KR20210080898A - 수위 응답 계측 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
수위 응답 계측 방법 및 장치가 개시된다. 수위 응답 계측 방법은 플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득하는 단계, 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열하는 단계, 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행하는 단계, 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 참조 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계, 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 변형된 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계 및 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 계산한 변위에 기초하여 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
아래 실시예들은 관형 수위계의 수위 응답을 계측하는 기술에 관한 것이다.
액체 저장 탱크에 지진과 같은 동하중에 의한 손상은 탱크의 형상, 사용되는 재료, 보관하는 유체의 종류에 따라 다양하다. 이러한 손상은 지진력에 의한 하중의 크기와 액체 저장 탱크의 동특성에 의해 결정되게 되므로 액체 저장 탱크의 안전성을 평가하기 위하여 동특성을 확인하는 것이 중요하다. 액체 저장 탱크의 동특성을 확인하기 위하여 많은 연구들이 수행되었으며 액체 저장 탱크의 동특성은 수조의 형상과 재질, 내부 유체의 종류, 수위 및 가진력 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 액체 저장 탱크에 지진과 같은 동하중이 작용하게 되면 구조물 내부의 액체와 저장 구조물의 상호작용으로 인하여 구조물에 작용하는 유체동압력과 구조물의 동적 거동이 크게 증폭될 수 있다. 이는 액체 저장 탱크의 내부 유체의 슬로싱(sloshing)에 따른 동하중의 영향으로 구조적인 안전성에 심각한 피해가 발생할 수 있다. 따라서 유체의 슬로싱의 거동을 고려하여 액체 저장 탱크의 응답을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 따라서 유체의 동적 거동을 보다 정확히 반영하기 위해서는 진동대를 이용한 실험을 통해 검증할 필요가 있다.
유체의 슬로싱 거동을 분석하기 위해서는 수위 응답을 측정하는 것이 기본적인 사항이다. 일반적으로 수위를 측정하기 위한 센서들은 수압, 동하중 및 기타 요인에 의한 오작동 등의 단점이 있으며, 유체 표면의 다양한 외부요인에 따라 측정 오류가 발생할 수 있다. 따라서 액체 저장 탱크의 수위를 간편하고 경제적으로 측정하기 위한 방법이 필요하다.
일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법은 플로트(float)가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득하는 단계; 상기 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열하는 단계; 상기 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행하는 단계; 상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 상기 참조 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계; 상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 상기 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 변형된 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 상기 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계; 및 상기 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이미지 전처리를 수행하는 단계는, RGB 정보를 가지는 상기 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환하는 단계; 및 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 영상 향상 함수를 적용하는 단계는, 상기 영상 향상 함수를 통해 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 중간 값 필터를 적용하는 단계; 및 상기 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계는, 상기 참조 윈도우와 상기 변형된 윈도우 간의 정규 상호 상관을 계산하여 상기 변형된 윈도우의 기준 점을 지정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 참조 윈도우의 기준 점은, 상기 참조 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점이고, 상기 변형된 윈도우의 기준 점은, 상기 변형된 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점일 수 있다.
상기 수위 응답을 추정하는 단계는, 상기 참조 윈도우 및 상기 변형된 윈도우 각각에 포함된 플로트에 대한 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추정된 수위 응답은, 픽셀 단위를 가지고, 구조물의 크기를 나타내는 픽셀에 기초하여 상기 추정된 수위 응답에 대한 실제 수위 응답으로 환산될 수 있다.
일 실시예에 따른 수위 응답 계측 장치는 플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득하는 이미지 데이터 획득부; 상기 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열하고, 상기 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행하는 이미지 전처리부; 상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 상기 참조 윈도우 내 기준 점을 지정하는 참조 윈도우 선택부; 상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 상기 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 상기 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 변형된 윈도우 선택부; 및 상기 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 수위 응답 추정부를 포함할 수 있다.
상기 이미지 전처리부는, RGB 정보를 가지는 상기 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환하고, 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용할 수 있다.
상기 이미지 전처리부는, 상기 영상 향상 함수를 통해 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 중간 값 필터를 적용하고, 상기 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 적용할 수 있다.
상기 변형된 윈도우 선택부는, 상기 참조 윈도우와 상기 변형된 윈도우 간의 정규 상호 상관을 계산하여 상기 변형된 윈도우의 기준 점을 지정할 수 있다.
상기 참조 윈도우의 기준 점은, 상기 참조 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점이고, 상기 변형된 윈도우의 기준 점은, 상기 변형된 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점일 수 있다.
상기 수위 응답 추정부는, 상기 참조 윈도우 및 상기 변형된 윈도우 각각에 포함된 플로트에 대한 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정할 수 있다.
상기 추정된 수위 응답은, 픽셀 단위를 가지고, 구조물의 크기를 나타내는 픽셀에 기초하여 상기 추정된 수위 응답에 대한 실제 수위 응답으로 환산될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 관형 수위계의 수위 응답을 기존 기술보다 정확하게 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 비접촉식인 영상을 이용하여 경제적인 방법으로 수위 응답을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 성능이 우수한 카메라의 보급으로 활용도가 높은 수위 응답 측정 방법을 개시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기존의 수위계에 비해 설치가 간단하고 경제적이다.
