• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.85-85
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• 2023

유량 측정을 위해 도섭법, 횡측선법 등의 인력에 의한 방법이 적용되고 있으나, 이는 야간 및 휴일 측정, 인력 부족 등 여러 제약으로 인해 고수위 홍수를 측정하는 데에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 시공간적 제약이 없는 도플러 방식 초음파유속계(Acousitc Doppler Velocity Meter, ADVM)와 자동유속관측시스템(Portable Automatic Velocity Observation System; PAVOs)이 제안되었다. 이 방법들은 교량에 설치된 장치를 통해 실시간으로 유속이 계측되어 시공간적 제약이 없으며 홍수 관리에 유용하게 사용될 수 있다. 실시간으로 계측된 유속 데이터는 오·결측 값이 발생하며 ADVM의 경우 수위-유량관계식을 활용하는 등 전처리 방법이 활용되고 있지만 전자파표면유속계를 활용한 PAVOs 데이터의 전처리 방법에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 PAVOs에서 실시간으로 계측된 유속 데이터의 전 처리 과정(Pre-processing)을 개발하였다. PAVOs를 통해 측정된 데이터는 5분 단위로 10개의 유속이 한번에 측정되며 비정상성(Non-stationary)인 특징을 가진다. 이 데이터의 전처리 과정으로 오·결측값에 대한 처리 및 보간법 적용 이후 10개 값 중 실제 유속을 판단하고 잡음제거(Denoising)를 수행하였다. 이를 강원도 홍천강에 위치한 홍천교에서 계측된 유속 데이터에 적용하였다. 그 결과 데이터의 상승부와 하강부에서 일정한 경향성을 파악할 수 있다. 이 데이터를 통해 산정한 유량과 실측 기반의 평균유속과 관계를 통해 계산한 유량을 비교해 보았을 때 낮은 편차율을 가지는 것을 확인하였다. 전 처리 된 실시간 유속 데이터를 활용한다면 최고수위가 발생하였을 경우 홍수량을 산정할 수 있을 것이다. 또한, 강우 또는 하천 공사에 의해 변동하는 수위-유량관계곡선식을 실시간으로 개발할 수 있을 것이며 이는 효과적인 홍수관리에 큰 역할을 할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.83-90
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• 2020

A commercial flow measurement radar sensor estimates a quantity of flowed water using surface flow rate. In this way, the amount of water flowing per unit time cannot be measured accurately because of using an estimation result and it can't response environmental changes. For more accurate flow measurements we need width of waterway, water level and distance that water moved per unit time. Commonly two sensors are used to measure water level and flow rate. In this paper, we propose a method to simultaneously measure the water level and surface flow velocity using a single FMCW radar sensor and design the transmission waveform. In order to verify the waveform design, received signal is modelled based on transmission waveform. In addition, we consider phenomenons and problems that may occur in signal processing.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.104-107
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• 2007

현재까지 수리학 분야에서 가장 많이 회자되고 인용된 공식이 있다면 아마도 1800년에 발표한 Manning의 유속 공식이라고 해도 과언은 아닐 것이다. 그만큼 그 쓰임새가 많았을 뿐만 아니라 사용의 편리생과 정확도에서도 매우 우수하였기 때문일 것이다. 그러나, 아무리 우수한 공식이라도 약점이 있듯이, Manning의 유속공식 역시 조도계수n을 추정하는데 많은 어려움이 있는 것도 주지의 사실이다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 확률통계에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용한 3차원 유속분포식인 Chiu의 유속공식을 사용하였다. 그러나 지금까지 실증적으로 Chiu의 유속공식과 Manning땅의 유속공식을 비교분석하였던 논문은 Chiu와 Choo의 논문에서 일부 언급된 것 외 논문에서는 찾아볼 수 없는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 하상경사를 임의로 변경 가능한 실험수로를 선택하여 정밀법에 의한 유속측정을 우선 실시하였다. 같은 지점의 같은 단면에서 하상경사(${\Theta}$)가 0.000935부터 0.025794까지 28번의 경사변화를 주고 각 경사마다 유량을 측정하여 28개의 유량측정 데이터를, Chiu의 유속공식과 Manning의 유속공식에 각각 적용하여, Chiu의 M과 Manning의 n사이의 관계뿐만 아니라, 하상경사변화에 따른 관련인자들을 함께 분석하였으며, 실측된 평균유속과도 함께 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.132-132
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• 2019

