The digital HPTV velocity field measurement consists of four steps: recording, numerical reconstruction, particle extraction and velocity extraction. In the velocity extraction process, we improved PTV algorithm to extract the displacement of particle each placed in 3D space. Because a digital recording device was used, some factors such as a spatial resolution, numerical aperture, and particle concentration can affect the performance of the digital HPTV. Especially, a particle concentration ($C_{o}$) affected tile reconstruction efficiency in numerical reconstruction and particle extraction process. In this paper, the reconstruction efficiency was analyzed experimentally with different particle concentration. Optimal reconstruction efficiency was shown in the range of $C_{o}$=$13\∼15$ particles/$mm^{3}$.
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.
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.
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.
개수로의 흐름을 측정하는 유속계는 유체역학 및 수리학적 연구와 유량 측정 등의 업무에 필수적인 장비이다. 그동안 국내에서는 일부 전자파표면유속계(이상호 등, 1997)와 영상처리 기반의 LSPIV(김영근 등, 2004)와 같은 비접촉식 유속측정 장치가 개발되어 활용되고 있지만, 유속 및 유량 측정에 보다 널리 사용되고 있는 수중 투입식 유속계의 경우 거의 개발되지 않았다. 특히 유속 분포를 측정하는데 활용될 수 있는 초음파 방식 유속 프로파일러는 거의 전적으로 외국제품에 의존하고 있다. 일반 유속계가 점유속을 측정하는데 비해 유속 프로파일러는 센서가 지향하는 방향선을 따라 공간적인 유속분포를 동시에 획득할 수 있으므로 측정 효율성이 높다는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 국내 기술로 개수로 흐름 측정에 활용할 수 있는 초음파 유속 프로파일러를 개발하였다. 이 유속 프로파일러는 초음파 펄스를 반복적으로 송수신하는 PRF 기법을 이용하여 개발하였다. 개발된 유속 프로파일러는 직사각형 수로에서 유속 분포를 측정하기 위해 적용하였으며, 기존의 2차원 유속계와 그 결과를 비교하였다. 본 연구에서 개발한 유속 프로파일러는 실제 하천에 활용하기에는 측정 가능한 유속 및 수심 범위의 한계가 있으나 PRF 기법의 한계 범위에서는 실측 유속분포를 비교적 잘 재현하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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