최근 해양분야에서는 해양공간정보의 발전을 위한 범용수로데이터모델 표준인 S-100에 관한 개발과 표준화가 진행되었고, S-100에서는 해도 제작 업무의 효율성과 수심자료의 다목적 활용을 위해 수심과 불확실도, 속성정보가 결합된 BAG 포맷의 S-102(Bathymetric Surface grid) 표준 개발 및 다양한 연구가 진행되고 있다. 선박의 운항에 중요한 수심 정보는 S-102 기반에서 제공됨으로 S-102 제작시 위치정보 보정방법은 수심결정에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내에서 S-102 제작을 위한 표준화된 방법을 시범 적용하여 수로측량을 실시하였으며, 위치정보의 정확도 비교를 위해 GNSS 후처리 보정방법에 따른 수심 정보의 정확도를 비교하였다. 연구지역의 암반지형 2개소에서 수심을 비교한 결과 남무도 북측 수심은 DL 0.79~0.83m이며, 대호도 동측 수심은 DL 12.63~12.91m로 나타났고, 천소수심의 수평위치 오차는 1m 이내로 확인되었다. 결과적으로 BAG 제작시 위치보정방법에 따른 천소 수심의 오차는 선박의 안전항행에 사용가능한 범위에 있음을 확인하였다. 하지만 수로측량시 선박의 위치에 대한 정확도 검증은 지역특성 및 환경요소에 대한 다양한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 논에 적용된 수위센서, 송수구 그리고 배수구 장치를 통하여 수위 관리를 수행 한다. 게이트웨이는 LoRa 접속을 통하여 수위센서 물높이 정보를 IoT(: Internet of Thing) 플랫폼에 oneM2M(: Machine to Machine) 규격으로 정보전달 한다. IoT 플랫폼에서 요청하는 물의 높이에 따라서, 게이트웨이는 송수구 또는 배수구 모터 스위치를 On 또는 Off하고 수위센서 정보를 전달한다. IoT 플랫폼은 물높이의 조건에 따라 지능적인 어플리케이션 기능을 수행한다.
첨단장비 도입 및 기술의 발전으로 수문조사 측정 기술은 향상되었으나 여전히 수문조사 시 많은 인력과 시간이 필요하며, 업무 규모와 범위에 비해 투입되는 인력은 매우 제한적이다. 또한, 자동유량 측정시설이 운영되고 있지만 현장 조건의 제한되기 때문에 전국으로 확대하기가 어렵다. 따라서 수문조사를 위해 측정 기술 자체보다는 운영 인프라 및 환경 개선이 필요하다. 또한 유량조사 측면에서 수위-유량 관계식의 정확도 재고와 업무 효율성 증진을 위해 실시간 수위 정보를 이용한 조사 스케줄링이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 국내 수문조사 관련 연구 파악 및 수문조사의 경제성과 효율성 증대를 위하여 Open API 기반의 실시간 수위 정보를 활용한 수문조사 스케줄링 시스템을 구현하였다.
The objective of this study is to identify whether or not the ground water level is decreasing. We suggest a method of estimating the change in groundwater level using newly developed groundwater pumping station data. The Goseong area located in Gyeongnam province was selected considering three factors. First, this area demands relatively large amount of irrigation water because most of the land is used as a paddy field and the proportion of the paddy field within total arable land is increasing. Second, groundwater level data in nearby area are available since these are monitored by Water Management Information System (WAMIS). Third, many groundwater pumping stations have been developed in this area in order to overcome droughts thus detail information for pumping stations are available. Regression results indicate groundwater level has been decreased for over 20 years. This decreasing trend is due to the shortage of surface irrigation water which was caused by the decrease in rainfall.
본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안 된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.
