In this work, we propose an analytic framework for dimensioning the link capacity of broadband access networks which provide universal broadband access services to a diverse kind of customers such as patient and impatient customers. The proposed framework takes into account the flow-level quality of service (QoS) of a connection as well as the packet-level QoS, via which a simple and systematic provisioning and operation of the network are provided. To that purpose, we first discuss the necessity of flow-aware network dimensioning by reviewing the networking technologies of the current and future access network. Next, we propose an analytic model for dimensioning the link capacity for an access node of broadband convergence networks which takes into account both the flow and packet level QoS requirements. By carrying out extensive numerical experiment for the proposed model assuming typical parameters that represent real network environment, the validity of the proposed method is assessed.
In this study the flow curve estimation is discussed using TANK model which is one of hydrologic models. The main interest is the accuracy of TANK model parameter estimation with respect to the sampling frequency of input data. For doing this, input data with various sampling frequencies is used to estimate model parameters. As a result, in order to generate relatively accurate flow curve, it is recommendable to measure stream flow at least every 8 days.
An integrated system of GIS and water quality model was suggested including the pollutant loads from the watershed. The developed system consits of two parts. First part is the information on landuse and several surface factors concerning the overland flow processes of water and pollutants. Second part is the modeling modules which include storm event pollutant load model(SEPLM), non-storm event pollutant load model(NSPLM), and river water quality simulation model(RWQSM). Models can calculate the pollutant load from the study area. The databases and models are linked through the interface modules resided in the overall system, which incorporate the graphical display modules and the operating scheme for the optimal use of the system. The developed system was applied to the Chungju multi-purpose reservoir to estimate the pollutant load during the four selected rainfall events between 1991 and 1993, based upon monthly basis and seasonal basis in drought flow, low flow, normal flow and wet flow.
This paper analyses the power flow of a three-feeder/multi-bus distribution system by a custom Generalized Power Quality Conditioner (GUPQC). The GUPQC has been realized by three voltage source converters (VSCs) coupled back-to-back through a common DC-link capacitor on the DC-side. One feeder was controlled by the shunt compensator, whereas each of the other two feeders was controlled by the proposed novel series compensator. The GUPQC has the capability to simultaneously compensate voltage and current quality problems of a multi-bus/three-feeder distribution system. Besides that, the power can be transferred from one feeder to other feeders to compensate for poor power quality problems. Extensive simulation studies were carried out by using MATLAB/SIMULINK software to establish the ability of the GUPQC to improve power quality of the distribution systems under distorted supply voltage conditions.
IPv6(IP version 6)는 QoS(Quality of Service) 제공을 위해 플로우 레이블이라는 새로운 필드를 정의하고 있다. 기존 플로우 레이블 부여 방안인 랜덤 넘버(Random Number) 방식은 플로우에 대한 식별자 기능만을 수행함으로써 다양한 실시간 트래픽 특성에 따른 차별화된 서비스 제공에는 제약이 따른다. 본 논문에서는 플로우 레이블 필드를 플로우의 구성요소 및 QoS 파라미터로 사용하는 하이브리드(Hybrid) 방안을 제시하였다. 즉, 플로우 레이블에 사용되는 파라미터를 사용자가 표시하게 함으로써 실시간 트래픽에 대한 종단간 품질 보장과 함께 백본의 전송 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 백본을 MPLS-TE(Multi Protocol Label Switching - Traffic Engineering) 환경으로 가정하고 시뮬레이션을 통해 랜덤 넘버 방식과 제안된 하이브리드 방식에 대한 성능을 평가하였다. 그 결과 하이브리드 방식이 랜덤 넘버 방식에 비해 처리 성능 및 백본 자원의 활용 측면에서 효율적인 것을 알 수 있었다.
