본 연구에서는 표면영상유속계의 한계점으로 지적되어 온 야간이나 안개시 적용 문제를 해결하기 위해, 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 각 조건에 대한 원적외선 카메라의 측정 정확도 평가 실험을 진행하였다. 정확도 평가는 기존에 검증이 된 주간 조건의 일반카메라를 이용한 표면영상유속계 측정 결과에 대한 상대 오차를 산정하여 평가하였다. 결과적으로 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 야간 측정 상대 오차는 최대 4.3%, 평균 1% 내외로 매우 낮게 나타나 정확도가 높음을 확인하였고, 안개 조건 또한 최대 5.2%, 평균 2% 내외로 매우 높은 정확도를 보였다. 이에 따라 일반 카메라로 수면 흐름을 가시화할 수 없던 비가시 환경에서 원적외선 카메라를 이용하는 경우 높은 정확도로 측정이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 목표는 실용적인 표면영상유속계를 만들기 위해 가장 적절한 하드웨어와 소프트웨어의 구성을 제시하는 것이다. 실용적인 표면영상유속계 구성을 위해 하드웨어로 CCTV를 선택하고, 2분 간격으로 30초간의 영상을 지속적으로 촬영하는 장비를 구성하였다. 촬영된 동영상을 분석하는 소프트웨어에는 11-변수 투영법을 적용하여 변화하는 수위에 따라 정확한 측정점을 재구성하도록 하였다. 아울러 각 측정점에서 주흐름방향으로 정확한 시공간영상을 작성할 수 있도록 시공간영상 작성법을 제안하였다. 제안된 방법으로 구성된 표면영상유속계를 제작하여 인수천에 시험적용하여 호우 사상에 대해 검토한 결과 정확하고 신속하며 연속적인 유량측정이 가능하였다.
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.
This study is daytime and nighttime runoff image data caused by heavy rain on May 27, 2013 at Oedo Water Treatment Plant of Oedo-Stream, Jeju to compute runoff by applying Surface image velocimeter (SIV) and analyzing correlation according to current. At the same time, current was comparatively analyzed using ADCP observation data and fixed electromagnetic surface current meter (Kalesto) observed at the runoff site. As a result of comparison on resolutions of daytime and nighttime runoff images collected, correlation coefficient corresponding to the range of 0.6~0.7 was 6.8% higher for nighttime runoff image compared to daytime runoff image. On the contrary, correlation coefficient corresponding to the range of 0.9~1.0 was 17% lower. This result implies that nighttime runoff image has lower image quality than daytime runoff image. In the process of computing current using SIV, a rational filtering process for correlation coefficient is needed according to images obtained.
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 영상에서 입자군이 이동한 물리거리를 정확하게 계산할 수 있어야 한다. 하지만 카메라를 이용하여 실제 하천을 촬영한 영상은 카메라 렌즈에 의한 왜곡이 필연적으로 발생하게 되고 이는 영상 내의 변위 산정 시에도 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 간격이 일정한 격자보드를 이용해, 카메라 렌즈 왜곡이 변위 산정 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 카메라 렌즈 왜곡은 영상 중심에서 방사방향으로 점점 크게 나타났으며 변위 산정 오차는 영상 외곽에서 최대 8.10%, 영상 중심 부근에서 5% 이내로 나타났다. 따라서 표면영상유속측정법을 이용하여 하천의 유속 측정 시 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시하여 표면유속 측정 결과의 정확도를 개선하면 하천의 표면유속을 보다 정확하게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.
영상 해석을 이용한 유속 측정 방법인 LSIV를 합류점의 수리 모형 실험에 적용하였다. LSIV에 의해 측정된 표면 유속은 유속계에 의해 측정된 평균 유속과 상당히 유사한 결과를 나타내었다. 일반적인 유속계는 순간적인 지점 유속만을 나타내기 때문에 전체적인 유속장을 살피는 데 어려움이 있으나, LSIV는 전체적인 흐름장의 양상을 한 눈에 살펴 볼 수 있는 좋은 도구이다. 특히 합류점이나 교각 주변부와 같이 흐름이 국부적으로 변화가 심한 경우 LSIV는 적절한 실험 도구가 될 수 있을 것이다.
