Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
North Han River is a very unique type of water system, where Hwacheon, Chuncheon, Soyanggang, Euiam and Cheongpyeong Dams are located consecutively. These dams are operated differently in the amount of discharge and release schedule according to their structure and purpose of use. They have different water quality characteristics depending on external pollutant inflow and internal mixing condition. Therefore, this study investigated the relationship between the upper dam and down stream river with respect to water quality indicators, such as water temperature, electrical conductivity, BOD, COD, TN and TP of the North Han River. The similarities and correlations representing the relationship were analyzed by Pearson's correlation r and t-test. The data was taken from the Ministry of Environment's water quality monitoring from 1999 to 2018. The results show that water temperature and electrical conductivity of the dam and river are similar and correlated. However, it turned out that there was no similarities and correlations in BOD, COD, TN and TP that are significantly affected by subaqueous reaction mechanism. The results of this study present the impact of the dam on the water quality of North Han River, which can be used as useful data for management of water quality.
본 논문에서는 금강수계의 미호천을 대상으로 GIS를 이용, 2010년을 대상으로 장래수질을 예측하였다. 오염총량관리 기본계획에서 제시된 자료를 기반으로 미호천으로 유입되는 지류별 수계에 대하여 재계산하여 각 수계별 오염부하량을 산정하였으며 이들 정보를 활용하여 지류별 농도를 계산한 다음 미호천의 수질모의를 실시하였다. 수질모의는 대표적인 하천수질 모형인 Qual2E 모형을 사용해서 BOD, TN, TP 등의 대표적인 수질인자에 대한 모의를 실시 하였다. 수계별 오염부하량을 산정한 결과 도시지역을 포함한 무심천 및 보청천의 부하량이 높게 나타남을 알 수 있었고 미호천 전체 수질은 청주 하수처리장의 영향을 직접적으로 받는 것으로 나타났다. 대상유역에서의 효율적 수질관리와 오염총량제에서 제시한 목표수질을 달성하기 위해서는 하수처리장의 고도처리화가 먼저 달성되어야 함을 알 수 있었고, 그 외에도 무심천으로 공급되는 농업용수의 유량을 증가시켜 이를 수질희석의 용도로 사용하는 방안에 대해서 모의를 실시함으로써 수질기준을 만족할 수 있는 적정유량을 산정하여 제시하였다.
This study was carried out for improving the effectiveness of water resources development project through local resident opinions in the environmental impact assessment(EIA). The EIA reports of seven dams were examined. Four dams -Youngju Dam, Seongduck Dam, Buhang Dam and Hantangang Dam- which included many local opinions including 470 opinions of 341 local residents were selected to be analyzed. Local residents submitted their opinions in the six fields which are meteorological phenomena, water quality, land use, fauna and flora, noise and vibration, and residence, and the major opinions of those opinions came from the atmosphere environment field which is 32% of total opinions and social and economic field which is 38% of total opinions, respectively. In submerged area, opinions of the measure for migration and compensation were 91% and in non-submerged area, opinions of the measure for meteorological phenomena was 86%. Those percentages were maximum in each area. Opinions concerned meteorological phenomena were 86% and 53% in Youngju Dam and Seongduck Dam where area is surrounded by existing dam, but there was only 9% and 0% of opinions in Buhang Dam and Hantangang Dam where area is without existing dam nearby. The reformation methods which reflected the resident's opinions were suggested on EIA in dam development projects. First of all, reliability and objectivity of the field of meteorological phenoma should be enhanced by scientific prediction of the phenomenon days. Secondly, techniques reducing uncertainty of various water quality prediction models ought to be developed and effectiveness of the reduction strategies in environmental impact should be quantified. Finally, the draft of EIA report should involve the detailed plans of migration and compensation's procedures, criteria and measures to support.
