자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
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.
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.
표면영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 최근에는 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정하기 위해 드론을 이용한 표면유속 측정 연구 또한 수행되고 있다. 하지만 드론을 이용한 표면유속 측정 시 영상 변환 및 화소 당 물리거리 산정을 위해 참조점을 영상에 담아야 하기 때문에 드론의 비행 고도와 촬영 영역에 한계를 가지게 된다. 따라서 드론 영상을 이용한 하천 유속 측정의 강점인 공간적 자유성을 최대한 확보하기 위해 참조점이 필요 없는 표면유속 산정 기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론의 위치 및 드론 장착 카메라의 제원만을 이용한 무참조점 표면유속 산정 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 표면유속 산정 기법의 검증을 위해 안동 하천실험센터에서 표면유속을 산정한 뒤 FlowTracker로 측정한 유속, 기존에 표면유속을 산정하는데 사용하던 참조점을 이용하는 표면유속 산정 기법으로 구한 표면유속과 비교하였다. 비교결과 기존 표면유속 산정 기법으로 구한 유속과는 평균적으로 약 4.70%의 차이를 보였으며, FlowTracker로 측정한 유속과는 평균적으로 약 4.60%의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 기법을 이용하면 비행고도와 촬영 영역, 분석 영역에 구애받지 않고 효과적으로 드론을 이용하여 표면유속을 측정할 수 있을 것으로 기대한다.
하천유량을 산정하는 전통적인 방법은 수위-유량관계(stage-discharge relation)를 이용하는 것이며, 최근에는 하천특성에 따라 연속적으로 유속을 직접 측정하고 지표유속법(index velocity method) 또는 유속분포법(velocity profile method)을 이용하는 방법도 적용되고 있다. 연속으로 유속을 측정하는 방법에는 전자파 또는 영상이미지를 이용하여 표면유속을 측정하는 방법과 수중에 초음파 유속계를 설치하여 수중의 유속을 측정하는 방법이 있으며, 국내에서는 초음파 유속계를 이용하는 방법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 전자파표면유속계(MU2720)로 측정된 표면유속과 지표유속법을 이용하여 하천유량 산정방법을 검토하였다. 본 연구는 홍천강의 홍천군(반곡교)와 홍천군(홍천교), 한탄강의 철원군(한탄대교) 수위관측소에서 2016년도에 전자파표면유속계로 측정된 43개의 자료(평균유속 0.61~2.56m/s)를 이용하였다. 전자파표면유속계에 의한 유속측정은 한 지점에 고정하여 측정하지 않고 여러 개의 측선을 분할하여 표면유속을 측정하였으며, 단면 평균유속(Vm)과 가장 상관성이 높은 측선(지점)의 유속을 지표유속으로 하여 지표유속(vi)과 평균유속과의 관계식을 작성하고, 이를 통해 유량을 산정하였다. 여기서 평균유속은 전자파표면유속계로 측정한 유속을 이용하여 산정한 값이다. 그 결과 지표유속과 평균유속관계식의 결정계수($R^2$)는 0.9874~0.9976이었으며, 측정 평균유속과 지표유속관계식으로 산정된 평균유속과의 평균 편차율은 2.26~3.80%로 표면유속과 지표유속법을 이용한 유량산정 방법의 적정성을 확인할 수 있었다. 따라서 현재 국내에서 자동유량측정시스템에 초음파유속계만 상용화되고 있으나 향후에는 하천특성에 따라 전자파표면유속계를 이용하는 방법도 고려해 볼 필요가 있을 것으로 판단된다.
우리나라 홍수 발생은 강수량이 집중되는 여름철에 집중되어 있어 홍수피해 방지에 주의가 필요하다. 보와 제방 등 이러한 홍수 피해를 대비하기 위한 구조물에 설계를 위해서는 하천의 유량 조사가 필수적으로 요구된다. 하지만 홍수기 직접적인 유량 조사는 안전상의 이유로 거의 이루어지지지 않고 있으며, 수위를 측정하여 수위-유량 관계를 만들어 유량을 측정하고 있다. 그러나 중소 규모의 하천의 경우 하도 경사가 급해 사류가 발생하거나 하도 단면이 급변하는 경우가 있어 수위-유량 관계를 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 하천에 진입하지 않고 유속을 측정 할 수 있는 영상유속계와 같이 흐름 영상을 사용하여 유속을 측정하는 방법들이 개발되었다. 영상유속계의 측정 방법중 Spatio Temporal Image(시공간 영상)을 사용하는 방법은 일정시간의 시간평균 유속을 산정할 수 있고 한 장의 시공간 영상을 분석하기 때문에 유속 산정에 걸리는 시간이 작은 장점이 있지만 영상 내 흐름 방향을 정확히 설정하지 못하면 오차가 생길 수 있는 문제가 있어 주 흐름 방향을 정확히 탐색할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 영상에서 시공간 체적을 만들어 주흐름 방향을 찾아내는 기법들의 장단점을 비교하고 안동 하천실험센터의 실규모 하천수로에 적용하여 결과를 비교하고 적용성을 평가하였다. 이를 위해 하천수로에 추적자를 살포하여 영상으로 녹화하였으며 녹화된 영상을 자기상관법과 시간적분법을 적용하였으며, 이를 통해 주 흐름 방향을 판별하였다. 또한 두 방법을 통해 결정된 주흐름 방향을 적용하여 시공간 영상을 제작하고 이를 이용하여 유속을 산정하여 비교하였으며, 주흐름 방향을 산정하는데 생기는 오차가 유속 계산에 얼마만큼의 영향을 끼치는지 분석하였다. 이러한 실험을 통해 하천에서 시공간 영상을 활용한 표면영상 유속계측 방법을 활용하는데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10 % 이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.
