[논문]드론을 이용한 홍수기 유량측정방법 개발(I) - 항공사진측량 기법 적용

이태희; 임혁진; 윤성학; 강종완

doi:10.3741/jkwra.2020.53.12.1049

드론을 이용한 홍수기 유량측정방법 개발(I) - 항공사진측량 기법 적용
Development of flow measurement method using drones in flood season (I) - aerial photogrammetry technique 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.12, 2020년, pp.1049 - 1057

이태희 (한국수자원조사기술원) , 임혁진 (한국수자원조사기술원) , 윤성학 (한국수자원조사기술원) , 강종완 (한국수자원조사기술원)

초록
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본 연구는 드론을 이용하여 홍수기 하천에서의 유량측정방법 개발을 위해 수행하였다. 홍수기 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 유량 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 특히 태풍 등 큰 호우사상 발생 시 수위-유량관계 변화 검토가 필요하지만 앞에서 언급한 문제 등으로 인하여 측정에 어려움이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 항공사진측량 개념으로 접근하여 의정부시(신곡교) 지점과 영동군(영동제2교) 지점 하도 주변에 확인 가능한 위치에 지상기준점(GCP, Ground Control Points) 4개점을 선점하고 VRS DGPS 장비를 이용하여 좌표측량을 수행하였다. 드론을 일정높이의 정지상태(Hovering)에서 하도 내 수 표면을 카메라의 인터벌 기능으로 3초 간격 정사영상을 촬영하였다. 정사 촬영된 항공사진의 좌표계를 평면지각좌표계인 GRS80 TM좌표계로 정의한 후 GCP 좌표를 활용하여 보다 정밀하게 정사보정을 실시하였다. 수표면에 유하하는 부유물의 3초 간격 위치를 X, Y좌표 분석을 통해 이동거리를 평균유속으로 산정하고 유하경로에 따른 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하였다. 따라서 항공사진측량 기법을 적용하여 홍수기에 드론을 이용한 유량측정방법에 대한 적용성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aimed to develop a flow measurement method using drone in flood season. Measuring flow in all branches is difficult to conduct annually due to budget and labor limitation, safety and river works. Especially when heavy rain like storm comes, changes in stage-discharge relationship should be reviewed; however, it is usually impeded by the aforementioned issues. To solve the problem, it developed a simple measuring method with a minimum of labor and time. A numeric map and numeric orthophoto coordinate of South Korea are mostly based on Transverse Mercator Projection (TM) in accordance with rectangular coordinate system and use World Geodetic Reference System 1980 (GRS80) oval figure for conversion. Applying a concept of aerial photogrammetry, it located four visible Ground Control Points (GCP) near the river at Uijeongbu-si (Singok Bridge) and Yeongdong-gun (Youngdong 2nd Bridge) station and measured the coordinates using VRS DGPS. Hovering at a same level, drones took orthophoto of water surface at an interval of 3 seconds. It defined the pictures with GRS80 TM coordinate system, a rectangular coordinate system and then conducted an orthometric correction using GCP coordinates. According to X and Y coordinate analysis, it estimated the distance between the floating positions at 3 seconds-intervals and calculated the flow through the flow area according to the flow path. This study attested applicability of the flow measurement method using drone in flood season by applying the rectangular coordinate system based on the concept of aerial photogrammetry.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Rotary-wing drone (DJI Phantom 4 pro)
그림 Fig. 2. Network RTK
그림 Fig. 3. Ground control point (GCP)
표 Table 1. Specification of drone and camera
그림 Fig. 4. Aerial photography
표 Table 2. Result of GCP surveying
그림 Fig. 5. Cross section of Uijeongbu-si (Singok Bridge) station
그림 Fig. 6. Cross section of Yeongdong-gun (Youngdong 2nd Bridge) station
그림 Fig. 7. TM coordinate system setting of floats
그림 Fig. 8. Correction of floating distance
표 Table 3. TM coordinate of floating point (Uijeongbu-si (Singok Bridge) station)
그림 Fig. 9. Computation of discharge from float measurements (ISO 748, 2007)
표 Table 4. Uncertainty of rating curve
그림 Fig. 10. Stage-Discharge curve
표 Table 5. Comparison of computation and measurement flow

