• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.71-71
• /
• 2015

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.

• Journal of the KSME
• /
• v.34 no.9
• /
• pp.678-687
• /
• 1994

이 글에서는 상대측정방법의 예로서 열선 유속계, 절대측정방법의 예로서 레이저 도플러 유속계, 가시화기법에 대한 전반적인 설명을 통하여 난류측정에 대한 이해를 돕고자 한다. 열선유속계와 레이저도플러유속계는 응답특성이 난류측정에 적합한 측정기술로서 입증되어 있지만, 가시화 기법에 의한 난류측정은 3차원 유동장을 동시에 처리할 수 있는 장점에도 불구하고 영상처리에 많은 시간이 필요하므로 아직까지 계속적인 연구가 이루어지고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.472-477
• /
• 2010

자동유량측정시설은 연속적인 유량자료를 측정하기 위해 운영되는 실시간-무인화 유량측정 시스템이다. 현재 국내 외에서 유량측정을 위해 설치 및 운영되고 있는 자동유량측정시설은 대부분 초음파유속계를 이용하고 있는는데, 초음파유속계는 유속을 측정하는 방식에 따라 크게 도플러방식 초음파유속계(ADVM, Acoustic Doppler Velocity Meter)와 이동시간차방식 초음파유속계(UVM, Ultrasonic Velocity Meter)로 분류된다. 본 연구에서는 각 방식별로 유량산정방법을 개선하기 위해 설치 운영 중인 자동유량측정시설 중 고령교 지점의 ADVM 방식과 여주, 적성 지점의 UVM 방식을 대상으로 측정성과에 대한 문제점을 분석하고 통계적인 방법을 통해 오측유속을 제거하거나 방식별 또는 지점별 특성을 고려하여 적절한 유량산정방법을 적용하였다. 그 결과 3개 지점에 대한 검증유량과의 평균 상대오차율은 모두 10% 이내로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.82-82
• /
• 2019

최근 사물인터넷 등의 IT기술의 발전과 함께 수리 계측 분야에서도 자동 유속 및 유량 측정장비들에 대한 연구와 적용이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 최근 개발된 자동 유속 측정 장비들은 설치가 어려울 뿐만 아니라 비용이 많이 들기 때문에 쉽게 적용하기가 어려워 극히 소수의 지점에서만 운영 중에 있으며 전국 2만2,823개소에 달하는 소하천에 적용하기에는 무리가 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 보다 간편하고 경제적인 유속 측정 방법으로 주목을 받고 있는 방법이 표면영상유속계이다. 표면영상유속계는 일반 동영상 촬영 장비와 분석 소프트웨어만 있으면 유속을 측정할 수 있기 때문에 매우 경제적이고, 비접촉식으로 유속을 측정하기 때문에 흐름에 방해를 주지 않을뿐만 아니라 홍수 시 유속 측정의 위험성을 최소화 할 수 있다는 장점이 있어, 유량과 수위가 급격하게 변하는 국내 소하천의 유량측정에 적절하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 표면영상유속계를 실시간 자동유량계측이 가능하도록 시스템화 하여 개선하였다. CCTV 기반의 실시간 소하천 자동유량계측 시스템의 구성은 CCTV, 초음파수위계, 현장제어함체 및 조명으로 구성되어 있고, 현장제어함체에는 CCTV 영상분석 S/W가 설치되어 있으며, 실시간으로 산정한 유속자료와 초음파수위계로 측정한 수위자료를 이용하여 유량을 자동으로 산정하도록 개발하였다. 또한 울주군에 위치한 중선필천에 설치하여 적용성 여부 및 현장검증을 실시하였으며, 2018년 홍수사상에 대한 유량계측을 실시한 결과 표면영상만으로 소하천의 유속을 매우 짧은 시간에 계측할 수 있어 소하천의 급격한 유량 변화를 매우 안정적으로 계측하여 온전한 홍수 사상을 확보 할 수 있었다. 또한, 현장 계측 인력 없이도 CCTV 영상으로 현장상황을 파악할 수 있어 홍수대응 지원도 가능한 장점이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.852-857
• /
• 2006

