위성 탑재체 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템에서는 다양한 SAR 성능 변수의 제약조건을 충족하기 위해 안테나의 요구되는 특성을 분석하여야 한다. 본 논문에서는 결함 안테나 소자 존재 시 위성 SAR 안테나 빔 패턴을 최적화함으로써 SAR 시스템 성능변수를 최적화를 수행한다. SAR 시스템 성능변수 제약조건에 맞는 마스크 패턴을 설계한 후, 입자 군집 최적화(particle swarm optimization: PSO) 기법을 통해 마스크 패턴에 들어맞는 안테나 패턴 최적화 재합성을 수행한다. 시뮬레이션에서는 실제 위성 SAR 시스템 성능변수를 기반으로 안테나 빔 패턴 재합성을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인한다.
영상 레이더(SAR)는 날씨나 밤낮에 관계없이 전천후로 고해상도의 지구 관측을 가능하게 하는 강력하고 잘 정립된 마이크로웨이브 원격 탐사 기술이다. 한국항공우주연구원에서는 올해 발사될 예정인 우리나라 최초의 영상 레이더 위성을 개발해오고 있다. 영상 레이더 위성은 크게 위성 본체와 SAR 탑재체로 이루어진다. SAR 탑재체는 고출력의 전력을 SAR 안테나를 통하여 방사하기 때문에 설계 단계에서의 고주파 호환성 있는 설계와 시험단계에서의 고주파 호환성 검증이 실제 궤도 상에서 성능 보장을 위해서 무엇보다 중요한 절차이다. 본 연구에서는 영상 레이더 위성의 고주파 호환성을 위한 설계 기준과 검증 절차에 대하여 기술한다. 부가적으로 본 논문은 영상 레이더 위성의 RF 성능의 강건성 검증을 위한 RF 전체 방사 시험(RF 자체 호환성 시험)과 시험 형상 그리고 시험 결과에 대하여 기술한다.
SAR 영상에 나타나는 지질학적 선구조는 안테나의 관측방향에 따라 증가 혹은 감소하여 나타난다. 본 연구에서는 지질학적 선구조 추출시 관측방향에 따라 발생하는 방향편차를 정량적으로 분석하였다. SAR 영상에 나타나는 방향편차의 정량적인 분석을 위해 Landsat TM 영상과 JERS-1 SAR 영상에서 각각 선구조를 추출하였으며 기본 선구조의 판단을 위해 TM 영상에서 추출된 선구조와 야외조사자료 및 지질도상에 나타나는 단층선과의 연관성 분석을 실시하였다. 연구지역내의 SAR 영상에 나타나는 선구조는 관측방향에 평행할 때 최소를, 수직일 때 최대를 보이나 관측방향에 평행한 선구조일지라도 지형적인 특성에 따라 어느 정도 선구조의 추출이 가능한 것으로 나타났다. SAR 영상에 나타나는 선구조의 상대적 증감비율에 대한 분석 결과 길이는 33%~159%, 빈도수는 28%~l87%의 증감을 보였으며 방향별 증감비율을 cosine 함수로 최적화하여 표현한 경우 관측방향에 수직인 방향을 기준으로 약 $\pm$50$^{\circ}$이내 방향에서 TM에 비해 SAR 영상에서의 선구조 추출이 용이한 것으로 나타났다. 또한 길이가 짧은 선구조의 추출 여부는 관측방향에 따라 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
화산체의 미세 지표변위 관측은 화산의 위험성과 분화 가능성을 평가하는데 중추적인 역할을 한다. 화산체 관측을 위해 고정 지상 관측 장비들을 이용할 경우 유지 관리가 어렵고 위험 및 비용 지출이 큰 반면, 인공위성을 이용한 원격탐사 기법은 저비용으로 정기적인 모니터링이 가능하다. 이 논문에서는 인공위성 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 간섭기법(Interferometric SAR; InSAR)을 Galapagos Sierra Negra 화산에 적용하여 2005년 화산분화 이전의 변형을 효과적으로 연구한 Chadwick et al.(2006)의 연구에 이어, 가장 최근에 이 화산체가 어떠한 화산활동을 하고 있는지를 최신 SAR 인공위성인 Sentinel-1자료를 이용하여 분화 전 마그마 활동을 분석하였다. 2017년 1월부터 2018년 1월까지의 descending mode Sentinel-1A SAR 영상을 취득하여 고정산란체 간섭기법(Persistent Scatter InSAR)을 적용하였으며, Mogi model을 통해 최근 마그마의 활동 깊이 및 팽창량을 추정하였다. 그 결과 2018년 6월 분화 이전의 화산체 활동 양상이 2005년 분화 이전의 활동 양상과 유사하다는 사실을 확인하였고, 활동 깊이와 팽창 반경을 추산해 내는 데 성공하였다. 본 연구 결과는 인공위성 SAR와 역산 기법을 통해 화산체의 활동 양상을 특징짓고 이를 통해 화산분화의 조기 모니터링 가능성을 제시하고 있다.
