KR102113791B1 - 원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법 - Google Patents

원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102113791B1
KR102113791B1 KR1020190046107A KR20190046107A KR102113791B1 KR 102113791 B1 KR102113791 B1 KR 102113791B1 KR 1020190046107 A KR1020190046107 A KR 1020190046107A KR 20190046107 A KR20190046107 A KR 20190046107A KR 102113791 B1 KR102113791 B1 KR 102113791B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
flow rate
river
lower width
section
Prior art date
Application number
KR1020190046107A
Other languages
English (en)
Inventor
강부식
김진겸
Original Assignee
단국대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 단국대학교 산학협력단 filed Critical 단국대학교 산학협력단
Application granted granted Critical
Publication of KR102113791B1 publication Critical patent/KR102113791B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F22/00—Methods or apparatus for measuring volume of fluids or fluent solid material, not otherwise provided for
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C13/00—Surveying specially adapted to open water, e.g. sea, lake, river or canal
    • G01C13/002—Measuring the movement of open water
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/30—Assessment of water resources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Measuring Volume Flow (AREA)

Abstract

본 발명은, 하천의 유량연산방법으로서, (a) 계측 데이터베이스부(110)에, 하천 소정의 구간에 대한 단면 계측데이터 및 하폭 계측데이터가 입력되는 단계(S100); (b) 수위결정모듈(120)에서, 가정된 제1유량데이터가 기설정된 수식에 대입되어 상기 하천 소정의 구간에 대한 제1수위데이터가 결정되는 단계(S120); (c) 하폭연산모듈(130)에서, 상기 단면 계측데이터 및 상기 제1수위데이터에 의해, 제1하폭데이터가 결정되는 단계(S130); (d) 반복연산모듈(140)에서, 제2유량데이터를 상기 기설정된 수식에 대입하여 상기 (b) 및 (c) 단계를 반복하는 단계로서, 제N하폭데이터 및 제N유량데이터가 매칭되는 단계(S140); (e) 유량결정모듈(150)에서, 상기 (d) 단계에서 매칭된 제1 내지 제N하폭데이터 중, 상기 하폭 계측데이터에 가장 가까운 값인 제L하폭데이터와 매칭된 제L유량데이터를, 상기 하천 소정의 구간에 대한 최종유량값으로 결정하는 단계(S150);를 포함하는 하천 유량연산방법을 제공한다.

Description

원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법{FLOW ESTIMATION METHOD OF STREAMS BASED ON NON-UNIFORM FLOW WITH REMOTE SENSED IMAGERY}
본 발명은 원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법으로서, 보다 상세하게는, 하천의 특정 구간의 하폭값을 연산한 후, 이를 원격탐사 영상으로부터 계측된 하폭값과 비교하는 과정을 반복 수행함으로써, 상기 특정 구간의 유량값을 연산하는, 부등류 분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법에 관한 것이다.
최근 들어 사회전반에 걸쳐, 무인기의 활용에 관한 관심이 높아지고 있다. 무인기는 광학이나 다분광 카메라 등의 관측센서와 GPS 및 기체 제어장치를 탑재한 비행체를 말하며, 비행체의 형상에 따라 고정익 방식과 회전익 방식으로 구분된다.
고정익 방식은 회전의 방식에 비해 연료 소모가 적기 때문에, 비행시간이 비교적 길고 안정적 항공사진촬영 등의 장점이 있으나， 이착륙을 위한 장소가 필요한 바, 산악지역이나 복잡한 도심지역에서 운영하기 어렵고, 바람의 영향을 많이 받는 단점이 있다.
반면에, 회전익 방식은 수직 이착륙이 가능하기 때문에, 장소에 제약없이 항공사진촬영이 가능하고, 정지비행이 가능하여 특정지점의 근접 정지촬영이 가능한 장점이 있으나， 비행시간이 고정익 방식에 비해 짧은 단점이 있다.
하천관리에 있어, 무인기가 활용될 수 있는 분야는, 연안식생 및 조류관측, 하천지형특성 관측, 광학영상을 이용한 표면유속계측 등에 적용될 수 있다.
UAV의 배터리 및 모터성능의 한계에도 불구하고 지상계측에 비하여 UAV를 이용한 원격계측은 시공간적 제약이 훨씬 작다는 장점을 지니고 있다. 또한 UAV의 성능은 매우 빠른 속도로 개량이 이루어지고 있는 바, 종래에 심각한 제한요소로 여겨졌던 사항들로부터 벗어날 것으로 전망된다.
하천의 유량계측은 실무적 활용도가 가장 높은 수리량이라 할 수 있는데， UAV를 활용한 유량계측기법에 관한 연구사례는 매우 제한적이다. 영상을 이용한 유속과 유량을 계측하는 기법은 LSPIV(Large-Scale Paticle Image Velocimetry)와 STIV(Space-Time Image Velocimetry) 등 광학영상을 이용한 입자추적이 UAV 활용분야에서 가장 많이 소개된 흐름측정기법이고, 하도의 광학이미지와 수리학적 모형을 조합한 흐름측정기법에 대한 연구는 상대적으로 매우 드물었다.
