달 탐사용 고해상도 스테레오 카메라의 임무는 달 궤도선 및 착륙 선에 탑재되어 달 표면의 3차원 지형정보를 제공하는데 있다. 이를 통해, 달 착륙 후보지를 탐색하고 착륙 시에는 달 표면 근접에 따른 근거리 입체영상을 실시간으로 제공하여 정확한 지점에 착륙이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 달 탐사선에 탑재되는 달 탐사용 고해상도 카메라 개발을 위한 지상모델인 다기능 스테레오 카메라를 활용하여 고해상도 스테레오 카메라에 요구되는 임무를 검증하고 결과를 분석하기 위해 지상검증 및 분석 시스템을 제안하였다. 지상검증 및 분석 시스템은 임무 검증을 위한 임무검증항목과 시험계획을 제공하며, 시험 수행 후 결과를 분석하게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 달 지형과 유사한 지역을 대상으로 지상 임무항목시험 계획을 세우고, 항공촬영을 통해 스테레오 영상을 획득하였다. 분석장치를 통해 스테레오 영상으로부터 영상을 보정 및 매칭 후 수치표고모델(DEM)을 추출하고 3차원 영상을 생성하여 결과를 분석하였다. 달 탐사용 고해상도 카메라에 요구되는 임무수행항목이 검증되었고, 스테레오 영상을 처리할 수 있는 지상처리분석 시스템이 확보 되었다.
본 연구에서는 궤도 하부 노반상에서 다짐도 확인 및 강화노반 두께 결정을 위하여 사용되는 변형계수 $E_{v2}$ 측정방법의 적절성과 측정값의 유효성을 검토하였다. 이를 위하여 반복평판재하시험(RPBT)을 실시하고 평판직하부에서 발생하는 압축변형률을 파악하였다. 동일 흙노반재료에 대한 공진주시험으로부터 획득된 전단탄성계수감소곡선과 $E_{v2}$를 비교하였다. 실 현장 RPBT의 발생변형률 수준과 변형계수의 크기가 합리적인지를 분석하기 위하여 응력조건과 대표 평균변형률계수($I_z$) 보정에 의해 반복평판재하시험 변형계수($E_{v2}$)를 재평가하였다. PLAXIS 프로그램을 이용하여 깊이에 따른 변형률 영향계수($I_z$)를 재산정하여 반복평판재하시험 결과($E_{v2}$) 해석에 미치는 변형률 영향계수의 영향을 분석하였으며 ABAQUS를 이용하여 3D궤도구조에서 노반이 받는 변형률수준을 확인하였다. 궤도하부구조가 경험하는 변형률수준에서의 변형계수 $E_{v2}$를 획득하기 위해서는 노반의 비선형성을 구현할 수 있도록 현 반복평판재하시험의 하중단계를 세분화할 필요성을 확인하였다.
본 연구에서는 고밀도 해면고도 자료를 이용하여 모든 스펙트럼에 걸쳐 정밀도가 향상된 해면고도와 중력이상을 계산하였다. 평형 위성궤도상의 해면고도 자료에 주파수 영역에서의 상관계수를 이용한 필터를 적용하여 표층 지각구조에 의한 중력 시그날을 추출하였다. 교점오차를 보정하여 편향 위성궤도 오차를 수정하였으며 그 결과로 상향및 하향궤도별로 격자상의 중력 시그날을 계산하였다. 또한 방향성 제거 필터를 사용하여 잔재하는 방향성 궤도오차를 수정하였다. 그 결과에 dynamic sea surface topography를 제거하면 지오이드가 되는데 이 지오이드에 gradient 필터를 적용하여 고분해능 중력이상값을 계산하였다. 이 방법들을 약 $900km\;\times{1,200}\;km$지역의 Geosat Geodetic Mission 자료에 적용하여 약 10 km의 분해능을 갖는 지오이드와 중력이상을 계산하였다, 정확한 선상중력 자료와 least squares collection에 의한 중력이상, 그리고 NOAA의 중력이상값들과 비교, 검토하였다 약 1,600 km에 걸쳐 150 mgal의 중력변화가 있는 선상중력 측선에서 , 본 연구 결과의 중력이상값과 고정밀도 선상중력값을 비교한 결과, 차이의 평균은 0.1 mgal, RMS는 3.5 mgal, 그리고 최대차이는 10.2 mgal과 -18.6 mgal이고, 상관계수는 0.993이었다.
