This study was carried out to investigate the causes of fish kills in the Yudeung Stream in Daejeon, Korea using literature reviews, governmental and our water quality monitoring data of the study site, rainfall data, intensive water quality monitoring during rainfall events, sediment pollutant contents and laboratory bioassay tests. Fish kill in urban streams can be caused by combined effect of reduction in dissolved oxygen concentration, increase in toxic material or increase in turbidity in waterbody due to introduction of surface runoff or effluent of combined sewer overflows after rainfall from the watershed areas. Despite of extensive and intensive field surveys and laboratory tests, it was found that those conventional methods have limitations to identify causes of fish kills in urban streams. It would be necessary to use dynamic water quality modeling to predetermine the range and level of water pollution in the stream and automatic water quality monitoring system that can collect water samples and detect water quality continuously.
The wastewater reclamation and reusing system has been rising as an alternative of water resource exhaustion that the whole world is experiencing. In order to be able to bring about improvement of the existing wastewater reclamation and reusing system, this research has developed of Conversion-Human Machine Interaction (C-HMI) based real-time control and monitoring system such as a sensor module and gate module, web monitoring system. This system was communication almost-error-free in various environment and situation. As a result, we have achieved our goal that has to doing work correctly as a sensor and gateway module that communication error is less than 0.2% throughout the embodied system and add that it can be easily controled and configured as an interface equipment to a complex sensor of water quality. According to this, the construction of a database capable of analyzing and assessing collection, storage and various elements of reliable water quality and flow rate data can be possible.
Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
본 연구에서는 낙동강수계에서의 수질 모니터링 자료를 이용하여 수질지수를 산정하고 생활환경기준과 비교를 통해 수질상태를 검토하였다. 수질지수는 환경부에서 현재 시행되고 있는 실시간수질지수(RWQI) 방법인 CCME-WQI을 사용하였으며 수질항목은 pH, DO, EC, 수온, TOC, T-N, T-P에 대해 7개 평가항목으로 선정하였다. 평가기간은 최근 3년간(2013년~2015년)으로 선정하였으며 해당 기간 내 측정된 수질 모니터링 자료를 이용하였다. 평가결과, 전 기간 평가 결과는 지수와 생활환경기준이 비슷한 경향을 보이나 월별 평가는 지수와 BOD, T-P 결과가 다르게 나타났다. 따라서 효율적인 하천관리를 위해서는 단일 수질항목만의 평가보다 복합적인 평가가 보다 필요할 것으로 신뢰성이 있는 것으로 검토되었다.
다양한 산업의 발달은 우리 인간이 사용해야 하는 수자원으로 여러 가지 형태의 위해성을 함유하는 유해화학물질들의 수적 양적 증가를 초래하였다. 이로 인해 효율적인 수자원의 이용을 위해서는 수자원으로 유입되는 오염원의 사전 처리가 필수적인 것으로 인지되어 국내에서도 수자원으로 유입되는 오염물질에 대해 총량으로 방류업체의 수질을 규제하기 시작했다. 그러나 아직까지도 규명되지 않은 화학물질들이 대다수를 차지하므로 이에 대한 모니터링이 매우 중요한 역할로 자리하고 있다. 본 연구에서는 낙동강 수계로 유입되는 섬유 및 화학 산업폐수를 중심으로 미량유해화학물질을 계측하여 이들이 낙동강 수계에 미치는 유해성을 검토하였다. 대상으로 한 7개 업체로부터의 유입수와 방류수에서 검출되는 VOCs(volatile organic compounds) 중에서는 클로로포름(chloroform)이 가장 높은 빈도로 검출되었으며, 동일한 업체에서도 노출수준이 일정하지 않아 이의 관리에 어려움이 예상된다. 그러나 이들 업체의 방류수가 유입되는 하수처리장에서는 콜로로포름의 처리효율이 높아(88% 이상) 낙동강 수계의 영향은 그리 크지 않을 것으로 추정된다. 한편, 섬유/화학관련 산업체의 유입수와 방류수로부터 노출되는 EU지정우선물질에 대해 조사한 결과, 검출현황에 대한 일정한 경향을 찾을 수 없을 뿐만 아니라 국내자료의 축적도 거의 없는 상태임을 감안하여 지속적인 모니터링을 통해 국가정책에 활용 할 수 있는 자료구축을 해 나가야 할 것이다.
