• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.23-23
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• 2021

영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 쉽고 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 최근 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 다양하게 수행되고 있다. 특히 영상유속계는 별도의 고가의 장비 없이 카메라만을 이용하기 때문에 비교적 경제적이고 간편하며 비접촉식 유속 측정 방법이기 때문에 안전하게 홍수기 하천 유속 및 유량을 측정할 수 있다. 또한 넓은 범위의 유속을 순간적으로 측정할 수 있기 때문에 시간에 따라 수위가 급변하는 중규모 이하의 하천 유량을 측정하는데 적합하다. 하지만 영상유속계로 측정한 유속은 표면유속이기 때문에 하천 유량을 산정하기 위해서는 표면유속에 환산계수를 곱해 평균유속으로 환산하는 과정이 필요하다. 환산계수는 이전 연구에서 실험을 통해 0.84~0.90의 값을 갖는다고 하였고 일반적으로 0.85를 사용하지만, 하상, 수심 및 단면에서의 측정 위치에 따라 달라지므로 확실하게 결정하기 어렵다(Turnipseed and Sauer, 2010). 특히 국내의 많은 하천은 산책로를 포함한 복잡한 복단면으로 이루어져 있어 환산계수를 일률적으로 0.85로 사용하면 유량 측정 정확도가 낮아질 수 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 탄천 대곡교에서 영상유속계를 이용하여 홍수기 유량 측정을 수행하여 흐름 특성에 따른 수위변화에 따라 적정 환산계수를 산정하였다. 탄천 대곡교 지점은 환경부의 자동유량계측 장비가 설치되어 있고 다년간의 검증된 유량 자료를 확보할 수 있기 때문에 환경부 유량측정 결과와 영상유속계로 산정한 유량을 비교하며 환산계수 변화를 분석하였다. 분석 결과 수위에 따라 환산계수는 0.7~1.3의 범위를 갖으며 둔치수위 이하에서는 0.85와 유사한 경향을 보였고, 둔치를 넘는 수위에서는 1 이상으로 환산계수가 증가하였다가 둔치가 완전히 잠기는 수위에서는 다시 0.85 정도로 변화하는 경향을 확인하였다. 향후 영상유속계를 이용한 다양한 홍수기 계측을 통해 복단면에서의 적정 환산계수 검토가 필요할 것으로 생각한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.483-487
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• 2010

하천에서 물이 비교적 빠른 속도로 흘러가면 압력 변동, 하상의 조도, 하천내 구조물 등의 영향에 의해 수면이 끊임없이 변형을 일으키며 수면에 작은 물결(수면 파문)이 생긴다. 이러한 수면 파문은 유수에 의해 유수의 평균 유속으로 이류되며, 이 때문에 인간이 유수의 흐름을 시각적으로 인식할 수 있다. 이러한 표면 파문은 적절한 영상 분석을 하면 표면 유속 측정의 추적자로 이용할 수 있다. 본 연구는 유수 표면을 연속된 영상을 촬영하고, 일련의 영상을 시공간 영상(space-time image)으로 만든 뒤, 휘도 경사법(graylevel gradient method)으로 유속 벡터를 추출하는 새로운 방법을 제시하였다. 이 분석 과정은 기존의 입자 영상 유속계(PIV, Particle Image Velocimetry) 기법을 이용하는 방법보다 훨씬 간단하고 분석 시간도 크게 절약할 수 있다. 또한, 수면 파문의 전파에 따른 중력파의 영향을 시공간 영상의 처리 과정에서 잡음으로 간주하여 처리할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 개발된 루틴을 표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimtery)에 구현하여 새로운 영상 유속계를 개발하였다. 시공간 영상 분속을 이용하는 새로운 영상 유속계를 실험실 수로의 영상 자료에 적용하여 그 정확도, 적용성, 장단점 등을 분석하였다. 제안된 방법에 의한 평균류 산정 결과는 물리적으로 타당하며, 저속 또는 저휘도에서의 분석 성능이 뛰어난 것으로 밝혀졌다. 다만, 이방향 흐름의 분석에서는 문제가 있는 것이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.225-225
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• 2021

