현재 개발 중인 통신해양기상위성은 남쪽면에만 태양전지판이 장착되어 있기 때문에 태양복사압에 의하여 누적되는 모멘텀을 줄이기 위해 휠오포로딩을 정기적으로 수행해야 한다. 일반적으로 정지궤도 위성은 경도와 이심률을 보정하기 위해서 2번의 위치유지 기동을 매 주기마다 수행하는데, 본 논문에서는 기상센서와 해양센서의 충분한 관측시간을 확보하기 위해서 2번의 동서위치보정 기동 중 1번의 기동을 휠오포로딩과 동시에 수행될 수 있다. 선형 궤도기동 방정식을 적용하여 기동시각과 기동크기를 얻었다. 이렇게 구한 기동을 적용하여 수치적분으로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 이를 휠오프로딩과 동시에 수행하지 않는 일반적 방법과 비교 검토 하였다.
Land surface temperature (LST) is a key environmental variable in a wide range of applications, such as weather, climate, hydrology, and ecology. However, LST is one of the most difficult surface variables to observe regularly due to the strong spatio-temporal variations. So, we have developed the LST retrieval algorithm from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle (SZA), spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. However, the LST retrieval algorithm has a tendency to overestimate and underestimate the LST for surface inversion and superadiabatic conditions, respectively. To minimize the overestimation and underestimation of LST, we also developed day/night LST algorithms separately based on the surface lapse rate (local time) and recalculated the final LST by using the weighted sum of day/night LST. The analysis results showed that the quality of weighted LST of day/night algorithms is greatly improved compared to that of LST estimated by original algorithm regardless of the surface lapse rate, spectral emissivity difference (${\Delta}{\varepsilon}$) SZA, and atmospheric conditions. In general, the improvements are greatest when the surface lapse rate and ${\Delta}{\varepsilon}$ are negatively large (strong inversion conditions and less vegetated surface).
Son, Ju Young;Jo, Jung Hyun;Choi, Jin;Kim, Bang-Yeop;Yoon, Joh-Na;Yim, Hong-Suh;Choi, Young-Jun;Park, Sun-Youp;Bae, Young Ho;Roh, Dong-Goo;Park, Jang-Hyun;Kim, Ji-Hye
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제32권3호
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pp.229-235
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2015
We estimated the orbit of the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), a Geostationary Earth Orbit (GEO) satellite, through data from actual optical observations using telescopes at the Sobaeksan Optical Astronomy Observatory (SOAO) of the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI), Optical Wide field Patrol (OWL) at KASI, and the Chungbuk National University Observatory (CNUO) from August 1, 2014, to January 13, 2015. The astrometric data of the satellite were extracted from the World Coordinate System (WCS) in the obtained images, and geometrically distorted errors were corrected. To handle the optically observed data, corrections were made for the observation time, light-travel time delay, shutter speed delay, and aberration. For final product, the sequential filter within the Orbit Determination Tool Kit (ODTK) was used for orbit estimation based on the results of optical observation. In addition, a comparative analysis was conducted between the precise orbit from the ephemeris of the COMS maintained by the satellite operator and the results of orbit estimation using optical observation. The orbits estimated in simulation agree with those estimated with actual optical observation data. The error in the results using optical observation data decreased with increasing number of observatories. Our results are useful for optimizing observation data for orbit estimation.
통신해양기상위성의 정상임무 수행시 자세제어계에 대한 중요한 지상국 소프트웨어에는 궤도위치 유지와 휠오프로딩이 있는데, 본 논문에서는 외팔보 태양전지판 형상으로 인해 E3000 heritage로부터 설계 변경을 수행하여 해석을 수행한 휠오프로딩 임무에 대한 지상국 소프트웨어 검증시험을 정리하여 기술하였다. 휠오프로딩 지상국 소프트웨어는 크게 2가지로 구분되는데, 하나는 휠오프로딩을 위한 추력기 조합 변경 시기에서의 변수 변경이고 다른 하나는 위성으로 전달해야 하는 모멘텀기준값 변경이다.