AI 본문요약
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문제 정의

88% 오차 를 확인하여 드론 측정유량의 정확도를 검증하였다. 따라서 드론을 이용한 홍수기 유량측정방법에 대한 적용성을 확인하였다.
본 연구에서는 항공사진측량 개념으로부터 국가기본도의 기본체계로 사용하고 TM (Transverse Meractor) 좌표계를 바로 적용하여 드론을 이용한 홍수기 유량측정방법을 개발하고자 한다. 드론을 이용하여 정사 촬영된 수표면 사진에 평면 직각좌표계인 TM좌표를 부여하여 표면유속을 측정을 하고, 기측량된 단면자료로부터 수위에 대한 통수단면적을 적용하여 결과적으로 유량을 측정하는 방법이다.

제안 방법

항공사진의 촬영은 Fig. 4(a)와 같이 드론을 일정높이의 정지상태(Hovering)에서 하도 내 선점(選點)한 GCP 4개의 점이 포함되도록 카메라와 수표면에 유하하는 부유물이 공선 조건을 유지할 수 있도록 정사 촬영하였다. 공선조건(Collinearity Condition)은 Fig.
com/ gsd-calculator/). 20 여장의 부유물 위치를 점 디지타이징(Point Digitizing) 방법을 통해 부유물의 이동 경로에 대한 좌표를 부여하였다.
드론으로 촬영한 항공사진 분석을 통해 산정된 유량과 지점별 당해 년도 수위-유량관계곡선식으로부터 산정된 유량을 비교하여 드론으로 측정된 유량의 정확도에 관한 비교 분석을 실시하였다. 의정부시(신곡교) 지점(ME, 2019)은 2018 년 Flow Tracker, ADCP, 부자 등을 이용하여 44회, 영동군(영동제2교) 지점(ME, 2020)은 2019년 Flow Tracker, ADCP 등을 이용하여 37회 측정을 통해 수위-유량관계곡선을 개발하였다.
도입하여 하천 흐름의 표면유속을 산정하였다. 드론을 정지 비행 상태에서 카메라 인터벌 기능으로 3초 간격 영상을 약 20 매 가량 촬영하고 지상의 GCP를 이용하여 영상에 TM 좌표를 부여하였다. 따라서 하천 흐름에 따라 유하하는 부유물의 이동 경로를 좌표분석을 통해 실제 이동거리를 표면유속으로 환산하였다.
드론을 정지 비행 상태에서 카메라 인터벌 기능으로 3초 간격 영상을 약 20 매 가량 촬영하고 지상의 GCP를 이용하여 영상에 TM 좌표를 부여하였다. 따라서 하천 흐름에 따라 유하하는 부유물의 이동 경로를 좌표분석을 통해 실제 이동거리를 표면유속으로 환산하였다. 또한 표면유속을 보정계수를 곱하여 평균유속을 산정하고 통수단면적을 곱하여 유량을 산정하였다.
따라서 본 연구에서는 드론으로 정사 촬영된 항공사진의 좌표계를 평면직각좌표계인 GRS80 TM좌표계 한국중부원점(2010)으로 정의하였다. 또한 GCP 좌표를 이용하여 보다 정밀하게 정사 보정하였다.
따라서 하천 흐름에 따라 유하하는 부유물의 이동 경로를 좌표분석을 통해 실제 이동거리를 표면유속으로 환산하였다. 또한 표면유속을 보정계수를 곱하여 평균유속을 산정하고 통수단면적을 곱하여 유량을 산정하였다. 최종적으로 측정 지점의 수위-유량관계곡선식으로부터 산정된 유량과 드론으로 측정된 유량과의 비교를 통해 평균 약 3.
본 연구에서는 Fig. 3에서 보는 바와 같이 대상지점인 의정부시(신곡교) 지점과 영동군(영동제2교) 지점에서 각 지점별 하천 좌우안에 2개씩 총 4개의 GCP를 확보하여 VRS DGPS 를 이용해 좌표 측량을 하였다. 측량된 GCP 값은 Table 2와 같고 공선조건에서 촬영된 정사영상의 보다 정밀한 보정을 위해 활용하였다.
본 연구에서는 드론을 하천의 일정높이에서 정사 촬영된 수표면 영상을 항공사진측량 개념으로부터 GRS80 TM 좌표계를 도입하여 하천 흐름의 표면유속을 산정하였다. 드론을 정지 비행 상태에서 카메라 인터벌 기능으로 3초 간격 영상을 약 20 매 가량 촬영하고 지상의 GCP를 이용하여 영상에 TM 좌표를 부여하였다.
본 연구에서는 평균유속 산정을 위한 보정계수는 일반적으로 적용하는 0.85를 3.2.2절을 통해 산정된 표면유속에 곱하여 평균유속을 산정하였으며, 상류단과 하류단의 횡단면에해당되는 각 측선별 평균단면적은 Fig. 8에서 분석한 바와 같이 각 단면에서 부유물이 지나간 위치를 고려하여 측선별 평균 단면적을 산정하였다.
구분된다. 본 연구에서는 하천의 표면유속을 신속하고 정확하게 측정하기 위해 회전익 드론을 활용하였고, DJI 사의 Phantom 4 pro 기체를 사용하였다. 드론의 성능은 정지 비행정확도 범위의 경우 수직으로 0.
기존 홍수 시 유량측정은 전자파유속계, 영상유속계, 레이더유속계, ADCP 등 첨단 측정장비와 부자를 이용하여 유량측정을 실시하고 있지만 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 이런 문제를 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 드론을 이용하여 유량을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.
(2015) 은 공중에서 촬영한 이미지를 높은 정확도로 안정화하는 방법을 개발했으며 안정화 된 이미지를 STIV (Space Time Image Velocimetry) 기법으로 하천 표면 분포를 측정하였다. 이미지 안정화 과정에서 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 및 RIPOC (Rotation Invariant Phase Only Correlation)와 같은 알고리즘을 결합하여 개발된 방법으로 2014년 우오노 강의융설에 의한 홍수를 조사하기 위해 적용하였다. Detert et al.

