실시간 관측자료를 사용하여 현재상태를 진단하고 이후의 변화를 예보하는 것은 우주환경 모니터링 시스템의 필수적인 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 ION(IDL On the Net)을 이용하여 웹 기반의 우주환경모니터링 시스템을 구축하였다(http://sun.kao.re.kr). 이 웹 페이지에서는 현재의 태양 및 지자기 데이터를 보여주고 위성, 통신, 지상 전력시스템에 줄 수 있는 영향을 예측하여 제시하고 있다. 그리고 NOAA/SEC에서 매일 제시하는 태양 X선 플레어, 프로톤 현상, 지자기 폭풍의 예보결과를 표시한다. 또한 행성간 태양 충격파와 CME(Coronal Mass Ejection; 코로나 물질 방출)의 지구도달 시간을 예측하기 위해 두 가지의 예측모델이 웹에서 구동되도록 하였다. 현재 우리는 여러가지 태양 및 지자기 활동과 관련된 각종데이터를 IDL과 FTP 프로그램을 사용하여 실시간으로 다운받아 우주환경 데이터베이스를 확장하고 있다. 본 논문에서는 한국천문연구원의 우주환경모니터링시스템 개발에 관하여 자세히 기술한다.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 공간정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 3차원 습지목록을 제작하였다. 습지와 관련된 현장 조사는2009년 3월부터 8월까지 실시하였고, Landsat TM (2002년 10월 30일), Kompsat-2 (2008년 1월 17일 & 2008년 11월 20일) 인공위성 영상 자료와 항공 LiDAR (2009년 3월 1일) 및 국토지리정보원에서 제작된 수치지형도(1:5,000)를 사용하였다. 각종 영상자료는 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도를 작성하였다. 또한 제작된 3차원 습지지도는 철새의 가시권 분석, 침수 모델링, 저서생물의 분포 특성 파악 등으로 다양하게 활용할 수 있는 방안을 제시하여 이러한 기법들을 잘 이용하면 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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