홍수시 하천의 유속 측정을 위한 표면영상유속계에서 가장 기본이 되는 단계는 적절한 영상을 취득하는 것이다. 하지만 영상 획득에 있어 야간에 발생하는 홍수 흐름을 촬영하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 표면영상 유속계의 야간 영상 획득 장치로 원적외선 카메라를 이용하는 방안을 검토하였다. 원적외선 카메라는 별도의 조명을 필요로 하지 않으므로, 주야간 모두 영상을 획득할 수 있는 장점이 있다. 또한 안개나 연기의 영향을 받지 않아서 고정식 표면영상유속계를 구성하는 좋은 대안이 될 수 있다. 원적외선 영상을 이용한 유속 산정의 결과를 비교하기 위해, 보통의 가시광 카메라와 근적외선 카메라를 이용한 동시 촬영을 하여 영상을 분석하였다. 아울러 소형 프로펠러 유속계에 의한 유속 측정 자료와 비교하였다. 정확도 분석 결과 원적외선의 주간 영상을 이용할 경우 최소-9%에서 최대 -19%의 오차를 나타냈고, 야간 영상을 이용할 경우 최소 -10%에서 최대 -23%의 오차를 나타냈다. 또한 일반캠코더를 이용한 경우와 비교하여 최대 10% 이내의 차이를 보였기 때문에 주야간 유속 측정에 원적외선 카메라의 적용이 가능한 것을 확인하였다. 다만 주간 영상에 비해 야간 영상이 약간 흐려지는 경향이 있기 때문에, 이러한 영상을 적절히 분석하기 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 생각한다.
유량은 도섭법, 보트법, 횡측선법, 교량법 및 부자법 등 다양한 방법으로 측정되는데, 이들 측정방법 모두 많은 수의 관측자를 필요로 한다. 이들은 하천에 직접 들어가서 측정하거나, 인공구조물인 교량과 재방에서 측정되는데, 도섭법, 보트법, 횡측선법이 전자이며, 고수위 및 고유속으로 하천에 들어가지 못하는 경우에는 교량법 및 부자법을 사용하여 유량을 측정한다. 최근 지구 온난화로 따른 이상 기후가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 많은 피해가 발생하고 있어, 하천 수위, 유속 모니터링에 대한 중요성이 더 커지고 있다. 2022년 1월부터 시행 중인 「중대재해처벌법」으로 집중호우 및 일몰 이후에는 안전상의 문제로 유량측정이 어려운 상황으로 필요한 시기에 유량 데이터를 확보에 제약이 있다. 이에 관측자 없이도 유량을 측정할 수 있는 방법을 이용하여 중대 재해의 위험성을 해소하고자 하였다. 유량측정 방법으로 설치 회수가 용이한 비접촉 방식에서 영상표면유속측정 방식과 레이더(전자파)표면 유속측정 방식 중, 집중호우 및 태풍 발생 중 가시성이 확보되지 않아도 측정이 가능한 레이더(전자파) 표면유속계를 이용한 다측점 유량측정 방법을 개발하였다. 비접촉 다측점 유량측정시스템 Master 1대에 8대의 Slave를 연결할 수 있어 총 9개의 측선을 측정할 수 있게 개발하였다. 특히, 하천 및 수로 등의 표면 유속을 비접촉으로 측정하고 하천 단면을 이용하여 유량측정이 가능한 장비로 별도의 수중 및 수상 주조물 작업이 필요 없고 장비의 손상 및 유실 가능성이 거의 없고 역류 상태에서도 측정이 가능하다. 유속은 24GHz의 레이더 주파수를 송수신하여 도플러 변이를 이용하여 측정하였고, 수위는 80GHz의 레이더 주파수를 사용하여 왕복 시간을 거리로 환산하여 측정하였다. 유량은 각각의 유속계에 단면을 입력해 놓으면 유속분포법, 중간단면적법 및 지표유속법을 적용하여, 각각의 측선에 대한유량과 총 유량을 산출하였다. 그 결과, 기존 방식 대비 상당한 개선 효과를 확인하였고, 향후 환경부 등 중앙부처의 수문조사 사업에서 그 역할이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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