In Korea, the rainfall is concentrated in summer under the influence of monsoon climate. Thus, even a small climate change can be significant problems in water resources. As a result, a lot of attention has been focused on climate changes and a number of researches have been conducted in a manner commensurate with the attention to the climate change. This study is intended to forecast the changes in the flow and water quality of the Nam river resulting from the future climate changes in the Nam river basin using a watershed and water quality model. An SWAT model, as a watershed hydrologic model, was established after estimating a climate scenario using an artificial neural network method, and the established model was verified and adjusted using date from the Ministry of Environment to evaluate the applicability of the model. As a consequence, $R^2$ showed more than 0.7 in the simulation test, which satisfies the minimum required level. Results from the SWAT model and the future Namgang dam discharge calculated by HEC-ResSIM is used as input date for QUALKO. The results showed a huge variation in BOD depending on the annual flow of the river, which recorded a maximum difference of 2 mg/L between a rainy season and a dry season. It can be deduced that because rainfall and the runoff of a basin significantly account for the water quality of a river, higher water concentrations are recorded in a dry season in which the flow is not as much as that in a rainy season. It also can be said that water should be reserved in advance to secure water in the Nam river downstream for a dry season and be controlled in an effective and efficient manner to provide better water quality.
Due to the prolonged COVID-19 pandemic, the frequency of people who are tired of living indoors visiting nearby mountains and national parks to relieve depression and lethargy has exploded. There is a place where thousands of people who came out of nature stop walking and breathe and rest, that is the mineral spring. Even in mountains or national parks, there are about 600 mineral springs that can be found occasionally in neighboring parks or trails in the metropolitan area. However, due to irregular and manual water quality tests, people drink mineral water without knowing the test results in real time. Therefore, in this study, we intend to develop a model that can predict the quality of the spring water in real time by exploring the factors affecting the quality of the spring water and collecting data scattered in various places. After limiting the regions to Seoul and Gyeonggi-do due to the limitations of data collection, we obtained data on water quality tests from 2015 to 2020 for about 300 mineral springs in 18 cities where data management is well performed. A total of 10 factors were finally selected after two rounds of review among various factors that are considered to affect the suitability of the mineral spring water quality. Using AutoML, an automated machine learning technology that has recently been attracting attention, we derived the top 5 models based on prediction performance among about 20 machine learning methods. Among them, the catboost model has the highest performance with a prediction classification accuracy of 75.26%. In addition, as a result of examining the absolute influence of the variables used in the analysis through the SHAP method on the prediction, the most important factor was whether or not a water quality test was judged nonconforming in the previous water quality test. It was confirmed that the temperature on the day of the inspection and the altitude of the mineral spring had an influence on whether the water quality was unsuitable.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.361-364
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2002
The WASP model was applied to Bokha stream with 8.4km of its main stem located in Ichon-gun, Kyonggi province in Korea. The stream was divided into 26 segments with each of 400m length, and 5 segments were embraced boundaries of its tributaries. The parameters of the model were calibrated by the trial and error method to minimize differences between observed and simulated concentration of water quality constituents. The correlation coefficients for DO, $NO_3-N,\;PO_4-P$ and organic P showed high values providing the ability of simulation. The correlation coefficients for BOD and $NH_3-N$ showed low values in both calibration and verification test.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.03a
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pp.970-979
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2006
Construction of underground structure requires higher standard of planning and design specifications than in surface construction. However, high construction cost and difficult working environment limit design level and construction quality. One of the most sensitive factors to be considered are infiltration and external pore-water pressures. Development of pore-water pressure may accelerate leakage and cause deterioration of the lining. In this paper, the development of pore-water pressure and its potential effect on the linings are investigated using physical model tests. A simple physical equipment model with well-defined hydraulic boundary conditions was devised. The deterioration procedure was simulated by controlling both the permeability of filters and flowrate. Development of pore-water pressure was monitored on the lining using pore pressure measurement cells. Test results identified the mechanim of pore-water pressure development on the tunnel lining which is the effect of deterioration of drainage system. The laboratory tests were simulated using coupled numerical method, and shown that the deterioration mechanism can be reproduced using coupled numerical modelling method.
Lately water quality of Daechong Reservoir has become more eutrophicated than ever before and there has been much concern over especially the eutrophication of the embayment near Daejon and Chongju Water Intake Tower every summer. The purpose of this study is to predict the impact of change in the pollutant loading, flowrate, nitrogen and phosphorus release from sediment, SOD(sediment oxygen demand) upon the water quality of Daechong Reservoir by WASP5/EUTR05 in order to suggest water quality management alternatives. The data of Sep. 1995 were used for the calibration of the model and those of Sep. 1997 was for verification. The result of the modeling can be summarized as follows. 1. The 50% increase(decrease) of pollutant loading has caused that of T-N concentration by 0.10-0.14 mg/l, T-P concentration by 0.003-0.005 mg/l, and CBOD concentration by 0.16-0.18 mg/l. But the ratio of DO change by the change of pollutant loading was relatively small. 2. The sensitivity test of NH4 flux to T-N and that of P04 flux to T-P shows that T-N and T-P concentration were changed more in the epilimnion segments (SEG4, SEG5, SEG6, SEG7) than the other segments. As SOD increases, DO was predicted to decrease more especially in the hypolimnion (SEG9-SEG14). 3. As flowrate increase, the concentration of T-N, T-P, and CBOD were predicted to decrease, but DO concentration increased especially in the hypolimnion segments(SEG11, SEG12, SEG13, and SEG14). As the flowrate changed from $119m^3/sec$ to $50m^3/sec$, the concentration of T-N and CBOD in the hypolimnion was predicted to decrease.