일 실시예에 따르면 직접적으로 플로트의 수위를 촬영한 이미지를 활용하기 때문에 쉽게 판독할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 플로트의 특성 및 사용 용도에 따라 유리, 프로필렌 등의 다양한 재질로 관을 구성할 수 있어 다양한 플로트에 적용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 구조물의 크기를 나타내는 픽셀에 기초하여 수위 응답 측정 값을 실제 값으로 환산할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 시스템의 전체적인 개요를 도시하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법에 의한 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 관형 수위계의 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 이미지 상관법에 기초한 변위를 측정하는 방법을 나타내는 그래프이다.
도 6 내지 도 9는 일 실시예에 따른 액체 저장 탱크의 동특성을 확인하는 것에 대한 그래프들이다.
도 10은 일 실시예에 따른 이미지 데이터에 대한 영상 향상 함수를 적용하는 과정을 도시하는 도면이다.
도 11 내지 도 16은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법의 실험 결과를 나타내는 그래프들이다.
도 17은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법에 의한 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 관형 수위계의 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 이미지 상관법에 기초한 변위를 측정하는 방법을 나타내는 그래프이다.
도 6 내지 도 9는 일 실시예에 따른 액체 저장 탱크의 동특성을 확인하는 것에 대한 그래프들이다.
도 10은 일 실시예에 따른 이미지 데이터에 대한 영상 향상 함수를 적용하는 과정을 도시하는 도면이다.
도 11 내지 도 16은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법의 실험 결과를 나타내는 그래프들이다.
도 17은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
수위 응답 계측 시스템은 액체 저장 탱크의 외부에 설치된 관형 수위계 내부에 설치된 플로트(float)의 움직임의 변화를 통해 수위 응답을 계측할 수 있다. 수위 응답 계측 시스템은 플로트의 움직임을 포함하는 영상 데이터를 이미지 데이터로 변환하고, 이미지 데이터에 대하여 이미지 전처리를 수행할 수 있다. 수위 응답 계측 시스템은 이미지 데이터에 대한 이미지 전처리를 통해 플로트와 배경이 명확하게 구분되는 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 수위 응답 계측 시스템은 이미지 전처리 과정에서 이미지 데이터에 대하여 영상 향상 방법 및 이미지 상관법을 적용할 수 있다. 수위 응답 계측 시스템은 변위 측정의 기준 이미지가 되는 참조 윈도우에서 수위 응답을 측정하고 싶은 기준점을 지정하고, 참조 윈도우가 변형된 윈도우에 최적으로 매칭 되는 곳의 정보를 제공하기 위해 정규 상호 상관을 계산할 수 있다. 또한, 단위 픽셀 이하에는 2차 형상 함수를 사용하여 픽셀의 위치를 재정렬하여 기하학적인 왜곡을 보정하여 픽셀 기반의 응답을 측정할 수 있다. 본 명세서에서 설명된 알고리즘은 픽셀 기반의 좌표를 따라서 측정하게 되며, 모든 측정 값들은 픽셀단위를 가질 수 있다. 구조물의 크기를 나타내는 픽셀을 이용하여 단위 픽셀에 대한 해상도로 계산할 수 있으며, 이를 이용하여 실제 거리로 환산할 수 있다. 본 명세서에서 설명하는 알고리즘은 자동화된 프로그램으로 코딩될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 시스템의 전체적인 개요를 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면 카메라(120)는 저장 탱크에 설치된 관형 수위계(110)의 플로트를 영상 형태로 촬영할 수 있다. 카메라(120)는 플로트의 움직임을 포함하는 영상을 수위 응답 계측 장치(130)로 전송할 수 있다. 수위 응답 계측 장치(130)는 수신한 영상을 이미지로 변화하고 이미지를 시간에 따라 배열할 수 있다. 수위 응답 계측 장치(130)는 시간에 따라 배열된 이미지에 대하여 이미지 전처리를 수행하여 이미지에서 플로트가 배경과 명확하게 구분될 수 있도록 할 수 있다.
수위 응답 계측 장치(130)는 이미지에서 플로트가 포함된 영역을 윈도우로 지정할 수 있고, 또한 플로트가 포함된 더 작은 영역을 기준 점으로 지정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치(130)는 플로트의 움직임의 기준이 되는 윈도우를 참조 윈도우로 지정할 수 있고, 참조 윈도우로부터 플로트의 변위를 측정하기 위한 변형된 윈도우와 변형된 윈도우의 기준 점을 지정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치(130)는 참조 윈도우의 기준 점 및 변형된 윈도우의 기준 점에 기초하여 플로트의 변위를 계산할 수 있다. 수위 응답 계측 장치(130)는 계산한 변위에 기초하여 수위 응답을 추정할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 단계(210)에서 수위 응답 계측 장치는 플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 수위 응답 계측 장치는 카메라를 통해 플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 카메라는 관형 수위계 내부의 플로트의 움직임이 포함된 영상을 촬영하여 촬영된 영상 데이터를 수위 응답 계측 장치에 전달할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 영상 데이터를 이미지 데이터로 변환하여 플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
단계(220)에서 수위 응답 계측 장치는 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열할 수 있고, 단계(230)에서 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 일 실시예에서, RGB(red green blue) 정보를 가지는 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용할 수 있다. 영상 향상 함수는 이미지에 대해 공간 영역에서의 영상 향상 방법을 적용시킬 수 있는 함수로, 원본 이미지를 특별한 응용 목적에 맞게 변환할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용하여 비슷한 그레이 레벨을 가지는 구조물과 배경을 구분할 수 있고, 이를 통해 수위 응답을 추정하기 위한 이미지 전처리를 수행할 수 있다.
