• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.103-103
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• 2015

유류유출사고와 같이 하천 수표면의 흐름에 따라 이동 확산하는 부유성 오염물질의 혼합해석을 위해 많은 연구자들은 입자추적모형을 사용한 혼합모의를 수행해왔다. 입자추적모형에서 오염물질의 혼합은 평균 유속 분포에 의한 결정론적인 이동과 난류유동에 의한 무작위적인 혼합으로 나타내며, 난류혼합에 의한 수평확산은 난류확산계수로 조절한다. 따라서 표면흐름에 의한 난류확산계수의 산정을 위해 많은 연구자들은 부유성 입자를 이용한 실내실험을 수행하여 수평확산계수를 산정했고(Engelund, 1969; Cederwall, 1971), 최근에는 GPS의 발전으로 인해 해양영역에서 GPS를 장착한 표면부자를 활용한 확산실험을 통해 수평확산계수를 산정한 바 있다(Kjellson and $D{\ddot{o}}{\ddot{o}}s$, 2012; Alpers 등, 2013). 하천수질오염사고의 약 43.5%가 유류유출에 의한 것이며(환경부, 2013), 이에 따라 표면흐름에 의한 오염물질 혼합해석이 필요하나, 하천에서 수평확산계수 산정을 위한 현장실험연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류에서 GPS부자를 이용한 입자추적실험을 수행하여 표면흐름에 의한 확산계수를 산정했다. GPS부자를 이용한 입자추적실험은 낙동강의 강정고령보 하류와 구미보 하류의 각각 세 지점에서 수행되었다. GPS부자는 바람에 의한 교란을 최소화하기 위해 지름 10 cm의 구형으로 제작하였으며 시범테스트를 통해 입자의 주 궤적 변화가 크지 않은 지점에 GPS부자를 투입했다. GPS부자는 오염물질의 사고유출을 가정하여 한 지점에 투입했고 GPS부자 사이의 간섭을 최소화하기 위해 25 ~ 35개의 GPS부자를 이용했다. 표면흐름에 의해 이동하는 부자의 위치는 GPS에 시계열로 저장됐고 ADCP를 이용하여 실험당시의 수리량을 측정했다. 입자위치의 시계열자료로부터 GPS부자의 확산범위의 시간변화를 계산했고 단순 모멘트법을 이용하여 종, 횡 방향 확산계수를 계산했다. 그 결과, 종 방향 확산계수는 $0.003{\sim}0.041m^2/s$로 계산되었고 횡 방향 확산 계수는 $0.001{\sim}0.012m^2/s$로 계산되어, 흐름방향의 유속성분에 의한 확산이 지배적인 것으로 나타났다. 지류 합류부에서는 이송이 지배적인 혼합이 발생되었고(Pe>1) Pe의 증가에 따라 수평확산계수가 감소되었다. 25~35개 GPS부자 궤적의 앙상블 평균으로부터 계산한 Integral time scale은 모멘트법으로부터 계산한 종, 횡 방향 확산계수와 비례하는 것으로 나타나, Taylor(1921)의 이론과 일치했다. 또한 실험수로에서 수행된 기존연구결과와 비교한 결과, 하폭 대 수심비, 마찰항의 증가에 따라 수평확산계수가 증가하는 경향을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.69-74
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• 2004

본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적 구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(Contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.4
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• pp.211-222
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• 2020

This study suggested a method calculating the influence of effluent discharge from Saemangeum sluice-gates using the particle tracking model. For 2017, we presented the seasonal effects of effluent discharge as probability spatial distributions and compared with the results of the water age, one of the indicators of transport time scale. The influence of sluice-gates effluent discharge increases radially around Sinshi or Gaseok gates, which are expected to be biased toward the south in winter and north in summer due to the effect of seasonal winds. Although the results of the prediction are limited to the 2017 situation, the method of calculating the influence of sluice-gates effluent discharge using the Lagrangian particle tracking model can be used to predict the future of the around Saemangeum.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.34 no.6
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• pp.922-934
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• 2010

To arrange artificial reefs for marine afforestation effectively, tidal currents were analyzed by numerical experiments, and particle tracking based on tidal currents was carried out to clarify the path of algae spores. The experiments were conducted by the Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC), and water column was vertically divided into five layers. Tidal current patterns were showed to be affected by main currents outside of the study area, and two circle currents were observed during the analysis of residual currents. Particle tracking lasted 15 days at three installation places where artificial reefs for marine afforestation could be deployed. According to the results of the particle tracking experiment, particle movements at the No.1 and No. 3 stations were belt types along the coastal line. The No. 2 station documented an ellipse type movement 300~500m from coast line. These results suggest that artificial reefs for marine afforestation should be installed in the belt zones at of the No. 1 and No. 3 stations, and in the ellipse zone at the No. 2 station.

