This study is to analyze the demand for organic farming products . The demand for organic farming products is increasing rapidly but the study to analyze the demand system by the methods of econometrics is not tried at all because there is no any formal statistical data about the demand. Therefore, this study tries to estimate the raw statistical data to expect the demand trends of organic farming products in the future. To analyze the demand functions of organic farming products such as rice, bean, apple, grape, beef, and park, this study uses AIDS model by using several assumptions and estimates the price and income elasticities of the demands. The results demonstrate that the demands of organic farming products will be increased in the future and the prices of organic farming products will be the key factor in the demand, In 2004, the quantity demanded of the organic grape will account for 3% of total grape market. As a result, consumer's concerns about organic farming products will be high and the demand for organic farming products will be increased. Thus, the reasonable price system has a significant influence on the market of organic farming products.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.11
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pp.1534-1538
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2020
Smart farming education service focuses on the dissemination of farming information that is the farming knowledge, farming skill, and farmer's experiences and knowhow, etc. This farming information is supposed from current activities, farming product and from the experience of farmer on the field. If the information is not available, or if available and not in a form that is amenable to being brought to the end producer then the process stalls at this point. The core component of the automation process for smart farming education service is the creation of a data store which will be a repository for the information of the smart farming education. The farming sector will benefit immensely from the implementation of farming data in farming contents repository which will serve as the knowledge base for the smart farming education service.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.179-184
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2022
As public data opened its doors in line with the era of the 4th Industrial Revolution, agricultural public data also increased. Currently, the majority of farmers are writing farming diaries due to eco-friendly certification and basic public interest direct payment projects. However, it is a difficult task for busy farmhouses in the aging agricultural community to write farming diaries. Therefore, there have been cases where farming diaries have been filled out on behalf of the farmhouses. However, one may get disadvantaged in terms of receiving eco-friendly certification and public interest direct payment projects. In succession, this paper proposes a system to conveniently write farming diaries by checking the farming diary data stored in the server via categories of crops and dates and finding farming diary public data suitable for the user to automatically fill out the diary.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.2
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pp.35-42
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2010
In this paper, we propose a ubiquitous Farming Diary System which can support the easy and reliable recording of a farming diary for the certificate on environment-friendly agricultural products by using the USN(Ubiquitous Sensor Network) technologies. By using growth-related data, the system can also control farming facilities remotely and automatically. To achieve this goal, the UFDS(Ubiquitous Farming Diary System) is consisted with 3 layers. The first 'physical layer' can collect data from sensors, cameras and facilities then controls the growth environment based on the analyzed information. The second 'Middle layer' can process and store the data from 'physical layer' to sensor manager, image manager, control manager and diary manager separately. The third 'application layer' can provide growth-related services to users through various applications. The UFDS can recording grow history information automatically and Easily. Besides, the system can make an accurate and reliable farming diary with multimedia information such as motion and sound. Furthermore, environmental information such as temperature, humidity, luminance and soil conditions (soil temperature, soil humidity, soil EC) can be monitored in real-time and the facilities managed in remote sites.
The purpose of this study is to analyze the technical efficiency and its determinants for Korean Apiculture farming by using from door to door and e-mail inquiry data. The analysis was implemented through the Cobb-Douglas stochastic frontier production function (SFPF) model including the technical inefficiency effect model for cross-sectional data. To measure the SFPF model, honey production was used for a dependent variable, and for input variables labor cost, preventive cost, material cost, feeding cost, depreciation cost were used. Farmer's age, farmer's career, farming scale, full-time or half-time firm and movement or fixed firm variables were used to measure the inefficiency effect model. The average technical efficiency on apiculture farming in Korea is estimated to be 0.8112. It means that there were technical inefficiency of about 18.88% in Korea apiculture farming. In this study there are some suggestions which could increase the technical efficiency of Korean apiculture farming.
Purpose: This study aims to analyze the management performance and production efficiency of strawberry farmers who introduced smart farming, one of the primary symbols of the fourth industrial revolution in the agricultural sector. Methods: We conducted an empirical survey of strawberry farms using smart farming and analyzed production efficiency using DEA method. Results: First, difficulties for strawberry farmers introducing smart farming included time and money spent on parts replacement and additional costs due to compatibility problems with existing facilities after the adoption. Second, strawberry farmers using smart farming increased their total income by producing higher yield and improving quality thanks to the competent growth management. Third, the analysis of production efficiencies before and after smart farming found improvement in technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency. But, the gaps in technical and scale efficiencies among the farms widened. Conclusion: Based on the results above, following policy suggestions are offered. First, an environment control technology suitable for strawberry farming needs to be developed. Second, the smart farming technology needs to be standardized by the government. Third, new smart farm models need to be developed to accommodate to the facilities and environment in Korea through collecting big data including high-quality data on the environment, growth, and yield. Fourth, continuing education needs to be provided to narrow the gap in smart farming technology among strawberry farmers.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.24
no.1
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pp.33-48
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2017
Returning to farming and rural village is one of the most hot social issues in Korea. Therefore, the government has tried to make up a policy program, which aims to support for the urban residents to get appropriate informations and to make right decisions about returning to farming and rural village. For the sparsely populated rural communities, this phenomena are some good opportunities for their sustainable development. The government needs the resasonale prospect on returning to farming and rural village, because their policy program should be made on the basis sound data and information. But, with the current data about returning to farming in Korea, it is impossible to make an econometrical model that can forecast the population who will return to farming and rural village. So, we tried a delphi method to sketch the future returning to farming and rural village. The delphi panels gave us some prospects on the issues. They anticipated that the population of returning to farming will increase for the next five years. And, they recommended some policy directions.
This study analyzed the factors influencing the choice of new farming type in order to prepare the countermeasures against structural changes of farm labor force. The analytical model was the multinomial logit model(MNL). The test for Independence and Irrelevance Alternatives(IIA) assumption in MNL shows that the IIA assumption in our data is rejected. Alternatively, we chose the multinomial probit model(MNP) that does not assume IIA. Data were obtained from 2010 census of Agriculture, Forestry and Fisheries of Statistics Korea. New farming types are succession(13.9%), return-to-farming(45.0%), part-time-farming(32.5%) and etc(8.6%). Analysis results showed that the characteristics of farms, commodity, management, and region influenced the choice of new farming type. This study is expected to help policy makers to produce support policies by new farming types in order to increase the number of new farmers and to make them easier to settle down in agriculture.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.194-196
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2021
This focuses on the Cultivation Plan Service at the preliminary production phase is critical in that it supports agricultural producers' decision by providing related information such as predicted crop production or expected profits for consulting or other agricultural information when they plan to cultivate. This paper describes the reference architecture of the farming sector will benefit immensely from the implementation of farming data in farming contents repository which will serve as the knowledge base for the Cultivation Plan Service at the pre-production stage based on Big data analysis.
In this study, an expert system named ESMEF (Expert System for Mechanized Entrusted Farming) was developed. The function of ESMEF is to provide the various data and informations for entrusted farming such as farm machinery management data, mechanization systems by farm sizes, number of units and sizes of machinery needed, machinery replacement analysis, mechanization costs analysis. Mechanization systems were selected by ESMEF for different farming sizes of Chungnam Province and an economic analysis was conducted as an example. The results showed that the farm machinery purchasing costs were 1,344~4,829 thousand won per ha and there was no significant difference for farm sizes above 60 ha. The total annual machinery costs were 3,595~4,537 thousand won per ha, and a minimum cost was appeared for farm size of l00ha at first. According to this analysis, an optimum entrusted farming size would be 100ha by the present available farm machinery systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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