KR20150055686A - 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법 및 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 기록한 기록 매체 - Google Patents
광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법 및 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 기록한 기록 매체 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 방법으로서, 플룸의 방향에 따라 배경 방향을 설정하는 단계, 플룸의 컬러를 선택하는 단계, 플룸에 정해지는 분석위치와 대비하여 배경에서 정해질 분석위치 설정하는 단계, 플룸과 배경의 분석범위를 설정하는 단계, 첫번째 이미지를 불러와 기준선을 설정하는 단계, 순차적으로 이미지를 불러와 상기 기준선을 좌표로 하여 플룸 및 배경 각각의 분석범위가 정해지고 상기 분석범위 내에서 픽셀 데이터를 추출하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계를 포함하여 이루어진다.
본 발명에 의하여, 사람의 눈으로 플룸의 혼탁도를 측정하는 기존 방식에 비해 보다 정확하고 객관적인 혼탁도 측정 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에 의하여, 사람의 눈으로 플룸의 혼탁도를 측정하는 기존 방식에 비해 보다 정확하고 객관적인 혼탁도 측정 방법을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 광학 센싱을 활용한 플룸 혼탁도 측정 방법 및 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 기록한 기록 매체에 관한 것이다. 상세하게는 공장 굴뚝 등에서 배출되는 플룸을 광학기기로 촬영하고, 촬영된 이미지를 컴퓨터로 분석하여 풀룸의 혼탁도를 측정하는 방법 및 그 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다.
최근 각국에서는 환경 오염을 줄이기 위하여 공장 굴뚝 등 고정 오염원에서 배출되는 플룸을 다양한 방법으로 규제하고 있다. 오염원에서 배출되는 플룸을 규제하기 위해서는 플룸의 오염도에 대한 객관적이 기준이 필요한데, 그 기준의 하나로 플룸의 혼탁도(Opacity)가 이용된다. 즉, 플룸의 혼탁도를 측정하여 기준 이상의 플룸 배출을 규제하는 것이다.
미국에서는 고정 오염원에서 발생하는 플룸(Plume)에 대해 미국환경보호청(USEPA)에서 개발한 "Method 9"이라는 방법으로 규제를 해오고 있다. 플룸의 혼탁도는 트랜스미조미터(Transmissometer)라는 장치를 이용하여 정확하게 측정할 수 있는데, 도 1에 도시된 바와 같이 플룸의 한쪽 편에 빛을 생성하는 장치를 두고 그 반대편에 빛을 받는 장치를 설치하여 투과된 빛의 양에 따라 플룸의 혼탁도를 측정한다. 이러한 트랜스미조미터는 미국 "Method 9"의 측정 기준이 되는 장비이다. 그러나 트랜스미조미터는 고가의 장비이며, 관찰 스택(stack)에 고정하여 설치하여야 하고, 지속적인 사용시에는 매우 빈번한 유지보수가 요구된다.
따라서, 미국 "Method 9"에서는 훈련된 관찰자가 고정 오염원에서 발생하는 을 플룸을 눈으로 보고 그 때의 혼탁도를 기록하는 방법을 이용하여 오염원을 규제하고 있다. 공인된 관찰자가 되기 위해서는 "Smoke School"이란 곳에서 이론부터 실전까지 교육을 받아서 통과를 해야만 하며 6개월 마다 재인증을 받아야 한다. 이러한 관찰자 교육 및 인증에는 많은 시간과 비용이 소요되며, 공인된 관찰자라 하더라도 사람의 주관적인 판단으로 혼탁도를 결정하기 때문에 같은 플룸을 다른 관찰자가 보는 경우 서로 다른 혼탁도의 결과가 나오는 문제점이 있다. 또한, 공인된 관찰자라 하더라도 낮은 농도의 검출 수준에 대해서 미세한 값의 차이는 측정이 불가능하고, 외부 조건 및 배경에 따른 영향을 받으며, 규제를 위한 증거자료를 제공해 주지 못하는 문제점도 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 플룸을 광학기기로 촬영하고 이를 컴퓨터로 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 방법 및 그 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 상기 과제를 해결하기 위하여, 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 방법으로서, 플룸의 방향에 따라 배경 방향을 설정하는 단계, 플룸의 컬러를 선택하는 단계, 플룸에 정해지는 분석위치와 대비하여 배경에서 정해질 분석위치 설정하는 단계, 플룸과 배경의 분석범위를 설정하는 단계, 첫번째 이미지를 불러와 기준선을 설정하는 단계, 순차적으로 이미지를 불러와 상기 기준선을 좌표로 하여 플룸 및 배경 각각의 분석범위가 정해지고 상기 분석범위 내에서 픽셀 데이터를 추출하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법을 제공한다.
