• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2006.04a
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• pp.46-46
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• 2006

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2005.10a
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• pp.77-77
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• 2005

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2005.10a
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• pp.58-58
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• 2005

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2007.04a
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• pp.57-57
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• 2007

• The Science & Technology
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• no.8 s.447
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• pp.58-61
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• 2006

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.40-40
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• 2021

수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Aerospace Industry
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• v.84
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• pp.10-15
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• 2004

인공위성 및 발사체 등의 우주산업은 21세기를 이끌어 갈 첨단기술 산업이며 국가 과학기술력의 척도로서 자리매김하고 있다. 우주개발 선진국인 미국인 영구 달기지 건설 및 유인 우주탐사 계획을 적극적으로 추진하고 있으며 중국도 미국, 러시아에 이어 유인 우주선을 발사한 세번째 국가가 되었다.<중략>

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.9 no.2
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• pp.123-128
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• 2010

Science and Technology SATellite-3 (STSAT-3) is science purpose satellite which weighs below 170kg. This is classified as small satellite or micro satellite more specifically. The launch vehicles (launchers) for small satellite has their own requirements for environmental interface. Since the small satellites are usually launched with cluster or multiple payloads, the selection option for appropriate launcher is limited. Therefore, the satellite should be designed with the consideration of environmental requirements of these launchers. In this paper, the environmental requirement of most candidated launchers for small satellite is summarized and give satellite environmental requirement to accommodate all launchers requirements.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2005.10a
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• pp.57-57
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• 2005

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_2
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• pp.1529-1539
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• 2023

The data from Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II), which observes the color of the sea to monitor marine environments, undergoes various correction processes in the ground station system, producing data from Raw to Level-2 (L2). Quality issues arising at each processing stage accumulate step by step, leading to an amplification of errors in the satellite data. To address this, improvements were made to the GOCI-II ground station system to measure potential optical quality and geolocation accuracy errors in the Level-1A/B (L1A/B) data. A newly established Radiometric and Geometric Performance Assessment Module (RGPAM) now measures five optical quality factors and four geolocation accuracy factors in near real-time. Testing with GOCI-II data has shown that RGPAM's functions, including data processing, display and download of measurement results, work well. The performance metrics obtained through RGPAM are expected to serve as foundational data for real-time radiometric correction model enhancements, assessment of L1 data quality consistency, and the development of reprocessing strategies to address identified issues related to the GOCI-II detector's sensitivity degradation.