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문제 정의
- 또한 강우량의 증가 등 현장관측 상황이 악화되어 관측자의 안전을 위해 야간관측을 중단하였다. 따라서 이 연구에서는 분석된 표면영상 유속계의 유량에 대해 1지점을 관측하는 Kalesto의 유속 자료와 비교하였다. 우안측에서 관측하는 Kalesto는 표면영상유속계의 동일 지점에서 약 3 m /sec의 유속차이를 나타났다.
- 이 연구에서는 2013년 5월 27일 외도천 하류부의 외도정수장 부근에서 집중호우에 의한 홍수 유출시 실시간 감시가 가능한 제주 수자원연구단 CCTV의 유출영상을 표면영상유속계(SIV)에 적용하였다. 특히 하천 유량 산정 시 적정 상관계수 이하의 유속측정 결과를 제거하여 유량 산정 결과를 개선하고자 한다. 분석방법은 표면영상유속계를 이용하여 주 야간 하천 유출영상을 분석하였으며, 각 측점마다 유속을 결정하기 위한 최대 상관계수를 계산한 후 이를 일정 범위를 주어 필터링 하면서 동시에 초음파 도플러유속계(ADCP)로 측정한 유량과 Kalesto 유량산정 결과와 비교하였다.
가설 설정
- 산정된 유량의 정량적인 비교과정에서 제주도는 육지부의 댐 방류량과 같은 정확한 유량값이 없는 특수성에 기인하여 표면영상유속계의 산정결과를 참값(기준)으로 가정하고 각각의 관측 자료와 오차율을 비교하였다. 표면영상유속계와 ADCP의 오차율은 필터링한 결과에 따라 최대, 최소 오차율이 약 31% 변동을 나타냈으며, Kalesto는 약 15%의 변동을 나타냈다(Table 3).
제안 방법
- 제주도 외도천 외도정수장에서 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출 발생 주 야간 유출영상자료를 획득하여 표면영상유속계(SIV)와 ADCP를 활용하여 유량을 관측하였다. 동시에 우안지점 3.3 m위치의 고정식 전자파 표면유속계인 Kalesto 관측 유량과 비교 분석하였다. 비교과정에서 제주도는 댐 방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다.
- 이 같은 현장상황의 변화는 일부구 간에서 과유속의 영향으로 ADCP가 수면 아래로 잠기거나 반대로 수면 위로 튀어오르는 등 관측자료에 오차를 포함하는 여건이 발생되었다. 또한 강우량의 증가 등 현장관측 상황이 악화되어 관측자의 안전을 위해 야간관측을 중단하였다. 따라서 이 연구에서는 분석된 표면영상 유속계의 유량에 대해 1지점을 관측하는 Kalesto의 유속 자료와 비교하였다.
- 8과 같이 하천 단면을 기준으로 59×3의 격자망을 구성하여 분석하고 ADCP로 관측된 118셀의 표면유속과 비교 분석하였다. 또한 동시간에 단일지점을 관측하는 Kalesto의 유속과 비교 하였다(Table 2). 산정된 유속결과는 최소 0.
- 분석방법은 표면영상유속계를 이용하여 주 야간 하천 유출영상을 분석하였으며, 각 측점마다 유속을 결정하기 위한 최대 상관계수를 계산한 후 이를 일정 범위를 주어 필터링 하면서 동시에 초음파 도플러유속계(ADCP)로 측정한 유량과 Kalesto 유량산정 결과와 비교하였다. 또한, 이러한 결과를 이용하여 표면영상유속계의 유속 산정 필터링을 위한 적정 상관계수를 제시하여 표면영상유속계의 유속산정 정확도를 개선하였다.
- 본 연구에서는 ADCP를 활용하여 계측을 실시하는 과정에서 관측자의 안전과 효과적인 계측을 위해 Fig. 4(a)와 같이 하천을 횡단하는 로프를 설치하여 운영하였으며, 시간에 따라 왕복 4회 실시하여 자료를 수집하였다.
