This study aimed to evaluate the performance of water level classification from CCTV images in agricultural facilities such as reservoirs. Recently, the CCTV system, widely used for facility monitor or disaster detection, can automatically detect and identify people and objects from the images by developing new technologies such as a deep learning system. Accordingly, we applied the ResNet-50 deep learning system based on Convolutional Neural Network and analyzed the water level of the agricultural reservoir from CCTV images obtained from TOMS (Total Operation Management System) of the Korea Rural Community Corporation. As a result, the accuracy of water level detection was improved by excluding night and rainfall CCTV images and applying measures. For example, the error rate significantly decreased from 24.39 % to 1.43 % in the Bakseok reservoir. We believe that the utilization of CCTVs should be further improved when calculating the amount of water supply and establishing a supply plan according to the integrated water management policy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.146-150
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2023
In areas where water is scarce, water management is critical. This has an impact on agriculture, as a significant amount of water is used for that purpose. Electronic measurement equipment are essential for regulating and storing soil data. As a result, research has been conducted to manage water usage in the irrigation process. Many equipment for managing soil fertility systems are extremely expensive, making this type of system unaffordable for small farmers. These soil fertility control systems are simple to implement because to recent improvements in IoT technology. The goal of this project is to develop a new methodology for smart irrigation systems. The parameters required to maintain water amount and quality, soil properties, and weather conditions are determined by this IoT-based Smart irrigation System. The system also assists in sending warning signals to the consumer when an error occurs in determining the percentage of moisture in the soil specified for the crop, as well as an alert message when the fertility of the soil changes, since many workers, particularly in big projects, find it extremely difficult to check the soil on a daily basis and operate agricultural devices such as sprinkler and soil fertilizing devices.
최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
This study shows the first output of the three-year project (2021-2023) to develop a Smart Water City (SWC) Global Standard and Certification Scheme ley by K-water, International Water Resources Association (IWRA) and Asia Water Council (AWC). There are three major parts in the first year. In Part 1, it investigates the essential features of cities today and details the water challenges currently faced and likely to be confronted in the future. It also investigates the functions that water fulfills in the urban environment, and how ICTs can contribute to improving those functions by each Urban Water Cycle. A definition of a Smart Water City is proposed following a discussion on the meaning of "smart development". This part of the report also presents different city cases from countries around the world to illustrate the urban water challenges and the technological and non-technological solutions that cities have put in place, including national and/or local policies and strategies. In Part 2, it defines what global standards indicators and certification schemes are and identifies their characteristics. Especially, it analyses in detail eight relevant standards and certification schemes measuring sustainable development and/or water resources management in urban settings. Standards elaborated by international organizations are distinguished from those developed by the private sector, non-governmental organizations, and by academia. Finally, this study suggests the right direction to develop SWC global standard frameworks and certification schemes. And then, it shows the main tasks for the Stage 2 (second year) project. Basically, the framework for a future SWC standard (consisting three main pillars: Technical, Governance and Prospective pillars) will be fully defined in Stage 2.
본 연구에서는 도시하천관리를 위한 다양한 분석 및 평가 모델들과 데이터 수집 모듈을 적용한 연계플랫폼을 개발하였다. 연계플랫폼에 적용된 모듈은 데이터 수집 및 제공 모듈, 홍수분석 모듈, 하천 평가 모듈 그리고 제방 붕괴 시뮬레이션 모듈로 효과적인 도시하천 관리를 위하여 선별하여 적용하였다. 연계플랫폼은 분석과 평가 모듈에 적용하기 위한 데이터를 다양한 기관으로부터 수집하여 전처리 과정을 통해 정제하여 저장한다. 저장된 데이터는 각 모듈의 입력자료로 가공하여 사용되며, 플랫폼을 통해 Open API로도 제공된다. 홍수분석 모듈은 도시 내부 및 하천에서 발생하는 홍수를 분석하여 대비할 수 있도록 제공되며, 하천 평가 모듈은 다방면으로 하천을 평가하여 하천 계획수립 및 관리에 이용된다. 제방 붕괴 시뮬레이션 모듈은 가상의 붕괴 상황에 대한 분석을 통해 제방 붕괴로 인해 발생 가능한 피해영역을 도출하여 대비책을 세우는 데 이용될 수 있다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1001-1008
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2022
As a part of the Smart Cities Mission, the Government of India in 2015 embarked upon the development of 100 existing cities as smart cities. In this study, the authors selected Ahmedabad city as the smart city development in India and presented project-level elements of the city based on the secondary data availability. At first, the authors focused on peer-reviewed articles, policy documents, and technical reports. Next, the authors collected the secondary data of project-level elements of the Ahmedabad city from the years 2015 to 2019. The findings show no significant improvement in the sewage system and waste collection as compared to the level of investment made in these sectors. The study showed that the water supply system outperformed revenue generation based on the government investment made in that sector. As a lesson learned, these findings indicate that significant improvement should be addressed in sewage management and waste collection. These study findings could help government officials, investors, developers, and city planners in making the appropriate decision before and during smart city execution. The lesson learned from this study could be used as a reference to improve revenue during the future smart city implication.
Sumaiya Islam;Md Nasim Reza;Shahriar Ahmed;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Heetae Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.883-902
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2023
Water is critical to the health and productivity of fruit trees. Efficient monitoring of water stress is essential for optimizing irrigation practices and ensuring sustainable fruit production. Short-range sensing can be reliable, rapid, inexpensive, and used for applications based on well-developed and validated algorithms. This paper reviews the recent advancement in fruit tree water stress detection via short-range sensing, which can be used for irrigation scheduling in orchards. Thermal imagery, near-infrared, and shortwave infrared methods are widely used for crop water stress detection. This review also presents research demonstrating the efficacy of short-range sensing in detecting water stress indicators in different fruit tree species. These indicators include changes in leaf temperature, stomatal conductance, chlorophyll content, and canopy reflectance. Short-range sensing enables precision irrigation strategies by utilizing real-time data to customize water applications for individual fruit trees or specific orchard areas. This approach leads to benefits, such as water conservation, optimized resource utilization, and improved fruit quality and yield. Short-range sensing shows great promise for potentially changing water stress monitoring in fruit trees. It could become a useful tool for effective fruit tree water stress management through continued research and development.
Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.
우리가 일상적으로 마시는 수돗물의 경우 수질의 오염에 대한 시민들의 불신은 매우 높은 편이다. 또한 수돗물의 수질오염사고는 예측이 어렵고 그 위험이 커서 실시간 모니터링과 관리가 필요하다. 따라서 사물인터넷을 이용한 실시간 수질 모니터링의 도입이 필요한 분야라 할 수 있다. 잔류염소는 다른 소독제보다 잔류성 및 경제성이 우수하고 잔류효과 확인이 쉬워 상수도에서 주로 소독 지표로 활용되는데 수돗물의 안전성을 확보하는 차원에서 사물인터넷기술을 이용하여 실시간으로 감시가 가능하다. 본 연구에서는 전류법 센서를 이용하여 실시간 수질 모니터링을 위한 스마트 디바이스를 개발하고 그 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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