The ship radiated noise level fluctuates by the difference of interference and reverberation according to measurement methods and environmental conditions. These phenomena cause error of the source level estimation even in the same environment conditions. This paper describes a quantitative analysis and a reduction method for an error value to the source level estimation in spatial and temporal interference environment. The design criteria of the radiated noise measurement array composed of omni-directional hydrophones and the source level accuracy in the deep water range are given. The source level accuracy in the shallow water range is also derived based on the statistical model of the multiple reflection paths. The results are verified using the water tank experiment and the sea trial.
This is a method to determine the boundary line of reservoir flooding area which will be purchased. Until now, flood water level was used as the boundary line. By lowering this line from flood water level, purchasing cost of reservoir flooding area can be cut down. Sometimes, temporary flooding of arable land outside the boundary occurs. During the life of reservoir, flood damage to crop product on of this land must be indemified with net berefit from arable land between the bovndary line and normal water level. Following is the basic formula to determine the line. (Estimated flood damage to crop production of land outside the boundary line $\leqq$ Estimated net beneift from land between the boundary line and normal water level.) Minimum difference between both sides is needed to minimize the purchasing area. Flood damage and net benefit are estimated by hydrologic estimation with rainfall data and crop production estimation.
수자원 관리를 위하여 활용되고 있는 FMCW 레이다 센서는 비트 주파수를 추정함으로서 표면 수위를 측정한다. 따라서 비트 주파수 추정치에서의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구된다. 그러나 수위에 따른 비트 스펙트럼은 시스템의 주파수 선형성 및 측정 환경, 기상 상태에 따라 매우 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 따라서 현재 사용되는 기존의 수위정보 추출 알고리즘의 정확도 및 신뢰성에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선할 수 있는 고 해상도 비트 스펙트럼 추정에 의한 수위 정보 추출 방법들을 분석하였다. 이러한 방법들은 SNR 이 일정 기준 이상인 경우 더 정밀한 수위의 측정이 가능함을 보여준다. 그러나 SNR 이 매우 낮은 상황에서는 절대적인 오차수준이 크게 나타나지만 오히려 기존의 방법이 상대적으로 더 높은 신뢰도를 보인다.
The estimation method of economical leakage management target utilized upon planning business for improvement of revenue water ratio in South Korea is presented and applicability of methods developed in this study is assessed through application on site. With a consideration of revenue water ratio in application target area, estimation method of long-term economical leakage management target is applied. Three leakage reduction methods such as replacement of residual aged pipe, leakage investigation and restoration and water pressure management are applied with a consideration of characteristics of site. Due to difficulty of obtaining data, analysis of cost/benefit by leakage reduction methods is performed by applying method of leakages estimation equation among statistical methods. As a result of application, revenue water ratio corresponding to long-term economical leakage management target is 91.6 %.
본 연구에서는 하도의 수면곡선을 작성하고 통수능을 평가하기 위해서 하도구간 사이의 배수위 영향 및 유출을 고려할 수 있는 수리거동곡선 모형을 개발하고 이를 낙동강 하도구간에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 본 모형 적용 결과, 수리거동곡선에 의한 수위 모의 결과가 기존 수위관측소 자료와 비교하여 잘 부합하는 것을 알 수 있었으며 널리 이용되고 있는 범용 모형인 HEC-RAS의 모의 결과와도 유사하게 나타나는 것으로 드러났다. 대상구간 내 하나의 수위 관측소를 미계측 지점으로 가정하여 본 모형에 의한 수위예측치를 관측수위와 비교한 결과, 홍수기와 같이 시간에 따른 유량 변화가 크게 나타날 경우 상승기에는 과소 예측을 하고 하강기에는 과대 예측을 하는 것으로 나타났다. 개선책으로서 관측 지점과 예측 지점간의 홍수파 도달시간을 고려했을 경우, 수리거동곡선을 이용한 미계측 지점의 수위 예측 정확도가 크게 향상되는 것으로 나타났다.
Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.
It is well known that the performance of a fuzzy neural network strongly depends on the input features selected for its training. In its applications to sensor signal estimation, there are a large number of input variables related with an output As the number of input variables increases, the training time of fuzzy neural networks required increases exponentially. Thus, it is essential to reduce the number of inputs to a fuzzy neural network and to select the optimum number of mutually independent inputs that are able to clearly define the input-output mapping. In this work, principal component analysis (PCA), genetic algorithms (CA) and probability theory are combined to select new important input features. A proposed feature selection method is applied to the signal estimation of the steam generator water level, the hot-leg flowrate, the pressurizer water level and the pressurizer pressure sensors in pressurized water reactors and compared with other input feature selection methods.
In this study, leakage ratios of Jeju Island's public agricultural groundwater were calculated by utilizing field measurements of groundwater level and surface reservoir water level. The average leakage ratios were 75.6% at groundwater well A and 57.5% at well B, with the ratio inversely proportional to agricultural water usage. The level of agricultural reservoirs varied at constant intervals at night, and the amount of water leakage associated with the variation was estimated as 0.1 - 16.3 ㎥/h. The leakage ratio was also influenced by pipeline length, average slope, and number of farmhouses. Currently, the estimation of agricultural water leakage on Jeju Island is based upon field inspection which is very labor- and cost intensive. The leakage ratio estimated by monitoring the reservoirs associated with the well A and B were 73.3 and 54.7%, respectively, consistent with the values obtained by field measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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