해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다. 파봉선은 이미지 상에서 선인식 기법을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출한다. 입사파향은 추출된 파봉선의 일차미분값, 즉, 실제 평면좌표 공간에서 파봉선의 기울기를 계산하여 구한다. 비디오 자료로부터 입사파향의 측정결과는 실측 파랑자료의 파향 스펙트럼으로부터 구한 파향 계산결과와 비교적 잘 일치한다.
해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다. 파봉선은 이미지 상에서 선인식 기법을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출한다. 입사파향은 추출된 파봉선의 일차미분값, 즉, 실제 평면좌표 공간에서 파봉선의 기울기를 계산하여 구한다. 비디오 자료로부터 입사파향의 측정결과는 실측 파랑자료의 파향 스펙트럼으로부터 구한 파향 계산결과와 비교적 잘 일치한다.
Incident wave angles are conventionally estimated by the directional spectrum analysis of wave data collected from in-situ sensors. The in-situ measurements are limited in monitoring incident wave angles in the wide surf zone, since the techniques are typically expensive, labor-intensive, and point-...
Incident wave angles are conventionally estimated by the directional spectrum analysis of wave data collected from in-situ sensors. The in-situ measurements are limited in monitoring incident wave angles in the wide surf zone, since the techniques are typically expensive, labor-intensive, and point-measuring. In this study, estimation of incident wave angles using wave crest features captured in digital video imagery is proposed to observe incident wave directions over the surf zone. Line signatures of wave crests having high image pixel intensities are extracted by moving an interrogation window to identify high intensity pixels in sequential video images. Wave angles are computed by taking the first derivative of the extracted crest signatures, i.e. local slope of the crest signatures in the two-dimensional physical plane. Compared to the wave angle estimates obtained by the directional spectrum analysis, video-based wave angle estimates show good agreements in general.
Incident wave angles are conventionally estimated by the directional spectrum analysis of wave data collected from in-situ sensors. The in-situ measurements are limited in monitoring incident wave angles in the wide surf zone, since the techniques are typically expensive, labor-intensive, and point-measuring. In this study, estimation of incident wave angles using wave crest features captured in digital video imagery is proposed to observe incident wave directions over the surf zone. Line signatures of wave crests having high image pixel intensities are extracted by moving an interrogation window to identify high intensity pixels in sequential video images. Wave angles are computed by taking the first derivative of the extracted crest signatures, i.e. local slope of the crest signatures in the two-dimensional physical plane. Compared to the wave angle estimates obtained by the directional spectrum analysis, video-based wave angle estimates show good agreements in general.
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문제 정의
반면, 해안 비디오는 쇄파지역에서 시공간적인 파랑의 입사각 관측을 위한 고해상도의 모니터링 기능을 제공한다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 비디오 자료를 이용하여 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 측정하는 기술을 제안하였다.
본 연구에서는, 불규칙파가 입사하는 쇄파지역의 비디오 이미지로부터 입사파를 직접 측정하는 기술을 제안한다. 그리고, 쇄파지역에서 입사파가 진행함에 따라 해안선 수직 방향으로 수심변화에 따른 입사각의 변화를 조사한다.
제안 방법
총 4대의 파랑측정 장비들은 해안선으로부터 수직방향으로 쇄파지역에 차례로 설치되었으며, 쇄파지역의 거리 및 수심범위는 해안선으로부터 외해쪽으로 약 80 m 범위에 최대 평균수심이 약 2~3 m 정도 이다. ADV는 수압 및 3차원 유속 등 파랑자료를 2 Hz의 샘플링 주파수로 수집하였으며, Aquadopp 해류측정기는 3차원 유속, 수압, 수온 등 해수자료를 1 Hz의 주파수로 수집하였다.
본 연구에서는, 불규칙파가 입사하는 쇄파지역의 비디오 이미지로부터 입사파를 직접 측정하는 기술을 제안한다. 그리고, 쇄파지역에서 입사파가 진행함에 따라 해안선 수직 방향으로 수심변화에 따른 입사각의 변화를 조사한다. 해안 비디오로부터 직접 측정한 입사파향의 결과를 파랑계측기의 파랑자료로부터 구한 입사파향의 계산결과와 비교 분석한다.
쇄파지역에서 개별 파랑의 입사각을 측정하기 위하여 선정된 2개의 비디오 자료로부터 비디오 원영상 대신 거품 노이즈가 제거된 이미지 자료를 사용하었다. 또한, Table 3에서 제시되어 있는 바와 같이 각 비디오 자료당 약 34.2분 분량의 이미지로부터 추출된 개별 파랑의 이동궤적들을 입사파랑이 쇄파지역을 통과함에 따른 입사각의 변화를 관측하는데 활용하였다. Fig.