수위 응답 계측 장치는 영상 향상 함수를 통해 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 중간 값 필터를 적용할 수 있다.
평균 값 필터를 통해 수위 응답 계측 장치는 이미지 데이터에 포함된 구조물의 비선형적인 거동으로 발생된 랜덤 노이즈를 감소시키고 픽셀들의 끊어진 에지들을 연결하여 불연속 점들을 개선할 수 있다.
수위 응답 계측 장치는 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 적용할 수 있다. 이미지의 히스토그램은 밝거나 어두운 픽셀의 분포를 나타내는데, 수위 응답 계측 장치는 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 수행하여 구조물과 배경을 구분할 수 있다.
수위 응답 계측 장치는 이미지 전처리가 수행된 이미지에 대하여 이미지 상관법을 적용할 수 있다. 단계(240)에서 수위 응답 계측 장치는 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 참조 윈도우 내 기준 점을 지정할 수 있다. 참조 윈도우의 기준 점은 참조 윈도우에서 플로트에 대응하는 지점일 수 있다. 윈도우는 기존의 이미지 상관법에서 단 한 개의 픽셀만을 기준으로 이미지 간의 상관 관계를 분석하여 변형을 측정할 수 없는 한계를 보완하기 위한 정사각형의 영역((2M+1)Х(2M+1), M은 변위를 측정하고자 하는 격자 점의 크기를 나타낼 수 있음)을 의미할 수 있다. 참조 윈도우는 변형이 나타나기 전의 이미지에서 분리된 윈도우일 수 있다. 참조 윈도우의 중심인 기준 점은 외력에 의한 구조물의 변형에 대한 측정 지점이 될 수 있다.
단계(250)에서 수위 응답 계측 장치는 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 변형된 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정할 수 있다. 변형된 윈도우는 참조 윈도우와의 상관관계를 비교하기 위하여 외력에 의한 구조물의 변형 후 이미지에서 분리된 이미지일 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우와 변형된 윈도우 간의 정규 상호 상관을 계산하여 변형된 윈도우의 기준 점을 지정할 수 있다. 여기서, 변형된 윈도우의 기준 점은 변형된 윈도우에서 플로트에 대응하는 지점일 수 있다.
단계(260)에서 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 계산한 변위에 기초하여 관형 수위계의 수위 응답을 추정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우 및 변형된 윈도우 각각에 포함된 플로트에 대한 변위를 계산하고, 계산한 변위에 기초하여 관형 수위계의 수위 응답을 추정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우의 기준 점과 상관 관계가 가장 높은 변형된 윈도우의 기준 점을 비교하여 변위를 계산하고, 이를 통해 플로트의 변형을 측정할 수 있다. 추정된 수위 응답은 픽셀 단위를 가지고, 구조물의 크기를 나타내는 픽셀에 기초하여 추정된 수위 응답에 대한 실제 수위 응답으로 환산될 수 있다. 이를 통해 수위 응답 계측 장치는 플로트가 실제로 변형된 수치를 측정하고 이에 기초하여 실제 수위 응답을 추정할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법에 의한 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면 단계(310)에서 수위 응답 계측 장치는 관형 수위계의 플로트가 촬영된 영상 데이터를 이미지 데이터로 변환할 수 있다.
단계(320)에서 수위 응답 계측 장치는 관형 수위계의 플로트가 촬영된 이미지 데이터에 대하여 영상 향상 방법을 적용할 수 있다. 단계(322)에서 수위 응답 계측 장치는 RGB 정보를 가지는 원본 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환할 수 있다. 단계(324)에서 수위 응답 계측 장치는 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 대하여 중간 값 필터를 적용할 수 있다. 중간 값 필터를 적용하는 것에 대한 식은 다음과 같이 표현될 수 있다.
평균 값 필터에서 평균 값은 필터 마스크에 의해 정의된 이웃 점들의 명암도의 평균 값이며, 평균 값 필터는 영상 내의 모든 픽셀의 값을 교체하여 명암도에서 전이를 감소시킬 수 있다. 여기서, 마스크는 평균 값 필터를 적용하기 위한 영역을 나타낼 수 있다. 평균 값 필터를 통해 수위 응답 계측 장치는 이미지에 대하여 노이즈를 감소시킬 수 있다.
