In water treatment plants supplying potable water, the management of chlorine concentration in water treatment processes involving pre-chlorination or intermediate chlorination requires process control. To address this, research has been conducted on water quality prediction techniques utilizing AI technology. This study developed an AI-based predictive model for automating the process control of chlorine disinfection, targeting the prediction of residual chlorine concentration downstream of sedimentation basins in water treatment processes. The AI-based model, which learns from past water quality observation data to predict future water quality, offers a simpler and more efficient approach compared to complex physicochemical and biological water quality models. The model was tested by predicting the residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basins at Plant, using multiple regression models and AI-based models like Random Forest and LSTM, and the results were compared. For optimal prediction of residual chlorine concentration, the input-output structure of the AI model included the residual chlorine concentration upstream of the sedimentation basin, turbidity, pH, water temperature, electrical conductivity, inflow of raw water, alkalinity, NH3, etc. as independent variables, and the desired residual chlorine concentration of the effluent from the sedimentation basin as the dependent variable. The independent variables were selected from observable data at the water treatment plant, which are influential on the residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basin. The analysis showed that, for Plant, the model based on Random Forest had the lowest error compared to multiple regression models, neural network models, model trees, and other Random Forest models. The optimal predicted residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basin presented in this study is expected to enable real-time control of chlorine dosing in previous treatment stages, thereby enhancing water treatment efficiency and reducing chemical costs.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.28
no.1
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pp.22-38
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2012
Adaptation of climate change is necessary to avoid unexpected impacts of climate change caused by human activities. Vulnerability refers to the degree to which system cannot cope with impacts of climate change, encompassing physical, social and economic aspects. Therefore the quantification of climate change impacts and its vulnerability is needed to identify vulnerable regions and to setup the proper strategies for adaptation. In this study, climate change vulnerability is defined as a function of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Also, we identified regions vulnerable to ozone due to climate change in Korea using developed proxy variables of vulnerability of regional level. 18 proxy variables are selected through delphi survey to assess vulnerability over human health sector for ozone concentration change due to climate change. Also, we estimate the weighting score of proxy variables from delphi survey. The results showed that the local regions with higher vulnerability index in the sector of human health are Seoul and Daegu, whereas regions with lower one are Jeollanam-do, Gyeonggi-do, Gwangju, Busan, Daejeon, and Gangwon-do. The regions of high level vulnerability are mainly caused by their high ozone exposure. We also assessed future vulnerability according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2, A1FI, A1T, A1B, B2, and B1 scenarios in 2020s, 2050s and 2100s. The results showed that vulnerability increased in all scenarios due to increased ozone concentrations. Especially vulnerability index is increased by approximately 2 times in A1FI scenarios in the 2020s. This study could support regionally adjusted adaptation polices and the quantitative background of policy priority as providing the information on the regional vulnerability of ozone due to climate change in Korea.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.3
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pp.21-30
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2001
This research was carried out for analyzing watershed and river topography. The method based on experience and map was mainly used, but derived data are too much to effectively analyze. Therefore some researchers have introduced computer system using GIS technique and remote sensing data. This research used GIS and remote sensing technique for classifying and analyzing watershed and river topography. Also dendrochronology method was introduced for guessing the creation times of deposits. Stream order map, sub-basin delineation map, river-bed microtopograpy were produced through this research. These results may be used in planning for Donggang conservation.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.788-791
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2008
On this study, following works have been carried out : division of Han River Basin into 24 sub basins, use of rainfall data of 151 stations to make spatial distribution of rainfall, selection of control points such as Soyanggang Dam, Chungju Dam, Chungju Release Control Dam, Heongseong Dam, Hwachun Dam, Chuncheon Dam, Uiam Dam, Cheongpyung Dam and Paldang Dam, selection of SSARR (Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation) model as a hydrologic model, preparation of input data of SSARR model, sensitivity analysis of parameter using hydrologic data of 2002. The sensitivity analysis showed that soil moisture index versus runoff percent (SMI-ROP), baseflow infiltration index versus baseflow percent (BII-BFP) and surface-subsurface separation (S-SS) parameters are higher sensitive parameters to the simulation result.
