This study designs an integrated data architecture to systematically manage the agricultural statistics database. Managing the agricultural statistics is important since it provides data for policies and decision making for agribusinesses. Ministry of Agriculture and the National Statistical Office collect the basic agricultural statistic data which provides the basis of logical decision making and agricultural policies. However, the agricultural statistic data has not well been used. The data has not been consistently collected nor managed. The raw data has not been organized nor processed to meet various demands. The needs has been arisen for a consistent agricultural statistics system to increase the relevance, accessibility, and efficiency of data for various users. There are massive amount of data accumulated over a long time period. Introducing the new system and reorganizing the data will bear large risks. A systematic method is required to reduce the risks in planing, building, and maintaining the database without hindering administration. This study provides a design of the agricultural statistics system architecture based on the user requirement analysis (URA) and similar systems abroad. We have also build a prototype to check the implementability of the system design.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.39-48
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2003
Quality in agriculture statistics at the international level is very important to all countries in the world. We investigate international organizations which produce worldwide agricultural statistics. The UN-FAO is one of the most important organization in agricultural statistics fields. We first introduce the Statistics division in FAO and present some considerations like production, reliability, quality of the agriculture data from my own experience as a consultant in FAO and Ministry of Agriculture and Forestry in Korea.
In the past, the Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs (MAFRA) conducted research into and production of agricultural statistics. As a result of organizational changes, these responsibilities were transferred to Statistics Korea in 1998 and 2008. So, the MAFRA managed data without a formal system for managing data and statistical information. The demand for a foundation to improve the usefulness of agri-food statistics has recently increased due to the necessity for basic data representing the realities of rural and agricultural areas. This is especially true for field-oriented agricultural administration. This study aims to propose a strategy for the systematically integrated administration of dispersed data and statistical information. It served as the foundation for the integrated management of distributed administrative and statistical data.
To obtain basic information for precision agriculture, spatial variability of rice growth condition was evaluated in 100m ${\times}$100m paddy field. The rice growth condition of four hundred locations in the field were investigated to analyze the spatial variability of their properties ; SPAD, plant length and tiller number. Geostatistical analysis was carried out to examine within-field spatial variability using semivariograms and kriged maps as well as descriptive statistics. Descriptive statistics showed that the coefficient of variation for SPAD, plant length, and tiller number exceeded 5.70 %, suggesting a relatively high variability. Geostatistical analysis indicated a high spatial dependence for all the properties except for the second tiller number. The range of spatial dependence was about 20 m for SPAD, plant length, and tiller number. Based on the results of spatial dependence, kriged maps were prepared for the properties to analyse their spatial distribution in the field. The results reflected the history of field management. In conclusion, the need for site-specific field management and possibility of precision agriculture were demonstrated even in an almost flat paddy field.
Purpose: This study aims to analyze the determinants of Green Total Factor Productivity (Green TFP) growth in the agricultural sector in Indonesia from 1980-2018. Research design, data, and methodology: The growth of Green TFP in the agricultural sector is calculated using the Growth Accounting Method. Moreover, this study uses multiple linear regression to analyze the determinants of the growth of Green TFP in the agricultural sector in Indonesia. Results: The survey results show that the average growth of Green TFP in the agricultural sector in Indonesia is still negative, which indicates that the efficiency of production factor or mastery of technology is still low. Inflation and patent applications are variables that significantly affect the growth of Green TFP in the agricultural sector, where the inflation variable has a negative effect. In contrast, the variable growth of patent applications has a positive impact. Conclusions: The government needs to continue to improve efficiency by organizing various programs related to increasing mastery of technology in the agricultural sector. The government also needs to advance research and development by promoting patents to become research incentives and impact the improvement of new technologies, especially those related to the environment. Moreover, economic stability needs to be maintained through inflation control.
이 연구는 농축산물생산비 조사의 통계품질을 진단하는 작업이다. 이러한 진단의 목적을 달성하기 위하여, 본 연구는 통계청의 품질 진단 지침에 의거하여 다양한 형태의 정량적 정성적 진단을 시도하였다. 본 연구에서는 공식적인 국가 통계에서의 통계품질 개념인 통계의 정확성, 관련성, 시의성, 접근성, 비교성 등의 측면에 대한 정성적 분석 및 조사, 전문 이용자 심층면접 분석(FGI) 결과를 제시하였다. 이용자 만족도 조사를 통한 포트폴리오 분석 결과, 중요도는 높지만 만족도는 상대적으로 낮은 1차 개선 영역에 해당되는 항목은 '지출비용에 대한 만족도', '충분한 설명자료 제공' 등으로 분석되었다. 분석결과를 종합했을 때, 통계 작성기관과의 협의를 거친 주요 개선점은 다음과 같다. 첫째 이용자의 편의 제고를 위한 개선 사항으로 통계 용어 분류의 개선을 꼽을 수 있다. 통계 이용자 편의를 위해 통계의 세부 항목을 재분류해야 한다는 전문가의 의견이 있으나, 이는 조사기관인 통계청에만 국한되는 문제가 아니므로, 유관 기관과의 적극적인 협의 하에 전문적이면서도 보다 보편적인 용어가 정의될 수 있도록 개선할 필요가 있는 것으로 진단되었다. 둘째, 이용자의 편의를 제고하기 위해 KOSIS가 지속적으로 업그레이드되어야 할 필요가 있는 것으로 진단되었다.
This research aims to examine consumers' general types of information search and their unsatisfactory factors in purchasing agricultural products on electronic commerce and analyze consumers' behavioral characteristics. As study subjects, 802 consumers who have visited the home pages of 14 households or companies, whose home pages are actively managed, were sampled. As a research tool, pop-up post and e-mail were used as research tools and questionnaires were asked three times. The date on research result were analyzed using SPSS 13 statistics package in terms of frequency, percentage, descriptive statistics, one-way ANOVA and correlation analysis.
As the typical farming of the most Asian countries are of small and subsisting scale, the infrastructure is variable depending on the region and more complicated than in the industrialized countries. Except such basic statistics as acreage of farm land, farming population and production, there are no common standard methods to be used for indepth analysis on the farming status, the level of farming techniques, financial status of farming, consciousness of farmers and others. Therefore, it is necessary to develop survey models which can be commonly used to compare with different circumstances. The purpose of this report is to provide examples of survey models which are used to measure farming performances in Korea. Those are (1) Diagnosis and analysis on farming technique, labor utilization and farm income, (2) Management performance analysis, (3) Planning for farming, (4) Survey on the nutritional status of farming, (5) Survey on rural village status and planning regional agricultural development.
Probability distribution of microbes in wastewater is a crucial factor to be determined for microbial risk assessment associated with its reuse. The objective of this study was to investigate probability distribution of an indicator microorganism in wastewater. Daily total coliform counts measured from nationwide wastewater treatment plants in 2010 by the Ministry of Environment were used for statistical analysis. Basic statistics and probability distributions were estimated in the three different spatial scales using the MS Excel software and FARD2006 model. Overall, wastewater from manure and livestock treatment plants demonstrated greater median coliform counts than from sewage and village treatment plants. Generalized logistic (GLO) and 2-parameter Weibull (WBU2) appeared to be the two probability distributions that fitted best for total coliform numbers in wastewater. The study results of microbial statistics and probability distributions would provide useful data for quantitative assessment of microbial risk from agricultural wastewater reuse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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