지표수에 비해 지하수 자원은 비교적 오염률이 낮은 편이지만 관리의 미흡으로 인한 복구의 어려움이 매우 크다. 국가에서는 지하수 보조관측망을 이용하여 지하수 자원을 효율적으로 관리 및 모니터링한다. 본 논문에서는 지하수 자원 관리의 업무 효율성 증대와 실시간 모니터링을 위해 수온, 수위, 전기전도도(E.C.) 등의 무선 센서 노드와 GPS(Global Positioning System)가 내장된 이동식 보조관측망 프로토타입 시스템과 지하수 정보 사용자 GUI(Graphic User Interface)로 이루어진 GeoSensor 기반의 지하수 무선 자동측정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자체 전력을 위해 태양광을 이용하고 있으며, 무선 센서 노드로부터 수집된 다양한 지하수 정보는 CDMA(Code Division Multiple Access) 모듈을 이용하여 무선 송수신한다. 아울러 사용자의 편의성을 도모하기 위해 사용자 GUI는 GIS(Geographic Information System) 맵에 수집된 지하수 정보를 가시화 한다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 제작된 보조관측망을 통해 수집된 센싱 정보를 이용하여 수행하였으며, 타 연구와의 정성평가를 제안하는 시스템의 우수성을 입증하였다.
Potassium iodide (KI) TRO sensor에 의한 선박평형수의 살균 및 중화배출 기준이 되는 총 잔류 산화물(TRO)의 농도분석 적용 가능성을 검토하였다. UV 흡수파장 도출시험 및 흡광도 분석결과 350 nm 단일파장에서 TRO 농도에 대한 흡광도 값은 높은 상관관계($r^2=0.9825$)를 가지며 흡광도 값의 TRO 농도(0.1~7.0 mg/L) 수치화가 가능하였다. 상기 시험결과를 토대로 KI 기반의 센서 시스템 구축을 통해 기존의 센서(DPD 기반 시스템)와의 TRO 농도측정 비교결과 동일한 경향의 측정값이 도출되었으며, KI TRO 센서 시스템이 선박평형수 내 연속 TRO 측정장치로 적용할 수 있는 가능성이 있다고 판단하였다.
Nowaday it is main issues for us to protect from the polluted water which is flowing in streams and rivers simultaneously. This paper proposed a water maintenance control system using pH sensor. Also the work enables water analysis downloading VHDL coding to FPGA through Max+plus II simulation tool for display realization.
Biological and chemical sensors are the two most frequently used sensors to monitor the water resource. Chemical sensor is very accurate to pick up the types and to measure the concentration of the chemical substance. Drawback is that it works for just one type of chemical substance. Therefore a lot of expensive monitoring system needs to be installed to determine the safeness of the water, which costs too much expense. Biological sensor, on the contrary, can judge the degree of pollution of the water with just one monitoring system. However, it is not easy to figure out the type of contaminant with a biological sensor. In this study, an endeavor is made to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve (FIC) from a biological monitoring system. Wem-tox values are calculated from the amount of flourescence of contaminated and reference water. Curve fitting is executed to find the representative curve of the raw data of Wem-tox values. Then the curves are digitalized at the same interval to train the neural network model. Taguchi method is used to optimize the neural network model parameters. The optimized model shows a good capacity to figure out the toxicant from FIC.
IoT(Internet of Things) based underground risk assessment system surrounding water pipeline enables an advanced monitoring and prediction for unexpected underground hazards such as abrupt road-side subsidence and urban sinkholes due to a leak in water pipeline. For the development of successful assessment technology, the PSU(Water Pipeline Safety Unit) which detects the leakage and movement of water pipes. Then, the IoT-based underground risk assessment system surrounding water pipeline will be proposed. The system consists of early detection tools for underground events and correspondence services, by analyzing leakage and movement data collected from PSU. These methods must be continuous and reliable, and cover certain block area ranging a few kilometers, for properly applying to regional water supply changes.
정전용량 수분측정 센서는 수경용 배지 양쪽에 구리 및 테플론으로 절연된 전극판(30cm×10cm)을 부착하여 배지의 넓은 부분에 걸쳐 측정하도록 개발되었다. 본 연구는 콘덴서형 정전용량 센서로부터 출력되는 정전용량 값을 배지 함수량으로 변환하는 것이다. 정량화 실험은 양액을 공급하면서 배지 물무게와 정전용량 변화를 측정하고 그 값을 비교하는 방식으로 수행되었다. 배지 함수량과 정전용량은 본 연구를 위해 특별히 개발된 소프트웨어와 함께 센서와 로드셀을 사용하여 20~30초마다 측정되었다. 상용 curve-fitting 프로그램을 이용하여 배지 함수량과 정전용량을 변수로 정전용량 값으로 배지 함수량을 추정하였다. 공급하는 물의 양이 증가하면 정전용량도 증가하는 경향을 보였다. 배지 내 물무게에 따른 정전용량에 대한 변동계수(coefficient of variation, cv)는 배지 내 물무게가 1.0kg 수준에서 다른 무게에 비해 높아 함수량 보정은 물무게를 1.7~6.0kg 수준에서 수행하였다. 정전용량과 물무게 사이의 상관 계수는 0.996이었고 보정식에 의해 정전용량으로 추정된 함수량은 로드셀로 측정한 배지 함수량과 비교하였다.
Kim, Jae-Ihn;Jeong, Woong-Ji;Cho, Joon-Yong;Jo, Min-Sik;Kim, Hyung-Rok
Journal of the Optical Society of Korea
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제19권5호
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pp.444-448
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2015
We describe the radiative transfer of a Gaussian beam in a water medium using the Monte Carlo method offering basic propagation behaviors. The simulation shows how the energy of the initial Gaussian beam is redistributed as it propagates in coastal water, and also depicts the dependence of the propagation behavior on inherent optical properties of the ocean water such as the single scattering albedo as well as on laser beam parameters, e.g. the M squared. Our results may widen the applicability of LIDARs by providing a couple of design considerations for a bathymetric LIDAR.
In this paper, we present a development of automatic fog water collector that operates during fog events. This collector consists of fraction collectors, a wind hall and a fog sensor. When a fog event is begin, then the fog sensor would judge whether it is a fog or not. If a fog is detected, the fog would be gathered by air suction fans, At the same time, the wind direction, the wind velocity, the atmospheric temperature and pressure would be measured and record simultaneously. We are also developing a wireless communication system for the remote control and data analysis to collect, store and process data collected in the automatic fog water collector.
Understanding a stream's or river's discharge is essential for a variety of hydrological and geomorphological applications at various sizes. However, depending on the stream environment and flow conditions, it is crucial to use the appropriate techniques and instruments. This will ensure that discharge estimations are as reliable as possible. This study presents developed smart system for continuous measurement of open channel discharge and evaluate streamflow measurement over various techniques. This includes developed smart flow meter as flow point measurements, smart water level sensor (installed on Hydraulic Structure ? Weir) and current meters. Advantages and disadvantages of each equipment are presented to ensure that the most appropriate method can be selected. we found that smart water level sensor is more prominent once used during flood event as compared to smart flow meter and current meters, while current meters seems to show better accuracy once applied for open channel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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