수학식 1는 마스크에 의해 정의된 m×n 이웃점 내에 있는 픽셀들의 명암도의 평균 값을 나타낼 수 있다. 수학식 1에서 필터의 모든 계수는 1/mn 대신에 모두 1이 될 수 있다. 필터의 적용하는 과정에서 마지막에 전체 영상은 
로 나누며, 
마스크는 
과 동일한 정규화 상수를 가질 수 있다.
단계(326)에서 수위 응답 계측 장치는 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 대하여 히스토그램 변환을 수행할 수 있다. 이미지의 히스토그램은 밝거나 어두운 픽셀의 분포를 나타낸다. 낮은 명암도를 가지는 어두운 이미지와 높은 명암도를 가지는 밝은 이미지의 히스토그램은 어느 한쪽으로 치우쳐 있거나 특정한 위치에 픽셀의 분포가 밀집되어 있다는 특징을 가질 수 있다. 픽셀의 분포가 밀집되어 있는 이미지는 픽셀의 명암도가 비슷한 값을 가지고 있기 때문에 구조물과 배경의 구분이 어려울 수 있다. 따라서 수위 응답 계측 장치는 이미지 데이터에 대하여 히스토그램 변환을 수행하여 구조물과 배경을 구분할 수 있다. 히스토그램 변환 식은 다음과 같이 표현될 수 있다.
수학식 2는 히스토그램 스트레칭과 감마 보정을 적용하기 위한 식일 수 있다. 수학식 2에 의하면 수위 응답 계측 장치는 x 구간의 [a ,b]에 대하여 y 구간의 [c, d]로 매핑 시킬 수 있다. [a, b]는 원 이미지의 명암도의 최소 및 최댓값을 나타내며, [c, d]는 변환된 이미지의 명암도의 최소 및 최댓값을 나타낼 수 있다. γ가 1인 경우 선형 변환을 하고, γ< 1인 경우 매핑 되는 값이 커져서 출력이 밝아지며, γ> 1인 경우에는 매핑 되는 값이 작아져서 출력이 어두워질 수 있다.
단계(330)에서 수위 응답 계측 장치는 수위 응답을 계측하는 것에 최적화되도록 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 참조 윈도우에서 기준 점(332)을 지정할 수 있다.
단계(340)에서 수위 응답 계측 장치는 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 변형된 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우(342 및 343)와 변형된 윈도우 내 기준 점(345 및 346)을 지정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우(341)에 대응하는 참조 윈도우의 기준 점(344)에 기초하여 참조 윈도우의 기준 점(344)과 변형된 윈도우의 기준 점(345 및 346) 간의 변위를 계산할 수 있다. 단계(350)에서 수위 응답 계측 장치는 계산된 변위에 기초하여 관형 수위계의 수위 응답을 추정할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 관형 수위계의 일례를 도시하는 도면이다.
도 4를 참조하면 관형 수위계(420)가 수위 응답을 측정하기 위한 물 또는 액체는 액체 저장 탱크에 저장되어 있을 수 있다. 일 실시예에서 저장 탱크는 3mХ2mХ3m(길이Х폭Х높이)의 크기를 가질 수 있다. 저장 탱크에는 가속도 센서, LVDT(Linear Variable Differential Transformer) 변위 계측 센서, 수압계, 로드셀이 설치되어 있을 수 있다
관형 수위계(420)는 고정식 액체 저장 탱크의 외부에 설치되고, 수위 응답을 계측할 수 있다. 관형 수위계(420)는 직접적으로 수위를 보여주어 확인이 쉽다는 장점을 가질 수 있다. 관형 수위계(420)는 수위의 가시성을 높이기 위해 관의 측면에 인디게이터를 포함하거나 무색의 액체의 경우 관 내부에 플로트(410)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 설명하는 실시예에서 액체는 무색이기 때문에 관형 수위계(420)는 플로트(410)를 포함할 수 있다. 관형 수위계(420)는 유체의 압력은 밀도, 중력 가속도, 수위에 비례하여 압력의 세기가 모든 방향에 걸쳐 같은 크기로 전달되는 원리를 이용하여 수위 응답을 계측할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 이미지 상관법에 기초한 변위를 측정하는 방법을 나타내는 그래프이다.
도 5를 참조하면 참조번호(510)는 참조 윈도우의 그레이 레벨 값을 나타내고, 참조번호(520)는 변형된 윈도우의 그레이 레벨 값을 나타낼 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 이미지 상관법을 통해 수위 응답을 추정할 수 있다. 이미지 상관법은 측정하고자 하는 구조물의 외력에 의한 변화에 대해 변형 전과 변형 후의 이미지 사이의 상관 관계를 비교하여 기준 점들에 대한 변위 및 변형률을 찾는 광학적인 비접촉식 계측 방법이다. 이미지 상관법에 의하면 수위 응답 계측 장치는 이미지에서 픽셀이 가지고 있는 그레이 레벨을 이용하여 수위 응답을 추정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 이미지 상관법은 각 픽셀들의 그레이 레벨을 이용하여 숫자로 표현되는 하나의 배열로 재구성하고, 변형 전과 변형 후 이미지에 있는 픽셀 사이의 상관관계를 비교하여 변형을 측정할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우의 기준 점과 상관 관계가 가장 높은 변형된 윈도우의 기준 점을 비교하는 과정에서 변위를 계산할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 참조 윈도우와 변형된 윈도우 간의 상관 관계의 비교를 위하여 정규 상호 상관 방법을 적용할 수 있다. 정규 상호 상관 방법을 적용하는 것은 다음의 식으로 표현될 수 있다.