이 장에서는, 해안 비디오 자료로부터 직접 측정한 파랑의 입사각과 파랑측정기의 실측자료로부터 2차원 스펙트럼 분석을 통하여 계산한 입사각과의 결과를 비교분석 하였다. 또한, 비디오 자료로부터 측정한 천해지역 수심의 변화에 따른 입사각의 변화를 분석하였다.
비디오 이미지 상에서 파봉선은 높은 이미지 강도를 인식해 내는 하나의 조사창을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출하었다. 또한, 쇄파지역에서 해안선 수직방향으로 입사파가 진행함에 따라 변하는 파향값들을 개별 파랑의 이동궤적을 활용하여 구하였다. 비디오 자료로부터 구한 입사파향은 실측 파랑자료로부터 분석한 파향 스펙트럼의 파향결과와 비교하여, 지배 파향과 비교적 잘 일치하였다.
해안 비디오 자료로부터 쇄파지역에서 거품 노이즈를 효과적으로 제거시키기 위해서, 유 등(2008)은 해안 비디오의 원래 이미지에 이미지 프레임 차분, 방향성 이미지 로 패스(low-pass) 필터 등 고급 이미지 처리기법을 적용하였으며, 이를 통하여 영상처리된 이미지 상의 쇄파지역에서 입사파 파봉선의 이동모습을 보다 뚜렷하게 제시하였다. 또한, 영상처리된 시계열 이미지자료(processed image sequence)로부터 개별 입사파의 이동궤적을 해안선의 수직방향으로 외해에서 해안선쪽으로 레이돈 변환 등의 선인식 기법을 이용하여 추출해 냈다. Table 3은 본 연구를 위해 선정된두 개의 이미지자료로부터 추출된 파랑궤적의 개수를 보여주고 있다.
즉, 입사파향은 기하보정한 실제 평면좌표 공간상에서 추출한 파봉선의 기울기를 계산하여 구한 것이다. 비디오 이미지 상에서 파봉선은 높은 이미지 강도를 인식해 내는 하나의 조사창을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출하었다. 또한, 쇄파지역에서 해안선 수직방향으로 입사파가 진행함에 따라 변하는 파향값들을 개별 파랑의 이동궤적을 활용하여 구하였다.
실측 파랑자료로부터 생성된 파향 스펙트럼를 이용하여 첨두 주파수(peak frequency fp)가 갖는 파향(θp)과 지배 파향(dominant direction: θm)을 계산하였다.
이 장에서는, 해안 비디오 자료로부터 직접 측정한 파랑의 입사각과 파랑측정기의 실측자료로부터 2차원 스펙트럼 분석을 통하여 계산한 입사각과의 결과를 비교분석 하였다. 또한, 비디오 자료로부터 측정한 천해지역 수심의 변화에 따른 입사각의 변화를 분석하였다.
해변 및 쇄파지역의 지형자료와 비디오 이미지의 기하보정을 위한 지상기준점(GCPs: Ground Control Points) 자료을 수집하기 위해서 Sokkia Total Station 지형계측장비를 사용하였다. 해안자료 수집 및 측정실험 방법에 관한 자세한 설명은 Haas et al.
해안 비디오 자료로부터 구한 입사파향의 측정결과를 실측자료로부터의 파향 측정결과와 비교하기 위하여, 4대의 파랑계측기 중 Aquadopp A 해류측정기(Fig. 2참조)에 의해 수집된 해수압 및 평면 이차원(해안선 방향 및 해안선 수직방향) 유속자료로부터 파향 에너지 스펙트럼 E( f, θ) (여기서, f : 주파수, θ: 입사각)을 구하였다.
해안 비디오 자료로부터 입사파향의 측정은 파랑의 파 봉선이 해안선 수직방향선과 이루는 각을 계산함으로써 이루어졌다. 즉, 입사파향은 기하보정한 실제 평면좌표 공간상에서 추출한 파봉선의 기울기를 계산하여 구한 것이다.
대상 데이터
각 이미지 상의 쇄파지역에서 개별 파랑의 파봉선을 추출하기 위하여, 본 연구에서는 유 등(2008)에 의하여 거품 노이즈가 이미 제거된 비디오 이미지 자료를 사용한다. 또한, 개별 입사파의 파향 변화를 해안선 수직방향으로 추적하기 위하여 유 등(2008)에 의해서 추출된 파랑궤적을 사용한다.
