Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.164-175
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2019
The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.
Although smart homes have been much developed in China, smart homes has been mainly towards the adoption of new technologies. There is little development of smart homes to consider and meet residents' needs in China. This study investigated residents' living in apartments in China using a questionnaire to identify their demands on smart homes. Through the survey, this study analyzed residents' space use patterns, daily living patterns etc. according to their ages. The results implied that there are significant differences in the use of spaces and demands on daily living within apartments. The results of this study should be considered for the development of smart homes in future. For example, it might be easier for people in the 20's to adopt Internet of Things (IoT) and environmental control systems compared to other age groups because most of them in the 20's use smart phones effectively without difficulties. In case of people in their 50's who stay home more times for taking a rest and eating meals compared to other age groups, smart technologies should be applied to support their health care and works in housings. This research emphasizing residents' experiences could be basis for the development of smart homes in China.
To evaluate heat environment surrounding plants diurnal change of leaf temperature in the broad-leaved deciduous and evergreen trees was measured with microclimatic environmental factors including global solar radiation, and upward and downward long wave radiation. Maximum daily solar radiation was 961.2 and 976.3 w/$m^2$ in August 9 and 23, respectively. Upward long wave radiation was slightly higher than downward long wave radiation, showing 404.2 w/$m^2$ in August 9 and 394.5 w/$m^2$ in August 23. In addition, daily maximum vapor pressure deficit was 5.42 and 6.84 kPa in August 9 and 23, respectively, indicating high evaporative demand. Quercus glauca and Acer mono was differently responded to changing light regimes. On August 9, leaf temperature at the top-positioned leaves of Acer plants was higher than air temperature as well as those of Quercus plants in the morning. This indicates that stomata in Acer plants were closed by heat stress or water stress in the morning, while Quercus plant maintained active transpiration by opening stomata. These results indicated that improved light regimes such as gap opening in the closed forest may not always affect positively in the physiology of understory plants.
The aim of this study was to evaluate the efficacy of red ginseng drinks as school meal drinks for 456 middle and high school students in Cheongdo-gun, North Gyeongsang Province. In preliminary studies, we focused on saponin with an efficacy of Rg 1 and Rg 2 in prepared red ginseng drinks. The health benefits and sensory characteristics were also investigated. For the frequency analysis, the satisfaction of the drinks as beverages serving as a school meal was relatively low, and the demand for fruit drinks was high. The result of sensory evaluations indicated a positive response of > 50.0% for the container packaging and design, daily intake, and tastes. Regarding the correlation analysis on red ginseng drinks, there were significant differences (p < 0.01) in the response to packaging (a daily intake) and design. In addition, health and learning benefits showed a very high correlation at the p < 0.01 significance level.
This study proposed a simple estimation method for irrigation return flow from paddy fields using the water balance model. The merit of this method is applicability to other paddy fields irrigated from agricultural reservoirs due to the simplicity compared with the previous monitoring based estimation method. It was assumed that the unused amount of irrigation water was the return flow which included the quick and delayed return flows. The amount of irrigation supply from a reservoir was estimated from the reservoir water balance with the storage rate and runoff model. It was also assumed that the infiltration was the main source of the delayed return flow and that the other delayed return flow was neglected. In this study, the amount of reservoir inflow and water demand from paddy field are calculated on a daily basis, and irrigation supply was calculated on 10-day basis, taking into account the uncertainty of the model and the reliability of the data. The regression rate was calculated on a yearly basis, and yearly data was computed by accumulating daily and 10-day data, considering that the recirculating water circulation cycle was relatively long. The proposed method was applied to the paddy blocks of the Jamhong and Seosan agricultural reservoirs and the results were acceptable.
There is a need to analyze unconfined groundwater behavior since the demand of groundwater use has been increasing. While unconfined groundwater temperature is tend to be affected by air temperature, it is hard to find an empirical study in South Korea. In this research, we try to determine the relationship between daily average air temperature and daily average groundwater temperature by time-sequential analysis of groundwater monitoring wells in Galshin basin in Yesan-Gun, Chungcheongnam-Do. In addition, models to estimate groundwater temperature from air temperature were developed. In this research 101-day moving average method with measured air temperature is used to estimate groundwater temperature. To verify the developed model, estimated values of average groundwater temperature with 101 moving average are compared to the measured data from September 10 2007 to September 9 2008. And, Nash-Stucliff Efficiency and Coefficient of Determination were 0.970 and 0.976, therefore it was concluded that the model allowing groundwater temperature estimation from air temperature is with reasonable applicability.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2003.05a
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pp.117-120
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2003
The purpose of this study solves both duality of construction and the economic problem of the daily laborer with activation of a construction skill human resource institute training. For the fixation of actuality institute training, the support and intervention of the public are necessary. Especially, to win young people over to construction job-site, we should analyze what they want and arrange and do information work institutionalized conditions that can satisfy their demand. Also institute training program must be reorganized to make them be acknowledged as a expert and social conditions is arranged so that they work self-conceit.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.3
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pp.404-410
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2016
This paper proposed a program of an energy storage system(ESS) for peak shaving of high-speed railway substations The peak shaving saves cost of equipment and demand cost of the substation. To reduce the peak load, it is very important to know when the peak load appears. The past data based load profile forecasting method is easy and applicable to customers which have relatively fixed load profiles. And an optimal scheduling method of the ESS is helpful in reducing the electricity tariff and shaving the peak load efficiently. Based on these techniques, MS. NET based peak shaving program is developed. In case study, a specific daily load profile of the local substation was applied and simulated to verify performance of the proposed program.
Three meteor-statistical forecasting models - the transfer function model, the time-series autoregressive model and the neural networks model - were tested to develop a daily forecasting model for Jejudo, where the need and demand for wind power forecasting has increased. All the meteorological observation sites in Jejudo have been classified into 6 groups using a cluster analysis. Four pairs of observation sites among them, all having strong wind speed correlation within the same meteorological group, were chosen for a model test. In the development of the wind speed forecasting model for Jejudo, it was confirmed that not only the use a wind dataset at the objective site itself, but the introduction of another wind dataset at the nearest site having a strong wind speed correlation within the same group, would enhance the goodness to fit of the forecasting. A transfer function model and a neural network model were also confirmed to offer reliable predictions, with the similar goodness to fit level.
This study aims to provide a methodological framework to estimate the travel demand of hazardous materials transporting vehicles by link and analyze daily traffic patterns on an expressway to develop safety roadway management strategies. Traffic volume of hazardous material vehicles is counted through the on-site investigation at twenty-five tollgates on the expressway, and their demands by a link are predicted through origin-destination flows estimation. The result shows that the number of the domestic hazardous materials vehicles is approximately 51,207 vehicles per day and it indicates that hazardous materials transport vehicles account for 1.5% of total daily traffic on the internal expressway and 6.2% of total cargo traffic volumes. This study roughly estimated how many hazardous materials vehicles pass through the expressway segment. Thus it is expected to be utilized for establishing a systematic highway management strategy in the future by calculating the traffic volume of the hazardous material vehicles traveling on the interstate expressway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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