수학식 3에 의하면 수위 응답 계측 장치는 최댓값을 갖는 좌표를 외력에 의한 물체의 변위로 결정할 수 있다. 수학식 3 및 수학식 4에서 
, 
는 변형 전, 후 윈도우의 그레이 레벨 값을 나타낼 수 있다.
일반적인 고체 물체의 경우, 수학식 4를 적용할 경우 단위 픽셀에 대한 해상도의 영향이 클 수 있다. 따라서 단위 픽셀 이하를 계산하기 위해서는 각각의 지점에서 측정된 변위를 바탕으로 주변 지점에 대한 변형의 예측을 위하여 형상 함수를 이용할 수 있다. 형상함수는 변형이 아주 작은 고체에서 변형 전, 점 P 주위의 임의의 점 Q는 고체가 변형을 하여도 Q’는 P‘ 점의 주위에 있다고 가정할 수 있다.
일반적으로 이미지 상관법을 이용한 계측 방법의 경우, 0 ~ 2 차의 형상 함수가 사용되며, 구조물은 굽힘 및 비선형적인 거동을 고려하여 식 수학식 5의 2차 형상함수가 적용될 수 있다. 수학식 5에서 
는 x좌표의 형상 함수, 
는 y좌표의 형상 함수, u와 v는 이미지 상관법에 의하여 구한 각 지점의 변위, M은 변형 전 이미지에서 변위를 측정하고자 하는 격자점의 크기를 나타낼 수 있다. 
, 
, 
, 
는 1차 변위 그래디언트(gradient)를 
, 
, 
, 
, 
, 
는 2차 변위 그래디언트를 나타낼 수 있다.
도 6 내지 도 9는 일 실시예에 따른 액체 저장 탱크의 동특성을 확인하는 것에 대한 그래프들이다.
본 명세서에서 따른 수위 응답 계측 방법은 광대역 주파수(0.3 Hz ~ 50 Hz)의 성분을 가지는 랜덤파를 이용하여 액체저장탱크 및 탱크의 내부에 있는 유체의 동특성을 확인할 수 있다. 그림 6은 진동대에 입력된 가속도 응답을 나타내고, 도 7은 전달 함수를 나타내고, 도 8은 수압 응답을 나타내며 도 9는 수압 응답의 PSD(power spectral density) 함수를 나타낼 수 있다.
액체 저장 탱크의 1차 고유 진동수는 입력 신호에 대한 설치된 가속도 센서(A1 내지 A5)에서 계측된 응답의 전달함수를 이용하여 추정될 수 있다. 그림 7은 각 가속도 센서에서 획득된 전달함수를 나타내고, 액체 저장 탱크의 1차 고유진동수는 8.25Hz일 수 있다. 내부 유체의 고유 진동수는 수압계(WP1, WP2)의 응답 신호를 PSD 함수를 적용하여 획득된 주파수 응답을 이용하여 추정될 수 있다. 그림 6은 수압계에서 측정된 수압 응답과 응답에 대한 PSD 함수를 나타내고, 내부 유체의 1차 고유 진동수는 0.43Hz로 나타날 수 있다. ACI 350.3에 따르면, 사각형 액체 저장 탱크 내부의 대류 성분의 고유 주기는 대류 성분의 높이와 가해지는 가속도의 방향의 액체 저장 탱크 길이에 의해 결정될 수 있다. 여기서 결정되는 고유 주기는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
여기서 
는 대류 성분의 고유 주기, 
은 가진 방향의 탱크 길이, 
은 대류 성분의 높이, 
는 중력 가속도 
를 나타낼 수 있다. 수위 응답 계측 방법에서 적용된 가속도의 방향은 길이 방향이고, 수조의 내부 길이는 벽체 두께를 제외하였을 때 2.9m, 수위는 0.75m일 수 있다. 수학식 6을 이용하여 계산된 고유 주기는 2.369s(0.42Hz)이며, 수압계에서 측정된 고유진동수(0.43Hz)와 유사한 것으로 나타날 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 이미지 데이터에 대한 영상 향상 함수를 적용하는 과정을 도시하는 도면이다.
