The agricultural reservoir is a critical water supply system in South Korea, providing approximately 60% of the agricultural water demand. However, the reservoir faces several issues that jeopardize its efficient operation and management. To address this issues, we propose a novel deep-learning-based water level recognition model that uses CCTV image data to accurately estimate water levels in agricultural reservoirs. The model consists of three main parts: (1) dataset construction, (2) image segmentation using the U-Net algorithm, and (3) CCTV-based water level recognition using either CNN or ResNet. The model has been applied to two reservoirs G-reservoir and M-reservoir with observed CCTV image and water level time series data. The results show that the performance of the image segmentation model is superior, while the performance of the water level recognition model varies from 50 to 80% depending on water level classification criteria (i.e., classification guideline) and complexity of image data (i.e., variability of the image pixels). The performance of the model can be improved if more numbers of data can be collected.
Due to climate change the sustainable water resources management of agricultural reservoirs, the largest number of reservoirs in Korea, has become important. However, the DIROM, rainfall-runoff model for calculating agricultural reservoir inflow, has used regression equation developed in the 1980s. This study has optimized the parameters of the DIROM using the genetic algorithm (GA) based on historical inflow data for some agricultural reservoirs that recently begun to observe inflow data. The result showed that the error between the historical inflow and simulated inflow using the optimal parameters was decreased by about 80% compared with the annual inflow with the existing parameters. The correlation coefficient and root mean square error with the historical inflow increased to 0.64 and decreased to 28.2 × 103 ㎥, respectively. As a result, if the DIROM uses the optimal parameters based on the historical inflow of agricultural reservoirs, it will be possible to calculate the long-term reservoir inflow with high accuracy. This study will contribute to future research using the historical inflow of agricultural reservoirs and improvement of the rainfall-runoff model parameters. Furthermore, the reliable long-term inflow data will support for sustainable reservoir management and agricultural water supply.
Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.3
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pp.103-115
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2003
This study examines groundwater movement system analysis and movement forecast algorithm using finite element method. The target is Cheongha-myeon area, Bukgu, Pohang-city which has many difficulties in water supply during drought period. From the comparison of the differences between obtained values by WINFlOW model and observed values, it is thought that groundwater head distribution under steady flow is reflected well at the level of reliability Groundwater movement of study area shows stable pattern from western watershed to eastern coastal area while flow path is dense and steep in the center of the coastal area. The results of particle tracing for each well show a comparatively straight line from the western boundary side to the observation position at the upper area of the well, and are analyzed as it diffuses according to getting closer to the coast at the lower area of the well. The result of effect circle examination attendant on pumping amount in study area shows variation tendency that groundwater head decreases at the side and the lower area more than at the upper area of the well when groundwater flows from west to east(coast). As mentioned above, satisfactory results of groundwater movement analysis using WINFlOW model, two dimensional groundwater movement analysis model, are obtained through the great decrease of physical uncertainty of groundwater movement system.
Mobilecomputer offers more fundamental role than role assistance enemy of modern technology equipment and new Information Technology can reconsider, and reconstruct creatively accuracy of physiological concept. That military register symptoms are developed of disease, before far before rehalibitation, offer possibility that can intervene in process that motive change of military register symptoms after rehalibitation. But, that many parameters become analysis target and mathematical settlement and equalization system of neted data of that is huge, same time collection of all datas can lift difficulty etc.. These main weakness puts in structural relation between elements that compose system. Therefore, dynamics research that time urea of systematic adjustment has selected method code Tuesday nerve dynamics enemy who groping of approach that become analysis point is proper and do with recycling bioelectricity signal. Nature model of do living body signal digital analysis chapter as research result could be developed and scientific foundation groping could apply HSS (Hardware-software system) by rehalibitation purpose. Special quality that is done radish form Tuesday of bioelectricity signal formation furthermore studied, and by the result, fundamental process of bodysignal in do structure circuit form of analog - digital water supply height modelling do can
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.6
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pp.4260-4266
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2015
In this study, the optimal control method for minimizing of energy consumption for central cooling system with proper occupant comfort level is researched by simulation. The optimal control method is that the optimal set temperatures such as the condenser water temperature, supply air temperature, and chilled water temperature with environment variable change such as outdoor air dry-bulb and wet-bulb temperatures are obtained by suggested optimal control algorithm with maximum and part building load. The TRNSYS program is used for system modeling and the control performances with the suggested optimal control method are compared with the existing control method of fixed set points. The suggested optimal control method shows better responses in energy consumption in comparison with existing control ones.
