• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.130-136
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• 2016

본 논문에서 제안하는 실시간 해양 이상조류 모니터링 시스템은 직접적으로 적 녹조의 주원인인 플랑크톤을 감지하는 것이 아니라 적조의 동물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 산소 감소를 체크하고, 녹조의 식물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 질소 감소를 측정한다. 각각의 특성 체크 및 간접적 요소인 수중 내외의 온도, 조도 센서를 이용하여 실시간 감시하는 모듈을 만들고 모듈은 특정 주기에 맞게 신호를 서버로 전송하여 데이터베이스를 형성하고, 이렇게 수집된 데이터는 해양수산청 적 녹조 기준 데이터와 비교 하여 분석하여 알맞은 형태의 정보로 가공한 뒤 사용자에게 정보를 시각화 하여 제공한다. 기존의 광역적 감지 및 감시 시스템이 아닌 지역적 특성을 갖게 되는, 어업을 하지 않는 시간에도 빠르게 대처 가능한 개인사업 맞춤형 양식장 적 녹조 감시 시스템을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.293-303
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• 2008

저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제8권2호
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• pp.53-59
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• 2005

연안환경요소를 효과적으로 모니터링하기 위하여 모델링 결과와 관측결과를 통합하여 제공하는 연안환경정보 제공 시스템이 개발되었다. 개발된 시스템은 실시간 관측 자료를 관리하기 위한 모니터링 모듈, 환경요소를 수치모의할 수 있는 모델링 모듈, 그리고 모니터링과 모델링된 결과를 그래픽으로 볼 수 있는 후처리 모듈로 구성되어 있다. 시스템 개발의 목적은 사용자가 쉽고, 편리하게 연안 환경요소에 대한 정보를 관찰할 수 있도록 하기 위한 것이다. 개발된 시스템을 활용하면, 연안환경요소에 대한 신속한 평가, 빠른 모니터링이 가능하여, 궁극적으로 환경오염과 자연재해로 인한 피해를 최소화할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5115-5122
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• 2013

본 논문은 급경사지(산사태 및 사면붕괴, 축대 등)붕괴 등으로 인하여 많은 생명과 재산피해 방지를 목적으로 붕괴 위험성을 감지하고 신속히 대응을 할 수 있도록 하기 위하여 u-IT기반의 급경사지 붕괴예측 감시용 실시간 모니터링 시스템을 개발하였다. 급경사지붕괴 감시에 중요한 계측기로서 강우량 계측기, 간극수압 계측기, 지표변위 계측기, 지중경사 계측기, 함수비계측기, 영상분석 계측기 등을 선정하고 테스트베드에 적용하였다. 각 계측기의 신뢰성 검증에 필요한 동작기능 및 성능확인은 현장에 설치된 계측기 별로 실험을 통하여 확인하였다. 본 연구에서 개발한 급경사지붕괴 감지를 위한 USN기반의 실시간 급경사지 모니터링 시스템을 급경사지 붕괴감지뿐만 아니라 도로변 절개사면과 암반사면 등에 상시계측을 통하여 붕괴위험 예측에도 적용할 수 있으므로 인명피해와 재산피해를 최소할 수 있을 것으로 판단되며, 이 시스템은 본 연구의 시범적용 결과를 바탕으로 급경사지 전역에 확산될 계획에 있다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제2권4호
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• pp.69-75
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• 2002

본 연구에서는 하천수질자료를 현장계측하고 무선으로 실시간 전송하여, GIS 상에서 자료를 분석하여 하천수질의 이상을 신속, 정확하게 파악하여 하천의 수질관리를 효율적으로 관리할 수 있는 GIS에 기반한 하천수질 관리시스템을 개발하였다. 시스템을 성능을 테스트할 목적으로 한강의 제1지류인 탄천을 시범유역으로 선정하여 개발된 시스템을 테스트하였다. 하천관리시스템은 크게 GPS 수신기가 탑재된 무선 실시간 계측시스템, 서버컴퓨터, GIS 시스템의 세 부분으로 나뉘어지며 각각의 시스템을 통합, 연계하여 최종 시스템을 개발하였다. 개발된 하천관리시스템을 시험유역에 적용한 결과 탄천 수질자료의 측정이 실시간으로 이루어짐과 동시에 서버컴퓨터에 저장되는 자료를 GIS 시스템 상에서 즉시 표출하고 가공할 있게 됨으로서 하천 수질을 실시간으로 관리할 수 있는 가능성을 제고하였으며 수질오염확산예측 및 수질방재등의 목적으로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제47권5호
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• pp.313-318
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• 2014

The remote monitoring system of water salinity was assessed in Wando reclaimed land lake during a farming season in 2009. Increasing of water salinity in this lake used to bring about salt damage on rice plant occasionally. At the early stage of the rice growing period, rice growth was not damaged due to enough rainfall with more than 120 mm from the mid-May to the first ten days of June. Data collection using on-site water salinity measuring sensors every 2 hours and real-time transmission in system were carried out for the experiment. We compared the transmitted values from the sensor system with water sample values collected and analyzed by a local technical office. Salt concentrations measured by sensor in real-time monitoring system were available data. The regression equation between rainfall and water salinity was presented as (water salinity after rainfall) = $0.621{\times}$(water salinity before rainfall)${\times}exp(-0.0139{\times}rainfall)$, ($r^2=0.579$, p<0.01). It is suggested that the system is useful for stable farming in the area where farmer use water in reclaimed lakes as an irrigation source.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.280-287
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• 2022

An open rack vaporizer is a facility that vaporizes liquefied natural gas using sea water. When a vaporization efficiency of the open rack vaporizer decreases, liquefied natural gas can leak, which can cause great damage to the facility. Operators have to monitor the operation state of the facility in real-time to prevent the accident. However, operators have visited the site and have checked the state by looking at the value of sensors installed in the open rack vaporizer through indicators. For the safe operation of the open rack vaporizer, a monitoring system is needed to monitor the operation state of the open rack vaporizer in real-time without the need for operators to visit the site. In this paper, we developed a long term evolution based monitoring system to monitor the operation state of the open rack vaporizer. The developed system can monitor the real-time operation state of the open rack vaporizer at a control center far from the facility. For the system development, data transmission infrastructure using long term evolution was built. Afterwards a software was developed to monitor the operation state of the open rack vaporizer in real-time using the transmitted data. Finally, performance evaluation was conducted to confirm that the developed system operated successfully without data transmission delay or data missing.

• Agribusiness and Information Management
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• 제9권1호
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• pp.18-22
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• 2017

It takes lots of time and labor if a worker have to measure the water quality at a certain but designated time every day in an un-automated aqua farm. In addition, if the equipment is soaked in the sea water consistently, it will be contaminated by diverse floating matters and barnacles, and it often becomes mal-functional within 2~3 months. Therefore, we need to develop a system with which the sensed data could be checked in real time and operated automatically, while preventing the contamination of the sensor, a crucial component for water quality measuring equipment, as much as possible, and increasing the replacement cycle. We have developed a non-cleaning water quality measuring equipment and its software which are used in the fishery household of offshore aqua farms. By providing the workers with a mobile application which has a function of monitoring the water quality in real time, they can check the situation directly without going to the fishery household.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.46-63
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• 2024

One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.

• 상하수도학회지
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• 제19권6호
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• pp.738-748
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• 2005

Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.