A high prevalence of farmer's work-related musculo-skeletal disorders (MSDs) have been reported in precedent studies. Risk factors - physical, chemical, biological, ergonomic risk factor etc. - in farm-work were identified by previous studies. To prevent farmers from exposing to them and reduce, Agricultural Safety Technology were introduced and used on farm. The purpose of this study is to review and summarize the agricultural safety technology on farm in Korea. According to strategy principles, this technology is classified as four criteria - workload reduction by reducing awkward posture, workload reduction by using manual material handling aids, Comfort improvement by protecting worker from hot, cold environment and work efficiency improvement by workplace redesign and cultivation modification. This technology includes transporting tools, working cloth, personal protective equipment, and pesticide-proof Clothing. Anthropometric study of Korean farmers was also carried out to support the development of equipment and clothes. In long terms, it needs to precaution activity from risk factors by using cultivation modification and working improvement. Although working condition gets better and workload reduce by this technology, it required customized safety technology in each crops - rice cultivation, horticulture and livestock farming. And farmers should use the assistive technology and participate voluntarily in ergonomic intervention program.
The food self-support rate on the basis of cereals in Korea is approximately 27%, which will threaten the national food security. The dramatic increase in population accompanied by rapid industrialization in developing countries has caused imbalances in the supply of food and energy. To cope with these global crises over food and energy supplies as well as environmental problems, it is urgently required to develop new environmentally friendly industrial crop varieties to be grown on marginal lands including desertification areas for sustainable development. Sweetpotato (Ipomoea batatas (L.) Lam.) ranks seventh in annual production among food crops in the world. Its wide adaptability on marginal lands and rich nutritional content provide a high potential for preventing malnutrition and enhancing food security in the developing countries. In addition, sweetpotato can be developed as a bioreactor to produce valuable industrial materials including bio-ethanol, functional feed and antioxidants by molecular breeding. In this respect, we focus on the molecular breeding of sweetpotato with multi-function on marginal lands. The strategies for development of environmentally friendly industrial sweetpotato will be introduced and discussed.
In Japan, since rice consumption has been decreasing with the westernization of Japanese eating habits, surplus paddy fields have been increasing. If these surplus paddy fields can be utilized for forage rice production as feed for animal production and excretions (feces and urine) from animal production can be applied to the paddy fields as manure, then the problems of surplus paddy fields and excretions from animal production may be solved, and the environment kept sustainable. The objectives of the present study were to apply a bio-economic model to dairy and forage rice integration systems in Japan and to examine the merit of introducing whole crop rice silage (WCRS), as well as economic and environmental effects of various economic and management options in the systems. Five simulations were conducted using this model. The use of WCRS as a home-grown feed increased environmental loads and decreased economic benefit because of the higher amount of purchased feed, when compared to the use of typical crops such as maize, alfalfa and timothy silage (simulation 1). Higher economic benefits from higher forage rice yields and higher milk production of a dairy cow were obtained (simulations 2, 3). There were no economic and environmental incentives for utilizing crude protein (CP) rich WCRS, because an increase in the CP content in WCRS led to the use of more chemical fertilizers, resulting in high production costs and nitrogen outputs (simulation 4). When evaluated under the situation of a fixed herd size, increasing forage rice yields decreased the total benefit of the production, in spite of the fact that the amount of subsidies per unit of land increased (simulation 5). It was indicated that excess subsidy support may not promote yield of forage rice. It was, however, observed in most cases that dairy and forage rice integration systems could not be economically established without subsidies.
With the efforts to development of renewable energy technologies, and increasing awareness to environmental issues, the usage of wood pallets has been increasing every year since the introduction of wood pallet technology to the domestic market. until 2009, majority usage of pellet boiler was in the residential houses. In an effort to increase the distribution of wood pellet boiler to cultivation facilities with high usage of fuels, The Ministry of Agriculture and Forestry has launched a distribution project of wood pellet boiler for fuel usage as a part of the agricultural and fishery energy efficiency projects. Although only small number of farms with a heat-culturing facility have replaced from conventional boiler to pellet boiler. Although part of reason for low usage of pallet boiler is lack of understanding and information of it, the main reasons are high initial cost and uncertainty of its cost efficiency. Also, most people from agricultural industry don't realize it's significance in terms of environmental benefit due to lack of understanding in 'resource circulation' and 'adopting to climate change'. In this study, first, we did a cost-efficiency analysis of the farm which uses a diesel boiler to grow cucumber, tomato, paprika. Then we replaced the diesel boiler to a pallet boiler and measured its cost-efficiency again. By comparing the cost-efficiency of the diesel boiler with the pellet boiler, we analyzed the economic viability of pellet boiler. Then we analyzed viability of pallet boiler usage in terms of 'resource circulation' and 'adopting to climate change'. As a result of our analysis, we have found out that under the current system of government support, the energy usage varies depends of the types crops grown and the higher the energy use, the more cost efficient it is to use the pallet boiler. Also, it is economically viable to use the pallet boiler in terms of 'resource circulation' and 'adopting to climate change'.