첨단 IT기술과 음파와 영상을 이용한 하천 계측 기술의 결합을 통해 하천 수위와 유속을 자동으로 측정하는 기술들이 개발되고 있다. 특히, 표면영상을 이용한 자동유량계측 기술은 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구입할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사 인력이 필요가 없어 경제적이고, 비접촉식으로 안전하여 각광받고 있는 기법이다. 하지만 표면영상유속계는 기본적으로 원근에 따른 영상왜곡이 발생하기 때문에 이를 정사영상으로 변환하는 과정이 반드시 필요하다. 하지만 대하천과 같이 하폭이 넓은 경우에는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정이 어렵다는 한계가 있다. 또한 참조점을 이용한 영상왜곡 변환 방법의 경우 수위변화가 있는 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정 작업이 필요 없는 지표영상유속측정법(IIVM, Index Image Velocimeter)을 개발하였다. 지표영상유속측정법은 기존 표면영상유속계 달리 복잡한 영상좌표변환 과정을 매우 간단하게 처리할 수 있는 장점이 있다. 지표영상유속측정법은 지표영상유속과 카메라와 수표면 사이의 거리를 고려한 지표유속을 사용하고, 이를 통해 기존 표면영상유속계의 한계인 수위변화를 고려하기 어려웠던 점을 극복할 수 있었다. 본 연구에서는 수리실험과 현장영상을 활용하여 수위 변화에 따른 지표유속을 측정한 결과 하천 수위가 변화하는 상황에서도 표면유속을 정확하게 산정할 수 있었고, 실제 측정유속을 대신할 수 있는 지표유속으로도 활용 가능한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.699-699
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• 2012

하천 홍수량의 정확한 측정은 홍수 관리, 수자원 관리, 수공구조물의 설계와 시공, 수환경 관리에 있어서 매우 중요한 의미를 지닌다. 따라서 국가는 전문기관을 통하여 국가하천의 홍수량을 정확하게 측정하려는 노력을 하여왔고 이러한 목적에 따라 다양한 홍수량 측정방법이 개발되어 왔다. 전 세계적으로 이러한 움직임을 대변하고 있는 최신의 기술은 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler)를 이용하여 하천을 횡단하면서 유속과 수심을 측정하여 유량을 측정하는 방법이며, 이러한 횡단 유량을 측정하기 위해서 원격으로 조정하는 유량 계측보트를 이용하는 방법이 각광을 받고 있다. 그러나 ADCP를 하천에서 이용할 때 수면 아래 10%, 하상 위 10% 정도는 ADCP를 이용하여 정확하게 유속을 측정하기가 어렵기 때문에 이론적인 가정에 근거한 유량산정 방법을 통하여 구하고 있다. 따라서 최신의 유량측정 방법이라고 하더라도 기본적으로 20% 정도의 유량측정 에러를 포함할 가능성이 많고 실제로도 5-15% 정도의 측정오차를 갖는 것이 일반적이다. 이러한 측정오차를 5% 이내로 줄일 수 있다면 홍수 관리, 수자원 관리, 수공구조물의 설계와 시공 등에서 보다 효율적이고 정확한 관리가 실행될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 ADCP와 원격유량계측보트를 이용하여 하천의 홍수량 측정시 유량측정의 정확도를 향상시킬 수 있도록 1) 불규칙한 홍수량 횡단면을 갖는 측정결과로부터 최적 횡단면을 추출하는 기술과 2) 홍수량 측정시 바닥층 유속 프로파일을 산정할 수 있는 최적 유속분포 확정 기술에 대해 연구하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.462-466
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• 2010

