• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1894-1897
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• 2009

최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유량측정기법은 비교적 짧은 시간에 급변하는 홍수량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 표면영상유속계는 현장 상황과 사용 방법에 따라 측정된 유속값의 오차가 얼마나 발생하는지에 대한 근거가 없으며, 그 오차 범위가 명확하게 제시된 바가 없기 때문에 표면영상유속계의 신뢰성에 대해 의구심을 갖는 경우가 많다. 표면영상유속계의 유속측정 원리는 일정 시간간격을 갖는 두 영상내의 입자군 이동을 추적하여 유속벡터를 산정하는 것이다. 즉, 두 영상의 탐색 영역(searching area)내에서 각 입자군의 상관계수를 계산하여 최대상관계수를 갖는 입자군을 동일 입자군으로 판별하고, 동일 입자군의 도심간 거리와 두 영상의 시간간격을 이용하여 유속을 구하게 된다. 그러므로 상관계수가 높을수록 유속값이 정확하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상관계수에 따른 유속측정 오차를 분석하여 상관계수에 따른 표면영상유속계의 오차범위를 결정하고자 한다. 분석방법은 활차의 속도와 영상분석을 통해 얻은 속도를 비교하여 상관계수에 따른 오차범위를 살펴보았고, 실제 적용을 위하여 개수로내의 표면유속를 측정하여 상관계수에 따른 오차를 분석하였다. 분석 결과 상관계수가 0.7 이상인 측정유속의 정확도는 10% 이내로 확인되었으며, 향후 표면영상 유속계를 이용한 유속측정시 상관계수별 오차범위를 이용하여 현장적용시 정확도 개선을 위해 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.2
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• pp.153-165
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• 2010

Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV) is an extension of particle image velocimetry (PIV) for measurement of flows spanning large areas in laboratory or field conditions. LSPIV is composed of six elements - seeding, illumination, recording, image transformation, image processing, postprocessing - based on PIV. Possible error elements at each step of Mobile LSPIV (MLSPIV), which is a mobile version of LSPIV, in field applications are identified and summarized the effect of the errors which were quantified in the previous studies. The total number of elemental errors is 27, and five error sources were evaluated previously, seven elemental errors are not effective to the current MLSPIV system. Among 15 elemental errors, four errors - sampling time, image resolution, tracer, and wind - are investigated through an experiment at a laboratory to figure out how those errors affect to velocity calculation. The analysis to figure out the effect of the number of images used for image processing on the velocity calculation error shows that if over 50 images or more are used, the error due to it goes below 1 %. The effect of the image resolution on velocity calculation was investigated through various image resolution using digital camera. Low resolution image set made 3 % of velocity calculation error comparing with high resolution image set as a reference. For the effect of tracers and wind, the wind effect on tracer is decreasing remarkably with increasing the flume bulk velocity. To minimize the velocity evaluation error due to wind, tracers with high specific gravity is favorable.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.508-512
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• 2007

