KR20220169217A - 농작업 일거리 수요 예측 시스템 - Google Patents

농작업 일거리 수요 예측 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220169217A
KR20220169217A KR1020210079358A KR20210079358A KR20220169217A KR 20220169217 A KR20220169217 A KR 20220169217A KR 1020210079358 A KR1020210079358 A KR 1020210079358A KR 20210079358 A KR20210079358 A KR 20210079358A KR 20220169217 A KR20220169217 A KR 20220169217A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
work
cultivation
demand
agricultural
region
Prior art date
Application number
KR1020210079358A
Other languages
English (en)
Inventor
위승환
이희주
여경환
안세웅
유인호
Original Assignee
대한민국(농촌진흥청장)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 대한민국(농촌진흥청장) filed Critical 대한민국(농촌진흥청장)
Priority to KR1020210079358A priority Critical patent/KR20220169217A/ko
Publication of KR20220169217A publication Critical patent/KR20220169217A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G06Q10/06375—Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은, 일거리 수요 예측 시스템에 관한 것으로, 특히 지역별 일거리에 대한 수요를 예측하는 시스템으로, 시기별 각 지역별 작업량과 작업 시간을 확인하여 연간 작업량 산출을 통하여 작업 수요를 예측하는 예측 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 과거의 재배 이력이 저장된 농작업 데이터를 이용하여 각 지역에서 생산되는 농산물의 일거리 수요를 예측하는 일거리 수요 예측 시스템에 있어서, 상기 농산물이 생산되는 지역과 상기 농산물의 종류, 작업 시기 또는 출하 시기 중 적어도 어느 하나로 구성되는 입력 정보를 입력받는 입력부; 상기 입력 정보를 상기 농작업 데이터와 비교하여 상기 농산물에 대한 연간작업량과 매출 수익을 포함하는 재배 정보를 추출하는 추출부; 및 상기 추출부에서 추출된 재배 정보의 연도별 증감 추이를 산출하여 당해 연도의 연간 작업량과 매출 수익을 추정하는 예측부를 포함하는 일거리 수요 예측 시스템을 제공한다.

