(57)【要約】【課題】【解決手段】本発明は、河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法に関し、測定対象となる河川の水位を測定する測定部；前記測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングする測位資料フィルタリング部；測位資料フィルタリング部によってフィルタリングされて水位測定不確かさが最小化された測位資料を利用して測定対象となる河川の水位を算出する水位算出部；を含むものである。
2021530674.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象となる河川の水位を測定する測定部；
前記測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングする測位資料フィルタリング部；
測位資料フィルタリング部によってフィルタリングされて水位測定不確かさが最小化された測位資料を利用して測定対象となる河川の水位を算出する水位算出部；を含むことを特徴とする、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項２】
測定部は、
超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信し、
超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を測定する超音波センサであることを特徴とする、請求項１に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項３】
ＧＰＳ衛星から河川水位測定装置の設置位置によるＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ受信部；
超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を測定する超音波センサ部；
超音波センサ部の測位資料をフィルタリングして小河川の荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できるようにする測位資料フィルタリング部；
ＧＰＳ受信部で受信されたＧＰＳ情報に含まれた高度情報および測位資料フィルタリング部でフィルタリングされた超音波センサ部で測定された距離情報および構造物と測定対象の底との距離情報を利用して測定対象の底から測定対象の水面に至る距離である水位を算出する水位算出部；を含むことを特徴とする、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項４】
前記水位算出部で算出された水位情報を、河川情報を総合的に管理する河川情報管理サーバーに伝送する通信部をさらに含むことを特徴とする、請求項１または請求項３に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項５】
ＧＰＳ受信部で受信されたＧＰＳ情報は緯度と経度の座標値からなる位置情報と、高度を示す高度情報と、日付と時間からなる時間情報を含み、
ＧＰＳ受信部は河川水位測定装置が設置された位置に対する位置情報を受信して、該当位置で測定対象の水位情報を提供する時に該当位置に対する位置情報も共に提供できるようにすることを特徴とする、請求項３に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項６】
測位資料フィルタリング部は、
測定された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定する平滑値推定部と、
推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算する平滑化最確値計算部と、
それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する残差算定部と、
それぞれの点で最適帯域幅を算定する最適帯域幅算定部と、
初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する帯域幅選択部と、
平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する最終平滑化最確値算定部を含むことを特徴とする、請求項１または請求項３に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項７】
前記水位算出部を通じて算出された水位情報を有線または無線通信で提供を受けてウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブページを通じて提供するウェブサーバーをさらに含むことを特徴とする、請求項１または請求項３に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置。
【請求項８】
超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信する段階；
超音波センサで受信された測位資料をフィルタリングするために、任意の位置での平滑化された値を推定し、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算し、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する段階；
それぞれの点で最適帯域幅を算定し、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する段階；
平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する段階；