하천 유량측정을 위한 영상유속계는 비접촉식 방식이기 때문에 현장에서의 측정이 간편하고, 비교적 안전하기 때문에 비접촉 측정방식의 활용방안 마련에 대한 연구개발 등이 꾸준히 진행되어 왔다. 다만, 이러한 비접촉식 유속계는 표면의 유속을 측정하기 때문에 유량산정을 위해서는 평균유속으로의 환산이 필요하지만, 현재까지는 평균유속 환산계수를 사용하여 표면유속을 평균유속으로 환산하는 방법이 유일하게 활용되고 있다. 하지만, 실제 하천에서는 단면 및 하도형태, 하상조건, 수리특성 및 유속분포 등의 다양한 조건에 따라 환산계수가 결정되기 때문에 이를 단순히 일률적으로 적용하는 것은 곤란하며, 이로 인해 과거 오랫동안 표면유속을 평균유속으로 환산하기 위한 다양한 연구가 진행되었지만, 실제 다양한 조건의 하천에 적용할 수 있는 표준화된 방법은 아직까지 제시되지 못하고 있다. 현재까지, 고정식으로 설치된 유속계로부터 측정된 유속을 평균유속으로 환산하는 방법으로는 국내외적으로 지표유속법과 유속분포법이 대표적이며, 초음파유속계를 활용한 자동유량측정시설의 유량산정방법으로 활용되고 있다. 이러한 방법들은 고정된 유속계의 측정유속을 지표유속으로 하여 다양한 범위의 실측된 평균유속과의 관계를 개발하여 활용하거나, 지표유속을 매개로 개수로 단면의 이론적인 유속분포를 추정하여 평균유속을 산정한다. 또한, 기존의 표면유속을 측정하는 방법을 활용하여 유량을 산정하기 위해서 표면유속과 평균유속과의 비를 나타내는 환산계수(K = 0.85)를 활용하고 있다(Rantz, 1982). 이러한 환산계수는 대상지점의 수리특성, 하도 및 단면형태에 따라 달라지지만 적절한 환산계수를 산정하는 것은 매우 어렵기 때문에 표면유속을 활용한 유량산정에 한계가 있다. 따라서, 연구에서는 비접촉식 표면유속계의 고정식 유량측정 활용성 및 적용성을 검토할 목적으로 환산계수를 활용한 방법(이하 환산계수법)을 포함하여 지표유속법 및 유속분포법 등 표면유속을 활용한 유량산정방법을 검토하였다. 이를 위해 한강 지류 탄천의 서울시(대곡교) 지점을 대상으로 영상유속계 등 비접촉식 유속계를 적용하여 표면유속을 측정하였다. 다양한 유량조건에서 측정한 표면유속을 토대로 세가지 유량산정방법을 적용하여 유량을 산정하였으며, 산정된 유량을 기존 수위-유량관계 곡선식의 환산유량과 비교하여 표면유속의 지표유속 활용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.16-16
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• 2022

영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 현재 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 수행되고 있다. 특히 유속 및 유량을 측정하기 위해 카메라 외에 별도의 측정 장비가 필요없기 때문에 드론에 장착하여 표면유속을 측정하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 기존 드론 영상을 이용한 표면유속 측정 연구에서는 드론을 측정하고자 하는 하천 영역 위에서 정지하여 영상을 촬영하여 표면유속을 측정하고 있다. 이때 한 화면에 하폭이 다 담기지 않는 넓은 하천의 경우 촬영 위치를 옮겨서 다시 영상을 촬영하거나 하폭이 담길 때까지 비행 고도를 높여 촬영하고 있다. 하지만 촬영 위치를 옮겨 촬영하는 방식의 경우 넓은 하천을 다 담기 위해 여러 번의 촬영을 하고 이를 정합하는 과정이 필요하다는 단점이 있으며 비행 고도를 높여 촬영하는 방식의 경우 촬영 품질 저하로 인해 측정한 유속의 불확도가 크게 산정된다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이동하며 촬영한 연속적인 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 하천을 가로질러 비행하며 촬영한 드론 이동영상을 활용하면 폭이 넓은 하천의 경우도 간편하게 유속 분포를 측정할 수 있다. 이동영상을 이용하여 유속을 측정하기 위해서는 연속된 이동영상 내에서 지표면의 공통된 특징점을 찾아 흔들림 보정 알고리즘을 적용하여 유속을 산정하는 방법과 드론의 이동 속도를 이용하여 영상의 수표면 이동속도와 벡터연산을 적용하는 두가지 방법을 사용할 수 있다. 이 두가지 방법 중 영상 분석에 필요한 전처리 과정이 적고 지표면의 고정점이 필요 없는 드론의 이동속도를 이용한 벡터 연산을 적용하는 방법을 실제 흐름에 적용하였다. 측정한 수표면의 유속을 전자파표면유속계로 측정한 유속과 비교한 결과 평균 5 % 이내의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 다양한 흐름 조건과 드론의 비행속도를 변경하여 측정하는 등의 유속 측정 적용성을 검토하는 연구가 수행된다면 하폭이 넓은 하천 등 다양한 조건에서 드론 영상을 이용한 유속 측정이 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.52-52
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• 2020

영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.312-312
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• 2011

