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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.146-146
• /
• 2012

영상 분석을 통하여 하천의 표면유속을 산정하는 표면영상유속계(SIV)는 기존 유속측정 방법들에 비해 간편하고, 효율적이며 짧은 시간에 원하는 영역의 유속장을 산정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 현장 상황에 따라 분석을 위한 변수들을 달리 적용하고 있기 때문에 사용자마다 유속 결과가 달라질 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 표면영상유속계의 측정 불확도 산정을 위해 기지의 유속 분포와 추적자 분포를 가진 인공 영상들을 제작하였다. 이 인공 영상들은 입자영상유속계(PIV)의 불확도 분석에 많이 사용되는 표준 PIV 영상과 유사한 것이다. 이 인공 영상을 이용하여 영상의 취득과 처리에 관련된 여러 변수가 최종 유속장에 미치는 영향을 분석하였다. 연구된 변수에는 상관창의 크기, 탐색창의 크기, 추적 입자의 농도, 면외 속도와 평균 영상 속도, 두 영상간의 시간 간격이 포함된다. 상호상관법을 이용하여 고정확도의 결과를 얻기 위해, 상관창의 크기는 상관창 안에 포함되는 입자의 수가 충분할 만큼 커야 하며, 추적 입자의 농도가 정확도에 크게 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 상호상관법을 이용하여 정확도 높은 유속측정 결과를 얻기 위해서는 최적 시간간격 또는 평균 영상 유속이 선택되어야 함을 보였다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
• /
• v.44 no.6
• /
• pp.579-589
• /
• 2007

Contrary to the conventional single-point measuring devices such as LDV, pitot-tube, hot-wire, etc., it would be possible to measure instantaneously 3-D flow fields with a stereoscopic PIV system. In this paper, we present an analysis algorithm for a stereoscopic PIV system using the normalized cross-correlation (NCC) and a 3-D calibration based reconstruction method. The evaluation method based on NCC is one of the most accurate correlation-based methods. We validated the developed algorithm through a benchmarking comparison with 3-D artificial SPIV images and calibration target images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.71-71
• /
• 2015

표면영상유속계(Surface Image Velocimety, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 빛이 없는 야간의 경우 수표면의 움직임을 촬영하기 어려워 밤에 발생하는 홍수 유량 측정이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 수표면에 야광 입자를 흘려 촬영하는 방법이 있었으나 대하천의 경우 야광물질의 크기가 작아 영상 내에서 식별이 어려운 문제가 있었고, 높은 밝기의 조명을 사용하여 영상을 획득하는 방법 또한 수행되었으나 빛이 수표면에 반사되어 하천 전체를 촬영하기 어려운 문제점이 있었다. 이 후 근적외선 카메라를 이용하여 야간 측정의 어려움을 극복하고자 하였으나 촬영범위가 최대 50 m 정도로 조사 거리의 한계를 나타내었다. 최근 Fujita(2013)는 원적외선카메라를 이용한 하천 유량 측정을 실시하였는데 이는 기존 야간촬영 시 시도되었던 방법의 문제점을 해결할 수 있음을 보여주었다. 이에 본 연구에서는 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하고자 실험수로에서 실험을 수행하였다. 실험 시 주간 및 야간의 상황을 설정하여 원적외선 카메라, 근적외선 카메라 그리고 일반 캠코더를 이용하여 흐름을 촬영하였다. 또한 프로펠러유속계를 이용하여 흐름의 표면유속을 측정하였다. 원적외선 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상호상관법을 이용하여 표면유속을 측정하였고, 이를 프로펠러유속계 측정결과와 비교하여 정확도를 검토하였다. 또한 일반 캠코더와 근적외선카메라의 영상 분석 결과와도 비교하여 개선점을 확인하였다.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.276-276
• /
• 2019

