For agricultural water management, it is essential to establish the digital infrastructure data such as agricultural watershed, irrigated area and canal network in rural areas. Approximately 70,000 irrigation facilities in agricultural watershed, including reservoirs, pumping and draining stations, weirs, and tube wells have been installed in South Korea to enable the efficient management of agricultural water. The total length of irrigation and drainage canal network, important components of agricultural water supply, is 184,000 km. Major problem faced by irrigation facilities management is that these facilities are spread over an irrigated area at a low density and are difficult to access. In addition, the management of irrigation facilities suffers from missing or errors of spatial information and acquisition of limited range of data through direct survey. Therefore, it is necessary to establish and redefine accurate identification of irrigated areas and canal network using up-to-date high resolution images. In this study, previous existing data such as RIMS (Rural Infrastructure Management System), smart farm map, and land cover map were used to redefine irrigated area and canal network based on appropriate image data using satellite imagery, aerial imagery, and drone imagery. The results of the building the digital infrastructure in rural areas are expected to be utilized for efficient water allocation and planning, such as identifying areas of water shortage and monitoring spatiotemporal distribution of water supply by irrigated areas and irrigation canal network.
여유고에서 오염물질의 이동과 확산을 효율적으로 모의할 수 있는 Lagragian 기법을 이용한 1차원 수치모델이 재발되어 미국 플로리다주의 Burnt Store Isles의 수로망(canal network)으로 유입되는 오염물질에 대해서 적용되었다. 본 수력학 모델은 음해법으로 수치해석되었다. 수치 영역은 크게 주수로와 여유고(storage)로 대별되며 지수로(finger canal)와 지류(tributary)들은 수로망을 단순화하기 위하여 여유고로 간주되었다. 수치실험 결과는 현장실험결과와 비교하여 비교적 잘 일치하고 있음을 보여준다.
본 논문은 쑤저우의 핑장 역사문화 지구을 예로 들어 Python 기술을 적용한 Ctrip.com에서 1436개의 관광객 댓글 데이터를 수집하고, 네트워크 텍스트 분석 방법을 사용하여 빈도 단어, 의미 네트워크 및 감정을 분석하여 대운하 문화의 관광객 인식 특성과 수준을 평가하였다유산.연구 결과: 평강역사문화지구 관광객들의 인식에 자연인문경관, 역사문화축적, 강남운하 풍경이 잘 나타나 있다 ; 관광객들은 평강로 역사문화지구에 대해 비교적 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 지구의 개조와 개선은 여전히 큰 여지가 있다.마지막으로 보호우선, 문화통합, 혁신적 활용 등의 측면에서 대운하 문화유산에 대한 관광객의 인식을 높이기 위한 대책을 제시했다.
This study established a water supply network based on the operation case of Mandae Reservoir in Yanggu-gun, Gangwon-do, to analyze the efficient distribution and management of agricultural water supplied from the reservoir to irrigation areas using the hydraulic analysis model SWMM. In order to construct a model to analyze the water canal network, network conditions needs to be simplified, and in particular, excessive detail or simplification of the irrigation area can lead to errors in the analysis results. Therefore, the effect of the water canal network model was analyzed by simulating the appropriate simplification process step by step. The results of simplifying the actual block shape of the analysis target area using SWMM showed that there was no significant difference in the results even if 7 lots were simplified to 2. Also, it was found that the construction and analysis of a simplified network model were reliable when the excess quantity was 2% or more compared to the required quantity for each case of analysis of the paddy field.
The purpose of this study was to observe the effect of cleansing action of irrigation solutions which was 3% $H_2O_2$ and 5% NaOCl, and 15% EDTA solution on the root canal wall. After treatment with the irrigant, each sample was dehydrated, and coated with 200~250${\circ}$A of gold, and observations were made with the use of scanning electron microscope. The results were as follows: 1. In the root canal walls irrigated with 3% $H_2O_2$ and 5% NaOCl solution without instrumentation after extirpation through barbed broach, the predentin of root canal wall was found scarely affected, and the wall was shown retaining network structure and fibrous organic matters. 2. When 15% EDTA was applied as irrigants for 60, 90 and 120 seconds after instrumentation, there was no signigicant difference of the cleansing effect of the elapsed times which were 90 and 120 seconds on the root canal wall, but in the applied time which was 120 seconds, the canal wall was the cleanest. Therefore it was thought that the most suitable application time of 15% EDTA as the irigants was 120 seconds.