Radar 영상은 능동적탐측기로서 밤과 낮의 구분없이 사용할 수 있고 또한 구름의 영향을 받지 않음으로 해서 여러 분야에서 사용되어왔다. 특히 SAR영상을 이용한 위상간섭법 (InSAR: Interferometric SAR)은 1990년대 초 미국의 JPL (Jet Propulsion Laboratory)에서 사용하기 시작하여 현재 원격탐측, 지구과학, 지구물리학, 측량학, 토목, 환경분야등에 다양하게 활용되고 있는 SAR영상을 이용한 최신의 원격탐측 기술이라 하겠다. 본 논문에서는 InSAR 방법을 중심으로 SAR 영상을 이용한 지형복원 방법과 변위관측 방법에 대해서 알아본다.
항공기 탑재형 SAR에서 요동보상 후 남아있는 잔여 오차 및 공간 가변적 오차 등으로 인해 품질이 저하된 SAR 영상을 보상하기 위한 분할처리 기반 자동초점 기법을 제시한다. Spotlight SAR는 공간 분할하고, Stripmap SAR는 시간 분할한 뒤, 분할된 데이터에 대해 영상을 생성한 후, 추정된 오차의 적합성 분석과정이 포함된 구역 자동초점 기법(Autofocus)를 수행한다. 또한 분할된 영상에서 위상오차 추정이 되지 않아 보상이 되지 않는 경우에는 인접한 분할 영상의 위상오차에 가중치를 부여하여 보상하는 과정을 통해 전체 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 radio wave를 이용하여 영상 정보를 얻는 Radar이다. Platform이 radio wave를 방사하여, 대상 물체에서 되돌아오는 후방 산란파 (Back-scattering) 신호를 거리에 따라 2차원 영상(SAR image)으로 기록하여 지형도를 작성한다. 본 논문에서는 SAR image 복구를 위해 SAR image processing에서 다양한 window를 적용하는 시뮬레이션을 통하여 window의 적용 효과를 연구하였으며, 그 결과 신호의 SNR 측면에서는 Flattop window가 가장 좋은 성능 향상을 보여 주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 통신 시스템 및 휴대용 비디오 처리 시스템과 같은 다양한 시스템 반도체 응용을 위한 12비트 60MS/s 0.18um CMOS Flash-SAR ADC를 제안한다. 제안하는 Flash-SAR ADC는 고속으로 동작하는 flash ADC의 장점을 이용하여 우선 상위 4비트를 결정한 후, 적은 전력 소모를 갖는 SAR ADC의 장점을 이용하여 하위 9비트를 결정함으로써 해상도가 증가함에 따라 동작 속도가 제한이 되는 전형적인 SAR ADC의 문제를 줄였다. 제안하는 ADC는 전형적인 Flash-SAR ADC에서 고속 동작 시 제한이 되는 입력 단 트랙-앤-홀드 회로를 사용하지 않는 대신 SAR ADC의 C-R DAC를 단일 샘플링-네트워크로 사용하여 입력 샘플링 부정합 문제를 제거하였다. 한편, flash ADC에는 인터폴레이션 기법을 적용하여 사용되는 프리앰프의 수를 절반 수준으로 줄이는 동시에 SAR 동작 시 flash ADC에서 불필요하게 소모되는 전력을 최소화하기 위해 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하였다. 또한 고속 동작을 위해 SAR 논리회로는 TSPC 기반의 D 플립플롭으로 구성하여 범용 D 플립플롭 대비 논리회로 게이트 지연시간을 55% 감소시킴과 동시에 사용되는 트랜지스터의 수를 절반 수준으로 줄였다. 시제품 ADC는 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 12비트 해상도에서 각각 최대 1.33LSB, 1.90LSB이며, 60MS/s 동작 속도에서 동적성능은 최대 58.27dB의 SNDR 및 69.29dB의 SFDR 성능을 보인다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.54mm^2$이며, 1.8V 전원전압에서 5.4mW의 전력을 소모한다.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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