$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

K-HAS와 비율보정 계수를 이용한 농업용 저수지의 비상연계 용수공급 가능량 분석
Analysis of the Emergency Water Supply Capacity in Agricultural Reservoirs Using K-HAS and Ratio Correction Factors 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.65 no.2, 2023년, pp.59 - 71  

김하영 (Department of Rural and Bio-Systems Engineering & BK21 Education and Research Unit for Climate-smart ReclaimedTideland Agriculture, Chonnam National University) ,  이상현 (Department of Agricultural and Rural Engineering, Chungbuk National University) ,  나라 (Department of Rural and Bio-Systems Engineering & BK21 Education and Research Unit for Climate-smart ReclaimedTideland Agriculture, Chonnam National University) ,  주동혁 (Department of Rural and Bio-Systems Engineering & BK21 Education and Research Unit for Climate-smart ReclaimedTideland Agriculture, Chonnam National University) ,  유승환 (Department of Rural and Bio-Systems Engineering & BK21 Education and Research Unit for Climate-smart ReclaimedTideland Agriculture, Chonnam National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the frequency of drought increases due to climate change, water scarcity in agriculture would be a main issue. However, it seems difficult to solve the water scarcity by securing alternative water sources. The aim of this study is to analyze optimal water supply capacity of agricultural reservoir...

주제어

표/그림 (14)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 금강⋅영산강⋅섬진강권역의 용수 공급 안정성 확보를 위해 권역 내 위치하고 있는 댐, 저수지, 광역상수도 등 이수관련 시설들의 용수공급능력을 평가하고, 시설간 연계를 통해 보다 효과적인 용수 활용 방안을 제안하고자 한다.
  • 최근 늘어난 가뭄으로 새로운 용수 확보 방안이 필요하나, 신규 수자원 개발은 사회적 갈등 및 적지 감소 등으로 인해 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 용수공급의 확보 방안으로 댐, 저수지, 광역상수도 등의 수자원 시설 간 연계를 통해 비상시 연계 시설 간 공급 가능한 용수량을 산정하여 가뭄시 안정적인 저수지 운영 방안을 제안하고자한다.
  • 본 연구에서는 저수지 모의 저수량 보정 결과를 근거로 다양한 비상연계 용수 공급량이 저수지의 이수안전도에 미치는 영향을 분석하였다. 이수안전도를 만족하는 상태에서 안정적인 비상연계가 가능한 공급량을 산정하기 위하여 갈수기 (4-6월) 비상용수 공급량을 다양하게 설정하고, 관개시점인 6월 1일의 저수율이 이수안전 기준 저수율 이하에 도달하는 연도수를 분석하여 이수안전도를 분석하였다.

가설 설정

  • 저수량 보정 시 환경용수는 연중 방류하는 상황으로 가정하고, 유입량과 방류량에 대한 비율조정 계수는 강우 및 생육 특징을 반영하여 월별계수로 적용하였다. 최종적으로 일별 저수량 모의결과와 실측결과의 차이를 최소화할 수 있는 월별 비율보정계수를 최적화 기법을 통하여 산출하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (31)

  1. Ahn, J. H., 2013. Development of regression equations for?the parameter estimation of TANK model based on basin?slope. Master Thesis, Seoul National University.? 

  2. Ahn, J. H., J. H. Song, M. S. Kang, I. H. Song, S. M. Jun,?and J. H. Park, 2015. Regression equations for estimating?the TANK model parameters. Journal of the Korean Society?of Agricultural Engineers 57(4): 121-133.? 

  3. Bruhn, A., J. Weickert, C. Feddern, T. Kohlberger, and C.?Schnorr, 2003. Real-time optic flow computation with?variational methods. Computer Analysis of Images and Patterns,?Groningen, The Netherlands, Aug. 25-Aug. 27, LNCS 2756,?222-229. doi:10.1007/978-3-540-45179-2_28.? 

  4. Cengil, E., A. Cinar, and E. Ozbay, 2017. Image?classification with caffe deep learning framework. In 2017?International Conference on Computer Science and?Engineering (UBMK), 440-444. doi:10.1109/UBMK.2017.8093433.? 

  5. Go, G. E., and G. B. Sim, 2017. Trend of object recognition?and detection technology using deep learning. Journal of the?Institute of Control, Robotics and Systems 23(3): 17-24. (in?Korean).? 

  6. Hwang, U., J. S. Yoo, and J. C. Jeong, 2013. Computer?Vision based Water-level Detection. In Proc. Korean Society?of Broadcast Engineers Conference, 303-306. (in Korean)? 

  7. Hong, S. W., Y. G. Park, and H. C. Lee, 2014. Experimental?and analytical study on the water level detection and early?warning system with intelligent CCTV. Journal of the Korea?Society of Disaster Information 10(1): 105-115. (in Korean).?doi:10.15683/kosd.2014.10.1.105.? 

  8. Mukti, I. Z., and D. Biswas, 2019. Transfer Learning Based?Plant Diseases Detection Using ResNet50. In 2019 4th?International Conference on Electrical Information and?Communication Technology (EICT), 1-6, doi:10.1109/EICT48899.2019.9068805.? 

  9. Torres, J., 2016. First Contact with Tensorflow (Haeseon?Park, Trans.), Hanbit Media, Inc., 117.? 

  10. Kim, S. M., S. J. Kim, Y. W. Kim, T. Y. Kim, S. M.?Kim, K. W. Park, and M. W. Jang, 2011. Potential release?of environmental flow through irrigation reservoir. Journal?of the Korean Society of Agricultural Engineers 53(6):101-109. (in? 