후자의 경우, 원격탐사영상으로부터 수면폭과 수면적의 변화로부터 유량을 계측하는 기법이지만， 영상의 시공간 해상도가 결과에 지배적인 영향을 미치고 있어 지상계측과 비교할만한 계측성능을 확보하지 못한데 많은 원인이 있다. 하지만 원격탐사영상 기술이 매우 빠른 발전을 보이고 있는 바, 이를 적용할 수 있는 방법론의 정립이 매우 필요한 실정이다.
한편, 유량 계측과 관련된 종래기술로 한국등록특허 제10-1850988호가 개시된다. 상기 종래기술은 '유량 계측 장치, 유량 계측 방법, 및 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램'으로서, 상류측 수위 데이터 및 하류측 수위 데이터를 포함하는 다수의 정보를 특정한 관계식에 대입함으로써, 유량을 산출하는 기술이다.
다만, 종래기술 역시 부정류 상태에서 유량을 산출할 때, 정류 상태와 마찬가지로 많은 가정이 필요하므로, 실제의 하천에 적용이 쉽지 않은 문제점이 있다. 또한, 전술한 무인기를 통해 계측이 힘든 계측값들을 많이 필요로 하는 바, 무인기를 크게 활용할 수 없다는 문제점이 있다.
(특허문헌 1) 한국등록특허 제10-1850988호
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 부등류 상태인 실제 하천에 무인기를 통해 획득되는 정보를 이용하여 유량을 정확하게 산출할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명은, 하천의 유량연산방법으로서, (a) 계측 데이터베이스부(110)에, 하천 소정의 구간에 대한 단면 계측데이터 및 하폭 계측데이터가 입력되는 단계(S100); (b) 수위결정모듈(120)에서, 가정된 제1유량데이터 및 상기 단면 계측데이터가 기설정된 수식에 대입되어 상기 하천 소정의 구간에 대한 제1수위데이터가 결정되는 단계(S120); (c) 하폭연산모듈(130)에서, 상기 단면 계측데이터 및 상기 제1수위데이터에 의해, 제1하폭데이터가 결정되는 단계(S130); (d) 반복연산모듈(140)에서, 제2유량데이터를 상기 기설정된 수식에 대입하여 상기 (b) 및 (c) 단계를 반복하는 단계로서, 제N하폭데이터 및 제N유량데이터가 매칭되는 단계(S140); (e) 유량결정모듈(150)에서, 상기 (d) 단계에서 매칭된 제1 내지 제N하폭데이터 중, 상기 하폭 계측데이터에 가장 가까운 값인 제L하폭데이터와 매칭된 제L유량데이터를, 상기 하천 소정의 구간에 대한 최종유량값으로 결정하는 단계(S150); 를 포함하는, 하천 유량연산방법을 제공한다.
또한, 상기 (d) 단계는, (d1) 상기 제1하폭데이터 및 상기 하폭 계측데이터를 비교하는 단계(S141); 및 (d2) 상기 (d1) 단계를 통해, 상기 제2유량데이터를 결정하는 단계로서, 상기 제1하폭데이터가 상기 하폭 계측데이터보다 더 큰 경우, 상기 제2유량데이터는 상기 제1유량데이터보다 더 큰 값을 사용하며, 상기 제1하폭데이터가 상기 하폭 계측데이터보다 더 작은 경우, 상기 제2유량데이터는 상기 제1유량데이터보다 더 작은 값을 사용하는 단계(S142); 를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (d1) 단계에서는, 상기 제1하폭데이터 및 상기 하폭 계측데이터의 차가 연산되며, 상기 (d2) 단계에서는, 상기 (d1) 단계에서 연산된 차에 의존하여 상기 제2유량데이터를 결정하며, 상기 제1하폭데이터 및 상기 하폭 계측데이터의 차가 클수록, 상기 제1유량데이터로부터 차가 큰 제2유량데이터로 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (d) 단계에서, 상기 반복연산모듈(140)은, 상기 (b) 및 (c) 단계를 반복 수행하되, 상기 제N하폭데이터가 상기 하폭 계측데이터와 동일한 값이 될 때까지 반복 수행하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계의 기설정된 수식은, 표준축차법에 의해 상기 제1수위데이터가 결정되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계의 기설정된 수식에서, 상기 하천 소정의 구간의 단면 계측데이터는, 상기 하천 소정의 구간의 단면적 및 마찰경사를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (d2) 단계의 제2유량데이터는, 기설정된 범위 내의 값으로 결정되되, 상기 기설정된 범위의 최대값은 상기 하천 소정의 구간 단면에서의 최대 유량인 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계의 단면 계측데이터 및 하폭 계측데이터는, 무인비행체를 이용하여 계측되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 하천은 부등류를 가정하여 해석되는 것이 바람직하다.
상기한 바와 같은 본 발명은 다음과 같은 효과가 있다.
