A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R2 of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.
GPR은 전자파를 지반 또는 대상물에 방사시켜 반사체에서 돌아온 반사파를 이용하는 탐사법으로써 광산의 지반침하나 건설현장의 비파괴 조사, 지반조사, 지하시설물 탐사 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 RTK와 연계한 GPR을 이용한 비금속 상수관의 탐사에 대한 활용성을 제시하고자 하였다. GPR을 이용하여 연구대상지 상수관에 대한 데이터를 취득하였으며, 상수관로에 대한 위치 및 매설 심도를 측정하였다. 정확도 평가를 위해 GNSS 관측 성과와 GPR 탐사 결과를 비교하였으며, -0.16m ~ 0.15m의 편차를 확인하였다. 이러한 결과는 공공측량 작업규정의 기기성능을 만족하는 것으로 GPR을 이용한 상수관의 탐사가 가능함을 제시하였다. GPR은 기존 금속관로탐지기에서와 같은 접지 설치가 필요하지 않기 때문에 지하시설물 탐사를 위한 작업의 효율성 증대에 기여할 것이며, GPR을 이용한 탐사는 금속 및 비금속 지하시설물에 대한 위치와 심도를 동시에 취득할 수 있어 GIS 시스템 구축을 위한 데이터로 이용이 가능하다. 향후 추가적인 연구를 통해 금속 및 비금속관로 탐사와 콘크리트, 아스팔트 등 지면 매질에 따른 탐사 특성비교 연구가 이루어진다면 GPR을 이용한 지하시설물 탐사의 다양한 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m3 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m3에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m3에서 RF가 0.9100, 50만 m3 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.
A variety of methods for detecting the location of an underground water pipeline are being used across the world; the current main methods used in South Korea, however, have the problems of low precision and efficiency and the limitations in actual application. On this, this study developed locator capable of detecting the location of a water pipe by the use of an IMU sensor, and technology for using the extended karman filter to correct error in location detection and to plot the location on the coordinate system. This study carried out a tract test and a road test as basic experiments to measure the performance of the developed technology and equipment. As a result of the straight line, circular and ellipse track tests, the 1750 IMU sensor showed the average error of 0.08-0.11%; and thus it was found that the developed locator can detect a location precisely. As a result of the 859.6-m road test, it was found that the error was 0.31 m in case the moving rate of the sensor was 0.3-0.6 m/s; and thus it was judged that the equipment developed by this study can be applied to long-distance water pipes of over 1 km sufficiently. It is planned to evaluate its field applicability in the future through an actual pipe network pilot test, and it is expected that locator capable of detecting the location of a water pipe more precisely will be developed through research for the enhancement of accuracy in the algorithm of location detection.
상수도 관망시설에서 각 관로는 시간이 경과함에 따라 각종 부식이 일어나 통수능이 저하된다. 그러므로 적절한 시기에 갱생이나 교체 등의 처리를 해주어야 한다. 본는 연구에서는 각 수요절점에서 요구수량, 요구압력 등 수리학적 조건을 만족시켜주며 동시에 최소의 비용으로 노구된 관로를 처리해주는 의사결정모형을 개발하였다. 교체비용, 관파열보수비용, 양수비용, 관 파열율, 연이율 등은 각 관로의 교체시기를 경제적으로 결정하는데 이용된다. 그리고 배수시설의 수리학적 만족여부는 관망계산 프로그램 KYPIPE에 의해 점검된다. 시스템이 수리학적 조건을 만족지 못할 경우 교체시기는 조건이 만족될 때까지 앞당겨진다. 본 모형은 기존 송배수시설인 수도권 광역상수도 제1단계에 적용되었다. 모형을 이용해 산출한 최적교체시키는 수리학적으로 모의해본 결과 문제가 없으며를 알 수 있었다.
