Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.5
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pp.51-68
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2023
Due to the recent integrated water management policy, it is important to identify a reliable supply amount for establishing an agricultural water supply plan. In order to identify the amount of agricultural water supply, it is essential to calculate the discharge by measuring the water level and flow velocity of reservoirs and canal agricultural water, and quality control to ensure reliability must be preceded. Unlike agricultural reservoirs, canal agricultural water are more sensitive to the surrounding environment and reservoir irrigation methods (continuous, intermittent irrigation, etc.), making it difficult to estimate general water level patterns and at the same time a lot of erroneous data. The Korea Rural Community Corporation is applying a filter technique as a quality control method capable of processing large quantities and real-time processing of canal agricultural water level data, and applicability evaluation is needed. In this study, the types of errors generated by the automatic water level measurement system were first determined. In addition, by using the manual quality control data, a technique with high applicability is derived by comparing and analyzing data calibrated with Gaussian, Savitzky-Golay, Hampel, and Median filter techniques, RMSE, and NSE, and the optimal parameters of the technique range was derived. As a result, the applicability of the Median filter was evaluated the highest, and the optimal parameters were derived in the range of 120min to 240min. Through the results of this study, it is judged that it can be used for quantitative evaluation to establish an agricultural water supply plan.
Timely and appropriate water supply to paddy fields is crucial for efficient agricultural water management. In South Korea, 17,240 agricultural reservoirs supply approximately 60% of the agricultural water and play a pivotal role in irrigation and drought mitigation. These reservoirs are managed by the Korea Rural Community Corporation (KRC), which oversees 3,411 reservoirs, and various local governments, which manage 13,829 locations. Guidelines from the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA) mandate the installation and operation of water level measurement instruments. Currently, automated water level facilities are installed in 1,734 reservoirs and 1,880 irrigation canals, generating water level data at ten-minute intervals. In this study, a survey was conducted to enhance the management of agricultural reservoirs by integrating advanced information and communications technology (ICT) into existing automated water level gauge systems. We propose directions for enhancing the automated water level gauges in agricultural reservoirs. The findings would provide foundational data for stable and systematic management of these gauges.
The aim of this study was to determine the effects of different compositions of environmental substrates on hydroponic tomato cultivation. Three different substrates were used in coir chip:dust (v/v=50:50; CP1), coir chip:dust (v/v=80:20; CP2), and rock wool cube with CP2 (CPR). The amount of irrigation during the cultivation period was 190 mL/(plant time) in all substrates. The pH and EC were 5.8-6.2 and 2.6-2.9 dS/m, respectively. The drainage rate in CP1 was 31%, in CP2 was 36%, and in CPR was 29%. The growth of tomato plants in terms of height was higher in CP1 and CPR. The leaf area was greater in CP2. The fresh and dry weights were greater in CP2 and CPR treatments. The net photosynthesis in CP2 ($19.31{\mu}mol\;CO_2/m^2s$) and root activity in CP2 were higher among all three treatments. The soluble solid content of fruit was not significantly different among treatments. The yield per plant in CP2 and CPR treatments was 17% greater than the yield per plant in CP1. Therefore, the most suitable substrate for hydroponic tomato cultivation is the substrate mixed with coir chip:dust (v:v=80:20; CP2), i.e., CPR.
Lee, Hyun Jik;Eom, Jun Sik;Yu, Young Geol;Park, Eun Gwan
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.135-142
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2013
This study aims to seek adequate and optimized method of applying high quality three-dimensional spatial data created via high-resolution digital aerial photograph image and aerial LiDAR data onto three-dimensional planning of environmentally friendly, ecological restoration of rivers in accordance with irrigation and flood control objectives of urban rivers. Through three-dimensional modeling of before and after the restoration, the research also offers basic information regarding restorations of rivers. Also the transition from the conventional two-dimensional planning into three-dimensional planning environment using smart spatial information acquire accuracy of river analysis, analyze possible civil complaints and suggest solutions to potential problems.
Suh, Jin Suhk;Kim, Young Hwa;Han, Kuk Heon;Kim, Dong Hwan
KCID journal
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v.21
no.1
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pp.127-140
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2014
Recently drastic climate changes(e.g., extreme floods and droughts) are often taking place around the world. Even an increase in uncertainty, population, and mega cities has caused drastic changes in water recycle process. As in other countries, Korea has faced some issues relevant to water security. In response to these changes, Smart Water Grid(SWG) system combining the current water resources management with ICT (Information and Communications Technology) is considered as a new paradigm for the Korean water resources management. This study aims to explore and identify influential factors contributing to the SWG system's application to analyze the importance and role of those factors, and then to offer a policy suggestion for the successful application of the SWG system along with legislative improvements in Korea. In this study, we looked at different barriers related to the SWG application and also the complicated Korean water laws, enacted by different ministries and in order to efficiently apply the SWG system to the current Korean water resources management structures. This study employed qualitative research methods to analyze and identify the priorities of the tasks to be implemented by analyzing conditions for the SWG application, especially related to multi water sources and micro water grid, because legal and institutional measures can be more important to manage conflicts between different stakeholders once the SWG enters a phase of standardization and commercialization from its development stage.