본 연구는 기초기술연구회의 위성정보 활용 지원 운영사업(과제명: 위성영상을 이용한 하천정보 생산 및 활용에 관한 연구)의 연구비 지원에 의해 수행되었습니다. 지난 2010년 6월 발사된 천리안 위성이 약 9개월간의 정지궤도 시험운행을 마치고 본격적으로 위성자료 서비스를 시작함에 따라 한반도 악기상 관측 및 예측 정확도 향상에 기여할 것으로 예상된다. 최근 기후분야 외에도 수자원, 방재, 농업, 해양 등 다양한 응용분야에서 기상위성을 활용하고자 하는 연구가 수행되고 있으며 자료제공 시간의 단축과 기상자료 산출물의 제공으로 천리안 위성은 향후 광범위하게 활용 될 것으로 예상된다. 본 연구는 천리안 위성의 수자원 분야 활용을 위한 기반연구로 천리안 위성과 동일한 채널 특성을 보유한 MTSAT-1R 기상위성을 이용하여 면적강우량을 추정하고 이를 지상관측소를 이용하는 강우보정기법에 적용하며 강우산정 결과를 레이더 및 티센, 크리깅 등과 비교하였다. 강우추정은 NOAA NESDIS의 Power-law 공식을 이용하였으며 지상관측소를 이용한 강우보정은 조건부 합성기법을 적용하였다. 연구대상 유역은 충주댐 유역과 충주댐 유역 상류에 위치한 영월수위표 지점 상류유역을 대상으로 하였으며 레이더 차폐에 따른 레이더 강우량의 감쇄 효과를 분석하고 지형적 특성에 영향 받지 않는 기상위성을 이용한 강우량 산정 기법의 활용성을 제시하였다. 연구결과 레이더 차폐에 영향 받지 않는 영월 수위표 상류유역의 경우 레이더를 이용한 강우량 산정결과와 기상위성을 이용한 결과가 큰 차이가 없으나 전체 유역면적의 절반 정도가 레이더 차폐 지역에 포함되는 충주댐 유역의 경우 레이더를 이용할 경우 20%~35% 가량 강우량이 과소 추정되는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 산악지형에 의해 레이더 차폐가 발생되는 유역에 대해 기상위성의 활용을 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.
GPS 측위는 위성궤도의 오차, 이온층에서의 전파 굴절 등과 같은 자연적인 오차뿐만 아니라, S/A의 작동으로 인한 인위적 오차도 포함하고 있다. 본 논문에서는 기준국과 관측점의 GPS 수신기가 동시에 동일한 Navstar위성 자료를 사용하여 결정한 위치를 보정하는 개인용 DGPS 방법의 원리를 제시하고, 이 방법에 의한 측위정밀도 및 활용성에 대한 실험 결과를 제시한다. 육상고정점의 측위에 있어서 GPS 자체의 오차(1 drms)는 수 10rn 정도임에 반하여 DGPS 보정시에는 수평위치 오차는 1m정도이며, 고도 오차는 2m정도로 줄어든다. 도로상 차량 이동 궤적 및 해양의 부표추적 실험 등에 DGPS 기법을 적용한 결과 만족스러운 결과가 도출되었다.
측지학적인 절대측위 방법들은 아직 관측상의 많은 문제점과 어려움을 내포하고 있으며, 국내에서도 정확한 절대측위 성과의 필요성 때문에 GPS를 이용한 절대위치결정에 관한 연구가 일부기관에서 수행되고 있다. 본 연구에서는 2주파 GPS 반송파 맥놀이 위상(carrier bast phase)자료에 의한 절대위치 결정의 기본 이론을 정립하고 각종오차 보정량을 산출하며, 정밀궤도력과 정밀시계상태를 이용해 독립적인 절대위치를 결정하여 이에 대한 정확도를 분석하고자 한다. 또한 독립적인 절대좌표를 상대측위에 의한 상대좌표와 비교함으로써 국내에서도 GPS를 이용한 측지학적인 절대위치 결정의 가능성을 제시하고자 한다.
고해상도 위성 SAR 영상은 주파수 특성, 안테나 설계 변수, 시스템 내부 잡음 및 간섭 신호에 영향을 많이 받으며, 특히 표적의 RCS(Radar Cross Section)에 따라 표적 특성의 품질이 달라지기 때문에 영상 예측을 위한 시뮬레이션이 복잡해진다. 본 논문에서는 STK(Systems Tool Kit)과 매트랩을 결합하여 작성한 SAR 운용 시뮬레이터를 구축하고, 추출된 데이터를 적용하여 SAR 시뮬레이션을 수행한다. 점 표적의 품질을 판별할 수 있는 중요 변수 특성을 분석하며, 향후 위성 SAR 영상의 검보정에 활용할 수 있음을 보인다. 또한, 위성의 궤도 위치에 따라 변화하는 표적의 RCS를 적용하고, 발생 가능한 RF 간섭 신호를 반영하여 SAR 영상에서의 표적물 품질변화 예측을 수행할 수 있는 방안을 제시한다.
세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.
인공위성은 예측 가능한 데이터를 이용하여 자신의 상태를 스스로 파악하며, 자연적으로 발생할 수 있는 일시적인 문제가 아니거나 오류가 전이되어 더 큰 문제를 발생시킬 수 있다고 판단될 경우를 대비하여 지상국과의 접속이 없는 상태에서도 스스로 고장 관리를 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 태양 센서를 이용한 정상상태에서의 자세 오류 감지도 이러한 고장관리 항목 중의 하나로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 회전하는 태양전지판에 장착되어 있는 태양 센서 데이터를 이용한 오류 감지 방법을 제안하였다. 태양전지판의 운용 방법에 따라 정상적인 상태에서 발생할 수 있는 태양 센서의 오차를 예측하고 이 예측된 값으로부터 벗어나는 정도를 파악하여 오류를 감지하도록 하였다. 또한, 식구간 존재 시에는 태양센서가 그 출력을 내지 못하므로 오류 감지에 문제가 없도록 보정하였다. 마지막으로 궤도 상 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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