• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.614-614
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• 2012

개수로에서 혹은 수리구조물 주변에서의 흐름 및 난류 특성을 파악하기 위해서는 연직유속분포 및 수심별 평면유속분포의 측정이 필요하다. 유속분포를 측정하기 위한 방법은 음파 도플러 유속계(ADV:Acoustic Doppler Velocimetry)를 사용하는 방법과 PIV 기법을 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 ADV는 한 지점의 유속을 시간변화에 따라 연속적으로 측정할 수 있어 난류특성의 정량적인 해석에 장점이 있으나 동시간에 여러 지점을 측정할 수 없기 때문에 난류의 공간적인 문제를 해석함에 있어서 한계가 있다. 그러나, 입자영상유속계(PIV:Particle Image Velocity)는 측정하고자 하는 단면에서 연직 횡단면의 유속분포 및 수심별 평면 유속분포 흐름장 측정이 가능하여 난류흐름의 공간적인 문제를 해석하는데 효과적일 뿐만 아니라 영상간의 시간간격을 짧게 하고, 촬영시간을 충분히 길게 한다면 개수로 내 난류특성 분석도 가능하다. 이에 본 연구의 목적은 PIV 기법을 이용하여 매끄러운 하상의 개수로에서 연직유속분포를 측정하고 그 특성을 정량적으로 분석하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포와 3차원 전자식 유속계를 이용하여 측정한 연직유속분포를 비교 분석하였다. 둘째, 후류법칙에 의해 계산된 연직유속분포와 PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포의 비교를 위해 각각의 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)를 계산하고 비교하였다. 마지막으로 각 흐름 조건에 따라 수심의 변화를 주어 연직유속분포를 PIV 기법으로 측정한 후 개수로의 수심변화에 따른 연직유속의 특성을 분석하였다. 분석 결과, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속 성분에 비해 3차원 전자식 유속계로 측정한 연직유속 성분이 작게 나타났고 바닥에서부터 0.2h 지점까지는 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)가 후류법칙과 잘 맞는 경향을 보였으나 0.2h 지점부터 수표면까지는 유속이 감소하는 현상이 나타났다.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.17 no.3
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• pp.33-46
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• 2018

This study presents the experimental results on the performance of deep excavation by using image processing technique particle image velocimetry (PIV). The purpose of present study is to be checked the application of PIV for the successive ground deformation during deep excavation. To meet the objectives of concern study, a series of reduce scale model test box experiments were performed by considering the wall stiffness, ground water table effect and ground relative density. The results were presented in form of contours and vector plot and further based on PIV analysis wall and ground displacement profile were drawn. The results of present study, indicate that, the PIV technique is useful to demonstrate the ground deformation zone during the successive ground excavation.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.20 no.7
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• pp.58-65
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• 2021

Research on general particle image velocimetry (PIV) has been conducted extensively, but studies on granular PIV are relatively insufficient. In addition, the parameters used for analyzing granular PIV need to be optimized. In this study, we analyzed the error of velocity measurements based on the interrogation area (64-192 pixel), frame per second (30-120 FPS), and video resolution [ultrahigh definition (UHD) and high definition (HD)] within the velocity range typically measured in hoppers. The estimated errors of the granular PIV were below 5%, which is generally acceptable. However, considering the data reliability, the flow velocity in the hopper could be measured with less than 5% error at 120 FPS or higher in the HD resolution and 30 FPS or higher in the UHD resolution.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.38 no.1
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• pp.43-57
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• 2002

