• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.650-654
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• 2000

Particle Imaging Velocimetry (PIV) is becoming one of essential methods to measure velocity fields of fluid flows. In this paper, a genetic algorithm capable of tracking same particle pairs on two separated images is introduced. The fundamental of the developed technique is based on that on-to-one correspondence is found between two tracer particles selected in two image planes by taking advantage of combinatorial optimization of the genetic algorithm. The fitness function controlling reproductive success in the genetic algorithm is expressed by physical distances between the selected tracer particles. The capability of the developed genetic algorithm is verified by a computer simulation on a farced vortex flow.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권1호
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• pp.170-177
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• 2020

A mixer with a new concept design has been adapted into water treatment plants. It reportedly cuts down the energy consumption of the mixer by the new mixer, which moves vertically and creates internal flows toward its bottom. However, no experimental observations have been made on the internal flow caused by a vertical impeller. In this study, a radiotracer experiment, radioactive particle tracking (RPT) technique, and particle image velocimetry (PIV) were carried out to visualize the flow in the mixer, and compared to each other. The results show that the flow patterns from these techniques are very similar to each other, and the performance of the mixer was good enough to mix the inner materials.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.153-165
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• 2010

Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 실험실내의 비교적 규모가 큰 흐름이나 하천에서의 표면유속장의 측정 등 넓은 영역에 적용할 수 있도록 확장시킨 것이다. LSPIV는 PIV의 구성요소를 포함하여 추적자 투하, 조명, 촬영, 이미지 변환, 이미지 처리 및 후처리의 여섯 단계로 구성된다. 본 연구에서는 LSPIV의 모바일 버전인 MLSPIV를 이용하여 하천에서의 유속측정시 각 단계별로 발생가능한 오차성분을 정의하였고, 기존의 연구 결과를 바탕으로 오차의 영향이 정량적으로 밝혀진 것을 정리하였다. 각 단계별로 오차 발생요인을 조사한 결과 27개의 성분오차성분을 파악하였다. 이중에서 5개의 오차요소는 기존에 연구가 진행되었고, 7개의 오차요소는 본 논문에서 적용시의 MLSPIV에는 그 효과가 미치지 않는 것으로 파악하였다. 나머지 15개의 오차성분 중 4가지 오차성분- 샘플링시간, 이미지 해상도, 추적자의 성질, 바람-에 대해서 유속산정시 미치는 영향을 파악하기 위하여 개수로 실험장치를 이용한 실내시험을 실시하였다. 이미지 프로세싱에 이용한 이미지수로부터 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 세 가지 이미지 해상도로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3 % 가량의 차이를 나타내었다. 추적자의 성질과 바람의 영향에 대해서는 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 추적자에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 즉, 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.821-831
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• 2013

최근 수리 실험 및 계측 분야에 영상유속계가 많이 이용되고 있다. 그러나 영상유속계의 영상 분석에 대한 표준적인 방법과 측정 불확도가 정립되어 있지 않아 일반 사용자들이 사용하기 어려운 것이 사실이다. 특히 영상유속계를 이용한 유속 산정 시 상관영역 크기 결정에 대한 기준이 없기 때문에 사용자마다 유속 산정 결과가 차이가 나는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 영상유속계의 상관영역 크기 변화에 따른 오차분석을 통해 상관영역 크기 결정을 위한 자료를 제시하고 자한다. 오차분석을 위해 12개의 인공영상군을 제작하였으며, 다양한 입자수와 입자크기의 영상을 획득한 후 상관영역의 크기를 변화시키면서 산정한 유속을 인공영상의 유속 참값과 비교하여 오차분석을 수행하였다. 오차 분석결과 상관영역의 크기 변화에 따라 영상유속계로 산정한 유속값에 대한 오차가 달라짐을 확인하였고, 상관영역의 크기를 크게 결정할수록 오차가 줄어드는 것으로 나타났고, 동일한 상관영역의 크기로 유속을 산정할 경우 입자 크기가 증가할수록 또는 입자수가 증가할수록 오차가 작게 나타났다. 특히 영상유속계의 오차는 입자의 크기 보다는 입자수의 변화에 좀 더 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 또한 상관영역의 크기가 커짐에 따라 최대 오차와 최소 오차간의 간격이 줄어드는 것을 확인하였으며, 영상 전체에서 산정한 유속의 평균 오차가 5% 이하를 만족시키는 상관영역 크기를 기준으로 그 이하의 상관영역에 대해서는 최대 오차와 최소 오차간의 차이가 크게 나타나 영상유속계의 측정 불확실성이 큰 것으로 나타났다. 영상유속계의 신뢰수준별 입자밀도 변화에 따른 최소 상관영역의 크기를 분석한 결과 전반적으로 입자밀도가 커짐에 따라 상관영역의 크기는 작아지는 것으로 나타났지만 입자밀도가 작더라도 입자수가 큰 경우에는 신뢰수준을 만족시키는 최소 상관영역의 크기가 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1998년도 추계학술대회논문집:21세기에 대비한 지능형 통합항만관리
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• pp.211-221
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• 1998

A digital image processing technique which is able to get the velocity vector distribution of a surface of the spilled oil in the ocean without contacting the flow itself. This technique is based upon the PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a high sensitive camera, a CCD camera, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for velocity vector acquisition. For the acquisition of the advective velocity vector of floating matters on the ocean, a new multi-frame tracking algorithm is proposed, and for the acquisition of the diffusion velocity vector distribution of the spilt oil onto the water surface, a high sensitive gray-level cross-correlation algorithm is proposed.

• 동력기계공학회지
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• 제20권6호
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• pp.51-57
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• 2016

Experiment is carried out to investigate the mixed convective flow in three-dimensional horizontal rectangular channels filled with high viscous fluid. The particle image velocimetry(PIV) with thermo-sensitive liquid crystal tracers is used for visualizing and analysis. Quantitative data of temperature and velocity are obtained by applying the color-image processing to a visualized image, and neural network is applied to the color-to-temperature calibration. In this study, the fluid used is silicon oil(Pr=909), the aspect ratio(channel width to heigh) is 4 and Reynolds number is $2{\times}10^{-2}$. From the present study, we can visualize the quantitative temperature and velocity of mixed convective flow in three-dimensional horizontal rectangular channels simultaneously.

• 한국항만학회지
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• 제12권2호
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• pp.291-302
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• 1998

A digital image processing technique which is able to be used for getting the velocity vector distribution of a surface of the spilt oil in the ocean without contacting the flow itself. This technique is based upon the PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a high sensitive camera, a CCD camera, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for velocity vector acquisition. For the acquisition of the advective velocity vector of floating matters on the ocean, a new multi-frame tracking algorithm is proposed, and for the acquisition of the diffusion velocity vector distribution of the spilt oil onto the water surface, a high sensitive gray-level cross-correlation algorithm is proposed.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권6호
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• pp.603-608
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• 2011

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.

• 한국가시화정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.10-15
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• 2017

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(II)
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• pp.982-988
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• 2002