- 3 m위치의 고정식 전자파 표면유속계인 Kalesto 관측 유량과 비교 분석하였다. 비교과정에서 제주도는 댐 방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다. 특히 표면영상유속계로 분석된 상관계수의 값에 따른 필터링을 실시하여 획득되는 유출영상에 대한 적정 필터링 값을 제시하였다.
- 이 과정에서 각 입자군 도심의 이동거리 계산은 디지털 영상 판별 기법(digital image matching)이 적용된다. 여기서 영상판별에는 상호상관계수를 계산하여 연속되는 두 영상내의 상관영역에 대한 명암 등급값을 비교하여 검색영역 내에서 상관계수가 가장 큰 입자군을 동일 입자군으로 판별하고 이동거리를 계산한다. 수집된 영상의 명암 등급값은 실제 3차원의 하천을 디지털 영상인 2차원의 형태로 저장되는 과정에서 Fig.
- 10 과 같다. 유량을 산정하는 과정에서 필터링된 유속에 적용되는 단면적은 인접한 유속에 적용하여 산정하였다. ADCP로 관측된 유량은 36.
- 이 연구에서는 2013년 5월 27일 외도천 하류부의 외도정수장 부근에서 집중호우에 의한 홍수 유출시 실시간 감시가 가능한 제주 수자원연구단 CCTV의 유출영상을 표면영상유속계(SIV)에 적용하였다. 특히 하천 유량 산정 시 적정 상관계수 이하의 유속측정 결과를 제거하여 유량 산정 결과를 개선하고자 한다.
- 제주도 외도천 외도정수장에서 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출 발생 주 야간 유출영상자료를 획득하여 표면영상유속계(SIV)와 ADCP를 활용하여 유량을 관측하였다. 동시에 우안지점 3.
- 비교과정에서 제주도는 댐 방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다. 특히 표면영상유속계로 분석된 상관계수의 값에 따른 필터링을 실시하여 획득되는 유출영상에 대한 적정 필터링 값을 제시하였다. 각각의 관측기기에 대한 분석 결과는 다음과 같다.
- 표면영상유속계(SIV)는 Fig. 8과 같이 하천 단면을 기준으로 59×3의 격자망을 구성하여 분석하고 ADCP로 관측된 118셀의 표면유속과 비교 분석하였다.
- 표면영상유속계(SIV)로 분석된 유속과 관측된 고정식 전자파표면유속계의 유속으로 유량을 산정하기 위해 관측지점의 단면 측량을 실시하였다(Fig. 5). 비교를 위한 관측구간의 단면 자료는 SOKKIA사의 CX-105 모델을 이용하였으며 유량계산 시 중간단면법을 적용하여 유출량을 산정하였다.
- 3 m 위치의 수위와 유속을 관측하고 있다. 표면영상유속계와 Kalesto의 유량산정 과정에서 평균유속계수인 0.85를 적용하였으며 수위에 따른 면적은 AutoCAD로 산정한 면적 값을 적용하였다.
대상 데이터
- 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출발생시 외도천 하류부의 외도정수장에서 27일 14시30분부터 28일 9 시00분까지 유출영상을 기록하고 수집하였다. 외도정수장에 설치한 제주수자원연구단 CCTV는 Samsung SRD -440 기종이며 영상 녹화 시 30.
- 비교를 위한 관측구간의 단면 자료는 SOKKIA사의 CX-105 모델을 이용하였으며 유량계산 시 중간단면법을 적용하여 유출량을 산정하였다. 관측대상 구간은 하폭 43.1 m이며 우안의 제방 상부에 Kalesto가 설치되어 좌안 방향으로 3.3 m 위치의 수위와 유속을 관측하고 있다. 표면영상유속계와 Kalesto의 유량산정 과정에서 평균유속계수인 0.