フィルタリングを経た測位資料を利用して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を計算して水位を算出する段階；を含むことを特徴とする、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【請求項９】
水位算出する段階で算出された水位情報を、
システムコントローラおよびサーバーＰＣに有線／無線伝送して自動流量計側プログラムの入力資料として活用できるようにし、リアルタイム水位および流量表出ウェブサービスを通じてリアルタイムに確認できるようにする段階；をさらに含むことを特徴とする、請求項８に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【請求項１０】
測位資料をフィルタリングするための任意の位置での平滑化された値を推定するために、
散布図で任意の
【数１】
2021530674.tif 000037
位置での平滑化された値である
【数２】
2021530674.tif 000038
は最小二乗法を活用した局部的な回帰分析を通じて推定され、
【数３】
2021530674.tif 000039
ここで、Ｎは
【数４】
2021530674.tif 000040
周囲の局地的な帯域幅を意味し、位置ごとに最適化されるようにし、
特定帯域幅Ｊが与えられ、帯域幅内の変数の個数がＮであれば局地的線形回帰追跡者は
【数５】
2021530674.tif 000041
であり、
ここで、
【数６】
2021530674.tif 000042
と
【数７】
2021530674.tif 000043
は
【数８】
2021530674.tif 000044
で存在する局地的な資料の線形回帰で求めることができ、
【数９】
2021530674.tif 000045
は位置
【数１０】
2021530674.tif 000046
に該当する平滑化された最確値となることを特徴とする、請求項８に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【請求項１１】
局地的に適合化された帯域幅（ｌｏｃａｌｌｙ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）と連動する平滑化された最確値を算出するために、ｘ位置で観測値ｙ＝ｆ（ｘ）と帯域幅をＪ（ｘ）とする時、
【数１１】
2021530674.tif 000047
のように推定誤差の二乗が最小になるようにするＪ（ｘ）とｆ（ｘ）を算出することを特徴とする、請求項１０に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【請求項１２】
推定誤差の二乗が最小になるようにするために全体の資料数がｎである場合、
【数１２】
2021530674.tif 000048
間の多様な大きさの初期固定帯域幅（Ｊ）に対して複数の平滑化された最確値ｆ（ｘ）を計算し、残差算定部でそれぞれの帯域幅Ｊに対して、
【数１３】
2021530674.tif 000049
の形態の残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定し、
この時、
【数１４】
2021530674.tif 000050
であることを特徴とする、請求項１１に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【請求項１３】
Ｊ＝０．２ｎの帯域幅を有する
【数１５】
2021530674.tif 000051
に対して導き出された
【数１６】
2021530674.tif 000052
を平滑化（ｓｍｏｏｔｈ）した結果として
【数１７】
2021530674.tif 000053
を導き出し、それぞれの点で最適帯域幅（ｏｐｔｉｍａｌ  ｂｅｎｄｗｉｄｔｈ）、
【数１８】
2021530674.tif 000054
を算定するために、
【数１９】
2021530674.tif 000055
で計算し、
特定
【数２０】
2021530674.tif 000056
で複数の帯域幅Ｊに対する導き出された最確誤差
【数２１】
2021530674.tif 000057
のうち
【数２２】
2021530674.tif 000058
に該当するＪ値がすなわち最適帯域幅
【数２３】
2021530674.tif 000059
になることを特徴とする、請求項１２に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【請求項１４】
各
【数２４】
2021530674.tif 000060
に対する
【数２５】
2021530674.tif 000061
は再びＪ＝０．２ｎ帯域幅で平滑化された後、初期投入された帯域幅のうち
【数２６】
2021530674.tif 000062
と最も近い帯域幅を、
【数２７】
2021530674.tif 000063
で選択し、
求めておいた
【数２８】
2021530674.tif 000064
に対して選択された二つの初期帯域幅
【数２９】
2021530674.tif 000065
に該当する平滑化された最確値をそれぞれ
【数３０】
2021530674.tif 000066
とする時、二つの値を活用して線形補間を通じて
【数３１】
2021530674.tif 000067
を
【数３２】
2021530674.tif 000068
で求め、
【数３３】
2021530674.tif 000069
に該当する最終平滑化された最確値
【数３４】
2021530674.tif 000070
は再びＪ＝０．５ｎ帯域幅で平滑化された値を使うことを特徴とする、請求項１３に記載の測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は河川の水位測定に関し、具体的には河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在韓国には２２，８２３個の小河川が全国各地に分布しているにも関わらず、これを管理できる公務員の数は絶対的に足りないのが実情である。
【０００３】