수위 응답 계측 장치는 디지털 캠코더를 이용하여 획득된 비디오 파일을 이미지(JPEG) 파일로 변환하였으며, 이 이미지 파일은 RGB의 구성을 가지는 원 이미지일 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 단계(1010)에서 원 이미지에서 플로트의 길이 방향의 2배가 되는 정사각형의 ROI(Region of Interest) 마스크를 추출할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 단계(1020)에서, 추출된 마스크를 빨강 평면 이미지, 초록 평면 이미지 및 파랑 평면 이미지 로 변환하며 모든 픽셀 값의 하위 2%와 상위 2%를 포화 처리된 히스토그램을 확인할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 단계(1030)에서 추출된 평면 이미지의 히스토그램이 가장 넓게 분포를 가진 평면 이미지를 선택할 수 있다. 도 10을 참조하면, 빨강 평면 이미지의 히스토그램이 가장 넓게 분포된 것으로 나타나, 수위 응답 계측 장치는 빨강 평면 이미지를 선택할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 단계(1040)에서 빨강 평면 이미지에 대하여 중간 값 필터를 적용할 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 빨강 평면의 이미지에서 시간에 따라 움직이는 관형 수위계에 설치된 플로트의 비선형 거동에 의해 발생하는 픽셀들의 불연속점의 개선 및 영상 해석에서 랜덤 노이즈의 감소를 위해 눈금의 표시가 없어질 때까지 중간 값 필터를 적용할 수 있다. 일 실시예에서 수위 응답 계측 장치는 빨강 평면 이미지에 대하여 21Х21 마스크를 가지는 중간 값 필터를 적용할 수 있다.
단계(1050)에서 수위 응답 계측 장치는 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 대하여 히스토그램 변환을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수학식 1에서 c, d의 계수 값은 히스토그램의 빨강 평면을 제외한 초록 및 파랑 평면 이미지의 더블 형태의 히스토그램의 최소값인 0.24와 최댓값인 0.76로 설정될 수 있다. 또한, γ는 빨강 평면 이미지에서 더블 형태의 그레이 레벨의 평균 값인 0.43으로 설정될 수 있다.
도 11 내지 도 16은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법의 실험 결과를 나타내는 그래프들이다.
일 실시예에 따른 수위 응답 계측 방법에 의한 알고리즘은 진동대 실험을 통해 검증될 수 있다. 이미지 데이터는 일반 상업용 디지털 캠코더를 이용하여 획득된 비디오 파일이 변환된 데이터일 수 있다. 비디오 파일은 1920×1080의 픽셀크기의 영상을 초당 60 프레임으로 저장되고, 주파수 해상도는 
는 0.0073Hz로 설정될 수 있다. 관형 수위계에 그려진 큰 눈금의 간격은 100mm일 수 있고, 이에 상응하는 픽셀은 266개이므로 한 픽셀의 해상도는 0.375mm/pixel일 수 있다. 진동대 실험에서 사용된 지진파는 El-Centro NS파(1940년, PGA = 0.354g)이며, 한국의 설계 지진 하중 크기를 고려하여 최대 가속도를 0.22g로 배율 조절하여 사용될 수 있다. 진동대 실험은 PDF(polyethylene double frame) 탱크인 저장 탱크에 대하여 수행될 수 있다. 저장 탱크는 3m×2m×3m(길이×폭×높이)일 수 있다. 저장 탱크 내부에 4ton이상의 물을 저수하여 0.75m의 수위상태(형상비 4.0)에서 진동대 실험이 수행되었다. 관형 수위계는 수위의 가시성을 높이기 위해 관의 측면에 인디게이터가 설치되거나 무색의 액체의 경우 관 내부에 플로트가 설치될 수 있다. 수위 응답 계측 장치는 알고리즘을 통해 관형 수위계의 내부에 설치된 플로트의 기준 점에 대한 응답의 시간 이력을 추출할 수 있다.
도 11 및 도 12에서 방향성이 없고 지진파 El-Centro가 50퍼센트인 경우에 각 영상 향상 방법이 적용되어 추정된 응답이 비교될 수 있다. 도 11은 시간 이력을 나타내고, 도 12는 5초 내지 25초의 구간을 나타낼 수 있다. 도 11 및 도 12에 의하면 그레이 레벨 이미지가 적용된(필터(filter) 1) 이미지 데이터와 그레이 레벨 이미지가 적용된 이미지 데이터에 중간 값 필터가 적용된(필터 2) 이미지 데이터는 관형 수위계의 플로트와 배경의 구분이 어려워 수위 응답을 추정하기 어려움을 확인할 수 있다. 또한, 그레이 레벨 이미지가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환이 적용된(필터 3) 이미지 데이터는 영상 해석을 수행할 때 기준 점 인식에 대한 오류가 나타날 수 있다. 그레이 레벨 이미지에 중간 값 필터 및 히스토그램 변환이 모두 적용된(필터 4) 이미지 데이터는 플로트와 배경의 구분이 명확하여 기준 점의 인식이 용이함을 확인할 수 있다.
도 13는 필터 4가 적용되고 랜덤 지진파가 방향 없이 적용될 때의 관형 수위계의 수위 응답을 나타낼 수 있다. 또한, 도 14는 필터 4가 적용되고 지진파 El-Centro가 50퍼센트로 방향 없이 적용될 때의 관형 수위계의 수위 응답을 나타낼 수 있다.
본 명세서에서 설명하는 수위 응답 계측 방법은 수평 방향의 변위 응답을 진동대에서 가력된 변위 응답의 유사성을 확인하여 검증할 수 있다. 일 실시예에서 제시된 이미지 데이터를 이용한 계측 방법은 x, y 축에 대한 변위 응답이 추출되기 때문에 x축에 대한 수위 응답의 유사성의 확인이 가능하다면 y축의 수위 응답의 신뢰성을 확인할 수 있다. 진동대에서 가력된 변위 응답과 플로트의 수평 방향의 추출된 수위 응답의 유사성은 수학식 7과 같은 상호 상관 함수를 통해 확인될 수 있다.