Description

일거리 수요 예측 시스템{FORECASTING SYSTEM OF WORK DEMAND}
본 발명은, 일거리 수요 예측 시스템에 관한 것으로, 특히 지역별 일거리에 대한 수요를 예측하는 시스템으로, 시기별 각 지역별 작업량과 작업 시간을 확인하여 연간 작업량 산출을 통하여 작업 수요를 예측하는 예측 시스템에 관한 것이다.
전기전자 기술과 정보통신기술(Information & Communication Technology, 이하, IT라 칭함)의 발전에 힘입어 농업 분야에서도 IT를 활용한 다양한 생산기술, 유통기술 등이 연구개발되고 있다. 예를 들어, IT 기반의 농업 기술은 자동 온실 및 축사 관리 기술이나, 농산물의 전자상거래와 이력 추적을 통한 품질 관리, 물류·저장 정보 관리 등 농축산물의 생산이나 유통에 광범위하게 활용되고 있다.
농업 부문에서 IT를 활용하면, 농산물의 전자상거래나 농산물 이력 추적 외에 실시간으로 농산물에 대한 물류정보를 활용하여 거래비용을 축소하고 유통구조를 개선하며 농산물의 차별적인 유통을 가능케 할 뿐만 아니라 농산물의 품질 관리 및 분쟁 해소에 기여할 수 있다.
한편 이러한 IT 기반의 농업 기술은 농작업을 하는 농가의 일거리 수요를 예측하는데 도움이 될 수 있다. 농가 인구 감소 및 고령화로 노동력이 감소함에 따라 농작업 대행서비스가 이루어질 수 있으며, 종래 품앗이로 진행되던 농작업도 대행 업체가 수행할 수 있다.
이와 관련, 종래의 한국공개특허 제10-2175904호는 지역별 농수산물의 품질과 수확량에 대한 정확한 수급 예측을 통해 가격을 안정화 시키고 농수산물 수급을 안정적으로 조정농산물 수급 예측 서버 및 농산물 수확 최적지 분석 방법에 대한 기술을 개시하고 있다.
다만, 종래의 기술은 품질과 수확량에 대한 수급을 예측하는 것으로 농작업이 수행되는 농가의 작업량을 시기별, 지역별 예측할 수 없는 문제점이 있다.
한국등록특허 제10-2175904호
본 발명은 지역별 일거리에 대한 수요를 예측하는 시스템으로, 시기별 각 지역별 작업량과 작업 시간을 확인하여 연간 작업량을 산출하여 작업 수요를 예측하는 예측 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 과거의 재배 이력이 저장된 농작업 데이터를 이용하여 각 지역에서 생산되는 농산물의 일거리 수요를 예측하는 일거리 수요 예측 시스템에 있어서, 상기 농산물이 생산되는 지역과 상기 농산물의 종류, 작업 시기 또는 출하 시기 중 적어도 어느 하나로 구성되는 입력 정보를 입력받는 입력부; 상기 입력 정보를 상기 농작업 데이터와 비교하여 상기 농산물에 대한 연간작업량과 매출 수익을 포함하는 재배 정보를 추출하는 추출부; 및 상기 추출부에서 추출된 재배 정보의 연도별 증감 추이를 산출하여 당해 연도의 연간 작업량과 매출 수익을 추정하는 예측부를 포함하는 일거리 수요 예측 시스템을 제공한다.
실시 예에 따라, 상기 입력부는, 상기 농산물을 재배하는 재배 면적과 경운, 포장 조성, 파종 또는 정식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 재배력을 입력 받을 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 추출부는, 상기 재배 정보를 상기 지역에 따라 지도 정보에 표시하여 출력할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 예측부는, 상기 지역에 따라 재배 정보의 증감을 유발하는 항목에 대해 가중치를 부여하여 상기 연도별 증감 추이를 산출할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 예측부의 예측에 따라 연도별 연간 작업량을 산출하고 상기 연간 작업량에 따라 작업 업체를 예약하는 예약부를 더 포함할 수 있다.
전술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따르면, 시기별 지역별로 재배되는 농작업을 확인하여 일거리 수요를 예측할 수 있는 이점이 있다.
또한 본 발명은, 수요예측 서비스를 활용하여 연간계획 수립 및 일거리 사전예약이 가능한 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일거리 수요 예측 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 지역별 농산물의 정식시기와 출하시기.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 구성을 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 일거리 수요 예측 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 입력부, 추출부 및 예측부를 포함할 수 있다.
