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.
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.
지구 정지궤도는 위성통신, 지구관측 그리고 우주과학을 위해 매우 귀중하고 제한된 자원으로 인식된다. 이에 따라 Inter-Agency Space Debris Coordination Committee (IADC)에서는 정지궤도에서 수명이 종료되는 위성에 대해서 정지궤도에 영향을 미치지 않도록 더 높은 고도로 폐기기동을 수행하도록 권고하고 있다. 그렇지만 여러 가지 사정으로 정상적인 폐기기동을 수행하지 않은 위성들이 많이 있으며 이와 같은 위성들은 정지궤도에서 운영되고 있는 위성에 접근하여 충돌위험을 야기하고 있다. 우리나라의 정지궤도 통신해양기상위성인 천리안은 2010년 6월 26일에 발사되어 동경 128.2도에서 성공적으로 운영되고 있다. 지난 2년 동안 천리안 위성의 궤도구간에 우주물체가 접근하여 충돌위험이 발생한 사례가 3 건이 있었으며 그 중 한 건인 러시아의 라두가 1-7 위성이 접근한 2011년 2월 7일에는 천리안 위성의 회피기동을 수행하였다. 다른 두 가지 사례는 2011년 6월 19일 러시아의 COSMOS 2379의 접근과 2012년 4월 6일 러시아의 SL-12 R/B(2)의 접근이다. 본 논문에서는 정지궤도 위성을 운영하고 있을 때 다른 우주물체가 접근하여 충돌위험이 발생했을 때 어떤 과정을 거쳐서 회피기동을 수행해야 하는가에 대한 문제를 다루고자 한다. 정지궤도 위성과 우주물체와의 거리차이를 최대화할 수 있는 회피기동 시각을 찾아내고 최근접 시각에 있어서 반경방향, 진행방향, 그리고 수직방향에서의 거리차이를 분석한다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
육상의 증발산량(evapotranspiration, ET)은 대기 중 수증기의 상변화를 통해 대기와 지표 사이의 물과 에너지 순환에 영향을 미치며, 강수량, 유출량과 함께 수자원에 영향을 미치는 주요 인자이다. 강수량과 유출량은 직접 관측이 가능한 반면, 증발산량은 숨어있는 잠열로서 관측하기 어렵다. 플럭스 타워나 라이지메타(Lysimeter) 등을 이용하여 증발산량을 직접 관측하고 있으나 이들 지상관측은 일부 지점(point)에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 관측 지점의 수를 확대하게되면 관측 기기의 유지 보수 등의 많은 시간과 비용이 든다는 한계가 있다. 이러한 지상관측의 한계를 극복하고 넓은 영역의 증발산량 변화를 관측하기 위해 위성을 이용한 증발산량을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기상청 국가기상위성센터(National Meteorological Satellite Center, NMSC)에서는 우리나라 최초의 정지 기상 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 자료를 지표 에너지 수지식(Surface Energy Budget Equation)에 적용하여 동아시아 지역의 지면과 식생 특성을 반영한 '일(daily) 증발산량 산출 알고리즘'을 개발하였다. 현열을 계산하기 위해 다양한 입력 변수가 사용되어지고 계산 과정이 복잡하기 때문에, 본 연구에서는 '반 경험적인 계수인 B 계수 모델'을 사용하여 현열 산출 기법을 단순화하였다. 본 알고리즘을 이용하여 2011년 4월부터 현재까지 동아시아(위도 $20{\sim}50^{\circ}N$, 경도 $100{\sim}145^{\circ}E$)의 해상도 1km의 일 증발산량을 산출하였고, 위성 증발산량의 검증을 위해 지면 특성이 다른 청미천(농경지), 설마천(혼효림) 지역의 플럭스 타워 증발산량 자료(유량조사사업단 제공)와 비교 분석하였다. 2011년 4월부터 2014년 12월까지 청미천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 665개 자료에 대하여 RMSE는 2.82 mm/day, Bias는 2.56 mm/day의 결과를 보였다. 동일한 기간에 대하여 설마천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 582개 자료에 대하여 RMSE는 1.92 mm/day, Bias는 1.45 mm/day의 결과를 보였다. 기상청 국가기상위성센터의 위성증발산량이 봄과 가을철에 다소 높게 산출되는 경향이 있었으나, 증발산량의 변화경향은 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 동아시아 지역 위성 증발산량 변화를 감시하고 있으며 향후, 수문 및 기후 분야에서 가뭄 모니터링 등의 연구에도 활용할 수 있을 것이다.
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.
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.
해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R2)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R2의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
최근 성공적으로 발사되어 운영되고 있는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)는 3×4로 배열되어 있는 총 12장의 Level 1B분할영상을 통해 Local Area전체를 관측할 수 있다. 이 때 분할영상 간의 복사휘도의 차이가 발생하면 분할영상의 경계에서 불연속선이 나타나게 되는데, 그 불연속선은 2차 산출물에서 더 도드라지게 나타나는 경향이 있어 사용 전에 분할영상 간 복사휘도의 차이에 대한 면밀한 분석 및 교정이 필요하다. 본 연구는 분할영상 간에 존재하는 중첩 영역을 이용하여 복사휘도의 상대적인 편의를 추정하고자 한다. 신뢰도 높은 통계 여러 날의 영상을 대량으로 분석해야 얻을 수 있겠지만, 본 초기 연구에서는 우선 한 시각에 촬영된 12개의 Level 1B 영상에 대한 통계를 도출함으로써 복사휘도 편차의 특성에 대해 이해하고 분산도 및 편의에 대한 전반적인 거동에 대한 분석을 수행한다. 사용 영상으로는 한반도 주변이 비교적 구름이 없는 날이었던 2021년 2월 21일 UTC03시 영상을 이용하였고, 신뢰도 높은 통계치 도출을 위하여 해양화소 만을 추출하여 사용하였다. 분석 결과는 밴드 1(380 nm)을 제외한 모든 밴드에서 0~1% 크기의 상대 편의가 나타남을 확인하였고, 밴드 1은 1~2% 가량의 보다 큰 편의를 보였다. 남북 방향으로 배열된 분할영상 쌍의 밴드 1의 경우를 제외하면, 동서, 남북 배열된 방향에 관계없이 모든 밴드에서 편의의 방향은 태양고도의 변화가 유발하는 편의의 방향과 반대로 나타났다.
세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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