• 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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• 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.

• 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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• 2017.05a
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• pp.69-69
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• 2017

최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.11
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• pp.933-942
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• 2021

The surface image velocimetry was developed to measure river flow velocity safely and effectively in flood season. There are a couple of methods in the surface image velocimetry. Among them the spatio-temporal image velocimetry is in the spotlight, since it can estimate mean velocity for a period of time. For the spatio-temporal image velocimetry analyzes a series of images all at once, it can reduce analyzing time so much. It, however, has a little drawback to find out the main flow direction. If the direction of spatio-temporal image does not coincide to the main flow direction, it may cause singnificant error in velocity. The present study aims to propose a new method to find out the main flow direction by using a fast Fourier transform(FFT) to a spatio-temporal (image) volume, which were constructed by accumulating the river surface images along the time direction. The method consists of two steps; the first step for finding main flow direction in space image and the second step for calculating the velocity magnitude in main flow direction in spatio-temporal image. In the first step a time-accumulated image was made from the spatio-temporal volume along the time direction. We analyzed this time-accumulated image by using FFT and figured out the main flow direction from the transformed image. Then a spatio-temporal image in main flow direction was extracted from the spatio-temporal volume. Once again, the spatio-temporal image was analyzed by FFT and velocity magnitudes were calculated from the transformed image. The proposed method was applied to a series of artificial images for error analysis. It was shown that the proposed method could analyze two-dimensional flow field with fairly good accuracy.

• 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.