• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1184-1188
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• 2005

The impacts of turbidity flow induced by summer rainfall events on water supply, aquatic ecosystems, and socioeconomics are significant and major concerns in most of reservoirs operations. As a decision support tool, the real-time turbidity flow monitoring and modeling system RTMMS is under development using a laterally integrated two-dimensional (2D) hydrodynamic and water quality model. The objectives of this paper is to present the preliminary field observation results on the characteristics of rainfall-induced turbidity flows and their density flow regimes, and the model performance in replicating the fate and transport of turbidity plume in a reservoir. The rainfall-induced turbidity flows caused significant drop of river water temperature by 5 to $10^{\circ}C$ and resulted in density differences of 1.2 to $2.6kg/m^3$ between inflow water and ambient reservoir water, which consequently led development of density flows such as plunge flow and interflow in the reservoir. The 2D model was set up for the reservoir. and applied to simulate the temperature stratification, density flow regimes, and temporal and spatial turbidity distributions during flood season of 2004 After intensive refinements on grid resolutions , the model showed efficient and satisfactory performance in simulating the observed reservoir thermal stratification and turbidity profiles that all are essentially required to enhance the performance of RTMMS.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.41-47
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• 2023

오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.1-12
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• 2019

본 연구에서는 물벼룩 감시장치를 이용하여 생태독성 기준 1 TU(Toxic Unit)에 해당하는 물벼룩 감시장치의 TI(Toxic Index)값을 설정하고 NOEC와 $EC_{50}$에서 물벼룩 감시장치를 운영하였을 때 적절히 경보가 발령되어 실시간 생태독성 평가가 가능한 지 타진하였다. 연구목적을 위해 국 내외 관련 자료를 조사하여 선행연구를 하였고 인공 하천수를 대상으로 먹는물 수질감시항목에서 권고하는 59개 유해물질 중 6개(As, Hg, Cr, Diazinon, Dioxane, Phenol) 물질을 채택하여 지수식과 유수식 그리고 정도관리 시험을 실시하였다. 시험결과 NOEC 유수식 시험에서 Diazinon을 제외한 다른 물질들은 TI가 양호단계로 나타났고 $EC_{50}$ Spiking test에서 1 TU 이상과 1 TU 이하를 구분하여 TI는 TU에 상응하게 경보를 발령했다. 본 연구결과는 생태독성관리제도의 보완점을 생각하고 효율적인 관리체계로의 전환을 요구하는 하나의 메시지가 된다.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2075-2083
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• 2016

The real time IAQ (Indoor Air Quality) management is very important for large buildings and underground facilities such as subways because poor IAQ is immediately harmful to human health. Such IAQ management requires monitoring, prediction and control in an integrated and real time manner. In this paper, we present three PM10 hourly prediction models for such realtime IAQ management as both Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Network (ANN) models. Both MLR and ANN models show good performances between 0.76 and 0.88 with respect to R (correlation coefficient) between the measured and predicted values, but the MLR models outperform the corresponding ANN models with respect to RMSE (root mean square error).

• 한국습지학회지
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• 제8권1호
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• pp.59-71
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• 2006

본 연구에서는 하천흐름에 대한 물리적인 특성을 반영한 수질해석을 실시할 수 있는 하천관리시스템을 개발하였다. 횡성댐 상류 계천유역에 시험유역을 선정하여 수문관측과 수질관측을 실시할 수 있는 체계를 구축하였으며, 현재까지 지속적인 관측을 통해 자료를 축적하고 있다. 대상구간에 대한 수리해석모형과 수질해석모형을 구축하고, 과거 홍수사상과 수질관측자료들을 이용하여 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 대상구간에 ArcView를 이용한 GUI를 구축함으로써 횡성호의 수질감시 및 수질관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.883-890
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• 2010