In this research, we tried to develop the application method to water management and treatment using toxicity test method. When we measure the toxicity of environmental samples, we have to decide whether we take some countermeasures to reduce the toxicity or not. The first issue is how to set these action levels in each bioassays. A new idea was attempted to authorize indirect approach of each bioassays through the response characteristics against mixture of chemicals in water quality standard. The significant response in the cell-growth-inhibition bioassay was detected for standards-mixture(STDs). For acute toxicity assay, STDs-based implicit correlation between risks to humans and bioassay data showed a rational approach to set action levels in practical management. A simple model was proposed to describe and predict the changes in the total toxicity based on the concentrations of toxic-controlling chemicals during the ozonation of landfill leachates. On the basis of this simple model, toxicity reduction was predicted for pre-aggregation treatment before ozonation and ozone concentration during the ozonation. The method proposed in this study would be useful in optimizing water treatment processes and their running conditions in terms of the toxicity reduction efficacy.
Skin friction may be one of the most critical factors in designing the prebored and precast pile. Special attention was given to the interface behavior of cement milk-surrounding soil during the installation of prebored and precast pile. Small-scale field model pile test was conducted for the case of single pile. The size and geometry of the small-scale field model piles were designed with pile length 1.3m, boring diameter 0.067 m. Quick maintain-load test was conducted for the cases of boring diameter 150, 125, 90, 86, 74 mm and water-cement ratio 90, 70, 60%. It was shown that the bearing capacity of the pile increased as the cement-water ratio and cement milk thickness increased. Considering the scale effect between the small-scale model test and the actual construction site, it was found that cement milk thickness of 0.1~0.4D (50~200 mm) was reasonable for the stability of the structure. Also, the proper cement paste water / cement ratio was about 70% when considering the results of this study and quality control.
Kim, Kang-Rea;Jo, Gyou-Jea;Kim, Myung-Yu;Park, Jin-Ho;Yang, Eun-Ik
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2005.05b
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pp.493-496
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2005
The Re-mi-con sludge water has been investigated because of environmental pollution and disposal cost. So, sludge water is partially reused as mixing water. However, if sludge water is reused too much that would influence the quality of concrete. KS specification limits the amount of sludge content up to 3$\%$ of cement weight. In this study, the effect of re-mi-con sludge on the characteristics of concrete is compared to raise the reuse ratio of re-mi-con sludge. From the test results, as blending ratio of re-mi-con sludge increases, workability is decreases. However, the re-mi-con sludge water have a minor effect on the strength development, the drying shrinkage and the resistance of freeze and thawing. Also, the existing model codes of drying shrinkage do not coincide with the test results of this study.
This study applied the Stochastic Frontier Analysis to estimate which independent variable affects to efficiency of aquaculture household. This study used wage and facility scale as input variables, sales volume as an output variable to estimate efficiency. Also, the study used region, species, water quality to estimate technical inefficiency factors of the model. The data used for this study were obtained by the operating costs survey using 1:1 interview method. The study selected translog production model with technical inefficiency term estimated as half-normal distribution. In addition, the study used pearson and spearman correlation coefficient among efficiency estimating models. Also, the study analysed differences among estimated efficiencies through t-test, and showed us 0.1793 in species, 0.4677 between Geojae and Masan.
Kim, Minkyu;Yoon, Chun Gyeong;Rhee, Han-Pil;Hwang, Soon-Jin;Lee, Sang-Woo
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.35
no.5
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pp.432-438
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2019
The purpose of this study is to predict Trophic Diatom Index (TDI) in tributaries of the Han River watershed using the random forest algorithm. The one year (2017) and supplied aquatic ecology health data were used. The data includes water quality(BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, water temperature, DO, pH, conductivity, turbidity), hydraulic factors(water width, average water depth, average velocity of water), and TDI score. Seven factors including water temperature, BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, and average water depth are selected by the Correlation Feature Selection. A TDI prediction model was generated by random forest using the seven factors. To evaluate this model, 2017 data set was used first. As a result of the evaluation, $R^2$, % Difference, NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency), RMSE(Root Mean Square Error) and accuracy rate show that this model is compatible with predicting TDI. To be more concrete, $R^2$ is 0.93, % Difference is -0.37, NSE is 0.89, RMSE is 8.22 and accuracy rate is 70.4%. Also, additional evaluation using data set more than 17 times the measured point was performed. The results were similar when the 2017 data set were used. The Wilcoxon Signed Ranks Test shows there was no statistically significant difference between actual and predicted data for the 2017 data set. These results can specify the elements which probably affect aquatic ecology health. Also, these will provide direction relative to water quality management for a watershed that must be continuously preserved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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