입력부는, 농산물이 생산되는 지역과 상기 농산물의 종류, 작업 시기 또는 출하 시기 중 적어도 어느 하나로 구성되는 입력 정보를 입력받을 수 있다.
입력 정보는 작물정보 DB 또는 재배현황 DB를 포함할 수 있다.
작물정보 DB는 코드번호를 부여하여 작물별로 구분하여 관리되며 관리되는 정보는 국민 1인당 연간 소비량, 단위 면적당 평균 수확량, 주요 생산지, 평균 재배기간, 평균 저장기간, 연간 평균 수입량, 선호도 변화 추이, 공급의 가격 탄력도, 전년도 가격 등의 정보를 추가적으로 포함할 수 있다.
예를 들어 감귤의 경우 "코드번호 0040041, 국민 1인당 연간 20kg을 소비하고, 단위 면적(3.3 ㎡)당 18~25kg이 생산되며, 주요 생산지는 제주도이고, 평균 재배기간은 7개월, 평균 재배기간은 2개월, 연간 평균 수입량은 없으며, 선호도는 5% 하락추세가 지속되며 공급의 가격 탄력도는 중에 속하며, 전년도 평균 가격은 kg당 2,000원"과 같은 정보가 저장될 수 있다
재배현황 DB에는 농민의 성명, 주소, 작물명, 파종시기, 수확시기, 재배위치, 재배면적, 재배 희망량 등의 정보가 저장될 수 있다.
출하정보 DB에는 출하 희망시기, 출하 희망량, 희망 가격, 출하 위치 등의 정보가 저장된다.
입력부는, 농산물을 재배하는 재배 면적과 경운, 포장 조성, 파종 또는 정식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 재배력을 입력 받을 수 있으며, 입력부는 재배 면적 DB와 재배력 DB를 포함할 수 있다.
재배면적 DB는, 통계청의 지역별 3~5년 지역별 재배면적자료, 농식품부 및 농촌진흥청 재배면적 조사자료, 농촌경제연구원의 재배 면적 증감 예측자료, 농촌경제연구원 농산물 재배관측 자료 등을 포함할 수 있다.
재배력 DB는, 작목 별 표준재배작형, 해당지역 농업기술원 재배력 자료, 지역 기온데이터 기반 작기 예측 프로그램 등을 포함할 수 있다.
추출부는, 입력 정보를 상기 농작업 데이터와 비교하여 농산물에 대한 연간작업량과 매출 수익을 포함하는 재배 정보를 추출할 수 있다.
추출부는 입력부의 각 DB에 저장된 자료를 이용하고, 사용자가 원하는 농산물이 선택 또는 입력되는 경우 농작업 데이터와 매칭되는 입력 정보 즉, 재배면적과 재배력을 추출할 수 있다.
예측부는, 지역에 따라 재배 정보의 증감을 유발하는 항목에 대해 가중치를 부여하여 상기 연도별 증감 추이를 산출할 수 있다.
예측부는, 추출부에서 추출된 재배 정보의 연도별 증감 추이를 산출하여 당해 연도의 연간 작업량과 매출 수익을 추정할 수 있으며, 예측부에서 산출된 연간 작업량은 결국 소비량이 될 수 있으며 소비량은 매출 수익으로 계산될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 지역별 농산물의 정식시기와 출하시기를 나타낸다.
도 2와 같이, 지역명과 정식시기 및 출하시기를 입력 받아 수확 작업량의 예측을 수행할 수 있다.
지역명이 입력되면 추출부는 해당 지역명을 입력부의 각 DB와 비교하고, 해당 지역의 재배면적DB와 재배력 DB를 산출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따라, 재배면적과 재배력에 관련된 조사된 정보를 조합하여 A지역의 경우 X월에 (가)작물의 파종이 예상되며, 면적 예측 및 관측 결과 재배면적이 X ha 로 (가)작물에 대한 일거리 수요는 X ha 이며, X개월동안 방제 일거리 수요는 X ha x X회 이며, X개월 후 수확 작업이 예측될 수 있다.
추출부는, 재배 정보를 상기 지역에 따라 지도 정보에 표시하여 출력할 수 있으며, 사용자는 각 지역의 특산물에 해당되는 농작물을 알 수 있고 사용자가 실시 예에 해당되는 번호를 선택하는 경우 위 예측 작업 또는 작업 수요량을 표시할 수 있다.
실시 예에 따라 도시되지는 않았으나 이를 GIS 지도와 연계하여 표시할 수 있고, 작목, 기간, 작업 등으로 정렬할 경우, 예를 들어 2월에는 남부지방에서 6월에는 강원 북부지방까지 연간 스케줄 작성이 가능하며 해당 지역에 사전예약이 가능하다.
실시 예에 따라 농식품부와 농진청의 작년 자료 중 작목 재배력 부분을 DB로부터 확인하여, 각 지역의 선택된 농작물에 대하여 월별로 작업량과 수확량을 %로 산출하여 도시할 수 있다.
상기 예측부의 예측에 따라 연도별 연간 작업량을 산출하고 상기 연간 작업량에 따라 작업 업체를 예약하는 예약부를 더 포함할 수 있다.
예약부에는 각 농작물에 대하여 스케줄링된 일정표와 작업량에 대한 수요를 보여주며, 농가 별로 정리가 가능하고 사용자는 각 농가의 작업량에 대한 수요를 사전에 예약할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 특허청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.

