For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.
Most of customers want to know how to develop the computer system they want to get to use according to the their requirements. This study presents a Computer Integration management System for Quality (CISQ) model for system-integration organizations, which need to demonstrate their capability to consistently provide computer integrated system that meets customer satisfaction and applicable regulatory requirements. The Plan.Do.Check.Act(PDCA) cycle called by Doming wheel expresses the basic concept of continuous improvement action in order to emphasize on achieving business goal. It is useful for providing full competence of a system-integration organization to integrate management systems based on the international management system, and to take an advantage in its market. This study specifies International Certification Network Business Excellence Concept(IBEC) approach to ensure a harmonized integration of the variety of management systems and thereby produce synergy effect. The end part of this study specifies a Assessment Model including an assessment concept adding to the compliance audit according to the CISQ for the continuous improvement. A simple application on Failure Modes and Effects Analysis(FMEA) in testing phase in project life cycle has been done.
This study was intended to point out the limit of existing digital content-centered studies, or approaches from the viewpoint of the supplier and in the aspect of business profit model and find ways to assess the quality of digital content, considering the characteristics of digital content. For this, the study is to apply value innovation strategy to digital content assessment, to analyze the applicability, and to propose a new and practical framework for digital content assessment method. To this end, this study selected the global No. 1 search service provider Google and local portal site Naver search service. The study on assessment factors by value innovation strategy was based on existing literature, while user-value elements in that respect were confined to information quality, interactivity, communication, interactive storytelling, and usability. This study objectified the relation with the value innovation strategic analysis, through qualitative and quantitative analyses on value elements of search service users.
We propose a new method that specifies objective image quality factors by evaluating an image quality measurement model using random images. In other words, No-Reference variables are used to evaluate the quality of an original image without using any reference for comparison. 1000 portrait images were collected from a web gallery with votes constituting over 30 recommendation values. The bottom-up data collecting process was used to calculate the following image quality factors: total range, average, standard deviation, normalized distribution, z-score, preference percentage. A final grade is awarded out of 100 points, and this method ranks and grades the final estimated image quality preference in terms of total image quality factors. The results of the proposed image quality evaluation model consist of the specific dynamic range, skin tone R, G, B, L, A, B, and RSC contrast. We can present the total for the expected preference points as the average of the objective image qualities. Our proposed image quality evaluation model can measure the preferences for an actual image using a statistical analysis. The results indicate that this is a practical image quality measurement model that can extract a subject's preferred image quality.
This study analyzed runoff characteristics of non-point sources pollutant and evaluated removal of pollution by BMP(Best Management Practice) using BASINS/WinHSPF model. Hourly meterological data including input data was provided from 2010 to 2011 year to run HSPF model in Miho stream watershed. As the results of calibration and validation of the model, the model could be successfully performed to simulate the flow and water quality parameters. The apprehensive area of non-point source pollution was chosen by non-point source pollution per area of a tributary to the Miho stream and applied constructed wetland in area chosen. Three scenarios were based on installation area of an constructed wetland and HSPF model would be applied to estimate the pollutant removals through the constructed wetland. The removal rates of pollutants through the constructed wetland were estimated with the runoff and water quality parameters by the comparisons of before and after the constructed wetland application.
The QUAL2K has the same basic characteristics as the QUAL2E model, which has been widely used in stream water quality modeling; in QUAL2K, however, various functions are supplemented. The QUAL2Kw model uses a genetic algorithm(GA) for automatic calibration of QUAL2K, and it can search for optimum water quality parameters efficiently using the calculation results of the model. The QUAL2Kw model was applied to the Gangneung Namdaecheon River on the east side of the Korean Peninsula. Because of the effluents from the urban area, the middle and lower parts of the river are more polluted than the upper parts. Moreover, the hydraulic characteristics differ between the lower and upper parts of rivers. Thus, the river reaches were divided into seven parts, auto-calibration for the multiple reaches was performed using the function of the user-defined automatic calibration of the rates worksheets. Because GA parameters affect the optimal solution of the model, the impact of the GA parameters used in QUAL2Kw on the fitness of the model was analyzed. Sensitivity analysis of various factors, such as population size, crossover probability, crossover mode, strategy for mutation and elitism, mutation rate, and reproduction plan, were performed. Using the results of this sensitivity analysis, the optimum GA parameters were selected to achieve the best fitness value.
One of the important components of this administrative reform is customer satisfaction. Every public enterprises introduced the Service Charter and Korean government took Customer satisfaction as the key index of public sector performance assessment. Most public enterprises introduced customer satisfaction management in an attempt to improve the quality of customer service. The government granted high incentives to excellent business innovative enterprises and developed additional indices, which are related to CS. From now on, every Korean enterprises must embody feasible customer satisfaction management and improve the quality of customer service In this research, we proposed a quality evaluation standard model which is suitable for the public enterprise based on the Service Quality Criteria, and examined the model. A 7-Point Likert Scale was used based on the five categories within the Service Quality: responsiveness, convenience, tangibility, sympathy and reliability, we analysed the validity and causal relationship among the factors within the model.
패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상 등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최종가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 "퍼지-다속성" 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세 가지 요소를 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다.모델을 적용하였다.
This study was carried out to investigate the effect of EFDC hydrodynamic result on the WASP7.3 water quality modeling result in accordance with the change of number of grid for the dam reservoir to be constructed. The simulated flow and BOD, T-N and T-P loads by the HSPF watershed model was used for boundary conditions and the hydrodynamic modeling results was linked with WASP model to predict future water quality after dam construction. The scenarios for EFDC modeling were composed of Scenario 1(141 grid cells) and Scenario 2(568 grid cells). The results of Scenario 2 showed that BOD, T-N, T-P and Chl-a concentrations were decreased 0.073mg/L(8.5%), 0.032mg/L(2.6%), 0.003mg/L(6.8%), 0.644mg/L(4.2%) compared with those of Scenario 1, respectively. As number of grid cell increased, water quality concentrations were decreased and also it caused the longer running time. Therefore, this study suggests that the consideration of the geometry of water body is more important than the number of grid cells for the prediction of water quality of a dam reservoir in EIA.
The objective of this study was to use remotely sensed data, combined with in situ data, for the assessment of trophic state for Daecheong reservoir. Three Landsat TM(Thematic Mapper) imagery data were processed to portray trophic state conditions. The remotely sensed data and the measured data were obtained on 20 June 1995. Regression models have been developed between the chlorophyll-a concentration and reflectance which was converted to Landsat TM digital data. The regression model was determined based on the correlation coefficient which was higher than 0.7 and was applied to the entire study area to generate a distribution map of chlorophyll-a and trophic state. The equation, providing estimates of chlorophyll-a concentration, represented the year-to-year spatial variation of trophic zones in the reservoir. Satellite remote sensing data derived from Landsat TM had been successfully used for trophic slate mapping in Daecheong reservoir.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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