- 연구대상 하천인 외도천은 한라산 중산간에서 발원하여 북부 해안으로 유입되는 하천이다. 외도천의 유역 면적은 44.
- 연구대상 하천인 외도천은 한라산 중산간에서 발원하여 북부 해안으로 유입되는 하천이다. 외도천의 유역 면적은 44.64 km2 , 유로연장은 20.56 km, 유역평균경 사는 0.106이며, 관측 지점은 외도천 하류부의 외도정수장에서 관측을 실시하였다(Fig. 2).
데이터처리
- 특히 하천 유량 산정 시 적정 상관계수 이하의 유속측정 결과를 제거하여 유량 산정 결과를 개선하고자 한다. 분석방법은 표면영상유속계를 이용하여 주 야간 하천 유출영상을 분석하였으며, 각 측점마다 유속을 결정하기 위한 최대 상관계수를 계산한 후 이를 일정 범위를 주어 필터링 하면서 동시에 초음파 도플러유속계(ADCP)로 측정한 유량과 Kalesto 유량산정 결과와 비교하였다. 또한, 이러한 결과를 이용하여 표면영상유속계의 유속 산정 필터링을 위한 적정 상관계수를 제시하여 표면영상유속계의 유속산정 정확도를 개선하였다.
이론/모형
- 4. Discharge observation method using the ADCP.
- 5). 비교를 위한 관측구간의 단면 자료는 SOKKIA사의 CX-105 모델을 이용하였으며 유량계산 시 중간단면법을 적용하여 유출량을 산정하였다. 관측대상 구간은 하폭 43.
- 표면영상유속계측법(SIV)은 연속된 두 영상(이미지)의 검색영역 내에서 각 입자군의 도심 이동거리를 두 영상의 시간간격으로 나누어 유속벡터를 계산한다. 이 과정에서 각 입자군 도심의 이동거리 계산은 디지털 영상 판별 기법(digital image matching)이 적용된다. 여기서 영상판별에는 상호상관계수를 계산하여 연속되는 두 영상내의 상관영역에 대한 명암 등급값을 비교하여 검색영역 내에서 상관계수가 가장 큰 입자군을 동일 입자군으로 판별하고 이동거리를 계산한다.
성능/효과
- 1) 주간유출영상은 상관계수가 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~ 1.0범위가 61.0%의 퍼센트를 나타났다. 야간유출영상을 주간유출영상과 비교해보면 0.
- 3) ADCP를 운영하는 과정에서 표면유속이 2.5 m / sec에 가까워지면 하천표면의 유동에 따라 ADCP가 불안정하게 운영되었으며, 이는 향후 홍수시에도 ADCP를 안정적으로 운영할 수 있는 대안이 필요하다.
- 9(case-4)범위에 해당하는 값을 필터링하여 비교한 결과를 나타낸다. 두 관측장비의 표면유속은 좌안과 우안에서 유사한 경향을 나타내지만 ADCP관측 자료가 최소 약 0.2 m/sec에서 최대 0.5 m/sec 과대 산정되었음을 확인할 수 있다. 또한 단면 중심에서 ADCP가 표면영상유속계에 비해 약 0.
- 5 m/sec 과대 산정되었음을 확인할 수 있다. 또한 단면 중심에서 ADCP가 표면영상유속계에 비해 약 0.8 m/sec의 유속이 크게 관측되었다.
- 또한 동시간에 단일지점을 관측하는 Kalesto의 유속과 비교 하였다(Table 2). 산정된 유속결과는 최소 0.17 m/sec부터 최대 2.01 m/sec까지 산정되었으며, 유속 분포는 ADCP의 관측결과처럼 평균 1.71 m/sec의 유속이 우안 방향으로 편중되는 흐름이 관측되었다.
