Park, Youngju;Lee, Hyunjin;Ju, Chanyoung;Son, Hyoung Il
Journal of Institute of Convergence Technology
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v.6
no.1
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pp.43-47
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2016
In this paper, we report a work-in-progress about development of multi-drone system for smart agriculture. The multi-drone system is controlled via a haptic teleoperation by a human operator. The purpose of the multi-drone system is that let the human operator to easily handle the multiple drones which are maintaining a fixed formation using ZigBee communication network.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.2
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pp.155-157
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2024
Internet of Things (IoT) integrated with the Blockchain is the state of the art for keen cultivation and agriculture. Recently the interest in agribusiness information is enlarging owing to the fact of commercializing the smart farming technology. Agribusiness information are known to be untidy, and experts are worried about the legitimacy of information. The blockchain can be a potential answer for the expert's concern on the uncertainty of the agriculture data. This paper proposes an Agri-Banana plant system using Blockchain integrated with IoT. The system is designed by employing IoT sensors incorporated with Hyperledger fabric network, aims to provide farmers with secure storage for preserving the large amounts of IoT and agriculture data that cannot be tampered with. A banana smart contract is implemented between farmer peer and buyer peer of two different organizations under the Hyperledger fabric network setup aids in secure transaction of transferring banana from farmer to buyer.
Recently, agriculture and the environment has changed dramatically due to global warming and abnormal weather. In particular, it is necessary to develop new agricultural techniques according to transforming the growing environment of agricultural crops. Therefore, "Smart Farm" building technology for controlling agricultural environment and improving efficiency for ICT technology development has recently been introduced. However, in reality, systematic and objective evaluation items are absent at various levels and management levels that affect the management environment of the smart farm. In this research, it derived the importance index among the factors associated with Smart Farm technology by AHP method. As a result, in order to evaluate comprehensive operation and management of the smart farm, the two evaluation fields(sensor device and control/information management system) were selected as the top evaluation items. These results mean that system that can detect the growth environment information of agricultural crops and control the growing environment is more important than anything, when smart farm is applied. It is judged that the results of this research can be used as basic data for making evaluation indicators associated with the introduction of smart palm technology in the future.
Baek, Seung Min;Kim, Wan Soo;Lee, Jun Ho;Kim, Yean Jung;Suh, Dae Seok;Chung, Sun Ok;Choi, Chang Hyun;Gam, Byoung Woo;Kim, Yong Joo
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.4
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pp.1135-1145
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2020
The purpose of this study was to compare and analyze the emissions of SOx and NH3 for a 78 kW class agricultural tractor during agricultural operations. A real-time monitoring system was constructed for measuring the load data. The field test was conducted during plow and rotary tillage. The working conditions were selected with the transmission gears in M3 Low and M2 High for the plow tillage and L3 High and L3 Low for the rotary tillage. The engine torque and fuel consumption were measured using controller area network (CAN) communication, and the emissions of SOx and NH3 were calculated based on the fuel consumption. As a result of the field tests, the engine torque was higher for the plow tillage than for the rotary tillage. As the gear stage was increased, the engine torque became higher. The emissions of SOx and NH3 were higher for the plow tillage than for the rotary tillage because the fuel consumption increased. Moreover, the emissions of SOx and NH3 tended to be more distributed for the rotary tillage than for the plow tillage. To develop an emission factor for agricultural machinery, it is important to measure reliable emission data during agricultural operations. In a future study, we will collect various emission data using a portable emission measurement system during agricultural operations.
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.
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.
Kim, Hayoung;Lee, Sang-Hyun;Na, Ra;Joo, Donghyuk;Yoo, Seung-Hwan
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.2
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pp.59-71
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2023
As the frequency of drought increases due to climate change, water scarcity in agriculture would be a main issue. However, it seems difficult to solve the water scarcity by securing alternative water sources. The aim of this study is to analyze optimal water supply capacity of agricultural reservoir for emergency operation connecting reservoirs and dams. First, we simulated the water storage of agricultural reservoir playing the role emergency water supplier to other water facility such as dams and other reservoirs. In particular, the results of simulation of water storage through K-HAS model was calibrated using the optimization process based on ratio correction factors of outflow and inflow. Finally, the optimal amount of water supply securing water supply reliability in emergency interconnection operation was analyzed. The results of this study showed that Janchi reservoir could supply 12.8 thousand m3/day maintaining 90 % water supply reliability. The result of this study could suggest the standard for connecting water facilities as emergency water supply.
The purpose of this study was to examine the intention of consumer acceptance of technology in agricultural production by applying the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) to smart farm. In particular, this study analyzed the intention to accept the technology of agricultural students, farmers, start-up farmers, returning farmers, and returnees in the general manufacturing industry and high-tech industries, and in agricultural sectors corresponding to primary industries. The results showed that performance expectancy, social influence, facilitating conditions, IT development level, and reliability had a significant influence on the intention to use smart farm technology. However, effort expectancy and price value were rejected because no significant impact on use intention was tested. In addition, the influences of the variables showing their influence were reliability (β=.569) > IT development level (β=.252) > social influence (β=.235) > performance expectancy (β=.182) > facilitating conditions (β=.134).
Oh, Kwang Cheol;Kim, Seok Jun;Park, Sun Yong;Lee, Chung Geon;Cho, La Hoon;Jeon, Young Kwang;Kim, Dae Hyun
Journal of Bio-Environment Control
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v.31
no.3
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pp.152-162
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2022
This study developed simulation model for predicting the greenhouse interior environment using artificial intelligence machine learning techniques. Various methods have been studied to predict the internal environment of the greenhouse system. But the traditional simulation analysis method has a problem of low precision due to extraneous variables. In order to solve this problem, we developed a model for predicting the temperature inside the greenhouse using machine learning. Machine learning models are developed through data collection, characteristic analysis, and learning, and the accuracy of the model varies greatly depending on parameters and learning methods. Therefore, an optimal model derivation method according to data characteristics is required. As a result of the model development, the model accuracy increased as the parameters of the hidden unit increased. Optimal model was derived from the GRU algorithm and hidden unit 6 (r2 = 0.9848 and RMSE = 0.5857℃). Through this study, it was confirmed that it is possible to develop a predictive model for the temperature inside the greenhouse using data outside the greenhouse. In addition, it was confirmed that application and comparative analysis were necessary for various greenhouse data. It is necessary that research for development environmental control system by improving the developed model to the forecasting stage.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.2
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pp.21-33
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2023
While the main purpose of irrigation reservoirs is to supply agricultural water, the needs of environmental flow and flood control has been expanded. The agricultural reservoirs have been operated in the form of carry-over system until now. Therefore, the supply of agricultural water is difficult when the storage rate is not sufficiently secured after large volume of irrigation. In addition, there are regulation of the upper storage rate for some large reservoirs during the flood season, but lower storage rate is not regulated. Accordingly, this study aims to evaluate the capacity of agricultural water and environmental flow supply by setting the management lower storage rate of reservoir. The changes in the supply of agricultural and environmental flow was simulated according to the three different regulating lower storage rate scenarios. As a result, it was judged effective in terms of water supply managing the lower storage rate up to 30% when the initial storage rate of farming period is above annual average for the Naju reservoir considering existing water management practice. If the lower storage rate would have been controlled above 30%, the supply of agricultural water might be increased and non-effective discharge amount would be decreased compared to other scenarios during dry period of 2016-2018.
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