대상 데이터

드론을 이용한 표면유속 측정을 위해 지상 약 50 m 상공에서 정지비행 상태로 하도 내 흐름구간의 좌우안 GCP 4개 점이 포함되도록 항공사진을 촬영하였다. 항공사진 촬영은 카메라 인터벌 기능을 3초 간격으로 설정하여 약 1분 내외동안 20 여장의 항공사진을 촬영하였다.
우리나라에서는 TM좌표 또는 평면 직각좌표계에서의 좌표 기준점으로 서부좌표계, 중부좌표계, 동부좌표계, 동해 좌표계 4개의 원점을 사용한다. 따라서 본 연구에서는 드론으로 정사 촬영된 항공사진의 좌표계를 평면직각좌표계인 GRS80 TM좌표계 한국중부원점(2010)으로 정의하였다. 또한 GCP 좌표를 이용하여 보다 정밀하게 정사 보정하였다.
사진측량의 정밀도와 연관이 있는 GSD (Ground Sample Distance)는 사진의 해상도를 뜻하며 카메라 영상 이미지의 픽셀 당 취득되는 지표 거리로 비행고도와 비례한다. 본 연구에 이용된 Phantom 4 pro 기체의 경우 50 m 비행고도에서 수직 GSD는 1.62 cm/px, 수평 GSD 는 1.37 cm/px로 산정되었다(https://www.propelleraero.com/ gsd-calculator/). 20 여장의 부유물 위치를 점 디지타이징(Point Digitizing) 방법을 통해 부유물의 이동 경로에 대한 좌표를 부여하였다.
본 연구의 대상지점은 한강의 지류인 중랑천 상류에 위치한 의정부시(신곡교) 지점과 금강의 지류인 영동천 상류에 위치한 영동군(영동제2교) 지점을 선정하였다. 의정부시(신곡교) 지점의 측정은 신곡교 하류 약 500 m 위치에 Fig.
7(a)에서 보는 바와 같고 6개 부유물의 이동 위치에 대해 좌표를 부여하였다. 영동군(영동제2교) 지점은 2019년 7월 21일 강우가 소강상태에서 호우사상의 첨두 부근에서 수위 2.06 m, 2.09 m, 1.98 m의 3개 성과를 촬영하였다. 수위 1.
측정 시 수위에 따른 하폭은 약 45 m 정도의 흐름이 발생하였다. 영동군(영동제2교) 지점의 측정은 영동제2 교 하류 방향에 Fig. 6에 도시한 바와 같이 유하거리 약 20 m 구간에 상류단과 하류단 횡단면을 선정하였다. 측정 시 수위에 따른 하폭은 약 30 m 정도의 흐름이 발생하였다.
의정부시(신곡교) 지점은 2018년 8월 30일 강우가 멈추고 호우 사상의 하강부에서 1개 성과를 촬영하였다. 수위 1.
의정부시(신곡교) 지점의 측정은 신곡교 하류 약 500 m 위치에 Fig. 5에 도시한 바와 같이 유하거리 약 50 m 구간에 상류단과 하류단 횡단면을 선정하였다. 측정 시 수위에 따른 하폭은 약 45 m 정도의 흐름이 발생하였다.
항공사진을 촬영하였다. 항공사진 촬영은 카메라 인터벌 기능을 3초 간격으로 설정하여 약 1분 내외동안 20 여장의 항공사진을 촬영하였다. 사진측량의 정밀도와 연관이 있는 GSD (Ground Sample Distance)는 사진의 해상도를 뜻하며 카메라 영상 이미지의 픽셀 당 취득되는 지표 거리로 비행고도와 비례한다.

