[논문]ADCP 다중빔 수심계측자료의 위상학적 보정 알고리즘 개발

김동수; 양성기; 김수정; 정우열

doi:10.5322/jesi.2013.22.5.543

문제 정의

0으로 처리되지 않는 오관측은 불규칙적으로 나타나 처리하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 각각의 빔의 수심자료의 연속성을 가정하고 수심계측의 경향을 위상학적으로 추정하고 일정한 안전률을 주어 제거하는 위상학적 보정 알고리즘을 개발하였다. Fig.

가설 설정

각각의 빔이 도달하는 수심이 각각 다를 경우(예를 들어 하천 가장자리) 계측기기로부터 빔의 포착지점까지의 거리가 일정하지 않으므로 (Fig. 3(a)) 평균수심 산정에 각각의 빔 수심의 단순 평균은 오차가 있을 수 있다. 따라서 실제 빔이 관측한 수심에 해당하는 정확한 3차원 위치 산정을 위해 추가적인 변환 작업이 필요하다.
일반적으로 ADCP는 3~4개의 경사진 전송기를 장착하여 전송기 별로 다른 위치의 수심을 관측한 후 평균하여 ADCP 본체 직하단의 수심을 추정한다. 유속관측 시 멀티빔의 사용은 각각의 빔에서 유속의 흐름이 동일하다고 가정 (Flow Homogeneity assumption)하므로 단점으로 지적되나, 수심관측은 개별 빔에서 수행되고 경사로 인해 다수의 수심을 관측할 수 있어 이점으로 작용한다. 수평위치에 대한 보정이 필요한 이유는 기존 ADCP가 유량 측정용으로 활용되어 각 제작사의 소프트웨어는 경사빔에 의한 수심을 평균한 수심만을 제공하고 실제 관측 수심의 수평위치는 제공하지 않기 때문이다.

제안 방법

에 대해 최소화된다. SMART 모델은 본 연구에서 코드화되어 적용되었다. Fig.
9는 수심 이상치 필터링을 위해 개발한 후처리 소프트웨어의 인터페이스를 보여주고 있다. SonTek사의 RiverSurveyor M9을 사용하였으므로 저수심에서 4개의 경사빔과 1개의 수직빔이 수심을 지속적으로 관측하였고 각각의 빔 별로 이상치를 보정한 결과를 나타낸다. 이상치는 Fig.
개발된 알고리즘은 GUI와 연동되어 적용되었으며 편리하게 이용되도록 구성되었다. 그리고 본 연구를 통해 개발된 ADCP 수심 보정 알고리즘은 제주도 한천에서 2011년에 관측한 자료를 활용하여 적용성을 평가하였다.
본 연구에서는 위/경도 자료를 투영좌표계인 UTM으로 변환하여 (X₀, Y₀)값을 산출하고 식 (2)를 적용하여 최종 각 빔이 포착한 하상의 3차원 위치를 결정하였다. 또한 UTM으로 변환된 하상의 3차원 위치를 위경도의 형태로 변환하는 알고리즘도 적용하였다. 이때 범지구타원기준체로 GRS80을 활용하였다.
따라서 원시자료를 직접 활용할 수 없고 별도의 후처리과정을 거쳐야 하는 문제가 있어 ADCP는 수심관측 목적으로 활발하게 이용되지 않고 있다. 본 연구는 제시된 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 ADCP수심 보정 및 변환을 포괄하는 위상학적 보정 알고리즘을 개발하였다:1) 경사빔에 의한 관측 지점의 수평 위치 보정, 2) ADCP의 흔들림 (피치와 롤링) 보정, 3) 경사빔의 관측 위치에 지리정보 부여, 4) 수심관측치 오차와 특이점 보정. 개발된 알고리즘은 GUI와 연동되어 적용되었으며 편리하게 이용되도록 구성되었다.
그러나 식 (2)를 통해 산출된 값은 평면직교좌표계 상에 존재하므로 주어진 위/경도 자료를 평균직교좌표계 값 (X₀, Y₀)로 변환해줄 필요가 있다. 본 연구에서는 위/경도 자료를 투영좌표계인 UTM으로 변환하여 (X₀, Y₀)값을 산출하고 식 (2)를 적용하여 최종 각 빔이 포착한 하상의 3차원 위치를 결정하였다. 또한 UTM으로 변환된 하상의 3차원 위치를 위경도의 형태로 변환하는 알고리즘도 적용하였다.
SonTek사의 RiverSurveyor M9을 사용하였으므로 저수심에서 4개의 경사빔과 1개의 수직빔이 수심을 지속적으로 관측하였고 각각의 빔 별로 이상치를 보정한 결과를 나타낸다. 이상치는 Fig. 9의 붉은 선을 참조하여 보간될 수도 있으나 본 연구에서는 이상치는 추후 처리에 포함하지 않고 제거하는 옵션을 적용하였다. 전반적으로 수심이 ‘0’인 경우 필터링이 되었으며 그렇지 않는 경우도 수심의 추쉐선에서 벗어난 수심관측값은 이상치로 간주되어 제거되었음을 알 수 있다.