This paper introduces an analysis method to predicting the flow characteristic of flow field around otter board In order to develope a high performance model. In this experiment, it is used a numerical analysis of flow field through CFD(Computational Fluid Dynamic), PIV method in which quantitative, qualitative evaluation is possible. In this experiment, it is used PIV method with flow filed image around otter board in order to analysis of flow characteristic. The result compared flow pattern with analysis result through CFD and also measurement result of lift and drag force coefficient carried out in CWC(Circulating Water Channel). The numerical analysis result is matched well with experiment result of PIV in the research and it is able to verify In the physical aspect. The result is as follows ; (1) It was carried out visibility experiment using laser light sheet, and picture analysis through PIV method in order to analysis fluid field of otter-board. As a result, the tendency of qualitative fluid movement only through the fluid particle's flow could be known. (2) Since PIV analysis result is quantitative, this can be seen in velocity vector distributions, instantaneous streamline contour, and average vorticity distributions through various post processing method. As a result, the change of flow field could be confirmed. (3) At angle of attack 24$^{\circ}$ where It Is shown maximum spreading force coefficient, the analysis result of CFD and PIV had very similar flow pattern. In both case, at the otter-board post edge a little boundary layer separation was seen, but, generally they had a good flow (4) As the result of post processing with velocity vector distributions, instantaneous streamline contour and average vorticity distributions by PIV, boundary layer separation phenomenon started to happen from angle of attack 24$^{\circ}$, and from over angle of attack 28$^{\circ}$, it happen at leading edge side with the width enlarged.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.05a
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• pp.45-46
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• 2001

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)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2005.10a
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• pp.141-146
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• 2005

This paper an application example of PIV system for analyzing the flow of submerged structure. In this paper, we introduce an analysis method to predict the characteristics of flow around the neighboring fields of tetrapod and fishing reef in order to develop a high performance model. Flowing phenomenon according to velocity distribution and flow separation around the submersed body were obtained by PIV system. Flow visualization has conducted in a circulating water channel by a high speed camera and etc.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.1
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• pp.29-36
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• 1999

The objective of this study is to analyse the flow field in the branching duct by visualizing the flow phenomena using the PIV system. A bifurcation model is fabricated with transparent acrylic resin to visualize the whole flow field with the PIV system. Water was used as the working fluid and the conifer powder as the tracer particles. The single-frame and two-frame methods of the PIV system and 2-frame of the grey level correlation method are applied to obtain the velocity vectors from the images captured in the flow filed. The velocity distributions in a lid-driven cavity flow are compared with the so-called standard experimental data, which was obtained from by 4-frame method in order to validate experimental results of the PIV measurements. The flow patterns of a Newtonian fluid in a branching duct were successfully visualized by using the PIV system and the sub-pixel and the area interpolation method were used to obtain the final velocity vectors. The velocity vectors obtained from the PIV system are in good agreement with the numerical results of the 3-dimensional branch flow. The results of numerical analyses and the PIV experiments for the three-dimensional flows in the branch ing duct show the recirculation zone distal to the branching point and the sizes of the recirculation length and height of the tow different methods are in good agreement.

• Journal of the Korean Society of Visualization
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• v.8 no.3
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• pp.49-55
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• 2010

Thermal flows inside a laser printer are affected by generated heat from a fuser and boards. Thus, the effect of fans has been investigated to control the thermal flows and behaviors of toners. In order to analyze the phenomena experimentally, a PIV (Particle Image Velocimetry) has been used, and then the flow inside the printer has been predicted by the CFD (Computational Fluid Dynamics) in this study to determine the efficient flow distribution by an optimum design of the printer. The determined optimum design has been confirmed by the developed PIV technique so that the efficiency of the laser printer can be improved by the proposed design.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2001.05a
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• pp.28-33
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• 2001

Animation understanding and time-resolved analysis of the wake characteristic of 2-D sharp plane flows were executed by applying the multi-vision PIV to a sharp plane(three angle of attacks : $15^{\circ}, \; 30^{\circ}, \; 45^{\circ}$) submerged within a circulating water channel($Re = 2{\times}10^4$). The macroscopic shedding patterns were discussed in terms of instantaneous velocity, vorticity, velocity profile, kinetic energy, turbulent intensity, frequency analysis. Particularly, the time-averaged distribution of turbulent intensity in each experimental cases revealed separate island-like small regions magnitude of turbulent intensity was always strengthened.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.