상기 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계는, 플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 상기 그레이값을 이용하여 플룸의 혼탁도를 연산한다. 또한, 상기 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계는, 상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산한다.
상기 기준선을 설정하는 단계는, 불러온 이미지에서 굴뚝의 지름 길이 만큼 직선을 그리는 것을 특징으로 한다.
상기 플룸 및 배경 각각의 분석범위는, 상기 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것이 바람직하다.
상기 이미지는, 설정된 시간 간격 마다 자동으로 촬영되어 저장되는 것이 바람직하다.
상기 광학기기는, 이미지 촬영기기 또는 동영상 촬영기기일 수 있다.
상기 광학기기가 동영상 촬영기기인 경우, 설정된 시간 간격 마다 자동으로 이미지가 캡처되어 저장된다.
상기 플룸의 컬러는, 블랙 플룸과 화이트 플룸으로 설정할 수 있다.
본 발명은 상기 과제를 해결하기 위하여, 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서, 촬영된 이미지를 순차적으로 불러오는 데이터 추출부, 상기 데이터 추출부에서 추출된 이미지에서 설정된 분석위치에 설정된 분석범위를 정하고 분석범위 내에 있는 픽셀 데이터를 추출하여 계산하는 이미지 분석부, 상기 이미지 분석부에서 계산된 픽셀 데이터를 연산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 혼탁도 연산부를 기능시키는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 제공한다.
상기 이미지 분석부는, 플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산한다.
상기 혼탁도 연산부는, 상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산한다.
상기 프로그램은, 촬영된 이미지를 저장하고, 연산된 플룸 혼탁도를 저장하는 데이터 저장부를 기능시킬 수 있다.
상기 이미지 분석부에서, 상기 플룸 및 상기 배경 각각의 분석범위는, 첫번째 이미지에서 설정된 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것이 바람직하다.
상기 이미지는 상기 데이터 저장부에, 설정된 시간 간격 마다 자동으로 저장되는 것이 바람직하다.
상기 광학기기가 동영상 촬영기기인 경우, 상기 데이터 저장부에 설정된 시간 간격 마다 자동으로 이미지가 캡처되어 저장된다.
본 발명은 상기 과제를 해결하기 위하여, 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서, (a) 촬영된 이미지를 순차적으로 불러오는 단계, (b) 상기 불러온 이미지에서 설정된 분석위치에 설정된 분석범위를 정하고 상기 분석범위 내에 있는 픽셀 데이터를 추출하여 계산하는 단계, (c) 상기 계산된 픽셀 데이터를 연산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 제공한다.
상기 (b) 단계는, 플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산한다.
상기 (c) 단계는, 상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산한다.
상기 프로그램은, (d) 촬영된 이미지를 저장하고, 연산된 플룸 혼탁도를 저장하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 (b) 단계에서, 상기 플룸 및 상기 배경 각각의 분석범위는, 첫번째 이미지에서 설정된 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것이 바람직하다.
상기 이미지는, 설정된 시간 간격 마다 촬영되어 자동으로 저장된다.
상기 광학기기가 동영상 촬영기기인 경우, 설정된 시간 간격 마다 자동으로 이미지가 캡처되어 저장된다.
본 발명에 의하여, 사람의 눈으로 플룸의 혼탁도를 측정하는 기존 방식에 비해 보다 정확하고 객관적인 혼탁도 측정 방법을 제공할 수 있다.
또한, 오염도 규제에 있어서 디지털 카메라 또는 CCTV로 촬영된 이미지 또는 동영상이 증거자료로 제공될 수 있으며, 기존의 관찰자 교육 및 인증에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다.
또한 본 발명을 활용하여 오염원 배출시설에 대한 효율적인 관리가 가능해 질 수 있다.
도 1은 트랜스미조미터의 측정 방법을 나타내는 모식도이다.
도 2는 본 발명에서 플룸 및 배경에 따라 광학기기에 수신되는 광량을 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 플룸 혼탁도 측정 프로그램의 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 프로그램의 화면 구성을 나타내는 그림이다.