このような理由から、現在まで政府が直接管理する国家河川でのみ計測が行われたが、生活の質の向上による地域共同体の小河川の洪水の被害低減の要求が増加しており、少ない人員によっても計測が可能な自動化計測技術が要求される。
【０００４】
河川を管理するのに必要な水門資料には多様なものがあるが、その中で流域の降雨資料と河川の水位および流量資料が最も核心となる。
【０００５】
流域の降雨は多様な雨量計を通じて持続的かつ自動的に測定されており、測定資料の頻度や正確度面で現在適切に測定が行われている。
【０００６】
反面、河川の水位と流量資料は計測の困難性のため、降雨測定に比べて計測の頻度や測定正確度が相当落ちているのが現実である。
【０００７】
特に流量測定は非常に難しい。自動化のためにＨ−ＡＤＣＰを利用する観測所も多くあるが、全体流量を測定するのではないため相当部分を補正に依存しなければならない。
【０００８】
現在韓国では水位を測定し、ここにあらかじめ作っておいた水位−流量曲線を適用して流量に換算する方法を主に採択している（Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｕｒｖｅｙ  Ｃｅｎｔｅｒ、２０１４）。
【０００９】
反面、水位測定は流量測定に比べて自動化が容易であるため比較的容易にまた、持続的に行われている。
【００１０】
韓国の水位測定は通常浮子式水位計、圧力式水位計、超音波式水位計などによって行われている。
【００１１】
超音波水位測定装置は超音波を測定しようとする水面の方向に出力した後、水面で反射して戻ってくる超音波を感知し、これを利用して水面の高さを算出するものである。
【００１２】
図１ａは洪水発生時の小河川の荒い水面状態を示した写真であり、図１ｂは洪水発生時の小河川の水位の計測結果グラフである。
【００１３】
河川の規模が大きい国家河川と地方河川の場合は洪水時の時間の変化による河川の水位の変化が比較的緩やかに増加するため、水位の計測結果を一つの曲線で提示することができる。
【００１４】
しかし、小河川の場合、洪水時に流出が急激に発生し、その殆どは傾斜が急であるため水面が非常に荒い流れ特性を示す。このような理由から、いかに性能が良い水位計測センサを利用するとしても小河川の洪水時の水位の計測結果が非常に不規則に測定されざるを得ない限界を有している。
【００１５】
したがって、小河川の洪水時の水位の計測結果の正確度が非常に落ちざるを得ず、これを活用した小河川の流量計側および洪水予警報システムの信頼度にも直接的に影響を及ぼすため、洪水時の小河川の水位の計測結果に対する品質管理のためのフィルタリング技術が必要である。
【００１６】
特に、リアルタイム小河川水位計測資料を活用して洪水時に急切な災難対応をする地方自治体の公務員および関係者たちには、品質の良い水位資料をリアルタイムに提供しなければならないため、リアルタイム水位計測結果の信頼度を高めることができる技術が要求される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
本発明はこのような従来技術の河川水位測定技術の問題を解決するためのもので、水位測定手段の測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めた水位情報をリアルタイムに提供できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法を提供することにその目的がある。
【００１８】
本発明は多様な位置で測定対象の水位を測定することができ、測定対象に設置された構造物に関わらず、正確な水位を測定できるようにして水位測定性能を高めることができるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法を提供することにその目的がある。
【００１９】
本発明は河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにして、流量算出などに効果的に使用できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法を提供することにその目的がある。
【００２０】
本発明は河川の水位測定資料をフィルタリングして測定された水位データの信頼性を高めた水位情報を無線で送信してリアルタイムに保存または管理できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法を提供することにその目的がある。
【００２１】
本発明はオープンソースを基盤とした単一ボードマイクロコントローラを利用するアルドゥイーノ（Ａｒｄｕｉｎｏ）基盤の河川水位測定装置を構成して開発および適用環境を改善できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法を提供することにその目的がある。
【００２２】
本発明は算出された水位情報をウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブサーバーのウェブページを通じて提供して河川管理の効率性を高めることができるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法を提供することにその目的がある。
【００２３】
本発明の目的は以上で言及した目的に制限されず、言及されていないさらに他の目的は下記の記載から当業者に明確に理解され得るであろう。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
このような目的を達成するための本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、測定対象となる河川の水位を測定する測定部；前記測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングする測位資料フィルタリング部；測位資料フィルタリング部によってフィルタリングされて水位測定不確かさが最小化された測位資料を利用して測定対象となる河川の水位を算出する水位算出部；を含むことを特徴とする。