하천유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 특히 홍수기 부자측정 방법에 의해 산정된 유량자료는 측정 여건, 방법, 기기 등의 한계로 인해 그 정확도가 더욱 낮다. 부자에 의한 유량측정은 일정거리를 유하하는 부자의 유하시간을 측정하여 평균유속을 구하고, 사전에 측량된 횡단면으로부터 유하한 개별 부자의 해당 단면적을 구하여 부분 단면적을 구한다. 구해진 개별 부자의 평균유속과 부분 단면적을 곱하여 부분유량을 산출한 후, 각 부분유량을 합하여 전체 유량을 계산한다. 이와같은 부자법은 유속-면적법이 가지고 있는 흐름 단면적 계산, 평균유속 계산의 불확실도 이외에 유하경로에 의한 불확실도, 부자 유하 시간의 불확실도, 유속 보정 계수의 불확실도 등을 포함한다. 기존 홍수 유량측정에 사용하고 있는 부자법은 육안에 의해 부자의 위치를 파악하고, 가상의 횡단선을 통과할 때 육안으로 관측하여 유하시간을 측정하는 방법이기 때문에 정확한 유량측정에 한계가 있다. 뿐만 아니라 측정에 다수의 인원이 필요하며, 홍수시 많은 비가 내리거나, 야간에 측정하는 경우에는 부자의 식별이 곤란하고 측정 여건이 불량하기 때문에 측정에 큰 애로가 있다. GPS를 이용한 전자부자는 자동으로 유속을 측정하기 위해 기존 홍수유량 측정에 사용하던 부자에 전자장치를 추가하는 것을 말한다. 본 연구에서는 GPS와 RF를 기존 봉부자에 추가하여 봉부자의 유속과 봉부자의 괘적을 측정할 수 있는 전자부자를 개발하였다. 개발한 전자부자는 기존 육안에 의한 방식보다 자동으로 정확한 유속 측정이 가능하며, 동시에 여러 개의 봉부자 사용이 가능하여 측정시간 절감이 가능하고, 비가 내리거나 야간에도 자동으로 측정이 가능한 특징을 지니고 있다. 본 연구에서 개발된 전자부자는 3개 주파수 대역을 이용할 수 있도록 개발하여, 총 15개의 부자를 동시에 투하할 수 있도록 개발하였다. 전자부자 시험결과 50m, 100m 구간 유속을 검증한 결과 50m의 경우 최대 평균 5.97%, 평균 2.38%의 상대오차를 나타냈으며, 100m의 경우 최대 5.43%, 평균 1.9%의 상대오차를 나타냈다. 자연하천 유량측정 결과 댐 방류량 대비 기존방법의 경우 약 8.2%의 상대오차를 지니고 있었으며, 전자부자의 경우 약 2.8% 상대오차를 지니고 있어, 기존 부자법에 비해 전자부자법이 5.4%의 상대오차 개선효과를 지니고 있었다. 이와같은 오차의 범위는 실제 하천에서 전자부자를 이용하여 유속측정이 가능함을 나타내는 결과이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1001-1005
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• 2010

본 연구는 식생지름에 따른 식생된 복단면 하천에서 수리특성에 관한 것이다. 또한 국외에서 개발된 모형들의 차이점과 적용가능성을 조사하는 것이다. 연구결과로써 주수로의 유속은 식생밀도 증가에 따라 증가하는 동안 경계면마찰계수는 감소하다가 어느 식생밀도 지점부터 일정하였다. 하상경사가 0.5 ‰와 식생직경이 12 mm일 경우 경계면마찰계수에 대한 Pasche 모형은 10.9 %, Bertram 모형은 12.4 %, Mertens 모형은 16.8 % 평균오차를 발생시켰다. 그러나 식생밀도가 증가할수록 Nuding 모형의 오차가 증가함을 볼 수 있으며, 평균오차가 60.5 % 발생되었다. 주수로의 실측된 유속에 대한 Pasche 모형의 평균오차는 2.8 %, Mertens 모형의 평균오차는 8.3 %, Bertram 모형의 평균오차는 14.7 %, Nuding 모형의 평균오차는 11.8 %이다. 그러므로 Pasche 모형은 실제 복단면 하천에 적용하기 위해 더 유용하다. Strickler 계수를 사용한 Bertram 모형은 다른 모형보다 계산이 복잡하지 않고 측정된 마찰계수 및 유속값과 잘 일치한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.239-239
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• 2019