본 발명은 무인기를 통해 하천 소정의 구간에 대한 계측데이터를 획득하며, 이를 이용하여 최종유량값을 결정하기 위해 회귀적 방법을 사용하여 반복수행함으로써, 부등류 상태인 하천의 유량을 정확하게 예측할 수 있는 바, 사용자의 신뢰도를 증대시키는 효과를 발휘한다.
또한, 반복연산모듈에서, 제2유량데이터를 반복 대입하는 과정은 연산된 하폭데이터 및 계측된 하폭 계측데이터와의 비교를 통해 특정한 방식으로 대입되는 바, 연산 속도를 증대시킬 수 있는 효과를 발휘한다.
도 1은 무인기를 통해 실제 하천의 특정 구간에 대한 정보를 계측한 것을 나타낸 실제 이미지이다.
도 2는 본 발명에 따른 하천 유량연산방법을 수행하는데 필요한 구성에 대한 개략적인 모식도이다.
도 3은 본 발명에 따른 하천 유량연산방법의 순서도이다.
도 4는 도 3의 단계(d)의 세부적인 방법의 순서도이다.
도 5는 하천의 특정 구간에 에너지 방정식 적용을 설명하기 위한 개략적인 그래프이다.
도 6은 하천의 부등류조건에서 유량 산정을 위한 실험 하천의 실제 이미지이다.
도 7은 실험 하천의 세부적인 구간을 개략적으로 나타내는 모식도이다.
도 8은 단면 측량 실험을 2차에 걸쳐 수행한 결과를 나타낸 그래프이다.
도 9의 (a) 및 (b)는 하천의 특정 구간의 실제 이미지로써, 시기를 달리하여 촬영한 이미지이다.
도 10은 도 8의 1차 실험시, 등류 및 부등류 조건에서 연산된 유량값을 비교한 그래프이다.
도 11은 도 8의 1차 실험시, 등류 및 부등류 조건에서의 구체적인 결과값을 나타내는 테이블이다.
도 12는 도 8의 2차 실험시, 등류 및 부등류 조건에서의 구체적인 결과값을 나타내는 테이블이다.
도 13의 (a)는 1차 실험에서, 도 13의 (b)는 2차 실험에서의 유량 계측값, 등류 조건에서의 유량 연산값 및 부등류 조건에서의 유량 연산값을 비교하기 위해 나타낸 그래프이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명에 따른 하천 유량연산방법을 설명한다.
이하에서 '원격탐사영상'을 이용하는 것은 무인기(또는 드론), 위성을 포함하는 모든 수단으로 적용 가능함을 미리 명시하며, 본 명세서에서는 무인기를 적용하여 계측한 것을 기준으로 설명한다.
원격탐사영상을 이용하여 하천의 유량을 추정하는 기법은 위성원격탐사 분야에서 많이 다루어져 왔다. 영상정보로부터 유출량을 산정하기 위해 적용할 수 있는 가장 간단한 방법론은, 기관측된 유량자료와의 회귀식을 구성하여 산정하는 방법이다. 가장 간편하게 사용할 수 있는 회귀식은 수위(하폭)-유량 관계식이며， 많은 연구들에서 위성 센서에서 관측한 수위 및 하폭으로부터 기존에 수립된 수위-유량(하폭) 관계식에 적용하거나 새롭게 관계식을 수립하는 방법을 사용하였다.
Smith 등 (1996)은 ERS-1 위성에서 관측된 SAR(Synthetic Aperture radar) 영상을 이용하여 알래스카 지역의 Tanana, Taku, Iskut 강의 하폭을 추출하고 관측유량을 이용하여 하폭-유량 관계식을 구성하였다. Smith and Pavelsky(2008)은 250m 해상도의 'MODIS band 2 near infrared' 영상을 이용하여 알래스카 Lena강의 하폭-유량 관계식을 구성하였다. Pavelsky(2014)는 Rapideye 위성의 5m급 고해상도 다분광 가시영상을 이용하여 NDWI(Normalized Difference WAter Index)를 통해 하폭을 추출하는 방법을 사용하였으며， 알래스카 Tanana 강의 하폭-유량 관계식을 구성하였다.
또한 원격탐사 영상으로부터 측정할 수 있는 하천의 하폭 및 수위， 또는 수면경사를 활용하여 수리학적 유량산정이 시도된 바 있다 Bjerklie et al. (2005)는 ERS-1위성의 SAR 영상에서 하폭을 추출하고 미국 미주리강을 대상으로 하천 단면이 존재하는 지점에서 하폭， 하도경사， 수위가 포함된 다중회귀식을 구성하여 하천유량을 산정하고 보정계수를 제시하였다. LeFavour 등(2005)은 지표면 DEM(Digital Elevation Model)을 제작할 때 사용하는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)을 활용하여 하천 구간의 수면경사를 추출하였다.
