The purposes of this study are to analyze the time use patterns of rice and barley for farm couples. The data used for this study were collected from farm households during the farming seasons (17th to 30th June) and the off-farming seasons (28th November to 11th December) of 2005, using a time diary. The sample for this study consisted of 118 couples, whose principal crops were rice and barley, living in rural area in eight provinces. SPSS Win 12.0 was utilized to analyze the data. The statistical methods used were frequency, percentage and paired t-test. The major findings of this study were as follows. First, the personal care time of wives was shorter than that of husbands, regardless of the fanning period, with the couples showing more personal care time during the off-farming season than during the farming season. Secondly, the total work(paid work plus housework) time of wives was longer than that of husbands during both the farming season and the off-farming season, showing that the labor burden of wives was bigger than that of husbands. Compared to the farming season, the total work time for both husbands and wives was shorter during the off-farming season, due to reduced farm work time, but the housework time increased for both husbands and wives. Thirdly, the leisure time of husbands was longer than that of wives during both seasons. The leisure time increased for both husbands and wives during the off-farming season, but the portion of the increase was bigger for husbands than for wives.
The purpose of this study is to segment urban farming patterns and analyse the preference on urban farming by applying two-step cluster analysis, chi-square analysis and ANOVA. The data was collected by face-to-face surveys on 9 urban farms which were chosen by location and operator. Respondents were asked to describe their urban farming pattern, preference on urban farming and socio-demographic characteristics. Three different clusters were derived from two-step cluster analysis based on operator, transportation, number of visits per month, travel time, area and motive. They were 'hobby-oriented farming', 'producing-oriented farming', and 'multipurpose farming'. The results of chi-square analysis showed that there were significant differences among these three segmented groups in terms of age, with or without children aged under 14, household income per month and housing type. In other words, there is quite a possibility that urbanites have different urban farming patterns according to their socio-demographic profiles. Also, there were significant differences on the preference on urban farming by cluster. According to the results, planning directions of urban farming were presented.
Duck farming restriction refers to a program in which duck farms suspend their operations for a certain period at times when the risk of avian influenza (AI) is high and receive compensation from the Korean government. This study analyzed the effect of this duck farming restriction on the incidence of AI using data on regional AI incidence rates, the program participation rate, and characteristics of poultry farming in 2016 (before the implementation of the restriction), as well as data from 2020 and 2021 (when new AI outbreaks occurred). In this study, the treatment group was divided into five subgroups according to the policy participation rate and a difference-in-difference (DID) estimation was conducted using certain covariates, in this case the average number of ducks raised, the land area, the number of high-susceptibility farms, the number of low-susceptibility farms, the average number of farms within a 3 km radius, the average distance to the nearest farm, and a year dummy. The results showed that when more than 30% of all duck farms in a region participated in the farming restriction, it had a statistically significant effect on the incidence of AI. Specifically, when more than 30, 40, 50, and 60% of all duck farms participated in the farming restriction, the AI incidence rate decreased by 0.7184, 1.0025, 1.5844, and 1.5843%p, respectively.
Database as a supporting system for decision-making is one of essential parts for realizing precision farming. Application models on constructing a database for precision farming, including collection of spatial and attribute data, were suggested using a GPS, DXF files, AutoCAD, a Java application program and PostgreSQL DBMS in this study. The constructed spatial database based on the schema design of spatial and attribute data table was evaluated as a supporting system for decision-making by a simulation of a virtual variable-rate chemical applicator. The applicator could extract the values of soil property at its consecutive location in the tested field in communication with the constructed database, and prescribe the corresponding variable-rate of chemicals. The results of the study suggested the possibility that the constructed database can function a supporting system for decision-making for precision farming.
This study was to find out the status of labor division between rural husband and wife by measuring the labor time for tasks, the ratio of relative contribution toward work, and work segregation. Data used in this study were collected fro 424 persons of 212 farm households mainly cultivating rice and barley. The results of this study were as follows : 1) In the case of work directly related to farming, working hours of husband were significantly longer than those of wife during the farming and off-farming season. In contrast working hours of wife for housekeeping were significantly longer than those of husband during both seasons. 2) The ratio of relative contribution toward farming work of husband was a little higher than that of wife during farming and off-farming season. But this toward housekeeping work was less than that of wife. 3) The degree of gender segregation in farming was 0.33 during the farming season and 0.01 during the off-farming season. The kinds of work and time distribution were relatively same. The degree of gender segregation in housekeeping was 0.79 during the farming season and 0.72 during the off-farming season. These values showed inequality of work segregation in the kind of work and time distribution.