여기서 
는 진동대에서 가력된 변위 응답이고, 
는 플로트의 수평방향의 수위 응답이고, 
은 상호 상관 관계에 사용할 데이터의 개수이고, 
는 상호상관함수를 위하여 새롭게 정의 내려질 시간을 의미할 수 있다. 진동대에서 가력된 변위 응답의 단위는 mm이고 이미지 데이터를 이용하여 추출된 수위 응답의 단위는 픽셀로 측정될 수 있다. 따라서 각각의 응답의 최댓값을 기준으로 정규화하여 유사성을 확인할 수 있다.
도 15 및 도 16은 진동대에서 가력된 변위와 영상 향상 방법을 이용하여 추출된 응답이 
인 경우의 상호 상관 계수의 정규화 값이 0.986인 경우에 대하여, 수압계에서 측정된 응답과 영상 처리 데이터를 이용하여 추정된 관형 수위계의 수위 응답에 대한 PSD(Power Spectral Density)함수를 나타낼 수 있다. 상호 상관 계수의 정규화 값은 -1에서 +1사이의 값을 가지며, +1일 경우는 완전히 일치함을 나타내며, -1일 경우는 모양은 동일하나 위상이 역전된 경우를 뜻하며, 0인 경우는 완전히 상관 관계가 없음을 나타낼 수 있다. 영상 향상 방법을 이용하여 추출된 수평 방향의 변위 응답과 진동대에서 가력된 변위 응답의 상호 상관 계수는 0.98 이상이므로 유사성이 높은 것으로 판단될 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 수위 응답 계측 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 17을 참조하면 수위 응답 계측 장치(1700)는 본 명세서에서 설명한 수위 응답 계측 장치에 대응할 수 있다. 일 실시예에서 수위 응답 계측 장치(1700)는 이미지 데이터 획득부(1710), 이미지 전처리부(1720), 참조 윈도우 선택부(1730), 변형된 윈도우 선택부(1740) 및 수위 응답 추정부(1750)을 포함할 수 있다.
이미지 데이터 획득부(1710)는 플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 이미지 데이터 획득부(1710)는 카메라로부터 관형 수위계의 플로트가 포함된 동영상 파일을 수집할 수 있다. 이미지 데이터 획득부(1710)는 수집한 동영상 파일을 이미지 형태로 변환하여 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
이미지 전처리부(1720)는 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열하고, 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행할 수 있다. 이미지 전처리부(1720)는 RGB 정보를 가지는 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환하고, 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용할 수 있다. 이미지 전처리부(1720)는 영상 향상 함수를 통해 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 중간 값 필터를 적용하고, 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 적용할 수 있다.
참조 윈도우 선택부(1730)는 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 참조 윈도우 내 기준 점을 지정할 수 있다. 변형된 윈도우 선택부(1740)는 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정할 수 있다. 변형된 윈도우 선택부(1740)는 참조 윈도우와 변형된 윈도우 간의 정규 상호 상관을 계산하여 변형된 윈도우의 기준 점을 지정할 수 있다.
수위 응답 추정부(1750)는 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 계산한 변위에 기초하여 관형 수위계의 수위 응답을 추정할 수 있다. 수위 응답 추정부(1750)는 참조 윈도우 및 변형된 윈도우 각각에 포함된 플로트에 대한 변위를 계산하고, 계산한 변위에 기초하여 관형 수위계의 수위 응답을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
110: 관형 수위계
120: 카메라
130, 1700: 수위 응답 계측 장치
410: 플로트
1710: 이미지 데이터 획득부
1720: 이미지 전처리부
1730: 참조 윈도우 선택부
1740: 변형된 윈도우 선택부
1750: 수위 응답 추정부
120: 카메라
130, 1700: 수위 응답 계측 장치
410: 플로트
1710: 이미지 데이터 획득부
1720: 이미지 전처리부
1730: 참조 윈도우 선택부
1740: 변형된 윈도우 선택부
1750: 수위 응답 추정부
Claims (15)
- 수위 응답 계측 방법에 있어서,
플로트(float)가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득하는 단계;
상기 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열하는 단계;
상기 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행하는 단계;
상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 상기 참조 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계;
상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 상기 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 변형된 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 상기 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계; 및
상기 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 단계
를 포함하는,
수위 응답 계측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 이미지 전처리를 수행하는 단계는,
RGB(red green blue) 정보를 가지는 상기 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환하는 단계; 및
상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용하는 단계
를 포함하는,
수위 응답 계측 방법. - 제2항에 있어서,
상기 영상 향상 함수를 적용하는 단계는,
상기 영상 향상 함수를 통해 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 중간 값 필터를 적용하는 단계; 및
상기 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 적용하는 단계
를 포함하는,
수위 응답 계측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 단계는,
상기 참조 윈도우와 상기 변형된 윈도우 간의 정규 상호 상관을 계산하여 상기 변형된 윈도우의 기준 점을 지정하는 단계
를 포함하는,
