This study proposes strategies for information requirements analysis (IRA) for successful agricultural management information system (MIS) development. The study frist defines IRA based on literature review and emphasizes the importance of IRA by its position in SDLC (System Developments Life Cycle). Then, the study reviews fifteen cases of agricultural MIS development projects appeared in the report of all the MIS related ARPC(Agricultural R&D Promotion Center) projects from 1995 to 1998 and finds that IRA is not properly performed in most of the projects. Finally, this study proposes seven strategies for IRA for successful agricultural MIS development based on the finding of this study and those from the literature related to IRA methods.
Purpose: This study aims to explore the critical factors in the quality control activities of agricultural products in e-commerce companies and analyze how these factors affect customers' perceived value and repurchase intention. Finally, it further reveals the mediating role of perceived value between the factors of quality control activities of agricultural products and customer repurchase intention. Research design, data and methodology: This study identified six independent factors within agricultural product quality control activities: freshness, assurance, diversity, grading, packaging, and timeliness. Subsequently, the impact of these factors on customer repurchase intention was analyzed. Additionally, perceived value was considered as an intermediary variable between the independent and dependent variables. Data was gathered from 269 Chinese consumers who had experience purchasing on agricultural product e-commerce websites. Results: The study results indicate that the relevant factors within agricultural product quality control activities strongly influence customer repurchase intention, with perceived value mediating this relationship. Conclusions: The significance of this study lies in its exploration of the relevant factors within agricultural product e-commerce's product quality control activities. It identifies their impact on customer repurchase intention and confirms the mediating role of perceived value. The results of this research offer valuable insights and practical guidance for academics in related research fields and practitioners in the agricultural product e-commerce industry.
A seeder monitoring system was developed to remove the uneasiness of mis-sowing that drop operations efficiency at sowing-work and to make reliable and stable work. The objectives of this study are to investigate that the system developed is applicable to sowing soybean seeds and scattering fertilizer and to evaluate performance of the system developed through the indoor test and the indoor test and the field test before it is propelled to put the system developed to practical use.
Domestic rice is more expensive than imported products, so it is necessary to reduce production costs to secure competitiveness. Low-density planting developed in Japan is a cultivation technology that reduces labor and production costs without yield loss. The area of low-density cultivation is continuously increasing. However, research on how rice transplanters adapt to low-density planting has not been conducted. Therefore, this study was carried out to determine the optimal working conditions of a rice transplanter for low-density planting. Three types of rice transplanters were used and treated based on 3 conveying distance levels. The number of picked seedlings, pick missing rate, the number of planted seedlings, and the mis-planted rate were investigated to evaluate planting accuracy according to the transfer distance to the seedling tray. The results showed that the number of planted seedlings was 4.31~4.95 EA with an L1 seedling tray transfer distance (horizontal 9 mm, vertical 8 mm), but the mis-planted rate was higher than in other conditions. At L2 (horizontal 9 mm, vertical 10 mm) and L3 (horizontal 11 mm, vertical 8 mm) transfer distance conditions, the number of planted seedlings were 4.89-5.68 EA and 4.69-5.66 EA, respectively, with a low mis-planted rate of less than 3%. The results showed that if the transfer distance is adjusted properly, a rice transplanter can be used for low-density planting with high planting accuracy.
A seeder monitoring system was developed to solve the problems of mis-sowing and tube clogging in direct seeding machines, which have been one of the factors that reduce the performance of sowing operations. The system consisted of photo sensors, air nozzles, an air compressor, and a one-chip micro-computer based controller. The system was also equipped with the devices that perform the functions of self-checking and intermittent air injection for cleaning seed tubes. The performance of the system was tested in the laboratory and field. Using the well-cleaned rice seed, the average time for checking the mis-sowing was 1.37 seconds in the field and 1.2 seconds in the laboratory without any malfunction. Overall evaluation of the system indicated that the system can be utilized for seeding machines not only for paddies but beans and corns.
Rice varietal information exchange is vital for agricultural experiments and trials. With the growing size of rice data gathered around the world, and numerous research and development achievements, the effective collection and convenient ways of data dissemination is an important aspect to be dealt with. The collection of this data is continuously worked out through various international cooperation and network programs. The problem in acquiring this information anytime anywhere is the new challenge faced by rice breeders, scientist and crop information specialists, in order to perform rapid analysis and obtain significant results in rice research, thus alleviating rice production. To address these constraints, we propose an Online Analytical Query System, a web query application to provide breeders and rice scientist around the world a fast web search engine for rice varieties, giving the users the freedom to choose from which trial it has been used, trait observation parameters as well as geographical or weather conditions, and location specifications. The application uses data warehouse techniques and OLAP for summarization of agricultural trials conducted, and statistical analysis in deriving outstanding varieties used in these trials, consolidated in an Model-View-Controller Web framework.
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
For the last 10 years, many institutions have tried to build more effective rural information system. They have devoted most effort to build DB/NWs for agribusiness, farmers, and rural community. However, their information system has not satisfied the demands on farm. To meet the farmer's demands, rural information system should be a farm-oriented, educational, democratic, realistic, and comprehensive information system. Few suggestions are raised to build successful information based agriculture and rural community. First, we should focus more on developing a farm based MIS SWs rather than the DB/NWs. Second, we should emphasize education and AS of information system more than development of the system. Third, governments should invest more to build better information infrastructure for rural community including information super highways.
KHOEURN SAKSONITA;Jungsung Ha;Wan-Sup Cho;Phyoungjung Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권7호
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pp.29-37
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2023
기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.
This study was performed to evaluate strengths and non-destruction properties of super flow concrete using recycled coarse aggregate. At the curing age of 28 days, the compressive strength was 22.7-37.5 MPa, the splitting tensile strength was $2.65\~3.73$ MPa, the flexural strength was $5.78\~6.86$ MPa, the ultrasonic pulse velocity was $3,103\~3,480$ mis, the dynamic modulus of elasticity was $3.401{\times}104\~4.521{\times}104$MPa, respectively. The strengths, ultrasonic pulse velocity and dynamic modulus of elasticity of super flow concrete were decreased with increasing the content of recycled coarse aggregate. The super flow concretes using recycled coarse aggregate were improved by substitution in the range of less than the fly ash content 30010 and recycled coarse aggregate content $75\%$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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