  11. K im, J. D., Y. G. Han, and H. S. Hahn, 2010. Image-based?water level measurement method adapting to ruler's surface?condition. Journal of the Korea Society of Computer and?Information 15(9): 67-76. (in Korean). doi:10.9708/jksci.2010.15.9.067.? 

  12. Kim, C. G., and N. W. Kim, 2012. Comparison of natural?flow estimates for the Han River basin using TANK and?SWAT models. Journal of Korea Water Resources Association?45(3): 301-316.? 

  13. K im, N. W., S. C. Son, M. S. Lee, G. H. Min, and B.?T. Lee, 2015. Active water-level and distance measurement?algorithmusing light beam pattern. Journal of the Institute?of Electronics and Information Engineers 52(4): 156-163.?(in Korean). doi:10.5573/ieie.2015.52.4.156.? 

  14. Korea Rural Community Corporation (KRC), 2020. Water?level analysis using cctv video informations. (in Korean) 

  15. Kim, O. J., J. W. Lee, J. Y. Park, and M. H. Cho, 2020,?A study on the improvement of image-based water level?detection algorithm using the region growing. Korean?Journal of Remote Sensing 36(5-4): 1245-1254. (in?Korean). doi:10.7780/kjrs.2020.36.5.4.9.? 

  16. Kim, T. W., H. S. Moon, and J. H. Kim, 2020. The study?on CNN based helicopter type classification model. Journal?of Institute of Control, Robotics and Systems 26(6): 479-486.?(in Korean). doi:/10.5302/J.ICROS.2020.20.0017.? 

  17. Lee, E. H., J. Y. Nam, and B. C. Ko, 2015. Speed-limit?sign recognition using convolutional neural network based?on random forest. Journal of Broadcast Engineering. Journal?of Broadcast Engineering 20(6): 938-949. (in Korean). doi:10.5909/JBE.2015.20.6.938.? 

  18. Lee, T. H., 2012. The study of water supply reliability?considering the management for restricted water level of?agricultural reservoirs during flood period. Master thesis,?Kookmin University.? 

  19. Lee, S. H., S. H. Yoo, N. Y. Park, and J. Y. Choi, 2013.?An analysis of environmental water release patterns?considering operation rules in enlarged agricultural?reservoirs, Journal of the Korean Society of Agricultural?Engineers 55(3): 51-62. (in Korean) 

  20. Lee, J. M., 2014, The importance of safety management and?subsequent damage management of agricultural production?infrastructure in response to changes. Magazine of the?Korean Society of Agricultural Engineers 56(3): 38-46. (in?Korean).? 

  21. Lee, N. J., and K. K. Yu, 2017. A novel method to measure?river water stage by using spatio-temporal image analyses.?Journal of the Korea Society of Hazerd Mitigation 17(2):461-469. (in Korean). doi:10.9798/KOSHAM.2017.17.2.461.? 

  22. Noh, J. K., 2010. Affecting water supply capacity followed?by allocating flood control volume in heightening reservoir.?KCID (Korean National Committee on Irrigation and?Drainage) Journal 17(2): 57-70. (in Korean). 

  23. Noh, J. K. and J. N. Lee, 2010. Variation of water supply?for instream flow from reservoirs with various magnifications?of paddy irrigation area to watershed area. Journal of?Agricultural Science 38(2): 331-341. (in Korean)? 

  24. National Disaster Management Research Institute (NDMI),?2012. The practical study of flood forecasting and warning?system with auto water level detection process using?intellingent CCTV. (in Korean)? 

  25. Park, J. H., J. H. K o, M. H. Sung, H. M. Jung, T. S. Park,?Y. C. Kwak, W. Y. Choi, J. Boem, M. H. Jeung, S. H.?Yoo, and K. S. Yoon, 2019. A economic feasibility study?on environmental ecology flow supply plan using?agricultural reservoir - Focused on Dongbok River -.?Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers?61(5): 33-47. (in Korean)? 

  26. Saito, A., and M. Iwahashi, 2006. Water level detection?algorithm based on synchronous frame addition and filtering.?In Proc. 19th Workshop on Circuits and Systems in?Karuizawa, 525-530. (in Japanese).? 

  27. Seo, M. B., C. J. Lee, and D. G. Kim, 2013. A water?surface detection method by correlation analysis of?watermark images with time interval. Journal of the Korea?Academia- Industrial cooperation Society 14(1): 470-477.?(in Korean). doi:10.5762/KAIS.2013.14.1.470.? 

  28. Takagi, Y., H. Mori, A. Tsujikawa, T. Saito, and K.?Karube, 2000. The geometrical and optical analysis?concerning the feature of the water surface interface of an?inclined plate which is used the water level measuring. J.?of EICA 4(4): 9-18. (in Japanese).? 

  29. Wei, Y., and Y. Zhang, 2016. Effective waterline detection?of unmanned surface vehicles based on optical images.?Sensors 16(10). (in Chinese). doi:10.3390/s16101590.? 

  30. Yu, J., and H. Hahn, 2010. Remote detection and?monitoring of a water level using narrow band channel.?Journal of Information Science and Engineering 26(1):71-82. (in Korean). doi:10.6688/JISE.2010.26.1.6.? 

  31. Yoo, S. H., S. H. Lee, J. Y. Choi, and T. S. Park, 2012.?Optimizing rules for releasing environmental water in?enlarged agricultural reservoirs. Journal of the Korean?Society of Agricultural Engineers 54(5): 17-24 (in Korean). 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로