현재 GPS를 이용한 위성측위시스템은 기존의 DGPS에 의한 정밀도 향상 차원을 넘어 상시관측소를 활용한 기준국의 활용 증대 및 다양한 동시 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 여러 가지 연구들이 진행되고 있다 현재 국내 연구동향으로 VRS-RTK (Virtual Reference Station Real Time Kinematic)에 대한 기초 연구가 진행 중에 있으며 해양수산부의 전파를 이용한 비콘 방식과 표준과학연구원 천문대에서는 MBC와 연계한 FM-DARC(Data Radio Channel)방식 등이 활용 방안으로 준비중에 있으며, 여러 기관과 대학 연구 기관에서 기초 연구가 진행 중에 있다. 따라서 이미 독일, 싱가폴, 일본 등에서 활용하고 있는 VRS의 연구를 보다 심화하여 현재 각기 다른 기관에서 보유하고 있는 70여개의 GPS 상시관측소의 효율적인 활용과 대 국민 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 절실히 필요한 시기이다. 따라서 본 논문에서는 이런 가상관측의 결과를 산출할 수 있는 통계학적 모델링을 통한 가상관측 보정값을 산출할 수 있는 보정값을 제시할 수 있는 알고리즘 개발에 그 목적이 있다. 향후 알고리즘 개발이 완료되면 통계학적 모델링을 통해 단일 기준점에 의한 GPS 측량에서 불가능한 위치 결정 네트웍의 가상 관측을 가능하게 할 것이며, 신뢰성 있는 미지정수 해를 만들 수 있을 것이다.
갈릴레오 위성시스템의 정확한 위치 확인을 위해서는 기본적으로 정화한 반송파 추적이 이루어져야 한다. 주파수 오차를 추적하기 위한 FLL은 전파 도달 시간의 변화를 발생시키는 동적 음력에 강인하지만 정확한 반송파 추적이 어렵다. 반면 위상 오차를 추적하기 위한 PLL은 정확한 반송파 추적이 가능하지만 동적음력에 약하고 높은 동적음력에서 반송파 추적성능이 저하된다. 본 논문에서는 갈릴레오 L1F 신호에서 높은 동적응력에서도 정확한 반송파 추적이 가능하도록 FLL과 PLL의 상호 보완적인 운용과 FLL지원의 PLL 루프필터를 적용한 반송파 추적루프를 설계하였으며, 모의실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 입증하였다.
선박의 안전운항을 위해서 설치되어 있는 많은 수의 등대를 관리하기 위해서는 유지비가 과다하게 지출되고 있는 것이 현재의 상황이다. 이러한 이유로 등대를 원격 제어하는 시스템이 실제 운용되고 있지만, 위성 망이나 RF 망을 이용하기 때문에 과다한 통신비용이 발생하고, 단지 측정 데이터만을 전송하므로 실제 등대의 상태를 파악하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 도서지역까지 확대된 이동 통신기술인 CDMA방식을 이용하여 등대를 양방향으로 원격 제어하고 감시하는 등대 원격 제어 시스템을 구축하여 그 효용성음 확인하였다.
본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
뱅크턴을 수행하는 항공기에 운용되는 관성항법장치의 특정 자이로 비정렬 오차가 수직축 자세오차를 연속적으로 증가시키는 현상에 대해서 분석을 수행하고, 이 자이로 비정렬 오차를 제거하기 위해 GPS을 결합한 INS/GPS 시스템에 대해서 새로운 비정렬 모델링 방법을 제시하고, 그 성능 향상을 시뮬레이션을 통해 제시한다.
