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In Korea, the one important indicator of seasonal change is the first freezing time of Han river. Until today, the observation method of river freezing phenomenon is visual inspection methods by observers. However, The method has a severe weakness which is often biased by observer's subjective. As a result, it is required the more objective and stable observation method to analyze river's freezing process. In this paper, we installed the remote observation camera on the Han river bridge for our several experiments. Our work has performed during 30 days from December 1, 2014 using the observation camera system. First of all, We examined the variation patterns of the gray-scale intensity value array. The extracted feature values was recomputed and normalized based on the photographing condition of the observation image area. And We applied several image processing techniques to extract the freezing values. consequentially, We could observe several significant features for analyzing the freezing process of Han river. We could analysis the freezing degree using by the ratio between the frozen and normal river area. In experiments, we could identify that the average gray-scale Intensity of observing area was close to 0 as time passed. We could confirm that our proposed method was a stable process for finding frozen river area.
계절의 변화를 나타내는 중요한 지표 중 하나가 강의 첫 결빙 시점이다. 한국의 경우는 서울 한강의 결빙 시점을 중요한 겨울의 계절 지표로 삼고 있다. 현재까지의 강의 결빙 관측은 현장 관찰자의 육안 검사에 의존하고 있는 실정이어서 보다 객관적인 측정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 한강에 디지털카메라를 설치하고 주기적으로 사진을 촬영하였다. 분석은 2014년 12월 1일부터 30일간 진행되었으며 일정 간격으로 촬영된 이미지의 픽셀의 화소값 분포를 조사하였다. 결빙이 진행되는 부분은 강의 유속이 느려지는 특징을 보이는 데 이미지 처리 기술로 그 영역을 충분히 확인할 수 있었다. 이러한 유속 변화의 패턴을 비교하는 시점을 비교 시작 시간을 기준으로 하는 방법과 비교 때마다 기준 이미지를 바로 직전 이미지로 변경하여 비교하는 방식을 적용하였다. 실험 결과, 결빙이 진행되는 시간대의 유속 흐름 분석 패턴은 분명한 패턴 특징을 보였고 직전 이미지를 비교하는 방식이 보다 안정적인 분석결과를 보였다. 주간보다는 야간 이미지가 보다 안정적인 분석 특징을 보였다.
