본 연구에서는 표면영상유속계의 한계점으로 지적되어 온 야간이나 안개시 적용 문제를 해결하기 위해, 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유 속계의 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.

In this study, according to the reference setting based on the runoff video of 9:00 where the highest water level of 3.94 m has been recorded during the runoff of Cheon-mi Stream in Jeju Island by the attack of Typhoon no. 16 Sanba on September 17th, 2012, the error rate of long-distance and short-distance velocimetry and real-distance change rate by input error have been calculated and the input range value of reference point by stream has been suggested. In the reference setting process, if a long-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.35 m in the x-axis direction and 1.35 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 2~11 pixels, and if a short-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.02 m in the x-axis direction and 0.81 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 1~11 pixels. According to the long-distance reference point setting variable, the velocity error rate showed the range of fluctuation of at least 14.36% to at most 76.06%, and when calculating flux, it showed a great range of fluctuation of at least 20.48% to at most 78.81%.

본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활 용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센 서)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 (1 초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하 여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계 에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10%이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.

홍수시 하천의 유속 측정을 위한 표면영상유속계의 가장 기본이 되는 단계는 질 좋은 영상을 획득하는 것이다. 하지만 영상 획득에 있어 빛이 없는 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 수행하여 영상을 획득하였고, 시공간 영상분석 방법을 이용하여 분석하였다. 그 결과 소형 프로펠러 유속계로 측정한 유속 자료와 비교하여 원적외선의 주간 영상을 이용할 경우 최소 -9%에서 최대 -19%의 차이를 나타냈고, 야간 영상을 이용할 경우 최소 -10%에서 최대 -23%의 차이를 나타냈다. 또한 일반캠코더의 주간 영상을 이용한 경우와 비교하여 최대 10% 이내의 차이를 보였기 때문에 주야간 유속 측정에 원적외선 카메라의 적용이 어느 정도 가능한 것을 확인하였다. 다만 주간 영상에 비해 야간 영상이 약간 흐려지는 경향이 있기 때문에, 이러한 영상을 적절히 분석하기 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 생각한다.

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.

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 R2 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.

본 연구는 하천의 유속 측정을 위한 표면영상유속계의 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 하천의 유속 및 유량 측정은 수자원 계획, 하천계획 등에서 가장 중요한 기본 사항 중 하나이다. 저수나 평수시 유속은 프로펠러 유속계, 전자기 유속계, ADCP와 같은 각종 첨단 장비를 이용하여 측정하지만, 홍수 시 유속 및 유량 측정은 바람이나 비 등의 자연조건에 완전히 노출된 상태에서 여러 가지 위험을 동반하기 때문에 어려움이 많다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 여러 가지 비접촉식 유속 측정법들이 제안되었다. 그 중 표면영상유속계는 홍수시 유속 및 유량 측정의 문제를 해결할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다. 표면영상유속계에서 가장 기본이 되는 단계는 적절한 영상을 취득하는 것이다. 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 적절한 하천 표면 영상을 취득하기는 매우 어렵다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 방법이 원적외선 카메라를 이용하는 방법이다. 원적외선은 방사 에너지에 더해서 열(온도)도 포착하기 때문에, 고기능의 열영상 카메라로는 물체의 온도 분포 등을 구할 수 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 인공수로에서 주간과 야간에 원적외선 카메라를 이용하여 촬영한 하천표면영상을 분석하여 표면영상유속계의 적용성을 검토하였다. 또한 동시에 촬영한 일반 캠코더 영상과 근적외선 카메라 영상과의 비교에서, 원적외선 카메라의 적용성이 뛰어남을 확인하였다. 또 영상 분석 결과, 원적외선 카메라의 영상이 표면유속분석에 활용하기에 충분함을 확인하였다.

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