수면경사는 Manning식의 마찰경사로서 활용되어 브라질 아마존유역의 하천유량을 산정하였다. 이와 유사하게 Jung 등(2010) 또한 SRTM DEM을 활용하여 수면경사와 하폭을 추출하고 Manning식을 이용하여 수리모형이 구축된 콩고의 Brahmaputra 강의 유량을 산정하였다.
하지만 위성원격탐사의 특성상 시공간 해상도의 제약이 상당히 존재한다. 일반적으로 극궤도위성의 재방문 주기는 짧게는 1-2일이나 정밀 관측을 위해 수주의 시간이 필요한 경우도 있다. 위성 영상의 공간해상도는 Sub km급으로 대규모하천에서만 적용될 수 있다는 제약이 존재한다.
본 명세서에서는 소형 UAV의 일종인 드론을 사용하여 시공간 해상도의 제약을 극복하고 원격탐사 영상에서의 하폭을 이용한 하천유량을 산정하는 것이 목표이며, 방법론을 검증하기 위해 단면이 균일하고 유량제어가 쉬운 한국 건설기술연구 원의 하천실험센터에서 방법론을 적용하고 검증하였다.
먼저, 유량산정방법은 개수로 상태의 자연하천의 평균유속을 산정하는 대표적인 공식인 Manning 공식을 사용한다. Manning 공식은 수로 단면의 형상과 하천 바닥의 조도가 고려된 형태를 지니고 있으며 식의 적용이 간편하여 널리 사용되는 공식이다.
하천의 흐름상태를 정상 등류로 가정하면， 흐름에 가속도가 존재하지 않고 수심의 변화가 없기 때문에 마찰경사는 하천 바닥경사로 나타낼 수 있다. 여기서 A는 통수단면적(m2)， V는 하천 단면 내의 평균유속(m/s)， R은 동수반경(m)， S0는 하천바닥경사(m/m)， n은 Manning의 조도계수이다. 하천단면의 형상을 알고 있다면 통수단면적， 동수반경을 하폭 w(m)의 함수로 나타낼 수 있고, 평균유량 공식은 하기의 식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019040518338-pat00001
<식 1>
또다른 유량산정방법은 자연하천과 같이 단면이 균일하지 않은 비대상(nonprimatic) 수로에서 정상부등류 상태의 흐름해석을 위해 개수로 상태에서의 에너지방정식을 활용한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 개수로에서의 에너지 방정식은 식 2와 같이 나타낼 수 있으며, 에너지 방정식의 마찰손실항 hf는 식 3과 같이 상하류 단면의 에너지 경사로 나타낼 수 있으며, 에너지 경사는 각 단면에서의 수위를 기반으로 Manning 공식을 통해 계산할 수 있다.
Figure 112019040518338-pat00002
<식 2>
Figure 112019040518338-pat00003
<식 3>
상기 식 2 및 3을 정리하고 각 단면에서의 단면적 A와 마찰경사 Sf를 수위에 대한 함수로 표현하면 아래의 식 4와 같이 나타낼 수 있다. 기지의 하류 수위 경계조건 H1과 가정 유량조건 Qj로부터 우변의 값이 결정되고 Secant method와 같은 반복계산을 통해 좌변의 상류단 수위(H2)를 계산할 수 있다.
Figure 112019040518338-pat00004
Figure 112019040518338-pat00005
<식 4>
이하에서는 본 발명에 대한 구체적인 설명을 한다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 하천 유량연산방법을 수행하는데 전제되는 구성을 개략적으로 도시하고 있다. 본 발명을 수행하는데 전제되는 구성은 계측데이터베이스부(110), 수위결정모듈(120), 하폭연산모듈(130) 및 유량결정모듈(140)을 포함한다.
계측데이터베이스부(110)는 하천 소정의 구간에 대한 단면 계측데이터 및 하폭 계측데이터가 입력되는 구성이다. 여기서 계측데이터는 전술한 무인기를 통해 획득될 수 있으며, 직접 계측에 의해서도 획득될 수 있다.
수위결정모듈(120)에서는 가정된 제1유량데이터 및 단면 계측데이터를 전술한 식에 대입함으로써, 하천 소정의 구간에 대한 제1수위데이터가 결정된다.
하폭연산모듈(130)에서는 단면 계측데이터와 수위결정모듈(120)에서 도출된 제1수위데이터를 이용하여 제1하폭데이터가 결정된다.
반복연산모듈(140)에서는 제2유량데이터를 전술한 식에 대입하여 하천 소정의 구간에 대한 제2수위데이터를 결정한다. 반복연산모듈(140)에서는 이 과정이 반복되어 제N하폭데이터 및 제N유량데이터가 매칭된다. 이들은 메타데이터를 이용하여 매칭된 상태로 메모리장치에 저장될 수 있다.
보다 구체적으로, 반복연산모듈(140)에서는, 제N하폭데이터가 도출될 때, 이를 하폭 계측데이터와 비교하는 과정을 수행한다. 만약 제N하폭데이터가 하폭 계측데이터와 동일한 경우에는 반복 수행을 중단하고, 제N하폭데이터와 매칭된 제N유량데이터가 최종유량값으로 결정된다. 다만, 본 발명에서의 제1유량데이터는 가정된 임의의 값인 바, 제1유량데이터로 선택된 값을 기준으로 결정된 제1하폭데이터가 바로 하폭 계측데이터와 동일할 확률은 그리 높지 않다.
