This article describes the process involved in usability testing a agricultural information Web site. In addition to determining the goals and requirements for the agricultural information Web site, a user and task analysis was conducted for defining the its user base and the types of tasks which users might be performing at the site. Usability testing methods with close observation and in-depth interviews provided fresh insights about how users are interacting with the agricultural information Web interface as they approach various information seeking tasks. This study uncovered problems related to unclear terminology, improper interface, location for navigational links, need for context sensitive help, built-in redundancy, and clear and consistent navigation.
Determining those gaps in agricultural and other information to improve agrometeorological analyses for agriculture is a large task. The effective integration of appropriate data systems, including remote sensing systems, with agricultural systems modelling capability is described as a worthy outcome in this endeavour. Data issues, including those associated with data length, quality, maintenance, and archiving remain serious issues to be addressed. The role of remote sensing and geographic information systems in agrometeorology is important and is explored here. The value of simulation models to provide the synthesis for future agrometeorological requirements is further elucidated.
Prediction of the relations among drug and other molecular or social entities is the main knowledge discovery pattern for the purpose of drug-related knowledge discovery. Computational approaches have combined the information from different sources and levels for drug-related knowledge discovery, which provides a sophisticated comprehension of the relationship among drugs, targets, diseases, and targeted genes, at the molecular level, or relationships among drugs, usage, side effect, safety, and user preference, at a social level. In this research, previous work from the BioNLP community and matrix or matrix decomposition was reviewed, compared, and concluded, and eventually, the BioNLP open-shared task was introduced as a promising case study representing this area.
홍고추 생산을 위해 논 시설재배지의 토양화학성을 개선하고 생산성에 미치는 영향을 조사하기 위해 고추 정식 전에 규산질비료를 0, 100, 200, 300 kg/10a를 처리하였다. $N-P_2O_5-K_2O$는 토양검정에 의해 밑거름으로 질소 50%, 인산 100%, 칼리 60%을 시비한 후, 천하대세 품종을 $120{\times}45cm$ 간격으로 정식하고, 웃거름은 1, 2, 4차 수확 후 3회에 나누어 질소와 칼리를 시비하였다. 최종 5차 수확기에 조사한 토양 pH, 유효인산, 치환성 $Ca^{2+}$은 규산질비료 처리량에 따라 증가하였고, EC는 감소하였다. 유기물함량은 대조구보다 높았고, 치환성 $K^+$은 100과 200 kg/10a, $Mg^{2+}$는 300 kg/10a 처리구에서 높았다. 규산질비료가 정식 60일까지 지상부 생육에 미치는 영향은 적었다. 고추 1차 수확기 잎에 함유되어 있는 N과 P는 규산질비료 처리량과 반비례 관계였고, K. Ca, Mg은 300 kg/10a 처리구에서 가장 많았다. 홍고추 수량은 대조구에 비해 규산질비료 처리구에서 9.0~11.8% 증가하였고, 200 kg/10a 처리구에서 상품과율이 97.3%로 가장 높았고, 비상품과는 105 kg, FW/10a 수준으로 가장 낮았다. 규산질비료 시비량과 건고추수량의 관계식($Y=-0.0022X^2+0.827X+645.7$, $R^2=0.9838$)에 따른 최고수량은 723.4 kg/10a, 이때 규산질비료 시비량은 187.9 kg/10a 이었다. 이상의 결과에서 보는 바와 같이 답전윤환 시설재배지에 규산질비료를 밑거름으로 사용하면 토양화학성이 개선되고, 비상품과 수량이 감소하고 생산량이 증가하였다.