The purposes of this study were to classify the silver farming types and to investigate proper crops for silver farmers. Data were collected from 408 farmers returned from the urban area. Descriptive statistics were employed using SPSS/PC windows program. After then, researchers discussed the silver farming patterns and their proper crops, and tried to analyze the silver farming model. Major results were as follows: The farming aims of retirees, urban residents as well as farmers returned from the urban area were various from hobby/ leisure to income generating activities. Fourteen types of silver farming were classified by farming aim and residential area of retirees. Retirees in the hobby/leisure-oriented silver farming type can select and enjoy the various plants, animals, and insects as well as crops due to their small scale. Silver farmers in the self-sufficiency type may select crops for their food. Income-oriented silver farmers may have difficulties in choosing the proper crop. They must consider their income needs, health status and field location. Profit-oriented silver farmers with venture mind can have some business opportunities in the agricultural sectors in spite of severe competition. As the aged silver farmers have poor health, they must keep work safety rules, use the proper work-aids, and utilize the labor-saving farming system.
This study analyze the policy efficiency of the environment-friendly farming zone program using data envelopment analysis. On analyzed results, the average policy efficiency is 0.185 and 98.3% of zones are inefficient. 97.8% of zones are in increasing returns to scales. The empirical results indicate that more work need to be done to increase the efficiency of the program.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.208-216
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2023
The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.
The purposes of this study were to analyze the structure of time use in farm households, and to compare the time use structure of women farmer with that of their husbands. The data for this study were collected from 276 farm households, selected from 8 provinces in the country. The data were collected at two times of farming season and off-farming season and classified as farm labor and household labor by labor types. SPSS(ver 12.0) statistical package was utilized to analyze the data, and t-test was performed for this study. The major findings are as follows; 1) In the case of work directly related to farming, husband's working hour was significantly longer than that of wife during the farming and off-farming season. In contrast with wife's household working hour was significantly longer than that of husband during both seasons. 2) There existed a severe work time imbalance between wife and husband during the-farming season. Based on the findings of this study, the following implications could be drawn to promote efficient labor and equal labor sharing. First, the consciousness has to be changed because the impartial labor sharing roles. We have to develope many programs to break these fixed ideas. And these programs have to be included to educational course and be instructed continuously. Second, the role of wife that household and farming work is important and will be magnified in the future.
This study examined the impact of changes in agricultural production methods on society, the economy, and the environment. While traditional open-field farming relied heavily on natural conditions, modern approaches, including greenhouse and smart farming, have emerged to mitigate the effects of climate and seasonal variations. Facility horticulture has been on the rise since the 1990s, and recently, there has been a growing interest in smart farms due to reasons such as climate change adaptation and food security. We compared open-field spinach and greenhouse spinach using agricultural income survey data, and we also compared greenhouse tomato cultivation with smart farming tomato cultivation, utilizing data from the smart farm survey reports. The economic results showed that greenhouse spinach increased yield by 25.8% but experienced a 29% decrease in income due to equipment depreciation. In the case of tomato production in smart farms, both yield and income increased by 36-39% and 34-46%, respectively. In terms of environmental impact, we also compared fertilizer and energy usage. It was found that greenhouse spinach used 29% less fertilizer but 14% more energy compared to open-field spinach. Smart farming for tomatoes saw a negligible decrease in electricity and fuel costs. Regarding the social impact, greenhouse spinach reduced labor hours by 31%, and the introduction of smart farming for tomatoes led to an average 11% reduction in labor hours. This reduction is expected to have a positive effect on sustainable farming. In conclusion, the transition from open-field to greenhouse cultivation and from greenhouse cultivation to smart farming appears to yield positive effects on the economy, environment, and society. Particularly, the reduction in labor hours is beneficial and could potentially contribute to an increase in rural populations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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