【００２５】
ここで、測定部は、超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信して、超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を測定する超音波センサであることを特徴とする。
【００２６】
他の目的を達成するための本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、ＧＰＳ衛星から河川水位測定装置の設置位置によるＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ受信部；超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を測定する超音波センサ部；超音波センサ部の測位資料をフィルタリングして小河川の荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できるようにする測位資料フィルタリング部；ＧＰＳ受信部で受信されたＧＰＳ情報に含まれた高度情報および測位資料フィルタリング部でフィルタリングされた超音波センサ部で測定された距離情報および構造物と測定対象の底との距離情報を利用して測定対象の底から測定対象の水面に至る距離である水位を算出する水位算出部；を含むことを特徴とする。
【００２７】
ここで、前記水位算出部で算出された水位情報を、河川情報を総合的に管理する河川情報管理サーバーに伝送する通信部をさらに含むことを特徴とする。
【００２８】
そして、ＧＰＳ受信部で受信されたＧＰＳ情報は緯度と経度の座標値からなる位置情報と、高度を示す高度情報と、日付と時間からなる時間情報を含み、ＧＰＳ受信部は河川水位測定装置が設置された位置に対する位置情報を受信して、該当位置で測定対象の水位情報を提供する時に該当位置に対する位置情報も共に提供できるようにすることを特徴とする。
【００２９】
そして、測位資料フィルタリング部は、測定された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定する平滑値推定部と、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算する平滑化最確値計算部と、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する残差算定部と、それぞれの点で最適帯域幅を算定する最適帯域幅算定部と、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する帯域幅選択部と、平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する最終平滑化最確値算定部を含むことを特徴とする。
【００３０】
そして、前記水位算出部を通じて算出された水位情報を有線または無線通信で提供を受けてウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブページを通じて提供するウェブサーバーをさらに含むことを特徴とする。
【００３１】
他の目的を達成するための本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法は、超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信する段階；超音波センサで受信された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定し、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算し、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する段階；それぞれの点で最適帯域幅を算定し、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する段階；平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する段階；フィルタリングを経た測位資料を利用して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を計算して水位を算出する段階；を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３２】
このような本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法は次のような効果を有する。
【００３３】
第１に、河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにして、流量算出などに効果的に使うことができるようにする。
【００３４】
第２に、水位測定手段の測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めた水位情報をリアルタイムに提供することができる。
【００３５】
第３に、多様な位置で測定対象の水位を測定することができ、測定対象に設置された構造物に関わらず、正確な水位を測定できるようにして水位測定性能を高めることができるようにする。
【００３６】
第４に、河川の水位測定資料をフィルタリングして測定された水位データの信頼性を高めた水位情報を無線で送信してリアルタイムに保存または管理できるようにする。
【００３７】
第５に、オープンソースを基盤とした単一ボードマイクロコントローラを利用するアルドゥイーノ（Ａｒｄｕｉｎｏ）基盤の河川水位測定装置を構成して開発および適用環境を改善することができる。
【００３８】