- 0범위가 44%를 차지한다. 상관계수의 분포 범위를 주간유출영상과 비교 해보면 0.6~0.7범위에 해당하는 상관계수가 6.8% 높게 분석되었으며, 반대로 0.9~1.0범위에 해당하는 상관계수는 17% 낮게 분석되었다. 이와 같은 결과는 야간유출 영상이 주간유출영상에 비해 영상의 질이 떨어짐을 나타내며 야간유출영상 분석결과에 대해서 적합한 필터링 과정이 필요함을 의미한다(Table 4).
- 0%의 퍼센트를 나타났다. 야간유출영상을 주간유출영상과 비교해보면 0.6~0.7범위에 해당하는 상관계수가 6.8% 높게 분석되었으며, 반대로 0.9~1.0범위에 해당하는 상관계수는 17% 낮게 분석되었다. 이와 같은 결과는 야간유출영상이 주간유출영상에 비해 영상의 질이 떨어짐을 나타내며 표면영상유속계를 적용하여 유량을 산정하는 과정에서 획득되는 영상에 따라 상관계수에 대한 합리적인 필터링 과정이 필요하다.
- 관측된 결과를 보면 좌안부터 우안까지 118셀로 관측되었으며 깊이에 따른 유속을 나타낸다. 전체 유량은 36.55 m3 / sec로 관측되었으며, 유속의 분포는 최소 0.13 m /sec부터 최대 1.75 m/sec로 나타났다. 또한 주로 우안 방향으로 평균 약 1.
- 표면영상유속계로 분석된 야간유출영상의 상관계수 범위를 보면 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 13.6%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 10.6%, 0.8~0.9범위가 32.2%, 0.9~1.0범위가 44%를 차지한다. 상관계수의 분포 범위를 주간유출영상과 비교 해보면 0.
- Table 2는 각각의 관측장비의 결과를 비교하기 위해 188셀로 관측된 ADCP의 표면유속과 표면영상유속계 (SIV)로 분석된 59개의 표면유속벡터, 그리고 Kalesto는 하천단면에서 1지점의 유속을 나타낸다. 표면영상유속계로 분석된 주간유출영상의 상관계수 범위를 보면 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~1.0범위가 61.0%를 차지한다. 전체 적으로 상관계수의 낮은 범위가 높은 범위에 비해 적게 분석된것을 비교할 수 있다.
- Table 2는 각각의 관측장비의 결과를 비교하기 위해 188셀로 관측된 ADCP의 표면유속과 표면영상유속계 (SIV)로 분석된 59개의 표면유속벡터, 그리고 Kalesto는 하천단면에서 1지점의 유속을 나타낸다. 표면영상유속계로 분석된 주간유출영상의 상관계수 범위를 보면 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~1.0범위가 61.0%를 차지한다. 전체 적으로 상관계수의 낮은 범위가 높은 범위에 비해 적게 분석된것을 비교할 수 있다.
- 산정된 유량의 정량적인 비교과정에서 제주도는 육지부의 댐 방류량과 같은 정확한 유량값이 없는 특수성에 기인하여 표면영상유속계의 산정결과를 참값(기준)으로 가정하고 각각의 관측 자료와 오차율을 비교하였다. 표면영상유속계와 ADCP의 오차율은 필터링한 결과에 따라 최대, 최소 오차율이 약 31% 변동을 나타냈으며, Kalesto는 약 15%의 변동을 나타냈다(Table 3).
- 표면영상유속계와 Kalesto의 오차율은 필터링한 결과에 따라 최대, 최소 오차율이 약 5.9% 변동을 나타냈으며, Kalesto는 약 15%의 변동을 나타냈다(Table 5).
후속연구
- 향후 제주도 하천을 대상으로 표면영상유속계를 활용한 유량산정 시 상관계수의 크기에 따라 다른 계측기기의 산정결과와 비교하여 유속필터링 과정 시 이를 반영한다면 보다 정밀한 유량 산정에 이용될 수 있을 것이다.
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