Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.3
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pp.211-216
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2007
The quality of tap water on the whole water-supply system, from a large filtration plant to a private faucet, has to be guaranteed the standards of drinking water. At this point in time, however, the supply process of the tap water has not been monitored and managed scientifically. The piped water, especially the most small-scale reservoirs(underground or overhead type) are always exposed to various contaminations and impurities. Recently monitoring systems of water-quality were spread on some large filtration plants or distributing reservoirs. In particular, the water quality monitoring method using the internet is adopted into some local government whose inhabitants can check up the water quality anytime and anywhere. The construction of this system that has to apply a large scale needs, and has a limitation on the small water-supply system, such as apartments, public facilities and small-scale underground or overhead reservoirs. In this work, we suggest the integration system of individual water-quality sensor modules that have a low price. By using the developed integration system and monitoring program operated on the internet, the system managers of reservoirs can monitor and manage water-quality characteristic values of drinking water in online. Since the proposed system was modularized, the system can be applied easily into various reservoirs with a low cost and regardless of its scale, small or large.
The automatic water quality monitoring system (AWQMS) have been installed to immediately response to any pollution incident. It also make it possible to conduct the task efficiently regarding water quality control. The purpose of this study is to enhance reliability by securing accuracy of automatic water quality data through quality assessment (QA) for temperature, pH, dissolved oxygen (DO), electric conductivity (EC), total organic carbon (TOC). The result of comparison between manual and automatic data, relative accuracy of general items (temperature, pH, EC, DO) and TOC were mostly satisfied with guideline (i.e. less than 20%). On the other hand, relative accuracy of DO between sampling site and housing site was somewhat against the guideline. The contamination by attaching algae and microorganism in the pipeline is considered as main cause. After backwashing the pipeline, DO concentration was increased up to 53%. Therefore, pipeline management is recognizable as important thing to secure reliability of water quality data.
Ministry of Environment has been operating water quality monitoring network in order to obtain the basic data for the water environment policies and comprehensively understand the water quality status of public water bodies such as rivers and lakes. The observed water quality data is very important to analyze by applying statistical methods because there are seasonal fluctuations. Typically, monthly water quality data has to analyze that the transition comprise a periodicity since the change has the periodicity according to the change of seasons. In this study, trends, SOM and RDA analysis were performed at the Mulgeum station using water quality data for temperature, BOD, COD, pH, SS, T-N, T-P, Chl-a and Colon-bacterium observed from 1989 to 2013 in the Nakdong River. As a result of trends, SOM and RDA, the Mulgeum station was found that the water quality is improved, but caution is required in order to ensure safe water supply because concentrations in water quality were higher in the early spring(1~3 month) the most.
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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v.18
no.1
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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.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.32
no.8
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pp.802-808
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2010
This study was carried out to apply the method of priority order selection for water quality improvement of watershed. The monitoring of flow and water quality, grouping branch streams and discharge load density were estimated on 18 branch streams located in middle and lower area of Geum River, Chungcheongnam-do. Based on average BOD concentration of stream at low flow, the results of the water quality analysis of stream which excess river living standard class 2 (less than BOD 3 mg/L) are Jeongancheon, Bangchukcheon, Gilsancheon, Jocheon, Seokseongcheon and Ganggyeongcheon. As a result of grouping stream, stream that have more than $10\;m^3/min$ of flow and more than 3.0 mg/L of average BOD concentration such as Group A are Jocheon, Seokseongcheon, Ganggyeongcheon and Jeongancheon. In Group A, stream corresponds to over than discharge load density as of 10 BOD kg/$day{\cdot}km^2$ is Jocheon, Seokseongcheon and Ganggyeongcheon. In view of the selected results to improve water quality basin through monitoring of flow and water quality, grouping stream, and estimation of discharge load density, Jocheon in Yeongi, Seokseongcheon located on the border of Buyeo and Nonsan, Ganggyeongcheon on Nonsan such as stream basin were urgent to improve water quality.