수위 응답 계측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 참조 윈도우의 기준 점은,
상기 참조 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점이고,
상기 변형된 윈도우의 기준 점은,
상기 변형된 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점인,
수위 응답 계측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 수위 응답을 추정하는 단계는,
상기 참조 윈도우 및 상기 변형된 윈도우 각각에 포함된 플로트에 대한 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 단계
를 포함하는,
수위 응답 계측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 추정된 수위 응답은,
픽셀 단위를 가지고, 구조물의 크기를 나타내는 픽셀에 기초하여 상기 추정된 수위 응답에 대한 실제 수위 응답으로 환산되는,
수위 응답 계측 방법. - 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위한 인스트럭션들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
- 수위 응답 계측 장치에 있어서,
플로트가 설치된 관형 수위계 내부에 대한 이미지 데이터를 획득하는 이미지 데이터 획득부;
상기 이미지 데이터를 시간 순서에 따라 배열하고, 상기 이미지 데이터에 이미지 전처리를 수행하는 이미지 전처리부;
상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 기준 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 참조 윈도우와 상기 참조 윈도우 내 기준 점을 지정하는 참조 윈도우 선택부;
상기 이미지 전처리가 수행된 이미지 데이터 중 상기 관형 수위계의 변형된 정보를 포함하는 이미지 데이터의 서브 영역에 해당하는 변형된 윈도우와 상기 변형된 윈도우 내 기준 점을 지정하는 변형된 윈도우 선택부; 및
상기 참조 윈도우 내 기준 점과 하나 이상의 변형된 윈도우 내 기준 점에 기초하여 기준 점들 간의 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는 수위 응답 추정부
를 포함하는,
수위 응답 계측 장치. - 제9항에 있어서,
상기 이미지 전처리부는,
RGB 정보를 가지는 상기 이미지 데이터를 그레이 레벨 이미지로 변환하고, 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 영상 향상 함수를 적용하는,
수위 응답 계측 장치. - 제10항에 있어서,
상기 이미지 전처리부는,
상기 영상 향상 함수를 통해 상기 그레이 레벨 이미지로 변환된 이미지 데이터에 중간 값 필터를 적용하고, 상기 중간 값 필터가 적용된 이미지 데이터에 히스토그램 변환을 적용하는,
수위 응답 계측 장치. - 제9항에 있어서,
상기 변형된 윈도우 선택부는,
상기 참조 윈도우와 상기 변형된 윈도우 간의 정규 상호 상관을 계산하여 상기 변형된 윈도우의 기준 점을 지정하는,
수위 응답 계측 장치. - 제9항에 있어서,
상기 참조 윈도우의 기준 점은,
상기 참조 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점이고,
상기 변형된 윈도우의 기준 점은,
상기 변형된 윈도우에서 상기 플로트에 대응하는 지점인,
수위 응답 계측 장치. - 제9항에 있어서,
상기 수위 응답 추정부는,
상기 참조 윈도우 및 상기 변형된 윈도우 각각에 포함된 플로트에 대한 변위를 계산하고, 상기 계산한 변위에 기초하여 상기 관형 수위계의 수위 응답을 추정하는,
수위 응답 계측 장치. - 제9항에 있어서,
상기 추정된 수위 응답은,
픽셀 단위를 가지고, 구조물의 크기를 나타내는 픽셀에 기초하여 상기 추정된 수위 응답에 대한 실제 수위 응답으로 환산되는,
수위 응답 계측 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190172963A KR102276168B1 (ko) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 수위 응답 계측 방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190172963A KR102276168B1 (ko) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 수위 응답 계측 방법 및 장치 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210080898A true KR20210080898A (ko) | 2021-07-01 |
| KR102276168B1 KR102276168B1 (ko) | 2021-07-12 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020190172963A KR102276168B1 (ko) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 수위 응답 계측 방법 및 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102276168B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113724312A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-30 | 辽宁四季环境治理工程有限公司 | 一种地质灾害实时监测预警方法和装置 |
| KR20230076909A (ko) * | 2021-11-22 | 2023-06-01 | 대한민국(농촌진흥청장) | 재배관리 시스템 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001147148A (ja) * | 1999-11-19 | 2001-05-29 | Nec Corp | 液位測定装置及び液位測定方法 |
| KR101232185B1 (ko) * | 2012-10-19 | 2013-02-12 | 브이씨에이 테크놀러지 엘티디 | 수위 감시 장치 및 방법 |
| KR101873124B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2018-06-29 | 부산대학교 산학협력단 | 액체 저장 탱크의 수위 계측 방법 및 액체 저장 탱크의 수위 계측 시스템 |
-
2019
- 2019-12-23 KR KR1020190172963A patent/KR102276168B1/ko active IP Right Grant
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20230076909A (ko) * | 2021-11-22 | 2023-06-01 | 대한민국(농촌진흥청장) | 재배관리 시스템 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102276168B1 (ko) | 2021-07-12 |
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