Kim, Min Kyeong;Choi, Soon Kun;Jung, Goo Buk;Kim, Myung Hyun;Hong, Seong Chang;So, Kyu Ho;Jeong, Jae Hak
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.47
no.3
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pp.187-190
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2014
The agricultural policy/Environmental eXtender (APEX) model was developed by the Blackland Research and Extension Center in Temple, Texas. APEX is a flexible and dynamic tool that is capable of simulating a wide array of management practices, cropping systems, and other land uses across a broad range of agricultural landscapes, including whole farms and small watersheds. The model can be configured for novel land management strategies, such as filter strip impacts on pollutant losses from upslope crop fields, vegetated grassed waterways in combination with filter strip impacts, and land application of manure removed from livestock feedlots or waste storage ponds. The APEX model has continually evolved since its inception, and the process of adaptation and modification will likely continue as use of the model expands for an ever-increasing range of environmental problems and conditions. Several improvements to specific model subroutines have already been initiated, while other potential improvements have been identified that will require future research and code modification efforts.
Recently, natural disasters caused by climate change have become more frequent across the world. Our country is also not exceptional, and it is urgent to come up with appropriate measures in the agricultural sector as the size and intensity of drought are becoming severe. Consequently, the Ministry of Agriculture and Food has continuously raised the need for efficient water management and governance to overcome the periodic drought. Thus, there is a need for water-saving education and water conservation governance for sustainable and efficient use of agricultural water. Governance is a cooperative mechanism involving various stakeholders, such as central, local, civil society, and businesses, to solve regional or social problems, with different definitions and concepts depending on the field or scope. In this study, we aim to present basis of a governance framework for direct water management participation involving the key agricultural water use stakeholders to imbibe the culture of water savings and conservation practices. Based on this, water-saving governance was established and operated in Gyeongju and Yeoju, in South Korea as a 'water conservation practice', while the water management status of local farmers, the reliability and importance of stakeholders, and the need for governance were investigated. The results indicate that the involvement of various stakeholders in the governance of water management yielded water-saving effects. This study provides the directions of making a framework for water-saving governance establishment and operation. It is expected that sustainable agricultural water use can be achieved in response to climate change if the governance builds and operates with agricultural water use stakeholders based on the continuous government supports.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.29
no.5
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pp.27-37
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2022
This study intends to link agricultural machine history data with related organizations or collect them through IoT sensors, receive input from agricultural machine users and managers, and analyze them through AI algorithms. Through this, the goal is to track and manage the history data throughout all stages of production, purchase, operation, and disposal of agricultural machinery. First, LSTM (Long Short-Term Memory) is used to estimate oil consumption and recommend maintenance from historical data of agricultural machines such as tractors and combines, and C-LSTM (Convolution Long Short-Term Memory) is used to diagnose and determine failures. Memory) to build a deep learning algorithm. Second, in order to collect historical data of agricultural machinery, IoT sensors including GPS module, gyro sensor, acceleration sensor, and temperature and humidity sensor are attached to agricultural machinery to automatically collect data. Third, event-type data such as agricultural machine production, purchase, and disposal are automatically collected from related organizations to design an interface that can integrate the entire life cycle history data and collect data through this.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.3
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pp.13-26
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2021
Recent drought events in the South Korea and the magnitude of drought losses indicate the continuing vulnerability of the agricultural drought. Various studies have been performed on drought hazard assessment at the regional scales, but until recently, drought management has been response oriented with little attention to mitigation and preparedness. A vulnerability assessment is introduced in order to preemptively respond to agricultural drought and to predict the occurrence of drought. This paper presents a method for spatial, Geographic Information Systems-based assessment of agricultural drought vulnerability in South Korea. It was hypothesized that the key 14 items that define agricultural drought vulnerability were meteorological, agricultural reservoir, social, and adaptability factors. Also, this study is to analyze agricultural drought vulnerability by comparing vulnerability assessment according to weighting method. The weight of the evaluation elements is expressed through the Analytic Hierarchy Process (AHP), which includes subjective elements such as surveys, and the Entropy method using attribute information of the evaluation items. The agricultural drought vulnerability map was created through development of a numerical weighting scheme to evaluate the drought potential of the classes within each factor. This vulnerability assessment is calculated the vulnerability index based on the weight, and analyze the vulnerable map from 2015 to 2019. The identification of agricultural drought vulnerability is an essential step in addressing the issue of drought vulnerability in the South Korea and can lead to mitigation-oriented drought management and supports government policymaking.
