지구 주위 궤도를 공전하는 위성체가 지구 지향 자세를 유지할 경우, 위성체에 장착된 태양전지판이 태양지향을 할 수 없기 때문에 태양전지판구동기를 장착하여 태양전지판이 태양을 지향하도록 운용한다. 이 때 태양 주변을 공전하는 지구 공전궤도의 이심율과 지구 자전축의 기욺으로 인해 태양전지판이 태양을 지향하는 위치가 계절에 따라 변경되어 균시차가 발생하는데 본 논문에서는 자세안정화 요구조건에 따라 두 개의 속도로 운용하는 태양전지판구동기 운용의 경우에 대해 균시차로 인한 태양지향 오차를 효과적으로 보상하는 운용 방안에 대해서 기술하고 실제적인 시뮬레이션을 통해 검증한 결과를 제시한다.
우주개발진흥 기본계획(이하 "기본계획"이라 한다)은 우주개발진흥법에 따라 5년마다 수립되는 우리나라 우주개발에 관한 중장기 정책 목표 및 기본 방향을 정하는 국가계획으로서 우주개발에 관한 우리나라 최고 심의기관인 국가우주위원회의 심의 대상이다. 2018년 2월 국가우주위원회에서 제3차 기본계획이 확정되었다. 제2차 기본계획 및 우주개발 중장기 계획과 비교 시 제3차 기본계획의 두드러진 특징 중 하나는 '한국형 위성항법시스템 구축'이 중점 전략으로 채택되었다는 점이다. 그간 우리나라를 비롯하여 전 세계의 모든 국가가 미국의 글로벌 위성항법시스템인 GPS(Global Positioning System)에 의존해 왔다. 미국은 1983년 소련의 대한항공 007기 격추를 계기로 GPS의 표준위치결정서비스를 전 세계에 무료로 제공해 왔다. 그러나 GPS의 기술적 장애가 발생하거나 국제관계에서 국가 간 이해 충돌로 GPS의 표준위치결정서비스의 무상 제공이 중단될 경우 교통, 에너지, 통신, 금융 등의 국가 기반시설의 통상적인 운영이 불가능하게 되어 궁극적으로 국가의 경제·사회·안보에 큰 피해를 야기할 수 있다. 러시아의 GLONASS, 유럽연합의 Galileo, 중국의 Beidou, 인도의 NavIC 및 인도의 QZSS와 같은 글로벌 또는 지역 위성항법시스템의 등장이 상기와 같은 배경에서 비롯되었다고 할 수 있다. 한국형 위성항법시스템 구축도 마찬가지다. 즉 "국민이 사용하는 IT 기반 기기들과 국가 기간시설이 미국 GPS 등 해외 항법위성에 의존하고 있어 국가 책임하의 안정적 인프라 구축"이 필요하기 때문이다. 현재 위성항법시스템은 도로, 항공, 해양, 재난, 국방, 건설, 물류, 통신, 농축산업 등 국가 전 분야에 활용되고 있다. 다시 말하면 지구관측 목적인 아리랑위성 및 차세대중형위성, 통신 및 해양·기상·환경 관측 목적인 천리안위성 등과는 달리, 한국형 위성항법시스템의 개발, 운영, 활용 등에 있어서 범정부 차원의 역량 집중이 필요하다. 이를 위해서는 위성항법시스템의 종합적·체계적 구축을 비롯하여 활용 관련 각 부처의 주요 정책과 계획을 조정할 수 있는 범정부적 거버넌스가 요구된다. 아울러 위성항법시스템은 수명을 다한 인공위성을 주기적으로 대체해야할 뿐만 아니라 시스템 구축 후 지속적인 운영과 성능 개선을 수반하기 때문에 거버넌스는 법에 근거를 두어야 한다. 우리나라는 아리랑위성, 천리안위성 등과 같이 인공위성을 개별적으로 개발하고 운영한 경험은 풍부하지만, 한국형 위성항법시스템처럼 위성·지상·사용자 시스템을 동시에 개발·운영한 경험, 이른바 거버넌스 경험은 없다. 그러므로 개발·운영에 관한 시행착오를 최소화하기 위해서는 해외 사례의 검토가 요구된다. 미국의 GPS 거버넌스가 대표적인 본보기이다.
천리안위성(2010년 발사)의 성공적인 개발을 바탕으로 두 기의 위성을 동시에 개발하는 정지궤도 복합위성(GEO-KOMPSAT-2) 프로그램이 진행 중이다. 정지궤도 복합위성 중 GEO-KOMPSAT-2A(GK2A)위성에는 차세대 고성능 기상 탑재체와 우주기상 탑재체가 개발 탑재될 예정이다. 국내 주도로 개발되는 우주기상 탑재체는 대한민국 최초의 정지궤도용 우주기상 센서가 될 예정이다. 세 가지 종류의 우주기상 탑재체(고에너지 입자 검출기, 자력계, 위성 대전 감시기)는 정지궤도에서 우주공간에 대한 물리적 현상(고에너지 입자 분포, 지구 주위의 자기장, 위성 대전 전류)을 관측하여 우주기상 예 경보에 활용될 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 GK2A위성의 부탑재체인 우주기상탑재체 개발 요구사항, 시스템 설계 및 접속 설계에 대해 요약 기술하였다.
