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상호상관법을 이용한 시공간 영상유속계의 2차원 유속분포 측정
류권규,김서준,김동수 한국수자원학회 2014 한국수자원학회논문집 Vol.47 No.6
홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상 유속 측정법이다. 일반적인 표면영상유속계(SIV)는 두장의 정지영상에서 영상 조각을 잘라낸 뒤 여기에 상호상관법을 적용하여 유속을 산정한다. 이 방법은 짧은 시간간격의 유속분포 측정에 매우 효율적이다. 그러나 장시간의 평균 유속장을 산정하는 데는 많은 시간이 소요되며, 순간 유속장을 산정하기 때문에 흐름 조건이나 촬영 조건에 따라 생기는 잡음이나 불확실성의 영향을 많이 받게 된다. 이를 개선하고자 개발된 방법이 시공간 영상을 이용하여 일정 시간동안의 유속의 평균을 한번에 산정하는 시공간영상유속계측법(STIV)이다. 시공간영상유속계측법 중의 하나인 휘도경사텐서법은 일정 시간동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속 산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 하천의 일방향 유속만을 계산할 수 있기 때문에 구조물 주변이나 만곡이 있는 경우의 2차원 흐름 측정은 불가능하다는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 상호상관법을 이용하여 2차원적으로 시공간 영상을 분석하는 방법(상호상관 시공간영상유속계측법)을 개발하였다. 이 방법은 시공간영상에서 시간축 방향으로 상관분석을 통해 영상변위를 산정하는 방법이다. 기존의 시공간영상분석기법 중 하나인 휘도경사텐서법이 주흐름 방향만 분석이 가능하였던 데 비하여, 상호상관 시공간 영상분석법은 2차원 유속분포 측정이 가능하고, 시간적인 평균을 취하기 때문에, 공간 해상도가 높으며, 전체적인 유속 분석시간이 매우 짧아지는 장점이 있다. 또한 공동 흐름에 대한 인공 영상을 이용한 오차 분석결과 최대 10% 이내, 평균적으로 5% 이하의 오차를 보여 상당히 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다. Surface image velocimetry was introduced as an efficient and sage alternative to conventional river flow measurement methods during floods. The conventional surface image velocimetry uses a pair of images to estimate velocity fields using cross-correlation analysis. This method is appropriate to analyzing images taken with a short time interval. It, however, has some drawbacks; it takes a while to analyze images for the verage velocity of long time intervals and is prone to include errors or uncertainties due to flow characteristics and/or image taking conditions. Methods using spatio-temporal images, called STIV, were developed to overcome the drawbacks of conventional surface image velocimetry. The grayscale-gradient tensor method, one of various STIVs, has shown to be effectively reducing the analysis time and is fairly insusceptible to any measurement noise. It, unfortunately, can only be applied to the main flow direction. This means that it can not measure any two-dimensional flow field, e.g. flow in the vicinity of river structures and flow around river bends. The present study aimed to develop a new method of analyzing spatio-temporal images in two-dimension using cross-correlation analysis. Unlike the conventional STIV, the developed method can be used to measure two-dimensional flow substantially. The method also has very high spatial resolution and reduces the analysis time. A verification test using artificial images with lid-driven cavity flow showed that the maximum error of the method is less than 10 % and the average error is less than 5 %. This means that the developed scheme seems to be fairly accurate, even for two-dimensional flow.
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동적 양전자방출단층 영상 분석을 위한 소프트웨어 개발: DIA Tool
편도영,김정수,정영진 대한방사선과학회 2016 방사선기술과학 Vol.39 No.3
양전자방출단영상(Positron Emission Tomography, PET)은 여러 화합물과 방사성 동위원소를 결합하여 인체 내 에 주입하여 인체 내의 대사율을 정량적으로 측정할 수 있는 핵의학적 검사이다. 특히, 암 조직에서 포도당 대사 가 증가되는 현상을 18F-FDG(Fluorodeoxyglucose)를 사용하여 널리 암 진단에 활용하며, 현대에서 발병 빈도가 높 은 뇌질환 중 치매 및 파킨슨 진단에도 높은 유용성을 보인다는 연구가 다수 진행되었다. 이러한 현재의 정적 정 보에 시간의 동적 정보를 포함하는 동적 양전자방출단층영상(dynamic PET, dPET)을 이용할 경우, 진단을 위한 추 가적인 정보가 제공되므로 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있다. 이러한 이유로 임상 연구자 및 방사선사의 큰 관심을 받고 있으나 연구를 진행하기 위해 손쉽게 사용 가능한 도구가 부족한 실정이며, 다양하고 복잡한 수학적 알고리즘(algorithm)이나 프로그래밍(programming) 기술이 부족할 경우 연구의 활성화를 방해하는 높은 진입장 벽으로 존재하게 되므로, 본 연구에서는 dPET 연구의 활성화와 손쉬운 사용을 위해서 MATLAB을 이용하여 그래 픽 유저(GUI) 기반으로 하여 무료 소프트웨어를 개발하였으며, 개발된 소프트웨어인 DIA-Tool(Dynamic Image analysis-Tool)은 복잡한 수학적 영상 분석 알고리즘을 누구나 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 향후, 많은 임 상 연구자들이 DIA-Tool을 이용하여 국내의 dPET 연구 발전에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
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드론의 비행정보를 이용한 지상표정점 없는 표면유속장 분석
류권규,이준형 응용생태공학회 2022 Ecology and resilient infrastructure Vol.9 No.3
In this study, a technique for estimating water surface velocity fields in the Universal Transverse Mercator coordinate system using the GPS information of a propagating drone but not ground control points is developed. First, we determine the image direction in which the upper side of an image is directed based on the navigation information of the drone. Subsequently, we assign the start and end frames of the video used and determine the analysis range. Using these two frames, we segment the measurement cross-section into a few subsections at regular intervals. At these subsections, we analyze 30 frame images to create spatio–temporal volumes for calculating the velocity fields. The results of the developed method (propagating drone surface image velocimetry) are compared with those of the existing method (hovering drone surface image velocimetry), and relatively good agreement is indicated between both in terms of the velocity fields. 지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.
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