In the field of on-road motor vehicles, the level for autonomous driving technology is defined according to J3016, proposed by Society of Automotive Engineers (SAE) International. However, in the field of agricultural machinery, different standards are applied by country and manufacturer, without a standardized classification for autonomous driving technology which makes it difficult to clearly define and accurately evaluate the autonomous driving technology, for agricultural machinery. In this study, a method to classify the autonomy levels for autonomous agricultural machinery (ALAAM) is proposed by modifying the SAE International J3016 to better characterize various agricultural operations such as tillage, spraying and harvesting. The ALAAM was classified into 6 levels from 0 (manual) to 5 (full automation) depending on the status of operator and autonomous system interventions for each item related to the automation of agricultural tasks such as straight-curve path driving, path-implement operation, operation-environmental awareness, error response, and task area planning. The core of the ALAAM classification is based on the relative roles between the operator and autonomous system for the automation of agricultural machines. The proposed ALAAM is expected to promote the establishment of a standard to classify the autonomous driving levels of self-propelled agricultural machinery.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.569-574
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1999
In Soft ground of south-western coast of our country necessity of marine indutrial complex and container facility has been remarkable. Site construction for habor facility is one of the most urgent problems. Consolidation of dredged fill has become important task. In addition, volume change of dredged fill should be examined carefully. This study dealt with consolidation of dredged fill by PCDDF and in order to secure trafficability of heavy equipment for surface treatment should be studied.
In this study, We conduct a comparative study of deep learning-based classification of agricultural field attributes using Tagged Image File (TIF) and Enhanced Compression Wavelet (ECW) images. The goal is to interpret and classify the attributes of agricultural fields by analyzing the differences between these two image formats. "FarmMap," initiated by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs in 2014, serves as the first digital map of agricultural land in South Korea. It comprises attributes such as paddy, field, orchard, agricultural facility and ginseng cultivation areas. For the purpose of comparing deep learning-based agricultural attribute classification, we consider the location and class information of objects, as well as the attribute information of FarmMap. We utilize the ResNet-50 instance segmentation model, which is suitable for this task, to conduct simulated experiments. The comparison of agricultural attribute classification between the two images is measured in terms of accuracy. The experimental results indicate that the accuracy of TIF images is 90.44%, while that of ECW images is 91.72%. The ECW image model demonstrates approximately 1.28% higher accuracy. However, statistical validation, specifically Wilcoxon rank-sum tests, did not reveal a significant difference in accuracy between the two images.
Objective: The aim of this paper is to survey the gender differences Work-related musculoskeletal disorders among agriculture workers. Background: The number of occupational injuries has been decreasing trend in Korea, but it has been increasing in agriculture. The ratio of women worker shows steady increasing trend among the agricultural worker in Korea. Method: This study investigated through the questionnaire to 358 agricultural workers who are working for agriculture located in Gyeongnam, Gyeongbuk and Jeju. Results: The task types occurring frequently and the weight of a heavy object handled according to the sex were showed statistically significant difference. The estimation of WMSDs patients by sex appeared statistically very significant difference. Conclusion: The prevalence rate of WMSDs in female was about 21 percent higher than the prevalence rate of WMSDs in male. Application: The result of this study will help improvement of work environment and prevention of WMSDs in agricultural work.
This study focuses on the policy priorities for training agro-healing experts. Training agro-healing experts is an important task that should boost local community in rural areas. In order to make an efficient decision making, the study analyses priority of relevant policies using the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. According to the results, R&D comes out first. Human Resource Development(HRD), financial support, and the construction of legal system comes after R&D. In R&D, qualifications and guidelines for participants comes out the most significant issue. In the aspect of HRD, it is very important to develop and utilize regional personnel such as unemployed youth and retirees from related fields. As for financial support, funding for educational facilities (i.e. classrooms and farmland for practice) is needed. In case of legal system, it is desirable to introduce the recruiting experts system and qualification system certified by government.
This study examines the agricultural extension agents` satisfaction with their job and its related variables - personal characteristics, achievement motivation, and needs level. Based on die Job Descriptive Index, Brayfield-Rothe Index, and Porter Instrument, the survey was carried out on 127 agents. Results show 1) a significant difference in personal characteristics is found in position, farmer contact frequency, and service region applied for, but not in age, gender, scholastic ability, career, task, and another department contact frequency, 2) the achievement motivational level is related to job satisfaction, and 3) the needs level is not related to job satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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