도 5는 본 발명에 따른 프로그램에서 첫번째 이미지를 불러와서 기준선을 그린 것을 나타내는 화면이다.
도 6 내지 도 15는 본 발명에 따른 일실시예에 따라 연속 측정된 플룸 혼탁도 결과를 나타내는 그래프이다.
도 16 내지 도 25는 본 발명에 따른 일실시예에 따라 실시간 측정된 플룸 혼탁도 결과를 나타내는 그래프이다.
도 2는 본 발명에서 플룸 및 배경에 따라 광학기기에 수신되는 광량을 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 플룸 혼탁도 측정 프로그램의 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 프로그램의 화면 구성을 나타내는 그림이다.
도 5는 본 발명에 따른 프로그램에서 첫번째 이미지를 불러와서 기준선을 그린 것을 나타내는 화면이다.
도 6 내지 도 15는 본 발명에 따른 일실시예에 따라 연속 측정된 플룸 혼탁도 결과를 나타내는 그래프이다.
도 16 내지 도 25는 본 발명에 따른 일실시예에 따라 실시간 측정된 플룸 혼탁도 결과를 나타내는 그래프이다.
이하에서는, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예는 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 발명은 광학기기를 이용하여 배경을 포함한 플룸의 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지를 컴퓨터로 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 방법이다.
본 발명의 광학기기는 디지털 카메라, CCTV 등이 될 수 있으며, 디지털 이미지 또는 디지털 영상을 촬영할 수 있는 수단이라면 어떠한 것도 가능할 것이다.
플룸은 공장 굴뚝과 같은 고정된 오염원에서 배출되는 연기 기둥을 말한다. 이러한 플룸의 혼탁도는 빛의 투과율을 측정하여 계산하게 된다. 디지털 카메라로 배경을 포함한 플룸의 이미지를 촬영하게 되는 경우 플룸을 거쳐 카메라에 수신되는 빛의 양은 도 2에 도시된 바와 같이 나타낼 수 있다. 도 2에 도시된 각각의 빛의 양은 다음과 같이 설명할 수 있다.
N0 : 균일한 하늘의 빛
N : 카메라 수신되는 균일한 하늘의 빛
Nt1 : N0 빛에서 플룸에 의해 반사되고 흡수되고 난 후에 빛
Nt2 : 다른 근원에 의한 빛
Nt : Nt1과 Nt2에 의한 빛
Np : 카메라에 수신된 빛
여기서 플룸의 혼탁도는 다음의 수학식 1에 의해 계산된다.
광학기기를 통하여 촬영된 디지털 이미지에서 플룸 부위의 이미지 데이터값과 배경 부위의 이미지 데이터값을 비교하여 연산한다면 상기 수학식 1에서 나타내는 혼탁도를 계산해 낼 수 있을 것이다. 구체적으로는 촬영된 이미지에서 플룸 및 배경 부위에 분석범위를 설정하고 그 분석범위 내에 포함된 픽셀 데이터값을 비교하여 연산한다면 혼탁도를 계산해 낼 수 있을 것이다.
이러한 기본 개념을 바탕으로 촬영된 이미지로부터 혼탁도를 도출하는 방법과 그 과정을 컴퓨터에서 연산 가능한 프로그램화하여 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에서 촬영도구로는 DSLR 카메라와 CCTV를 활용하였으며, 노트북 컴퓨터를 사용하여 실시간 측정이 가능하도록 하였다. DSLR 카메라를 이용하여 촬영하는 경우 카메라 컨트롤 프로그램을 이용하여 설정된 시간 간격 마다 자동으로 촬영되고 촬영된 이미지는 자동으로 지정된 폴더에 저장되도록 하였다. 설정된 시간 간격은 1초로 하였으며, 그 외 시간 간격도 가능함은 물론이다. CCTV를 활용하여 동영상을 촬영한 경우에는 동영상 화면을 설정된 시간 간격 마다 캡처하여 캡처된 이미지 파일이 자동으로 지정된 폴더에 저장되도록 하였다. 설정된 시간 간격은 1초로 하였으며, 그 외 시간 간격도 가능함은 물론이다. 플룸을 촬영하는데 있어서는 배경이 포함되도록 촬영하여야 한다.