이에 따라, 반복연산모듈(140)에서는 제2유량데이터를 무작위로 선택하는 것이 아니라, 연산속도를 증가시키기 위해, 다음과 같은 단계를 거친다.
제1하폭데이터가 하폭 계측데이터보다 더 큰 경우, 제2유량데이터는 제1유량데이터보다 더 큰 값을 사용하며, 제1하폭데이터가 하폭 계측데이터보다 더 작은 경우, 제2유량데이터는 상기 제1유량데이터보다 더 작은 값을 사용한다. 이를 식으로 표현하면 아래의 식 5 내지 7과 같다. 여기서 유량을 결정하기 위한 목적함수(0비ective function)는 식 5와 같이 설정되며, 제약조건은 식 6 및 7과 같다. 일반적으로 제약조건의 Qmin은 0, Qmax는 하천 단면에서 흐를 수 있는 최대 유량인 Bankfull discharge로 설정하는 것이 바람직하다. 즉, 제2유량데이터는 기설정된 범위 내의 값으로 결정되되, 기설정된 범위의 최대값은 하천 소정의 구간 단면에서의 최대 유량으로 설정하는 것이 바람직하다. 최소값 역시 0이 아닌, 특정한 조건에 의해 특정 값으로 결정될 수 있다.
Figure 112019040518338-pat00006
<식 5>
Figure 112019040518338-pat00007
<식 6>
Figure 112019040518338-pat00008
<식 7>
반복연산모듈(140)에서는 제1하폭데이터 및 하폭 계측데이터의 차가 연산되며, 연산된 차에 의존하여 반복 수행시 수위결정모듈(120)에 다시 입력될 제2유량데이터를 결정한다. 여기서 제1하폭데이터 및 하폭 계측데이터의 차가 클수록, 제1유량데이터로부터 차가 더 큰 제2유량데이터로 결정한다. 이 역시 효율적인 연산을 하기 위함이다.
유량결정모듈(150)은 매칭된 제1 내지 제N하폭데이터 중, 하폭 계측데이터에 가장 가까운 값인 제L하폭데이터와 매칭된 제L유량데이터를 최종유량값으로 결정한다. 반복연산모듈(140)에서는 제L하폭데이터가 하폭 계측데이터와 동일한 값으로 연산될 때까지 반복 수행할 수도 있으며, 기설정된 횟수 또는 시간 동안만 반복하도록 설정할 수도 있다.
영상 기반 유량 산정 방법론을 적용하고 검증하기 위해 두 가지 실험을 수행한다. 첫번째 실험은, 정상등류 조건에서의 유량산정을 위해 하천에 흐르는 유량을 현장에서 계측함과 동시에 드론을 이용하여 하천을 촬영한다. 이 때， 여러 유량조건을 고려하기 위해 고수위， 중수위， 저수위로 나누어 실험을 수행한다. 영상촬영을 위한 장비는 DJI Phantom3 Standard 드론을 사용하였으며， 4K 해상도의 사진촬영과 2.7K 해상도의 영상 촬영 기능을 가지고 있으며， 최대 운용시간은 25분이다. 하천의 유량을 측정하기 위해 Sontek-SL(Side Looker)3000을 사용하였다 SL3000은 하천 법면에 설치하여 유량을 측정할 수 있는 장비로서， 도플러 원리를 사용하여 최우에 설치된 센서에서 측정된 유속과 상부 센서에서 수위를 관측한다. 이후 후처리를 통해 하천 단면을 이용하여 유량으로 환산할 수 있다.
두 번째 실험은 정상부등류 조건에서 유량산정을 위해 실험하천 하류단에 가동보를 올려 인위적으로 배수효과로 인한 부등류가 발생하도록 하였다. 첫 번째 실험과 마찬가지로 드론을 이용한 엉상촬영을 수행하는 동시에 유량계측을 수행하였다. 이 때 하천의 유량을 계측하기 위해 ADCP(Acoustic doppler current profiler) 장비인 Sontek RiverSurveyor M9를 사용한다. 본 장비는 하천수면에 수직으로 설치하여 유량을 측정할 수 있는 장비로서， 유속뿐만 아니라 하천의 지형도 측정할 수 있는 장비이다.
도 7은 실험 하천의 세부적인 구간을 개략적으로 나타내는 모식도이다.