第６に、算出された水位情報をウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブサーバーのウェブページを通じて提供して河川管理の効率性を高めることができるようにする。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１ａ】洪水発生時の小河川の荒い水面状態を示した写真。
【図１ｂ】洪水発生時の小河川の水位の計測結果グラフ。
【図２】本発明の一実施例に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置の構成図。
【図３ａ】河川水位測定装置の設置位置の一例を示した構成図。
【図３ｂ】本発明の一実施例に係るアルドゥイーノ基盤の超音波水位測定装置の構成図。
【図４】本発明に係る測位資料フィルタリング部の詳細構成図。
【図５】本発明に係る測位資料フィルタリング時の帯域幅設定に関する構成図。
【図６】帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）による平滑化適用結果の差を示したグラフ。
【図７】本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法を示したフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下、本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法の好ましい実施例に関して詳細に説明すると次の通りである。
【００４１】
本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法の特徴および利点は以下での各実施例に対する詳細な説明を通じて明白になるであろう。
【００４２】
図２は、本発明の一実施例に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置の構成図である。
【００４３】
そして、図３ａは河川水位測定装置の設置位置の一例を示した構成図であり、図３ｂは本発明の一実施例に係るアルドゥイーノ基盤の超音波水位測定装置の構成図である。
【００４４】
以下の説明において、本発明が適用される河川水位測定手段として超音波センサを利用する河川水位測定装置を一例として説明したが、これに限定されず、時空間映像分析を利用した河川水位測定装置またはこれらを組み合わせて使う場合にも本発明が適用され得ることは言うまでもない。
【００４５】
また、本発明に係る測位資料フィルタリング手段は河川水位測定装置に構成されるものとして説明したが、これに限定されず、測位資料フィルタリング手段が設置される位置は河川情報を総合的に管理する河川情報管理サーバーに構成されてもよい。
【００４６】
そして、本発明は河川水位測定装置を利用して計測した小河川の洪水位資料をフィルタリングできるアルゴリズムを含み、荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できる水位資料補正アルゴリズムを含む。
【００４７】
特に、計測した水位資料をシステムコントローラおよびサーバーＰＣに有線／無線伝送して自動流量計側プログラムの入力資料として活用できるようにし、水位計測資料はリアルタイム水位および流量表出ウェブサービスを通じてリアルタイムに確認できるようにする。
【００４８】
そして、オープンソースを基盤とした単一ボードマイクロコントローラを利用するアルドゥイーノ（Ａｒｄｕｉｎｏ）基盤の河川水位測定装置を構成して開発および適用環境を改善できるようにする。
【００４９】
このような本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法は、水位測定手段から受けた測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めるための測位資料フィルタリング手段を含む。
【００５０】
本発明の一実施例に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、図１のように、ＧＰＳ衛星から河川水位測定装置の設置位置によるＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ受信部１０と、超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度などに基づいて測定対象の表面との距離を測定する超音波センサ部２０と、超音波センサ部２０の測位資料をフィルタリングして小河川の荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できるようにする測位資料フィルタリング部３０と、ＧＰＳ受信部１０で受信されたＧＰＳ情報に含まれた高度情報および測位資料フィルタリング部３０でフィルタリングされた超音波センサ部２０で測定された距離情報および構造物と測定対象の底との距離情報を利用して測定対象の底から測定対象の水面に至る距離である水位を算出する水位算出部４０と、外部通信機器と無線で通信可能にして水位算出部４０で算出された測定対象の水位情報とＧＰＳ受信部１０で受信した側定位置によるＧＰＳ情報を外部通信機器で無線送信する無線通信部５０と、算出された水位情報を無線通信部５０を通じて提供されてウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブページを通じて提供するウェブサーバー６０を含む。
【００５１】
ここで、ＧＰＳ受信部１０は河川水位測定装置が設置された位置に対する位置情報を受信して、該当位置で測定対象の水位情報を提供する時に該当位置に対する位置情報も共に提供することになる。
【００５２】
ＧＰＳ情報は緯度と経度の座標値からなる位置情報と、高度を示す高度情報と、日付と時間からなる時間情報などをすべて含む。
【００５３】
そして、ウェブサーバー６０のウェブサービスは水位情報を検索および提供できるＡＰＩを含む。
【００５４】
そして、構造物と測定対象の底との距離情報は、ＧＰＳ受信部１０で受信された高度情報と超音波センサ部２０で測定された距離情報さえ存在すれば測定対象の水位を算出できるいかなる情報でも代替できることは言うまでもない。