본 연구에서는 천리안위성 기반의 지표면 열적 특성 감시 및 기상현상 탐지에 이용할 수 있는 배경 온도장을 산출하고 지상관측자료 및 지리정보와 비교하여 정확도를 검증하였다. 배경온도장은 밝기온도를 선택하였으며 2012년 자료를 이용하여 월별로 매 시간대에 대해 산출되었다. 밝기온도 자료에서 청천화소와 구름화소를 구별하기 위해 천리안 구름탐지를 사용하였고, 천리안 구름탐지의 입력자료로 사용된 수치모델자료와 공간 균질성 검사 부분에서 구름 오탐지현상을 발견하였다. 과다하게 구름으로 오탐지된 화소는 통계적인 방법에 기반한 구름화소 복원을 통해 해결하였다. 산출된 밝기온도 배경장은 지상관측 기온과 0.95의 상관관계를 보였으며 0.66 K의 편향과 4.88 K의 평균 제곱근 오차를 보였다. 밝기온도 배경장과 고도는 시간대와 계절에 따라 변동성을 보이는 음의 상관관계를 보였다. 녹지와의 상관관계는 기온이 높은 계절 및 주간에 높게 나타났으며, 상관관계의 시간에 따른 변화가 관측되었다. 이러한 이유로 지표면온도 산출 시 시간에 따른 방출률을 별도로 구성해야 할 필요성이 제기되었다.
본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.
최근 기후변화로 인한 위기가 인류의 생존을 위협하면서 전 지구적으로 기후변화에 대응하기 위한 탄소 중립 대책을 모색하고 있으며, 지속가능한 신재생에너지에 대해 주목하고 있다. 산업통상자원부는 2034년까지 총 발전량 중 신재생에너지의 비율을 25.8%까지 증가시키는 것을 목표로 신재생에너지의 발전 비율을 증가시키기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 신재생에너지 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 태양광 발전은 비교적 광범위한 부지를 필요로 하고 있으며, 환경 및 지형적 영향이 크게 작용하는 만큼 발전 시설 부지 선정 및 운용 계획을 위한 면밀한 분석이 필수적이다. 그러나, 태양광 발전 활용 계획을 수립하기 위해 고려할 수 있는 지상 관측 일사량 및 일조량 데이터는 상당히 제한적이며 관측 밀도가 조밀하지 않다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 천리안위성의 후속으로 발사된 천리안2위성의 산출물인 일사량 데이터를 활용하여 한반도 영역에서의 일사량에 대한 시·공간적 분석을 수행하였으며, 이를 기반으로 각 지역적 특성을 파악하고, 토지 피복 유형에 따른 태양광 발전의 효율 정도를 분석·평가하였다. 본 연구의 결과는 계측 지역 및 미계측 지역에서의 시공간적인 태양광 에너지의 효율성에 대한 정보를 제공함에 따라 태양광 발전을 위한 관련 시설물들의 최적 설치 위치 및 규모 등에 대한 설계 기준 마련에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.
정지궤도위성인 천리안위성의 이원추진시스템은 크게 궤도전이를 위한 1기의 주엔진과 궤도상 운용에 주로 사용되는 14기의 추력기들로 구성된다. 천리안위성은 프렌치 기아나의 쿠루우주센터에서 성공적으로 발사되었다. 발사체에서 분리 후 추진시스템은 자동으로 초기화되었다. 이후 3번의 주엔진 분사가 성공적으로 수행되었으며 목표궤도 진입에 성공했다. 본 논문에서는 천리안위성의 발사 및 발사후 초기운용 과정에서의 주요 정황들에 대해 상술한다.
해양관측 정지궤도 위성인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 데이터는 대용량 산출물을 효과적으로 저장, 배포하기 위해 HDF5 자료 형식을 사용하고 있다. 해양위성센터에서는 HDF5(Hierarchical Data Format version5) 포맷에 익숙지 않은 일반 사용자를 위해 GDPS(GOCI Data Processing System)를 개발하여 관측자료와 함께 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 위성데이터 특성에 대한 이해와 GDPS의 사용법을 익혀야 하는 점, 그리고 위치정보와 속성정보가 분리되어 있는 HDF5 형식의 자료를 병합하고 가공하는 일은 쉽지 않은 일이다. 따라서 본 연구에서는 오픈소스 R과 rhdf5, data.table, matrixStats 패키지를 이용하여 GDPS를 이용하는 과정 없이도 HDF5 형식의 위성데이터를 손쉽게 활용할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 한반도 주변의 미세먼지 관측 임무를 위한 3U 큐브위성인 MIMAN 설계안을 제시하였다. MIMAN의 주요 임무 목표는 높은 공간 해상도로 한반도 주변의 미세먼지를 관측하는 것이다. 이를 통해 천리안위성 2B호 데이터에서 구름을 제거할 수 있는 보조 자료를 제공하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서는 임무를 정의하고 임무 요구조건 및 제한 조건을 도출하였다. 운용 개념을 정의하였으며, 안정적인 운용을 위해 통신 안정성을 고려하였다. 위성에 문제가 생겼을 경우, 이를 지상에서 해결할 수 있도록 모든 운용 모드에서 UHF 통신이 가능하도록 설계하였다. 임무와 운용 개념 설계 결과를 바탕으로 시스템 설계안을 도출하였다. 시스템 요구조건을 만족시킬 수 있는 시스템 설계안 및 인터페이스를 제시하였다. 시스템 인터페이스의 경우 각 하드웨어의 데이터 특성을 고려하여 설계하였다. 시스템 버짓 분석을 수행하였으며, 이를 통해 시스템 안정성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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