In advanced countries, state-of-the-art temperature monitoring technique is widely used for effective use of geothermal resources. But these kind of modern tools such as Thermal Line Sensor has not been applied to find geothermal characteristics of alluvium and riverbed in domestic area. In this research, state-of-the-art thermal line temperature sensor monitoring was introduced. And long term field test using this type of sensor was performed to find geothermal characteristics of alluvium and riverbed and evaluate the availability for heat energy source. As a result, temperature monitoring technique through thermal line sensor was very effective to obtain basic geothermal information of alluvium deposit and riverbed. Also, it was found that the groundwater temperature phase showed its potential of utilization as a energy source of heat pump. It is estimated that further study shows a specific corelation between temperature monitoring data and its availability as a energy source.
Temperature monitoring techniques per depth have been recognized as important information in the reservoir environmental issues. However, old measurement method by single temperature sensor and cable type has demerits not only for its limited measuring location but for its inconvenience of users. In this study, multi-channel temperature monitoring system was introduced and executed experiment for actual application feasibility evaluation. Both type of new techniques such as multi-channel addressable built-in temperature sensor and fiber optic multi sensor were tested in Daechung and Imha reservoir. As a result, it was proved that these kinds of temperature monitoring skills had very good performance and availability for a output of spatial, simultaneous thermal distribution focused on the user's convenience. And these measuring method and thermal data will be useful for providing basic information in a water resources investigation like reservoir stratification and environmental problems.
연안 환경모니터링 사업이 확대되면서 방대하게 축적되어 있는 연안 환경모니터링 자료의 통계적 분석을 위해서는 모니터링 자료에서 빈번하게 발생하는 이상 자료의 감지 처리가 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 연안 환경모니터링 자료의 어림성분과 나머지(또는 잔차)성분을 이용한 이상자료 진단기법을 제안하였다. 주기함수를 이용한 조화분석 방법과 국지 회귀함수추정 방법을 이용하여 각각 어림성분과 나머지성분을 추출한 후, 추출된 나머지성분 자료에 범용적인 Grubbs 검정기법 및 수정표본점수기법을 적용하여 이상자료를 진단 제거한 후 이상자료가 제거된 자료로 재구성하는 방법이다. 제안된 이 기법을 국립수산과학원 실시간어장정보시스템 제공하는 연안 수온 연속 모니터링 자료에 적용한 결과 이상자료가 성공적으로 제거되는 양상을 보이는 것으로 파악되었다.
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
제주도 지하수위, 지하수온, 전기전도도의 변동특성 및 상관관계를 평가하고 또 지하수위변동법을 이용하여 지하수 함양률을 추정하였다. 자기상관분석을 통하여 각 관정 별 수위의 지연시간과 조절시간을 산정한 결과 자기상관성은 JM안성 관정이 가장 컸다. 그라고 교차상관분석으로 전기전도도-수위, 강수량-수위, 기온-수온간의 상관성을 분석하고 비교하였다. 분석결과 전기전도도-수위는 JR서광2, 강수량-수위는 JD하모, 기온-수온은 JI원종장2가 상호연관성이 가장 높았다. 지하수 함양률과 함양량을 산정한 결과 함양률은 평균 39.61%, 함양량은 평균 1,153,490,407 $m^3/yr$으로 산정되어 기존의 연구결과와 유사하였다.
Temperature variation according to space and time on the inner parts of engineering constructions(e.g.: dam, slope) can be a basic information for diagnosing their safety problem. In general, as constructions become superannuated, structural deformation(e.g.: cracks, defects) could be occurred by various factors. Seepage or leakage of water through these cracks or defects in old dams will directly cause temperature anomaly. Groundwater level also can be easily observed by abrupt change of temperature on the level. This study shows that the position of seepage or leakage in dam body can be detected by multi-channel temperature monitoring using thermal line sensor. For this, diverse temperature monitoring experiments for a leakage physical model were performed in the laboratory. In field application of an old earth fill dam, temperature variations for water depth and for inner parts of boreholes located at downstream slope were measured. Temperature monitoring results for a long time at the bottom of downstream slope of the dam showed the possibility that temperature monitoring can provide the synthetic information about flowing path and quantity of seepage of leakage in dam body.
This study describes the realtime monitoring system for water quality conditions in coastal waters. Some issues on the data qualify control and quality analysis are examined along with examples of erroneous data. Three different cases of database produced by the realtime monitoring system are presented and analyzed, namely 1) hypoxic condition, 2) over-saturated D.O. and 3) short-term variability of temperature and D.O. In utilizing the realtime database, D.O. prediction and warning models are developed based on autoregressive stochastic process. The model is very simple, yet, users in various levels from powerful and useful with its ability to send warning messages to users in varous levels from governmental administrative staff to local fisherman, and give them some allowances to cope with the situation.
Global climate change and urbanization have various demerits, such as water pollution, flood damage, and deterioration of water circulation. Thus, attention is drawn to Nature-based Solution (NbS) that solve environmental problems in ways that imitate nature. Among the NbS, urban wetlands are facilities that perform functions, such as removing pollutants from a city, improving water circulation, and providing ecological habitats, by strengthening original natural wetland pillars. Frequent monitoring and maintenance are essential for urban wetlands to maintain their performance; therefore, there is a need to apply the Internet of Things (IoT) technology to wetland monitoring. Therefore, in this study, we attempted to develop a real-time wetland monitoring device and interface. Temperature, water temperature, humidity, soil humidity, PM1, PM2.5, and PM10 were measured, and the measurements were taken at 10-minute intervals for three days in both indoor and wetland. Sensors suitable for conditions that needed to be measured and an Arduino MEGA 2560 were connected to enable sensing, and communication modules were connected to transmit data to real-time databases. The transmitted data were displayed on a developed web page. The data measured to verify the monitoring device were compared with data from the Korea meteorological administration and the Korea environment corporation, and the output and upward or downward trend were similar. Moreover, findings from a related patent search indicated that there are a minimal number of instances where information and communication technology (ICT) has been applied in wetland contexts. Hence, it is essential to consider further research, development, and implementation of ICT to address this gap. The results of this study could be the basis for time-series data analysis research using automation, machine learning, or deep learning in urban wetland maintenance.
본 연구에서는 금강 수계의 자동측정망 중 6개 지점을 선정하고, 이와 동일하거나 인근에 위치해 있는 수질측정망 지점을 대상으로 두 지점의 수질특성 파악하고 통계 분석을 통하여 상관성을 평가하였다. 또한, 수질 분석결과를 활용하여 수질 지수로 변환하고 등급으로 표현해 비교하였다. 연구에 필요한 자료는 최근 4년간(2016-2019)의 국가물환경측정망 데이터를 활용하였으며 수온, pH, EC, DO, TOC, TN, TP를 평가항목으로 선정하였다. 수질 분석 결과, 자동측정망과 수질측정망의 수질농도는 일부 측정값의 차이는 보였지만 대부분 지점에서 일정한 비로 변동하는 경향을 보였다. 항목 간 상관분석결과 수온, EC, DO 항목은 측정망간 상관성이 매우 높았고, TOC, TN, TP 항목은 기본항목에 비해 낮은 상관성을 보였으나 일부 측정망을 제외하고 0.7 이상(상관계수 r)의 높은 상관관계를 나타냈다. 수질 지수 분석결과 자동측정망 수질지수와 수질측정망 수질지수가 비슷한 경향을 보이는 것으로 평가되었으며, 두 결과 모두 하류로 갈수록 지수점수는 낮아져 오염도가 증가되고 있음을 쉽게 파악할 수 있었다.
The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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