Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2023.04a
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pp.79-79
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2023
With the development of digital technology, the size of the smart agriculture market at home and abroad is rapidly expanding. It is necessary to establish a foundation for sustainable precision agriculture in order to respond to the aging of rural areas and labor shortages. This study was conducted to establish an automated digital agricultural test bed for soybean production management using data suitable for agricultural environmental conditions in Korea and to demonstrate the field of leading complexes. In order to manage water smartly, we installed a subsurface drip irrigation system in the upland field and an underground water level control system in the paddy field. Based on data collected from sensors, water management was controlled by utilizing an integrated control system. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. The main growth characteristics and yield, such as stem length, number of branches, and number of nodes of the main stem, were investigated during the main growth period. During the operation of the test bed, drought appeared during the early vegetative growth period and maturity period, but in the open field smart agriculture test bed, water was automatically supplied, reducing labor by 53% and increasing yield by 2%. A test bed was installed for each field digital farming element technology, and it is planned to verify it once more this year. In the future, we plan to expand the field digital farming technology developed for leading farmers to the field.
In biofloc culture for olive flounder, Paralichthys olivaceus, the possibility of antibiotics treatment was investigated against edwardsiellosis. After inducing edwardsiellosis by immersion in Edwardsiella tarda 1.2 × 105/mL suspension, the survival trends on various biofloc water management and some physiological changes were observed. For biofloc water management, six types of water treatments were carried out, which were no exchange without antibiotics as negative control, the exchange to stored biofloc water, the exchange to stored biofloc water with 20% flow-through, the exchange to fresh biofloc water, half fresh biofloc water and half sea water, and the complete flow-through. There was no significant physicochemical change on water qualities in any type. The exchange to fresh biofloc water was shown the highest survival ratio as 72.3%, and in case of stored biofloc water with 20% flow-through, the survival ratio was also significantly high as 62%. Plasma glucose, cholesterol, total protein, calcium, and magnesium were analyzed as physiological index. Mostly, there was no significant change, but plasma cholesterol showed an initial decrease in low survival group, and an initial increase with high survival group. Consequently, antibiotic treatment against a bacterial disease during biofloc culture is possible as long as the biofloc water management follow along properly.
Kim, Younkwon;Seo, InSeok;Kim, Hongsuck;Kim, Jiyeon
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.22
no.6
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pp.581-589
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2013
Generally, Sewage Treatment Plants(STPs) are complexes systems in which a range of physical, chemical and biological processes occur. However, their performance strongly depends on the know-how acquired by the field-engineer. Recently, in order to solve this situations, various operation and management technologies based on the Instrumentation, Control and Automation(ICA) have been developed. As a economies-environmental affect point of view, this study was for the performance evaluation and assessment of results from the Smart Operation System(SOS) in full-scale STP. The SOS in STP consisted of the process monitoring module, including real-time influent prediction and effluent simulation, and the Smart Air Control(SAC) module. According to the results from field test for 2 years, the results of economical evaluation, amount of benefits and cost saving by the SOS have shown to be much higher than that of traditional operation. Nevertheless, the removal load(kg/yr) of BOD 13.3 %, COD 28.2 %, TN 44.4 % and TP 20.8 % were increased, respectively. Remarkable improvement of removal load could be achieved after the SOS was adapted. It was concerned that the SOS offer a user friendly functionalities and cost saving needed by the field-engineers. In addition, it was expected that the results of this study would supply helpful information for design and cost saving for the SOS in full-scale STP.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.1
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pp.13-21
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2022
In accordance with the 4th Industrial Revolution, the water resource management field is also making efforts to introduce and advance the 4th industrial revolution core technologies to hydrological observation and interpretation sectors, but the river management and operation fields are relatively inferior in technology. Although various smart technologies are being developed for the analysis and operation of phenomena occurring in rivers, it is necessary to develop technologies to effectively apply them in practice. Therefore, in this study, core technologies for smart river management were derived by analyzing the level of on-site smart technology in the SOC field and the current status and characteristics of element technologies for river management, and future technologies were suggested.