This study suggests a method to grade groundwater quality quantitatively using statistical approaches for evaluating the quality of groundwater in wells included in the Groundwater Quality Monitoring Network (GQMN). The proposed analysis method is applied to GQMN data from 2001 to 2008 for nitrate nitrogen, chloride, trichloroethylene, potential of hydrogen (pH), and electrical conductivity. The analysis results are obtained as groundwater quality grades of the groundwater representing each of the monitoring stations. The degree of groundwater contamination is analysed for water quality parameters, district, and usage. The results show that the degree of groundwater contamination is relatively high by nitrate nitrogen, bacteria and electrical conductivity and at Seoul, Incheon, Gwangju, Gyeonggido and Jeollado. The degree of contamination by nitrate nitrogen and trichloroethylene is especially high when the groundwater is used for agricultural and industrial water, respectively. It is evaluated that potable groudnwater in GQMN is significantly vulnerable to nitrate nitrogen and bacteria contamination.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.209-216
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2024
Land shrimp farms can control the growth environment more stably than coastal ones, making them advantageous for high-quality, large-scale production. In order to maintain an optimal shrimp growth environment, various factors such as water circulation, maintaining appropriate water temperature, oxygen supply, and feed supply must be managed. In particular, failure to properly manage water quality can lead to the death of shrimp, making it difficult to have people stationed at the farm 24 hours a day to continuously manage them. In this paper, to solve this problem, we design an integrated monitoring system for land farms that can be operated with minimal manpower. The proposed design plan uses IoT technology to collect real-time images of land farms, pump status, water quality data, and energy usage and transmit them to the server. Through web interfaces and smartphone apps, administrators can check the status of the farm stored on the server anytime, anywhere in real time and take necessary measures. Therefore, it is possible to significantly reduce field work hours without the need for managers to reside in the farm.
Assessment of seasonal changes in surface water quality is an important aspect for evaluating temporal variations of river pollution due to natural or anthropogenic inputs of point and non-point sources. In this study, surface water quality data for 15 physico-chemical parameters collected from 7 monitoring stations in a river during the years from 2014 to 2016 were analyzed. The principal component analysis technique was employed to evaluate the seasonal correlations of water quality parameters, while the principal factor analysis technique was used to extract the parameters that are most important in assessing seasonal variations of river water quality. Analysis shows that a parameter that is most important in contributing to water quality variation for one season may not be important for another season except alkalinity, which is always the most important parameters in contributing to water quality variations for all three seasons.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.37
no.E
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pp.63-71
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1995
Three types of land use were investigated to describe the effect of land use on both surface and ground water quality. Typical land uses of a grazing pasture, Sudan grass field and paddy in Kangwon province were selected and flumes and monitoring wells were installed. Land managements were carefully monitored, water samples were collected periodically and analyzed with respect to nitrate, TP and TKN at a laboratory of Kangwon Provincial Institute of Health and Environment from August, 1993 to May, 1994. Runoff from the pasture was formed mostly with seeping subsurface flow in the lower areas of the pasture. A few overland flows were observed during heavy storms, and when it occurred, runoff increased sharply. For the Sudan grass field, runoff was formed with overland flow. Nitrate concentration in runoff from both land uses seemed not affected by runoff and ranged from 0.241 to 4.137mg'/1. TP and TKN concentrations from the pasture were affected by overland flow. When overland flow occurred, TP and TKN concentrations abruptly increased to 5.726 and 12.841mg/1, respectively, from less than 1.0mg/l. However, these concentrations from the Sudan grass field were quite stable ranging from 0.191 to 0.674mg/l for TP and 0A70 and 1.650mg/l for TKN. Nitrate concentration was significantly affected by land use(Sudan grass field) and the concentration increase reached about 2mg/l per lOOm ground water flow. Nitrate concentration from a well located in the middle of rice fields also was significantly higher than that measured from a well located relatively undisturbed mountain toe area. TP and TKN concentrations in shallow ground water affected by the depth of the monitoring wells. The deeper the monitoring wells, the less TP and TKN concentrations were measured.
Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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1997.06a
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pp.1-20
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1997
The present standard of drinking water quality is not reached to the guidelines of WHO and US EPA recommended. The appraisal of safety is not appropriate by the results of intermittent and limitted analysis. 45 items of drinking water quality are regulated in the Korean standard and 9 items for inspection designated by Seoul City. This report is the results of analysis of the water quality in the water stations of Seoul which are concerned with the items of Korean water quality standard and the priolity pollutnats recommended by WHO. In the results, 45 items of water quality, and the priolity pollutants were not exceeded to the standard and criteria, while DDT, heptachlor-epoxide, THMs, benzo(a)pyrene, Ba, Al, Gross beta, $^{226}$Ra, $^{90}$Sr were detected, the levels were not exceeded to the WHO guidelines. In ordes to evalute the safety of drinking water quality, besides of the existed items of standard, new hazardouse pollutants should be considered monitored continenously. For the regulation of hazardous pollutants, it may be introduced from the risk assessment. According to the relevant assessment, the acceptable risk of pollutants estimated could be applied to set the water quality standard or recommendations or quidelines as well as the number of monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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