Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.424-424
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2018
인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.109-116
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2022
The energy corporation of Kosovo continuously monitors and analyzes the impact of its own activities on the environment. Regarding the environmental situation, energy corporation of Kosovo- ECK regularly informs and reports objectively to the competent state institutions, local municipal institutions and interested parties. ECK, through numerous contacts with the competent authorities, firstly with different ministers, harmonizes the positions regarding environmental issues in the direction of achieving certain environmental standards or legal requirements in order to gradually be in accordance with them, based on the real possibilities, especially the financial ones. From this point of view, the environmental issue is very sensitive, quite complex and represents one of the biggest challenges of society currently and in the future. The researched variables show a continuous increase in the need for electricity production in Kosovo and this increase in production conditions a wide range of environmental impacts both at the local, regional and global levels. The aim of the work is to reduce the emission of pollutants through the main variables without inhibiting the economic development of the country, i.e. to bring the pollution as a result of the activities of the ECK operation into compliance with the permitted environmental norms. As a result of ECK's operational activities, the following follows: Air pollution mainly as a result of emissions from TCs in the air, transport, etc. Water pollution - as a result of technological water discharges, Land degradation - as a result of surface mining activities of the entire mining area. The purpose of the paper is to research and analyze the main water variables in the area of the Kosova B power plant, which is to determine the degree of their pollution from the activities of the power plants, as well as to assess the real state of surface water quality and control the degree of pollution of these waters. Methodology of the work: The analyzes of the water samples were done in the company Institute "INKOS" JSC by simultaneous methods using different reagents.
Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
In this paper, water meter AMR(automatic meter reading), one of the core technologies of smart water grid, using LoRa IoT network is studied. The main content of the research is to develop the network system and show the test results that one PC server receives the readings of water meters from multiple households through LoRa communication and stores them in the database, and at the same time sends the data to the web server database through internet. The system also allows users to monitor the meter readings using their smartphones. The hardware and firmware of the main board of the digital water meter are developed. For a PC server program, MDMS(meter data management system) is developed using Visual C#. The app program running on the user's smartphone is also developed using Android Studio. By connecting each developed parts, the total network system is mounted on a flow test bench in the laboratory and tested. For the fields test, 5 places around the university are selected and the transmission distances are tested. The test result show that the developed system can be applied into the real field. The developed system can be expanded to various social safety nets such as monitoring the living alone or elderly with dementia.
Jo, Bu Geon;Jung, Woo Suk;Lee, Jong Moon;Kim, Young Do
Journal of Wetlands Research
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v.24
no.1
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pp.25-37
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2022
Climate change is becoming increasingly unpredictable. This has led to changes in various systems such as ecosystems, human life and hydrological cycles. In particular, the recent unpredictable climate change frequently causes extreme droughts and torrential rains, resulting in complex water resources disasters that cause water pollution due to inundation and retirement rather than primary disasters. SWAT was used as a watershed model to analyze future runoff and pollutant loads. The climate scenario analyzed the RCP4.5 climate scenario of the Meteorological Agency standard scenario (HadGEM3-RA) using the normal quantitative mapping method. Runoff and pollutant load analysis were performed by linkage simulation of climate scenario and watershed model. Finally, the results of application and verification of linkage model and analysis of future water quality change due to climate change were presented. In this study, we simulated climate change scenarios using artificial neural networks, analyzed changes in water temperature and turbidity, and compared the results of dams with artificial neural network results through W2 model, a reservoir water quality model. The results of this study suggest the possibility of applying the nonlinearity and simplicity of neural network model to Hapcheon dam water quality prediction using climate change.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.6
no.2
s.12
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pp.69-79
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1998
It is one of the most crutial thing to secure efficient infrastructure of social infrastructure Including rna drinking water, sewer, gas, and electricity, etc. in modern society. Among them, the sourer system need to be properly maintained so as to sustain water quality over the large watershed thereby to provide reasonable level of living environment A few municipalities and private firms have so in been using sewer management system for assessing existing sewer network and auxiliary facilities. Such existing system can only provide functions to manage the sewer pipe itself and they can not fully estimate the amount of sewage water over the pipe through 4he network analysis due to the deficiency of the system Such a limited sewer network analysis function can only analyze the whole network under the assumption of uniformity. The results from such a process can not be fully implemented in the field. Therefore, this study emphasized the development of a sewer management system which can provide practical values from network analysts considering areal peculiarities using a zoning map utilizing a GIS. The system can support analyzing scenarios due to the changes of sewer amounts from the changes of population densities and rainfall amounts not to mention of calculating sewer amount for individual sewer pipes. furthermore, the system can support the decision making for better designing sewer facilities from the expansion of metropolitan areas and constructing satellite cities. Eventually, it will contribute to enhance the effectiveness of sewer-related works and services for residents as well as supporting a decision making for minor and major trouble-shootings.