도 7을 참조하여 설명하면, 실험을 수행한 지역은 한국건설기술연구원 하천실험센터이다 하천실험센터는 약 23.3만 m2의 면적과 최대 8m3/s의 유량을 공급할 수 있는 펌프시설을 확보하고 있으며， 길이 약 500 내지 600m, 바닥폭 3m, 수면폭 11m, 높이 2m의 실험수로 3개가 설치되어 있다. 각 실험수로는 수로의 형상， 연장， 경사 등을 다르게 설계하여 목적에 맞는 실험을 수행할 수 있도록 설치되어 있다. 실험을 수행한 급경사 수로는 총연장 590.0m, 상하류 표고차는 4.5m인 수로이며， 실험 구간은 흐름안정구간， 호안공 시험구간， 조도계수 시험구간으로 구성되어 있다. 유입수로에서부터 실험수로에 유입되는 최상류측에 흐름을 안정시키기 위해 40m의 유입부와 30m의 흐름안정구간이 설치되어 있으며， 하류 방향으로 204m의 호안공 시험구간， 호안공 시험구간과 조도계수 시험구간 사이에 50m의 흐름안정구간이 있으며， 하류부에 150m의 조도계수 실험구간이 설치되어 있다 실험을 수행한 조도계수 실험구간은 하상에 식생 및 콘크리트 블록 등 다앙한 재료를 설치한 후 다양한 흐름 조건에서 조도계수 및 흐름저항을 시험하기 위한 구간이다. 횡단면은 호안공 시험구간과 동일하며， 하상경사는 1/1,000이다.
도 8은 단면 측량 실험을 2차에 걸쳐 수행한 결과를 나타낸 그래프이다. 도 9의 (a) 및 (b)는 하천의 특정 구간의 실제 이미지로써, 시기를 달리하여 촬영한 이미지이다.
도 8 및 9를 참조하여 설명하면, 실험 및 유량분석을 위한 수리학적 특성에 대해 현장조사를 실시하였다. 현장조사를 통해 단면측량성과， 하상경사 산정， 조도계수 산정을 수행하였다. 단면측량은 수준측량기기를 이용하여 측량하였으며， 1차 및 2차 실험의 시기가 달라 하상변화가 발생할 수 있기 때문에 각 실험수행에 앞서 하천을 비워놓은 상태에서 측량하였다.
또한, 조도계수는 하천을 충분히 포화시킨 상태에서 정상등류를 유지시키고 하천유량을 계측한 뒤 Manning공식을 활용하여 산정하였다 1자 실험에서 신정된 조도계수는 0.0303이다. 2차 실험에서는 부등류 조건에 대해 실험을 수행하기 때문에 Manning 공식을 사용할 수 없으므로, Chow(1959)의 조도계수 조정표와 식생발달을 고려하여 0.0353으로 가정한다.
이하에서는 도 11 내지 13을 참조하여, 실험 결과에 대해 설명한다.
도 11은 도 8의 1차 실험시, 등류 및 부등류 조건에서의 구체적인 결과값을 나타내는 테이블이며, 도 12는 도 8의 2차 실험시, 등류 및 부등류 조건에서의 구체적인 결과값을 나타내는 테이블이다.
1차 실험은 2016년 4월 22일에 수행되었으며， 급경사수로의 균일 단면 하에서 초기 유량을 안정시킨 하천유량계측을 수행하는 동시에 드론 촬영을 수행하였다. 실험은 2016년 4월 22일 17:00부터 18:15까지 75분간 수행하였다. 영상촬영의 결과는 도 10에 도시된 바와 같으며, 측량 성과를 이용하여 하폭을 추출하였다.
촬영시기를 중심으로 5분간 관측된 유량을 이용해 오차분석을 수행하였다. 방법1은 평균적으로 14.3%의 APE(Absolute Percentage Error)를 나타내었고， 방법2는 14.7%의 APE를 나타내었다. 두 방법은 유사한 결과를 보이고 있으며 이는 흐름의 방해가 없는 이상적인 등류조건에서 나타날 수 있는 결과로 판단된다.
2차 실험은 2016년 7월 21일에 수행하였으며I 유량조건을 고정한 상태에서 급경사 수로 하단에 있는 가동보 실험장치를 이용하여 배수효과가 나타나도록 흐름조건을 조정하였다. 흐름이 안정된 상태에서 4회 반복측정된 유량을 이용해 오차분석을 수행하였다. 방법1은 평균적으로 62.6%의 APE를 나타내었고， 방법2는 15.8%의 APE를 나타내었다. 배수효과로 인해 부등류가 발생하는 조건에서는 방법2의 모의능력이 더 나은 결과를 나타내었다. 등류해석을 사용한 방법1은 보에 의한 유속 저하 및 수위상승효과를 고려하지 못하고 보에 의한 차단효과로 인해 상승된 수위가 유속으로 변환되어 과다산정 되었음을 확인할 수 있다. 반면에， 부등류 해석을 활용한 방법2는 보에 의한 흐름차단효과로 인한 유속저하를 고려하여 계산하였기에 방법1에 비해 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 원격탐사 영상을 이용한 수리학적 하천유량 추정 방법을 수립하기 위해 위성영상 대신 시공간 해상도의 제약이 적은 드론을 실험하천에 적용하였다. 원격탐사영상에서 획득한 하폭을 이용하여 등류 및 부등류 해석방법올 적용한 결과， 등류 해석방법으로 적용한 Manning공식은 흐름의 상태가 정상류이고 하천단면의 변화가 거의 없는 등류상태에서 사용 가능하지만, 실제 하천과 같이 단면이 변화하고 수리구조물로 인해 흐름의 변화가 발생하여 배수효과가 발생하는 상황에서는 적용하기 어렵다. 이에 반해 정상부등류 해석방법은 균일하지 않은 연속단면에서의 유속변화와 수위변화를 모의할 수 있고 수리구조물의 흐름차단효과를 모의한 하천유량 추정이 가능하였다， 위성영상과 같은 원격탐사영상을 이용하여 수리학적 하천유량을 산정한 유사한 연구들에서는 등류 가정의 Manning 공식을 활용하거나, 수면경사를 활용한 Manning공식을 사용하였다. 실제 하천에서의 단면정보， 수리구조물 현황 등을 알 수 있다면, 등류 해석에 비해 부등류 해석을 활용한 원격 하천유량추정 기법이 더 나은 결과를 도출할 수 있다.