In this study, for the purpose of water supply planning, we propose a sophisticated multi-period mixed integer programming model that can coordinate the behavior of multi-reservoir operation, minimizing unnecessary spill. It can simulate the system with operating rules which are self- generated by the optimization engine in the algorithm. It is an optimization model in structure, but it indeed simulates the coordinating behavior of multi-reservoir operation. It minimizes the water shortfalls in demand requirements, maintaining flood reserve volume, minimizing unnecessary spill, maximizing hydropower generation release, keeping water storage levels high for efficient hydroelectric turbine operation. This optimization model is a large scale mixed integer programming problem that consists of 3.920 integer variables and 68.658 by 132.384 node-arc incidence matrix for 28 years of data. In order to handle the enormous amount of data generated by a big mathematical model, the utilization of DBMS (data base management system)seems to be inevitable. It has been tested with the Han River multi-reservoir system in Korea, which consists of 2 large multipurpose dams and 3 hydroelectric dams. We demonstrated successfully that there is a good chance of saving substantial amount of water should it be put to use in real time with a good inflow forecasting system.
Kim, Sung Su;Han, Kyu Won;Heo, Sung Seo;Han, Sang Hoon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.429-435
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2021
The integrated underground space map shows the underground facility(water supply, sewage, gas, electric power, communication, heating), underground structures (subway, underpass, underground walkway, underground parking lot, underground shopping mall, common ward), ground(drilling, coffin, geology) refers to a map constructed so that a total of 15 types of underground information can be checked at a glance on a three-dimensional basis. The purpose of this study is to develop a technology to correct the problem of curved surface processing and the unevenness of underground facility pipelines that occur in converting 2D underground facility data into 3D-based underground space integrated map(3D underground facility model). do it with. To this end, we first investigated and reviewed the domestic and foreign status of technologies that generate data on underground facilities based on three dimensions, and developed a surface correction algorithm and an unevenness correction algorithm to solve practical problems. Algorithms to verify the developed algorithm This applied correction program was developed. Based on the above process, the three-dimensional model of the underground facility could be produced identically to reality. This study is judged to have significance as a basic study to improve the utilization of the underground spatial integration map.
Seo, Younghoon;Park, Eun-Cheol;Kang, Sunghwan;Hwang, Jae-Mun;Yun, Junghwan;Eom, Junyoung;Gwon, Hyeong-Jun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.669-672
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2015
Recent Internet of Things (IoT, Internet of Things) that can be applied to various fields as the development of technology has been developed a lot of service and has been developed with the service also for crop management. To manage the essential elements of soil moisture in the crop growth but existing a direct person measuring the fluid point to carry the measuring instrument, if you take advantage of the WPAN (Wireless Personal Area Network) in this paper to manage sensor data, a fixed 3 points (30, 60, 90 cm) and can be managed can be scientifically analyzed the state of growth of the crop. Open field environment is utilized as it is less disturbance of the interference and the frequency of the radio frequency signal of the structure provides a relatively comfortable environment. Therefore, WPAN building and data transmission scheme of the minimum cost is to be developed. In addition, the operation to enter low power mode, the algorithm is necessary because a lot of restrictions on the power supply applied to the sensor nodes and the gateway is constructed in the open field. In the experiment, verifying the effectiveness by using a network configuration of each of the sensor nodes and the gateway, and provides a method for time synchronization of the operation and a low power mode. The study protocol for the RF communication with the LoRa and to enhance communication efficiency is needed in the future.
Mobilecomputer offers more fundamental role than role assistance enemy of modern technology equipment and new Information <중략> These main weakness puts in structural relation between elements that compose system. Therefore, dynamics research that time urea of systematic adjustment has selected method code Tuesday nerve dynamics enemy who groping of approach that become analysis point is proper and do with recycling bioelectricity signal. Nature model of do living body signal digital analysis chapter as research result could be developed and scientific foundation groping could apply HSS (Hardware-software system) by rehalibitation purpose. Special quality that is done radish form Tuesday of bioelectricity signal formation furthermore studied, and by the result, fundamental process of bodysignal in do structure circuit form of analog - digital water supply height modelling do can.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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