The agricultural reservoir is a critical water supply system in South Korea, providing approximately 60% of the agricultural water demand. However, the reservoir faces several issues that jeopardize its efficient operation and management. To address this issues, we propose a novel deep-learning-based water level recognition model that uses CCTV image data to accurately estimate water levels in agricultural reservoirs. The model consists of three main parts: (1) dataset construction, (2) image segmentation using the U-Net algorithm, and (3) CCTV-based water level recognition using either CNN or ResNet. The model has been applied to two reservoirs G-reservoir and M-reservoir with observed CCTV image and water level time series data. The results show that the performance of the image segmentation model is superior, while the performance of the water level recognition model varies from 50 to 80% depending on water level classification criteria (i.e., classification guideline) and complexity of image data (i.e., variability of the image pixels). The performance of the model can be improved if more numbers of data can be collected.
This study analyze the economic effect of chemical fertilizer. We used the input and output data, and the analysis variables include production output nitrogen, phosphoric acid, potassium, seeds, and labor. The main results are as follows. First, for spring potatoes, potassium increases to a certain level of output, but over a certain stage, the output decreases as the input increases. Optimal use of potassium in the calculation of spring potatoes can achieve the effect of reducing input costs and increasing output simultaneously. Second, radish In autumn, nitrogen increases to a certain level, but over a certain stage it represents a reverse U-shaped relationship in which output decreases as input increases. This means that reducing the amount of fertilizer input increases the output. This means that soil-related agricultural big data can contribute to the management of nutrients and greenhouse gas reduction in agricultural land.
This study was conducted to evaluate the yield of bio-ethanol produced by separate hydrolysis and fermentation (SHF) with the pretreated rapeseed straw (RS) using crude enzyme of Cellulomonas flavigena and Saccharomyces cereviase. Crude enzyme of C. flavigena showed enzymatic activity of 14.02 U/mL for CMC 133.40 U/mL, for xylan 15.21 U/mL, for locust gum and 15.73 U/mL for rapeseed straw at pH 5.0 and $40^{\circ}C$, respectively. The hemicellulose contents of RS was estimated to compromise 36.62% of glucan, 43.20% of XMG (xylan + mannan + galactan), and 2.73% of arabinan by HPLC analysis. The recovering ratio of rapeseed straw were investigated to remain only glucan 75.2% after 1% $H_2SO_4$ pretreatment, glucan 45.44% and XMG 32.13% after NaOH, glucan 44.75% and XMG 5.47% after $NH_4OH$, and glucan 41.29% and XMG 41.04% after hot water. Glucan in the pretreatments of RS was saccharified to glucose of 45.42 - 64.81% by crude enzyme of C. flavigena while XMG was made into to xylose + mannose + galactose of 58.46 - 78.59%. Moreover, about 52.88 - 58.06 % of bio-ethanol were obtained from four kinds of saccharified solutions by SHF using S. cerevisiae. Furthermore, NaOH pretreatment was determined to show the highest mass balance, in which 21.22 g of bio-ethanol was produced from 100 g of RS. Conclusively, the utilization of NaOH pretreatment and crude enzyme of Cellulomonas flavigena was estimated to be the best efficient saccharification process for the production of bio-ethanol with rapeseed straw by SHF.
Eo, Jin U;Kim, Myung-Hyun;Nam, Hyung kyu;Song, Young Ju
Korean Journal of Environmental Agriculture
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v.38
no.3
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pp.139-144
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2019
BACKGROUND: Epigeic arthropods participate in ecological functions as predators, decomposers and herbivores. The purpose of this study was to investigate the responses of some dominant arthropods in rice fields to different forms of agricultural land management. METHODS AND RESULTS: The abundance of microarthropods was compared between rice fields and uplands in the non-growing season. Collembola, Oribatida and Mesostigmata were more abundant in the upland fields than in the paddy fields. The community composition and diversity of epigeic arthropods were compared between fallow and rice fields. The total abundance and species richness of spiders and ground beetles were not significantly different in the two types of agricultural fields. The abundance of Arctosa kwangreungensis was greater in fallow fields than in cultivated fields. The community structure of arthropods was compared between paddy fields with and without barley. The cropping system altered the community composition of spiders but not their biodiversity. Barley cultivation increased the abundance of ground beetles but decreased that of spiders. We suggest that this contrast was partly due to the availability of plants that provided shelter and food for ground beetles. CONCLUSION: These results show that soil use intensity and cropping system alter the community composition of epigeic spiders and ground beetles. This could result in ecosystem-level alterations with respect to the control of pests and weeds. Our results also suggest that biodiversity of ground-dwelling arthropods may not increase during short fallow periods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.407-407
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2023
최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m3/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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