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
110: 계측 데이터베이스부
120: 수위결정모듈
130: 하폭연산모듈
140: 반복연산모듈
150: 유량결정모듈

Claims (9)

  1. 하천의 유량연산방법으로서,
    (a) 계측 데이터베이스부(110)에, 하천 소정의 구간에 대한 단면 계측데이터 및 하폭 계측데이터가 입력되는 단계(S100);
    (b) 수위결정모듈(120)에서, 가정된 제1유량데이터 및 상기 단면 계측데이터가 기설정된 수식에 대입되어 상기 하천 소정의 구간에 대한 제1수위데이터가 결정되는 단계(S120);
    (c) 하폭연산모듈(130)에서, 상기 단면 계측데이터 및 상기 제1수위데이터에 의해, 제1하폭데이터가 결정되는 단계(S130);
    (d) 반복연산모듈(140)에서, 제2유량데이터를 상기 기설정된 수식에 대입하여 상기 (b) 및 (c) 단계를 반복하는 단계로서, 제N하폭데이터 및 제N유량데이터가 매칭되는 단계(S140);
    (e) 유량결정모듈(150)에서, 상기 (d) 단계에서 매칭된 제1 내지 제N하폭데이터 중, 상기 하폭 계측데이터에 가장 가까운 값인 제L하폭데이터와 매칭된 제L유량데이터를, 상기 하천 소정의 구간에 대한 최종유량값으로 결정하는 단계(S150); 를 포함하는,
    하천 유량연산방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    (d1) 상기 제1하폭데이터 및 상기 하폭 계측데이터를 비교하는 단계(S141); 및
    (d2) 상기 (d1) 단계를 통해, 상기 제2유량데이터를 결정하는 단계로서, 상기 제1하폭데이터가 상기 하폭 계측데이터보다 더 큰 경우, 상기 제2유량데이터는 상기 제1유량데이터보다 더 큰 값을 사용하며, 상기 제1하폭데이터가 상기 하폭 계측데이터보다 더 작은 경우, 상기 제2유량데이터는 상기 제1유량데이터보다 더 작은 값을 사용하는 단계(S142); 를 더 포함하는,
    하천 유량연산방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 (d1) 단계에서는, 상기 제1하폭데이터 및 상기 하폭 계측데이터의 차가 연산되며,
    상기 (d2) 단계에서는, 상기 (d1) 단계에서 연산된 차에 의존하여 상기 제2유량데이터를 결정하며,
    상기 제1하폭데이터 및 상기 하폭 계측데이터의 차가 클수록, 상기 제1유량데이터로부터 차가 큰 제2유량데이터로 결정하는,
    하천 유량연산방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계에서,
    상기 반복연산모듈(140)은, 상기 (b) 및 (c) 단계를 반복 수행하되, 상기 제N하폭데이터가 상기 하폭 계측데이터와 동일한 값이 될 때까지 반복 수행하는,
    하천 유량연산방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계의 기설정된 수식은, 표준축차법에 의해 상기 제1수위데이터가 결정되는,
    하천 유량연산방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 (b) 단계의 기설정된 수식에서,
    상기 하천 소정의 구간의 단면 계측데이터는, 상기 하천 소정의 구간의 단면적 및 마찰경사를 포함하는,
    하천 유량연산방법.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 (d2) 단계의 제2유량데이터는,
    기설정된 범위 내의 값으로 결정되되, 상기 기설정된 범위의 최대값은 상기 하천 소정의 구간 단면에서의 최대 유량인,
    하천 유량연산방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계의 단면 계측데이터 및 하폭 계측데이터는,
    무인비행체를 이용하여 계측되는,
    하천 유량연산방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 하천은 부등류를 가정하여 해석되는,
    하천 유량연산방법.
