• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.365-370
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• 2004

본 연구에서는 ADCP를 이용하여 수집된 3차원적 하천 유속 자료를 기기 특성상 오류, 운용상 오류 등을 고려하여 검토하였으며, 원시 자료의 편차를 보정하는 공간평균기법을 적용하여 필터링함으로써 유속 자료를 추출하였다 공간평균기법으로 추출된 자료는 원시 자료에 비해 유속 편차가 감소되어 매끄러운 유속 분포를 보여주었을 뿐만 아니라 원시 자료에 의한 유량 계산 결과와 거의 일치하여 유속 분포를 적절하게 필터링하는 것으로 파악되었다. 또한 공간평균된 유속 자료를 이용하여 하천의 흐름장을 일목요언하게 제시할 수 있는 평면적 유속 벡터와 단면상 유속 벡터를 제시하였다. 차후 다른 유속계를 이용한 결과와 적절히 비교된다면 공간평균된 자료는 원시 자료에 비해 보다 유용할 것으로 예상되며 하천 흐름 해석 및 수치 모의에 기초 자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.16-16
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• 2022

영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 현재 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 수행되고 있다. 특히 유속 및 유량을 측정하기 위해 카메라 외에 별도의 측정 장비가 필요없기 때문에 드론에 장착하여 표면유속을 측정하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 기존 드론 영상을 이용한 표면유속 측정 연구에서는 드론을 측정하고자 하는 하천 영역 위에서 정지하여 영상을 촬영하여 표면유속을 측정하고 있다. 이때 한 화면에 하폭이 다 담기지 않는 넓은 하천의 경우 촬영 위치를 옮겨서 다시 영상을 촬영하거나 하폭이 담길 때까지 비행 고도를 높여 촬영하고 있다. 하지만 촬영 위치를 옮겨 촬영하는 방식의 경우 넓은 하천을 다 담기 위해 여러 번의 촬영을 하고 이를 정합하는 과정이 필요하다는 단점이 있으며 비행 고도를 높여 촬영하는 방식의 경우 촬영 품질 저하로 인해 측정한 유속의 불확도가 크게 산정된다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이동하며 촬영한 연속적인 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 하천을 가로질러 비행하며 촬영한 드론 이동영상을 활용하면 폭이 넓은 하천의 경우도 간편하게 유속 분포를 측정할 수 있다. 이동영상을 이용하여 유속을 측정하기 위해서는 연속된 이동영상 내에서 지표면의 공통된 특징점을 찾아 흔들림 보정 알고리즘을 적용하여 유속을 산정하는 방법과 드론의 이동 속도를 이용하여 영상의 수표면 이동속도와 벡터연산을 적용하는 두가지 방법을 사용할 수 있다. 이 두가지 방법 중 영상 분석에 필요한 전처리 과정이 적고 지표면의 고정점이 필요 없는 드론의 이동속도를 이용한 벡터 연산을 적용하는 방법을 실제 흐름에 적용하였다. 측정한 수표면의 유속을 전자파표면유속계로 측정한 유속과 비교한 결과 평균 5 % 이내의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 다양한 흐름 조건과 드론의 비행속도를 변경하여 측정하는 등의 유속 측정 적용성을 검토하는 연구가 수행된다면 하폭이 넓은 하천 등 다양한 조건에서 드론 영상을 이용한 유속 측정이 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.381-381
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• 2015

표면영상유속계측법(Surface Image Velocimeter; SIV)은 영상분석기법의 일종으로 하천 표면의 유동을 영상저장장치로 기록하고 연속되는 이미지상의 입자이동을 계산하여 유속을 산정하는 방법이다. 그러나 표면영상유속계를 활용한 유속분석과정에서 현장 상황에 따라 많은 오차 요인들이 있을 수 있기 때문에 계산한 유속 산정 결과를 그대로 사용하면 정확도가 낮아질 수 있다. 특히 야간 영상과 같은 영상의 화질이 떨어지는 경우에는 유속 산정 결과를 필터링해서 사용해야 한다. 이는 순간 유속장을 분석하는 과정에서 획득된 이미지에 따라 분석된 유속벡터가 평균 유속보다 과다하게 크거나 상관계수 값이 너무 작은 경우가 포함되기 때문이다. 이 연구에서는 제주도 외도천 외도정수장에서 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출 발생 주 야간 유출영상자료를 획득하여 표면영상유속계(SIV)와 ADCP를 활용하여 유량을 분석하고, 동시에 고정식 전자파 표면유속계인 Kalesto 관측 유량과 비교 분석하였다. 비교과정에서 제주도는 댐방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다. 분석결과 주간유출영상은 상관계수가 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~1.0범위가 61.0%의 퍼센트를 나타났다. 야간유출영상을 주간유출영상과 비교해보면 0.6~0.7범위에 해당하는 상관계수가 6.8% 높게 분석되었으며, 반대로 0.9~1.0범위에 해당하는 상관계수는 17% 낮게 분석되었다. 이와 같은 결과는 야간유출영상이 주간유출영상에 비해 영상의 질이 떨어짐을 나타내며 표면영상유속계를 적용하여 유량을 산정하는 과정에서 획득되는 영상에 따라 상관계수에 대한 합리적인 필터링 과정이 필요하다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.2
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• pp.209-220
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• 2010

