Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.26
no.2
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pp.37-46
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2024
The city is developing into a smart city. Smart villages and smart farms are developing in rural areas. Architectural technology needs synergy with smart cities, smart villages, and smart factories (intelligent factories) to help architectural experts understand smart farms and build facilities and equipment. Smart farms require design and construction technology with architectural structure and function. The purpose of this study was to investigate the current status and cases of smart farms in Korea and to investigate cases abroad. The conclusion is as follows. ① Smart farms are developing rapidly. The Korean government is expanding smart farms by utilizing ICT technology and infrastructure. ② 'Smart Farm Innovation Valley', which has been promoted since 2018, is a cutting-edge convergence cluster industrial complex that integrates production, education, and research functions such as start-ups and technological innovation. ③ In domestic cases, smart farms are operated in subway stations, buildings, supermarkets, and restaurants. ④ In the Japanese case, a dome-type smart farm was being operated. It utilized factory wastewater, waste heat, renewable energy, and used new materials. Otemachi Ranch raised livestock and provided a lounge on the 13th floor of the building. ⑤ In the cases of Korea and Japan, the smart farm technology is very similar. As stated earlier, since the food culture and agricultural technology of both countries are similar, we hope to promote the development of smart farms that can reduce concerns about future food by communicating and sharing mutual technologies.
This study investigated consumers' perception of fruits and vegetables grown in smart farms to stimulate the sale of agricultural products grown in smart farms. To this end, a survey was conducted on 1,050 consumers. The main results are as follows. First, 58.6% of respondents knew about smart farms, and they perceived fruits and vegetables grown in smart farms as more valuable than those grown in conventional facilities. In the detailed values, values of safety and environmental damage reduction were perceived to be of greatest value among five values. Second, as a result of investigating the importance of smart farm cultivation information in comparison with price, the most respondents emphasized both smart farm cultivation information and price information, and smart farm cultivation information was compared with price information. Cases were investigated to be more important with slight differences. Third, 41.4% of respondents had the price premium payment intention for fruit and vegetables grown in smart farms. Fourth, as a result of analyzing variables affecting the premium intention, the higher the health value among five values was recognized and the more important the smart farm cultivation information was, the higher the premium payment intention was.
The purpose of this study was to estimate the economic evaluation of a smart farm investment for tomatoes and strawberries. In addition, the potential adoption rate of the smart farm was derived for different scenarios. This study analyzed the economic evaluation with the net present value (NPV) method and estimated the adoption potential of the smart farm with the trade-off analysis, minimum data (TOA-MD) model. The results were as follows: The analysis of the net present value shows that the smart farm investment for the two crops are economically feasible, and the minimum prices for the tomatoes and strawberries should be 1,179 and 3,797 won/kg to secure a sufficient economic feasibility for the smart farm investment. Next, the analysis of the potential adoption rates for smart farms through the TOA-MD model showed that when the support ratio for the adoption of a smart farm system was 50% and the price increase rates were, respectively, - 5, 2.5, 0, 2.5, and 5%, the conversion rates for tomato farms to switch to smart farms were 0.97, 1.78, 3.05, 4.91, and 7.47%, while the ratios of the strawberry farms to switch to smart farms were 0.12, 0.29, 0.65, 1.33, and 2.53%, respectively. This study has some known limitations, but it provides useful information on decision making about smart farm adoption and can contribute to government policies on smart farms.
Background and objective: Vertical smart farm (VSF) is an alternative that contributes to solving various problems such as climate change and food shortage. This study focused on the types and awareness of VSF to introduce and diffuse VSF. We aimed to investigate the types of VSF and citizens' awareness on VSF. We analyzed 1) where the smart farm technology could be implemented on a building; 2) what citizens think about VSF; and 3) suggested what is most necessary for the introduction and diffusion of VSF in the future based on citizens' perception. Methods: VSF types were investigated through case studies on VSF in Korea and overseas. Citizens' perception on VSF was investigated through a questionnaire survey. A statistical analysis was conducted with the survey results for implications of the introduction and diffusion of VSF. Results: Four types of VSF were derived: rooftop farms, facade farms, indoor farms, and farms using the whole building. The survey showed that 29.2%, 27.8%, and 22.2% of respondents knew well about urban agriculture, smart farms, and vertical smart farms, respectively. Respondents answered that improving awareness is the most important factor to introduce VSF. According to the statistical analysis, it was determined that education and promotion of the necessity of VSF would be important to diffuse the VSF. Conclusion: VSF can be a solution to a variety of problems we face. The results of this study suggest a direction for the introduction and diffusion of VSF. In order to introduce VSF in the future, additional studies must be conducted on the legal system.