KR1020190046107A 2018-12-26 2019-04-19 원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법 KR102113791B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180169206 2018-12-26
KR20180169206 2018-12-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102113791B1 true KR102113791B1 (ko) 2020-05-21

Family

ID=70910379

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190046107A KR102113791B1 (ko) 2018-12-26 2019-04-19 원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102113791B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220065435A (ko) 2020-11-13 2022-05-20 단국대학교 산학협력단 옵티컬 플로우를 활용한 초분광영상의 영상정합 방법
KR102411499B1 (ko) 2021-10-18 2022-06-22 대한민국 드론 및 소하천 자동유량계측기술을 활용한 소하천 유량 계측 장치, 시스템 및 방법
CN114812514A (zh) * 2022-04-15 2022-07-29 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) 一种涌潮潮头线形态及潮头推进速度现场测量方法
KR20230025260A (ko) 2021-08-13 2023-02-21 재단법인 한국수자원조사기술원 드론을 이용한 ｔｍ 좌표 기반의 유량 측정 장치 및 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101029282B1 (ko) * 2010-03-30 2011-04-18 한국건설기술연구원 하천 횡단면에서 횡방향 흐름저항 요인의 변화를 고려한 하천유량 측정 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101029282B1 (ko) * 2010-03-30 2011-04-18 한국건설기술연구원 하천 횡단면에서 횡방향 흐름저항 요인의 변화를 고려한 하천유량 측정 방법

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220065435A (ko) 2020-11-13 2022-05-20 단국대학교 산학협력단 옵티컬 플로우를 활용한 초분광영상의 영상정합 방법
KR20230025260A (ko) 2021-08-13 2023-02-21 재단법인 한국수자원조사기술원 드론을 이용한 ｔｍ 좌표 기반의 유량 측정 장치 및 방법
KR102411499B1 (ko) 2021-10-18 2022-06-22 대한민국 드론 및 소하천 자동유량계측기술을 활용한 소하천 유량 계측 장치, 시스템 및 방법
CN114812514A (zh) * 2022-04-15 2022-07-29 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) 一种涌潮潮头线形态及潮头推进速度现场测量方法
CN114812514B (zh) * 2022-04-15 2023-06-16 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) 一种涌潮潮头线形态及潮头推进速度现场测量方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102113791B1 (ko) 원격탐사 영상과 부등류분석을 기반으로 하는 하천의 유량연산방법
Tauro et al. Assessment of drone‐based surface flow observations
Yang et al. The onset of sediment transport in vegetated channels predicted by turbulent kinetic energy
Horton et al. Flow-R, a model for susceptibility mapping of debris flows and other gravitational hazards at a regional scale
Greeley et al. Active dust devils in Gusev crater, Mars: observations from the Mars exploration rover spirit
Bird et al. Photogrammetric monitoring of small streams under a riparian forest canopy
Perks KLT-IV v1. 0: Image velocimetry software for use with fixed and mobile platforms
Dong et al. Threshold velocity for wind erosion: the effects of porous fences
KR102523451B1 (ko) 드론 영상 기반의 하천 유속 측정을 위한 장치 및 방법
Kuhnle et al. Sand transport over an immobile gravel substrate
Bolognesi et al. Measurement of surface velocity in open channels using a lightweight remotely piloted aircraft system
Kasvi et al. Sub-bend scale flow–sediment interaction of meander bends—A combined approach of field observations, close-range remote sensing and computational modelling
Thumser et al. RAPTOR‐UAV: Real‐time particle tracking in rivers using an unmanned aerial vehicle
Navarro et al. Assessment of highly active dune mobility in the medium, short and very short term
KR20200078013A (ko) 이종 고도 항공영상을 이용한 3차원 지형정보 정합 방법 및 장치
Lewis et al. Integrated UAS and LiDAR reveals the importance of land cover and flood magnitude on the formation of incipient chute holes and chute cutoff development
Sun et al. Imaging-based nearshore bathymetry measurement using an unmanned aircraft system
Liu Drone-based photogrammetry for riverbed characteristics extraction and flood discharge modeling in Taiwan’s mountainous rivers
Luo et al. Influence of the gap ratio on variations in the surface shear stress and on sand accumulation in the lee of two side-by-side obstacles
Gesch et al. Quantifying uncertainty of measuring gully morphological evolution with close‐range digital photogrammetry
KR102036433B1 (ko) 열화상 카메라가 탑재된 무인항공기를 이용한 저수지 제체 누수 위험 모니터링 시스템 및 방법
Pelletier et al. Multiscale bed form interactions and their implications for the abruptness and stability of the downwind dune field margin at White Sands, New Mexico, USA
Islam et al. Promises and uncertainties in remotely sensed riverine hydro‐environmental attributes: Field testing of novel approaches to unmanned aerial vehicle‐borne lidar and imaging velocimetry
Xiao et al. A new approach to study terrestrial yardang geomorphology based on high‐resolution data acquired by unmanned aerial vehicles (UAVs): A showcase of whaleback yardangs in Qaidam Basin, NW China
Hamshaw et al. Quantifying streambank erosion using unmanned aerial systems at site-specific and river network scales

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant