Heesung Lim;Hyunuk An;Gyeongsuk Choi;Jaenam Lee;Jongwon Do
Korean Journal of Agricultural Science
/
v.49
no.2
/
pp.193-202
/
2022
The recurrent neural network (RNN) algorithm has been widely used in water-related research areas, such as water level predictions and water quality predictions, due to its excellent time series learning capabilities. However, studies on water quality predictions using RNN algorithms are limited because of the scarcity of water quality data. Therefore, most previous studies related to water quality predictions were based on monthly predictions. In this study, the quality of the water in a reservoir in Nonsan, Chungcheongnam-do Republic of Korea was predicted using the RNN-LSTM algorithm. The study was conducted after constructing data that could then be, linearly interpolated as daily data. In this study, we attempt to predict the water quality on the 7th, 15th, 30th, 45th and 60th days instead of making daily predictions of water quality factors. For daily predictions, linear interpolated daily water quality data and daily weather data (rainfall, average temperature, and average wind speed) were used. The results of predicting water quality concentrations (chemical oxygen demand [COD], dissolved oxygen [DO], suspended solid [SS], total nitrogen [T-N], total phosphorus [TP]) through the LSTM algorithm indicated that the predictive value was high on the 7th and 15th days. In the 30th day predictions, the COD and DO items showed R2 that exceeded 0.6 at all points, whereas the SS, T-N, and T-P items showed differences depending on the factor being assessed. In the 45th day predictions, it was found that the accuracy of all water quality predictions except for the DO item was sharply lowered.
In thermal energy storage system, energy collected from many types of heat source is stored in a storage tank and then supply to load for demand. Lately, practical use of thermal energy storage system and attention to essential use of energy have been increased. From this point of view, especially, a study about the energy extraction process from a storage tank is necessary. So in this study, useful rate of hot water and hot water extraction efficiency was analysed respect to dynamic and geometric parameters dominating the hot water extraction process.
The correct estimation of the daily or hourly urban water demand is required for the efficient management and operation of the water supply facilities. The prediction of water supply demand are regression model and time series method, the optimum ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) model was sought for the daily urban water demand estimation in this paper. The data used for this study were obtained from the city of Kwangju Korea. The raw data used in this study were rearranged 15, 30, 60, 90 days for the purpose of analysis. The statistical analysis was applied to the data to obtain the ARIMA model. As a result, the parameters determining the ARIMA model was obtained. The accuracy of the model was 2% of water supply. The developed model was found to be useful for the practical operation and management of the water supply facilities.
National water supply, water resources available, the ratio of water supply to total water resources, and the ratio of water supply to available water resources were investigated to find global seawater desalination plant market for 163 nations. Water resources available per capita from 2007 to 2016, population in water scarcity region from 2011 to 2016, and the ratio of water scarcity population to total population were also analyzed for the countries. Annual percentage increase in total municipal drinking water capital expenditure and Annual percentage increase in total industrial water market were analyzed to predict the amount of water supply by use. 76 countries are suffering from water scarcity and 60 countries among the countries have coastal regions. Forty countries were selected by considering the considerable amount and highly increasing trend of water demand by use. Most countries show increasing trend of industrial water and 82 countries have more than 4% annual increasing rate for domestic water expense from 2008 to 2016 among 163 countries. Among the 76 water scarcity countries 16 countries were finally selected by considering expense prediction by use. Middle-east, east asia, pacific ocean, and west europe regions include most selected countries.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.59
no.3
/
pp.51-62
/
2017
Since living environment has improved, waterfront space using and clear water demand have increased. Ministry of Environment (ME) designated polluted reservoir (worse than 4th grade) as a priority management reservoir to improve water quality (better than 3rd grade) accordingly. Minstry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA) aims reservoir water quality 4th not 3rd grade. And water quality of agricultural reservoirs was not a great interest. For this reason, there are very few water quality monitoring data. However after designating as a priority management reservoir, reservoir manager should start water quality and flow monitoring of reservoirs and inflow streams. This process makes it possible setting complex model to accurate prediction of reservoir water quality and volume. Mulwang reservoir designated as a priority management reservoir in September 2014. In this study, BASINS/WinHSPF and EFDC-WASP were used to predict effect of water quality improvement countermeasures in Mulwang reservoir. To improve water quality of Mulwang reservoir, Siheung-si and Korea Rural Community Corporation (KRCC) established water quality improvement countermeasures. However result of simulation adapting these countermeasures cannot achieve 3rd grade. So 4 additional scenarios were adapted and the result satisfied 3rd grade. This study could help to establish water quality improvement countermeasure by using complex modeling.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.19
no.5
/
pp.713-719
/
2009
In this paper, we develope a water demand forecasting algorithm using AR(Auto-regressive) and MLP(Multi-layer perceptron). To show effectiveness of the proposed method, we analyzed characteristics of time-series data collected in "A" purification plant at Jeon-Buk province during 2007-2008, and then performed the proposed method with various input factors selected through various analyses. As noted in experimental results, the performance of three types model such as multi-regressive, AR(Auto-regressive), and AR+MLP(Auto-regressive + Multi-layer perceptron) show 5.1%, 3.8%, and 3.6% with respect to MAPE(Mean Absolute Percentage Error), respectively. Thus, it is noted that the proposed method can be used to predict short-term water demand for the efficient operation of a water purification plant.
