Kim, Hong-Su;Kim, Ho-Chan;Kang, Min-Jae;Jwa, Jeong-Woo
Journal of IKEEE
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v.24
no.2
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pp.632-637
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2020
The non-intrusive load monitoring (NILM) is an important way to cost-effective real-time monitoring the energy consumption and time of use for each appliance in a home or business using aggregated energy from a single recording meter. In this paper, we collect from the smart farm's power consumption data acquisition system to the server via an LTE modem, converted the total power consumption, and the power of individual electric devices into HDF5 format and performed NILM analysis. We perform NILM analysis using open source denoising autoencoder (DAE), long short-term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU), and sequence-to-point (seq2point) learning methods.
The demand for food rises proportionally as population grows. To be able to achieve sustainable supply of livestock products, efficient farm management is a necessity. With the advancement in technology it also brought innovations that could be harness in order to achieve better productivity in animal production and agriculture. Precision Livestock Farming (PLF) is a budding concept of making use of smart sensors or available devices to automatically and continuously monitor and manage livestock production. With this concept, this paper introduces a swine management system that integrates image processing technique for weight monitoring. This system captures pig images using camera, evaluate and estimate the weight base on the captured image. It is comprised of Pig Module, Breeding Module, Health and Medication Module, Weighr Module, Data Analysis Module and Report Module to help swine farm administrators better understand the performance and situation of the swine farm. This paper aims to improve the management in both small and big livestock raisers.
The aim of this study was to analyze the light traits in a solar light-collector device and its effects on lettuce growth at an early growth stage. The three hyper parameters used were the reflector diameter (2 cm and 4 cm), coating inside the reflector (chrome-coated, non-coated) and distance from the light fiber (15 cm and 20 cm). The results showed that light efficiency, which is the ratio of light intensity inside the fiber to the solar intensity, improved by 41.1 % when using a 2 cm diameter chrome-coated reflector at a distance of 15 cm from the light fiber; whereas it only improved by 20.6% when a non-coated reflector was used. As the reflector size was increased to 4 cm, the light efficiency for the coated and non-coated reflectors increased by 28.5 % and 26.4 %, respectively, hence, no significant difference was observed. When the light fiber was placed at a distance of 20 cm, the increase in light efficiency with coating treatment was 8 % higher than without coating treatment. We also compared the efficiency of light-fiber treatment with that of LED treatment in our lettuce nursery, and observed that the plants exhibited better growth with light-fiber treatment. We observed an average increase of 1.7 cm in leaf height, $7cm^2/plant$ increase in leaf area, and 32 mm increase in root length upon light-fiber treatment as opposed to those observed with LED treatment. These findings indicate that the collector light-fiber is economically feasible and it improves lettuce growth compared with the LED treatment.
Livestock disease is a very important issue in the livestock industry because if livestock disease is not responded quickly enough, its damage can be devastating. To solve the issues involving the occurrence of livestock disease, it is necessary to diagnose in advance the status of livestock disease and develop systematic and scientific livestock feeding technologies. However, there is a lack of domestic studies on such technologies in Korea. This paper, therefore, proposes Livestock Disease Forecasting and Livestock Farm Integrated Control System using Cloud Computing to quickly manage livestock disease. The proposed system collects a variety of livestock data from wireless sensor networks and application. Moreover, it saves and manages the data with the use of the column-oriented database Hadoop HBase, a column-oriented database management system. This provides livestock disease forecasting and livestock farm integrated controlling service through MapReduce Model-based parallel data processing. Lastly, it also provides REST-based web service so that users can receive the service on various platforms, such as PCs or mobile devices.