대상 데이터

본 연구에서 개발된 ADCP하상 보정알고리즘을 적용하기 위해 제주도 한천 제2동산교 2011년 4월 25일에 측정한 ADCP자료를 활용하였다. 수심 측정을 위한 ADCP로는 SonTek 사의 RiverSurveyor M9이 사용되었고 측정위치의 지리정보는 DGPS가 사용되었다.
본 연구에서 개발된 ADCP하상 보정알고리즘을 적용하기 위해 제주도 한천 제2동산교 2011년 4월 25일에 측정한 ADCP자료를 활용하였다. 수심 측정을 위한 ADCP로는 SonTek 사의 RiverSurveyor M9이 사용되었고 측정위치의 지리정보는 DGPS가 사용되었다. 한천은 평소에 자갈 및 암반 하상의 건천으로 유출발생 당시 하천 수면폭은 약 50m, 최대 수심은 1.
또한 UTM으로 변환된 하상의 3차원 위치를 위경도의 형태로 변환하는 알고리즘도 적용하였다. 이때 범지구타원기준체로 GRS80을 활용하였다. 본 연구를 통해 변환 알고리즘을 코드화하여 다음과 같은 C++ 함수를 만들어 사용하였다.

이론/모형

하상의 위상학적 배열을 고려한 비선형적인 추정기법으로 ‘SMART’ (Smooth Multiple Additive Regression Technique방식; Friedman, 1984)가 적용되었다.

성능/효과

ADCP의 경우 하천의 기본 인자인 하상과 유속을 동시에 관측할 수 있고(Fig. 1(a)), 다중빔을 활용할 경우 한번에 4~5개의 수심을 관측할 수 있어 단일빔 방식에 비해 유리하다(Fig. 1(b) 와 Fig.
본 연구를 통해 개발한 경사빔 수심 관측값의 3차원 공간위치 산정, 관측 시 흔들림 보정, 이상치 보정 등의 알고리즘은 실무에서 ADCP의 하상 관측용으로의 활용가능성을 높일 수 있다. 그리고 제주도 한천의 계측자료로 적용된 결과를 볼 때 개발된 알고리즘의 적용 후 정확도가 향상되었고 기존 단일빔 방식보다 풍부한 수심계측자료를 확보할 수 있음을 보여주었다. 그러나 경사빔의 퍼짐 정도로 인한 수심 관측의 불확실도, 밀도의 차이로 인한 빔의 휨 현상, GPS 오차 (수평 및 수직위치 산정), UTM 좌표 변환 시 오차 수반 등의 문제는 향후 추가적으로 극복되어야 할 문제이다.
본 연구를 통해 ADCP가 기존의 유량 관측 이외에 수심 관측용으로 매우 유리한 조건을 갖추었음을 확인할 수 있었다. 또한 최근 초음파 수심 계측기술의 발달로 저수심 (0.
5b는 SMART 모델을 ADCP 빔 관측 수심에 적용한 사례로 소프트웨어화하였으며 붉은선 실선이 SMART 모델을 활용하여 추정된 추쇄선이다. 이 모델은 수심 등과 같이 급한 변화가 없이 이웃하는 값들이 서로 일정하게 연관되어 변화하는 과정을 신속히 추정하는 데 좋은 성능을 보였다. SMART 모델로 계산된 추쇄선은 모델을 적용하는 데 있어 이웃하는 자료의 범위(smoothing span)에 따라 달라질 수 있다.