본 연구를 위한 해안 비디오 및 파랑 실측자료는 2003년 12월 10일부터 15일까지 6일동안 미국 대서양 연안 South Carolina주 소재 Myrtle Beach에서(Fig. 1) 수집된 자료들이다(Haas et al., 2004; Obley et al., 2004). 자료측정 기간 동안, 디지털 비디오 카메라를 사용하여 해안 비디오의 이미지자료를 수집하였으며, 이 비디오 카메라는 평균해수면으로부터 44 m 높이에 위치한 콘도미니엄 베란다에 설치되어 천해지역 및 쇄파지역에서의 파랑활동을 촬영하는데 사용되었다.
본 연구에서는 2003년 12월중 6일간에 걸쳐 Myrtle Beach에서 수집된 해안자료 중 입사각의 변이(즉, 해안선 수직방향선으로부터 입사각의 이격정도)가 컸던 두 쌍의 비디오 이미지자료와 파랑 실측자료를 선정하였다. 이 2개의 비디오 자료는 해안 디지털 비디오 자료로부터 쇄파지역에서의 입사파의 이동궤적을 측정하는 연구(유 등, 2008)에서 일부 자료로도 사용된 바 있다.
파고 및 주기의 통계값들은 쇄파지역 최 외곽의 Aquadopp B 해류측정기를 통하여 측정된 수압(m) 시계열자료로부터 계산되었다. 선정된 해안 비디오 및 파랑 실측자료는 동시간대에 약 34.2분 동안에 걸쳐 수집된 자료들이다.
쇄파지역에서 개별 파랑의 입사각을 측정하기 위하여 선정된 2개의 비디오 자료로부터 비디오 원영상 대신 거품 노이즈가 제거된 이미지 자료를 사용하었다. 또한, Table 3에서 제시되어 있는 바와 같이 각 비디오 자료당 약 34.
, 2004). 자료측정 기간 동안, 디지털 비디오 카메라를 사용하여 해안 비디오의 이미지자료를 수집하였으며, 이 비디오 카메라는 평균해수면으로부터 44 m 높이에 위치한 콘도미니엄 베란다에 설치되어 천해지역 및 쇄파지역에서의 파랑활동을 촬영하는데 사용되었다. 비디오 카메라에 의하여 촬영된 거리범위는 해안선 방향 및 외해 방향으로 약 200 m 정도이다.
데이터처리
Table 2는 선정된 실측 파랑자료들이 가지는 쇄파지역 외곽에서의 입사파 파랑특성을 보여주고 있다. 파고 및 주기의 통계값들은 쇄파지역 최 외곽의 Aquadopp B 해류측정기를 통하여 측정된 수압(m) 시계열자료로부터 계산되었다. 선정된 해안 비디오 및 파랑 실측자료는 동시간대에 약 34.
그리고, 쇄파지역에서 입사파가 진행함에 따라 해안선 수직 방향으로 수심변화에 따른 입사각의 변화를 조사한다. 해안 비디오로부터 직접 측정한 입사파향의 결과를 파랑계측기의 파랑자료로부터 구한 입사파향의 계산결과와 비교 분석한다. 본 연구를 통하여 제안된 해안선에 대한 입사파향의변화 측정은 향후 쇄파지역에서 파랑의 입사각과 연안류 발생 및 연안토사 이동량과의 관계 등 해수동력학적 메카니즘을 보다 명확하게 밝히는 데에 사용될 수 있다.
이론/모형
이 연구에서는 Holland et al.(1997)의 DLT 기법을 사용하여 이미지상에서 추출된 파봉선을 실제 좌표체계상으로 기하보정한다. 비디오 이미지 프레임상의 좌표체계(혹은 픽셀 좌표)가 정수단위로 구성되어 있기 때문에 이로부터 추출된 파봉선은 실제 좌표체계로 변환이후에 불연속점들을 포함하게 된다.
이미지 픽셀좌표 체계를 실제 거리좌표 체계로 기하보정하는 방법으로 Holland et al.(1997)이 해안 비디오 자료에 적용한 DLT(Direct Linear Transformation) 방법을 사용하였으며, 기하보정후 결정된 픽셀(pixel) 당 해상도는 0.1 m이다.