This study is about the story of 'Saemi', existing in the Sacheon Alluvial fan area. Saemi is a local word for Dumbeong, which is the traditional water irrigation facilities in this area that could be formed according to the geographical characteristics of a Alluvial fan site. In the meantime, although Saemi has been an important source of water, related research has been mainly done from an ecological point of view. Accordingly, the researcher paid attention to the functional aspects of Saemi itself, grasped its location, distribution status, and usage including the construction method, and considered its intrinsic value through classification and characteristic analysis of Saemi. As a result of five field surveys from September 2021 to October 2022, 129 Saemies remained in the Sacheon alluvial fan area. According to the structure and shape, Saemi could be divided into basic type, complex type, and buried type. The basic type was subdivided into bucket-type and stairs-type along with the complex type, and the buried type was subdivided into all buried-type and some buried-type. Saemies were mainly distributed at the distal end of the Sacheon alluvial fan site, individual Saemies were built on farmland, and common Saemies were usually built along roadsides adjacent to villages. The reason why the Saemies are concentrated at the distal end is the geographical characteristics of the alluvial fan where the water underflows. Saemi was an important multifunctional water supply source equivalent to the main water source for people at the distal end of the pond who did not receive a stable supply of water from the reservoir. Saemi was at the center of the underground water irrigation network agricultural system in the Sacheon alluvial fan area according to the principles of 'bbaeim(drop out)' and 'gaepim(pooling)' It has provided a foundation for establishing itself as an appropriate technology in this area. Such Saemi contributed to the rural landscape and agricultural biodiversity through its own system and served as a public interest function. It is necessary to know, conserve, manage, and continuously utilize the value of this Saemi as an agricultural heritage.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예 경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.
To reduce the chattering errors of reed switch sensors used for automatic remote measurement of water supply system, a reed switch sensor was analyzed and improved. The operation of reed switch sensors can be described as a mechanical contact by approximation of permanent magnet piece to generate an electrical pulse. The reed switch sensors are used in measurement application by detecting the rotational or translational displacement. To apply for flow measurement devices, the reed switch sensors should keep high reliability. They are applied for the electronic digital type of water flow meters. The reed switch sensor is just installed simply on the mechanical type flow meter. A small magnet is attached on a pointer of the water meter counter rotor. Inside the reed sensor, two steel leaf springs make mechanical contact and apart as rotation of flow meter counter. The counting electrical contact pulses can be converted as the water flow amount. The MCU sends the digital flow rate data to the server using the wireless communication network. But it occurs data difference or errors by chattering noise. The reed switch sensor contains chattering error by it self at the force equivalent position. The vibrations such as passing car near to the switch sensor installed location. In order to reduce chattering error, most system uses just software methods for example using filter and also statistical calibration methods. The chattering errors were reduced by changing leaf spring structure using mechanical hysteresis characteristics.
An irrigation monitoring system is an efficient approach to save water and to provide effective irrigation scheduling for rice cultivation in desert soils. This research aimed to design, fabricate, and evaluate the basic performance of an irrigation monitoring system based on information and communication technology (ICT) for rice cultivation under drip and micro-sprinkler irrigation in desert soils using a Raspberry Pi. A data acquisition system was installed and tested inside a rice cultivating net house at the United Arab Emirates University, Al-Foah, Al-Ain. The Raspberry Pi operating system was used to control the irrigation and to monitor the soil water content, ambient temperature, humidity, and light intensity inside the net house. Soil water content sensors were placed in the desert soil at depths of 10, 20, 30, 40, and 50 cm. A sensor-based automatic irrigation logic circuit was used to control the actuators and to manage the crop irrigation operations depending on the soil water content requirements. A developed webserver was used to store the sensor data and update the actuator status by communicating via the Pi-embedded Wi-Fi network. The maximum and minimum average soil water contents, ambient temperatures, humidity levels, and light intensity values were monitored as 33.91 ± 2 to 26.95 ± 1%, 45 ± 3 to 24 ± 3℃, 58 ± 2 to 50 ± 4%, and 7160-90 lx, respectively, during the experimental period. The ICT-based monitoring system ensured precise irrigation scheduling and better performance to provide an adequate water supply and information about the ambient environment.
본 논문에서는 다기준 의사결정방법 중에 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 상수도관의 개량 우선순위 결정 및 노후화에 영향을 가장 많이 주는 위험요인을 평가할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 3단계의 계층구조로 구성되어 있으며, 1단계에서는 AHP를 이용하여 우선순위를 예측하고자 하는 관망에 대해서 평가 인자들에 대한 출력값을 산출한다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 값들을 이용하여 물리적 척도와 환경적 척도 값을 산출하고, 최종 3단계에서 산출값들을 이용하여 우선순위를 결정하도록 구성되어 있다. 제안된 방법은 FCP에 의한 기존 연구와 비교함으로써 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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