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.
적외선 카메라를 이용한 입자추적유속계(IR-PTV)를 활용하여 물-공기 분리유동 시 계면속도를 측정하는 기법을 개발하였다. $3-5{\mu}m$ 파장대의 적외선은 물에 대해 $20{\mu}m$ 이하의 침투 깊이를 가지므로 입자추적유속계 기법에 활용 시 물-공기 계면 근처에 존재하는 추적입자들의 이동속도를 선택적으로 측정할 수 있다. IR-PTV 기법의 측정 정확도를 검증하기 위하여 물에 잘 뜨는 스티로폼 입자를 이용하여 $10^{\circ}$ 기울어진 경사면에서 공기-물 분리유동 시 계면속도를 측정하여 비교한 결과 5% 이내의 오차를 보이면서 잘 일치하였다. 개발한 기법을 이용하여 획득한 실험결과로부터 공기 속도가 증가함에 따라 계면속도가 비례하여 증가하는 것을 관찰하였으며 이는 계면전단력의 증가에 의한 것으로 해석된다.
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.
입자추적유속계(PTV)는 나노 및 바이오 분야의 유체유동장에서는 각 입자들을 추적하여 속도측정을 하는 관계로 많은 강점이 있다. 그러나 측정원리상 보간에 의한 속도장 측정오차를 피할 수 없는 관계로 PTV기술을 사용함에 있어서 제한적이었다. 본 연구에서는 어파인변환 알고리듬을 PIV 및 PTV측정에 도입함으로써 보간에 의한 오차를 줄일 수 있는 어파인변환 기반 하이브리드 PIV알고리듬을 구축하였다. 구축된 알고리듬에 대한 성능평가를 위하여 Green-Taylor와유동의 수치적 데이터를 이용한 가상영상에 대한 시험을 실시하였으며, 이로부터 입자수가 2000개 이상일 때 최적의 측정성능임을 확인하였으며 상호상관PIV법 및 확률일치PTV법보다 우수한 측정성능임을 확인하였다. 나아가 길이비 2:1($6cm\;{\times}3cm$)인 장방형 물체후류(Re=5,300)에 대한 실험영상에 대한 실제 계산을 통하여 구축된 알고리듬에 대한 측정성능의 우수성을 확인하였다.
유사 입자가 포함된 흐름이나 공기 방울이 포함된 흐름과 같은 이상류 (two-phase flow) 는 유체의 속도와 입자의 속도와 같은 두 가지 서로 다른 속도 분포가 존재한다. 이러한 이상류의 속도장 분석을 위해서는 두 가지 속도 분포를 별도로 측정할 수 있는 기법을 이용해야 한다. 공기 방울이 포함된 흐름에 대해서는 입자영상 유속계(PIV)나 입자추적유속계(PTV)를 이용하여 비교적 타당한 정도로 유속 분포를 측정하여 왔다. 그러나 자연 모래를 포함한 흐름 영상의 속도 분포 해석에서는 PIV나 PTV가 그다지 성공적이지 못했는데, 그것은 흐름 중에 있는 유사 입자가 영상을 해석하기 어렵게 만들기 때문이다. 유사 흐름의 속도 분석을 위해 다양한 영상 분석 기법을 결합한 방법을 제시하였다. 입자 추출 알고리듬으로 역치값, 경계 추출 알고리듬, 세선화 알고리듬을 조합한 새로운 방법을 제안하였다. 또한 입자의 이동 변위 계산을 위해서 PIV와 PTV를 조합한 새로운 방법을 개발하였다. 이 새로운 알고리듬은 다음과 같은 기능을 가지고 있다. (1) 새알고리듬은 유사 입자, 특히 자연 모래와 같이 불규칙한 형태를 갖는 입자의 경계를 정확히 찾아낼 수 있다. (2) 필요한 정보를 잃어버리지 않고, 반사광이나 난반사에 의한 영상을 효율적으로 제거할 수 있다. (3) 추적 입자가 유사입자 가까이에 있어 유사의 난반사 영역이 들어 있어도 이를 분리해 낼 수 있다.
A PTV algorithm was constructed using a linear transformation, in which the merits of the conventional PIV and PTV were adopted. In PIV calculations, the obtained velocity vectors are affected by the filtering effects by its calculation principle. PTV techniques are widely used for their excellences of measuring small scaled flows, such as nano and bio flows. However, PTVs produce vector errors due to interpolation process. To overcome these problems, a hybrid PTV algorithm was constructed by combining PTVs' and PIVs' benefits using a linear transformation. The Taylor-Green vortex flows were generated for the tests of vorticity calculations. The conventional gray-level cross-correlation PIV technique and 2-Frame PTV technique were tested for the same flows for comparisons with those obtained by the constructed hybrid algorithm. The excellence of the constructed hybrid algorithm was validated through an actual experiment on the cylinder wake.
Stereoscopic PTV and Stereoscopic-PIV measurements have been carried out for the studies of the wake of a ship's propeller. Stereoscopic photogrammetry based on a 3D-PTV principle was introduced using two high-definition cameras(1k x 1k, 30Hz). The arrangement of the two cameras was based on angular position. The pair-matching of the three-dimensional velocity vectors were based on Genetic Algorithm based 3D-PTV technique. The results obtained by both measurement systems have been compared at the advance ratio J=0.88(290 rpm, d=54 mm). Turbulent properties have also been compared each other at the same condition.
Single-Camera Stereoscopic Vision three-dimensional measurement system has been developed based upon 30-PTV algorithm. The system consists of one camera $(1k\times1k)$ and a host computer. To attain three-dimensional measurements a plate having stereo holes has been installed inside of the lens system. Three-dimensional measurements was successfully attained by adopting the conventional 30-PTV camera calibration methods. As applications of the constructed measurement system, a water droplet mixed with alcohol was constructed on a transparent plastic plate with the contacted fluid diameter 4mm, and the particles motions inside of the droplet have been investigated with the constructed measurement system. The measurement uncertainty of the constructed system was 0.04mm, 0.04mm and 0.09mm for X, Y and Z coordinates.
PIV(Particle Image Velocimetry : 입자영상유속계)는 유동장에 분포된 추종입자의 위치를 영상처리에 의해 자동추적 함으로써 속도벡터를 전유동영역에 걸쳐 동시에 구할 수 있는 계측기법이다. 따라서, CFD와 같이 정량적 및 정성적으로 수치해석된 결과와 바로 비교 검토가 가능한 유일한 실험기법으로 인식되고 있다. 본 실험에서는 CFD에 의한 모형의 유체유동 특성을 분석하고 이를 회류수조에서 PIV를 이용해 모형 전개판 주위의 유체흐름을 분석하여 각 전개판 모형의 유체유동 특성을 파악하였다. (중략)
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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