2010년에 발사될 예정인 아리랑위성 5호의 부 탑재체인 AOPOD(Atmosphere Occultation and Precision Orbit Determination) 시스템은 GPS(Global Positioning System) 전파 엄폐(radio occultation) 자료를 제공한다. 이 논문에서는 아리랑위성 5호 궤도에서 발생하는 GPS 전파 엄폐의 발생 빈도 및 분포를 시뮬레이션하고, 현재 천문연구원에서 개발 중인 GPS 전파 엄폐 자료처리시스템인 KROPS(KASI Radio Occultation Processing System)를 사용한 전리층 전자밀도 산출결과를 제시하였다. 전자밀도를 산출하기 위해 2004년 6월 20일에 발생한 CHAMP(CHAllenging Minisatellite Payload) 위성의 GPS 전파 엄폐 관측값을 사용하였고 산출된 결과는 IRI(International Reference Ionosphere) - 2001 모델과 CHAMP 위성의 랑뮈어 탐침기(Planar Langmuir Probe) 및 이온존데 간과 비교하였다. 산출된 전자밀도를 이온존데 값과 비교했을 때, $F_2$층 최대전자밀도 고도인 $hmF_2$에서 약 5km, $F_2$층 최대전자밀도인 $NmF_2$에서 약 $3{\times}10^{10}el/m^3$의 차이를 보였으며, 랑뮈어 탐침기 값과 비교하여 고도 365.6km에서 두 값 모두 $1.6{\times}10^{11}el/m^3$로 일치하였다.
도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
우리나라 최초의 다목적 실용위성인 아리랑 1호는 지난 2003년 2월 21일부로 목표 하였던 임무운영기간 3년을 완수하였으며, 현재는 연장 운영을 하고 있다. 당초 목표했던 3년의 임무 수명을 뛰어 넘어 향후 2∼3년은 더 운영할 수 것으로 예측하고 있다. 따라서 위성체의 각 서브시스템의 상황을 분석하고 발생한 문제에 대해 신속히 대처하는 것이 중요하다. 아리랑 1호는 크게 탑재체, 자세제어계(AOCS), 전력계(EPS), 추진계(PS), 열제어계(TCS), 원격측정명령계(TC&R)의 Subsystem으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 발사부터 목표 임무운영기간까지 서브시스템 중 원격측정명령계의 상태를 분석 정리하였으며, 초과운영에 있는 현 시점의 상태를 정리하였다.
한국항공우주연구원은 공공기술연구회 산하 한국지질자원연구원, 한국해양연구원, 한국건설기술연구원과 협력하여 2002년 4월 17일에 본격적인 원격탐사 연구 및 공공지원 업무의 주축을 담당하게 될 공공원격탐사센터를 설립하였다. 별도의 독립조직이 아니라 원격탐사위성인 아리랑위성을 개발, 운영하고 있는 한국항공우주연구원을 중심으로, 한국해양연구원, 한국지질자원연구원, 한국건설기술연구원등 관련기관이 해양분야, 지상분야, 건설분야 등 각 전문분야 별로 협동연구 체계를 구축, 실질적인 국가원격탐사센터 역할을 수행할 것이다. 이와 같이 설립된 공공원격탐사센터에 대한 홍보, 위성자료의 공공활용 지원 및 원격탐사 Tutorial 등을 사용자들이 쉽게 접속하여 이용할 수 있도록 공공원격탐사센터 홈페이지를 구축하여 Open 하게 되었다. 공공원격탐사센터 본부인 한국항공우주연구원을 비롯하여 전문센터별로도 홈페이지를 구축하여 서로 연결되도록 하였다. 2003년도에는 이와 같이 open 된 홈페이지에 위성자료 통합 DB를 구축하여 서비스할 예정이다.