저장된 이미지는 본 발명이 제공하는 프로그램으로 불러와 혼탁도를 측정하게 된다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 혼탁도 측정 프로그램의 구성도를 나타내고 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 혼탁도 측정 프로그램은 데이터 추출부, 이미지 분석부, 혼탁도 연산부 및 데이터 저장부로 이루어지며, 이미지 분석부는 플룸 분석부와 배경 분석부로 구성된다.
데이터 추출부는 지정된 폴더에 저장된 촬영된 이미지를 순차적으로 불러오는 기능을 수행한다.
데이터 추출부에서는 루프반복을 통하여 저장된 이미지를 순차적으로 불러오게 되며, 지정된 시간 동안 이미지를 불러올 수 있도록 시간을 조절할 수 있다. 이미지를 지정한 경로에서 불러오게 되는데 루프반복횟수로부터 각 이미지 자리수를 계산하여 순서대로 불러오게 된다.
이미지 분석부는 데이터 추출부에서 추출된 이미지에서 플룸과 배경 각각에서 설정된 분석위치에 설정된 분석범위를 정하고 분석범위 내에 있는 픽셀 데이터를 추출하여 계산하는 기능을 수행한다.
각 이미지마다 일관된 분석위치 및 분석범위를 정하기 위하여 첫번째 이미지를 불러와 기준선을 그리게 된다. 이 기준선은 분석위치 및 분석범위를 정하는 기준 좌표가 된다. 기준선은 굴뚝의 상단에 굴뚝의 지름만큼의 길이로 수평으로 그리는 것이 바람직하다. 기준선이 그려지게 되면 기준선을 좌표로 하여 플룸 및 배경 각각의 분석위치 및 분석범위는 사전에 설정된 값에 의하여 각 이미지마다 동일하게 자동으로 설정되게 된다.
분석위치는 플룸의 경우 굴뚝에서 가까운 플룸의 중앙부에 설정되는 것이 바람직하고 배경의 경우에는 구름 등이 없는 순수 하늘 배경에 설정되는 것이 바람직하다. 분석범위는 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것이 바람직하다.
불러온 이미지를 열어 굴뚝의 지름만큼 기준선을 그리면 사전에 설정된 방향에서 사전에 설정된 크기로 플룸 및 배경에 각각 사각형이 그려지게 된다.
이미지 분석부는, 플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산한다. 플룸과 배경에 각각 사각형이 그려진 후 그 사각형 내부에 모든 픽셀의 그레이값을 추출하고 사각형 내에 있는 픽셀의 갯수를 계산하여 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산하는 것이다.
혼탁도 연산부는 이미지 분석부에서 계산된 픽셀 데이터를 연산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 기능을 수행한다. 처음에 계산된 픽셀의 개수만큼 반복 실행되며 특정 계산식에 의해 값이 정해진다. 마지막에는 모든 픽셀의 계산 값의 합계를 출력하게 된다 플룸의 색(블랙 또는 화이트)에 따라 다른 계산식이 적용된다. 앞에서 구한 플룸의 픽셀 그레이값과 배경의 픽셀 그레이값을 가지고 컬러에 맞게 최종 혼탁도가 계산되어 진다.
즉, 플룸 및 배경에 그려진 사각형 안의 모든 픽셀에서 RGB값을 추출하여 각각의 R, G, B 값을 특정식에 의해 그레이값으로 변환하고 사각형 안의 모든 픽셀의 그레이값을 특정 상수를 활용하여 계산하면 혼탁도값이 된다.
RGB값을 그레이값으로 변환하는데 적용되는 부분은 아래 수학식 2가 적용된다.
그레이값을 가지고 혼탁도 계산을 위한 값으로 변경하는 부분에 적용되는 수식은 아래 수학식 3이 적용된다.
최종값을 통해 혼탁도를 결정하는 부분에 적용되는 수식은 아래 수학식 4가 적용된다.
위 수식에서 m_dA, m_dB, m_dC, m_dKb, m_dKw는 상수이다.
본 발명의 일실시예에 따른 혼탁도 측정 프로그램은 다음과 단계를 수행하게 된다.
(a) 촬영된 이미지를 순차적으로 불러오는 단계
(b) 상기 불러온 이미지에서 설정된 분석위치에 설정된 분석범위를 정하고 상기 분석범위 내에 있는 픽셀 데이터를 추출하여 계산하는 단계
(c) 상기 계산된 픽셀 데이터를 연산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 제공한다.