위성항법시스템의 취약성에 따른 보완 시스템의 필요가 높아지면서, eLoran 시스템이 가장 현실적인 대안으로 인정받고 있다. 우리나라도 서해 일부 지역에서 eLoran 시스템의 테스트베드 구축 사업을 진행 중에 있다. 전 해양지역에 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 추가적인 송신국 설치가 필요하지만. 여러가지 현실적인 이유로 인해 추진되기 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존의 NDGNSS 기준국을 활용한 측위기술이 개발되고 있다. 이미 운영 중인 NDGNSS 기준국을 활용하면 전 해상에서 탄력적 항법시스템 운용이 가능해질 수 있다. 본 논문에서는 eLoran 시스템과 NDGNSS의 기준국을 활용한 지상파 통합항법시스템의 성능을 예측할 수 있는 시뮬레이션 툴을 제작 하였다. ITU에서 배포한 송출 주파수와 거리에 따른 신호 세기, 대기잡음 등을 고려해 Cramer-Rao Lower Bound로 수신 신호의 측정 거리 오차를 계산하였다. 또한 한빛호가 항해하면서 수집한 DGPS 신호를 통해 실질적인 대기잡음을 추정하는 방법을 사용해 기존보다 정확한 SNR 계산이 가능해졌다. 해당 결과는 추후 진행될 지상파통합항법시스템 개발에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
최근 민간이 우주개발을 주도하는 뉴스페이스 시대가 시작되었다. 뉴스페이스 시대는 소형위성 시장 및 소형발사체 시장의 규모가 확대됨에 따라 민간이 우주개발에 적극 참여하는 시대라고 할 수 있다. 우주개발 선진국에서는 소형발사체의 경쟁력을 확보하기 위해 개발/제작/운용비용의 감소시키는 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 도전적인 우주개발을 위한 국외 소형발사체 개발 동향 및 소요 기술의 동향을 분석하고 요약하였다. 소요 기술 중 전기 펌프, 적층 제조 등 spin-on 기술을 우주개발기술에 활용하기 위한 연구 개발이 시급하게 필요하다.
최근 선박 접안 시 사고가 다수 발생함에 따라, 항만 내 선박운항에 대한 안전조치에 대한 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 부산신항만 내 안전조치에 대한 내용을 정량적으로 분석하고자 선박 항적 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 해사인공지능 알고리즘을 적용여 항적패턴을 분석하였다. 그 결과, 부산신항 입출항선박의 변침 지점을 도출하고, 선속·침로의 운용패턴을 제안하였다.
우리나라에서는 삼면이 바다와 접해있는 반도형태의 국가로 과거부터 해양수산물에 대한 양식이 이루어져 왔다. 최근에는 양식시설물들을 체계적으로 관리하기 위해 생산량에 대한 조사하고 있으며, 조사된 자료를 기반으로 생산물에 대한 가격책정을 수행하여 내수 어족자원을 안정화하고 어민생활권을 보장하고 있다. 이러한 양식시설물의 조사는 매년 항공사진 기반의 수동 디지타이징을 기반으로 하고 있다. 고해상도의 항공사진을 활용한 수동 디지타이징은 양식시설물 별 종류에 따른 특징과 시설물 운용 여부 등을 알고 있는 전문가의 지식을 기반으로 하여 정확한 구획이 수행된다. 그러나 항공사진의 활용은 생육주기가 다른 양식자원들을 모니터링하기에는 경제적, 시간적 한계가 있으며, 전문가의 지식기반 구획 역시 다수의 전문 인력 등이 투입되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 관측 대상지에 대한 대단위 모니터링이 가능한 위성영상을 바탕으로 양식장에 대한 외곽정보 자동으로 검출하는 프로토타입 시스템 개발에 대해 연구하였다. 연구에 사용되는 위성영상은 국내 고해상 위성인 KOMPSAT-3 위성영상 13 Scene을 양식시설이 주로 이용되는 10월에서 4월 사이에 신규 촬영하여 사용하였다. 양식시설의 검출은 가두리식, 연승식, 부류식 양식시설을 검출하였으며 검출 방법은 영상 처리를 통한 ANN 분류기법 및 Polygon 생성기법을 사용하였다. 개발된 프로토타입 시스템의 양식시설 검출율은 약 93% 정도로 나타났다. 위성영상 기반의 양식시설물 외곽정보 검출은 기존 항공사진이 가지는 모니터링의 한계를 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 전문가가 양식시설을 탐지하고 판독하는 데 있어 유용하게 지원될 수 있을 것이다. 향후 양식장 시설물별 분류 및 영상 처리 기법의 적용을 통해 양식장 시설물 검출 시스템이 개발되어야 할 것이며, 해당 시스템을 통해 양식시설물 모니터링을 수행하여 관련 의사결정 지원에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(Rrs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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