농업연구와 지도의 연계는 농업인의 역량을 증진시키는데 있어서 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 농업연구지도 분야의 핵심 담당자를 대상으로 면접을 통하여 가족농 육성을 위한 농업연구와 지도의 연계에 관한 방안을 도출하고자 하였다. 농촌지도의 방법, 내용 그리고 농촌연구의 내용 등과 관련한 현안들이 인터뷰를 통해 양적, 질적 자료를 수집하였다. 파라과이 농업기술전파의 구조적 문제점은 기술지원서비스, 신용 서비스, 농가 계획과 기본 인프라의 부족 등이었다. 더욱이 요구되는 농촌지도내용은 유기농업, 토양관리와 보전, 농업신용, 조직역량강화, 마케팅, 참여연구, 기술이전 장비와 인프라, 농업기계화였다.
Changing environments in agricultural business make it necessary to promote the cooperative farming system so as to scale up farming size, which may contribute to increasing competitive power. Therefore, rural and fishery development program was established in 1990 to encourage individual farmers to jointly form the agricultural company or farming cooperatives. However, while the number of agricultural corporations has rapidly increased through the governmental support, their business achievements become worsening mainly resulting from unplanned and careless management practices. This paper suggested following strategies for management process reengineering to improve the efficiency of agricultural corporations; challenging business initiatives to enlarge volume of sales amounts, maintaining the optimal level of participants and physical assets for cost savings, and proper use of information technology and consulting agencies.
본 연구는 농업의 산업화 과정에서 국가의 농업정책이 지역적 전문화(specialization)에 어떠한 영향을 미쳤는가를 영국을 사례로 하여 분석한 논문이다. 1950년대 이후 영국은 영농규모의 집중화(concentration), 보장 가격의 설시, 조건불리지역 사업을 통해 농업의 산업화를 촉진하는 정책을 실시하였으며 이로 인해 농업의 지역적인 전문화가 발생하였다. 작물의 전문화는 밀과 보리 및 종유(oilseed)를 중심으로 나타났다. 밀의 경우 EU 가입이후 상대적으로 부족하면서 공동농업정정책(Common Agricultural Policy)에서 높은 보장가격을 지지받음에 따라 동부 잉글랜드 지방의 토양이 비옥한 지역을 중심으로 전문화가 이루어졌다. 보리의 경우 사료작물로 재배되면서 가축사육지원정책의 영향을 받아 가축사육의 전문화가 이루어진 지역에서 집중 재배되었다. 종유의 지역적 전문화는 식품가공업이 발달과 함께 품종 개발, 가공 및 저장기술의 발달로 남부지역에서 북부지역으로 확산되었다. 가축 사육은 작물 재배보다 전문화가 뚜렷하였다. 특히 1970년대부터 실시된 조건불리지역 사업은 영농조건이 불리한 영국 서부 구릉지 지역에 전문화를 유발시키면서 환경보전론자들의 비판을 받기도 하였다. 또한 1980년대 중반이후 우유생산량을 줄이기 위한 쿼터제도에서 농민들간에 쿼터량을 거래할 수 있게 함으로서, 동부지역의 농민이 서부지역에 이를 양도함으로서 전문화는 더욱 촉진되었다. 이와 같은 연구 결과는 농업정책이 현시적으로 혹은 암묵적으로 공간적인 측면을 지니게 되어 농업의 지역적 분화를 유발함을 의미한다.
The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.
Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.249-257
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2024
As the main driver of economic growth and employment, the agricultural sector plays an important role in Vietnam's economy. However, in recent years, the sector has faced new challenges and also presented new investment opportunities to stimulate agricultural growth. Many Vietnamese agricultural producers currently lack the modern technology and decision support tools needed to maintain and improve productivity in a rapidly changing environment. Other stakeholders in the agricultural value chain, such as input suppliers, distributors, and consumers, also face significant challenges, including disrupted value chains, transportation costs. The cost of transporting goods across the supply chain continues to increase and information exchange remains fragmented. A potential solution to address these challenges is the application of digital transformation in agricultural supply chains. Farmers and other value chain participants can improve the production of their goods and procedures by utilizing new and cutting-edge technologies that are integrated into a unified system as part of the digital transformation of agricultural supply chains. In this study, we evaluate the current status of digital transformation in the supply chain of the agriculture industry by finding and examining pertinent publications from key agencies as well as prior research. From there, in the framework of the digital economy, this study suggests a digital transformation roadmap for the agricultural supply chain.
