홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상 유속 측정법이다. 일반적인 표면영상유속계(SIV)는 두장의 정지영상에서 영상 조각을 잘라낸 뒤 여기에 상호상관법을 적용하여 유속을 산정한다. 이 방법은 짧은 시간간격의 유속분포 측정에 매우 효율적이다. 그러나 장시간의 평균 유속장을 산정하는 데는 많은 시간이 소요되며, 순간 유속장을 산정하기 때문에 흐름 조건이나 촬영 조건에 따라 생기는 잡음이나 불확실성의 영향을 많이 받게 된다. 이를 개선하고자 개발된 방법이 시공간 영상을 이용하여 일정 시간동안의 유속의 평균을 한번에 산정하는 시공간영상유속계측법(STIV)이다. 시공간영상유속계측법 중의 하나인 휘도경사텐서법은 일정 시간동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속 산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 하천의 일방향 유속만을 계산할 수 있기 때문에 구조물 주변이나 만곡이 있는 경우의 2차원 흐름 측정은 불가능하다는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 상호상관법을 이용하여 2차원적으로 시공간 영상을 분석하는 방법(상호상관 시공간영상유속계측법)을 개발하였다. 이 방법은 시공간영상에서 시간축 방향으로 상관분석을 통해 영상변위를 산정하는 방법이다. 기존의 시공간영상분석기법 중 하나인 휘도경사텐서법이 주흐름 방향만 분석이 가능하였던 데 비하여, 상호상관 시공간 영상분석법은 2차원 유속분포 측정이 가능하고, 시간적인 평균을 취하기 때문에, 공간 해상도가 높으며, 전체적인 유속 분석시간이 매우 짧아지는 장점이 있다. 또한 공동 흐름에 대한 인공 영상을 이용한 오차 분석결과 최대 10% 이내, 평균적으로 5% 이하의 오차를 보여 상당히 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.

모든 수문자료는 하천 방재의 기본이 된다. 이 가운데서도 유량은 저유량부터 홍수량까지 방재를 위한 기본 자료로 축적되어야 한다. 이런 유량을 산정하기 위해서 정확한 유속측정은 선행되어야 하는 기술이다. 하지만 유속측정을 위한 기존 초음파 유속측정기기는 외산에 의존하여 왔다. 하지만 본 연구에서 개발될 유속측정장치는 순수 국산 기술을 이용한 유속측정기기로 초음파 센서부터 유량계산 알고리즘에 이르기까지 모든 기술이 순수 국산이다. 본 논문에서는 시제품까지 개발된 유속센서를 이용하여 최적의 유량을 산정할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 이는 기존 외산 알고리즘과는 차별화되는 새로운 방식의 것이다. 이 알고리즘에는 보다 정확하고 신속한 유속 측정을 위한 다양한 아이디어를 도입하였으며 스마트폰에서도 데이터를 핸들링할 수 있는 모바일앱까지 개발하여 데이터 취득에서부터 저장, 가공까지 정확한 유량산정을 위한 기능 등을 포함하여 개발하였다.

최근 수리 실험 및 계측 분야에 영상유속계가 많이 이용되고 있다. 그러나 영상유속계의 영상 분석에 대한 표준적인 방법과 측정 불확도가 정립되어 있지 않아 일반 사용자들이 사용하기 어려운 것이 사실이다. 특히 영상유속계를 이용한 유속 산정 시 상관영역 크기 결정에 대한 기준이 없기 때문에 사용자마다 유속 산정 결과가 차이가 나는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 영상유속계의 상관영역 크기 변화에 따른 오차 분석을 통해 상관영역 크기 결정을 위한 자료를 제시하고 자 한다. 오차 분석을 위해 12개의 인공영상군을 제작하였으며, 다양한 입자수와 입자크기의 영상을 획득한 후 상관영역의 크기를 변화시키면서 산정한 유속을 인공영상의 유속 참값과 비교하여 오차 분석을 수행하였다. 오차 분석 결과 상관영역의 크기 변화에 따라 영상유속계로 산정한 유속값에 대한 오차가 달라짐을 확인하였고, 상관영역의 크기를 크게 결정할수록 오차가 줄어드는 것으로 나타났고, 동일한 상관영역의 크기로 유속을 산정할 경우 입자 크기가 증가할수록 또는 입자수가 증가할수록 오차가 작게 나타났다. 특히 영상유속계의 오차는 입자의 크기 보다는 입자수의 변화에 좀 더 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 또한 상관영역의 크기가 커짐에 따라 최대 오차와 최소 오차간의 간격이 줄어드는 것을 확인하였으며, 영상 전체에서 산정한 유속의 평균 오차가 5% 이하를 만족시키는 상관영역 크기를 기준으로 그 이하의 상관영역에 대해서는 최대 오차와 최소 오차 간의 차이가 크게 나타나 영상유속계의 측정 불확실성이 큰 것으로 나타났다. 영상유속계의 신뢰수준별 입자밀도 변화에 따른 최소 상관영역의 크기를 분석한 결과 전반적으로 입자밀도가 커짐에 따라 상관영역의 크기는 작아지는 것으로 나타났지만 입자밀도가 작더라도 입자수가 큰 경우에는 신뢰수준을 만족시키는 최소 상관영역의 크기가 감소하는 것으로 나타났다.