후속연구

그리고 제주도 한천의 계측자료로 적용된 결과를 볼 때 개발된 알고리즘의 적용 후 정확도가 향상되었고 기존 단일빔 방식보다 풍부한 수심계측자료를 확보할 수 있음을 보여주었다. 그러나 경사빔의 퍼짐 정도로 인한 수심 관측의 불확실도, 밀도의 차이로 인한 빔의 휨 현상, GPS 오차 (수평 및 수직위치 산정), UTM 좌표 변환 시 오차 수반 등의 문제는 향후 추가적으로 극복되어야 할 문제이다. 또한 ADCP 수심계측자료와 MBES와 같은 정확도가 매우 높은 계측 방식의 결과와의 비교를 통해 정확도를 비교 검증하여야 할 것이다.
그러나 경사빔의 퍼짐 정도로 인한 수심 관측의 불확실도, 밀도의 차이로 인한 빔의 휨 현상, GPS 오차 (수평 및 수직위치 산정), UTM 좌표 변환 시 오차 수반 등의 문제는 향후 추가적으로 극복되어야 할 문제이다. 또한 ADCP 수심계측자료와 MBES와 같은 정확도가 매우 높은 계측 방식의 결과와의 비교를 통해 정확도를 비교 검증하여야 할 것이다.
또한 흔들림 등에 대한 보정이나 수심의 위상학적 상관도를 고려한 이상치의 제거 등의 필터링 작업이 까다로워 정확도를 저하하는 면이 있었다. 본 연구를 통해 개발한 경사빔 수심 관측값의 3차원 공간위치 산정, 관측 시 흔들림 보정, 이상치 보정 등의 알고리즘은 실무에서 ADCP의 하상 관측용으로의 활용가능성을 높일 수 있다. 그리고 제주도 한천의 계측자료로 적용된 결과를 볼 때 개발된 알고리즘의 적용 후 정확도가 향상되었고 기존 단일빔 방식보다 풍부한 수심계측자료를 확보할 수 있음을 보여주었다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	하상이란 무엇인가?	하상은 하천의 복잡한 프로세스를 이해하는 데 있어 매우 기본적인 인자이다. 따라서 수심계측을 통한 하상변동을 파악하여 퇴적 및 침식을 파악할 수 있고 HEC-RAS 등 수치모델링에 필요한 일정한 간격의 하천 단면 확보가 반드시 필요하다.
	하상을 계측하는 방식은 무엇에 따라 다양하게 선택될 수 있는가?	하상을 계측하는 방식은 요구조건, 비용, 현장조건에 따라 다양하게 선택될 수 있다.저수심의 저유속 유동의 경우, 측간 혹은 측추를 사용하여 하천에서 관측자가 직접 계측하는 전통적인 방식이 있다 (Cho, 2008).
	다중빔 음향측심기의 한계는 무엇인가?	5~500m)가 있고, 원래 해양 수심측정용으로 개발되었다. MBES의 경우 우수한 성능에도 불구하고 가격이 단일빔 방식에 비해 20배 이상 비싸 하상 측정에 범용으로 적용하는 데 한계가 있다. 보다 광범위한 지역의 얕은 수심 계측 방식으로 항공Lidar(Airborne LiDAR Bathymetry: ALB)가 활용되고 있다 (Hilldale과 Raff, 2008; McKean 등, 2009).

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