해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
자그로스 습곡대는 신생대 시기에 아라비아 판과 유라시아 판이 충돌하며 형성되었다. 이 습곡대는 터키에서 호르므즈 지역까지 북서-남동 방향으로 2,000 km 이어진 산맥을 이룬다. 전세계 석유의 약 8%가 자그로스 산맥(충상단층)의 전면부에 발달한 습곡으로 이루어진 배사구조에 집적되어 있다. 지금까지 알려진 자그로스 지역의 5개 석유시스템 가운데 백악기 중기-마이오세 초기 석유 시스템의 원시 자원량이 가장 많다. 백악기 중기-마이오세 초기 석유 시스템의 근원암은 Kazhdumi층과 Pabdeh층으로 석유 생성 이상으로 숙성되었으며, 저류암은 Bangestan층군(Sarvak, Ilam층)과 Asmari층이며, 덮개암은 증발잔류암층인 Gachsaran층과 셰일 층인 Gurpi층이다. Bangestan층군과 Asmari층에 트랩되어 있는 원유는 90%이상이 Kazhdumi층에서 기원하였고 그 외 나머지 원유는 Pabdeh층에서 기원하였다. 데즈풀만 지역에서 고각의 배사구조를 이루고 있는 Asmari, Sarvak, Khami층은 이미 많은 부분이 탐사된 반면 좀더 깊은 곳에 위치한 퇴적층과 저각의 소규모 배사구조는 아직 탐사되지 않았다. 그러므로 이 지역의 개발 잠재력은 자그로스 습곡대 석유시스템의 이해를 필요로 한다.
착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.
최근 지속가능한 달 표면 탐사 및 심우주 탐사를 위해 현지자원활용 개념이 주목받으며 월면토를 이용한 건설재료 생산 기술 개발 관련 연구들이 진행되고 있다. 특히, 마이크로파 소결 기술은 에너지 효율 측면에서 유리할 뿐 아니라 별도의 바인더를 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 본 연구에서는 한국형 인공월면토인 KLS-1에 마이크로파 소결 기술을 적용해 보았다. 향후 실제 건설재료로 활용 가능한 크기의 소결체 제작을 위해서는 균질도 확보가 매우 중요한 실정으로 마이크로파, 공동, 재료 간 상호작용에 관한 이해가 요구된다. 따라서 수많은 경우의 수에 관한 효율적 평가 및 장비가동 조건 정립 측면에서 수치모델의 활용은 매우 효율적인 방법이다. 본 연구에서는 전기장-열 연계 해석모델을 제안하고 있으며 교차검증 및 실험결과와의 비교 등을 통해 수치모델의 신뢰성을 검증하였다. 이는 향후 마이크로파 소결 기술을 적용한 건설재료 생산 시 효율적인 방법을 제시하는데 활용 가능할 것으로 판단된다.
바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 조선누층군 내 타이타늄 광체의 모암이 되는 면산층 암석을 기계학습기법을 분광분석 결과에 적용하여 탐지하였다. 이를 위해 면산층과 타 층들의 구성 광물을 파악하고, 타이타늄 함량을 측정하였으며, 전자기파 반응 특성을 분석하였다. 면산층은 다른 층들에 비해 불투명 광물을 많이 함유하고, 석영 입자와 점토광물로 구성된다. X선 형광분석 결과, 면산층의 평균 타이타늄 함량은 타 층들에 비해 최소 10배 이상의 타이타늄 함량을 보이며 낮은 함량군과 높은 함량군의 다봉분포를 갖는다. 이는 면산층 내의 타이타늄이 함유되는 사질과 이질이 교호 반복되는데 사질 부분은 이질 부분보다 타이타늄의 함량이 상대적으로 높기 때문이다. 분광분석 결과, 면산층은 산화철의 흡광 특성이 근적외선 영역에서, 점토광물에 의한 흡광 특성이 단파적외선 영역에서 관찰되며, 풍화면의 경우 점토광물 특성이 보다 강해지는 경향을 보인다. 타이타늄 광화대의 탐지는 티탄철석 자체의 분광 특성이 특징적이지 않아 광체를 탐지의 대상으로 보기보다는 모암인 면산층을 탐지하는 것이 적절할 것으로 생각된다. 랜덤포레스트 기계학습 기법을 이용한 면산층의 탐지 정확도는 84%, 전체정확도 97%를 보였으며, 산화철의 분광 특성과 점토광물 분광 특성이 가장 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다. 이는 분광 특성이 타이타늄 모암인 면산층 암석을 효율적으로 탐지할 수 있음을 지시하고, 확대 적용 될경우 무인항공기반 타이타늄 광체 탐사에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
