표면영상유속계(Surface Image Velocimety, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 빛이 없는 야간의 경우 수표면의 움직임을 촬영하기 어려워 밤에 발생하는 홍수 유량 측정이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 수표면에 야광 입자를 흘려 촬영하는 방법이 있었으나 대하천의 경우 야광물질의 크기가 작아 영상 내에서 식별이 어려운 문제가 있었고, 높은 밝기의 조명을 사용하여 영상을 획득하는 방법 또한 수행되었으나 빛이 수표면에 반사되어 하천 전체를 촬영하기 어려운 문제점이 있었다. 이 후 근적외선 카메라를 이용하여 야간 측정의 어려움을 극복하고자 하였으나 촬영범위가 최대 50 m 정도로 조사 거리의 한계를 나타내었다. 최근 Fujita(2013)는 원적외선카메라를 이용한 하천 유량 측정을 실시하였는데 이는 기존 야간촬영 시 시도되었던 방법의 문제점을 해결할 수 있음을 보여주었다. 이에 본 연구에서는 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하고자 실험수로에서 실험을 수행하였다. 실험 시 주간 및 야간의 상황을 설정하여 원적외선 카메라, 근적외선 카메라 그리고 일반 캠코더를 이용하여 흐름을 촬영하였다. 또한 프로펠러유속계를 이용하여 흐름의 표면유속을 측정하였다. 원적외선 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상호상관법을 이용하여 표면유속을 측정하였고, 이를 프로펠러유속계 측정결과와 비교하여 정확도를 검토하였다. 또한 일반 캠코더와 근적외선카메라의 영상 분석 결과와도 비교하여 개선점을 확인하였다.
현재 상업적으로 널리 쓰이는 CCTV 용 카메라는 충분한 광량이 보장된 환경에서는 가시영역 영상을, 저조도 환경에서는 적외선 영상을 획득한다. 적외선 영상은 색채정보를 갖고 있지 않아 객체의 색채 정보를 이용하여야 하는 응용에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 ND 필터를 사용하여 가시광선 및 근적외선 영역의 영상정보를 분리하여 취득하는 가능성에 대한 연구를 하였다. 먼저 카메라 내부의 Hot Mirror 필터를 제거하여 가시영역 및 근적외선 신호 모두가 카메라에 들어오도록 한 후 ND 필터를 사용하여 영상을 취득한 후, 본 논문에서 제안하는 분리방식을 사용하여 가시영역 및 근적외선 영역으로 분리하였다.
근적외선은 눈에 보이는 가시광선 파장 대역을 벗어난 빛으로 일반적인 디지털 카메라에서는 핫미러 필터에 의하여 차단된다. 하지만 근적외선으로부터 얻어지는 정보들은 영상의 전체적인 가시성을 향상시킬 수 있다고 알려져 있기 때문에 영상의 질 개선에 유용한 정보가 될 수 있다. 예를 들어 영상에 안개가 낀 경우, 근적외선은 가시광선보다 안개 입자에 대한 침투성이 더 강하다는 성질을 가지고 있기 때문에 근적외선 카메라로 영상을 촬영하면 일반적인 카메라 영상보다 더 선명한 영상을 얻을 수 있다. 본 논문은 실외 영상의 질을 높이기 위해 컬러 영상과 근적외선 영상을 융합하는 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 본 논문은 컬러 영상과 근적외선 영상의 대비를 비교하여 가중치 맵을 구한다. 그 후, 이 가중치 맵을 이용하여 두 영상을 융합하는 과정을 거치게 된다. 본 논문은 실험 결과들을 통해서 제안하는 알고리즘이 효과적으로 영상의 질을 높이고, 또한 안개를 제거하는 것을 보여준다.
소나무 재선충에 감염되어 고사하는 소나무의 증가는 우리나라 산림에 심각한 위협이 되고 있다. 재선충은 매개 후 고사단계에 이르기까지 진행과 확산이 빨라 감염목이 발견되면 곧바로 임내에서 벌채 및 훈증 처리해야 하며 5${\sim}$6월에 감염되어 10${\sim}$11월에 육안으로 고사를 확인할 수 있다. 재선충에 의해 소나무가 고사되는 과정에서 식생활력도가 크게 감소하며 이러한 현상은 근적외선 영역에서 분광반사의 감소를 수반한다. 따라서 본 연구는 근적외선영역의 분광감소를 이용하여 재선충 피해목의 조기진단이 가능할 수 있다는 것에 착안하여 수행하였다. 근적외선영상 취득 방법으로 휴대가 간편한 근적외선 카메라를 이용하여 재선충 피해지역의 소나무림을 5월부터 11월까지 매월 촬영하였다. 이렇게 수집된 분광반사값으로부터 식생지수(Vegetation Index: VI)의 변화를 분석하였고, VI의 감소율로부터 소나무 재선충 감염목을 조기에 발견할 수 있다는 결과를 도출하였다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영상유속계이다. 이처럼 영상유속계로 하천 유속을 측정할 때, 적절한 품질의 영상을 취득하는 것은 기본이며 매우 중요한 단계이다. 특히 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 영상 분석에 적절한 품질의 하천 표면영상을 취득하는 것은 매우 어려운 일이다. 야간 영상을 측정하기 위해 별도의 조명을 이용하거나 발광체를 이용하는 방법이 대안으로 제시되었으나 여전히 실용적인 차원의 적용에는 이르지 못하고 있다. 본 연구에서는 표면영상유속계의 영상 취득 장치로 원적외선 카메라를 이용할 수 있는가 시험하였다. 원적외선 카메라는 별다른 조명의 도움없이 야간의 하천 표면영상을 취득할 수 있다. 안동하천실험센터의 인공수로에서 주야간 촬영을 하고 영상 분석을 통해 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 비교를 위하여 일반적인 캠코더와 근적외선 카메라를 동시에 적용하였다. 세 종류의 카메라로 촬영된 영상은 시공간 영상의 상호상관 분석법을 통해 유속으로 환산하고, 미속계로 측정한 표면 유속과 비교하였다. 비교 결과 원적외선 카메라 영상은 주야간에 상관없이 적절한 유속을 분석해 낼 수 있음을 보였다. 다만, 공간 해상도가 높지 않아 영상 분석의 정확도는 최적의 조건에서 다른 카메라로 촬영된 영상에 비해 떨어진다.
홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.
소나무 재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있다. 소나무 재선충병은 보통 5~6월에 감염되지만 10~11월에 비로소 피해목을 육안으로 확인할 수 있어, 피해예방에 큰 어려움을 겪고 있다. 재선충에 의해 소나무가 고사되는 과정중에는 식생활력도가 크게 감소하게 되는데, 이러한 현상은 분광스펙트럼상의 근적외선 영역에서 분광반사의 감소를 수반한다. 본 연구에서는 이러한 현상을 토대로 재선충 피해목의 식생활력도 변화를 식생지수 모니터링을 통하여 분석하였다. 휴대가 간편한 근적외선 카메라를 이용하여 재선충 피해지역의 소나무림을 5월부터 11월까지 매월 촬영함으로써 녹색, 적색 및 근적외선 영역대의 분광반사값을 취득하였다. 이렇게 수집된 분광반사값으로부터 피해목의 식생지수(Vegetation Index: VI)의 변화를 분석하였고, 피해목의 식생지수는 감염초기인 6월부터 감소하기 시작한다는 것을 밝힐 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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