최근 정보 통신의 발달에 따라 하천의 수위표, 제방, 수문 등을 관리하기 위해 수많은 CCTV가 설치되고 있다. 이들 CCTV는 하천 구조물의 상황을 감시할 수 있을 뿐 아니라, 하천의 유황 변화를 실시간으로 제공하고 있어, 홍수 방재 및 재해 대책 등에 효율적으로 활용되고 있다. 또한, 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 하천이나 수로의 표면 영상을 이용하여 유속을 측정하고 유량을 추정할 수 있는 장비이다. 표면영상 유속계는 수면에 나타나는 부유 쓰레기나 잔물결 등을 이용하여 하천 표면 유속을 측정할 수 있다. 이 두 기술을 연계하여, 수위표가 설치되어 있는 CCTV의 동영상에서 실시간으로 하천 유속을 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 CCTV 시스템에서 나오는 영상 신호를 SIV에 직접 보내서, 초당 30프레임의 영상을 일정 간격으로 분석하여 유속을 산정하는 것이다. 여기에 수위계에서 나온 수위 자료를 덧붙여 유량을 추정하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법을 서귀포시의 DVR에 수록되어 있던 영상 자료에 활용한 결과 측정하지 못하였던 유량을 산정할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.821-831
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• 2013

Recently image velocimetries, including particle image velocimetry (PIV) and surface image velocimetry (SIV), are often used to measure flow velocities in laboratories and rivers. The most difficult point in using image velocimetries may be how to determine the sizes of the interrogation areas and the measurement uncertainties. Especially, it is a little hard for unskilled users to use these instruments, since any standardized measuring techniques or measurement uncertainties are not well evaluated. Sometimes the user's skill and understanding on the instruments may make a wide gap between velocity measurement results. The present study aims to evaluate image velocimetry's uncertainties due to the changes in the sizes of interrogation areas and searching areas with the error analyses. For the purpose, we generated 12 series of artificial images with known velocity fields and various numbers and sizes of particles. The analysis results showed that the accuracy of velocity measurements of the image velocimetry was significantly affected by the change of the size of interrogation area. Generally speaking, the error was reduced as the size of interrogation areas became small. For the same sizes of interrogation areas, the larger particle sizes and the larger number of particles resulted smaller errors. Especially, the errors of the image velocimetries were more affected by the number of particles rather than the sizes of them. As the sizes of interrogation areas were increased, the differences between the maximum and the minimum errors seemed to be reduced. For the size of the interrogation area whose average errors were less than 5%, the differences between the maximum and the minimum errors seemed a little large. For the case, in other words, the uncertainty of the velocity measurements of the image velocimetry was large. In the viewpoint of the particle density, the size of the interrogation area was small for large particle density cases. For the cases of large number of particle and small particle density, however, the minimum size of interrogation area became smaller.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1926-1930
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• 2010

표면영상유속계(SIV, Surface Image Velcimetry)는 수표면의 영상분석을 통해 유속을 측정하는 도구이다. SIV는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있기 때문에, 야외 실험이나 하천의 유속 측정에 매우 유용한 장비이다. 그러나, SIV를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 그러나, 측량 작업 특히 강우 중의 측량 작업은 매우 번거롭기 때문에, SIV의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들로 하여금 SIV를 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 번거로운 측량을 거치지 않고도 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정할 수 있다면, SIV를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 본 연구는 카메라 영상 모형을 유도하는 것이다. 이 카메라 모형을 이용하여 번거로운 측량 작업이 없이 평면의 좌표점을 추정할 수 있게 되며, 유속장 측정을 자동화할 수 있을 것이다. 이를 위하여 평면 좌표와 참조점을 관련짓는 사영 변환과 회전 변환 등 사진 측정 기법을 도입하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.8
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• pp.855-862
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• 2008

Surface Image Velocimetry (SIV) is an instrument to measure water surface velocity by using image processing techniques. To improve its measuring accuracy, it is essential to get high quality images with low skewness. A truck-mounted SIV system would be a good way to get images, since its crane gives high altitude to the images. However, the images taken with a truck-mounted SIV would be swayed due to the movement of crane and the camera by winds. In that case, to analyze the images, it is necessary to compensate the side sway in the images. The present study is to develop an algorithm to analyze the swayed images by combining common image processing techniques and coordinate transform techniques. The system follows the traces of some selected fixed points and calculates the displacements of the video camera. By subtracting the average velocity of the fixed points from that of grid points, the velocity fields of the flow can be corrected. To evaluate the system's performance, two image sets were used, one image set without side sway and another set with side sway. The comparison of their results showed very close with the error of around 6 %.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.78-78
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• 2021

영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.