Optimal water management is to efficiently and equally supply an appropriate amount of water by using irrigation facilities. Therefore, it is necessary to evaluate water supply capacity through distribution simulation between the designed distribution rate and re-distributed rate according to the changed farming conditions. In this study, we recalculated the agricultural water supply amount of Geumcheon main canal, which beneficiary area was reduced due to the development of Gwangju-Jeonnam innovation city, and we constructed a canal network using the SWMM model to simulate the change in supply rate of each main canal according to the re-distributed rate. Even though the supply amount of the Geumcheon main canal was reduced from 1.20 m3/s to 0.90 m3/s, it showed a similar supply rate to the current, and the reduced quantity could be supplied to the rest of the main canal. As a result, the arrival time at the ends of all main canal, except for the Geumcheon main canal, decreased from 1 to 3 hours, and the supply rate increased from 4 to 17.0% at the main canal located at the end of the beneficiary area of Naju reservoir.
본 연구에서는 Kwater에서 개발한 RRFS를 기반으로 인도네시아의 Citarum 유역에 대하여 장기유출모형을 구축하여 보았다. Citarum 유역은 전체면적이 $13,600km^2$이며 유역의 중심부에 3개의 다목적 댐(Saguling, Cirata, Juanda)이 운용 중에 있는 대규모 유역으로서 Fig. 1과 같이 크게 3개의 권역(C-region, I-region, J-region)으로 구분하여 살펴볼 수 있다. 중심부의 C-region은 유역전반에 걸쳐 형성된 수지상의 하천망이 한 개의 유출구로 수렴하여 자바해로 배수되는 일반적인 배수구조를 갖는다. 하지만 이의 좌우에 위치한 I-region과 J-region은 병렬적으로 분포된 중소규모 유역들이 각기 개별적인 유출구를 통하여 독립적으로 자바해로 배수하게 된다. 또한 Juanda 댐의 하류부에는 대상유역의 좌우에 위치한 도심지 및 농경지에 대한 용수공급을 위해 3개의 대규모 인공수로(West Tarum Canal, East Tarum Canal, North Tarum Canal)가 연결되어 있다. 따라서 본 연구에서는 Citarum 유역의 이러한 복잡한 배수특성을 고려하여 우선 C-region에 대하여 RRFS를 이용하여 독립적인 유출모형을 구축하고 여기에 3개의 인공수로를 자연하천망의 분기와 같은 형태로 취급하여 해당 시스템을 확장하여 보았다. 이에 따라 I-region과 J-region은 각기 West Tarum Canal과 East Tarum Canal을 본류로 하는 배수구조를 갖게 되며 병렬적으로 위치한 중소유역들은 이들 인공수로에 대한 측방유역과 같이 취급할 수 있었다. Fig. 2는 본 연구에서 구축한 시스템을 이용하여 Saguling 댐의 유입량을 모의한 결과를 예시한다.
CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.
Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.
The management of agricultural water can be divided into management of agricultural infrastructure and operation to determine the timing and quantity of water supply. The target of water management is classified as water-supply facilities, such as reservoirs, irrigation water supply, sluice gate control, and farmland. In the case of agricultural drought, there is a need for water supply capacity in reservoirs and for drought assessment in paddy fields that receive water from reservoirs. Therefore, it is necessary to analyze the water supply amount from intake capacity to irrigation canal network. The analysis of the irrigation canal network should be considered for efficient operation and planning concerning optimized irrigation and water allocation. In this study, we applied a hydraulic analysis model for agricultural irrigation networks by adding the functions of irrigation canal network analysis using the SWMM (Storm Water Management Model) module and actual irrigation water supply log data from May to August during 2015-2019 years in Sinsong reservoir. The irrigation satisfaction of ponding depth in paddy fields was analyzed through the ratio of the number of days the target ponding depth was reached for each fields. This hydraulic model can assist with accurate irrigation scheduling based on its simulation results. The results of evaluating the irrigation efficiency of water supply can be used for efficient water distribution and management during the drought events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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