기상위성은 그 특성상 다양한 Imager, Sounder, 그리고 여러 환경 테스트용 장비를 지니게 되며 일정한 시간동안 지구에 그 정보를 전송한다. 본 논문에서 제안된 수신 시스템은 현재 운영중인 아리랑위성 1호의 임무계획에 필요한 기상정보를 직접 획득하여 운영의 효율성을 높일 필요성에 의해서 GMS-5의 S-VISSR data 뿐만 아니라 2003년 4월 이후에 서비스를 할 것으로 예정된 GOES-9위성의 GVAR data도 역시 수신 및 처리를 할 수 있도록 설계되었다. Link budget 설계를 수행하여 최악의 경우에도 영상을 복원할 수 있는 통신링크가 제공되도록 설계하였고, 시스템 구성 모듈을 가능한 한 상용제품으로 사용하였다. 설치된 후에는 태양을 이용한 G/T의 값을 측정하여 설계치 보다 약1.608 향상된 시스템임을 검증하였고, 수신된 GMS-5의 S-VISSR 데이터를 성공적으로 처리함으로써 자체적으로 개발한 처리 소프트웨어를 검증하였다.
전자부품 높은 신뢰성이 요구되며 극한의 운용 환경을 견디어야 하는 우주 프로그램에는 High-Reliability Part로 분류되는 Class S 이상의 Microcircuit, JANS 급 이상의 Discrete Semiconductor, 그리고 ER(Established Reliability) 등급 R 수준 이상의 Passive 소자들이 주로 사용된다. 그러나 일부 부품에 대해서는 High-Reliability Part로서 검증되지 않은 이른바 비표준 부품을 사용해할 경우가 빈번하게 생기고 있다. 이 경우 위성의 제작자는 자체적으로 부품을 검증하여 잠재적인 결함이 있는 부품들을 Screening할 수 있어야 한다. 본 기술 논문에서는 아리랑위성 1호기 및 2호기 개발을 통해서 이루어진 부품 검증과정을 간략히 소개하고자한다.
본 연구는 수치지형도 기반의 수치고도모델 생성 방법에 따른 정사영상 품질변화를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 우선 축척 1/5,000 수치지형도의 등고선만을 사용한 수치고도모델(Case1)과 등고선과 표고점을 함께 사용한 수치고도모델(Case2)을 제작하여 수치고도모델 자체 제작 정확도를 검증하는 한편 이들 수치고도모델을 이용하여 시범지역에 대한 아리랑위성 2호 정사영상을 생성하였다. 실험결과 경사지와 산지도로와 같은 지형에 있어서는 Case2가 효과적이고, 넓은 평지의 경우 갑작스런 높이차로 인한 왜곡을 방지하기 위해서는 Case1을 사용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 아리랑위성 2호 탑재체의 지상하향링크 시스템 성능을 측정한 과정과 결과를
수록하였다. 우선 안테나 접속 상태와 안테나의 성능을 판단할 수 있는 복사패턴과 VSWR
을 측정하였으며, 송신기의 상태 및 RF 스펙트럼의 분포를 확인하여 스펙트럼 상에 원치
않는 출력이 없음을 검증하였다. 마지막으로 안테나 햇과 실제 안테나를 이용하여 수신 시
스템과의 호환성 시험을 수행하였는데, 비트오류 확률 등이 측정되었다. RF 시스템에 대한
이러한 검증 시험은 위성의 이동, 조립 및 환경시험 후에 반드시 수행되어서 시스템 상의
성능 저하 유무를 확인할 수 있어야 한다.
최근 기상이변과 예상치 못한 지각변동으로 인해 발생하는 재해의 빈도가 증가하고 있고 그 규모 또한 커지고 있는 상황에서 보다 신속하고 정확한 피해현황 조사 및 분석을 가능하게 한 GIS, IT, 원격탐사 등 영상공간정보와 첨단기술을 활용하여 재해정보체계 구축에 주요 관심사가 되고 있다. 위성영상은 항공사진과 더불어 지표면의 변화를 신속하고 주기적으로 관찰할 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 이를 통해 효율적인 재해 관리와 복구 대책 수립이 요구되며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 경상북도 봉화지역의 재해대장에 기록된 피해유형 및 피해규모를 현장에서 직접 답사하여 실제 피해현장을 파악하였으며, 피해 전 항공영상과 피해 후 아리랑 2호 위성영상을 확보하여 영상처리 및 분석을 통해 피해식별가능 여부와 피해 현황별 피해규모를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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