하천유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 특히 홍수기 부자측정 방법에 의해 산정된 유량자료는 측정 여건, 방법, 기기 등의 한계로 인해 그 정확도가 더욱 낮다. 홍수기 부자측정 방법에 의한 유량자료의 정확도 향상을 위해서는 현장 유량측정의 정확도를 향상시키는 것이 일차적으로 필요하지만, 측정된 자료를 과학적이고 체계적인 계산과정을 통하여 유량으로 환산하는 것도 매우 중요하다. 국내의 경우 일반적으로 여름에 집중호우가 빈발하고 경사가 급한 산지하천이 많다. 그래서 홍수시 하천의 유속이 매우 빠르고 하천수내에 부유물이 많이 함유되어 있다. 이러한 요인들로 의해 대부분 홍수시 유속계를 이용한 유량측정이 불가하여 대안으로 부자를 이용하여 측정하고 있다. 그 결과 평저수시 유속계 이용시에 비해 측정 및 산정과정에서 매우 큰 오차가 발생하고 있다. 이와 같이 국내의 경우 홍수시 유량측정을 위해 부자에 전적으로 의존하는 현실임에 불구하고 부자를 이용한 유속측정 및 유량산정에 대한 연구는 매우 미흡하였다. 외국의 경우도 부자 측정에 대한 방법론이 ISO 748과 일본수문관측에 간략하게 설명되어 있고 USGS와 WMO에서는 거의 내용을 다루고 있지 않고 있다. 현재 우리나라의 경우는 ISO 748을 일부 참조하고 대부분 일본수문관측 기준에 준해 측정을 하고 있다. 자연하천임을 감안하면, 부자에 의한 유속 측정시 발생할 수 있는 여러 오차들의 경우 적절한 구간의 선택, 충분한 측선수의 확보 등과 같은 측정기준의 개선을 통하여 상당부분 제거가 가능하다. 그러나 부자를 이용해 측정된 성과를 신뢰도 높은 유량으로 산정하기 위해서는 정확한 측정과 더불어 과학적이고 표준화된 유량산정 기준과 절차가 필요하다. 본 연구에서 분석된 결과에 의하면 부자유선 모임, 홍수터 유속 미측정, 기준 흘수 미적용 등과 같은 측정 자체의 문제점을 제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.17 no.7
• /
• pp.1551-1557
• /
• 2013

A current velocity measurement radar estimates Doppler frequencies to extract the corresponding surface velocity information. Therefore, it is required to maintain the high degree of reliability and accuracy of Doppler frequency estimates. However, Doppler spectra of water surface return echoes can have very widely varying shapes according to measurement environments and weather conditions. Therefore, serious problems may arise in maintaining the reliability and accuracy of conventional velocity estimating algorithm in a radar sensor. Therefore, in this paper, a newly suggested algorithm is proposed for improvement using estimation of peak Doppler frequencies. The proposed method shows that the more accurate velocity measurement can be possible comparing with the conventional one.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.182-182
• /
• 2016

