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.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영상유속계이다. 이처럼 영상유속계로 하천 유속을 측정할 때, 적절한 품질의 영상을 취득하는 것은 기본이며 매우 중요한 단계이다. 특히 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 영상 분석에 적절한 품질의 하천 표면영상을 취득하는 것은 매우 어려운 일이다. 야간 영상을 측정하기 위해 별도의 조명을 이용하거나 발광체를 이용하는 방법이 대안으로 제시되었으나 여전히 실용적인 차원의 적용에는 이르지 못하고 있다. 본 연구에서는 표면영상유속계의 영상 취득 장치로 원적외선 카메라를 이용할 수 있는가 시험하였다. 원적외선 카메라는 별다른 조명의 도움없이 야간의 하천 표면영상을 취득할 수 있다. 안동하천실험센터의 인공수로에서 주야간 촬영을 하고 영상 분석을 통해 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 비교를 위하여 일반적인 캠코더와 근적외선 카메라를 동시에 적용하였다. 세 종류의 카메라로 촬영된 영상은 시공간 영상의 상호상관 분석법을 통해 유속으로 환산하고, 미속계로 측정한 표면 유속과 비교하였다. 비교 결과 원적외선 카메라 영상은 주야간에 상관없이 적절한 유속을 분석해 낼 수 있음을 보였다. 다만, 공간 해상도가 높지 않아 영상 분석의 정확도는 최적의 조건에서 다른 카메라로 촬영된 영상에 비해 떨어진다.
표면영상유속계는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 장비이다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 단면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이다. 이 연구는 일반적인 평면 측량없이, 두 대의 비디오 카메라로 이루어진 표면 영상 유속계를 이용하여 하천 평면을 계측하는 방법을 개발하는 것이다. 이를 통하여 표면 영상 분석 과정을 반자동화할 수 있게 된다. 두 대의 카메라를 이용한 평면 측량은 사진 측량 분야이나 컴퓨터 비전 분야에서 오랫 동안 연구되어 왔다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용함으로써 간단하게 하천의 평면 좌표를 구할 수 있도록 하였다. 두 대의 카메라에 대해서는 직접 선형 변환법을 이용하여 내부 표정과 외부 표정을 수행하여 변환의 매개 변수들을 추정하였다. 추정된 변수들과 공간 전방 교회법을 이용하여 하천의 고정된 기준점들의 좌표를 측정한다. 측정된 좌표점들은 기울어진 영상을 연직으로 사영된 평면으로 변환하는 데 이용되며, 이 과정을 통하여 번거로운 하천의 평면 측량 과정을 생략할 수 있게 되었다. 온천천에 실제 적용하여 본 결과, 결과는 아직은 만족할 만한 정도는 아니나, 보다 정밀한 카메라의 보정 등을 통하여 보다 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
영상처리 기법을 이용한 유속 측정 방법인 표면영상유속계는 비접촉식으로 간편하게 유속을 측정할 수 있다는 장점이 있지만 영상 내 추적자의 움직임을 식별하기 어려운 야간의 경우와 새벽의 안개가 발생하는 경우에 대한 유속 측정의 어려움이 있었다. 표면영상유속계를 이용한 야간 유속 측정은 조명과 적외선 카메라를 이용하여 수표면을 가시화하는 방법을 통해 현장 적용성을 검증하였으나, 안개 발생 상황에서는 적용하기 어렵다는 한계가 있었다. 야간과 안개 등의 한계를 동시에 극복하기 위한 방법으로 원적외선 카메라를 이용한 연구들이 이루어지고 있지만 아직 시작단계이고, 원적외선의 경우 주변 환경 변화에 따라 물체의 표면온도가 검출되는 파장이 달라져 영상의 품질에 차이가 발생하기 때문에 이에 대한 다양한 실험적 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 야외 개수로에서 드라이아이스를 이용하여 안개 조건을 재현하고, 다양한 흐름 조건에서 원적외선 영상을 이용한 표면유속 측정 적용성을 검토하였다. 안개가 발생하는 경우 원적외선 표면영상 유속계를 적용한 결과 안개가 없을 때의 유속 측정 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다. 따라서 원적외선 카메라를 이용한 표면유속 측정 방법은 야간과 안개가 발생하는 상황에 모두 사용하기에 적합한 것을 나타났다. 향후 하천 유량조사에 원적외선 카메라를 활용한다면 기존의 표면영상유속계의 비가시 환경에 대한 한계들을 많은 부분 극복할 수 있을 것으로 기대한다.