There has been an increase in the investigation of deep sea sediments with a consequent increase in the amount of energy required to undertake these investigations. The geotechnical characteristics of Ulleung Basin sediment are explored by using depressurized specimens following methane production tests carried out on pressured core samples obtained at 2,100 m water depth and 110 m below sea floor. Geotechnical index tests, X-ray diffraction, and scanning electron microscope are conducted to identify the geotechnical index parameters, clay mineralogy, chemical composition, and microstructure of the sediments. Compressibility, and elastic and electromagnetic wave parameters are investigated for two samples by using a multi sensing instrumented oedometer cell. The strength chatracteristics are obtained by the direct shear tests. The dominant clay minerals are mostly kaolinite, illite, chlorite, and calcite. The SEM shows a well-developed flocculated structure of the microfossil. Void ratio, electrical resistivity, real permittivity, conductivity, and shear wave velocity show bi-linear behavior with the effective vertical stress: as the vertical effective stress increases. The friction angle obtained by the direct shear test is about $21^{\circ}$, which is similar to the value observed in the Ulleung Basin sediments. This study shows that the understanding of the behavior acting on the diatomaceous marine sediment is important because it often maintains the useful energy resources such as gas hydrate and so will be the new engineering field in the next generation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.404-411
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2019
In this study, the HEC-HMS was applied to determine rainfall-runoff processes for the Gokgyuchun basin. Several sub-basins have large-scale reservoirs for agricultural needs and they store large amounts of initial runoff. Three infiltration methods were implemented to reflect the effect of initial loss by reservoirs: 'SCS-CN'(Scheme I), 'SCS-CN' with simple surface method(Scheme II), and 'Initial and Constant rate'(Scheme III). Modeling processes include incorporating three different methods for loss due to infiltration, Clark's UH model for transformation, exponential recession model for baseflow, and Muskingum model for channel routing. The parameters were calibrated using an optimization technique with trial and error method. Performance measures, such as NSE, RAR, and PBIAS, were adopted to aid in the calibration processes. The model performance for those methods was evaluated at Gangcheong station, which is the outlet of study site. Good accuracy in predicting runoff volume and peak flow, and peak time was obtained using the Scheme II and III, considering the initial loss, whereas Scheme I showed low reliability for storms. Scheme III did not show good matches between observed and simulated values for storms with multi peaks. Conclusively, Scheme II provided better results for both single and multi-peak storms. The results of this study can provide a useful tool for decision makers to determine master plans for regional flood control management.
Lee, Dae Wung;Jung, Jaewon;Hong, Seung Jin;Han, Daegun;Joo, Hong Jun;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.19
no.3
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pp.345-352
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2017
The average global temperature on Earth has increased by about $0.85^{\circ}C$ since 1880 due to the global warming. The temperature increase affects hydrologic phenomenon and so the world has been suffered from natural disasters such as floods and droughts. Therefore, especially, in the aspect of water deficit, we may require the accurate prediction of water demand considering the uncertainty of climate in order to establish water resources planning and to ensure safe water supply for the future. To do this, the study evaluated future water balance and water deficit under the climate change for Anseong river basin in Korea. The future rainfall was simulated using RCP 8.5 climate change scenario and the runoff was estimated through the SLURP model which is a semi-distributed rainfall-runoff model for the basin. Scenario and network for the water balance analysis in sub-basins of Anseong river basin were established through K-WEAP model. And the water demand for the future was estimated by the linear regression equation using amounts of water uses(domestic water use, industrial water use, and agricultural water use) calculated by historical data (1965 to 2011). As the result of water balance analysis, we confirmed that the domestic and industrial water uses will be increased in the future because of population growth, rapid urbanization, and climate change due to global warming. However, the agricultural water use will be gradually decreased. Totally, we had shown that the water deficit problem will be critical in the future in Anseong river basin. Therefore, as the case study, we suggested two alternatives of pumping station construction and restriction of water use for solving the water deficit problem in the basin.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.21
no.1