각 이미지 상의 쇄파지역에서 개별 파랑의 파봉선을 추출하기 위하여, 본 연구에서는 유 등(2008)에 의하여 거품 노이즈가 이미 제거된 비디오 이미지 자료를 사용한다. 또한, 개별 입사파의 파향 변화를 해안선 수직방향으로 추적하기 위하여 유 등(2008)에 의해서 추출된 파랑궤적을 사용한다. 이는 입사파의 파랑궤적을 토대로 개별 파랑이 쇄 파지역을 통과하여 해안선 쪽으로 진행함에 따라 입사각이 어떻게 변하는 지를 조사하기 위함이다.
비디오 이미지 프레임상의 좌표체계(혹은 픽셀 좌표)가 정수단위로 구성되어 있기 때문에 이로부터 추출된 파봉선은 실제 좌표체계로 변환이후에 불연속점들을 포함하게 된다. 실제 좌표체계에서 파봉선의 불연속점들을 제거하고 연속성을 증가시키기 위해서, 실제 좌표체계로 기하보정된 파봉선을 cubic smoothing spline 기법을 사용하여 필터링한다.
2참조)에 의해 수집된 해수압 및 평면 이차원(해안선 방향 및 해안선 수직방향) 유속자료로부터 파향 에너지 스펙트럼 E( f, θ) (여기서, f : 주파수, θ: 입사각)을 구하였다. 실측 파랑자료로부터 생성된 파향 스펙트럼은 Iterated Maximum Likelihood 기법(Pawka, 1983)을 사용하여 계산되었다. Aquadopp B 해류측정기의 경우, 유속계측 센서의 고장으로 3차원 유속 자료가 수집되지 않았으며, 두 대의 ADV 경우는 활발한 쇄파활동에 의해 난류발생이 심한 지역에 설치되어 이 기기들에 의해 수집된 유속자료가 파향 스펙트럼을 계산하는데 부적절하였다.
성능/효과
한편으로는, 이 파랑의 입사각은 파봉선의 기울기선과 해안선이 이루는 각과 같다. 본 연구에서 파랑의 입사각은 해안선 수직방향선에 대하여 반시계이방향으로 0~180o 까지의 양의 값을 가지며, 시계방향으로 0~-180o 까지의 음의 값을 가진다. Fig.
또한, 쇄파지역에서 해안선 수직방향으로 입사파가 진행함에 따라 변하는 파향값들을 개별 파랑의 이동궤적을 활용하여 구하였다. 비디오 자료로부터 구한 입사파향은 실측 파랑자료로부터 분석한 파향 스펙트럼의 파향결과와 비교하여, 지배 파향과 비교적 잘 일치하였다. 비디오 자료로부터 측정된 쇄파지역에서 해안선 수직방향으로의 파향 변화는, 입사파가 점점 해안선에 접근함에 따라 입사각도 점점 해안선과 직교를 이루었다.
쇄파지역에서 연안류의 발생과 그 크기는 바람에 의한 영향보다도 파랑속성 중에서 특히, 파랑의 입사각 크기에 의하여 지배적인 영향을 받는다(Longuet-Higgins, 1970). 이를 근거로, Table 1과 Fig. 3으로부터 본 연구를 위하여 선정된 두 개의 비디오자료는 해안선방향 해류의 변이가 상대적으로 크게 나타났던, 결과적으로, 파랑 입사각의 변이가 컸던 UTC(Universal Time Coordinated) 기준 12월 11일과 13일 오후시간대에 측정되었음을 확인할 수 있다.
이와 동시에, 현장에서의 파랑자료를 측정하기 위해서 두대의 3차원 유속측정기(Sontek ADV - Acoustic Doppler Velocimeter)와 두 대의 해류측정기(Nortek Aquadopp)가 사용되었다. 총 4대의 파랑측정 장비들은 해안선으로부터 수직방향으로 쇄파지역에 차례로 설치되었으며, 쇄파지역의 거리 및 수심범위는 해안선으로부터 외해쪽으로 약 80 m 범위에 최대 평균수심이 약 2~3 m 정도 이다. ADV는 수압 및 3차원 유속 등 파랑자료를 2 Hz의 샘플링 주파수로 수집하였으며, Aquadopp 해류측정기는 3차원 유속, 수압, 수온 등 해수자료를 1 Hz의 주파수로 수집하였다.
파향 스펙트럼을 생성하기 위해 사용된 파랑자료의 실측지점에서 파향 스펙트럼에 의한 파향결과와 비교해보면, 비디오자료로부터 구한 파향값이 파향 스펙트럼으로부터 구한 지배 파향(θm) 값과 비교적 잘 일치하고 있음을 알수 있다.