스마트팜은 원예작물의 생산성과 품질을 제고하기 위한 생력화 방법으로 최근 많은 주목을 받고 있다. 하지만 국내의 스마트팜은 단순한 환경 모니터링과 환경제어만 가능한 초기단계에 머물고 있으며, 작물 생육에 최적화된 환경을 모의하는 의사결정도구의 개발은 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 의사결정도구로써의 작물생육모형의 활용가능성을 확인하기 위해 국내에서 개발된 GreenTom모형의 품종모수를 추정하고 모형의 모의 성능을 검증하였다. 적엽은 시설토마토 재배에서 흔히 행해지는 농작업이지만 기존 모형은 이를 모의하지 않아 지상부 생육 모의에 문제를 나타냈다. 이를 해결하기 위해 적엽 알고리즘을 개발하여 기존 모형에 추가하고 모의 성능을 검증한 결과, 개선된 모형은 시설재배 토마토의 발달과 생육을 비교적 잘 모의하여 본 모형이 의사결정도구로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Recently, interest in alternative energy has been increasing to reduce greenhouse gas emissions and fossil fuel consumption in accordance with the United Nations Framework Convention on Climate Change(UNFCCC). Accordingly, there is a need to use waste heat that unused throughout industrial systems for lowering the concentration of energy on fossil fuels. In particular, government support projects for the energy recycling of agriculture and fisheries such as cultivation of tropical crops and aquaculture are being actively carried out by utilizing waste heat and thermal effluents caused from large-scale industrial complexes including power plants. The study was conducted on supplier (power plant), consumer (farmer) and stakeholders (constructor and local governments) of domestic demonstration areas using waste heat that is abandoned from the power plant in the form of thermal effluents. It investigated the overall improvement and feasibility of government funded projects through field interviews and questionnaire-type surveys. The results of this study are expected to provide basic directions for the operation of the project in terms of nationwide expansion and diffusion of the heat source supply project at horticultural greenhouse by utilizing the thermal effluents from power plant.
The purpose of this study is to evaluate the differences of recognition of the actual conditions, performances, problems and issues of the Direct Payment Program for Rural Landscape Conservation(DPPRLC) between interest groups who are residents, officials and experts. In the results of this study, there were differences in awareness of DPPRLC depending on interest groups and whether the program participation. It is determined to be caused the limitations of the program that the target district farmers recognised the program as a source of income and seldom act to manage the rural landscape except cultivating "landscape crops". Therefore, the efforts will be demanded to clarify and share the goals, contents of the project. The following measures are proposed in this study for the direction of improvement of DPPRLC: First, the various efforts are needed to overcome the differences on the interest group's recognition for goals, contents, performance of the Direct Payment Program for rural landscape conservation. Second, it is needed to conduct the program based on the rural landscape plan and participant's capabilities. Third, the various programs to attract voluntary participation from residents should be implemented. Forth, it demands the entrusted implementation to professional organizations to support resident's voluntary activities of surveying rural landscape resources, planning rural landscape conservation, execution of village landscape conservation, etc. Fifth, the various programs to strengthen participant's capabilities should be implemented.
최근 미국 에너지 시장에서 수송용 바이오연료 생산과 바이오매스자원으로부터의 원료공급 가능성 등에 대하여 조사 연구되었다. 미국의 국가에너지정책의 1차 목표는 수입원유에 대한 의존을 줄이고 다양한 국내자원으로 에너지생산을 증가시키는 것으로 2030년에는 현재 수송용 에너지의 20%를 바이오연료로 대체할 목표이다. 정책적으로 청정공기법령(Clean Air Act), 연방청정연료(Federal Clean Fuel) 프로그램 및 American Jobs Creation Act를 통하여 바이오연료 사용을 증가시키는 노력을 하고 있다. 에너지 원료로서 산림바이오매스는 년간 3억 6800만 dry tons, 농업에서 얻어지는 원료는 현재의 BT기술을 이용한 작물품종 및 경작기술 개발, 농지사용 변화를 기반으로 했을 때 년 간 총 9억 9800만 dry tons이고 이중에서 목질계 바이오매스는 8억 1800만 dry tons이다 현재의 농업상황에서 생산되는 량의 5배에 해당하는 바이오매스 공급가능성이 예측되었다.
4차 산업의 혁명과 관련하여 드론을 활용한 스마트 농업 시스템 구축이 요구된다. 농민의 방제 작업을 지원하고 효율을 높여주므로 농업의 고령화를 해결하는 역할로 급부상하고 있다. 그러나 운용적인 측면에서 드론의 효율성이 떨어지고 드론 활용에 대한 운영자와 소비자의 인식차이로 인하여 필요성이 감소되고 있다. 특히, 운영 기준 및 살포 효과에 대한 정확한 기준이 없어 소비자 측면에서 신뢰도가 감소하는 부분으로 작용하였다. 결국 드론 활용에 대한 분석의 연구가 희박하고 드론 방제사의 조종 실력에 따라 방제 효율의 편차가 크게 발생하여 방제 분야에서 드론의 보급을 저해하는 요소로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 기존에 운영되고 있는 드론 방제사의 운영 시스템을 확인하고 이를 보완하기 위해 시중에 판매되고 있는 방제 드론을 대상으로 실험을 실시하였고, 스마트운영모드를 기준으로 기체의 특성을 정확하게 파악하여 작업 일정 및 약량을 산출하기 위한 기초연구를 통해 소비자 요구에 맞는 농업용 방제 드론 운영시스템 구축을 위한 기초연구를 제안한다.
A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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