Jeon, Byungil;Kim, Semin;Lee, Gyujeong;Lee, Jeongwon;Lee, Choong Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.618-620
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2019
Smart Farm, which combines agriculture and ICT convergence technology, is at a lower stage than other industries in Korea, but it is also one of the most active research and development fields. Smart Farm aims to improve the efficiency of each step by collecting, processing and analyzing various information of agriculture sector through convergence between agriculture and ICT technology. In this study, we studied the image processing method that can distinguish strawberry which can be harvested at harvest time by color for smart farm composition of strawberry which is a horticultural crop. Strawberry harvesting requires a lot of labor in the process of growing strawberries. In this study, we aim to collect information necessary for labor saving in strawberry harvester. As a precedent study, we plan to implement a form in which the color temperature changes according to the light direction and brightness value through OpenCV color detection using Python. In the future, it is planned to study strawberry color value suitable for harvest by applying compensation value to color temperature change.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.6
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pp.43-53
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2022
Rice paddy has been actively converted into upland crop fields as more profitable upland crop cultivation are encouraged along with the decrease in rice consumption. However, the current water supply system remains mainly for paddy water supply, so research on pipeline water supply for upland cultivation is needed. The objective of this study was to optimize storage tank installation locations for pipeline water supply in reservoir irrigation districts. Five of reservoir irrigation districts were selected as the study sites and gridded of 10×10 m in size. Then genetic algorithm was adopted to evaluate the effects of spatial storage tank allocation on total pipeline cost. The lengths of the main and branch pipelines were considered as the objective cost function for the optimization of storage tank installation. Overall the shorter the branch pipeline and the longer the main pipeline, as the number of storage tanks increase. The minimal pipeline cost, i.e., optimal condition was reached when approximately 10% of the storage tank numbers to total upland plots were installed. The methodology presented in this study can be applied to determine the number and spatial arrangement of storage tanks for upland pipeline irrigation system design.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.4
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pp.55-64
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2022
The objectives of this study were to assess physical habitat suitability of fish species for different life cycle stages and to suggest appropriate ecological stream flows in a Bokha downstream reach. A dominant species of Zacco platypus was selected as the study fish of which three stages of spawning, juvenile and adult in life cycle were considered into assessment. The stream hydraulic environment was calibrated with HEC-RAS before the PHABSIM simulation. The hydraulics of flow velocity and depth were used to estimate Weighted Usable Area (WUA) by multiplying respective habitat suitability indices with stream area. Overall the WUAs tend to be great in gentle slopes with relatively shallow water depth regions. Maximum WUAs, ie, candidate for ecological flow rates were 1 m3/s, 7 m3/s and 8 m3/s for the respective spawning, juvenile and adult stages of Zacco platypus. Since the ecological flow rates for juvenile and adult stages appeared to be is greater than the abundant flow rate (3.67 m3/s) for the study reach, additional water supply may be needed but should be cautious to avoid the spawning period of Apr through May from the stream water management perspective.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.657-659
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2022
Hydroponics and aquaponics are attracting attention as they enable automated farm management and stable production thanks to the spread of smart farms. There are issues that need to be addressed in applying smart farm, but one of them is to be able to respond flexibly to demand by automatically deciding when to ship, which requires a method for automatically determining the growth level of crops. In this paper, we focused on the simple fact that the area and volume occupied by crops increase with the growth of them, and showed that it is possible to monitor the growth process of crops with 2D and 3D cameras, and to determine the degree of growth of crops by calculating the area and volume. It is necessary to verify the method by applying it to various environments and crops, but in the case of common crops in hydroponics and aquaponics, it is possible to determine the growth level through the analysis of the acquired image through 2D and 3D camera.
The purpose of this study is to empirically analyze the impact of corporate innovation activities on corporate innovation performance using data from companies participating in the smart farm project. A company's innovation activities were divided into planning capacity, R&D capacity, and commercialization capacity, and the impact of each innovation activity on the company's sales and patent creation was estimated. The moderating effect was also analyzed. Regression analysis was conducted as a research method, and as a result of the analysis, it was found that planning capacity, R&D capacity, and commercialization capacity related to innovation within a company have an impact on corporate performance creation. appeared to be In order to increase the business performance of technology commercialization, it was confirmed that planning and R&D capabilities as well as governmental technology policy support are needed.
Kim, Solhee;Jeon, Hyejin;Choi, Ji Yon;Seo, Il-Hwan;Jeon, Jeongbae;Kim, Taegon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.5
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pp.69-80
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2023
Carbon neutrality in agriculture can be derived from systematic GHG reduction policies based on quantitative environmental impact analysis of GHG-emitting activities. This study is to explore how to advance the calculation of carbon emissions from agricultural activities to the detailed spatial level to a spatial Tier 3 level (Tier 2.5 level), methodologically beyond the Tier 2 approach. To estimate the GHG emissions beyond the Tier 2.5 level by region for detailed spatial units, we constructed available activity data on carbon emission impact factors such as rice cultivation, agricultural land use, and livestock. We also built and verified detailed data on emission activities at the field level through field surveys. The GHG emissions were estimated by applying the latest national emission factors and regional emission factors according to the IPCC 2019 GL based on the field-level activity data. This study has significance that it explored ways to build activity data and calculate GHG emissions through statistical data and field surveys based on parcels, one of the smallest spatial units for regional carbon reduction strategies. It is expected that by utilizing the activity data surveyed for each field and the emission factor considering the activity characteristics, it will be possible to improve the accuracy of GHG emission calculation and quantitatively evaluate the effect of applying reduction policies.
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