장마 및 태풍, 집중호우 등 다량의 강우발생시 댐 및 하천의 수위 관측은 국민의 생명 및 재산과 직접 연관되는 상황으로 안전재난 대비를 위해서는 안정적인 실시간 수위 데이터 확보와 신뢰성 있는 데이터는 과학적이고 신뢰성 있는 수자원 관리를 위한 필요충분 요소이다. 그러나 현재 운영되고 있는 댐이나 하천 상하류의 수위계는 신뢰성 확보를 위하여 현장에서 검정 및 교정이나 보정 등이 쉽지 않은 실정이다. K-water연구원에서는 길이분야인 수위계에 대한 국제공인 교정기관으로 운영중에 있으며, 현장에서 부자식 수위계를 교정할 수 있는 시스템 및 절차서의 부재로 표준교정실에서만 교정을 실시하였다. 따라서 본 연구에서는 기준자와 카메라를 이용하여 부자식 수위계를 현장에서 교정할 수 있도록 이동형 교정시스템 및 표준교정 절차서를 개발하였으며, 수위 데이터의 신뢰성 있는 자료 확보와 일관성 있는 자료관리가 가능하도록 하였다.
Kim, Dong Yeong;Yoo, Kwae Hwan;Choi, Geon Pil;Back, Ju Hyun;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제48권3호
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pp.702-710
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2016
Global concern and interest in the safety of nuclear power plants have increased considerably since the Fukushima accident. In the event of a severe accident, the reactor vessel water level cannot be measured. The reactor vessel water level has a direct impact on confirming the safety of reactor core cooling. However, in the event of a severe accident, it may be possible to estimate the reactor vessel water level by employing other information. The cascaded fuzzy neural network (CFNN) model can be used to estimate the reactor vessel water level through the process of repeatedly adding fuzzy neural networks. The developed CFNN model was found to be sufficiently accurate for estimating the reactor vessel water level when the sensor performance had deteriorated. Therefore, the developed CFNN model can help provide effective information to operators in the event of a severe accident.
A accurate reservoir inflow is very important as providing information for decision making about the water balance and the flood control, as well as for dam safety. The methods to calculate the inflow were divided by the directed method to measure streamflow from upstream reservoirs and the indirected method to estimate using the correlation of reservoir water level and release. Currently, the inflow of multi-purpose dam is being calculated by the indirect method and the reservoir water level to calculate the storage capacity is being used by centimeters(cm) units. Corresponding to the storage volume of 1cm according to scale and water level of multi-purpose dam comes up to from several 10 thousand tons to several million tons. If it converts to inflow during 1 hour, and it comes to several hundred $m^3/sec$(CMS). Therefore, the inflow calculated on the hourly is largely deviated along the water level changes and is occurred minus value as the case. In this research, the water level gage has been developed so that it can measure a accurate water level for the improvement for the error and derivation of inflow, even though there might be various hydrology and meteorologic considerations to analyse the water balance of reservoir. Also, it is confirmed that the error and the standard derivation of data observed by the new gage is decreased by 89,6% and 1/3 & 87% and 2/3 compared to that observed by the existing gage of Daecheong and Juam multi-purpose dam.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.337-342
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2008
Controlling spillway gates of dams is a complex, nonlinear, non-stationary control process and is significantly affected by hydrological conditions which are not predictable beforehand. In this paper, control methods based on dynamic fuzzy control are proposed for the operation of spillway gates of dams during floods. The proposed methods are not only suitable for controlling spillway gates but also able to maintain target water level in order to prepare a draught. In the proposed methods, we use dynamic fuzzy control that the membership functions can be varied by changing environment conditions for keeping up the target water level, instead of conventional static fuzzy control. Simulation results demonstrate that the proposed methods based on dynamic fuzzy control produce an accurate and efficient solution for both of controlling spillway gates and maintaining target water level defined beforehand.
수자원 관리를 위하여 활용되고 있는 FMCW 레이다 센서는 비트 주파수를 추정함으로서 표면 수위를 측정한다. 따라서 비트 주파수 추정치에서의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구된다. 그러나 수위에 따른 비트 스펙트럼은 시스템의 주파수 선형성 및 측정 환경, 기상 상태에 따라 매우 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 따라서 현재 사용되는 기존의 수위정보 추출 알고리즘의 정확도 및 신뢰성에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선할 수 있는 고 해상도 비트 스펙트럼 추정에 의한 수위 정보 추출 방법들을 분석하였다. 이러한 방법들은 SNR 이 일정 기준 이상인 경우 더 정밀한 수위의 측정이 가능함을 보여준다. 그러나 SNR 이 매우 낮은 상황에서는 절대적인 오차수준이 크게 나타나지만 오히려 기존의 방법이 상대적으로 더 높은 신뢰도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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