Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.8
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pp.57-64
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2016
Initial prevention activities and rapid propagation conditions is the most important to prevent diffusion of water pollution. If water pollutants flow into streams river or main stresm located in environmental conservation area or water intake facilities, we must predict immediately arrival time and the diffusion concentration to the proactive. National Institute of Environmental Research developed water pollution incident response prediction system linking dam and movable weir. the system is mathematical model which is updated daily. Therefore it can quickly predict the arrival time and the diffusion concentration when there are accident of oil spills and hazardous chemicals. Also we equipped with mathematical model and toxicity model of EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) to calculate the arrival time and the diffusion concentration. However these systems offer the services of an offline manner than real-time control services. we have ensured the reliability of data collection and have developed a real-time water quality measurement data transmission device by using the data linkage utilizing a mode bus communication and a commercial SCADA system, in particular, we implemented to be able to do real-time water quality prediction through information infrastructure of the water quality integrated management business created by utilizing the construction of the real-time prediction system that utilizes the data collected, the Open map, the visual representation using charts API and development of integrated management system development based on web maps.
A watershed model was constructed using Hydrological Simulation Program Fortran to quantitatively predict the stream flows at major tributaries of Nakdong River basin, Korea. The entire basin was divided into 32 segments to effectively account for spatial variations in meteorological data and land segment parameter values of each tributary. The model was calibrated at ten tributaries including main stream of the river for a three-year period (2008 to 2010). The deviation values (Dv) of runoff volumes for operational stream flow forecasting for a six month period (2012.1.2 to 2012.6.29) at the ten tributaries ranged from -38.1 to 23.6%, which is on average 7.8% higher than those of runoff volumes for model calibration (-12.5 to 8.2%). The increased prediction errors were mainly from the uncertainties of numerical weather prediction modeling; nevertheless the stream flow forecasting results presented in this study were in a good agreement with the measured data.
Ahn, Jung Min;Ryoo, Kyong Sik;Lyu, Siwan;Lee, Sang Jin
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.28
no.3
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pp.359-366
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2012
Accurate predictions about the water quality of a river have great importance in identifying in-stream flow and water supply requirements and solving relevant environmental problems. In this study, the effect of water release from upstream dam on the downstream water quality has been investigated by applying a hydological model combined with QUAL2E to Geum River basin. The ESP (Ensemble Stream Prediction) method, which has been validated and verified by lots of researchers, was used to predict reservoir and tributary inflow. The input parameters for a combined model to predict both hydrological characteristics and water quality were identified and optimized. In order to verify the model performance, the simulated result at Gongju station, located at the downstream from Daecheong Dam, has been compared with measured data in 2008. As a result, it was found that the proposed model simulates well the values of BOD, T-N, and T-P with an acceptable reliability.
The goal of this research was to develop a portable system that could be used to evaluate the quality of milk in real time at a raw milk production site. A real-time portable quality evaluation system for raw milk was developed to enable non-destructive quality evaluation of somatic cell count (SCC), fat, protein, lactose, and total solid (TS) in milk samples. A prediction model of SCC, fat, protein, lactose, and TS was constructed using partial least squares (PLS) and 200 milk samples were used to evaluate the prediction performance of the portable quality evaluation system and high performance spectroscopy. Through prediction model development and verification, it was found that the accuracy of high performance spectroscopy was 90% for SSC, 96% for fat, 96% for protein, 91% for lactose, and 97% for TS. In comparison, the accuracy of the portable quality evaluation system was relatively low, at 90% for SSC, 95% for fat, 92% for protein, 89% for lactose, 92% for TS. However, the measurement time for high performance spectroscopy was 10 minutes for 1 sample, while for the portable quality evaluation system it was 6 minutes. This means that the high performance spectroscopy system can measure 48 samples per day (8 hours), while the portable quality evaluation system can measure 80 (8 hours). Therefore, it was found that the portable quality evaluation system enables quick on-site quality evaluation of milk samples.
