정지궤도위성의 원격데이터 통신 포맷은 제한된 통신 속도 대비 대량으로 생성되는 위성 데이터를 효율적으로 수신하고, 36,000km 고도에서 운영되는 정지궤도위성의 원격명령어 수신 결과를 정확하게 확인하기 위해 설계된다. 한국항공우주연구원에서 개발하여 2018년과 2020년에 각각 발사 및 운영 중인 천리안2A호와 2B호는 한국 최초의 정지궤도위성인 천리안1호의 임무를 연속하여 수행하도록 설계되었다. 따라서 정지궤도위성과 지상국의 안정적이고 효율적인 원격 통신을 위해 필요한 원격 통신 설계 요소들을 승계하였다. 한편, 원격 데이터의 처리 및 운영을 담당하는 천리안 2A호와 2B호의 탑재소프트웨어는 다목적위성시리즈를 통해 그 성능이 더욱 개선되어 왔으며 최신의 원격 데이터 처리 및 운영 알고리즘이 구축되어 있다. 본 논문에서는 정지궤도위성의 향상된 원격 데이터 송수신을 위한 원격명령어 및 원격측정데이터의 포맷 및 운영 개념 설계를 제안하고, 실제 천리안 2A호와 2B호의 탑재소프트웨어에 적용된 내용들을 상세하게 기술한다.
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.
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 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.
해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.
해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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