하용에서 수질 시뮬레이숀에 의한 시간적, 공간적 수질예측은 하용 수질관리를 위한 계획수립, 설계 및 모형의 최적화에 필요한 자료를 제공해 준다. 본 연구는 대청댐 하류에서 부여백제대교에 이르는 금강수계에서의 QUAL II 모형의 적용에 관한 것이다. QUAL II모형에서 사용된 물질수지방정식에 근거를 둔 대류-분석모형과 그 수치해석법을 제시하였다. 하용을 따르는 BOD, DO 및 수온의시뮬레이숀괍과 실측값과의 비교분석을 통한 모형의 활용성 제고에 역점을 두었다. 이러한 과정을 통해 금강에서의 하용수질을 평가하고, 탈산소 계수, 재폭기 계수 및 자정계수의 값을 추정하였다. 또한 대청댐 방류량 조절에 의한 목표하는 DO의 유지에 대하여 논의하였다.
In this study, the influences of pollutant from Dae-po Stream and So-gam Stream located at the downstream of Nak-dong River on the water quality at Mul-geum water intake station were analyzed using RAMS model. Field measurements of velocity by ADCP, and water quality distribution of BOD and TP by water sampling were carried out to present the input and verification data for numerical simulations. The comparison between RAM2 and ADCP measurement, which aimed for the analysis of 2-D velocity distribution around Mul-geum water intake station showed that two results matched well along the spanwise direction. The prediction of pollutant concentration by RAM4 agreed fairly well with the measured data except for the points nearby right banks in the vicinity of tributary pollutant source. Flushing effect by the increase of mainstream discharge in Nak-dong River was analyzed to provide the damage mitigation in preparation for the accidental water pollution. With increasing mainstream discharge, high velocity and increased water quantity induced increasing dilution effect, thereby decreasing the inflow pollutant concentration rapidly.
본 연구는 풍수해 피해예측지도 활용 고도화에 필요한 표준 메타데이터를 시범 설계하고, 이를 기반으로 표준메타정보관리 프로토타입 시스템 구축을 목적으로 하였다. 이를 위해, 국내 외 메타데이터 표준 현황 조사를 통해 가장 활용도가 높은 것으로 분석된 ISO/TC211 19115 국제표준을 기반으로 표준 메타데이터 설계 방향을 설정하였으며, 식별정보, 기준계정보, 배포정보 등 9개의 클래스로 구분하여 메타데이터를 시범 설계하였다. 또한, 본 연구에서 설계한 표준 메타데이터를 바탕으로 메타속성정보를 확인 및 다운로드할 수 있는 표준메타정보관리 프로토타입 시스템을 HTML 기반 JAVASCRIPT 언어로 구축하였다. 본 연구결과를 활용한다면, 표준화된 통합 풍수해 피해예측지도 데이터베이스 구축을 통해 향후 구축되는 피해예측지도의 품질유지가 가능해지며, 풍수해 피해예측 시스템 운영에 필요한 데이터 관리 및 제공 등을 통해 효율적인 재난대응에 활용가능할 것으로 사료된다.
The objective of this study is analysis of Andong-Dam lake water quality with water quality model. Model parameters of the WASP applied to Lake Andong-Dam were estimated. The methodology is based on grouping water quality constituents and relevant parameters and successively estimating parameters by a trial-and-error procedure. Water qualify system for modeling consisted of BOD, DO, T-N, T-P. The results of water quality modelling using WASP. T-N was maximum affected by K71C(Organic nitrogen mineralization rate) parameter. T-P was maximum affected by K83C(Dissolved organic phosphorus mineralization) parameter, and It did not show a difference almost from the parameter of others and it omitted. BOD was maximum affected by Temperature parameter, it was visible of the reaction due to the KDC(Deoxygenation rate) in afterwords, and it did not show a difference from the parameter of others and it omitted. DO was maximum affect by Temperature parameter, and It did not show a difference almost from the parameter of others and it omitted. The parameter which it presumes from the this study uses a water quality modeling and Actual value and the result with which it compares, error rate the parameter presumption which is appropriate with 1% interior and exterior is investigated, It will reach and it uses and it will be able to apply to the suitable parameter in water quality modelling of the objective area which can be feeded by it becomes.
녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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