Public attention to the indoor environment of underground subway stations, which is a representative multi-use facility, has been increasing along with the increase in indoor activities. In underground stations, fine iron oxide, which affects the health of users, is generated because of the friction between wheels and rails. Among particulate pollutant reduction technologies, plants have been considered as a non-chemical air purification method, and their effects in reducing certain chemical species have been identified in previous studies. The present study aimed to derive the total quantitative and qualitative reduction effects of a bio-filter system comprising air purifying plants, installed in an underground subway station. The experiment proceeded in two ways. First, PM(particulate matter) reduction effect by vegetation biofilter was monitored with the IAQ(indoor air quality) station. In addition, chemical speciation analysis conducted on the samples collected from the experimental and control areas where plants and irrigation using SEM-EDS(scanning electron microscopy-energy dispersive X-ray spectroscopy). This study confirmed the effect of the vegetation bio-filter system in reducing the accumulation of particulate pollutants and transition and other metals that are harmful to the human body.
Agriculture plays an industrial and economic role, as well as an environmental and ecological conservation role, group harmony and the inheritance of traditional culture. However, no matter how advanced the industry is, the basic food necessary for human life can only be produced through the photosynthesis of plants with natural resources such as the sun, water, and air. The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) predicts that the world's population will increase by another 2 billion people by 2050, and it faces a myriad of complex and diverse factors to consider, including climate change, food security concerns, and global ecosystems and political factors. In particular, in order to solve problems such as increasing productivity and production of agricultural products, improving quality, and saving energy, it is difficult to solve them with traditional farming methods. Recently, with the wind of the 4th industrial revolution, ICT convergence technology and artificial intelligence have been rapidly developing in many fields, but it is also true that the application of new technologies is somewhat delayed due to the unique characteristics of agriculture. However, in recent years, as ICT and artificial intelligence utilization technologies have been developed and applied by many researchers, a revolution is also taking place in agriculture. This paper summarizes the current state of research so far in four categories of agriculture, namely crop cultivation environment management, soil management, pest management, and irrigation management, and smart farm research data that has recently been actively developed around the world.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.1
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pp.51-63
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2022
Up-to-date statistics of crop cultivation status is essential for farm land management planning and the advancement in remote sensing technology allows for rapid update of farming information. The objective of this study was to develop a classification model of rice paddy or winter crop fields based on NDWI, NDVI, and HSV indices using Sentinel-2 satellite images. The 18 locations in central Korea were selected as target areas and photographed once for each during summer and winter with a eBee drone to identify ground truth crop cultivation. The NDWI was used to classify summer paddy fields, while the NDVI and HSV were used and compared in identification of winter crop cultivation areas. The summer paddy field classification with the criteria of -0.195
As understanding sudden climate change and agricultural productivity becomes increasingly important due to global warming, soil moisture prediction is emerging as a key topic in agriculture. Soil moisture has a significant impact on crop growth and health, and proper management and accurate prediction are key factors in improving agricultural productivity and resource management. For this reason, soil moisture prediction is receiving great attention in agricultural and environmental fields. In this paper, we collected and analyzed open field environmental data using a pilot field through random forest, a machine learning algorithm, obtained the correlation between data characteristics and soil moisture, and compared the actual and predicted values of soil moisture. As a result of the comparison, the prediction rate was about 92%. It was confirmed that the accuracy was . If soil moisture prediction is carried out by adding crop growth data variables through future research, key information such as crop growth speed and appropriate irrigation timing according to soil moisture can be accurately controlled to increase crop quality and improve productivity and water management efficiency. It is expected that this will have a positive impact on resource efficiency.
This paper investigated actual crop evapotranspiration (ETc) of tomato and paprika planted in test beds of the greenhouse. Crop water requirement (CWR) is the amount of water required to compensate ETc loss from the crop. The main objectives of the study are to assess whether the actual crop watering (ACW) was adequate CWR of tomato and paprika and which amount of ACW should be irrigated to each crop. ETc was estimated using the Penman-Monteith model (P-M) for each crop. ACW was calculated from the difference of amount of nutrient supply water and amount of nutrient drainage water. ACW and CWR of each crop were determined, compared and assessed. Results indicated CWR-tomato was around 100 to 1,200 ml/day, while CWR-paprika ranged from 100 to 500 ml/day. Comparison of ACW and CWR of each crop found that the difference of ACW and CWR are fluctuated following day of planting (DAP). However, the differences could divide into two phases, first the amount of ACWs of each crop are less than CWR in the initial phase (60 DAP) around 500 ml/day and 91 ml/day, respectively. Then, ACWs of each crop are greater than the CWR after 60 DAP until the end of cultivation approximately 400 ml/day in tomato and 178 ml/day in paprika. ETc assessment is necessary to correctly quantify crop irrigation water needs and it is an accurate short-term estimation of CWR in greenhouse for optimal irrigation scheduling. Thus, reducing ACW of tomato and paprika in the greenhouse is a recommendation. The amount of ACW of tomato should be applied from 100 to 1,200 ml/day and paprika is 100 to 500 ml/day depend on DAP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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