Particularly in research related to seawater intrusion the change of fluid electrical conductivity is one of major concerns, and effective monitoring can help to optimize a water pumping performance in coastal areas. Special considerations should be given to the mounting of sensors at proper depth during the monitoring design since the vertical distribution of fluid electrical conductivity is sensitive to the characteristics of seawater intrusion zone. This tells us the multi-channel electrical conductivity monitoring is of paramount consequence. It, however, is a rare event when this approach becomes routinely available in that commonly used commercial stand-alone type sensors are very expensive and inadequate for a long term monitoring of electrical conductivity or water level due to their restricted storage and difficulty of real-time control. For this reason, we have developed a real-time monitoring system that could meet these requirements. This system is user friendly, cost-effective, and easy to control measurement parameters - sampling interval, acquisition range, and others. And this devised system has been utilized for the electrical conductivity monitoring in boreholes, Yeonggwang-gun, Korea. Monitoring has been consecutively executed for 24 hours, and the responses of electrical conductivity at some channels have been regularly increased or decreased while pumping up water. It, with well logging data implemented before/after pumping water, verifies that electrical conductivity changes in the specified depths originate from fluid movements through sand layer or permeable fractured rock. Eventually, the multi-channel electrical conductivity monitoring system makes an effective key to secure groundwater resources in coastal areas.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.27
no.5
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pp.453-460
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2005
Since late 1970s, water quality monitoring had been performed in Korea by various agencies according to their own needs and objectives. Lacking of consistency in principles, such diverse operation has been producing difficulties in management of information on water quality parameters. These difficulties resulted from the fact that the expansion of monitoring networks had been based not on systematic methodology with considerations on scientifically established planning objectives but on personal experiences and subjective judgments in locating monitoring stations. This study aimed, therefore, to develop a selection methodology for locating monitoring stations to provide various informations on water quality to satisfy various monitoring objectives such as understanding short and long term trends of water quality, monitoring violations to water quality standards, identifying external causes and sources affecting water quality changes, supporting utilization of water resources, examining short-term variations in water quality through a concentrated investigation, estimating pollution loads from each unit watershed, supporting water quality modeling, and establishing informative systems for water resources management. Also, we applied the proposed methodology and presented an improved expansion plan for water quality monitoring networks in the Han River.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.25
no.6
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pp.523-538
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2009
Recently, there has been a keen demand for real-time automatic monitoring of VOCs not only in Korea but other developed countries. We carried out this study to evaluate and to optimize the performance of a continuous automatic monitoring system for hazardous VOCs (HVOCs) in the ambient atmosphere, using an on-line GC system. The online system normally consisted of a Nafion dryer prior to a cold trap of an automatic thermal desorption apparatus and a GC system equipped with two detectors, i.e. PID and ECD. Preliminary tests conducted to check out any contamination of the system revealed an evidence of significant artifact formation of benzene, and it was found that the Nafion dryer (even brand new one) is the source of the benzene artifact. Thus, all the subsequent experiments in this study was carried out inevitably by removing the Nafion dryer. The on-line GC method was investigated with a variety of QC/QA performance criteria such as repeatability, linearity, lower detection limits, and accuracy. In order to find out the best operating condition for the on-line GC system, three different types (in terms of adsorption strength) of cold trap combinations were tested, i.e. (i) Tenax-TA and Carbopack-B combination (weak and hydrophobic); (ii) Tenax-TA, Carbopack-X and Carboxen-1000 combination (strong and hydrophilic); and (iii) Tenax-TA and Carbopack-X combination (medium and hydrophobic/hydrophilic). The USEPA TO-17 manual method was selected as a reference method to evaluate the performance of the on-line method. A series of experiments revealed that the system performance was superior to others when a cold trap packed with hydrophilic adsorbents (Tenax-TA/Carbopack-X/Carboxen-1000 combination) was used and operated at $25^{\circ}C$. However, the system with a cold trap packed with a combination of Tenax-TA and Carbopack-X is more recommended for field applications since the carboxen-1000 adsorbent is too sensitive to water vapor, and hence the performance of the system might be very unstable to humid samples or during rainy days. Furthermore, the precision and accuracy criteria of the Tenax-TA/ Carbopack-X combination were generally compatible with the triple adsorbents cold trap. The continuous automatic monitoring method is, thus, considered very useful to real-time monitoring to understand the variations of VOCs concentrations in ambient air, as it adopts much simpler procedures in sampling, analysis, and data integration steps than manual monitoring methods. However, it should be noted that there is a high possibility of benzene artifacts formation through the Nafion dryer, which is often installed to remove water vapor in air samples before being adsorbed onto the cold trap. Therefore, if a Nafion dryer is used in any studies of monitoring VOCs, the benzene contamination should be carefully examined before carrying out obtaining the data.