이론/모형

(2017)은 드론을 이용하여 최초로 완전한 비접촉식으로 유량측정을 실시하였다. 드론으로 촬영한 영상의 굴절을 보정하여 하천의 횡단면을 측량하고 표면유속을 LSPIV (Large Scale Particle Image Velocimetry) 방법을 적용하여 유량을 추정한 것이다. 국내의 경우 Yu and Hwang (2017)은 실험 수로에서 드론에 장착된 비디오 카메라를 이용하여 영상 촬영, 영상 보정, 영상 분석, 후처리 네 단계 과정을 통해 표면 영상 유속측정법(Surface image velocimetry)을 적용하여 표면유속을 측정하였다.

성능/효과

Table 5에는 수위-유량관계곡선식으로부터 산정된 환산 유량과 드론으로 측정한 유량에 대해서 부유물의 이동 경로를 보정하지 않은 유량과 통수단면적에 직각방향으로 흐름 각을 고려하고 부유물이 지나간 위치별 평균단면적을 고려하여 보정한 유량에 대해 검토하였다. 검토한 결과 의정부시(신곡교) 지점의 경우 수위 1.58 m에서 환산유량이 58.93 m³/s, 미 보정 유량이 60.13 m³/s로 약 2.04%, 보정유량이 59.87 m³/s로 약 1.60%의 편차율이 발생하였다. 영동군(영동제2교) 지점은 수위 2.
49%로 마찬가지로 정교하게 개발되었다고 판단된다. 따라서 항공사진 분석을 통해 산정된 유량을 Fig. 10의 각 지점별 수위-유량관계곡선에 산입한 결과 매우 근접한 경향성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. Table 5에는 수위-유량관계곡선식으로부터 산정된 환산 유량과 드론으로 측정한 유량에 대해서 부유물의 이동 경로를 보정하지 않은 유량과 통수단면적에 직각방향으로 흐름 각을 고려하고 부유물이 지나간 위치별 평균단면적을 고려하여 보정한 유량에 대해 검토하였다.
34%로 높게 산정된 것으로 판단된다. 보정유량은 전체적으로 평균 약 3.88%로 5% 이내로 산정되어 드론을 이용한 항공사진 촬영에 의한 유량측정 방법의 적용성이 검증되었다고 판단된다.
지점의 표준오차는 6.94%, 곡선식 불확도는 최소 2.31%에서 최대 4.03%로 매우 정교하게 개발된 것으로 판단할 수 있다. 또한 영동군(영동제2교) 지점의 경우도 표준오차 7.
또한 표면유속을 보정계수를 곱하여 평균유속을 산정하고 통수단면적을 곱하여 유량을 산정하였다. 최종적으로 측정 지점의 수위-유량관계곡선식으로부터 산정된 유량과 드론으로 측정된 유량과의 비교를 통해 평균 약 3.88% 오차 를 확인하여 드론 측정유량의 정확도를 검증하였다. 따라서 드론을 이용한 홍수기 유량측정방법에 대한 적용성을 확인하였다.

