For effective watershed management, it is very important to select the tributaries through selection and concentration of targeted tributary catchments for improving water quality within the limited financial conditions. This study introduced the selection and diagnosis procedure of tributary catchments for improving water quality at Chungcheongnam-do based on water quality and flowrate monitoring, stream grouping method. The tributaries with high value of water quality and flowrate were selected for improving water quality according to stream grouping method. The diagnosis of selected tributaries for improving water quality was performed with analysis of the pollution load (generated, discharged, delivered) and point source discharged pollution load density. The plans for improving water quality of tributaries were suggested thorough various diagnosis of tributary catchments. For improving water quality of tributaries in Chungcheongnam-do, the tributary catchments in the Dangjin, Asan, Yesan, Cheonan, Hongseong area should be preferentially considered. The water quality improving plans for those tributary catchments, in accordance with the reduction of sources of pollution by population and livestock, should be established.
The grouping analysis is a method guided by the Korea Radioactive Waste Agency for efficient analysis of radioactive waste for disposal. In this study, experiments to verify the adequacy of grouping analysis were conducted with radioactive soil, concrete, and dry active waste in similar environments. First, analysis results of the major radionuclide concentrations in individual waste samples were reviewed to evaluate whether wastes from similar environments correspond to a single waste stream. As a result, the soil and concrete waste were identified as a single waste stream because the distribution range of radionuclide concentrations was "within a factor of 10", the range that meet the criterion of the U.S. Nuclear Regulatory Commission for a single waste stream. On the other hand, the dry active waste was judged to correspond to distinct waste streams. Second, after analyzing the composite samples prepared by grouping the individual samples, the population means of the values of "composite sample analysis results/individual sample analysis results" were estimated at a 95% confidence level. The results showed that all evaluation values for soil and concrete waste were within the set reference values (0.1-10) when five-package and ten-package grouping analyses were conducted, verifying the adequacy of the grouping analysis.
River-water quality has been greatly improved during past several decades with the extraordinary expansion for the wastewater treatment capacities by the government. Research aims to select the priority restoration streams based on the chronicle data for tributaries in Geumgang watershed as the main stream area in the Chungchungnamdo province. The quality of BOD, phosphorus and percent of sewered population on 15 branch streams were compared by the grouping methods. The results of group D streams by category I that exceed 3.0 mg/L for BOD and 0.1 mg/L for phosphorus were Seuksung, Ganggyung and Bangchuk stream. The results of group D streams by category II that exceed 3.0 mg/L for BOD and less than 63.5 % of average percent of sewered population were Ganggyung, Gilsan, Bangchuk and Seuksung stream. The final results of selected streams drawn by the chronicle data which exceeded the standard quality and lower than the average percent of sewered population were Seoksung, Gangeyung and Bangchuk stream. The pollution of rivers in the down streams were more serious than in the upper streams. Their watersheds have to be improved river water quality, especially to extend sewer systems as well as wastewater treatment facilities.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.32
no.8
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pp.802-808
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2010
This study was carried out to apply the method of priority order selection for water quality improvement of watershed. The monitoring of flow and water quality, grouping branch streams and discharge load density were estimated on 18 branch streams located in middle and lower area of Geum River, Chungcheongnam-do. Based on average BOD concentration of stream at low flow, the results of the water quality analysis of stream which excess river living standard class 2 (less than BOD 3 mg/L) are Jeongancheon, Bangchukcheon, Gilsancheon, Jocheon, Seokseongcheon and Ganggyeongcheon. As a result of grouping stream, stream that have more than $10\;m^3/min$ of flow and more than 3.0 mg/L of average BOD concentration such as Group A are Jocheon, Seokseongcheon, Ganggyeongcheon and Jeongancheon. In Group A, stream corresponds to over than discharge load density as of 10 BOD kg/$day{\cdot}km^2$ is Jocheon, Seokseongcheon and Ganggyeongcheon. In view of the selected results to improve water quality basin through monitoring of flow and water quality, grouping stream, and estimation of discharge load density, Jocheon in Yeongi, Seokseongcheon located on the border of Buyeo and Nonsan, Ganggyeongcheon on Nonsan such as stream basin were urgent to improve water quality.
Jeongho Choi;Hongsu Kim;Byunguk Cho;Sanghyun Park;Mukyu Lee;Byeonggu Lee;Uram Kang
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.39
no.5
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pp.377-389
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2023
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.