사운딩 로켓은 저렴한 비용과 빠른 개발 기간을 통해 전리권이나 무중력 환경을 직접 탐사하는 유용한 도구이다. 이러한 로켓은 목표 고도에 신속하게 도달하며, 다양한 과학적 장비를 탑재하여 데이터를 실시간으로 수집할 수 있다. 페리지에어로스페이스(주)는 2024년 상반기에 첫 시험 발사를 진행한 뒤, 2025년 1월경에는 2차 성능시험 사운딩 로켓을 발사할 예정이다. 이 로켓은 제주 해상에서 발사될 예정이며, 약 150 km의 목표 고도에 총 30 kg의 탑재체를 싣고, 준궤도 영역에서 다양한 실험을 수행할 것이다. 특히, 중위도 지역의 전리권에서는 간헐적으로 전자 밀도가 증가하는 스포라딕 E층과 적도 전기제트에 의한 자기장의 미세변화를 관측할 수 있을 것으로 예상된다. 이러한 관측을 위해 KAIST 인공위성연구소에서 개발 중인 탑재체 IAMMAP(ionospheric anomaly monitoring by magnetometer and plasma-probe)의 사운딩 로켓 버전이 발사체에 실릴 예정이다. 본 연구는 중위도 지역의 전리권에 대해서 이해하고, 2차 성능시험에서의 관측 가능한 임무 설계에 중점을 두고자 한다.
자외선 영역에서 최대 세기를 보이는 라이먼 알파(121.6nm)선은 태양 채층과 전이영역의 방출선으로 지구 고층 대기 변화의 주요 원인이 되기 때문에, 태양연구에서 가장 중요한 파장대의 하나이다. 그렇지만, 이전의 라이먼 알파선의 관측은 콜로라도 대학 등 미국의 여러 대학들에서 탐사 로켓에 의해 수행된 단속적인 관측들뿐이었고, 여러 위성에 의한 관측들도 시간 분해능이 아주 떨어지는 장기 관측들뿐이었다. 그러므로 인공위성에 탑재되어 충분한 시간 분해능과 연속적인 관측이 충족될 수 있는 라이먼 알파선 태양망원경의 개발은 세계적으로도 중요한 과학적 의미를 갖고 있으며, 인공위성의 운영에 막대한 영향을 미치는 지구 고층 대기에 대한 태양 자외선 복사의 영향을 연구하기 위한 실용적인 목적도 갖고 있다. 이러한 배경에 의해 본 연구는 과학기술위성2호 탑재용 자외선 태양카메라(LIST: $Lyman-{\alpha}$ Imaging Solar Telescope)를 개발하기 위한 목적으로 system 규격결정이 이루어졌으며 광학계, 기계구조 및 전자회로의 예비 설계가 완성되었다. 또한 system requirements에 맞춰 광학계, 기계구조 및 전자회로의 예비 구조 설계가 완료되었으며 기계 구조해석 및 열해석, test plan 결정 및 verification test matrix 작성도 완료되었다. 부분별로는 상세설계가 완료되어 제작에 착수하였으며 본 탑재체의 데이터에 맞는 데이터 획득 시스템을 결정하기위한 기반 조사가 완료되었다. 과학적 운영을 위해서는 태양의 진공 자외선 복사의 연구 방향과 연구 현황 등 데이터를 수집하고, 수집된 자료로 태양에 대해 지속적인 연구가 이루어졌다 자외선 태양카메라 연구개발은 산업적인 파급효과가 큰 광학계의 설계와 비구면 광학계의 제작기술, 첨단 측광기의 기본을 이루는 CCD의 제어기술, 탑재체의 통제 제어 기술이 요구된다. 확보된 우주 탑재체 개발 기술과 결과물들은 본 사업에 적용되었던 시스템 관리 기법과 함께 향후 유사한 우주기술 사업에 이용될 수 있으며 과학적 시스템과 성과물들도 현재 정부가 지원하여 구축하고 있는 우주환경 감시 시스템에 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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