아리안-5 발사체를 이용한 통신해양기상위성 발사에 대하여 소개되었다. 먼저, 통신해양기상위성이 간단히 소개되고, 20%의 추력 향상을 위한 아리안-5G 발사체의 발칸-1 엔진으로부터 아리안-5ECA 발사체의 발칸-2 엔진으로의 개량에 대한 상세한 설명을 포함하여 아리안 5 발사체에 대하여 소개되었다. 그 다음 통신해양기상위성의 발사과정에 대하여 소개되었다. 아리안-5 발사체는 남미 프랑스령 기아나의 쿠루시에 있는 기아나스페이스센터에서 발사된다. 위성처리시설에서 최종점검을 마치면 같은 건물 내의 위험처리시설로 옮겨져 연료를 주입하고, 그곳에서 발사체 어댑터에 결합된 후 최종조립건물로 이동된다. 최종조립건물 내의 발사 테이블 위에서 조립되는 발사체 위에 같이 발사될 위성들이 결합된 후 발사 테이블이 발사체를 싣고 발사대로 이동하여 발사한다. 발사체가 비행하는 동안의 비행 과정에 대해서도 소개되었다.
본 논문에서는 정지궤도 인공위성용 이원추진시스템 부품 기술동향 조사 결과를 실었다. 이번 조사의 목적은 통신해양기상위성(COMS)의 화학추진시스템(CPS) 부품의 대체부품 목록을 작성하는 것이며, 따라서 조사기준은 대체부품이 통신해양기상위성 화학추진시스템 부품에 대한 적용 가능성 여부이다. 조사결과를 부품별로 정리하였고 간단한 부품설명과 부품제조회사의 설명도 포함하였다. 본 논문은 시장조사 착수 시 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단되고 이원추진제 추진시스템 부품의 이해도를 높이는데 사용될 수 있다.
지구 관측용 광학탑재체를 포함하는 정지궤도 복합위성에는 관측 대상인 지구의 기준위치 정보를 제공하기 위해 적외선 지구센서가 장착된다. 정지궤도상에서 지구센서와 관측 탑재체사이의 지향차는 그 크기가 작더라도 관측 영상의 품질에 심각한 영향을 미칠 가능성이 있다. 따라서 이러한 지향차를 줄이기 위해 궤도상에서 기하학적 안정성을 보장할 수 있는 지지구조물이 적용되었다. 본 논문에서는 통신해양기상위성에서 지구센서 장착을 위해 사용된 지지구조물에 대한 설계 측면의 타당성을 제시한다. 이를 위해 설계 전반의 내용을 기술하고, 설계과정에서 고려된 안정성 측면의 제반 사항과 강성과 강도 등의 요구조건에 대한 부합 여부를 살펴볼 것이다.
본 연구에서는 통신해양기상위성 형상을 갖고 훨모멘텀 제어를 위해 추력기를 사용할 때 발생되는 3축 궤도병진 운동에 관하여 분석하였다. 또한, 통신해양기상위성은 롤/요 훨모멘텀 제어를 위해 사용되는 추력기의 성능 감소를 균일하게 하기 위해 주기적으로 조합군을 변경하도록 설계하였기 때문에 조합군 변경시에 발생되는 3축 궤도병진 속도 차이가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 COMS 추력기 조합군 변경시 발생되는 3축 궤도병진 속도를 최적화하였다.
This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the $3.7{\mu}m$ and $10.8{\mu}m$ channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation-maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.
Chlorophyll concentration is an important factor for physical oceanography as well as biological oceanography. For these necessity many oceanographic researchers have been investigated it for a long time. But investigation using vessel is very inefficient, on the other hands, ocean color remote sensing is a powerful means to get fine-scale (spatial and temporal scale) measurements of chlorophyll concentration. Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), for ocean color sensor, loaded on COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite), will be launched on late 2008 in Korea. According to the necessity of algorithm for GOCI, we developed chlorophyll algorithm for GOCI in this study. There are two types of chlorophyll algorithms. One is an empirical algorithm using band ratio, and the other one is a fluorescence-based algorithms. To develop GOCI chlorophyll algorithm empirically we used bands centered at 412 nm, 443 nm and 555 nm for the DOM absorption, chlorophyll maximum absorption and for absorption of suspended solid material respectively. For the fluorescence-based algorithm we analyzed in-situ remote sensing reflectance $(R_{rs})$ data using baseline method. Fluorescence Line Height $({\Delta}Flu)$ calculated from $R_{rs}$ at bands centered on 681 nm and 688 nm, and ${\Delta}Flu_{(area)}$ are used for development of algorithm. As a result ${\Delta}Flu_{(area)}$ method leads the best fitting for squared correlation coefficient $(R^2)$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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