This study investigated the runoff characteristics containing NPS pollutants in urban areas and estimated the optimal number of storm events to be monitored. 13 residential areas, 8 commercial areas, 9 transportation areas and 11 industrial areas were selected to be monitored located in urban areas. Monitoring was performed from 2008 to 2016 with a total of 632 rainfall events. As a result, it was found that commercial area needs priority NPS management compared to other landuses because the commercial area has high runoff coefficient and NPS pollutant EMC compared with other landuses. The annual monitoring frequency for each landuse was estimated to be 11 to 14 times for industrial area, 12 to 14 times for transportation area, 11 to 13 times for commercial area and 22 to 25 times for residential area. Even with the use of accumulated monitoring data for several years, there is still high probability of uncertainty due to high error in some pollutant items, and it is necessary to establish monitoring know-how and data accumulation to reduce errors by continuous monitoring.
In this study, Echo-sounder($E_s$) monitoring methodology was applied to test environmental impacts of artificial weirs(SCW and JSW) in the Yeongsan River on fish community and habitat structures at first time, and was compared with conventional fish sampling methodologies($C_s$). For the Es monitoring in the fields, parallel transect methods was employed in determining the survey distance interval with every 125 m within the upper-lower 2 km of the weirs. Four different fish sampling gears such as casting nets, kick nets, fyke nets, and gill nets were used for applications of $C_s$ monitoring methodology. According to the Echo-sounder monitoring, fish density, expressed as a number of individuals per square meter, along the longitudinal axis of the weir was significantly greater(JSW, t = 3.506, n = 30, p < 0.001) in the down-river reach of the weir than in the up-river reach. Also, fish density along the vertical water column was highest at mid-depths of Seungchon weir, which has simple habitat substrates, while fish density was highest at hypolimnetic depth of Juksan weir. According to fish sampling by the $C_s$ methodology, the fish compositions decreased as the river goes upward, and significant differences(JSW, t = 0.248, n = 30, p < 0.05) in the compositions of fish species occurred between up-reach and down-reach of the weirs. The dominant species near the two weirs were Opsarichthys uncirostris amurensis, Hemiculter eigenmanni and Coilia nasus. Overall, our fish and habitat data, based on $E_s$ and $C_s$ monitoring methodologies, suggest that the weirs disturbed the rivers due to initial habitat disturbances by the weir constructions as well as the barrier roles of weirs on fish passage and migrations. More long-term scientific and systematic fish impact monitoring and assessments($E_s$ and $C_s$) are required in the future to predict changes of ecological structures and functions on the constructions of the weirs.
This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.
In this study, detection methods of outlier in various monitoring data that fit into big data category were developed and outlier detections were conducted for both artificial data and real field monitoring data. Rule-based methods applied rate of change and probability of error for monitoring data are effective to detect a large-scale short faults and constant faults having no change within a certain period. There are however, problems with misjudgement that consider the normal data with a large scale variation as outlier caused by using independent single dataset. Rule-based methods for noise faults detection have a limit to application of real monitoring data due to the problem with a choice of proper window size of data and finding of threshold for outlier judgment. A correlation analysis among different two datasets were very effective to detect localized outlier and abnormal variation for short and long-term monitoring dataset if reasonable range of training data could be selected.
The Chongok karst cave which is located in Donghae-city, has high tourist and educational value due to existence of many doline(sink hole). Whereas this cave is easy to approach for the tourists, because this cave is located near the downtown, a high environmental riskiness such as sewage flowing has been also involved. In study, we observed the variation of water quality with long-term monitoring and investigated the possibility of existence of impact factor to water eco-system and determined the proper long-term monitoring factor among many monitoring criteria. The groundwater quality was maintained in the range of about $14^{\circ}C$ in temperature, over 10mg/l in dissolved oxygen and 7-8 in pH, so the impact factor in water eco-system was not observed. The guide line to make sure of tourist safety was determined to 60mm/d as daily rainfall. The conductivity was suggested to main factor for long-term monitoring main factor and pH/turbidity was suitable for the supplementary factor. For the seasonal variation monitoring, ORP was recommended.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2009.04a
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pp.193-198
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2009
This study focuses on building an effective environmental control system for the ubiquitous housing environment. In order to build an effective environmental control system that will provide a comfortable, pleasant, and convenient environment for residents, information on how people cognize the indoor and outdoor environmental conditions, information on human beings, and information of the space should be studied. Also more studies need to be done in which method would be the best way to integrate these informations that would affect the users in the most positive way. The current environmental control system only carries the information on providing separate information of environmental factors such as light, temperature, humidity, heat, and sound. However, it is difficult to understand the energy efficiency of an architectural element through this system. Therefore, this study proposes an energy monitoring system utilizing spatial information.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.127-131
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2010
Generally in New Zealand there is plenty of regular rainfall replenishing our waterways. Water agencies currently operate over 3000 hydrological monitoring stations in New Zealand. Data from these stations enable scientists to develop a detailed understanding of the status of water resources to ensure that the water resources are managed in an effective and sustainable way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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