The objectives of this study were 1) to explore the present status of extension services of agricultural experiment station, and 2) to get some implications for ameliorating extension services of agricultural experiment station. The data were collected through the semi-constructed interviews with 11 agricultural researchers in 6 local agricultural experiment stations and 11 farmers who have ever made contact with the researchers. The major findings of this study were as follows: The agricultural experiment stations were providing extension services as expedients to accommodate to new markets and structural changes of organizations, though they are originally research-oriented agencies. The extension methods of agricultural experiment stations were similar with those of extension agencies, and the extension methods used mainly were 'experiment plot demonstration exhibition', 'consultation using telephone, internet, face to face meeting', 'visiting farms and consulting'. These were generally carried out by farmer's request, therefore the extension services of agricultural experiment stations were provided in a passive way so far. Based on the results of this study, the followings are recommended for further development of extension services of agricultural experiment station: The rural development organizations should set principles and support for extension services of agricultural experiment stations. The alternative plans to strengthen the linkage between research and extension have to be made, and these plans should include financial, personnel and systematic arrangements for further development of extension services of agricultural experiment stations.
Remote sensing(RS)- and geographic information system(GIS)-based information management to measure and assess agri-environment schemes, and to quantify and map environment indicators for nature and land use, climate change, air, water and energy balance, waste and material flow is in high demand because it is very helpful in assisting decision making activities of farmers, government, researchers, and consumers. The versatility and ability of RS and GIS containing huge soil database to assess agricultural environment spatially and temporally at various spatial scales were investigated. Spectral and microwave observations were carried out to characterize crop variables and soil properties. Multiple sources RS data from ground sensors, airborne sensors, and also satellite sensors were collected and analyzed to extract features and land cover/use for soils, crops, and vegetation for support precision agriculture, soil/land suitability, soil property estimation, crop growth estimation, runoff potential estimation, irrigated and the estimation of flooded areas in paddy rice fields. RS and GIS play essential roles in a management and monitoring information system. Biosphere-atmosphere interection should also be further studied to improve synergistic modeling for environment and sustainability in agri-environment schemes.
Plants are very crucial for life on Earth. There is a wide variety of plant species available, and the number is increasing every year. Species knowledge is a necessity of various groups of society like foresters, farmers, environmentalists, educators for different work areas. This makes species identification an interdisciplinary interest. This, however, requires expert knowledge and becomes a tedious and challenging task for the non-experts who have very little or no knowledge of the typical botanical terms. However, the advancements in the fields of machine learning and computer vision can help make this task comparatively easier. There is still not a system so developed that can identify all the plant species, but some efforts have been made. In this study, we also have made such an attempt. Plant identification usually involves four steps, i.e. image acquisition, pre-processing, feature extraction, and classification. In this study, images from Swedish leaf dataset have been used, which contains 1,125 images of 15 different species. This is followed by pre-processing using Gaussian filtering mechanism and then texture and color features have been extracted. Finally, classification has been done using Multiclass-support vector machine, which achieved accuracy of nearly 93.26%, which we aim to enhance further.
가축전염병 중 하나인 구제역의 경우 정보의 초동 대응 미흡 등으로 전국적으로 확산되는 피해를 초래하였다. 이를 해결하기 위해 국가에서는 가축이력에 대한 체계적인 관리를 마련하기 위하여 데이터를 구축하였으며, 2002년도부터 추진되어 현재 웹 기반의 가축전염병 발생 통계 시스템(AIMS)이 운영하고 있다. 이는 사용자가 원하는 기간에 해당 축종의 형태에 따른 질병을 선택하면 지역별로 가축전염병 발생 통계 현황이 텍스트 기반으로 제공하고 있다. 하지만 이 같은 경우 시각적으로 공간적인 위치정보를 즉각적으로 파악할 수 없기 때문에 정보를 효과적으로 전달하기 어렵고, 의사결정을 내리고자 할 때 사용자가 원하는 정보를 다차원적으로 지원하지 못하는 한계가 있다. 이 연구에서는 오픈소스 기반의 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing) 기술을 적용하여 여러 형태의 데이터를 다각적인 방법으로 분석하고, 최종적으로 나온 결과를 공간정보와 통합하여 지도상에 시각적으로 전달되도록 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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