첨단 IT기술과 음파와 영상을 이용한 하천 계측 기술의 결합을 통해 하천 수위와 유속을 자동으로 측정하는 기술들이 개발되고 있다. 특히, 표면영상을 이용한 자동유량계측 기술은 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구입할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사 인력이 필요가 없어 경제적이고, 비접촉식으로 안전하여 각광받고 있는 기법이다. 하지만 표면영상유속계는 기본적으로 원근에 따른 영상왜곡이 발생하기 때문에 이를 정사영상으로 변환하는 과정이 반드시 필요하다. 하지만 대하천과 같이 하폭이 넓은 경우에는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정이 어렵다는 한계가 있다. 또한 참조점을 이용한 영상왜곡 변환 방법의 경우 수위변화가 있는 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정 작업이 필요 없는 지표영상유속측정법(IIVM, Index Image Velocimeter)을 개발하였다. 지표영상유속측정법은 기존 표면영상유속계 달리 복잡한 영상좌표변환 과정을 매우 간단하게 처리할 수 있는 장점이 있다. 지표영상유속측정법은 지표영상유속과 카메라와 수표면 사이의 거리를 고려한 지표유속을 사용하고, 이를 통해 기존 표면영상유속계의 한계인 수위변화를 고려하기 어려웠던 점을 극복할 수 있었다. 본 연구에서는 수리실험과 현장영상을 활용하여 수위 변화에 따른 지표유속을 측정한 결과 하천 수위가 변화하는 상황에서도 표면유속을 정확하게 산정할 수 있었고, 실제 측정유속을 대신할 수 있는 지표유속으로도 활용 가능한 것을 확인하였다.
This study analyzed the velocimetry of runoff and measured the flood discharge by applying the SIV (Surface Image Velocimetrer) to the daytime and nighttime flow image data with special reference to Seong-eup Bridge at Cheonmi stream of Jeju during the flow by the severe rainstorm on May 27, 2013. A 1000W lighting apparatus with more than 150 lux was installed in order to collect proper nighttime flow image applied to the SIV. Its value was compared and analyzed with the velocity value of the fixed electromagnetic wave surface velocimetry (Kalesto) at the same point to check the accuracy and applicability of the measured velocity of flow. As a result, determination coefficient $R^2$ values were 0.891 and 0.848 respectively in line with the velocity distribution of the daytime and nighttime image and the flow volume measured with Kalesto was approximately 18.2% larger than the value measured with the SIV.
We computed parameters that affect velocity distribution by applying Chiu's two-dimensional velocity distribution equation based on the theory of entropy probability and acoustic doppler current profiler (ADCP) of Jungmun-stream, Akgeun-stream, and Yeonoe-stream among the nine streams in Jeju Province between July 2011 and June 2015. In addition, velocity and flow were calculated using a surface image velocimeter to evaluate the parameters estimated in the velocity observation section of the streams. The mean error rate of flow based on ADCP velocity data was 16.01% with flow calculated using the conventional depth-averaged velocity conversion factor (0.85), 6.02% with flow calculated using the surface velocity and mean velocity regression factor, and 4.58% with flow calculated using Chiu's two-dimensional velocity distribution equation. If surface velocity by a non-contact velocimeter is calculated as mean velocity, the error rate increases for large streams in the inland areas of Korea. Therefore, flow can be calculated precisely by utilizing the velocity distribution equation that accounts for stream flow characteristics and velocity distribution, instead of the conventional depth-averaged conversion factor (0.85).
In this study, the Chiu-2D velocity-flow rate distribution based on theoretical background of the entropy probability method was applied to actual ADCP measurement data of Gangjung Stream in Jeju from July 2011 to June 2015 to predict the parameter that take part in velocity distribution of the stream. In addition, surface velocity measured by SIV (Surface Image Velocimeter) was applied to the predicted parameter to calculate discharge. Calculated discharge was compared with observed discharge of ADCP observed during the same time to analyze propriety and applicability of depth of water velocity average conversion factor. To check applicability of the predicted stream parameter, surface velocity and discharge were calculated using SIV and compared with velocity and flow based on ADCP. Discharge calculated by applying velocity factor of SIV to the Chiu-2D velocity-flow rate distribution and discharge based on depth of water velocity average conversion factor of 0.85 were $0.7171m^3/sec$ and $0.5758m^3/sec$, respectively. Their error rates compared to average ADCP discharge of $0.6664m^3/sec$ were respectively 7.63% and 13.64%. Discharge based on the Chiu-2D velocity-flow distribution showed lower error rate compared to discharge based on depth of water velocity average conversion factor of 0.85.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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