【００５５】
そして、無線通信部５０はＷｉ−Ｆｉ通信、モバイル通信、近距離通信、無線インターネット通信などを利用してノートパソコン、スマートフォン、タブレットなどの外部通信機器に測定対象の水位情報とこれに対応するＧＰＳ情報を無線で送信して別途に保存または分析できるようにするものである。
【００５６】
外部通信機器は河川情報を総合的に管理する河川情報管理サーバーであり得、安全性を高めるために無線通信ではなく有線通信を使ってもよいことは言うまでもない。
【００５７】
このような本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、図３ａでのように、河川の橋梁の中間に設置され、常時電源とインターネットを連結して資料を伝送するように設置されることが好ましい。
【００５８】
そして、超音波センサ部２０の超音波水位センサの測定範囲は橋梁から河上までの高さを考慮して最大５ｍ以上であり、測定最小時間間隔は１０秒以内にし、分解能は１ｍｍ以内であることが好ましい。
【００５９】
このように設置される河川水位測定装置は図３ｂでのように、オープンソースを基盤とした単一ボードマイクロコントローラを利用するアルドゥイーノ（Ａｒｄｕｉｎｏ）基盤の河川水位測定装置を構成して開発および適用環境を改善できるようにすることが好ましい。
【００６０】
また、このような本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、突発豪雨にも安定的に作動しなければならないため、防水および防塵に強い構造を有することが好ましい。
【００６１】
特に、河川水位測定装置はリアルタイムに小河川を計測するために、断絶なく運営され得るように耐久性が保障されなければならず、落雷、台風、豪雨発生などの極限状況でも正常に作動できるように、堅固に設置されてすべての装置や施設は最大限の性能が発揮され得るように配置して障害を最小化することが好ましい。
【００６２】
本発明に係る測位資料フィルタリング部の詳細構成を説明すると次の通りである。
【００６３】
図４は、本発明に係る測位資料フィルタリング部の詳細構成図である。
【００６４】
本発明に係る測位資料フィルタリング部３０は、超音波センサで受信された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定する平滑値推定部３１と、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算する平滑化最確値計算部３２と、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する残差算定部３３と、それぞれの点で最適帯域幅を算定する最適帯域幅算定部３４と、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する帯域幅選択部３５と、平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する最終平滑化最確値算定部３６を含む。
【００６５】
このような本発明に係る測位資料フィルタリングに関して具体的に説明すると次の通りである。
【００６６】
一般的に計測および調査される多数の測定資料は、（ｘ、ｙ）形態の異変量変数で散布図（ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ）で表示して、線形あるいは非線形的回帰を通じての数学的な趨勢線を導き出して定性的な傾向を分析する。
【００６７】
しかし、多数の時系列測定資料や局所的な領域を逸脱した変数の間の不足しているため、定量的な数学的な趨勢線の導き出しが不可能な場合が多い。
【００６８】
この場合、無作為挙動による変動を除去し局地的な傾向を反映した後、全体的な趨勢を導き出す平滑化（Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）技法が主に適用されてきた。
【００６９】
これらの技法は基本的に周辺の局地的な資料に基づいて最小二乗法で最確値を推定し（ｌｏｃａｌ  ｌｉｎｅａｒ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、推定された数値を連結して散布図を平滑化して傾向を追跡できるようにする（ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）。
【００７０】
代表的な散布図平滑化技法としてＬＯＷＥＳＳ（  ＬＯｃａｌｌｙ  ＷＥｉｇｈｔｅｄ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ、あるいはＬＯＥＳＳ）があるが、固定された帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈあるいはｗｉｎｄｏｗ）に基づいて局地的に分割された資料を使う。
【００７１】
本発明では測位資料フィルタリングの信頼性を高めるために、局地的な資料の特性を反映して弾力的帯域幅（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）を算出して正確度を向上させ、ＬＯＷＥＳＳの短所である処理効率を改善する。
【００７２】
図５は、本発明に係る測位資料フィルタリング時の帯域幅設定に関する構成図である。
【００７３】
本発明の測位資料フィルタリング部３０は異変量資料を弾力的帯域幅で割ってそれぞれの区間で重み付き線形回帰（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｌｉｎｅａｒ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を適用して最確値を算出する。
【００７４】
そして、すべてのｘ位置あるいは与えられた間隔（ｓｐａｎ）で同じ作業を繰り返して最確値を推定し、これらを連結して平滑化された趨勢曲線を求める。