상기 (b) 단계는, 플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산한다.
상기 (c) 단계는, 상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산한다.
상기 프로그램은, (d) 촬영된 이미지를 저장하고, 연산된 플룸 혼탁도를 저장하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 (b) 단계에서, 상기 플룸 및 상기 배경 각각의 분석범위는, 첫번째 이미지에서 설정된 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것이 바람직하다.
도 4는 본 발명의 일실시예 따른 프로그램의 화면 구성을 나타낸다. 화면에 도시된 각 번호의 기능은 다음과 같이 수행된다.
1. 플룸의 방향을 보고 그와 반대쪽으로 배경방향을 설정하고 플룸의 컬러를 선택한다. 플룸의 컬러에 따라 다른 연산식이 적용된다.
2. 배경에 그려질 사각형의 위치를 플룸에 그려질 사각형의 위치와 비교하여 방향을 설정한다.
3. 배경에 그려질 사각형의 크기를 결정한다.
4. 시작을 하면 첫 번째 사진을 클릭하게 되어있고 사진이 뜨면 사진에 나와 있는 굴뚝의 길이만큼 직선을 그린 후 확인을 누른다(도 5 참조).
5. 확인을 누른 후 부터는 첫 번째 사진이 있던 폴더 내에서 순서대로 사진을 자동으로 불러와 같은 자리에서 픽셀 데이터를 추출하여 혼탁도 분석이 수행된다.
본 발명의 혼탁도 측정 프로그램을 이용하여 측정된 결과는 트랜스미조미터로 측정한 결과와 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있었으며, 실시예에 의하면 85% 이상의 일치도를 나타내었다.
도 6 내지 도 15는 본 발명에 따른 일실시예에 따라 디지털 카메라를 이용하여 연속 측정된 플룸 혼탁도 결과를 나타내는 그래프이다.
도 6에 나타난 그래프를 보면 트랜스미조미터로 측정된 결과(붉은색)와 본 발명의 프로그램으로 측정된 결과(파란색)가 거의 일치하는 것을 알 수 있다. 해당 그래프에서 나타난 결과로 계산된 정확도는 92.9% 이다.
도 7 내지 도 15는 본 발명에 따른 프로그램으로 측정된 결과가 모든 혼탁도에서 오차 범위 내에 존재하고 있음을 나타내는 그래프이다. 각 그래프에서 사선으로 그려진 위 아래 실선은 혼탁도 오차범위의 상한 및 하한을 나타내는 것이며, 붉은점으로 표시된 것은 본 발명에 따른 혼탁도 측정 프로그램으로 측정된 결과값들이다.
도 16 내지 도 25는 본 발명에 따른 일실시예에 따라 CCTV를 이용하여 실시간 측정된 플룸 혼탁도 결과를 나타내는 그래프이다.
도 16에 나타난 그래프를 보면 트랜스미조미터로 측정된 결과(붉은색)와 본 발명의 프로그램으로 측정된 결과(파란색)가 거의 일치하는 것을 알 수 있다. 해당 그래프에서 나타난 결과로 계산된 정확도는 90.7% 이다.
연속 측정 결과와 마찬가지로, 도 17 내지 도 25를 보면 본 발명에 따른 프로그램으로 측정된 결과가 모든 혼탁도에서 오차 범위 내에 존재하고 있음을 알 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 혼탁도 측정 방법 및 프로그램으로 측정한 결과는 매우 높은 정확도를 가지고 있어서, 본 발명은 관찰자가 육안으로 관찰하는 기존 방법을 대체할 수 있는 객관적이고도 신뢰도 높은 혼탁도 측정 방법 및 프로그램이 될 수 있을 것이다.
