• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.455-455
• /
• 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.

• Journal of Environmental Science International
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.799-815
• /
• 2016

In this study, according to the reference setting based on the runoff video of 9:00 where the highest water level of 3.94 m has been recorded during the runoff of Cheon-mi Stream in Jeju Island by the attack of Typhoon no. 16 Sanba on September $17^{th}$, 2012, the error rate of long-distance and short-distance velocimetry and real-distance change rate by input error have been calculated and the input range value of reference point by stream has been suggested. In the reference setting process, if a long-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.35 m in the x-axis direction and 1.35 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 2~11 pixels, and if a short-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.02 m in the x-axis direction and 0.81 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 1~11 pixels. According to the long-distance reference point setting variable, the velocity error rate showed the range of fluctuation of at least 14.36% to at most 76.06%, and when calculating flux, it showed a great range of fluctuation of at least 20.48% to at most 78.81%.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.47 no.6
• /
• pp.537-546
• /
• 2014

Surface image velocimetry was introduced as an efficient and sage alternative to conventional river flow measurement methods during floods. The conventional surface image velocimetry uses a pair of images to estimate velocity fields using cross-correlation analysis. This method is appropriate to analyzing images taken with a short time interval. It, however, has some drawbacks; it takes a while to analyze images for the verage velocity of long time intervals and is prone to include errors or uncertainties due to flow characteristics and/or image taking conditions. Methods using spatio-temporal images, called STIV, were developed to overcome the drawbacks of conventional surface image velocimetry. The grayscale-gradient tensor method, one of various STIVs, has shown to be effectively reducing the analysis time and is fairly insusceptible to any measurement noise. It, unfortunately, can only be applied to the main flow direction. This means that it can not measure any two-dimensional flow field, e.g. flow in the vicinity of river structures and flow around river bends. The present study aimed to develop a new method of analyzing spatio-temporal images in two-dimension using cross-correlation analysis. Unlike the conventional STIV, the developed method can be used to measure two-dimensional flow substantially. The method also has very high spatial resolution and reduces the analysis time. A verification test using artificial images with lid-driven cavity flow showed that the maximum error of the method is less than 10 % and the average error is less than 5 %. This means that the developed scheme seems to be fairly accurate, even for two-dimensional flow.