Apache Storm is a representative real-time distributed processing system, which is able to process data streams quickly over distributed servers. Storm currently provides several stream grouping methods to distribute data traffic to multiple servers. Among them, the shuffle grouping may cause a processing delay problem and the local-or-shuffle grouping used to solve the problem may cause the problem of concentrating the traffic on a specific node. In this paper, we propose the locality-aware grouping to solve the problems that may arise in the existing Storm grouping methods. Experimental results show that the proposed locality-aware grouping is considerably superior to the existing shuffle grouping and the local-or-shuffle grouping. These results show that the new grouping is an excellent approach considering both the locality and load balancing which are limitations of the existing Storm.
A variety of sensors is widely used these days, and it has become much easier to acquire spatial big data streams from various sources. Since spatial data streams have inherently skewed and dynamically changing distributions, the system must effectively distribute the load among workers. Previous studies to solve this load imbalance problem are not directly applicable to processing spatial data. In this research, we propose Adaptive Spatial Key Grouping (ASKG). The main idea of ASKG is, by utilizing the previous distribution of the data streams, to adaptively suggest a new grouping scheme that evenly distributes the future load among workers. We evaluate the validity of the proposed algorithm in various environments, by conducting an experiment with real datasets while varying the number of workers, input rate, and processing overhead. Compared to two other alternative algorithms, ASKG improves the system performance in terms of load imbalance, throughput, and latency.
The "Master Plan for the Revitalization of Water in the Nakdong River" is designed for the fundamental improvement of water quality in the Nakdong River. The water quality and flow of the Nakdong River system tributaries was monitored in this study. Among the living environmental standard parameters of 195 rivers, BOD (Biochemical oxygen demand), T-P (Total phosphorus) and TOC (Total organic carbon) were assessed to analyze the water quality from 2012 to 2019. We examined the role of TOC. It was found that 12 rivers exceeded the water quality of the second grade (3.0 mg/L BOD standard, 0.1 mg/L T-P standard, 4.0 mg/L TOC standard) based on BOD and T-P concentrations: the Gumi stream, Gisegok stream, Yongha stream, Yongho stream, Changnyeong stream, Gajwa stream, Gwangok stream, Yeongsan stream, Toerae stream, Hwapo stream, Sangnam stream and Hogye stream. These rivers require strategies to improve the quality of the Nakdong River. Based on the ongoing project, it is possible to supplement the "Master Plan for the Revitalization of Water in the Nakdong River" and manage it after verifying it as a component of people's life and therefore used to establish water quality control measures.
A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. Due to the characteristics of a data stream, it is impossible to save all the data elements of a data stream. Therefore it is necessary to define a new synopsis structure to store the summary information of a data stream. For this purpose, this paper proposes a cuboid prefix tree that can be effectively employed in evaluating an iceberg query over data streams. A cuboid prefix tree only stores those itemsets that consist of grouping attributes used in GROUP BY query. In addition, a cuboid prefix tree can compute multiple iceberg queries simultaneously by sharing their common sub-expressions. A cuboid prefix tree evaluates an iceberg query over an infinitely generated data stream while efficiently reducing memory usage and processing time, which is verified by a series of experiments.
Jung, Kang-Young;Kim, Gyeong-Hoon;Lee, Jae-Woon;Lee, In Jung;Yoon, Jong-Su;Lee, Kyung-Lak;Im, Tae-Hyo
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.29
no.4
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pp.514-522
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2013
The major 24 tributaries in Nam-River mid-watershed were monitored for discharge and water quality in order to understand the characteristics of the watershed and to select the tributary catchment for improving water quality. According to the analytical results of discharge and water quality monitoring data of 24 tributaries, the mean value of discharge below $0.1m^3/s$ was 62.5% among the monitored tributaries and it mostly exceeded the water quality standards of Nam-river mid-watershed ($BOD_5$ = 3 mg/L, T-P = 0.1 mg/L over). According to the stream grouping method and the water quality delivery load density ($kg/day/km^2$) based on the results of tributary discharge and water quality monitoring, the tributary watersheds for improving the water quality were selected. In the Nam-River mid-watershed, tributaries in the GaJwaCheon, HaChonCheon catchment (Group D, $BOD_5$ = 3 mg/L over) and in the UirYeongCheon, SeokGyoCheon catchment (Group A, T-P = 0.1 mg/L over), which have a small flow (and/or large flow) and a high concentrations of water pollutants. The various water quality improving scheme for tributaries, in accordance with the reduction of potential point source pollution by living sewage and livestock wastewater, should be established and implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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