Claims (5)

  1. 과거의 재배 이력이 저장된 농작업 데이터를 이용하여 각 지역에서 생산되는 농산물의 일거리 수요를 예측하는 일거리 수요 예측 시스템에 있어서,
    상기 농산물이 생산되는 지역과 상기 농산물의 종류, 작업 시기 또는 출하 시기 중 적어도 어느 하나로 구성되는 입력 정보를 입력받는 입력부;
    상기 입력 정보를 상기 농작업 데이터와 비교하여 상기 농산물에 대한 연간작업량과 매출 수익을 포함하는 재배 정보를 추출하는 추출부; 및
    상기 추출부에서 추출된 재배 정보의 연도별 증감 추이를 산출하여 당해 연도의 연간 작업량과 매출 수익을 추정하는 예측부를 포함하는 일거리 수요 예측 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력부는,
    상기 농산물을 재배하는 재배 면적과 경운, 포장 조성, 파종 또는 정식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 재배력을 입력 받는 것을 특징으로 하는 일거리 수요 예측 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 추출부는,
    상기 재배 정보를 상기 지역에 따라 지도 정보에 표시하여 출력하는 것을 특징으로 하는 일거리 수요 예측 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 지역에 따라 재배 정보의 증감을 유발하는 항목에 대해 가중치를 부여하여 상기 연도별 증감 추이를 산출하는 것을 특징으로 하는 일거리 수요 예측 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측부의 예측에 따라 연도별 연간 작업량을 산출하고 상기 연간 작업량에 따라 작업 업체를 예약하는 예약부를 더 포함하는 일거리 수요 예측 시스템.
KR1020210079358A 2021-06-18 2021-06-18 농작업 일거리 수요 예측 시스템 KR20220169217A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210079358A KR20220169217A (ko) 2021-06-18 2021-06-18 농작업 일거리 수요 예측 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210079358A KR20220169217A (ko) 2021-06-18 2021-06-18 농작업 일거리 수요 예측 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220169217A true KR20220169217A (ko) 2022-12-27

Family

ID=84567993

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210079358A KR20220169217A (ko) 2021-06-18 2021-06-18 농작업 일거리 수요 예측 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220169217A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102175904B1 (ko) 2019-08-22 2020-11-06 한상빈 농산물 수급 예측 서버 및 농산물 수확 최적지 분석 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102175904B1 (ko) 2019-08-22 2020-11-06 한상빈 농산물 수급 예측 서버 및 농산물 수확 최적지 분석 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zandstra A methodology for on-farm cropping systems research
Ricome et al. Are subsidies to weather-index insurance the best use of public funds? A bio-economic farm model applied to the Senegalese groundnut basin
Nin-Pratt et al. Yield gaps and potential agricultural growth in West and Central Africa
Zahidul Islam et al. Do differences in technical efficiency explain the adoption rate of HYV rice? Evidence from Bangladesh
Torkamani Using a whole-farm modelling approach to assess prospective technologies under uncertainty
Vogel et al. Understanding USDA crop forecasts
KR101347514B1 (ko) 농산물 수확량 예측시스템 및 이를 이용한 농산물 수확량의 예측방법
Bohušová et al. Will the amendments to the IAS 16 and IAS 41 influence the value of biological assets?
Ruben et al. Technical coefficients for bio-economic farm household models: a meta-modelling approach with applications for Southern Mali
Nazari Nooghabi et al. Typology of vulnerability of wheat farmers in Northeast Iran and implications for their adaptive capacity
Kamruzzaman et al. Evaluation of economic efficiency of wheat farms in a region of Bangladesh under the input orientation model
Barnes et al. Measuring household legume cultivation intensity in sub-Saharan Africa
KR20220169217A (ko) 농작업 일거리 수요 예측 시스템
Njuki et al. Productivity differences between male and female managed farms in the eastern and central highlands of Kenya
Tzemi et al. The use of pre-crop values to improve farm performance: the case of dairy farms in southwest Finland
Moylan The impact of rainfall variability on agricultural production and household welfare in rural Malawi
Townsend et al. Estimation of the Rate of Return to Wine Grape Research and Technology Development Expenditures in South Africa/Bepaling van die Opbrengskoers van Navorsing en Tegnologie-Ontwikkeling in die Wyndruifindustrie
Martey et al. Farmers' response to COVID-19 disruptions in the food systems in Ghana: the case of cropland allocation decision.
Deolu-Ajayi et al. Integrated analysis of opportunities and trade-offs for mixed crop-livestock farm types in Amhara, Ethiopia
Phoofolo Analysis of the economic impact of a disaggregated agricultural sector in South Africa: A social accounting matrix (SAM) multiplier approach
Pathiraja et al. The cost of climate change to agricultural industries: coconuts in Sri Lanka
Ahmed et al. Assessing COVID effects on farmers using a phone survey in the Feed the Future zone of influence in Bangladesh
Mouron et al. Management influence on income risk in an apple production system on Swiss fruit farms
Visagie et al. Optimising an integrated crop-livestock farm using risk programming
Alvarado Romero Cost-benefit analysis of an agricultural project involving a smallholder production system

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application