• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.24-24
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• 2021

자연하천 바닥 경계층 내에서는 복잡한 난류 구조가 형성되며 이들은 하상에 강한 모멘텀을 전달한다. 바닥 부근에 분포하는 유사 입자들은 경계층 내에서 발생한 난류 흐름으로부터 모멘텀을 전달받아 소류사 혹은 부유사 형태로 이송되게 되며, 이러한 유사 이송 과정을 역학적으로 설명하기 위해서는 경계층 내 유체 흐름에 대한 이해가 선행되어야한다. 경계층 내 난류 흐름 특성이 유사 입자의 움직임에 미치는 영향에 대해 분석하기 위해서는 바닥 경계층 내 고해상도 유속 자료와 유사 움직임을 동시에 포착할 수 있는 기술이 요구된다. 하지만 현재까지 수행된 대부분의 선행 연구들은 점 유속을 측정할 수 있는 음파 도플러 유속계 (Acoustic Doppler Velocimetry) 혹은 2차원 입자 영상 유속계를 활용하였으며, 이들은 복잡한 3차원 난류 흐름 특성을 분석하기에는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 실험실 실험을 통해 바닥 경계층 내 3차원 난류 흐름이 유사 이송에 미치는 영향에 대해 조사하는 것이다. 본 연구에서는 유사 주변에서의 고해상도 3차원 흐름 유동장 및 순간적인 유사 움직임에 대해서는 합성 개구 (synthetic aperture) 기반의 3차원 입자 영상 유속계 및 입자 추적 유속계를 활용하여 취득하였다. 취득된 흐름 유동장을 기반으로 레이놀즈 전단응력을 산정하였으며 이를 통해 유체가 하상에 미치는 모멘텀의 크기를 파악하였다. 복잡한 난류 흐름 구조에 대해서는 팔분원 분석 (octant analysis)을 통해 구분했으며, 유사가 움직이는 순간의 유속장을 기반으로 유사 이송을 발생시키는 지배적인 난류 흐름 특성에 대해 규명하였다. 본 연구는 바닥 경계층 내 복잡한 3차원 난류 흐름과 유사 입자의 움직임을 동시에 분석함으로써 기존에 수행되어왔던 선행 연구들의 한계점을 극복하고 보다 명확한 유사 이송의 발생 원인에 대해 분석했다는 점에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.281-281
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• 2022

바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.821-831
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• 2013

Recently image velocimetries, including particle image velocimetry (PIV) and surface image velocimetry (SIV), are often used to measure flow velocities in laboratories and rivers. The most difficult point in using image velocimetries may be how to determine the sizes of the interrogation areas and the measurement uncertainties. Especially, it is a little hard for unskilled users to use these instruments, since any standardized measuring techniques or measurement uncertainties are not well evaluated. Sometimes the user's skill and understanding on the instruments may make a wide gap between velocity measurement results. The present study aims to evaluate image velocimetry's uncertainties due to the changes in the sizes of interrogation areas and searching areas with the error analyses. For the purpose, we generated 12 series of artificial images with known velocity fields and various numbers and sizes of particles. The analysis results showed that the accuracy of velocity measurements of the image velocimetry was significantly affected by the change of the size of interrogation area. Generally speaking, the error was reduced as the size of interrogation areas became small. For the same sizes of interrogation areas, the larger particle sizes and the larger number of particles resulted smaller errors. Especially, the errors of the image velocimetries were more affected by the number of particles rather than the sizes of them. As the sizes of interrogation areas were increased, the differences between the maximum and the minimum errors seemed to be reduced. For the size of the interrogation area whose average errors were less than 5%, the differences between the maximum and the minimum errors seemed a little large. For the case, in other words, the uncertainty of the velocity measurements of the image velocimetry was large. In the viewpoint of the particle density, the size of the interrogation area was small for large particle density cases. For the cases of large number of particle and small particle density, however, the minimum size of interrogation area became smaller.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.357-361
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• 2005

부유사 입자를 난류 흐름 중에 투입하면 유속의 연직 분포를 다소간 변화시키는 것으로 알려져 왔다. 1946년에 Vanoni가 Karman 상수의 감소를 제안한 이후 이것은 상당한 논쟁을 불러 왔다. 본 연구에서는 입자 추적유속계(PTV)를 이용하여 개수로 중의 난류와 유사의 속도를 직접 측정하고, 이 자료를 분석하여 부유사 입자가 개수로 난류의 유속 분포에 어떻게 영향을 미치는 가를 구명하였다. 또한 기존의 연구의 측정 자료들과 그들의 주장을 재검토하였다. 분석 결과 부유사 입자는 Karman 상수를 다소 감소시키는 것으로 나타났다. 이 감소 현상은 물과 유사의 상대적인 속도 분포로 설명할 수 있다. 다만 Karman상수의 감소 정도는 종래의 연구자들이 주장한 것보다 상당히 작다. 이처럼 차이가 나는 이유는 종래의 연구들이 Karman 상수의 산정 방법이나 이용한 자료의 선택에서 문제가 있었기 때문이다. 또한, 난류 중에 투입된 부유사는 마찰 속도에는 그다지 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 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.

• 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.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.108-115
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• 2002

The fundamental mechanism of a dispersed two-phase flow was investigated. Experiments were carried out to understand how the particles behaves under the influence of the particle size, shape, metamorphoses (bubble) and buoyancy of a single particle which is ascending from the standstill water. Two CCD cameras were employed for image processing of the behavior of the particles and the surrounding flow, which was interpreted with the technique of correlation PIV (Particle Image Velocimetry) and PTV (Particle Tracking Veloci- metry), respectively The experimental results showed that the large density difference bet- ween a particle and water caused high relative velocity and induced zigzag motion of the particle. Furthermore, the turbulence intensity of a bubble was about twice the case of the spherical solid particle of similar diameter.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.78-78
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• 2021

영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.312-312
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• 2011

최근 정보 통신의 발달에 따라 하천의 수위표, 제방, 수문 등을 관리하기 위해 수많은 CCTV가 설치되고 있다. 이들 CCTV는 하천 구조물의 상황을 감시할 수 있을 뿐 아니라, 하천의 유황 변화를 실시간으로 제공하고 있어, 홍수 방재 및 재해 대책 등에 효율적으로 활용되고 있다. 또한, 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 하천이나 수로의 표면 영상을 이용하여 유속을 측정하고 유량을 추정할 수 있는 장비이다. 표면영상 유속계는 수면에 나타나는 부유 쓰레기나 잔물결 등을 이용하여 하천 표면 유속을 측정할 수 있다. 이 두 기술을 연계하여, 수위표가 설치되어 있는 CCTV의 동영상에서 실시간으로 하천 유속을 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 CCTV 시스템에서 나오는 영상 신호를 SIV에 직접 보내서, 초당 30프레임의 영상을 일정 간격으로 분석하여 유속을 산정하는 것이다. 여기에 수위계에서 나온 수위 자료를 덧붙여 유량을 추정하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법을 서귀포시의 DVR에 수록되어 있던 영상 자료에 활용한 결과 측정하지 못하였던 유량을 산정할 수 있었다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.72.1-72.1
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• 2005