상수도시설 중 배수관망시설은 해당 지역의 영향을 민감하게 받는 시설이므로 설계시 해당시설의 특성을 충분히 고려해야 한다. 배수시설은 설치된 해당지역에 따라 그 특성이 매우 다르기 때문에, 설계지표 또한 해당 도시마다 다르게 설정될 수 있다. 도시의 규모가 크거나, 그 특성이 해당 구역에 따라 다른 경우에는 같은 도시의 경우라도 대상구역에 따라 다른 지표를 사용하는 경우도 있다. 따라서 이런 상수도관망의 설계 및 관리를 위해서는 장기간 현장여건에 맞는 관측자료를 통한 정밀한 수리분석이 요구되며 국내의 경우 일반적으로 Hazen-Williams 공식을 사용하고, 이때 관내면의 마찰손실계수 C는 유속계수라 한다. 이러한 유속계수는 상수관로의 물리적 특성을 나타내며 관로 내의 흐름해석, 펌프 및 관로의 설계, 최적 운영 방안, 통수능력 및 관 노후도 평가 등에 사용되거나 영향을 미치는 중요한 요소라 평가되고 있다. 또한 다수의 현장 관측 자료를 확보하여도 분기 구간과 펌프 및 밸브 등으로 인한 손실 등의 오차가 발생하므로 유속계수 산정 시 발생되는 많은 오차들을 줄여 보다 신뢰성 있는 유속계수를 산정해야 하고, 현장 관측 자료를 이용하여 유속계수를 산정하기 어려운 구간에 대해서는 관망해석 모델링을 통하여 결정하고 있다. 본 연구에서는 전주권 광역상수도의 계통 특성에 맞는 관로의 유속계수를 결정하기 위해 관리주체에서 기존에 설치한 수압계와 유량계 및 관망도를 이용하여 기초자료를 수집하고 Hazen-Williams 공식을 이용하여 유속계수를 산정하였다. 계산된 상수관로 유속계수는 전주시의 10개 계통에서 최소 107.06, 최대 145.02, 평균 127로 계산되었으며, 유속계수에 영향을 미치는 물리적 요소들의 관계를 파악하고자 상관성 분석 실행하였다. 그 결과 관경과 경과년수의 상관계수 R은 0.011 관경과 유속계수의 상관계수는 -0.009로 두변수간의 상관성이 거의 없고, 경과년수와 유속계수의 상관계수는 -0.776로 음의 상관성을 갖는 것으로 분석되었다. 이와 같이 제시한 유속계수는 해당 지역의 참고자료나 기준으로서 활용할 수 있을 것으로 판단되며 비 대상 지역에서도 현장자료가 부족한 곳의 유속계수를 산정할 경우 보다 신뢰성 있게 유속계수를 산정할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.29 no.6
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• pp.49-59
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• 1997

본 기술 보고는 임계 열유속(Critical Heat Flux; CHF)을 예측하기 위해 사용되고 있는 상관식의 형태와 적용 방법, 이에 따른 예측 오차와 여유도의 변화 등을 종합적으로 분석한다. CHF 현상에 대해서는 지난 반 세기 동안 발생 메커니즘, 예측 모델, 설계에의 적용 방법 등에 대한 연구가 광범위하게 수행되어 대부분의 운전 조건에 대해 신뢰할만한 예측 모델들이 확립되어 있다. 그러나 예측 모델의 이용에서 가장 중요한 기준이 되는 예측 오차의 의미가 잘못 이해되는 경우가 많으므로, 이 글에서는 예측 모델의 형태 및 적용 방법에 따라 예측 오차가 달라지는 원인을 명확하게 해석하고, 실제 계산을 통하여 예시하였다. 그리고 상관식 형태 및 이용 방법에 따라 임계 열유속비(Critical Heat Flux Ratio: CHFR)와 임계 출력비(Critical Power Ratio; CPR)가 어떠한 관계를 갖는가를 논의하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.366-366
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• 2017