There are now many different commercial weather sensors suitable for smart farms, and various smart farm devices are being developed and distributed by companies participating in the government-led smart farm expansion project. However, most do not comply with standard specifications and are therefore limited to use in smart farms. This paper proposed the connecting structure of operating non-standard node devices in smart farms following standard specifications supporting smart greenhouse. This connecting structure was proposed as both a virtual node module method and a virtual node wrapper method. In addition, the SoftFarm2.0 system was experimentally operated to analyze the performance of the implementation of the two methods. SoftFarm2.0 system complies with the standard specifications and supports non-standard smart farm devices. According to the analysis results, both methods do not significantly affect performance in the operation of the smart farm. Therefore, it would be good to select and implement the method suitable for each non-standard smart farm device considering environmental constraints such as power, space, distance of communication between the gateway and the node of the smart farm, and software openness. This will greatly contribute to the spread of smart farms by maximizing deployment cost savings.
Smart farm farmers invest a lot of facility costs, time and effort. Product differentiation using storytelling marketing is important for the profitability of smart farms, since it is not easy to differentiate products between fruits and vegetables grown in smart farms and conventional facilities. This study empirically analyzes the effect of storytelling marketing on consumers' value perception and willingness to pay for fruit and vegetables grown in smart farms. For this purpose, the survey is conducted on 1,050 consumers and the main results are as follows. First, as a result of evaluating consumers' value perception, consumers perceive the value of comparative products (product 2 and 3) to be higher than the base product (product 1). Product 2 and 3 provide richer stories than product 1. Second, the willingness to pay for product 3, which provides the richest story, was the highest, followed by product 2, and then product 1. This means storytelling marketing could be an effective strategy that increases the value of fruits and vegetables grown in smart farms. Third, more than half of the respondents are willing to use QR codes when purchasing fresh agricultural products. Farmers could use QR codes to provide rich stories for effective storytelling marketing.
Power efficiency management in smart farms is important due to its link to climate change. As climate change negatively impacts agriculture, future agriculture is expected to utilize smart farms to minimize climate impacts, but smart farms' power consumption may exacerbate the climate crisis due to the current electricity production system. Therefore, it is essential to efficiently manage and optimize the power usage of smart farms. In this study, we propose a system that monitors the power usage of smart farm equipment in real time and predicts the power usage one hour later using GRU. CT sensors are installed to collect power usage data, which are analyzed to detect and prevent abnormal patterns, and combined with IoT technology to efficiently manage and monitor the overall power usage. This helps to optimize power usage, improve energy efficiency, and reduce carbon emissions. The system is expected to improve not only the energy management of smart farms, but also the overall efficiency of energy use.
This study examines the effects of adopting Information and Communication Technology (ICT) in livestock farm management on farm sales revenue. Using the 2020 Census of Agriculture, Forestry, and Fisheries, a nationally representative data set constructed by Statistics Korea, this study focuses on a sample of 9,020 livestock farms in South Korea. We employ Propensity Score Matching (PSM) methods to address the potential selection bias between 2,076 farms that used ICT for livestock farm management and 6,944 farms that did not. The findings consistently show that the use of ICT significantly increases farm revenue, taking into account the selection bias. The utilization of ICT in livestock farms leads to a higher increase in sales revenue, particularly for farms with greater sales.
Purpose: This study aims to analyze the management performance and production efficiency of strawberry farmers who introduced smart farming, one of the primary symbols of the fourth industrial revolution in the agricultural sector. Methods: We conducted an empirical survey of strawberry farms using smart farming and analyzed production efficiency using DEA method. Results: First, difficulties for strawberry farmers introducing smart farming included time and money spent on parts replacement and additional costs due to compatibility problems with existing facilities after the adoption. Second, strawberry farmers using smart farming increased their total income by producing higher yield and improving quality thanks to the competent growth management. Third, the analysis of production efficiencies before and after smart farming found improvement in technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency. But, the gaps in technical and scale efficiencies among the farms widened. Conclusion: Based on the results above, following policy suggestions are offered. First, an environment control technology suitable for strawberry farming needs to be developed. Second, the smart farming technology needs to be standardized by the government. Third, new smart farm models need to be developed to accommodate to the facilities and environment in Korea through collecting big data including high-quality data on the environment, growth, and yield. Fourth, continuing education needs to be provided to narrow the gap in smart farming technology among strawberry farmers.
Purpose Smart farms play a leading role in changing the safety food culture for the citizens. The purpose of this study is to investigate the factors that are important to covid 19-response in the case of ICT smart farm. To do so, we classified the factors as operating effect aspect and industrial wave effect aspect of the smart farm. Design/methodology/approach This study was conducted by visiting Geumsan County, which is attempting to perform a smart farm. Through interviewing farmers representatives based on their operational effect expectations on the smart farm, we derived the industrial crash effect factors and thereafter designed the research model. This study applied AHP, which is an expert decision-making method cans be used to measure relative importance for determining priorities. After interviewing the experts with smart farm, we obtained the factors which are important to smart farm development. Findings According to analysis, the productivity improvement factor was ranked as the most important among the operational effect items. This is consistent with the ultimate goal of smart farms with ICT convergence technology, which is increase the profitability of agriculture. The second place is the factor in the development of infrastructure and infrastructure, and the third and fifth positions were export expansion, environmentally friendly management, and job creation in terms of operational effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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