수질오염의 요인인 불법 오물 투기는 사회적 이슈로 대두되고 있고 관련 감독기관이 해결해야 할 문제들 중의 하나이다. 따라서 불법 오물 투기를 막는 체계적인 관리, 감독이 시급한 상황이다. 이를 위해 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 자동측정기를 하천에 설치하고 있다. 본 논문에서는 수질 자동측정기로부터 발생하는 실시간 데이터를 감시하여 이상점을 탐지하게 하는 수질 감시 알고리즘을 제안한다. 특히 수질 자동 측정기로서 흔히 사용되는 화학적 산소요구량 자동측정 장치기를 위한 수질 감시 알고리즘을 개발한다. 본 논문의 수질 감시 알고리즘은 기본적으로 시계열 간섭모형을 활용한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권4_2호
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• pp.1001-1007
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• 2024

Recent deep learning algorithms for object detection in real-time play a crucial role in various applications such as autonomous driving, traffic monitoring, health care, and water quality monitoring. The size of small objects, in particular, significantly impacts the accuracy of detection models. However, data containing small objects can lead to underfitting issues in models. Therefore, this study developed a deep learning model capable of quickly detecting small objects to provide more accurate predictions. The RE-SOD (Residual block based Small Object Detector) developed in this research enhances the detection performance for small objects by using RGB separation preprocessing and residual blocks. The model achieved an accuracy of 1.0 in image classification and an mAP50-95 score of 0.944 in object detection. The performance of this model was validated by comparing it with real-time detection models such as YOLOv5, YOLOv7, and YOLOv8.

• 센서학회지
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• 제5권3호
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• pp.75-85
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• 1996

본 논문에서는 실시간으로 수질을 감시하기 위한 온라인 감시시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 중앙 감시 제어부, 데이타 수집기 및 단위 오염 성분 측정기들로 구성되며, 이들을 계층적인 구조로 체계적으로 결합시켜 융통성과 확장성을 가지도록하여 효율적인 데이타 수집 및 관리가 이루어지도록 하였다. 또한 수질측정의 기본이 되는 물의 염도, 전기전도도, 온도, 용존산소량 및 대장균 측정기를 원격 무인 측정이 가능하도록 설계 제작하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권2호
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• pp.75-84
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• 2016

Purpose: In-situ water quality monitoring based on ion-selective electrodes (ISEs) is a promising technique because ISEs can be used directly in the medium to be tested, have a compact size, and are inexpensive. However, signal drift can be a major concern with on-line management systems because continuous immersion of the ISEs in water causes electrode degradation, affecting the stability, repeatability, and selectivity over time. In this study, a computer-based nitrate monitoring system including automatic electrode rinsing and calibration was developed to measure the nitrate concentration in water samples in real-time. Methods: The capabilities of two different types of poly(vinyl chloride) membrane-based ISEs, an electrode with a liquid filling and a carbon paste-based solid state electrode, were used in the monitoring system and evaluated on their sensitivities, selectivities, and durabilities. A feasibility test for the continuous detection of nitrate ions in water using the developed system was conducted using water samples obtained from various water sources. Results: Both prepared ISEs were capable of detecting low concentrations of nitrate in solution, i.e., 0.7 mg/L $NO_3-N$. Furthermore, the electrodes have the same order of selectivity for nitrate: $NO_3{^-}{\gg}HCO_3{^-}$ > $Cl^-$ > $H_2PO_4{^-}$ > $SO{_4}^{2-}$, and maintain their sensitivity by > 40 mV/decade over a period of 90 days. Conclusions: The use of an automated ISE-based nitrate measurement system that includes automatic electrode rinsing and two-point normalization proved to be feasible in measuring $NO_3-N$ in water samples obtained from different water sources. A one-to-one relationship between the levels of $NO_3-N$ measured with the ISEs and standard analytical instruments was obtained.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.485-494
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• 2005

유량과 수질의 관계를 분석하는 것은 매우 중요하다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 이러한 지점에서는 보다 정확한 유량 산정과 이를 활용한 예측 프로그램이나 시스템이 요구된다. 이번 연구에서는 미계측 지점인 평창강 수질자동측정망 지점에 유량예측 신경망 모형을 적용하고, 적용성을 검토하기 위해 WMS 모형의 모의결과와 비교하였다. WMS 모형은 첨두유량이 작고, 수문곡선이 단조로운 사상에 적합한 것으로 나타났다. 신경망 모형의 유출량 예측값은 비유량과 WMS 모형의 모의값에 근사하였으며, 미계측 지점에서의 유출량 변화성향을 잘 반영하는 것으로 나타났다.