【００７５】
散布図平滑化技法の根幹は帯域幅幅設定と重み付き最小二乗法（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ  ｍｅｔｈｏｄ）にある。
【００７６】
図５でのように、帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）はＳｃａｔｔｅｒｐｌｏｔの一部のみを指定する領域を意味し、一つの個体のｘ変数値を中心に一定の範囲（幅）の資料が選択されて計算に活用され、次の個体のｘ変数値を中心にさらに他の帯域幅が設定される。
【００７７】
すなわち、帯域幅は局所的パターン（ｌｏｃａｌ  ｐａｔｔｅｒｎ）を推定するための手段として使われる。
【００７８】
図６は、帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）による平滑化適用結果の差を示したグラフである。
【００７９】
ＬＯＷＥＳＳ方法の場合、固定された帯域幅の大きさであって、代表的な帯域幅は該当する位置で全体資料の１／３〜２／３間に該当する数字が使われる。
【００８０】
この時、図６でのように、帯域幅が過度に大きいと回帰関数が直線に近い曲線となり（過小適合、ｕｎｄｅｒ−ｆｉｔｔｉｎｇ）、小さくすると回帰関数が曲がった程度が大きい曲線となる（過多適合、ｏｖｅｒ−ｆｉｔｔｉｎｇ）。
【００８１】
したがって、使用目的に合うように適切な帯域幅を指定することが重要である。
【００８２】
本発明に係る測位資料フィルタリング部３０に適用されるフィルタリングアルゴリズムに関して具体的に説明すると次の通りである。
【００８３】
まず、平滑値推定部３１で、散布図で任意の
【００８４】
【数１】
2021530674.tif 000003
【００８５】
位置での平滑化された値（あるいは最確値）の
【００８６】
【数２】
2021530674.tif 000004
【００８７】
は次のように最小二乗法を活用した局部的な回帰分析を通じて推定される。
【００８８】
【数３】
2021530674.tif 000005
【００８９】
ここで、Ｎは
【００９０】
【数４】
2021530674.tif 000006
【００９１】
周囲の局地的な帯域幅を意味し、位置ごとに最適化されるようにする。
【００９２】
もし特定帯域幅Ｊが与えられ、帯域幅内の変数の個数がＮであれば局地的線形回帰追跡者は次の数学式２の通りである。
【００９３】
【数５】
2021530674.tif 000007
【００９４】
ここで、
【００９５】
【数６】
2021530674.tif 000008
【００９６】
と
【００９７】
【数７】
2021530674.tif 000009
【００９８】
は
【００９９】
【数８】
2021530674.tif 000010
【０１００】
で存在する局地的な資料の線形回帰で求めることができ、
【０１０１】
【数９】
2021530674.tif 000011
【０１０２】
は位置
【０１０３】
【数１０】
2021530674.tif 000012
【０１０４】
に該当する平滑化された最確値となる。
【０１０５】
帯域幅Ｊが固定されず次のような追加的な作業を進める。
【０１０６】
局地的に適合化された帯域幅（ｌｏｃａｌｌｙ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）と連動する平滑化された最確値を算出するために、本発明に係るフィルタリングアルゴリズム（Ｆｒｉｅｄｍａｎ’ｓ  Ｓｕｐｅｒ  Ｓｍｏｏｔｈｅｒ）ではｘ位置で観測値ｙ＝ｆ（ｘ）と帯域幅をＪ（ｘ）とする時、数学式３のように推定誤差の二乗が最小になるようにするＪ（ｘ）とｆ（ｘ）を算出することに基本的な原理を置いている。
【０１０７】
【数１１】
2021530674.tif 000013
【０１０８】
平滑化最確値計算部３２で数学式３を最小化するために全体の資料数がｎである場合、
【０１０９】
【数１２】
2021530674.tif 000014
【０１１０】
間の多様な大きさの初期固定帯域幅（Ｊ）に対して数学式２を適用して、複数の平滑化された最確値ｆ（ｘ）を計算し、残差算定部３３でそれぞれの帯域幅Ｊに対して次のような形態の残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する。
【０１１１】
【数１３】
2021530674.tif 000015
【０１１２】
この時、
【０１１３】
【数１４】
2021530674.tif 000016
【０１１４】
である。
【０１１５】
そして、Ｊ＝０．２ｎの帯域幅を有する
【０１１６】
【数１５】
2021530674.tif 000017
【０１１７】
に対して数学式４を活用して導き出された
【０１１８】
【数１６】
2021530674.tif 000018
【０１１９】
を平滑化（ｓｍｏｏｔｈ）した結果として
【０１２０】
【数１７】
2021530674.tif 000019
【０１２１】
を導き出し、最適帯域幅算定部３４でそれぞれの点で最適帯域幅（ｏｐｔｉｍａｌ  ｂｅｎｄｗｉｄｔｈ）、
【０１２２】
【数１８】
2021530674.tif 000020
【０１２３】
を算定するために次の数学式５を使う。
【０１２４】
数学式５は特定
【０１２５】
【数１９】
2021530674.tif 000021
【０１２６】
で複数の帯域幅Ｊに対する導き出された最確誤差
【０１２７】
【数２０】
2021530674.tif 000022
【０１２８】
のうち
【０１２９】
【数２１】
2021530674.tif 000023
【０１３０】
に該当するＪ値がすなわち最適帯域幅
【０１３１】
【数２２】
2021530674.tif 000024
【０１３２】
となる意味である。
【０１３３】
【数２３】
2021530674.tif 000025
【０１３４】
各
【０１３５】
【数２４】
2021530674.tif 000026
【０１３６】
に対する