In urban areas, runoff flow is drained through sewer networks as well as surface areas. Therefore, it is very important to consider sewer networks as a component of hydrological drainage processes when conducting urban inundation modelling. However, most researchers who have implemented urban inundation/flood modelling, instinctively simplified the sewer networks without the appropriate criteria. In this research, a 1D-2D fully coupled urban inundation model is applied to estimate the influence of sewer network simplification on urban inundation modelling based on the dendritic network classification. The one-dimensional (1D) sewerage system analysis model, which was introduced by Lee et al. (2017), is used to simulate inlet and overflow phenomena by interacting with surface flow. Two-dimensional (2D) unstructured meshes are also applied to simulate surface flow and are combined with the 1D sewerage analysis model. Sewer network pipes are simplified based on the dendritic network classification method, namely the second and third order, and all cases of pipes are conducted as a control group. Each classified network case, including a control group, is evaluated through their application to the 27 July 2011 extreme rainfall event, which caused severe inundation damages in the Sadang area in Seoul, South Korea. All cases are compared together regarding inundation area, inflow discharge and overflow discharge. Finally, relevant criterion for the simplification method is recommended.
In this study, we examined the structural analysis of water demand fluctuation for water distribution control of water supply network. In order to analyze for the length of stationary time series, we calculate autocorrelation coefficient of each case equally divided data size. As a result, it was found that, with the data size of around three months, any case could be used as stationary time series. we analyze cross-correlation coefficient between the daily water consumption's data and primary influence factors. As a result, we have decided to use weather conditions and maximum temperature as natural primary factors and holidays as a social factor. Applying the multiple ARIMA model, we obtains an effective model to describe the daily water demand prediction. From the forecasting result, even though we forecast water distribution quantity of the following year, estimated values well express the flctuations of measurements. Thus, the suitability of the model for practical use can be confirmed. When this model is used for practical water distribution control, water distribution quantity for the following day should be found by inputting maximum temperature and weather conditions obtained from weather forecast, and water purification plants and service reservoirs should be operated based on this information while operation of pumps and valves should be set up. Consequently, we will be able to devise a rational water management system.
The objective of this paper is to evaluate the feasibility of conjunctive Operation between Multi-regional water supply networks from multiple source as a effective way to meet two conditions: to minimize the electric cost for providing water demanded and meet the water flow rate for satisfying customers. EPAnet Model is used to calculate a hydraulic water distribution condition based on an integrated operation of water supply systems located in short distance. The modeling was conducted on several simulation cases including the individual operation by existing inter-regional water supply networks within short distance, the conjunctive operation of more than two existing networks with valve fully closed and full open constraint. As a study distribution system, water supplying systems of the Geojae-city in the Geongsang Namdo Province was selected and investigated. It was found that a well-allocated water supply scheme based on a conjunctive operation promises to save the electric cost and satisfy all operational goals such as stability and revenues during the period. The result such as unit district costs, pareto optimum pump combination sets will be applied to the optimization for a conjunctive operation of existing inter-regional water supply networks within short distance.
A mass balance of process was calculated by using the analysis of basic unit and environmental assessment of all the processes of Busan fashion color industry cooperative that operates a combined heat and power plant and a bio treatment plant. The mass balance for the combined heat and power plant was done, based on boiler and water treatment processes while each unit reactor was used for the bio treatment plant. From the results above, a resource recycle network, a treatment flowchart for food waste water/wastewater treatment and a carbon reduction program were established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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