This study was designed to obtain the mean values of thirteen soil physico-chemical properties for different paddy soil management groups, and to serve the basic information for improving the soil using amendments. Computerized data on the results of detailed soil survey were used in this study. The clay contents in the B horizon of paddy soil management groups were 28.3% in the well adapted type, 11.8% in the sandy textured type, and 26.8% in the newly reclaimed type. Soil pH of B horizon in the paddy soil management groups except poorly drained type and acid sulfate type were higher than those of A horizon. In the river side paddy soils of well adapted type, the clay contents of A and B horizons were 16.8%, 23.1%, respectively, and soil organic matter contents of those horizons were 42g/kg, 18g/kg, respectively. And also available phosphate content of well adapted type was higher than the other types. Frequency of distribution of soil organic matter content levels in the B horizons of sandy textured type and newly reclaimed type were higher in the organic matter content range of below 10g/kg. And those of well adapted, poorly drained, and saline type were higher in the organic matter content range of 10~20g/kg. Correlation coefficients between 13 variables in the B horizon of well adapted type were all highly significant at 1% or 5% level, respectively.
This study was attempted to analyze the causal relationship on the factors influencing the inactivation of urban-rural exchanges. 33 previous studies related to urban-rural exchange in Korea were investigated, and 27 factors were derived in 4 sectors (resources and facilities, contents and programs, human resources and management, legal system and support) by deriving, rearranging, and classifying various influencing factors suggested in previous studies. Based on the derived influencing factors, an expert survey was conducted, and the causal relationship between factors was structured through the DEMATEL method. As a result of the analysis, 'human resources and management' was the factors with the highest prominence and 'legal system and support' was analyzed as factors with a very strong dispatcher character, and other factors were analyzed as having a receiver character. This study is meaningful in that it provided basic information for establishing related policies by structurally analyzing and presenting the necessary influencing factors when implementing an efficient urban-rural exchange project despite several limitations.
지식경제부는 2009년부터 RFID(Radio-Frequency IDentification)와 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 중요성을 파악하고 이를 집중적으로 육성하여 2017년까지 세계 RFID/USN 산업에서 3강에 진입하겠다는 로드맵을 발표하였다. RFID와 USN은 전 세계적으로 매년 큰 폭으로 성장하고 있는 산업이며, 정부에서도 의욕적으로 지원을 발표하였다. 또한 RFID/USN 산업에 종사하고 있는 기업의 80%가 중소기업이기 때문에 이 분야에 대한 정부의 지원은 중소기업의 활성화라는 측면에서도 매우 중요하다. 본 논문에서는 RFID/USN 최신 기술에 대해 간략하게 정리하였으며, 농림수산업 분야에서 RFID/USN 기술을 적용한 연구 사례를 충실히 소개하고 있다. 또한 해외 사례를 토대로 RFID 및 USN 산업이 나아가야할 시사점을 제공함으로써, 정부가 유비쿼터스 분야의 커다란 로드맵을 구성하는데 있어 중요한 지표가 될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1162-1181
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2023
Tourism flow is not only the manifestation of tourists' special displacement change, but also an important driving mode of regional connection. It has been considered as one of significantly topics in many applications. The existing research on tourism flow prediction based on tourist number or statistical model is not in-depth enough or ignores the nonlinearity and complexity of tourism flow. In this paper, taking Nanjing as an example, we propose a prediction method of urban tourism flow based on deep learning methods using travel diaries of domestic tourists. Our proposed method can extract the spatio-temporal dependence relationship of tourism flow and further forecast the tourism flow to attractions for every day of the year or for every time period of the day. Experimental results show that our proposed method is slightly better than other benchmark models in terms of prediction accuracy, especially in predicting seasonal trends. The proposed method has practical significance in preventing tourists unnecessary crowding and saving a lot of queuing time.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.6
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pp.43-54
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2018
The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.
Objective: The present work was undertaken to determine the possibility of using xanthan and guar gums as stabilizers to enhance the yogurt quality. Methods: Yogurt was manufactured from standardized milk (3.5% fat, 8.5% solid-not-fat contents) with the addition of 2% to 3% starter culture. Enzyme-hydrolyzed xanthan gum (0.1%, 0.5%, 1.0%) and guar gum (0.1%, 0.5%, 1.0%) were added to the yogurt as stabilizers. Prepared yogurt samples were kept at refrigeration temperature (4℃±2℃) for 21 days and various quality and sensory parameters were studied at regular intervals (7 days). Results: Results showed that yogurt with 0.5% xanthan gum (T5) was best in terms of preventing syneresis and improving the viscosity, water holding capacity and texture of the product. Additionally, adding gums did not adversely affect the sensorial attributes of the product. Conclusion: Modified gums were found useful in augmenting yogurt quality and therefore addition of gums is highly recommended for manufacturing yogurt.
This study concentrates on the trail of the CNU(Chungnam National University) forest. The amount of use and the pattern of damage are considered, as well as the extent of environmental damage. Finally, some managerial strategies are proposed in connection with sustainable maintenance. The trail of the university forest is composed of three sections; one is the neighborhood park and the Institute of Information Technology/Communications, the second is the Institute of Information Technology/Communications and the Dormitory, and the third section is the Dormitory and the Foreign prof's Apt. The total length of the trail is 2.6km. The daily amount of use is 1,269 visitors per day. The amount of using increased three times the amount of that in 1998. This study shows the pattern of damage of the trail in the order of root-exposure, widening, rock-exposure, deepening and the divergence in the frequency of occurrence of all these factors. Environmental damage is also graded thus: grade 3 is 27.4m, grade 4 is 0.8m, grade 5 is 1.5m, and grade 6 is 0.2m. Accordingly, some managerial strategies were proposed in connection with the sustainable trail maintenance.
Sangtaek Seo;Yun Hee Jeong;Soo Jin Kim;Kyo-Moon Shim
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.3
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pp.236-244
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2023
The purpose of this study was to examine the economic feasibility of providing services according to the nationwide expansion of early warning services. The net present value method, one of the cost-benefit analysis methods, was applied to the analysis. As a benefit item that constituted the net present value, the damage reduction amount using crop insurance data and the willingness to pay for the use of early warning services were used. The cost items included system construction and maintenance costs, and text transmission costs. As a result of the analysis, it was found that the nationwide expansion of early warning services had economic feasibility, and its economic effect varied depending on the level of text message use (10 % to 40 %, 10 %p interval) of participating farmers. In the future, the economic effect of early warning services is expected to increase further due to the increase in the number of farmers participating in early warning services and the increase in crop damage caused by climate change. It is necessary to further enhance the economic effect of early warning services by actively utilizing information delivery means through apps or the web as well as text messages.
The effectiveness of the library operation with the least volume is to bring the same amount of utility as the library operating with the largest volume. The major objectives of this study are to evaluate the library collection of Library and Information Division, Korea Rural Economic Institute, the sample library, by the fields and areas of research, and to prepare an alternative for future library collection of KREI. In order to accomplish these objectives, use studies, relative use method, list-checking, and questionaries were used for the analysis.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.3
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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