• 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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• 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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• 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.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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• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.478-482
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• 2010

최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나, 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 야간의 경우 획득영상시 수표면의 움직임을 확인할 수 없어 유속측정이 어렵다는 단점이 있었다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 주간에만 유속측정이 가능하여 연속적인 하천유량측정을 하기 어려웠다. 과거 수표면에 야광 입자를 흘려보내면서 야간유속측정을 실시하였으나 대하천의 경우 야광 물질의 크기가 작아 영상내에서 식별이 어렵고, 측정시마다 야광 입자를 뿌려주어야 하기 때문에 환경적인 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하여 야간에도 영상획득이 가능하도록 시스템을 개선하였다, 야간 영상획득 장비는 최대 가시거리가 200 m까지 가능하고, 주야간 모두 영상획득이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 적외선 카메라에서 획득된 동영상은 초당 최대 30장까지 자동 분할이 가능하여 홍수시 고유속을 분석하기에 문제가 없도록 제작하였다. 이와 같이 제작된 야간유속측정 시스템을 이용하여 동일한 유속조건에 대하여 현장에서 주간과 야간 표면유속 측정의 정확도 분석을 수행한 결과 만족스러운 결과를 얻었으며, 향후 실제 하천유량측정에 적용하게 된다면 보다 간편하게 실시간으로 주야간 유량측정이 모두 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.381-381
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• 2015

표면영상유속계측법(Surface Image Velocimeter; SIV)은 영상분석기법의 일종으로 하천 표면의 유동을 영상저장장치로 기록하고 연속되는 이미지상의 입자이동을 계산하여 유속을 산정하는 방법이다. 그러나 표면영상유속계를 활용한 유속분석과정에서 현장 상황에 따라 많은 오차 요인들이 있을 수 있기 때문에 계산한 유속 산정 결과를 그대로 사용하면 정확도가 낮아질 수 있다. 특히 야간 영상과 같은 영상의 화질이 떨어지는 경우에는 유속 산정 결과를 필터링해서 사용해야 한다. 이는 순간 유속장을 분석하는 과정에서 획득된 이미지에 따라 분석된 유속벡터가 평균 유속보다 과다하게 크거나 상관계수 값이 너무 작은 경우가 포함되기 때문이다. 이 연구에서는 제주도 외도천 외도정수장에서 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출 발생 주 야간 유출영상자료를 획득하여 표면영상유속계(SIV)와 ADCP를 활용하여 유량을 분석하고, 동시에 고정식 전자파 표면유속계인 Kalesto 관측 유량과 비교 분석하였다. 비교과정에서 제주도는 댐방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다. 분석결과 주간유출영상은 상관계수가 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~1.0범위가 61.0%의 퍼센트를 나타났다. 야간유출영상을 주간유출영상과 비교해보면 0.6~0.7범위에 해당하는 상관계수가 6.8% 높게 분석되었으며, 반대로 0.9~1.0범위에 해당하는 상관계수는 17% 낮게 분석되었다. 이와 같은 결과는 야간유출영상이 주간유출영상에 비해 영상의 질이 떨어짐을 나타내며 표면영상유속계를 적용하여 유량을 산정하는 과정에서 획득되는 영상에 따라 상관계수에 대한 합리적인 필터링 과정이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1894-1897
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• 2009

최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유량측정기법은 비교적 짧은 시간에 급변하는 홍수량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 표면영상유속계는 현장 상황과 사용 방법에 따라 측정된 유속값의 오차가 얼마나 발생하는지에 대한 근거가 없으며, 그 오차 범위가 명확하게 제시된 바가 없기 때문에 표면영상유속계의 신뢰성에 대해 의구심을 갖는 경우가 많다. 표면영상유속계의 유속측정 원리는 일정 시간간격을 갖는 두 영상내의 입자군 이동을 추적하여 유속벡터를 산정하는 것이다. 즉, 두 영상의 탐색 영역(searching area)내에서 각 입자군의 상관계수를 계산하여 최대상관계수를 갖는 입자군을 동일 입자군으로 판별하고, 동일 입자군의 도심간 거리와 두 영상의 시간간격을 이용하여 유속을 구하게 된다. 그러므로 상관계수가 높을수록 유속값이 정확하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상관계수에 따른 유속측정 오차를 분석하여 상관계수에 따른 표면영상유속계의 오차범위를 결정하고자 한다. 분석방법은 활차의 속도와 영상분석을 통해 얻은 속도를 비교하여 상관계수에 따른 오차범위를 살펴보았고, 실제 적용을 위하여 개수로내의 표면유속를 측정하여 상관계수에 따른 오차를 분석하였다. 분석 결과 상관계수가 0.7 이상인 측정유속의 정확도는 10% 이내로 확인되었으며, 향후 표면영상 유속계를 이용한 유속측정시 상관계수별 오차범위를 이용하여 현장적용시 정확도 개선을 위해 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.455-455
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• 2016

최근 기후변화로 빈번하게 발생하는 국지성 집중호우로 인해 홍수 피해가 증가하고 있으며, 이에 따라 유량 계측 자료의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 현재까지 하천의 홍수 유량측정은 대부분 부자법에 의해 수행되어 왔지만, 측정 작업의 위험성이나 측정 정확도에 대해 여러 문제점이 지적되고 있다. 이에 비접촉식 측정 방법으로 안전하고 측정방식이 간편하며 높은 정확도를 갖춘 표면영상유속측정법(Surface Image Velocimetry, SIV)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다만 표면영상유속측정법의 경우 질 좋은 영상 촬영을 위해 밝은 빛이 필요하고, 일반적으로 매우 작은 규모의 하천을 제외하고는 영상 획득이 어렵다는 한계가 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위해 최근 류권규 등(2015)은 영상 획득 장비로 원적외선 카메라의 적용성을 검토한 바 있다. 원적외선 카메라의 경우 별도의 조명을 필요로 하지 않기 때문에 주야간 구분 없이 사용 가능하다는 장점이 있으며 실제 하천에서 홍수와 함께 발생하는 안개의 영향 또한 받지 않아 고정식으로 설치하여 하천 유량측정 시스템을 구성하는 좋은 대안이 될 수 있음을 강조하였다. 다만, 원적외선 카메라는 야간에 적용시 주간과 비교하여 수표면의 움직임이 느리게 분석되는 경향이 있다고 하였다. 실험 결과를 보면, 소형 프로펠러 유속계로 측정한 수표면의 유속값에 비교하여 일반 캠코더 영상으로 산정한 유속 산정 결과의 상대오차는 최대 -10%인 반면, 원적외선 카메라 영상으로 산정한 유속 산정 결과의 오차는 -9%에서 -19%(주간), -10% 에서 -23%까지의 오차 범위를 나타내는 등 일반 캠코더에 비해 원적외선 카메라의 정확도가 다소 떨어지는 결과를 나타냈으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 원적외선 영상의 명암값 분포 차이를 해결하기 위해 영상 처리 기법에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이라고 하였다. 이에 본 연구에서는 원적외선 영상에 대한 다양한 영상 개선을 통해 표면영상유속계의 유속 측정 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 우선, 적정 해상도와 시간간격을 제시하였으며, 영상의 색 보정과 영상 강화 등의 영상 개선을 통해 원적외선 영상을 이용한 유속 산정 정확도를 향상하였고, 마지막으로 다양한 야간 하천 흐름 조건에 적용하여 원적외선 영상을 활용한 표면영상유속계의 유속 측정 정확도를 높이고자 하였다.