The technology of the SWG (Smart Water Grid) as one of most important national projects results in significant assignment that is closely associated with systematic management and effective operation. The individual component technics are required to establish directory and classification for the purpose of effectively managing their information related to research and development (R&D). The national science technology (S&T) standard classification tree which results in the representative example has been established with an intention to manage R&D information, human resource, and budget. It has been also revised every five years and then used in the various fields related to the evaluation, administration, and prediction of the national R&D projects. In addition, the standard classification system for R&D projects has been widely used in the UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) and EU (European Union) since the Frascati Manual was established in the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD). Therefore, it is necessary for SWG techniques to develop the standard S&T classification tree for research management and evaluation. For this, it is essential to draw the core techniques for the SWG, which are incorporated with IT (Information Technology), NT (Nano Technology), and BT (Biology Technology).
Water reservoir is defined as a storage space to hold and supply filtered water and it's significantly important to manage water level in the water reservoir so as to stabilize water supply by controlling water supply depending on demand. Liquid level sensors have been installed in the water reservoir and the pumps in the booster station facilitated management for optimum water level in the water reservoir. But the incident responses including sensor malfunction and communication breakdown actually count on manager's inspection, which involves risk of accidents. To stabilize draining facility management, this study has come up with AI model that predicts changes in the water level in the water reservoir. Going through simulation in the case of missing data in the water level to verify stability in relation to the field application of the prediction model for water level changes in the reservoir, the comparison of actual change value and predicted value allows to test utility of the model.
Kim, Kibum;Park, Haekeum;Kim, Taehyeon;Hyung, Jinseok;Koo, Jayong
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.36
no.3
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pp.149-165
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2022
The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.444-444
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2012
본 연구는 세계적인 기후변화와 물부족 현상에 따라 우리나라에도 향후 물부족에 대비한 농업용수의 친환경적인 적정 관리의 필요성이 절실해지고 있으며 친환경 녹색기술 개발과 농촌수자원의 체계적인 관리가 중요한 국가적인 문제로 대두되고 있다. 농촌은 고령화와 인구감소로 인하여 농업기반 수리시설과 농업용수의 전통적인 인력관리가 어려워지고 있으므로 이를 혁신할 수 있는 친환경, 녹색기술, 정보통신기술(ICT) 융합으로 농촌수자원 관리기술의 개발하고 이에 농업용수를 효율적인 관리를 위하여 농촌지역 수리시설과 농업용수 관리를 위해 정보통신기술과 센서네트워크 계측제어기술 및 모바일기술을 적용하여 농촌수자원 스마트 물관리를 위한 시범지구를 운영 하였다. 시범지구는 섬진강댐 수계의 동진도수로, 김제간선, 정읍간선으로 용수를 공급하는데 이중 수혜면적 17,600 ha, 수로연장 59 km의 김제간선에 시범지구로 선정하였다. 김제간선의 용수공급량은 년평균 163,748천톤의 공급하고 있다. 시범지구 운영은 5개년 중 1차년도(2011년)에는 현장시설 설치 총 87지점에서 15개소를 설치하였으며 시범지구의 영농 및 물관리 특성, 용수공급량 조사 분석하였으며 시범지구의 운영시스템 구축과 Smart 물관리 프로그램(Web, App)개발 하였다. 시범지구 운영은 한국농어촌공사 물관리분야 관련 신기술의 실용화를 위한 인큐베이트 역할을 하며 통합수자원관리시스템과 연계하여 체계적인 현장 물관리 기술의 보급과 공사의 대표적인 물관리 시범지구로 활용 및 사업 홍보 효과에 기여할 것으로 기대되고 있다.
Shabbir Ahmed Osmani;Roya Narimani;Hoyoung Cha;Changhyun Jun;Md Asaduzzaman Sayef
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.179-179
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2023
This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.4
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pp.97-104
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2021
Despite the practical limitations of calculating the amount of inflow and supply related to the operation of agricultural reservoirs, the role of agricultural reservoirs is gradually being emphasized. In particular, as interest in disaster safety has increased, the demand for preliminary measures to prepare for disasters has been rising, for instance, pre-discharging agricultural reservoirs for flood control. The aim of this study is to analyze the plans for the flood season reservoir operation considering pre-discharge period and water level limit. Accordingly, we optimized the simulation of daily storage using the ratio correction factor (RCFs) and analyzed the amount of inflow and supply using K-HAS. In addition we developed the drought determination coefficient (k) as a indicator of water availability and applied it for supplementing the risk level criteria in the Drought Crisis Response Manual. The results showed that it would be difficult to set the water level limit during the flood period in the situation of little water supply for flood control in agricultural reservoirs. Therefore, it is necessary to operate the reservoir management regulations after measures such as securing additional storage water are established in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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