표면영상유속계는 홍수시 하천의 표면유속을 손쉽게 측정할 수 있는 매우 효율적인 장비이다. 특히 원적외선 카메라를 이용할 경우 주야간에 관계없이 사용할 수 있어, 그 유용성이 크게 높아진다. 다만, 원적외선 카메라는 그 특성상 해상도가 일반 비디오 카메라에 비해 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 해상도가 낮은 원적외선 영상을 이용하여 보다 효율적으로 표면유속을 산정하는 새로운 기법을 구현하는 것이다. 해상도가 낮다는 것은 영상 내에 추적을 위한 추적자가 잘 나타나지 않는다는 의미이다. 이처럼 적절한 추적자가 영상내에 적을 경우에는 정확한 표면유속을 산정하기 곤란하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방안을 조합하였다. 기존의 상호상관분석에서는 동영상의 연속된 프레임 두 매를 이용하였다. 본 연구에서는 연속된 여러 매의 프레임을 병합하여 한 매의 병합영상으로 만들고, 이러한 병합영상 두 매를 상호상관분석하는 방법을 개발하였다. 이 경우 영상을 병합하기 때문에 한 병합영상내에 충분한 수의 추적자가 들어올 가능성이 그만큼 높아지게 된다. 정확도 향상을 위한 두 번째 방안은, 돗수분포 평활화를 이용하는 것이다. 돗수분포 평활화 기법은 대비가 낮은 영상의 대비를 높이는 방법이다. 이렇게 대비를 높여서, 영상내 추적자의 존재를 더욱 확실하게 만들 수 있다. 이 두 가지 방법을 병용하여 새로 원적외선 표면영상유속계를 구현하고, 이를 기존의 분석이 어려웠던 동영상에 적용한 결과 그 분석 정확도가 현저하게 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
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.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
표면영상유속계(Surface Image Velocimety, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 빛이 없는 야간의 경우 수표면의 움직임을 촬영하기 어려워 밤에 발생하는 홍수 유량 측정이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 수표면에 야광 입자를 흘려 촬영하는 방법이 있었으나 대하천의 경우 야광물질의 크기가 작아 영상 내에서 식별이 어려운 문제가 있었고, 높은 밝기의 조명을 사용하여 영상을 획득하는 방법 또한 수행되었으나 빛이 수표면에 반사되어 하천 전체를 촬영하기 어려운 문제점이 있었다. 이 후 근적외선 카메라를 이용하여 야간 측정의 어려움을 극복하고자 하였으나 촬영범위가 최대 50 m 정도로 조사 거리의 한계를 나타내었다. 최근 Fujita(2013)는 원적외선카메라를 이용한 하천 유량 측정을 실시하였는데 이는 기존 야간촬영 시 시도되었던 방법의 문제점을 해결할 수 있음을 보여주었다. 이에 본 연구에서는 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하고자 실험수로에서 실험을 수행하였다. 실험 시 주간 및 야간의 상황을 설정하여 원적외선 카메라, 근적외선 카메라 그리고 일반 캠코더를 이용하여 흐름을 촬영하였다. 또한 프로펠러유속계를 이용하여 흐름의 표면유속을 측정하였다. 원적외선 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상호상관법을 이용하여 표면유속을 측정하였고, 이를 프로펠러유속계 측정결과와 비교하여 정확도를 검토하였다. 또한 일반 캠코더와 근적외선카메라의 영상 분석 결과와도 비교하여 개선점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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