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.
건설 공정계획을 수립함에 있어 시뮬레이션의 제한적인 활용은 시뮬레이션 관련 데이터의 수집과 모델 구축의 어려움에 그 원인을 두고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 관련 데이터 수집과 분석을 통하여 건설 장비 운영 특성 데이터 축적과 데이터 분포 특성 분석 방법론을 제시하였다. 실제 현장에서 측정한 건설 장비 운영 데이터를 확률 통계적 기법을 적용하여 데이터의 분포 특성을 분석하였으며, 이러한 데이터 축적 및 데이터베이스(DB)화는 시뮬레이션 입력 데이터의 지원과 건설 장비 운영 계획에 다시 사용되어 건설 관련 정보의 효율적 활용이 가능하다.
Data hiding is one of protective methods that can authenticate the completeness of digital information and protect intelligent property rights and copyright through secret communications. In this paper, we propose a data hiding method using pixel-value modular operation that has a high capacity while maintaining a good visual quality. The proposed method can embed secret data on the every pixel of a cover image by modular operation. The experiment results demonstrate that the proposed method has a high capacity and good visual quality where the embedding capacity is 91,138 bytes, the PSNR is 47.94dB, and the Q index is 0.968.
Die Factory follows typical order adaptive manufacturing, and delaying delivery affects directly product development of customer, Manufacturing Management System is tried to comply with the appointed date of delivery. It acquires running signal from NC milling, calculates manufacturing results, and offers the basic data to manage the operation ratio. Thus it offers Production data necessary to accomplish the objective of progress improvement for Unmanned Manufacturing. Manufacturing Management System runs on Web Environment, and is composed of electronic work order, operation ratio data acquisition and totaling module.
For effective distribution planning and operation, we need a reliable estimation of operation capacity. But it is difficult to ensure reliability due to the low accuracy of section load data, which is used as a basis in estimating the operation capacity. This paper discusses how to improve the accuracy of section load data by analyzing the existing method of estimating the section load, using statistical techniques to adjust the acquired data, and using the section load estimation algorithm to estimate the section load based on the adjusted data.
The power system state estimation and prediction are very important for operation. Because that accidents of the Power system are the cause that many devices and etc are damaged. Currently, almost every power systems have 2nd,3rd back-upsystem for prevention of accident. But prevention of accident by miss-operation, due to operator or miss data, has not acounter plan. Because, we need to estimate the power system for correcting miss data and preventing miss operation by operator. We suggest algorithm for integrity of power system network data.
Park Durk-Jong;Yang Hyung-Mo;Hyun Dae-Wan;Ahn Sang-Il;Kim Eun-Kyu
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.564-566
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2005
The relation between HPA (High Power Amplifier) and COMS (Communication Ocean Meteorological Satellite) multi-carrier is analyzed in this paper. MODAC (Meteorological and Ocean Data Application Center) has a primary mission to transmit processed data, HRIT (High Rate Information Transmission) and LRIT (Low Rate Information Transmission), which is normalized and calibrated by pre-processing. It is also replaced with the SOC (Satellite Operation Center) in emergency case and can transmit the command and ranging tones for operation of COMS. From the result of simulation with modelled HPA, it is found that the multi-carrier in one HPA can give rise to an inter-modulation which makes harmonic and spurious elements increase in-band. Under the environment of these increased parasitic elements, the degradation of multi-carrier's quality is estimated from the ratio of the amount of noise to total output power of HPA.
The optimum operation of domestic wastewater treatment plant can give influence on operational cost and future expansion in Korea where has 93 operational domestic wastewater treatment plants. Also, the study on optimum operation can reduce operation cost and budget of municipalities whom have responsibility of wastewater treatment plant operation. In this study, 9 domestic wastewater treatment plants which can represent 93 plants in Korea have been selected and operational data are gathered. The collected data are inputted to computer simulator based on IAWQ's Activated Sludge Model No.1 and optimum operation methods are developed. Also, the electric power for aeration which has large portion of overall operation cost are calculated based on design and operation conditions and these are compared. In this study, it was found that design wastewater characteristics are 1.6 times higher than those of daily maximum except for E plant and that estimation methods for design wastewater characteristics have to be improved. Based on computer simulation, we found there is no need to operate all aeration tanks due to weak influent overall power for aeration can be reduced to about 43% of design one.
분산 공간 데이터 스트림 처리에서는 분산 노드의 활용도를 높이고 고장이 발생한 경우 신속하게 시스템을 복구하기 위해 하위 노드에서 처리된 튜플에 대해 상위 노드로 데이터를 백업한다. 그러나 데이터의 유입량이 증가하고 노드의 연산 결과를 다수의 하위 노드들과 공유할 때 튜플 처리가 지연되면 상위 노드의 삭제 지연으로 인해 백업 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드들의 데이터 유입량과 하위 노드의 연산 처리율을 분석하고 적응적 업스트림 백업 방법을 적용하여 노드의 평균 부하율을 감소시키고, 노드 연산 결과의 공유에 따른 데이터 손실을 최소화하는 방법을 제안한다. 그리고 실험에서는 제안 기법을 통해 데이터 손실을 방지하고, 노드 모니터링에 소요되는 CPU 사용률을 평균 20% 감소시키는 결과를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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