This study analyzed agricultural water distribution systems for the utilization of water demand-oriented water supply systems. Three major TM/TC(telemeter/telecontrol) districts of agricultural water management were selected for analyzing the characteristics of the water distribution systems. In addition, the characteristics of the water supply systems for general water supply zones based on irrigation facilities were also investigated, along with the case of special water management during the drought season. As a result, high annual and monthly variations were observed for the water supply facilities, including the reservoirs and pumping stations. In particular, these variations were more obvious during the drought season, depending on the type of facility. The operations of the pumping stations and weirs were more sensitive to the stream levels than the reservoirs, and the smaller reservoirs were influenced more than the larger reservoirs. Therefore, a water-demand-oriented water supply system should consider the existing general practices of water management in the agricultural sector, and focus on achieving a laborsaving system rather than water conservation in the case of reservoirs. Equal water distribution from the start to the end point of irrigation channels could be an effective solution for managing pumping stations.
The prediction of prices of agricultural products in the agriculture IT sector plays a significant role in the economic life of consumers and anyone engaged in agricultural business, and as these prices fluctuate more often than do other prices, the prediction of these prices holds a great deal of research promise. For this reason, academic literature has provided studies on the factors influencing the prices of agricultural products and the price index. However, as these factors vary, they are difficult to predict, resulting in the challenge of acquiring quantitative data. China is one example of a country without a reliable prediction system for prices of agricultural products. Fortunately, disclosed heterogeneous data can be found on the Internet, which allows for the effective collection of factors related to the prediction of these product prices through the use of text mining. The data provided online is valuable in that they reflect the opinions of the general public in real-time. Accordingly, this study aims to use heterogeneous data from the Internet and suggest a model predicting the prices of agricultural products before functional analyses. Toward this end, data analyses were conducted on the Chinese agricultural products market, one of the largest markets in the world.
Studies were made to optimize the media composition and cultural condition for mycelial growth of ear mushroom(Auricularia auricula). Sawdust spawn of media composition for optimal growth were found to be quercus sawdust combination of 20% rice bran and poplar sawdust combination of 10% wheat bran were the best of the optimal combination. The optimal condition of the most suitable inoculation amount showed that quercus spawn and poplar spawn were 15g, 25g, respectively.
This study analyzes the management performance and productivity of environmentfriendly farms compared to conventional farms and the trend of changes in price premium rates of environment-friendly agricultural products. And environmentfriendly farms in Jeollanam-do are surveyed for difficulties in management, proper premium rate of environment-friendly agricultural products (WTA), and tasks for promoting sales. According to the analysis results, the management performance and productivity of are low in many items, and the number of items that are on the decline or stagnant in the environment-friendly premium is making it difficult for farmers to manage. According to a farm survey, the most important task is to promote school meals for boosting sales of environment-friendly agricultural products. And 65.5% of the respondents having contract cultivation, nearly half or 41.1% of the respondents said they do not need contract cultivation or want contract cultivation for less than one year, which means that the current contract does not meet the needs of farmers. Finally, the environment-friendly premium rate based on consumer prices is generally lower than the premium rate (WTA) that farmers perceive as appropriate, so it is important to resolve the gap between the actual premium rate and the WTA.
Wee, Seong Seung;Yoon, Seo il;Seo, Jung Hun;Shin, Yong Tae
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.2
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pp.13-20
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2023
In the past, the Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs (MAFRA) conducted research into and production of agricultural statistics. As a result of organizational changes, these responsibilities were transferred to Statistics Korea in 1998 and 2008. So, the MAFRA managed data without a formal system for managing data and statistical information. The demand for a foundation to improve the usefulness of agri-food statistics has recently increased due to the necessity for basic data representing the realities of rural and agricultural areas. This is especially true for field-oriented agricultural administration. This study aims to propose a strategy for the systematically integrated administration of dispersed data and statistical information. It served as the foundation for the integrated management of distributed administrative and statistical data.
JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
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