【０１３７】
【数２５】
2021530674.tif 000027
【０１３８】
は再びＪ＝０．２ｎ帯域幅で平滑化された後、帯域幅選択部３５で初期投入された帯域幅のうち
【０１３９】
【数２６】
2021530674.tif 000028
【０１４０】
と近い帯域幅を数学式６でのように選択する。
【０１４１】
【数２７】
2021530674.tif 000029
【０１４２】
そして、最終平滑化最確値算定部３６であらかじめ求めておいた
【０１４３】
【数２８】
2021530674.tif 000030
【０１４４】
に対して選択された二つの初期帯域幅
【０１４５】
【数２９】
2021530674.tif 000031
【０１４６】
に該当する平滑化された最確値をそれぞれ
【０１４７】
【数３０】
2021530674.tif 000032
【０１４８】
とする時、二つの値を活用して線形補間を通じて
【０１４９】
【数３１】
2021530674.tif 000033
【０１５０】
を次のように求める。
【０１５１】
【数３２】
2021530674.tif 000034
【０１５２】
【数３３】
2021530674.tif 000035
【０１５３】
に該当する最終平滑化された最確値
【０１５４】
【数３４】
2021530674.tif 000036
【０１５５】
は再びＪ＝０．５ｎ帯域幅で平滑化された値を使う。
【０１５６】
このような測位資料フィルタリングアルゴリズムによって本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにする。
【０１５７】
本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法を具体的に説明すると次の通りである。
【０１５８】
図７は、本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法を示したフローチャートである。
【０１５９】
まず、超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信する。（Ｓ６０１）
引き続き、超音波センサで受信された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定し（Ｓ６０２）、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算し（Ｓ６０３）、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する。（Ｓ６０４）
引き続き、それぞれの点で最適帯域幅を算定し（Ｓ６０５）、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する。（Ｓ６０６）
そして、平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する。（Ｓ６０７）
引き続き、フィルタリングを経た測位資料を利用して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差と、超音波の発信速度と反射波の反射速度などに基づいて測定対象の表面との距離を計算して水位を算出する。（Ｓ６０８）
そして、算出された水位情報をウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブサーバーのウェブページを通じて提供する。（Ｓ６０９）
このようにフィルタリングを経て算出された水位情報は、システムコントローラおよびサーバーＰＣに有線／無線伝送して自動流量計側プログラムの入力資料として活用できるようにし、リアルタイム水位および流量表出ウェブサービスを通じてリアルタイムに確認できるようにするのに活用され得る。
【０１６０】
以上で説明した本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法は、水位測定手段の測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めた水位情報をリアルタイムに提供できるようにする。
【０１６１】
したがって、流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにする。
【０１６２】
以上での説明でのように、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で変形された形態で本発明が具現されていることが理解できるであろう。
【０１６３】
したがって、明示された実施例は限定的な観点ではなく説明的な観点で考慮されるべきであり、本発明の範囲は前述した説明ではなく特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にあるすべての差異点は本発明に含まれるものと解釈されるべきである。
産業上利用の可能性
本発明は河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにした、測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置および方法に関する。
【図１ａ】
2021530674.tif 000071
【図１ｂ】
2021530674.tif 000072
【図２】
2021530674.tif 000073
【図３ａ】
2021530674.tif 000074
【図３ｂ】
2021530674.tif 000075
【図４】
2021530674.tif 000076
【図５】
2021530674.tif 000077
【図６】
2021530674.tif 000078
【図７】
2021530674.tif 000079
【国際調査報告】
2021530674.tif 000080
2021530674.tif 000081
2021530674.tif 000082
2021530674.tif 000083