Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.475-482
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2011
In this research, we have attempted to estimate the water quality of fish farms in terms of parameters such as water temperature, dissolved oxygen, pH, and salinity by employing observational data obtained from a coastal ocean observatory of a national institution located close to the fish farm. We requested and received marine data comprising nine factors including water temperature from Korea Hydrographic and Oceanographic Administration. For verifying our results, we also established an experimental fish farm in which we directly placed the sensor module of an optical mode, YSI-6920V2, used for self-cleaning inside fish tanks and used the data measured and recorded by a environment monitoring system that was communicating serially with the sensor module. We investigated the differences in water temperature and salinity among three areas - Goheung Balpo, Yeosu Odongdo, and the experimental fish farm, Keumho. Water temperature did not exhibit significant differences but there was a difference in salinity (significance <5%). Further, multiple regression analysis was performed to estimate the water quality of the fish farm at Keumho based on the data of Goheung Balpo. The water temperature and dissolved-oxygen estimations had multiple regression linear relationships with coefficients of determination of 98% and 89%, respectively. However, in the case of the pH and salinity estimated using the oceanic environment with nine factors, the adjusted coefficient of determination was very low at less than 10%, and it was therefore difficult to predict the values. We plotted the predicted and measured values by employing the estimated regression equation and found them to fit very well; the values were close to the regression line. We have demonstrated that if statistical model equations that fit well are used, the expense of fish-farm sensor and system installations, maintenances, and repairs, which is a major issue with existing environmental information monitoring systems of marine farming areas, can be reduced, thereby making it easier for fish farmers to monitor aquaculture and mariculture environments.
본 논문에서는 유해 물질에 인간보다 더욱 민감하게 반응하는 어류의 움직임을 분석하여 수질의 상태를 감시하는 시스템에 대하여 기술한다. 자동수질감시 시스템(Water Quality Inspection System, WQIS)은 CCD 카메라를 이용하여 컬러 영상을 획득하고, 획득된 영상에서 어류들의 영역을 분할한다음, 몇개의 이전 프레임과 현재 프레임에서 얻어진 각각의 어류들의 위치를 이용하여 어류의 움직임을 묘사한다. 본 논문에서는 어류 행동 패턴을 반영하는 다섯 가지 유형의 특징을 정의하였다. 부유성(floatness), 회피성(fledness), 군집성(clusterness), 확산성(diffusiveness), 이동성(mobility), 이와같은 어류의 행동 패턴을 반영하는 특징들을 이용하여 퍼지 추론을 수행하고 그 결과에 따라서 현재 유해물질이 유입되고 있는지 여부를 판단한다. 본 논문에서 기술되는 WQIS은 호수 관리, 폐수 관리, 하천 관리 등과 같은 분야에 적용되어 오염물질의 유입과 같은 환경사고를 사전에 예방하는 데 사용될 수 있으리라 본다.
최근 정부에서는 영산강 하구역 수질환경의 현재 상황 파악 및 미래 상황 예측을 위하여 모니터링 및 모델 연구를 진행 중에 있다. 그러나 모니터링 및 모델 자료는 대부분 수치 및 문자 형태로 이루어져 있어 사용자들의 이해도가 떨어지는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하구역 수질환경의 현재 상황 파악 및 미래 상황 예측을 지원할 수 있는 GIS기반 통합정보시스템을 개발하였다. 시스템 개발을 지원하기 위하여 모니터링 및 모델 DB 수집, 모델 연계 방안 마련, 시스템 GUI 및 개발환경 정의, 시스템 구성 등을 수행하였다. 모니터링 자료는 2010 ~ 2012년 영산강 하구역을 대상으로 실시된 관측값을 사용하였으며, 모델 자료는 유역 지역을 모의하기 위한 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 모델과 하천 및 하구 지역을 모의하기 위한 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델 자료를 사용하였다. 최종적으로 모니터링 및 모델 자료를 시스템에 적용하여 관리 및 표출 방안에 대하여 제시하였다. 본 연구를 통해 개발된 시스템은 영산강 하구역 수질환경을 정량적으로 파악 및 예측하는데 지원할 수 있으며, 지도 기반 환경에 모니터링 및 모델 자료를 표출함으로써 사용자의 공간적 이해도를 높였다. 향후에는 영산강 하구역 수질환경 문제점에 대처 가능한 의사결정지원시스템으로 고도화하여 환경 평가 및 정책 수립에 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
This study was carried out to forecast the flow rate and water quality at the inlet of the Saemangeum bay in Korea using the SWMM(Storm Water Management Model) and the WASP(Water Analysis Simulation Program), and to analyze the impacts of pollutant loading from non-point source on the water quality of the bay. The calibration and validation of flow rate and water quality were performed using those from two monitoring points in the Mankyeong river administrated by Korean Ministry of Environment as part of the national water quality monitoring network. When the river flow rate was calibrated and validated using the rainfall intensities during 2011-2012, $R^2$ (i.e., coefficient of determination) was ranged from 0.91 to 0.96. For water qualities, it was shown that $R^2$ of BOD(Biochemical Oxygen Demand) was ranged from 0.56 to 0.86, and $R^2$ of T-N(Total Nitrogen) was from 0.64 to 0.75, and $R^2$ of T-P(Total Phosphorus) was from 0.67 to 0.89. The integrated modeling system showed significant advances in the accuracy to estimate the water quality. Finally, further simulations showed that annual average flow of the river running into the bay was estimated to be $1.439{\times}10^9m^3/year$. The discharged load of BOD, T-N, and T-P into the bay were anticipated to be 618.7 ton/year, 331.5 ton/year, and 40.4 ton/year, respectively.
Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.
Drought is a natural disaster that can have serious social impacts. Drought's impact ranges from water supply for humans to ecosystems, but the impact of drought on river water quality requires careful investigation. In general, drought occurs meteorologically and is classified as agricultural drought, hydrological drought, and environmental drought. In this study, the BOD environmental drought is defined using the bivariate copula joint probability distribution model between the meteorological drought index and the river BOD, and based on this, the environmental drought condition index (EDCI-BOD) was proposed. The results of examining the proposed index using past precipitation and BOD observation data showed that EDCI-BOD expressed environmental drought well in terms of river BOD water quality. In addition, by classifying the calculated EDCI-BOD into four levels, namely, 'attention', 'caution', 'alert', and 'seriousness', a practical monitoring stage for environmental drought of BOD was constructed. We further estimated the sensitivity of the stream BOD to meteorological drought, and through this, we could identify the stream section in which the stream BOD responded relatively more sensitively to the occurrence of meteorological drought. The results of this study are expected to provide information necessary for river BOD management in the event of meteorological droughts.
The Yeongsan River estuary was altered by a sea dike built in 1981 and the sluice gates in the dike were extended recently in 2014. The construction has caused changes in water properties and hydrodynamics and also produced disturbances including hypoxia and algal blooms. We analyzed the water quality and chlorophyll-a data (2009-2018) collected seasonally at 3 stations (Sts. 1-3) along the channel of the estuary by the Marine Environmental Monitoring System. Variations in water quality and chlorophyll-a (an index of phytoplankton biomass) were examined and their stressors were also identified by statistics including correlation and multivariate principal component analyses (PCA). The water quality was mainly affected by freshwater discharge from the dike. Salinity, nutrients and chlorophyll-a were especially affected by the discharge and the effect enhanced during summer and at the upper region near the sea dike decreasing downstream. Three factors were extracted for each station in the PCA accounting for 66.07-72.42% of the variations. The first was an external factor associated with freshwater discharge and the second and third were seasonal or biological factors. The results indicate that the water quality is more affected by short-termed and episodic events such as freshwater discharge than seasonal events and the influence of freshwater discharge on water quality is more extensive than that previously reported. This suggests that the boundary of the estuary should be extended to take into account the findings of this study and a management strategy linked to the freshwater zone is required to manage the integrity and water quality of the Yeongsan River estuary.
빗물 활용은 건전한 물 순환 개념에서 중요하며, 신도시 개발 등으로 증가되는 불투수면의 증대에 따른 영향을 해소시키는 방법 중의 하나가 되므로 빗물 처리 시스템의 개선을 통한 수질 개선 방안을 연구하였다. 대전서남부지구의 개발 전 빗물 유출계수는 0.40이었으나 개발 후의 유출계수는 0.59로 산정되었다. 필터를 통과한 우수의 Cu, As, Cr, Fe, Mn 등 중금속 함량은 지하수의 중금속 함량보다 양호하였으며, 집수된 빗물의 수질은 경도, 과망간산칼륨소비량, 염소이온, 증발잔류물, 황산이온, 질산성질소 등의 항목에서는 지하수의 수질보다 양호한 것을 보여 주었으며, 중수도 수질기준을 충족시키는 것으로 확인되었다. 100일 이상 장기 저장 시에도 화장실 용수, 조경 용수 등으로 적합하였다. 종전의 빗물집수 시스템에 덮개가 있는 gutter 설치, 적합한 필터 사용 및 저장조의 지하설치 등으로 시스템을 개선하면 집수되는 수질을 100일 정도 양호하게 유지할 수 있는 것을 확인하였다.
There are differences in method and cycle of flow rate survey depending on purpose of the operating department. To verify and use results of flow data according to the purpose, flow data of the directly measured and tele monitoring system were compared to verify validity. Flow measurement in the Ministry of Environment is aimed at setting up a standard flow of target water quality for water quality management and securing flow data of low and normal water level seasons for water quality evaluation. In this study, correlation analysis result ($R^2$) of same time zone data by direct measurement and tele monitoring system (TMS) at Seombon D point, a unit watershed of Seomjin river, for six years ('10 ~ '15) according to implementation of Total Daily Maximum Load (TDML) was wading 0.716, boating 0.962 and on bridge 0.943, and effectiveness of measurement method was verified by characteristics of flow duration as a season of dry and low-water; normal and high water are appropriate for wading, boating, and on bridge respectively. Results revealed it is reasonable to use directly measured results using the wading and boating method for low water level and dry seasons, and TMS data for rainy seasons. It can be used important data for future policy decisions.
평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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