye + Rape and Ba.ley + Rape mixtures were increased by $2\~3\%$ compared to Rape monoculture. The high level of nitrogen application increased the fresh matter yield, and yield of Rye + Rape and Rape monoculture were higher than that of others. Dry matter yield of Rye + Rape mixture and Rape monoculture with 200kg/ha of nitrogen application were higher by 9,449 and 9,227 kg/ha, respectively. The crude protein(CP) content of rape was high as $18.6\%$ while average CP content was $16\%$. The average total digestible nutrient(TDN) content showed high as $70\%$. It is suggested the Rye + Rape mixture or Rape monoculture would recommendable for spring usage of rape at south region of Korea.
Yun, Yeong Sik;Seong, Hye Jin;Zhang, Qi Man;Chung, Sang Uk;Lee, Ga Eul;Park, Jae Hyun;Jang, Se Young;Lee, Jin wook;Kim, Kwan woo;Moon, Sang Ho
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.38
no.2
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pp.120-125
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2018
The study was conducted to determine effects on forage productivity, feed value, grazing intensity and livestock productivity in growing Korean native female goat grazing in native pasture. Its with average initial body weight of $14.10{\pm}3.6kg$ and an average age of 4 months were used in this study. Dry matter content of native pasture was the highest at $33.48{\pm}2.56%$ in June, and the content was significantly increased from spring to autumn (p<0.05). Crude protein was maintained between 11% and 12% on average. Nutrient content was maintained at a certain level in native pasture, but there were differences due to the different types of wild grasses produced in each season. The productivity of forage crops increased from June, but decreased after August and showed a characteristic of grassland where productivity decreased rapidly in spring and autumn. The average grazing intensity are 39 head/ha. Black goat average daily gain was 80.2g/d. The stable weight gain in grazing is that the nutrient requirement of the black goat was met by supplementing the concentrated feed during grazing. study, can be expected that the productivity of livestock can be increased through the proper feeding of supplementary feed and maintenance of grazing intensity.
A CRD experiment with unequal numbers of hens were assigned at random to three treatment groups, 1) separation of chicks from hen at 21 days after hatching 2) separation of chicks from hen at 7 days and 3) hens were allowed to brood the chicks(no separation) up to 10 weeks of age, to determine the productive and reproductive performance of hens and their chicks. The mean cycle length (one hatch to another) was 72.8 days for the 7-day group as compared with 87.7 days and 83.4 days for the 21-day and the no separation groups, respectively (p<.0l). The broody period was 28.5 days for the 7-day group compared with 43.9 and 42.6 days for the 21 days and the no separation groups, respectively (p<.0l). The end of the broody period to the start of lay varied from 8.0 to 8.7 days. The number of eggs laid per clutch were 12.3 for the 21-day group, compared with 11.5 and 10.1 for the 7-day and no separation groups, respectively (p<.05). This is due to the longer (p<.05) clutch length of the 21-day group as compared with the 7-day and no separation groups, respectively. The chicks separated from the hens at 21 and 7 days were heavier (p<.01) than the chicks not separated from the hens. Mortalities were highest (p<.05) for chicks separated at 7 days as compared with chicks separated at 21 days and those not separated. We concluded that separating chicks at 7 days from the hen gave the shortest cycle length and broody period, separating the chicks at 21 days gave the longest clutch length and the maximum number of eggs, separating the chicks at 21 and 7 days resulted in heavier chicks and separating the chicks at 7 days resulted in the highest mortality.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.1
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pp.215-221
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2020
The paradigm of agriculture is also changing to address the problem of food shortages due to the increase of the world population, climate conditions that are increasingly subtropical, and labor shortages in rural areas due to aging population. With the development of Information Communication Technology (ICT), our daily lives are changing rapidly and heralds a major change in agricultural management. In a hyper-connected society, the introduction of high-tech into traditional Agriculture of the past is absolutely necessary. In the development process of Agriculture, the first generation produced by hand, the second generation applied mechanization, and the third generation introduced automation. The fourth generation is the current ICT operation and the fifth generation is artificial intelligence. This paper investigated Smart Farm that increases productivity through convergence of Agriculture and ICT, such as smart greenhouse, smart orchard and smart Livestock. With the development of sustainable food production methods in full swing to meet growing food demand, Smart Farming is emerging as the solution. In overseas cases, the Netherlands Smart Farm, the world's second-largest exporter of agricultural products, was surveyed. Agricultural automation using Smart Farms allows producers to harvest agricultural products in an accurate and predictable manner. It is time for the development of technology in Agriculture, which benchmarked cases of excellence abroad. Because ICT requires an understanding of Internet of Things (IoT), big data and artificial intelligence as predicting the future, we want to address the status of theory and actual Agriculture and propose future development measures. We hope that the study of the paper will solve the growing food problem of the world population and help the high productivity of Agriculture and smart strategies of sustainable Agriculture.