하천을 횡단하며 유속을 측정하는 ADCP를 유속면적법과 같이 정해진 측선에 정지시켜 연직 유속을 측정하고 이를 단면적과 곱하여 유량을 산정하는 방법이 ADCP 정지측정법(Stationary Method)이다. 이 방법은 이미 괴산댐 하류에 적용되어 정지측정법 측정유량이 댐방류량 대비 평균 4%의 상대오차를 보여 효율성이 입증되었다. 본 연구에서는 일반 자연하천인 임진강 적성지점에 정지측정법을 적용하여 넓은 범위의 수위, 유량 변화에 대한 적용 가능성을 점검하였다. 또한 홍수기 널리 사용되는 측정방법인 부자법의 검증 수단으로서 적용 여부를 검토하였다. 2009년 7월부터 8월까지 총 26회 실시한 정지측정법은 1,046~9,663 $m^3/s$의 측정 유량 범위를 보였다. 측정기간 동안 단면평균 유속은 1.3~3.0m/s였으며, 측정 최대유속은 4.0m/s였다. 측정 소요시간은 23~46분으로 평균 35분 소요되었다. 같은 지점에서 실시한 봉부자법 측정이 평균 29분 소요한 것과 큰 차이가 없었다. ADCP를 이용한 정지측정법은 제조사에서 제공하는 전용 프로그램으로 측정과 동시에 수위, 단면 연직 유속 등의 확인이 가능하며, ISO 기준 불확실도 계산 기능을 포함한다. 대하천인 임진강 적성지점에서 실시한 ADCP 정지측정법은 봉부자법과 비슷한 측정시간이 소요되며 넓은 수위, 유량범위에서 측정이 가능한 방법으로 판단되었다. 기존의 유량측정이 수위, 유량에 따라 방법이 달라지고 측정 장비의 제약이 따르는 것에 반해 ADCP 정지측정법은 보다 넓은 수위, 유량 범위에서 적용이 가능하다. 즉, ADCP 정지 측정법은 평저수시뿐만 아니라 홍수시에도 유량 측정 가능한 방법이기 때문에 봉부자법 또는 초음파표면유속계와 같이 홍수시 사용되는 측정방법의 검증 수단으로서도 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.18-18
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• 2021

초음파 도플러 유속계(ADCP)는 초음파를 이용하여 하천의 유속 및 수심을 측정하는 장비로 기존의 지점식 유속계와는 다르게 수심방향 유속분포와 수심을 한번에 측정하게 되며, 보트를 이용하여 하천을 횡단하게 되면 기존의 유속-면적법을 이용하는 방식보다 간편하고 빠르게 한 단면의 유량을 측정할 수 있다. 이와 같은 이점으로 인해 국내뿐만 아니라 해외에서도 대하천에서부터 중·소규모의 하천까지 다양한 범위에서 유량을 측정하는 장비로서 사용되어지고 있다. ADCP의 측정 유량은 유량관측소에서 수위-유량관계식을 구축할 때 사용하고 있으며, 이렇게 제공되는 유량은 하천의 중·장기 계획 수립, 수공구조물의 설계 및 수문·수리분야의 연구에 활용되고 있다. 하지만 ADCP의 유량측정은 ADCP의 미측정 영역의 유량 추정, ADCP 잠김깊이의 정확도, 하안에서의 고정 측정시간 등 ADCP의 측정 과정이나, 유량 추정 방법에 따라 영향을 받게 되며. 이외에도 하천의 수심, 하상의 상태와 같은 측정 조건에 따라서도 정확도의 변화가 발생할 수 있다. 측정결과의 정확성을 향상시키고, 신뢰도가 높은 자료를 제공하기 위해서는 ADCP의 유량 측정결과에 대한 불확도를 발생시키는 요인들에 대한 분석과 이를 감소시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하다. 1993년 ISO, BIPM, IFCC 등 6개 기구에서는 측정불확도를 산정하기 위한 측정불확도 산정 지침서(GUM, Guide to the expression of Uncertainty of Measurement)를 제시하였다. GUM 표준안은 측정과정에서 발생하는 다양한 불확도 요인들을 불확도 전파법칙을 통해 전체 불확도를 산정하는 방식으로 WMO와 ISO의 유량 측정분야에서도 GUM 표준안을 측정불확도 산정 기준으로 공인하여 사용하고 있다(JCGM 100, 2008; ISO 25377, 2020). 이에 본 연구에서는 GUM 표준안을 이용하여 ADCP로 측정된 유량의 측정불확도를 산정하는 방법을 개발하고 각 요인들에 대한 실험 및 분석을 진행하였다. ADCP의 측정 정확도를 분석하기 위한 실험은 자연에 가까운 형상을 모의하고 있고, 소하천 규모를 갖고 있는 하천연구센터에서 수행하였으며, 요인들에 대한 분석 방법 및 총 불확도를 계산하는 방법에 대하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1812-1816
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• 2009

