본 논문에서는 중심신경망을 이용하여 위성영상으로부터 직사각형 형태의 3차원 건물의 지붕모델을 재구성하는 방법을 연구하였다. 제안된 3차원 지붕모델 재구성 기법의 핵심은 3차원 선소의 군집화에 있다. 이를 위해 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 구해진 DEM (Digital Elevation Map) 데이터와 2차원 선소에 의해서 3자원 선소를 발생하였다. 제안된 군집화 과정은 중심신경망을 이용한 방법에 의해 수행되며, 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 선소 추출과정에서 끊어지거나, 중복된 3차원 선소를 건물을 이루는 주된 선소로 군집화하고, 두 번째 단계에서는 건물을 구성하는 주된 선소를 구하기 위해 서로 평행인 선소들의 군으로 군집화를 수행한다. 이 군집화 결과를 최종 클러스터링 과정을 통해 직사각형 형태의 지붕모델로 재구성하게 된다. 제안된 방법이 대전지역의 고해상도 IKONOS 위성영상에 의해 실험되었다. 재구성된 건물모델이 원래 건물의 위치와 형태를 대체로 정확히 반영하여, 본 논문에서 제안된 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 도시지역의 건물모델을 구축하는데 효과적으로 사용될 수 있음이 입증되었다.
본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.
본 연구는 고해상도 위성영상에서 나타나는 그림자 효과를 보정하여 공간정보 획득을 향상하는데 목적이 있다. 이를 위한 방법으로 그림자 효과를 받은 화소와 그렇지 않은 화소의 군집을 표본으로. 사용하여 그림자 효과를 보정하는 방법을 제시한다. 표본은 그림자 효과를 받은 화소와 그렇지 않은 화소를 대상으로 각기 생성된다. (중략)
기존의 군 위성 통신체계는 적의 재밍 공격 및 신호 수신을 대비한 특수한 통신 탑재체가 장착된 정지궤도 통신위성을 기반으로 하였는데, 무인체계 등 새로운 무기체계가 등장함에 따라 신규 통신 수요를 충족시킬 저궤도 위성 기반의 위성 통신체계의 필요성이 점점 커지고 있다. 본 논문은 큐브 위성 기반의 통신체계에 적합한 다양한 웨이브폼 기술과 미래 군 초소형 위성 통신체계의 운용 개념에 대해 소개한다.
본 논문에서는 초소형위성용 항력 증대 장치 개발에 대해 기술하였다. 최근 우주 개발이 New Space 시대에 접어들며, 소형 로켓 및 초소형위성 거대 군집 운용 등 인공물체의 저궤도 진입 장벽이 상당히 낮아지는 추세이다. 이로 인해 우주 환경에 존재하는 우주쓰레기의 수가 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 현재 운용중인 인공위성뿐만 아니라 앞으로 발사될 인공위성들에 큰 위협으로 다가오고 있다. 이를 방지하기 위해 국제적으로 우주쓰레기 경감 대책을 제시하고 있으며, 대표적으로 IADC(Inter-Agency Space Debris Coordination Committee)에서는 '25년 가이드라인'을 권고하고 있다. 한국항공우주연구원에서는 국내 최초로 랑데부/도킹 기술검증용 초소형위성인 KARDSAT(KARI Rendezvous & Docking demonstration SATellite) 프로젝트를 진행하였으며, KARDSAT 위성의 임무 후 폐기 기동(post-mission disposal)을 위한 항력 증대 장치 개발을 통해 우주쓰레기에 대한 국제적 가이드라인을 준수하고자 하였다.
신뢰도란 임의 시스템이 주어진 운용환경 하에서 의도한 기간 동안 의도된 기능을 정상적으로 수행할 확률로 정의된다. 신뢰도-중복 최적화 문제(RROP)는 비용, 무게 등의 제약내에서 시스템의 신뢰도를 최대화할 수 있는 최적의 부품을 선택하고, 부품수와 중복전략(활성/대기중복)을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 아리랑위성 2호의 다채널광학카메라(MSC) 시스템의 설계 구조를 바탕으로 RROP의 수리모형을 제시하고, NP-hard인 RROP의 해법으로써 병렬 개체군집최적화(PPSO) 알고리즘을 제안하였다. RROP 예제의 수치실험 결과는 계획된 수명기간에서 신뢰도를 최대화하는 시스템의 설계 구조를 제시한다.
본 연구는 위성탐사 이미지에서 탑재 센서가 갖는 한계인 공간해상도의 문제를 퍼지함수의 정의를 이용하여 해석하는 방법을 제안한다. 이는 한 화소(SPOT 의 HRV의 경우 20 m$\times$20m)에 포함된 혼합정보들의 내용을 예측할 수 있으며, 대비되는 화소 군집들간에서의 윤곽선 추출이 가능해진다. 본 연구의 결과는 Landsat TM 위성이미지에서 강 유역의 경계선과 교량의 중앙선 추출에 적용시켜 보았으며 ,만족할 만한 결과를 보였다.
본 논문은 위성사진 데이터에서 경계선 추출에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 조각 선소들을 연결하기 위하여 몇 가지의 Heuristics를 사용하고, CNN(Centroid Neural Network)을 이용해 선소들을 군집화 하는 방법을 제시한다. 제안된 새로운 알고리즘은 실제의 위성영상 데이터에 대한 실험을 통해 그 유용성이 확인 되었다.
본 논문에서는 (초)소형위성의 뉴스페이스 특징 및 대응방안을 소개하고, 국내기술을 활용한 우리나라의 우주산업화 전략을 제시한다. 최근 스타링크를 포함하여 전세계적으로 개발되는 (초)소형위성들은 저비용 및 경량의 군집위성 특징을 가지고 있으므로, COTS(Commercial Off-The-Shelf) 부품 사용 및 위성 중량, 형상, 대량생산 등을 고려하고 군집운용을 준비해야 한다. 특히 다중위성 운용시 주파수 간섭을 고려하여 MIMO(Multi Input Multi Output) 기술 개발 및 정부 차원의 주파수 확보를 위한 준비와 노력이 필요하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 상용급 메모리 중에서 내방사선성이 좋은 메모리와 중소기업의 고신뢰성 패키징 및 우주환경시험 기술을 이용하는 우주급 메모리 분야는 우주산업화 전략으로 가능성이 있다.
수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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