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pp.1-10
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2016
Currently available surface seawater partial pressure carbon dioxide ($pCO_2$) data sets in the East Sea are not enough to quantify statistically the carbon dioxide flux through the air-sea interface. To complement the scarcity of the $pCO_2$ measurements, we construct a neural network (NN) model based on satellite data to map $pCO_2$ for the areas, which were not observed. The NN model is constructed for the Ulleung Basin, where $pCO_2$ data are best available, to map and estimate the variability of $pCO_2$ based on in situ $pCO_2$ for the years from 2003 to 2012, and the sea surface temperature (SST) and chlorophyll data from the MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) sensor of the Aqua satellite along with geographic information. The NN model was trained to achieve higher than 95% of a correlation between in situ and predicted $pCO_2$ values. The RMSE (root mean square error) of the NN model output was $19.2{\mu}atm$ and much less than the variability of in situ $pCO_2$. The variability of $pCO_2$ with respect to SST and chlorophyll shows a strong negative correlation with SST than chlorophyll. As SST decreases the variability of $pCO_2$ increases. When SST is lower than $15^{\circ}C$, $pCO_2$ variability is clearly affected by both SST and chlorophyll. In contrast when SST is higher than $15^{\circ}C$, the variability of $pCO_2$ is less sensitive to changes in SST and chlorophyll. The mean rate of the annual $pCO_2$ increase estimated by the NN model output in the Ulleung Basin is $0.8{\mu}atm\;yr^{-1}$ from 2003 to 2014. As NN model can successfully map $pCO_2$ data for the whole study area with a higher resolution and less RMSE compared to the previous studies, the NN model can be a potentially useful tool for the understanding of the carbon cycle in the East Sea, where accessibility is limited by the international affairs.
To extend our detailed knowledge for the Hwasan caldera, we carried out magnetotelluric (MT) survey, which is pretty sensitive to electrical property variation in both horizontal and vertical direction of subsurface, across the Hwasan caldera with the direction of EW. The 2-D inversion results of observed MT data lead to following conclusions. Firstly, the depth of the basin basement inferred by the MT inversion results matches well with that suggested by previous potential studies, but the basement resistivity seems fairly low when compared to that of general case. This feature might be related with the large-scaled, highly conductive layer beneath the Euisung Sub-basin suggested by the previous MT study. Secondly, the high resistivity zones reaching to 4000 $\Omega{\cdot}m$ are imaged around two external ring fault boundaries. These zones are thought of as the response of the rhyolitic dykes intruding along the ring fault, and in the previous gravity data correspond to relatively high density anomalies. Thirdly, low resistivity zone reaching to 200 $\Omega{\cdot}m$ is detected around a depth of 1km beneath the central part of the caldera, which has not been yet reported in korean geophysical literatures. If we take account of the evolution model of the Hwasan caldera, this zone is regarded as the past sedimentary layer that subsided during the period of forming external ring fault system. In addition, the relatively low density anomaly observed in the central part of the caldera may be attributed to this sedimentary layer.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.24
no.3
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pp.375-388
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2019
Accurate evaluation of sea-to-air $CO_2$ flux and its variability is crucial information to the understanding of global carbon cycle and the prediction of atmospheric $CO_2$ concentration. $fCO_2$ observations are sparse in space and time in the East Sea. In this study, we derived high resolution time series of surface $fCO_2$ values in the southwest East Sea, by feeding sea surface temperature (SST), salinity (SSS), chlorophyll-a (CHL), and mixed layer depth (MLD) values, from either satellite-observations or numerical model outputs, to three machine learning models. The root mean square error of the best performing model, a Random Forest (RF) model, was $7.1{\mu}atm$. Important parameters in predicting $fCO_2$ in the RF model were SST and SSS along with time information; CHL and MLD were much less important than the other parameters. The net $CO_2$ flux in the southwest East Sea, calculated from the $fCO_2$ predicted by the RF model, was $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$, close to the lower bound of the previous estimates in the range of $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$. The time series of $fCO_2$ predicted by the RF model showed a significant variation even in a short time interval of a week. For accurate evaluation of the $CO_2$ flux in the Ulleung Basin, it is necessary to conduct high resolution in situ observations in spring when $fCO_2$ changes rapidly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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