• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.5
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• pp.883-890
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• 2010

Illegal waste dumping is one of the major problems that the government agency monitoring water quality has to face. One solution to this problem is to find an efficient way of managing and supervising the water quality under various kinds of conditions. In this article we establish WQMA (water quality monitoring algorithm) based on the time series intervention model. It turns out thatWQMA is quite successful in detecting illegal waste dumping.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.522-522
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• 2016

우리나라의 488개 유인도 중 강수량 부족 혹은 지하수의 수질문제 등으로 상습적 식수난을 겪고 있는 도서지역은 237개에 이르고 있다. 이들 도서지역은 생활용수를 우물, 간이상수도, 운반급수 등에 의존하고 있지만 이중 47%의 도서는 간이급수시설이 전무한 실정이다. 2015년에는 인천시 옹진군의 소청도, 대청도에 장기간 지속된 가뭄으로 식수원이 고갈되어 3일에 1시간으로 급수를 제한하였고 이로 인해 식수난 문제 외 관광산업의 소득저하 등의 문제가 발생되어 원활한 물공급문제가 해결되지 않으면 도서지역의 위기는 심각할 것으로 우려된다. 도서지역의 기본권인 먹는 물 문제를 해결하기 위해 정부 및 지자체에서는 소규모 유인도서에 해수담수화시설을 설치하여 유지관리 및 운영을 위한 인력을 배치하고 수동으로 조작하거나 단순 자동운전에 의해 운영 및 관리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 해수담수화시설의 안정적이고 효율적인 운영을 위해 지능적 수운영 알고리즘을 개발하였다. 제어시스템, 감시시스템, 계측시스템 등의 ICT 기술과 연계하여 수요를 정확히 예측하고, 실시간 전력비용과 저류량, 사용량 등을 통합적으로 고려하였으며 적시정량을 생산하여 저장 및 공급하며, 목표수질과 수량을 원활하고 안정적으로 공급할 수 있도록 제어 및 감시를 통한 지능적 수운영을 목적으로 연구하였다. 데이터의 수집과 전송, 분석, 제어, 감시 활동이 유기적으로 결합되어 용수의 생산과 분배, 공급활동을 자동화함으로 운영상의 리스크를 줄여주며, 필요시 통합운영센터에서의 의사결정을 지원할 수 있도록 개발하였다. 향후, 해수담수화시설뿐이 아닌 일반 상수도 수운영에 있어서의 취수, 도수, 정수, 배수지관리, 송수, 관망관리까지 자동화된 시스템을 개발하여 지능적 운영관리가 가능하도록 알고리즘 모델 및 프로그램을 제시하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.4C
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• pp.401-410
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• 2007

In this paper, we propose water quality monitoring system using vision camera and multiple objects tracking method. The proposed system analyzes object individually using vision camera unlike monitoring system using sensor method. The system using vision camera consists of individual object segmentation part and objects tracking part based on interrelation between successive frames. For real-time processing, we make background image using non-parametric estimation and extract objects using background image. If we use non-parametric estimation, objects extraction method can reduce large amount of computation complexity, as well as extract objects more effectively. Multiple objects tracking method predicts next motion using moving direction, velocity and acceleration of individual object then carries out tracking based on the predicted motion. And we apply exception handling algorithms to improve tracking performance. From experiment results under various conditions, it shows that the proposed system can be available for real-time water quality monitoring system since it has very short processing time and correct multiple objects tracking.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.37 no.3
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• pp.137-144
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• 2015

The purpose of this study is to develop an warning system to detect real-time water quality abnormality using a multivariate statistical approach. In this study, we applied principal component analysis among multivariate data analyses which was used for the correlation between water quality parameters considering the real-time algorithm to determine abnormality in water quality. We applied our approach to real field data and showed the utilization of algorithm for the real-time monitoring to find water quality abnormality. In addition, our approach with Korea Meterological Adminstration database identified heavy rain data due to climate change is one of the most important factors to explain water quality abnormality.