후속연구

촬영된 영상에 지상 기준점이 최소 4개 이상 포함되어야 좌표계 적용이 가능하기 때문에 하천 하폭이 최대 150 m 이하인 중소규모 하천에 적용 가능할 것으로 판단된다. 또한, 드론을 사용함에 있어서야 간, 바람 및 강우 등 환경적인 요인에 영향을 받을 수밖에 없는 점에서 측정 환경에 따라 사용상 한계로 작용할 수 있으나 이는 드론의 기술 개발이 계속되고 있다는 측면에서 가까운 시일 내에 충분히 개선될 여지가 있을 것으로 판단된다.
다만, 드론의 비행고도 및 카메라 렌즈의 화각, 이미지 센서의 화소 등을 고려하였을 때 하천 규모의 제약이 있을 것으로 판단된다. 촬영된 영상에 지상 기준점이 최소 4개 이상 포함되어야 좌표계 적용이 가능하기 때문에 하천 하폭이 최대 150 m 이하인 중소규모 하천에 적용 가능할 것으로 판단된다. 또한, 드론을 사용함에 있어서야 간, 바람 및 강우 등 환경적인 요인에 영향을 받을 수밖에 없는 점에서 측정 환경에 따라 사용상 한계로 작용할 수 있으나 이는 드론의 기술 개발이 계속되고 있다는 측면에서 가까운 시일 내에 충분히 개선될 여지가 있을 것으로 판단된다.
추후 홍수기 유량측정에 있어서 신속하고 간편하게 측정이 가능하게 되어 측정인원을 사고위험으로부터 보호하고 홍수기 측정 시 필요인력을 다른 업무에 투입하여 자료 정확도 향상 등에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 드론의 비행고도 및 카메라 렌즈의 화각, 이미지 센서의 화소 등을 고려하였을 때 하천 규모의 제약이 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (9)

Detert, M., Johnson, E.D., and Weitbrecht, V. (2017). "Proof of concept for low-cost and non-contact synoptic airborne river flow measurements." International Journal of Remote Sensing, Vol. 38, No. 8-10, pp. 2780-2807.

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Fujita, I., Notoya, Y., and Shimono, M. (2015). "Development of UAV-based river surface velocity measurement by STIV based on high-accurate image stabilization techniques." E-proceedings of the 36th IAHR World Congress., p. 28.
ISO 748 (2007). Hydrometry-Measurement of liquid flow in open hannels using currentmeters or floats.
Lee, K.W. (2016). Drone remote sensing photogrammetry. Goomibook Press.
Lee, K.W., and Son, H.W. (2016). Geo-spatial information system GSIS. Goomibook Press.
Ministry of Environment (ME) (2019). Hydrological survey report.
Ministry of Environment (ME) (2020). Hydrological survey report.
Oh, Y.K. (2016). "Comparison of cadastral surveying results from low cost UAV based imagery." The journal of the Korean Society Of Cadastre, Vol. 32, No. 3, pp. 75-83.
Yu, K., and Hwang, J.G. (2017). "Measurement of surface velocity in open channels using cameras on a drone." Journal of The Korean Society of Hazard Mitigation , Vol. 17, No. 2, pp. 403-413.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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