이상과 같이 도면과 명세서에서 최적 실시 예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
Claims (23)
- 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 방법으로서,
플룸의 방향에 따라 배경 방향을 설정하는 단계;
플룸의 컬러를 선택하는 단계;
플룸에 정해지는 분석위치와 대비하여 배경에서 정해질 분석위치 설정하는 단계;
플룸과 배경의 분석범위를 설정하는 단계;
첫번째 이미지를 불러와 기준선을 설정하는 단계;
순차적으로 이미지를 불러와 상기 기준선을 좌표로 하여 플룸 및 배경 각각의 분석범위가 정해지고 상기 분석범위 내에서 픽셀 데이터를 추출하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계;
를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계는,
플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 상기 그레이값을 이용하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계는,
상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 기준선을 설정하는 단계는,
불러온 이미지에서 굴뚝의 지름 길이 만큼 직선을 그리는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 플룸 및 배경 각각의 분석범위는,
상기 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 이미지는,
설정된 시간 간격 마다 자동으로 촬영되어 저장되는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 광학기기는,
이미지 촬영기기 또는 동영상 촬영기기인 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 7항에 있어서,
상기 광학기기가 동영상 촬영기기인 경우,
설정된 시간 간격 마다 자동으로 이미지가 캡처되어 저장되는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 플룸의 컬러는,
블랙 플룸과 화이트 플룸으로 설정하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법.
- 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
촬영된 이미지를 순차적으로 불러오는 데이터 추출부,
상기 데이터 추출부에서 추출된 이미지에서 설정된 분석위치에 설정된 분석범위를 정하고, 분석범위 내에 있는 픽셀 데이터를 추출하여 계산하는 이미지 분석부,
상기 이미지 분석부에서 계산된 픽셀 데이터를 연산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 혼탁도 연산부,
를 기능시키는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 10항에 있어서,
상기 이미지 분석부는,
플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 10항에 있어서,
상기 혼탁도 연산부는,
상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 10항에 있어서,
상기 프로그램은,
촬영된 이미지를 저장하고, 연산된 플룸 혼탁도를 저장하는 데이터 저장부,
를 기능시키는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 10항에 있어서,
상기 이미지 분석부에서,
상기 플룸 및 상기 배경 각각의 분석범위는,
첫번째 이미지에서 설정된 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 13항에 있어서,
상기 이미지는 상기 데이터 저장부에,
설정된 시간 간격 마다 자동으로 저장되는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 13항에 있어서,
상기 광학기기가 동영상 촬영기기인 경우,
상기 데이터 저장부에 설정된 시간 간격 마다 자동으로 이미지가 캡처되어 저장되는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 광학기기로 촬영된 배경이 포함된 플룸의 이미지를 분석하여 플룸의 혼탁도를 측정하는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
(a) 촬영된 이미지를 순차적으로 불러오는 단계,
(b) 상기 불러온 이미지에서 설정된 분석위치에 설정된 분석범위를 정하고 상기 분석범위 내에 있는 픽셀 데이터를 추출하여 계산하는 단계,
(c) 상기 계산된 픽셀 데이터를 연산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 단계,
를 수행하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 17항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
플룸 및 배경 각각의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 RGB값을 추출하여 그레이(Gray)값으로 변환하고 각 픽셀의 그레이값의 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 17항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 플룸의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값과 상기 배경의 분석범위 내에 있는 모든 픽셀의 그레이값의 평균값의 차이를 계산하여 플룸의 혼탁도를 연산하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 17항에 있어서,
상기 프로그램은,
(d) 촬영된 이미지를 저장하고, 연산된 플룸 혼탁도를 저장하는 단계,
를 수행하는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 17항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 플룸 및 상기 배경 각각의 분석범위는,
첫번째 이미지에서 설정된 기준선의 a%로 설정된 가로길이와 상기 기준선의 b%로 설정된 세로길이를 갖는 직사각형인 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 20항에 있어서,
상기 이미지는,
설정된 시간 간격 마다 자동으로 촬영되어 저장되는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
- 제 20항에 있어서,
상기 광학기기가 동영상 촬영기기인 경우,
설정된 시간 간격 마다 자동으로 이미지가 캡처되어 저장되는 것을 특징으로 하는 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 프로그램이 기록된 기록매체.
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KR1020130137877A KR20150055686A (ko) | 2013-11-13 | 2013-11-13 | 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법 및 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 기록한 기록 매체 |
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KR101672020B1 (ko) * | 2015-11-25 | 2016-11-16 | 한국지질자원연구원 | 부유선별공정 모니터링장치 및 방법 |
KR20170081130A (ko) * | 2015-12-31 | 2017-07-11 | 고신대학교 산학협력단 | 화이트 플룸 혼탁도 측정 방법 및 시스템 |
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2013
- 2013-11-13 KR KR1020130137877A patent/KR20150055686A/ko not_active Application Discontinuation
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