DOI QR코드

DOI QR Code

휴리스틱 기법을 적용한 촬영계획 최적화에 대한 연구

Development of Image Collection Planning Optimization Using Heuristic Method

  • 배희진 (한국항공우주연구원 위성지상시스템개발팀) ;
  • 전정남 (한국항공우주연구원 위성정보확산팀) ;
  • 채태병 (한국항공우주연구원 위성정보확산팀)
  • Bae, Hee-Jin (Ground System Development Team, Korea Aerospace Research Institute) ;
  • Jun, Jung-Nam (Satellite Information Proliferation Team, Korea Aerospace Research Institute) ;
  • Chae, Tae-Byeong (Satellite Information Proliferation Team, Korea Aerospace Research Institute)
  • 투고 : 2012.04.21
  • 심사 : 2012.07.29
  • 발행 : 2012.08.31

초록

위성영상 운영은 주문접수, 촬영계획, 영상처리, 영상 배포의 과정으로 구분하며 촬영계획은 주문 접수 과정에서 전달된 신규 주문과 이미 진행 중인 주문을 바탕으로 한정된 위성자원을 최대한 활용하여 사용자의 촬영요청을 가능한 적절한 시기에 반영할 수 있도록 위성의 촬영계획을 수립하는 과정으로 위성 자원의 효율적인 활용이라는 취지와 가장 밀접한 관계를 갖는 과정에 해당한다. 촬영계획은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산량도 많은 편이며, 스케줄링을 수행할 때마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 한다. 본 논문에서는 촬영계획의 효율성을 높이기 위해 촬영계획의 최적화 연구를 수행하였다. 먼저 촬영계획 수행과정과 제약조건을 정리하여 가능한 많이 촬영할 수 있도록 촬영계획 모형을 수립하고 그 모형을 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다.

Satellite operation is divided as user's request, image collection planning, product generation, distribution. Image collection planning is to make image collection plan of satellite to reflect user's request in proper time based on NTO (New Task Order) and AO (Archive Order) using limited satellite resources. Image collection planning has high computational cost because of considering several variables simultaneously, is to be performed identical process repeatedly. In this paper, optimization research of image collection planning is performed for efficient planning. First, formulation of image collection planning is made to require satellite image as much as possible and then Heuristic algorithm is suggested for solution of formulation.

키워드

참고문헌

  1. 백승우, 조겸래, 이대우, 김해동, 2010. 효율적인 위성 임무 스케줄링 운영을 위한 스케줄링 최적화 알고리즘 비교 연구, 한국항공우주학회지, 38(1):48-57. https://doi.org/10.5139/JKSAS.2010.38.1.048
  2. Bresina, J., 1996. Heuristic-biased stochastic sampling, In Proceedings of the 13th National Conference on Artificial Intelligence, AAAI-96, 271-278.
  3. Frank, J., A. J?nsson, R. Morris, and D.E. Smith, 2001. Planning and scheduling for fleets of earth observing satellites. International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics, Automation and Space.
  4. Gabrel, V. and D. Vanderpooten, 2002. Enumeration and interactive selection of efficient paths in a multiple criteria graph for scheduling an earth observing satellite, European Journal of Operational Research, 139(3): 553-542.
  5. Jufang, L., Y. Feng, B. Baocun, and H. Renjie, 2009. A decomposition-based algorithm for imaging satellites scheduling problem, ICIECS, 1-6.
  6. Lin. W., D. Liao, C. Liu, and Y. Lee, 2005. Daily imaging scheduling of an earth observation satellite, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans, 35(2): 213-223. https://doi.org/10.1109/TSMCA.2005.843380
  7. Lin, W. and S. Chang, 2005. Hybrid algorithms for satellite imaging scheduling, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 3: 2518-2523.
  8. Martin, W., 2002. Satellite image collection optimization, Optical Engineering, 41(9): 2083-2087. https://doi.org/10.1117/1.1495856
  9. Pemberton, J., 2000. Towards scheduling overconstrained remote sensing satellites. In Proceedings of the 2nd International Workshop on Planning and Scheduling for Space, 4.
  10. Rao, J.D., P. Soma, and G.S. Padmashree, 1998. Multi satellite scheduling system for LEO satellite operations. SpaceOps, Thokyo, Japan, 2b002.
  11. Smith, S. and C. Cheng, 1993. Slack-based heuristics for constraint satisfaction scheduling, In Proceedings of the Eleventh National Conference on Artificial Intelligence, AAAI-93, 139-144.