하천에서 신뢰성 있는 유속 및 유량의 측정 자료는 수자원의 효율적인 계획과 관리를 위한 가장 기본적인 사항이다. 유속 및 유량을 측정하기 위해 지금까지는 주로 프로펠러 유속계나 초음파유속계 또는 봉부자 등을 활용해왔으며, 홍수 시에는 봉부자에 의존하고 있다. 봉부자를 이용한 유속 측정은 측정 환경이나 측정자에 따라 정확도 차이가 난다는 한계점이 있다. 뿐만 아니라 실제로 홍수가 발생했을 때는 유량이 매우 크기 때문에 교량으로 접근이 어렵고 현장으로의 접근자체가 제한될 수 있다. 위와 같은 문제들을 해결하기 위한 대안으로 비접촉식 유속 측정방법인 표면영상유속계(LSPIV, Large Scale Particla Image Velocimetry)가 있다. 표면영상유속계는 수면을 촬영한 영상을 분석하여 표면 유속을 측정하는 기법으로, 영상 촬영 장비와 분석 소프트웨어만 있으면 유속을 측정할 수 있다. 유속 및 유량 측정 결과를 보고할 때는 그 결과를 사용하는 사람이 얼마나 믿고 사용해도 좋은가에 관한 신뢰성을 판단할 수 있도록 신뢰도를 나타내는 어떤 정량적인 값인 불확도를 유량 측정 결과와 함께 제시하여야 한다. 표면영상유속계는 매우 간편하고 신속하게 하천의 유속장을 측정하는 기법이지만 측정 불확도 산정에 대한 연구가 미흡하여 정확한 측정 불확도를 제시할 수 없는 실정이다. 표면영상유속계의 불확도 인자는 바람의 영향, 입자 밀도/크기, 촬영시간 간격, 상관영역의 크기, 전단흐름/회전흐름, 참조점 측량/식별, 이동거리 산정 등이 있다. 표면영상유속계의 측정불확도를 제시하기 위해서는 각 불확도 인자에 대한 불확도를 제시하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 Matlab을 이용하여 표면영상유속계의 불확도 요인 중 영상에서 참조점식별 시 발생하는 불확도를 분석하고자 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
• /
• v.35 no.6
• /
• pp.603-608
• /
• 2011

Since PTV (particle tracking velocimetry) provides velocity vectors by tracking each particle in a fluid flow, it has significant benefits when used for nano- and bio-fluid flows. However, PTV has only been used for limited flow fields because interpolation data loss is inevitable in PTV in principle. In this paper, a hybrid particle image velocimetry (PIV) algorithm that eliminates interpolation data loss was constructed by using an affine transformation. For the evaluation of the performance of the constructed hybrid PIV algorithm, an artificial image test was performed using Green-Taylor vortex data. The constructed algorithm was tested on experimental images of the wake flow (Re = 5,300) of a rectangular body ($6cm\;{\times}3cm$), and was demonstrated to provide excellent results.

• Proceedings of the KSME Conference
• /
• 2002.08a
• /
• pp.471-474
• /
• 2002

A new stereoscopic PIV has been constructed using two CCD cameras, stereoscopic photogrammetry, and 3D-PTV principle. The capability of the developed stereoscopic PIV was verified through a test on the Standard Images which are provided on the website of VSJ. The arrangement of the two cameras was based on angular position For the acquisition of 3D velocity vectors, 2D velocity vectors were obtained using the gray-level cross-correlation method from the two camera images and they were matched stereoscopically. The wake of a circular cylinder was measured and turbulent properties were presented.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.38 no.10 s.159
• /
• pp.851-859
• /
• 2005

Normalized cross-correlation (correlation coefficient) is a useful measure for pattern matching in PIV (Particle Image Velocimetry) analysis. Because it does not have a corresponding simple expression in frequency domain, several fast but inexact measures have been used. Among them, three measures of correlation for PIV analysis and the normalized cross-correlation were evaluated with a sample calculation. The test revealed that all other proposed correlation measures sometimes show inaccurate results, except the normalized cross-correlation. However, correlation coefficient method has a weakpoint that it requires so long time for calculation. To overcome this shortcoming, a fast and exact method for calculating normalized cross-correlation is suggested. It adopts Fast Fourier Transform (FFT) for calculation of covariance and the successive-summing method for the denominator of correlation coefficient. The new algorithm showed that it is really fast and exact in calculating correlation coefficient.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.123-130
• /
• 1999

The objective of the current study is to understand steady 3-dimensional flow phenomena in a bifurcated duct experimentally. A bifurcation model is fabricated with transparent acrylic resin to visualize the whole flow field with the PIV system. The gray level cross-correlation method is applied to the image processing algorithm. The subpixel and the area interpolation methods are used to obtain the final velocity vectors. The finite volume predictions are used to analyze the flow patterns in the bifurcation model. The results of the computer simulation and the PIV experiment for three-dimensional flow show the recirculation zone and the formation of the paired secondary flow distal to the apex of the bifurcation model. The results obtained with the two methods also show that the branch flow strongly strikes the inner wall due to the inertial effect and accompanied helical motion as it flows toward the outer wall.