• 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.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.26 no.5
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• pp.563-569
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• 2002

To overcome the weaknesses of conventional finite difference model in pollutant dispersion modelling, the particle tracking method is used. In this study, a three dimensional particle tracking model which can be used in Princeton Ocean Model was developed and verified through the various numerical tests. Usability of the model was also confirmed through the ocean outfall modelling in Tampa Bay, Florida. As it is expected, random walk model showed the less dispersion in a range compared to the conventional finite difference model and its reason is estimated due to an error from numerical diffusion which the conventional model holds. This newly developed model is expected to be used in various ocean dispersion modelling.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.11
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• pp.955-967
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• 2022

Existing particle tracking models predict vertical displacement of particles based on the terminal settling velocity in the stagnant water. However, experimental results of the present study confirmed that the settling velocity of particles is influenced by the turbulence effects in turbulent flow, consistent with the previous studies. The settling velocity of particles and turbulent characteristics were measured by using PTV and PIV methods, respectively, in order to establish relationship between the particle settling velocity and the ambient turbulence. It was observed that the settling velocity increase rate starts to grow when the particle diameter is of the same order as Kolmogorov length scale. Compared with the previous studies, the present study shows that the graphs of the settling velocity increase rate according to the Stokes number have concave shapes for each particle density. In conclusion, since the settling velocity in the natural flow is faster than in the stagnant water, the existing particle tracking model may estimate a relatively long time for particles to reach the river bed. Therefore, the results of the present study can help improve the performance of particle tracking models.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.539-544
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• 2004

We investigate a visual object tracking algorithm based upon particle filters, namely CONDENSATION, in order to combine multiple observation models such as active contours of digitally subtracted image and the particle measurement of object color. The former is applied to matching the contour of the moving target and the latter is used to independently enhance the likelihood of tracking a particular color of the object. Particle filters are more efficient than any other tracking algorithms because the tracking mechanism follows Bayesian inference rule of conditional probability propagation. In the experimental results, it is demonstrated that the suggested contour tracking particle filters prove to be robust in the cluttered environment of robot vision.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.1
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• pp.16-24
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• 2015

In this paper, we propose a method for multi-touch tracking using MRF-based particle filters and gesture likelihood estimation Each touch (of one finger) is considered to be one object. One of frequently occurring issues is the hijacking problem which means that an object tracker can be hijacked by neighboring object. If a predicted particle is close to an adjacent object then the particle's weight should be lowered by analysing the influence of neighboring objects for avoiding hijacking problem. We define a penalty function to lower the weights of those particles. MRF is a graph representation where a node is the location of a target object and an edge describes the adjacent relation of target object. It is easy to utilize MRF as data structure of adjacent objects. Moreover, since MRF graph representation is helpful to analyze multi-touch gestures, we describe how to define gesture likelihoods based on MRF. The experimental results show that the proposed method can avoid the occurrence of hijacking problems and is able to estimate gesture likelihoods with high accuracy.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.4
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• pp.597-606
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• 2010

This paper describes a real-time camera tracking framework specifically designed to track a monocular camera in an AR workspace. Typically, the Kalman filter is often employed for the camera tracking. In general, however, tracking performances of conventional methods are seriously affected by unpredictable situations such as ambiguity in feature detection, occlusion of features and rapid camera shake. In this paper, a recursive Bayesian sampling framework which is also known as the particle filter is adopted for the camera pose estimation. In our system, the camera state is estimated on the basis of the Gaussian distribution without employing additional uncertainty model and sample weight computation. In addition, the camera state is directly computed based on new sample particles which are distributed according to the true posterior of system state. In order to verify the proposed system, we conduct several experiments for unstable situations in the desktop AR environments.