Surface Image Velocimetry(SIV) is an instrument to measure water surface velocity by using image processing techniques. Since SIV is a non-contact type measurement method, it is very effective and useful to measure water surface velocity for steep mountainous streams, such as streams in Jeju island. In the present study, a surface imaging velocimetry system was used to calculate the flow rate for flood event due to a typhoon. At the same time, two types of electromagnetic surface velocimetries (electromagnetic surface current meter and Kalesto) were used to observe flow velocities and compare the accuracies of each instrument. The comparison showed that for velocity distributions root mean square error(RMSE) was 0.33 and R-squared was 0.72. For discharge measurements, root mean square error(RMSE) reached 6.04 and R-squared did 0.92. It means that surface image velocimetry could be used as an alternative method for electromagnetic surface velocimetries in measuring flood discharge.

표면영상유속계는 PIV의 상호상관법을 이용한 유속 산정 원리를 기초로 하여 Fujita and Komura(1994)와 Aya et al(1995)이 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정에 적용 할 수 있도록 응용한 것이다. 표면영상유속계가 간편하고 효율적인 유속측정 방법임에도 불구하고 아직까지 표면영상유속계의 상호상관법에 대한 표준적인 방법과 성능 및 측정 불확도가 정립되어 있지 않아 표면영상유속계를 일반인들이 이용하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 표면영상유속계의 상관영역 크기 변화에 따른 오차 분석을 위해 인공영상을 이용한 오차 분석 방법을 제시하였으며 영상내 입자수와 입자크기를 변화시킨 영상들을 제작한 후 상관영역의 크기를 다양하게 변화시키면서 영상 분석을 수행하였고 유속 산정값의 오차를 분석하였다. 또한 각 상관영역내 명암값 분포를 이용하여 최소 상관영역 크기 결정 기준을 제시하고자 한다. 분석 결과 영상내 입자밀도 평균이 0.5 이상일 경우에는 입자 크기 보다 상관영역의 크기를 크게 결정한다면 오차를 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 입자수 밀도 평균이 0.5 보다 작은 경우는 가능한 상관영역의 크기를 크게 하여 상관계수가 1에 가깝도록 결정하면 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

표면영상유속계(SIV)는 영상 분석 기법을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하고, 이를 토대로 유량을 산정하는 시스템이다. 본 연구에서는 고정식 표면영상유속계(FSIV) 시스템을 달천 수전교에 설치하여 실시간으로 연속적인 유량 측정을 실시하였다. 수전교에 적용된 FSIV의 하드웨어 시스템은 영상 획득을 위한 2대의 디지털 카메라와 컴퓨터, 그리고 수위 측정을 위한 초음파 수위계로 구성된다. 이 현장 장비들에서 획득된 실시간 영상과 수위 자료는 무선인터넷을

표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 유속 측정의 정밀도를 높이기 위해서는 화질이 좋고, 왜곡이 적은 영상을 획득하는 것이 매우 중요하다. 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 차량탑재형 표면 영상 유속계는 왜곡이 적은 영상을 얻는 좋은 방법이 될 수 있다. 이 때, 기중기의 흔들림 때문에 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유

표면영상유속계(SIV)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 표면영상유속계는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있도록 한다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정

유사 입자가 포함된 흐름이나 공기 방울이 포함된 흐름과 같은 이상류 (two-phase flow) 는 유체의 속도와 입자의 속도와 같은 두 가지 서로 다른 속도 분포가 존재한다. 이러한 이상류의 속도장 분석을 위해서는 두 가지 속도 분포를 별도로 측정할 수 있는 기법을 이용해야 한다. 공기 방울이 포함된 흐름에 대해서는 입자영상 유속계(PIV)나 입자추적유속계(PTV)를 이용하여 비교적 타당한 정도로 유속 분포를 측정하여 왔다. 그러나 자연 모래를 포함

전자파를 이용한 하천수 표면 유속계를 하천 유량 측정에 사용하여 실용성과 문제점을 분석하였다. 표면 유속계의 평가는 선박 실험용 선형수조를 이용하여 수행하였다. 그 결고, 수직각을 20, 35, 45로 하였을 때 유속측정 평균값의 오차는 5.5% 이하였다. '95년 8월 26일 8~10시 사이에는, 남한강 여주대교 지점에서 홍수 유속을 측정하였다. 500m 길이의 교량에 대하여 23개 지점에서 측정한 결과, 표면 유속값은 약 2~4m/s였다. 수심평균