This study aimed to develop a plan for effective performance of a watershed through correct identification of a river watershed by using the flowrate of the river and water quality data, which is the basis for the establishment of the water environment policy. The target river for water quality improvement was selected based on the monitoring result for 4 water systems in Chungcheongnamdo province in the recent 3 years. The result of analysis for the distribution of discharge capacity by a pollution source group for the water quality improvement target river showed that most of the target river has a high discharge capacity in the water system for living and livestock. Analysis for the density of the total discharge capacity of the whole watershed of Chungcheongnamdo indicated that the river that needs water quality improvement has high BOD concentration and high discharge load density at the point that this river is located. Thus, for efficient watershed management through selection and concentration, Chungcheongnamdo needs to improve the target river in priority. Stepwise planning is also required to establish and execute the water quality improvement in order to satisfy said target water quality, and establish the index for the water improvement rate for its evaluation.
In this study, water quality monitoring focused on TOC was performed at 5 points in Mihocheon (Stream) from January to December 2006. And 10 parameters (water temperature, pH, DO, EC, turbidity, SS, BOD, $PO_4-P$, TOC, TN) were monitored every month for one year. According to this study, TOC increased towards the lower stream (#4~#5). Correlation coefficients between TOC and DO, EC, turbidity, SS, BOD, $PO_4-P$, TN were -0.126, 0.351, 0.320, 0.286, 0.711, 0.525, 0.666. TOC was highly related to BOD. As a result of linear regression analysis, regression equation between BOD and TOC was BOD=0.58TOC+1.90 ($R^2=0.506$). In Mihocheon (Stream), BOD/TOC ratio decreased towards the lower stream. This results show decrease of ratio of biodegradable organic material to total organic pollutants towards the lower stream. This study is significant since it has revealed the potential value of TOC as organic material indicator for inquiry of water quality characteristics in the natural water system.
천곡동굴은 동해시에 자리잡고 있는 석회암동굴로서 많은 돌리네를 가지고 있어 관광적 가치와 교육적 가치가 매우 높다. 하지만 천곡동굴은 시가지에 위치하고 있어 접근이 용이한 반면 하수의 유입 등에 의해 환경적 영향을 받을 가능성이 매우 크다. 본 연구에서는 천곡동굴의 수질환경을 장기 모니터링하여 생태계의 영향을 조사하고, 향후 장기 모니터링을 위한 인자를 선정하였다. 그 결과 천곡동굴 내 지하수의 수온은 $14^{\circ}C$, 용존 산소량은 10mg/L 이상, pH는 7-8의 범위에서 안정되게 유지되고 있어, 수생태계에 부정적 영향을 주는 수질적 요소는 없는 것으로 판단되었다. 관람객의 안전을 확보하기 위한 강우기준으로서 일강우로서 60mm/d가 적절하며 향후 장기 모니터링을 위해서 전기전도도를 주된 인자로 이용하고 pH와 탁도를 보조적으로 활용하는 것이 적절하며, 계절적 변화 등을 ORP를 이용하여 모니터링하는 것이 적절하다고 판단되었다.
본 논문에서는 USN환경에서 수질 모니터링 시스템을 설계함에 있어 센서 데이터를 효율적인 방법으로 전송하기 위한 다양한 시도를 소개한다. 대표적인 방법은 센서노드에서의 센서 매니지먼트와 싱크노드에서의 클러스터링이다. 센서 매니지먼트는 센싱 간격, 데이터 누적, 데이터 전송 등을 총괄적으로 관리하고, 클러스터링은 데이터 마이닝 기술을 접목한 효율적인 전송 데이터의 축약방법이다. 실험을 통해서 제안한 센서 매니지먼트와 클러스터링을 이용한 전송방법이 일반적인 센서 데이터 전송방법에 비해 얼마나 더 효과적인지를 확인할 수 있었다.
Recently, environmental problems have become an area of growing interests. In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The accurate measurement of nitrate concentrations is fundamental to understanding biogeochemistry in aquatic ecosystems. Several studies have reported that one of the most feasible methods to measure nitrate concentration is the use of Ion Selective-electrodes (ISEs). The ISE application to water monitoring has several advantages, such as direct measurement methodology, high sensitivity, wide measurement range, low cost, and portability. However, the ISE methods may yield inconsistent results where there was a difference in temperature between the calibration and measurement solutions, which is associated with the temperature dependence of ionic activity coefficients in solution. In this study, to investigate the potential of using the combination of a temperature sensor and nitrate ISEs for minimizing the effect of temperature on real-time nitrate sensing in natural water, a prototype of on-site water monitoring system was built, mainly consisting of a sensor chamber, an array of 3 ISEs, an waterproof temperature sensor, an automatic sampling system, and an arduino MCU board. The analog signals of ISEs were obtained using the second-order Sallen-key filter for performing voltage following, differential amplification, and low pass filtering. The performance test of the developed water nitrate sensing system was conducted in a monitoring station of drinking water located in Jeongseon, Kangwon. A temperature compensation method based on two-point normalization was proposed, which incorporated the determination of temperature coefficient values using regression equations relating solution temperature and electrode signal determined in our previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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