Water reservoir is defined as a storage space to hold and supply filtered water and it's significantly important to manage water level in the water reservoir so as to stabilize water supply by controlling water supply depending on demand. Liquid level sensors have been installed in the water reservoir and the pumps in the booster station facilitated management for optimum water level in the water reservoir. But the incident responses including sensor malfunction and communication breakdown actually count on manager's inspection, which involves risk of accidents. To stabilize draining facility management, this study has come up with AI model that predicts changes in the water level in the water reservoir. Going through simulation in the case of missing data in the water level to verify stability in relation to the field application of the prediction model for water level changes in the reservoir, the comparison of actual change value and predicted value allows to test utility of the model.
International journal of advanced smart convergence
/
v.9
no.1
/
pp.132-140
/
2020
It is very important to use appropriate nutrition water for crop growth in hydroponic farming facilities. However, in many cases, the supply of nutrition water is not designed with a precise plan, but is performed in a conventional manner. We proposes a forecasting technique for nutrition water requirements based on a data analysis for optimal strawberry production. To do this, the proposed forecasting technique uses linear regression for correlating strawberry production, soil condition, and environmental parameters with nutrition water demand for the actual two-stage strawberry production soil. Also, it includes predicting the optimal amount of nutrition water requires according to the heterogeneous cultivation environment and variety by comparing the amount of nutrition water needed for the growth and production of different kinds of strawberries. We suggested study uses two types of section beds that are compared to find out the best section bed production of strawberry growth. The dataset includes 233 samples collected from a real strawberry greenhouse, and the four predicted variables consist of the total amounts of nutrition water, average temperature, humidity, and CO2 in the greenhouse.
ADDOUCHE, Amina;RIGHI, Ali;HAMRI, Mehdi Mohamed;BENGHAREZ, Zohra;ZIZI, Zahia
Applied Chemistry for Engineering
/
v.33
no.6
/
pp.563-573
/
2022
This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH4+), nitrate (NO3-), nitrite (NO2-), phosphate (PO43-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD5) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO43-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R2 = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO3-, NO2-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.
The need for improvement is raised due to limitations with environmental impact assessment, and the importance for data-based environmental impact assessment is increasing. In this study, data demand was derived by analyzing Agreed Terms and Conditions in the Water Environment field (Water Quality, Hydraulic & Hydrologic Conditions, and Marine Environment) of environmental impact assessment. Agreed Terms and Conditions on environmental impact assessment in the water environment field were classified and categorized by environmental impact assessment stage (addition to status survey, impact prediction and evaluation, establishment of reduction measures, post-environmental impact survey), and data demand for each type of consultation opinion was linked. As a result of the categorization of Agreed Terms and Conditions, it was classified into 18 types in the water quality, 15 types in the hydraulic & hydrologic conditions, and 17 types in the marine environment. As a result of linking data demand, the total number of data demand was 236 in the water quality, 98 in the hydraulic & hydrologic conditions, and 73 in the marine environment. The highest number of Agreed Terms and Conditions and data demands were found in the water quality for the evaluation item and establishment of reduction measures, specifically establishment of non-point source pollution reduction measures, for the stage. The numbers were judged to be linked to the relative importance of the items and the primary purpose of environmental impact assessment. The derivation of data demand through the analysis of Agreed Terms and Conditions in the environmental impact assessment can contribute to the advancement of the preparation of environmental impact assessment reports and is expected to increase data utilization by various decision-makers by establishing a systematic database.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.