하천의 유량관측 자료는 지표수자원의 확보와 수공구조물의 설계를 위해 가장 기초적인 수문자료로써 정밀하고 지속적인 관측을 요구한다. 최근 유량 관측법은 접촉식 유속측정 방법의 단점을 보완한 전자파 표면유속계나 영상분석기법을 적용한 표면영상유속계(SIV)가 활용되고 있다. 이들 관측장비는 표면유속 관측법에 의해 유량을 측정하므로 보다 정밀한 유량자료를 확보하기 위해서는 측정 영역의 표면유속과 단면의 평균유속에 대한 해석이 필요하다. 이 연구에서는 제주도 남부지역에 위치한 강정천을 대상으로 2011년 7월부터 2015년 6월 까지 월 1~2회 현장관측한 ADCP 자료를 활용하여 Chiu(1987)가 제안한 2차원 유속분포식의 매개변수를 추정하여 정밀한 유량을 산정하였다. 또한 표면영상유속계(SIV)로 산정된 표면유속을 Chiu-2 차원 유속분포식에서 평균유속으로 환산하여 기존의 표면유속을 일률적으로 적용한 수심평균유속 환산계수인 0.85의 적용 값과 비교 분석하였다. 대상하천의 현장에서 72회 관측된 ADCP 자료를 활용하여 각각의 최대유속과 평균유속을 분석하고 엔트로피 계수(M)를 산정한 결과와 유속의 공간적 분포를 모델링하기 위해 제시되는 $_{urf}$를 산정하였으며, 산정된 계수 값을 이용하여 표면유속을 계산한 결과와 ADCP의 관측된 표면유속의 $^2$는 0.874로 나타났다. 이러한 결과는 Chiu-2차원 유속분포식을 연구대상하천에 적용하는 과정에서 추정되는 매개변수의 평균값 사용에 대한 타당성을 보여준다. 이 후 추정된 하천매개변수를 하천현장에 적용성 확인을 위해 강정천의 동일 관측지점에서 표면영상유속계(SIV)를 사용한 표면유속과 유량을 산정함과 동시에 ADCP에 의한 유속 및 유량과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV)로 분석된 유속 벡터를 Chiu-2차원 유속분포식에 적용하여 산정된 유량과 기존의 수심평균유속환산계수 0.85를 적용한 유량은 각각 $0.7171m^3/s$과 0$0.5758m^3/s$였다. ADCP 평균유량 $0.6664m^3/s$과의 오차율은 각각 7.63%, 13.64%로 나타나 Chiu-2차원 유속분포식을 적용한 유량이 수심평균유속환산계수 0.85를 적용한 유량에 비해 작은 오차율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1086-1091
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• 2004

일반적으로 하천유량은 하천단면에서 하폭, 수심, 유속 등에 대한 연속적인 측정으로 계산된다. 이론적인 적분법 대신 구간 유량의 합으로 유량을 산정하는 방법들은 한 측선에서 유속과 수심이 균일하다는 가정과 측선사이에서 유속 및 수심이 선형적인 관계를 지니고 있다는 가정을 포함한다. 따라서 너무 작은 측선수의 선택은 상당한 오차를 유발하게 된다. 유속-면적법에 의한 하천유량 측정에 있어 한정된 측선수를 선택하는데 따른 측정유량의 불확실도를 분석하였다. 측선수에 따른 불확실도를 분석하기 위해 국내의 중소하천 유량측정 지점을 중심으로 9개 하천에서 19개의 측정자료를 활용하였다. 유속 및 수심측정은 50개 이상의 측선에서 측정하였으며, 한 측점에서 유속측정은 수직축 컵형태의 유속계를 활용하여 120초 이상 측정하였다. 50개 이상의 측선으로 계산한 유량을 진유량으로 가정하고 각자 측선수에 따른 불확실도를 분석한 결과 작은 측선수를 선택할 경우 정확도가 심자하게 낮아짙 가능성이 있는 것으로 나타났다. 또한 20측선 이상에서 $5\%$이하로 수렴되어가는 경향을 나타냈다. 따라서 하천 유량측정 실무에서 20측선 이상의 측선을 선택하는 것이 비교적 정확하면서 경제적인 유량측정이 될 것으로 판단된다.