후속연구
해안 비디오로부터 직접 측정한 입사파향의 결과를 파랑계측기의 파랑자료로부터 구한 입사파향의 계산결과와 비교 분석한다. 본 연구를 통하여 제안된 해안선에 대한 입사파향의변화 측정은 향후 쇄파지역에서 파랑의 입사각과 연안류 발생 및 연안토사 이동량과의 관계 등 해수동력학적 메카니즘을 보다 명확하게 밝히는 데에 사용될 수 있다.
비디오 자료로부터 측정된 쇄파지역에서 해안선 수직방향으로의 파향 변화는, 입사파가 점점 해안선에 접근함에 따라 입사각도 점점 해안선과 직교를 이루었다. 본 연구를 통하여 해안선 수직방향으로 측정된 입사파향의 변화는 향후 쇄파지역에서 입사각과 해안선방향으로 발생하는 연안류의 크기와의 역학관계 등 연안류의 물리적 메카니즘에 관한 이해를 발전시키는데 사용될 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
해안에서 입사파향이 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따르는 이유는?
해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다.
본 연구에서는 디지털 비디오 자료를 이용하여 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 측정하는 기술을 제안한 이유는?
실제 해안에서 파랑자료의 실측을 통한 입사파향의 측정기법은 현장 계기설치 및 유지관리시에 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 큰 제약이 따른다. 반면, 해안 비디오는 쇄파지역에서 시공간적인 파랑의 입사각 관측을 위한 고해상도의 모니터링 기능을 제공한다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 비디오 자료를 이용하여 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 측정하는 기술을 제안하였다.
유 등(2008)은 해안 비디오의 원래 이미지에 이미지 프레임 차분, 방향성 이미지 로 패스(low-pass) 필터 등 고급 이미지 처리기법을 적용한 이유는?
해안 비디오 자료로부터 쇄파지역에서 거품 노이즈를 효과적으로 제거시키기 위해서, 유 등(2008)은 해안 비디오의 원래 이미지에 이미지 프레임 차분, 방향성 이미지 로 패스(low-pass) 필터 등 고급 이미지 처리기법을 적용하였으며, 이를 통하여 영상처리된 이미지 상의 쇄파지역에서 입사파 파봉선의 이동모습을 보다 뚜렷하게 제시하였다. 또한, 영상처리된 시계열 이미지자료(processed image sequence)로부터 개별 입사파의 이동궤적을 해안선의 수직방향으로 외해에서 해안선쪽으로 레이돈 변환 등의 선인식 기법을 이용하여 추출해 냈다.
참고문헌 (13)
유제선, 신동민, 조용식 (2008). 해안 디지털 비디오를 이용한 쇄파지역에서의 파랑궤적 측정. 한국해안해양공학회지, 20(4), 333-341
Dugan, J.P., Piotrowski, C.C. and Williams, J.Z. (2001). Water depth and surface current retrievals from airborne optical measurements of surface gravity wave dispersion. Journal of Geophysical Research, 106(C8), 16903-16915
Haas, K., Demir, H., Work, P., Voulgaris, G. and Obley, S. (2004). Myrtle Beach Nearshore Experiment, Dec 10 to Dec 15th, 2003, PartII: Morphodynamic & Remote Imagery Measurements, Technical Report. School of Civil and Envi. Eng., Georgia Tech-Savannah
Holland, K.T., Holman, R.A. and Lippmann, T.C. (1997). Practical use of video imagery in neareshore oceanographic field studies. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 22(1), 81-92
Lippmann, T.C. and Holman, R.A. (1991). Phase speed and angle of breaking waves measured with video techniques. Coastal Sediments' 91, 542-556
Longuet-Higgins, M.S. (1970). Longshore current generated by obliquely incident sea waves 1 and 2, Journal of Geophysical Research, 75(33), 6779-6801
Longuet-Higgins, M.S., Cartwright, D.E. and Smith, N.D. (1963). Observations of the directional spectrum of sea waves using the motions of a floating buoy. In: Ocean Wave Spectra, Prentice-Hall, 111-136
Obley, S., Voulgaris, G., Haas, K.A., Demir, H. and Work, P.A. (2004). Myrtle beach nearshore experiment, Dec. 10 to Dec. 15, 2003, part1: Hydrodynamic measurements, Technical report, University of South Carolina CPSD Technical
Pawka, S.S. (1983). Island shadows in wave directional spectra. Journal of Geophysical Research, 88(C4), 2579-2591
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