One of the most difficult tasks in measuring oceanic conditions is to produce oceanic current information. In efforts to overcome the difficulties, various attempts have been carried out to estimate the speed and direction of ocean currents by utilizing sequential satellite images. In this study, we have estimated sea surface current vectors to the south of the Korean Peninsula, based on the maximum cross-correlation method by using sequential ocean color images of SeaWiFS chlorophyll-a. Comparison of surface current vectors estimated by this method with the geostrophic current vectors estimated from satellite altimeter data and in-situ ADCP measurements are good in that current speeds are underestimated by about 15% and current directions are show differences of about $36^{\circ}$ compared with previous results. The technique of estimating current vectors based on maximum cross-correlation applied on sequential images of SeaWiFS is promising for the future application of GOCI data for the ocean studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.136-136
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• 2019

원형 실린더를 주변 흐름에 관한 연구는 오랜 기간 유체역학 전 영역에서 모형실험이나 수치모형으로 광범위하게 연구되었다. 이 흐름은 하천의 교각이나, 바다의 시추선과 같은 수공구조물 주변에서 관측된다. 난류와 와류가 공존하는 복잡한 특성 때문에, 이 흐름은 수공학에서 유사이송, 세굴, 오염물 확산 등에 영향을 준다. 본 연구는 실험실 수로에 설치된 원형 실린더(D=9cm) 후방의 근접 와류 구간에서(x/D<5) 유속을 ADV로 측정한 후, 난류 특성을 Power Spectral Estimation(PSE)와 Singular Spectral Analysis(SSA) 방법으로 연구하였다. PSE는 샘플 스펙트럼의 한계를 보완하고자 자료를 분할하고, window 함수를 적용하여 ensemble 평균을 구하는 경험적 방법이다. PSE를 이용하여 스펙트럼을 계산한 결과, 주 흐름 및 횡방향 흐름은 Inertial subrange에서 Kolmogorov의 가정과 일치하는 추세를 보였다. 그러나 수심방향 흐름의 스펙트럼은 -5/3보다 빠르게 감소하는 추세를 보였다. Inertial subrange 스펙트럼에서 난류 에너지 소산율은 원형 실린더에서 멀어짐에 따라 감소하는 추세를 보였고, 주 흐름방향과 횡방향 흐름은 비슷한 크기를 보였다. 난류 에너지 소산율과 동점성계수를 이용하여 Kolmogorov 길이, 유속, 시간 스케일을 계산했다. 난류의 운동에너지를 계산하기 위해 Triple decomposition 방법 중 하나인 SSA를 적용하였다. SSA는 유속행렬을 이용하여 고윳값과 고유벡터를 계산하고, 유속에서 기여도가 큰 부분을 추출하는 방법이다. SSA를 통해 실린더 후방 흐름에서 와류 성분과 난류 성분을 나누었다. 횡방향 흐름은 강한 와류로 큰 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났지만, 주 흐름과 수심방향 흐름은 상대적으로 낮은 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났다. 와류를 제외한 흐름에서 난류 운동에너지는 실린더와 멀어짐에 따라 감소하고, 흐름 중앙에서(y/D=0) 가장 큰 값을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.400-404
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• 2009

본 연구에서는 곧은 식생과 유연한 식생 및 다양한 수심비를 갖는 개수로 흐름 조건에 대한 수리실험을 실시하였다. 레이저 도플러 유속계를 이용하여 수로 전체 단면의 유속을 측정함으로써, 이차흐름이 평균유속 및 난류량에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 하였다. 평균유속의 경우, 수치모의결과와 동일하게 측벽근처에서 최대 유속이 발생하였다. 유속측정자료를 이용하여 침수식생 개수로 흐름의 벡터도를 살펴본 결과, 침수식생 개수로의 경우 일반 개수로 흐름과는 달리 바닥 와 (bottom vortex)가 측벽 근처에서 매우 활발한 것으로 나타났으며, 이로 인해 수로 중앙의 높은 운동량을 가진 유체가 측벽방향으로 이동하고 있음을 확인하였다. 또한 측벽에서 이차흐름으로 인해 발생하는 강한 하강류가 레이놀즈응력 및 난류 강도의 수직방향 분포 형태에 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1812-1816
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• 2009

이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.483-487
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• 2010

하천에서 물이 비교적 빠른 속도로 흘러가면 압력 변동, 하상의 조도, 하천내 구조물 등의 영향에 의해 수면이 끊임없이 변형을 일으키며 수면에 작은 물결(수면 파문)이 생긴다. 이러한 수면 파문은 유수에 의해 유수의 평균 유속으로 이류되며, 이 때문에 인간이 유수의 흐름을 시각적으로 인식할 수 있다. 이러한 표면 파문은 적절한 영상 분석을 하면 표면 유속 측정의 추적자로 이용할 수 있다. 본 연구는 유수 표면을 연속된 영상을 촬영하고, 일련의 영상을 시공간 영상(space-time image)으로 만든 뒤, 휘도 경사법(graylevel gradient method)으로 유속 벡터를 추출하는 새로운 방법을 제시하였다. 이 분석 과정은 기존의 입자 영상 유속계(PIV, Particle Image Velocimetry) 기법을 이용하는 방법보다 훨씬 간단하고 분석 시간도 크게 절약할 수 있다. 또한, 수면 파문의 전파에 따른 중력파의 영향을 시공간 영상의 처리 과정에서 잡음으로 간주하여 처리할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 개발된 루틴을 표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimtery)에 구현하여 새로운 영상 유속계를 개발하였다. 시공간 영상 분속을 이용하는 새로운 영상 유속계를 실험실 수로의 영상 자료에 적용하여 그 정확도, 적용성, 장단점 등을 분석하였다. 제안된 방법에 의한 평균류 산정 결과는 물리적으로 타당하며, 저속 또는 저휘도에서의 분석 성능이 뛰어난 것으로 밝혀졌다. 다만, 이방향 흐름의 분석에서는 문제가 있는 것이 밝혀졌다.

• 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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• 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.