[ $NO_2$ ] concentration characteristics of Busan metropolitan city was analysed by statistical method using hourly $NO_2$ concentration data$(1998\~2000)$ collected from air quality monitoring sites of the metropolitan city. 4 representative regions were selected among air quality monitoring sites of Ministry of environment. Concentration data of $NO_2$, 5 air pollutants, and data collected at AWS was used. Both Stepwise Multiple Regression model and ARIMA model for prediction of $NO_2$ concentrations were adopted, and then their results were compared with observed concentration. While ARIMA model was useful for the prediction of daily variation of the concentration, it was not satisfactory for the prediction of both rapid variation and seasonal variation of the concentration. Multiple Regression model was better estimated than ARIMA model for prediction of $NO_2$ concentration.
The performance of a building material degrades as time goes by and the failure of the material is often defined as the point at which the performance of the material reaches a pre-specified degraded level. Based on a stochastic deterioration model, a performance based service life prediction method for building materials and components is developed. As a stochastic degradation model, a gamma process is considered and lifetime distribution and service life of a material are predicted using the degradation model. A numerical example is provided to illustrate the use of the proposed service life prediction method.
To investigate air quality away from the coastal urban source region, we used a hybrid Eulerian - Lagrangian method which can describe the formation, transport, transform and deposition processes in complex terrain, with inclusion of shipping sources that were considered to be important emission in the coastal urban region. The result of the Eulerian advection - diffusion prediction was quite similar to that of the Lagrangian particle diffusion prediction. It showed that pollutants emitted from Sasang and Janglim industrial complexes can affect Hwamyeong and the coastal, respectively. During the daytime the concentration was low due to large deposition flux and terrain effect.
Lee, Hahyun;Kang, Jung Won;Lee, Jinho;Choi, Jin Soo;Kim, Jinwoong;Sim, Donggyu
ETRI Journal
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v.35
no.6
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pp.990-1000
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2013
This paper describes the scalable extension of High Efficiency Video Coding (HEVC) to provide flexible high-quality digital video content services. The proposed scalable codec is designed on multi-loop decoding architecture to support inter-layer sample prediction and inter-layer motion parameter prediction. Inter-layer sample prediction is enabled by inserting the reconstructed picture of the reference layer (RL) into the decoded picture buffer of the enhancement layer (EL). To reduce the motion parameter redundancies between layers, the motion parameter of the RL is used as one of the candidates in merge mode and motion vector prediction in the EL. The proposed scalable extension can support scalabilities with minimum changes to the HEVC and provide average Bj${\o}$ntegaard delta bitrate gains of about 24% for spatial scalability and of about 21% for SNR scalability compared to simulcast coding with HEVC.
Purpose: The purpose of this study is to provide a comparison of reliability prediction models between MIL-HDBK-217F and Telcordia SR-332 and to analyze the reliability prediction results. Methods: The reliability of industrial tablet PC was predicted using MIL-HDBK-217F and Telcordia SR-332. To analyze the results, sensitivity analysis was conducted. Results: The reliability of MIL-HDBK-217F was predicted lower than the one of Telcordia SR-332. Considering the factors such as temperature, quality and environment, those provided reliability change of a particular part which highly contribute to the system failure. Conclusion: It is necessary to design the industrial tablet PC that consists of integrated circuits such as microprocessor and memory considering the operating temperature and quality factors.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2075-2083
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2016
The real time IAQ (Indoor Air Quality) management is very important for large buildings and underground facilities such as subways because poor IAQ is immediately harmful to human health. Such IAQ management requires monitoring, prediction and control in an integrated and real time manner. In this paper, we present three PM10 hourly prediction models for such realtime IAQ management as both Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Network (ANN) models. Both MLR and ANN models show good performances between 0.76 and 0.88 with respect to R (correlation coefficient) between the measured and predicted values, but the MLR models outperform the corresponding ANN models with respect to RMSE (root mean square error).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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