본 연구는 하천유지유량의 개념을 정립하여 기존의 하천유지유량 개념의 모호성 및 산정방법의 차이에서 오는 문제점을 방지하기 위한 것이다. 평균갈수량은 하천의 건천화 방지 등의 기능을 유지하기 위하여 하류에 흐르도록 보장해 주어야 할 유량으로 규정하였으며 환경보존유량은 하천환경의 적절한 보존을 위하여 주운, 염해 방지, 하천관리시설의 보호, 수질보전, 어업, 하구폐쇄의 방지, 지하수위의 유지, 동식물의 보호, 경관등에 필요한 유량으로 규정하였다. 이를 위하여 한강의 인도교 지점을 선정하여 유황분석을 실시하였으며 각 지점에 대하여 자연상태하의 평균갈수량을 산정하였다. 위에서 언급한 하천환경보존에 관련된 9가지 기능을 종합적으로 고려한 결과, 현재로서는 수질보전이 환경보존유량의 가장 중요한 기능으로 파악되었으며 유역에서 발생되는 오염부하량과 하천에 유입되는 오염부하량을 산정하고 이에 따른 주요 지점의 장래수질을 예측하였다. 또한 예측된 장래수질과 환경기준을 비교하여 인도교 지점의 적정회석유량을 산정하였다. 산정된 평균갈수량과 환경보존유량은 비소비성 유량이므로, 이 두 유량에서 큰 것을 택한 유량, 즉 Max. (평균갈수량, 환경보존 유량)을 하천유지유량으로 산정 제시하였다. 이 유량에 하류의 유수점용을 위하여 필요한 양, 즉 소비성 유량인이 수유량을 더하면 하천관리의 기준이 되는 하천관리유량을 설정할 수 있다. 본 연구결과는 한강뿐만 아니라 그 외의 주요 하천에 대해 체계적인 하천 관리를 수행하는데 기본 자료로서 크게 이바지 할 것으로 기대된다.
Chungcheongnam-do has been measuring the flow rate and water quality of streams in the province once a month since 2011 in order to water environment policies. Based on the results, after evaluating the coefficient of variation and the tendency of the water quality trend by using the Mann-Kendall test and Sen's Slope for each stream, the streams subject to priority introduction of Total Pollution Load Management at Tributaries were selected through the Stream Grouping Method. The water quality trend analysis results for 125 streams using the Mann-Kendall test and Sen's Slope were evaluated as streams showing a tendency of deteriorating water quality Biochemical oxygen demand (BOD): 13 streams, Total Phosphorus (T-P): 16 streams). Streams with deteriorating water quality were classified into A-D groups using the Stream Grouping Method. Group A, which has a high flow rate and high water quality, is a stream that requires priority management, and was selected as a stream for introduction of Total Pollution Load Management at Tributaries. There are 7 streams that need to be introduced into the BOD category, and there are 7 streams that need to be introduced into the T-P category. In this study, based on flow and water quality monitoring data accumulated over a long period of time (2011-2022), statistical techniques are used to select watersheds in which water quality is deteriorating. Accordingly, it is expected that it will be useful in establishing a water quality improvement plan in the future.
SWAT model was applied for the Nakdong River Basin to characterize water quality variability and assess the feasibility of using the load duration curve to water quality management. The basin was divided into 67 sub-basins considering various watershed environment, and rainfall runoff and pollutant loading were simulated based on 6 year measurements of meteo-hydrological data, discharge data of treatment plants, and water quality data (SS, T-N and T-P). The results demonstrate that non-point source loads during wet season increase by 80 ~ 95% of total loads. Although the rate of water flow governs the amount of SS that is transported to the main streams, nutrient concentrations are highly elevated during dry season by being concentrated. This phenomenon is more pronounced in the lower basin, receiving large amounts of urban point source discharges such as treated sewages. Also, the load duration curves (LDC) demonstrate dominant source problems based on the load exceedances, showing that SS concentrations are associated with the rainy season and nutrients, such as T-P, may be more concentrated at low flow and more diluted at higher flow. Overall, the LDC method could be used conveniently to assess watershed characteristics and pollutant loads in watershed scale.
5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.
We analyzed the variations of water quality with flow regime alterations to determine the characteristics of the stream where the stream management is considerably difficult due to the high variability of the flow rates. In this study, both flow rates and water qualities were monitored at the tributaries, 34 in count, of both Geum River and Sabgyo Lake Basins. The variation of water qualities were divided into 2 types, based on their stream flow rates, known as Type I and Type II. If the water quality of a stream increases during low flow rate periods compared with high flow rate periods, it is classified as Type I; if the water quality of the stream increases during high flow rate periods compared with low flow rate periods, it falls under Type II. The analysis for the variations of water qualities, of all 43 basins, resulted to 24 basins under Type I and Nineteen 19 basins under Type II. The variations of water qualities were analyzed first by using Regression Analysis followed by Statistical Analysis. The average slope of the variations of water qualities and the slope of the standard deviations were 0.00135 and 0.00477, respectively. The Probability Distributions of both Type I and Type II basins were 61.1% and 38.9%, respectively. The basin having a probability distribution of 61.1% and is also known as Type I, increases during periods of low flow rates, due to the presence of point sources. Therefore, the basin should be enforced with stream management. Before the stream management can be implemented in all streams falling under Type II, the sources of contaminants should first be estimated. These contaminants can be classified into two parts, the first is Point source pollution and the second is Non-point source pollution, where the Non-Point source pollution can be sub-divided into two types, with storm runoff and without storm runoff.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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