이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.592-596
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• 2007

본 연구에서는 구조물 전면에서 발생하는 권파와 그 이후 발생하는 처오름과 월파의 유속장을 계측하기 위하여 수리모형실험을 실시하였으며, 실험결과를 이용하여 월파의 유속분포를 나타내는 경험식을 제안하였다. 구조물 전면에서 내습파랑이 쇄파된 이후, 구조물을 월파하는 동안에 유체의 흐름은 넓은 연행기포의 지역을 형성하며 다위상(multiphase)상태가 된다. 쇄파에 의한 구조물 주위에서의 유체흐름 중 연행기포가 없는 영역의 유속 측정에는 입자화상유속계(particle image velocimetry, PIV)기법을, 연행기포 영역에서의 유속 측정에는 기포화상유속계(particle image velocimetry, BIV)기법을 적용하였다. 두 기법을 이용하여 측정된 유속장으로부터 구조물 주위에서의 쇄파, 처오름 및 월파시의 최대유속을 계측하였다. 구조물 위로 월파된 유체 흐름 분포는 비선형적인 특성을 보여주며, 시간별 최대유속은 주로 유체의 전면부에서 발생하는 것으로 나타났다. 또한 무차원화된 유속분포로부터 구조물 위에서의 월파시 유속분포가 자기상사성(self-similarity)을 갖는다는 것을 알 수 있었으며, 이를 이용하여 월파의 유속분포를 위한 실험적 경험식을 제시하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.116-119
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• 2007

정확하고 신뢰성 높은 유량 자료는 수자원의 정량적인 계획과 관리에 필수적이다. 이를 위하여 Chiu는 기존의 결정론적인 흐름 방향 유속분포식의 한계를 극복할 수 있는 방법으로 확률통계에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용한 3차원 유속분포 식을 제안하였고, 이를 실험실 테이터와 자연하천에 적용하여 신뢰성과 정확성을 지속적으로 증명하여, 마침내 이에 대한 활용성이 매우 크게 대두되어 Chiu의 유속공식을 적극적으로 사용하고 있는 실정이다. 그러나 지금까지 이론적인 유속 분포식을 검증하기위하여 단면 형상이 일정한 직사각형이나 사다리꼴 등의 실험수로에서부터 불규칙한 단면 형상을 갖는 자연 하천에 대한 적용을 거의 이루고 있는 실정이나, 하상경사가 변하는 경우에도 엔트로피 파라미터(M)가 이에 대응하여 평형상태에 도달하려고 하는지에 대한 연구는 전무하다. 본 연구에서는 하상경사를 임의로 변경 가능한 실험수로를 선택하여 정밀법에 의한 유속측정을 실시하였다. 같은 지점의 같은 단면에서 하상경사($\theta$)가 0.00069부터 0.019034까지 28번의 경사변화를 주고 각 경사마다 유량을 측정하여 28개의 유량측정 데이타를, Chiu의 엔트로피 유속공식에 적용하여, 평균유속과 최대유속 사이의 관계가 선형관계, 즉 하상경사가 변하는 경우에도 엔트로피 파라미터(M)가 이에 대응하여 평형상태에 도달함을 증명하였다.