• 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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• 2012.05a
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• pp.146-146
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• 2012

영상 분석을 통하여 하천의 표면유속을 산정하는 표면영상유속계(SIV)는 기존 유속측정 방법들에 비해 간편하고, 효율적이며 짧은 시간에 원하는 영역의 유속장을 산정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 현장 상황에 따라 분석을 위한 변수들을 달리 적용하고 있기 때문에 사용자마다 유속 결과가 달라질 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 표면영상유속계의 측정 불확도 산정을 위해 기지의 유속 분포와 추적자 분포를 가진 인공 영상들을 제작하였다. 이 인공 영상들은 입자영상유속계(PIV)의 불확도 분석에 많이 사용되는 표준 PIV 영상과 유사한 것이다. 이 인공 영상을 이용하여 영상의 취득과 처리에 관련된 여러 변수가 최종 유속장에 미치는 영향을 분석하였다. 연구된 변수에는 상관창의 크기, 탐색창의 크기, 추적 입자의 농도, 면외 속도와 평균 영상 속도, 두 영상간의 시간 간격이 포함된다. 상호상관법을 이용하여 고정확도의 결과를 얻기 위해, 상관창의 크기는 상관창 안에 포함되는 입자의 수가 충분할 만큼 커야 하며, 추적 입자의 농도가 정확도에 크게 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 상호상관법을 이용하여 정확도 높은 유속측정 결과를 얻기 위해서는 최적 시간간격 또는 평균 영상 유속이 선택되어야 함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.151-151
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• 2020

표면영상유속측정법은 영상을 이용한 비접촉식 유속 측정 방법으로 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구매할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사인력이 필요 없어 경제적이고, 안전하다는 장점을 갖고 있는 하천 유속 측정 방법이다. 표면영상유속측정법은 일반적으로 상호상관법을 이용하여 수표면을 촬영한 연속된 두 영상에서 입자군의 명암값 분포를 계산하여 입자군의 변위를 계산하고 이를 두 영상 사이의 시간 간격으로 나누어 입자군의 이동 속도를 산정하는 방법이다. 따라서 표면영상유속측정법으로 산정한 유속의 정확도를 높이기 위해서는 영상 내 두 입자군의 변위를 정확하게 계산하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉, 분석하고자 하는 영상의 물리거리를 정확하게 계산할 수 있어야 한다. 카메라를 이용하여 실제 하천 영상을 촬영한 영상은 카메라 렌즈에 의한 왜곡이 필연적으로 발생하게 되고 이는 영상 내의 변위 산정 시에도 영향을 미친다. 특히 드론을 활용하여 넓은 하천 영역을 촬영할 경우 카메라 렌즈에 의한 왜곡은 실제 물리 변위 계산 정확도에 큰 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 카메라 왜곡이 영상 내 변위 산정 결과의 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 카메라 렌즈 왜곡은 영상 중심에서 방사방향으로 점점 크게 발생하고 왜곡 정도는 비선형적으로 나타났으며, 변위 측정 오차는 영상의 중앙부에서는 거의 차이가 없었으며, 영상 외곽부에서 최대 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 그리고 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시하게 되면 영상 전체적으로 변위측정 오차는 모두 제거할 수 있는 것으로 확인하였다. 따라서 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시하여 표면영상유속 측정 결과의 정확도를 개선할 수 있는 것으로 나타났다. 향후 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시한다면 하천의 표면유속을 보다 정확하게 측정할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.24-24
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• 2021

자연하천 바닥 경계층 내에서는 복잡한 난류 구조가 형성되며 이들은 하상에 강한 모멘텀을 전달한다. 바닥 부근에 분포하는 유사 입자들은 경계층 내에서 발생한 난류 흐름으로부터 모멘텀을 전달받아 소류사 혹은 부유사 형태로 이송되게 되며, 이러한 유사 이송 과정을 역학적으로 설명하기 위해서는 경계층 내 유체 흐름에 대한 이해가 선행되어야한다. 경계층 내 난류 흐름 특성이 유사 입자의 움직임에 미치는 영향에 대해 분석하기 위해서는 바닥 경계층 내 고해상도 유속 자료와 유사 움직임을 동시에 포착할 수 있는 기술이 요구된다. 하지만 현재까지 수행된 대부분의 선행 연구들은 점 유속을 측정할 수 있는 음파 도플러 유속계 (Acoustic Doppler Velocimetry) 혹은 2차원 입자 영상 유속계를 활용하였으며, 이들은 복잡한 3차원 난류 흐름 특성을 분석하기에는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 실험실 실험을 통해 바닥 경계층 내 3차원 난류 흐름이 유사 이송에 미치는 영향에 대해 조사하는 것이다. 본 연구에서는 유사 주변에서의 고해상도 3차원 흐름 유동장 및 순간적인 유사 움직임에 대해서는 합성 개구 (synthetic aperture) 기반의 3차원 입자 영상 유속계 및 입자 추적 유속계를 활용하여 취득하였다. 취득된 흐름 유동장을 기반으로 레이놀즈 전단응력을 산정하였으며 이를 통해 유체가 하상에 미치는 모멘텀의 크기를 파악하였다. 복잡한 난류 흐름 구조에 대해서는 팔분원 분석 (octant analysis)을 통해 구분했으며, 유사가 움직이는 순간의 유속장을 기반으로 유사 이송을 발생시키는 지배적인 난류 흐름 특성에 대해 규명하였다. 본 연구는 바닥 경계층 내 복잡한 3차원 난류 흐름과 유사 입자의 움직임을 동시에 분석함으로써 기존에 수행되어왔던 선행 연구들의 한계점을 극복하고 보다 명확한 유사 이송의 발생 원인에 대해 분석했다는 점에 의의가 있다.

• 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.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.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.8 no.1
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• pp.1-8
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• 2021

A surface image velocimeter (SIV) measures the velocity of a particle group by calculating the intensity distribution of the particle group in two consecutive images of the water surface using a cross-correlation method. Therefore, to increase the accuracy of the flow velocity calculated by a SIV, it is important to accurately calculate the displacement of the particle group in the images. In other words, the change in the physical distance of the particle group in the two images to be analyzed must be accurately calculated. In the image of an actual river taken using a camera, camera lens distortion inevitably occurs, which affects the displacement calculation in the image. In this study, we analyzed the effect of camera lens distortion on the displacement calculation using a dense and uniformly spaced grid board. The results showed that the camera lens distortion gradually increased in the radial direction from the center of the image. The displacement calculation error reached 8.10% at the outer edge of the image and was within 5% at the center of the image. In the future, camera lens distortion correction can be applied to improve the accuracy of river surface flow rate measurements.

• 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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• 2022.05a
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• pp.281-281
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• 2022

바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.

• 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.