Song, Yowook;Kim, Dong Woo;Kim, Jeongtae;Fiaz, Muhamad;Kwon, Chan Ho
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.37
no.2
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pp.101-107
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2017
Corn is basal forage for livestock species in Republic of Korea but it lacks protein and needs nitrogenous fertilizer. This study was designed with main objective to achieve optimum growth, yield & nutritive value of forage for livestock through implementing corn-soybean intercropping strategy at 17 different places under Korean condition. Two treatments; corn as monocrop (control treatment) and corn-soybean intercrop were compared under Randomized Block Design from $28^{th}$ May to $8^{th}$ October, 2015. Each treatment had three replicates in each block, whereas seventeen different places were considered as blocks. Data were analyzed through SAS-9.1.3 software. Difference between two treatment means was tested through T-test. Findings depicted that intercropping pattern could not influence (P>0.05) corn plant & ear height, corn lodged stalk No. and corn stalks number. However, corn-soybean intercropping enhanced (P<0.05) forage productivity in terms of total fresh yield ($16.4{\pm}0.7^b$ vs. $19.9{\pm}0.7^atons\;ha^{-1}$), total dry matter yield ($5.38{\pm}0.25^b$ vs. $6.41{\pm}0.31^atons\;ha^{-1}$) and total digestible nutrients yield ($3.94{\pm}0.17^b$ vs. $4.59{\pm}0.21^atons\;ha^{-1}$). Dry matter percentage in corn stalks and corn ears was not different (P>0.05) between two treatments. It was concluded that corn-soybean intercropping strategy was promising technique in enhancing forage productivity though positive symbiotic relation between two crops.
A significant proportion of the African continent is conducive for animal agricultural production, due to its historical experience and available resources to accommodate and nurture various indigenous and exotic animal species and breeds. With food security being a global challenge, animal products can play an important role as nutrient dense food sources in human diets, particularly in Africa. However, this does not seem to reach its full potential in practice, due to numerous reasons that have not been adequately addressed. Animal welfare reservations can be highlighted as one of the major contributing factors to the curbed progress. The consequences have been scientifically proven to affect product quality and market access. However, in the African community, the concept of animal welfare has not been fully embraced. While there are international animal welfare standards in the developed world, there are inherent factors that hinder adoption of such initiatives in most developing regions, particularly among communal farmers. These include cultural norms and practices, social ranking, socio-economic status, available resources, information dissemination and monitoring tools. Therefore, there is need to harmonize what is internationally required and what is feasible to accommodate global variability. The protocols followed to ensure and evaluate farm animal welfare require regular investigation, innovation and a sustainable approach to enhance animal productivity, efficiency and product quality. Additionally, investing in animal wellbeing and health, as well as empowering communities with significant knowledge, has a potential to improve African livelihoods and contribute to food security. This review seeks to highlight the concept of animal welfare in relation to livestock and food production in African conditions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.5
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pp.1009-1015
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2017
Recently, the wide spread of IoT (Internet of Things) based technology enables the accumulation of big biometric data on livestock. The availability of big data allows the application of diverse machine learning based algorithm in the field of agriculture, which significantly enhances the productivity of farms. In this paper, we propose an abnormal livestock detection algorithm based on deep learning, which is the one of the most prominent machine learning algorithm. In our proposed scheme, the livestock are divided into two clusters which are normal and abnormal (disease) whose biometric data has different characteristics. Then a deep neural network is used to classify these two clusters based on the biometric data. By using our proposed scheme, the normal and abnormal livestock can be identified based on big biometric data, even though the detailed stochastic characteristics of biometric data are unknown, which is beneficial to prevent epidemic such as mouth-and-foot disease.
Total number of 237 Hanwoos were purchased from the nationwide fanns based on the different market weights and sex. After slaughtering, they were evaluated to estimate the productivity of carcass components by the sex and market weight, and to predict the beef carcass yield grade equation. The main results in this study were summarized as follows; With respect to carcass characteristics, the yield percentages were different(P < 0.01) among sex groups, but were not different among market weight groups. Sex or market weights showed significant effects on the carcass yield grade(YG) factors(BFT, RA, carcass weight(CW). The YG equation from this study could be expressed as a multiple regression y = 64.74 - 0.0198 ${\times}$ CW(kg) - 5.226 $\time$ BFT(cm)+0.1339 $\time$ RA($cm^2$$R^2$ = 0.52 Among the YG factors, the BFT was the highest contributor to the YG equation. Compared the previous equation reported in 1992 with the equation from this study, the bias values between predicted value and the actual cutability were 9.17 and 2.39, respectively. In conclusion, the equation estimated from this study was more accurate in predicting the cutability than that from the previous equation reported in 1992.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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