표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.467-471
• /
• 2010

유속지수법(index velocity method)은 수위-유량관계에 유속을 추가적인 지수로 이용하는 방법이며 현재 자동유량측정 방법으로 널리 사용되고 있는 기법이다. 유속지수법에 많이 사용되는 측정 장비는 초음파유량계와 Acoustic Doppler Velocity Meter(ADVM) 등으로 모두 연속적인 수위와 유속을 측정하여 시계열 유량 자료를 생산하기 때문에 고리형 수위-유량관계의 재현이 가능하다. 기존의 연구에서 유속지수법은 괴산댐 하류에 적용되어 댐 방류량대비 평균 7%의 상대오차를 보였고, 시간에 따른 오차 발생이 적어 수위-유량관계에 비해 효율적으로 나타났다. 하지만 댐방류량에 의해 영향받는 구간에서는 고리형 수위-유량관계 재현에 한계를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 일반 자연하천인 임진강 적성지점에 ADVM을 설치하였고, 수위-단면적 관계와 평균유속($V_m$)-지표유속($V_i$) 관계를 수립하여 유속지수법에 의한 시계열 유량자료를 산정하였다. 산정된 유량자료는 측정 유량과 비교하여 정확도를 분석하였고, 시계열 유량 자료로부터 고리형 수위-유량관계를 재현하였다. 2009년 6월부터 9월까지 운영된 ADVM 자료로부터 산정된 유속지수법 최대 유량은 $10,491m^3/s$였으며, 총 18회의 실측 유량과 비교한 유속지수법 유량은 평균 7%의 상대오차를 나타냈다. 시계열 자료로부터 재현된 고리형 수위-유량관계는 임진강 적성지점의 경우 수위관측소 수위 10m, 유량 $2,000m^3/s$부터 발생하였다. 2009년 8월 11일 첨두유량 $8,000m^3/s$홍수 사상에서 발생한 고리형 수위-유량관계의 경우 수위 14m에서 $1,230m^3/s$의 유량차이를 보였고, 동일한 유량 $6,000m^3/s$에서 1.2m의 수위차이를 보였다. 2009년 8월 26일 첨두유량 $10,000m^3/s$에서 발생한 고리형 수위-유량관계에서도 마찬가지로 수위 16m에서 $1,670m^3/s$의 유량차, 유량 $8,000m^3/s$에서 수위 1.3m의 차이를 나타냈다. 이와 같이 유속지수법은 기존의 수위-유량관계가 가지는 한계점을 보완하여 고리형 수위-유량관계 재현이 가능하기 때문에 보다 정확한 유량 산정이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.372-376
• /
• 2005

본 연구에서는 다양한 유량 조건 하에서 수로의 만곡이 존재하고 하중토가 존재하는 비교적 복잡한 지형에 대한 수리모형실험에 LSPIV기법과 기존 점유속계(2차원 전자기유속계)를 함께 적용하고 그 결과를 비교하여 복잡한 흐름에 대한 LSPIV의 적용성을 검토하였다. LSPIV를 이용한 표면유속장과 2차원 전자기유속계를 이용하여 1점법으로 측정된 유속장을 비교할 때, 수로 만곡과 같은 지형적 특성으로 인한 유속분포의 특성이 유사하게 관측되었으며, 홍수시의 주변고수부지 및 하중도 침수로 인해 복잡한 흐름구조가 발생하는 경우에는 LSPIV를 이용한 표면유속장 측정을 통하여 흐름특성을 더욱 명확하게 관찰할 수 있었다. 측정된 유속자료 및 하도단면자료를 이용하여 홍수량을 산정해 본 결과 하도횡단면이 비교적 단순한 경우에는 표면유속과 점유속을 이용해 계산한 홍수량 간의 차가 크지 않았으나 하도단면이 복잡한 경우에는 계산된 홍수량 사이의 차가 크게 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.49 no.6
• /
• pp.469-480
• /
• 2016

The present study aims to develop a real-time surface image velocimeter (SIV) using an Android smartphone. It can measure river surface velocity by using its built-in sensors and processors. At first the SIV system figures out the location of the site using the GPS of the phone. It also measures the angles (pitch and roll) of the device by using its orientation sensors to determine the coordinate transform from the real world coordinates to image coordinates. The only parameter to be entered is the height of the phone from the water surface. After setting, the camera of the phone takes a series of images. With the help of OpenCV, and open source computer vision library, we split the frames of the video and analyzed the image frames to get the water surface velocity field. The image processing algorithm, similar to the traditional STIV (Spatio-Temporal Image Velocimeter), was based on a correlation analysis of spatio-temporal images. The SIV system can measure instantaneous velocity field (1 second averaged velocity field) once every 11 seconds. Averaging this instantaneous velocity measurement for sufficient amount of time, we can get an average velocity field. A series of tests performed in an experimental flume showed that the measurement system developed was greatly effective and convenient. The measured results by the system showed a maximum error of 13.9 % and average error less than 10 %, when we compared with the measurements by a traditional propeller velocimeter.