In cases of water pollution accidents, accurate prediction for arrival time and concentration of contaminants in a river is essential to take proper measures and minimize their impact on downstream water intake facilities. It is critical to fully understand the behavior characteristics of contaminants on river surface, especially in case of oil spill accidents. Therefore, in this study, the effects of main parameters of advection and diffusion of contaminants were analyzed and validated by comparing the results of Lagrangian particle tracking (LPT) simulation of Environmental Fluid Dynamic Code (EFDC) model with those of Global Position System (GPS)-equipped drifter experiment. Prevention scenario modeling was accomplished by taking cases of movable weir operation into account. The simulated water level and flow velocity fluctuations agreed well with observations. There was no significant difference in the speed of surface particle movement between 5 and 10 layer modeling. Therefore, 5 layer modeling could be chosen to reduce computational time. It was found that full three dimensional modeling simulated wind effects on surface particle movements more sensitively than depth-averaged two dimensional modeling. The diffusion range of particles was linearly proportional to horizontal diffusivity by sensitivity analysis. Horizontal diffusivity estimated from the results of GPS-equipped drifter experiment was 0.096 m2/sec, which was considered to be valid for applying the LPT module in this area. Finally, the scenario analysis results showed that particle movements could be stagnant when discharge from the upstream weir was reduced, implying the possibility of securing time for mitigation actions such as oil boom installation and wiping oil contaminants. The outcomes of this study can help improve the prediction accuracy of particle tracking simulation to establish the most suitable mitigation plan considering the combination of movable weir operation.
A practical flood forecasting model(FFM) is suggested. The output of the model is the results which the initial condition of meteorological parameters and soil moisture are projected on the future. The physically based station model for rainfall forecasting(RF) and the storage function model for runoff prediction(RP) are adopted respectively. Input variables for FFM are air temperature, pressure, and dew-point temperature at the ground level and the flow at the rising limb(FRL). The constant parameters for FFM are average of optimum values which the past storm events have. Also loss rate of rainfall can predicted by FRL.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.03a
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pp.1172-1177
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2010
For the deep excavation in urban area, the braced-cut method is mainly adopted. In this case, inadequate consideration of ground water level may result in wrong prediction of structural behavior. In this study, the effects of hydraulic interaction between wall and grout were investigated using the finite element method. The maximum stress in case of confined ground water condition is obtained at the final excavation stage in the range of 70~80% of excavation depth. The stress of impermeable case is about 50% larger than that of permeable case. When the relative permeabililty of wall-grout become smaller, the stress is getting bigger. And the stress tends to converge in case of 1/100 or less of the relative permeability.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.562-562
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2016
신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.
An experiment was performed using the large-scale test facility (LSTF), which simulated a 1% vessel upper head small-break loss-of-coolant accident with an accident management (AM) measure under an assumption of total-failure of high-pressure injection (HPI) system in a pressurized water reactor (PWR). In the LSTF test, liquid level in the upper head affected break flow rate. Coolant was manually injected from the HPI system into cold legs as the AM measure when the maximum core exit temperature reached 623 K. The cladding surface temperature largely increased due to late and slow response of the core exit thermocouples. The AM measure was confirmed to be effective for the core cooling. The RELAP5/MOD3.3 code indicated insufficient prediction of primary coolant distribution. The author conducted uncertainty analysis for the LSTF test employing created phenomena identification and ranking table for each component. The author clarified that peak cladding temperature was largely dependent on the combination of multiple uncertain parameters within the defined uncertain ranges.
This study was classified into two groups, normal season group and drought season group, by the cluster analysis using the weather and water quality data from 2012 to 2015, using SPSS 18 version. Also each cluster was classified into three spaces, Gangcheon, Yeoju and Ipoh weir. We performed the multiple regression analysis with each monthly data that concentration of Chl-a was more than algae warming level. 6 groups classified in time and space were analyzed by the correlation analysis between concentration of Chl-a and 3 weather, 11 water quality and discharge factors. We developed Chl-a prediction equations of each group with independent variables of the multiple regression analysis applying to the correlation result. The result of cluster analysis was that the period was divided into two groups, normal group(2012-2013) that total annual precipitation rate was normal and drought group(2014-2015) that total annual precipitation rate was less than 1,000 mm/hr, in time. The months that concentration of Chl-a was more than algae warming level in each group classified by cluster analysis were that the normal group was 3~8 and drought group was 3 and 6~10. The correlation result between Chl-a and weather, water quality and discharge factors for each 6 group was that relationships between Chl-a and water, discharge factors were high in the drought group more than in normal group at all weirs. This was influenced by velocity reduction and increasing HRT according to the intense drought. Weather, water quality and discharge factors that were high correlation with Chl-a were applied to independent variables of Chl-a prediction equations and each equations were developed. Among them, Each adjusted R square of Prediction equations for Chl-a in each group at Ipoh weir where is located in Namhan river downstream and is directly connected to Paldang dam were normal group = 0.920 and drought group = 0.818. It's showed the high linear.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.39
no.3
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pp.128-137
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1997
In this study, examined influence of consolidation effect that had affected by location of pump inlet that was set collection well for drainage of pore water discharged by embankment on soft ground through the field test. The results of this study are summarized as follows; 1 Initial consolidation curve value were larger than theoritic value, the cause of these phenomena were thought influence of secondary consolidation and three dimensional strain of soft clay. 2. The settlement value of Hosino method was larger than that of Hyperbolic method, but settlement value of Hyperbolic method was accurate more than that of Hosino method in the prediction of settlement. 3. When pump inlet in collection well came down from GL+O.3m to GL-1.5m, settlement value increased about 10cm and when the ground water level was made insitu after pumping had completed , settlement was expanded about 7~8cm. So it is found that location change of pump inlet bad an influence on settlement remarkably. 4. If location of pump inlet in collection well for large scale estate or wide road site is lowered than original ground level, the settlement will be accelerated effectively, and at this stage automatic pump must be used in pumping.
Material defects in the Steam Generator Tubes (SGT) of sodium cooled fast breeder reactor (PFBR) can lead to leakage of water into sodium. The water and sodium reaction will lead to major accidents. Therefore, the examination of steam generator tubes for the early detection of defects is an important requirement for safety and economic considerations. In this work, the Magnetic Flux Leakage (MFL) based Non Destructive Testing (NDT) technique is used to perform the defect detection process. The rectangular notch defects on the outer surface of steam generator tubes are modeled using COMSOL multiphysics 4.3a software. The obtained MFL images are de-noised to improve the integrity of flaw related information. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features are extracted from MFL images and taken as input parameter to train the neural network. A comparative study on characterization have been carried out using feed-forward back propagation (FFBP) and cascade-forward back propagation (CFBP) algorithms. The results of both algorithms are evaluated with Mean Square Error (MSE) as a prediction performance measure. The average percentage error for length, depth and width are also computed. The result shows that the feed-forward back propagation network model performs better in characterizing the defects.
Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (u-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.
Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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v.7
no.3
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pp.133-140
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2000
The area of Chojung is famous for its mineral water quality. Because of this reason, massive groundwater development was induced in the area. As a result of excessive pumping. the depletion of the groundwater resources is expected seriously. This study was conducted to analyse groundwater flow in Chojung using a numerical model. Simulation results show the groundwater level change slowly in the mountain area but steep groundwater drawdown occurred in the pumping area in the downstream. This steep groundwater drawdown is due to excessive pumping in the hilly region. Because of this excessive, desiccation of water resources were predicted and proper countermeasure is in great demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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