홍수피해로 조난 사고가 발생한 후, 드론을 이용한 인명구조 작업시 조난자의 위치 및 조난자가 떠내려가는 속도는 반드시 파악해야 하는 필수 정보이다. 따라서 본 연구에서는 조난자의 위치 예측을 위해 하천 유속과 조난자 속도와의 상관관계를 도출하는 유속보정계수를 3차원수치해석 프로그램인 FLOW-3D의 GMO(General Moving Object)모듈을 이용하여 산정하였다. 유속보정계수의 영향인자 중 조난자의 몸무게, 유입 유량, 하천의 지형특성을 고려하여 수치모의를 수행하였다. 수치모의 결과 유속보정계수는 조난자의 몸무게, 유입유량 및 하천의 지형특성인 만곡도가 증가 할수록 감소하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 영향인자들을 무차원화 하여 유속보정계수에 대한 회귀식을 제시하였다. 향후 현장 적용 시, 조난자의 위치를 보다 정확하게 계산하기 위해서는 이미지 처리를 통하여 조난자 인식 및 조난자와의 이탈거리 계산부분이 충분히 보완되어야 한다.
홍수피해로 조난 사고가 발생한 후, 드론을 이용한 인명구조 작업시 조난자의 위치 및 조난자가 떠내려가는 속도는 반드시 파악해야 하는 필수 정보이다. 따라서 본 연구에서는 조난자의 위치 예측을 위해 하천 유속과 조난자 속도와의 상관관계를 도출하는 유속보정계수를 3차원 수치해석 프로그램인 FLOW-3D의 GMO(General Moving Object)모듈을 이용하여 산정하였다. 유속보정계수의 영향인자 중 조난자의 몸무게, 유입 유량, 하천의 지형특성을 고려하여 수치모의를 수행하였다. 수치모의 결과 유속보정계수는 조난자의 몸무게, 유입유량 및 하천의 지형특성인 만곡도가 증가 할수록 감소하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 영향인자들을 무차원화 하여 유속보정계수에 대한 회귀식을 제시하였다. 향후 현장 적용 시, 조난자의 위치를 보다 정확하게 계산하기 위해서는 이미지 처리를 통하여 조난자 인식 및 조난자와의 이탈거리 계산부분이 충분히 보완되어야 한다.
Information of velocity of a floating survivor in flood event must be crucial durinf the rescue task using a drone. In this study, We have derived the numerical results with the GMO(General Moving Object)module of 3D commercial software, FLOW-3D and suggested the velocity correction factor which mea...
Information of velocity of a floating survivor in flood event must be crucial durinf the rescue task using a drone. In this study, We have derived the numerical results with the GMO(General Moving Object)module of 3D commercial software, FLOW-3D and suggested the velocity correction factor which means correlation between flow velocity and survivor's motion velocity to predict the survivor's distressed location. We also have considered the survivor's weight, inlet discharge and geomorphic characteristics of river as major impact factors for obtaining the velocity correction factor. From numerical results, it was found that the velocity correction factor tends to decrease when inlet discharge, survivor's weight and curvature become increased. Finally, the regression equation about velocity correction factor was suggested after non-dimensional analysis among major impact factors. As some future works to estimate the distressed location more correctly, recognition of survivor and calculation of distance by using image processing should be investigated before applying with these results in fields.
Information of velocity of a floating survivor in flood event must be crucial durinf the rescue task using a drone. In this study, We have derived the numerical results with the GMO(General Moving Object)module of 3D commercial software, FLOW-3D and suggested the velocity correction factor which means correlation between flow velocity and survivor's motion velocity to predict the survivor's distressed location. We also have considered the survivor's weight, inlet discharge and geomorphic characteristics of river as major impact factors for obtaining the velocity correction factor. From numerical results, it was found that the velocity correction factor tends to decrease when inlet discharge, survivor's weight and curvature become increased. Finally, the regression equation about velocity correction factor was suggested after non-dimensional analysis among major impact factors. As some future works to estimate the distressed location more correctly, recognition of survivor and calculation of distance by using image processing should be investigated before applying with these results in fields.
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