• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권2호
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• pp.229-236
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• 2009

다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1383-1398
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• 2018

해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2008년도 춘계학술발표회
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• pp.1-4
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• 2008

근년 일본, 캐나다, 호주, 미국, EU(주로 노르웨이, 영국) 등에서 인공위성을 이용한 해양 안전의 확보를 위한 연구개발이 진행되고 있으며, 일부 실해역 적용의 분야도 도출되고 있는 실정이다. 9.11테러 이후, 국제해사기구에서도 해상보안의 문제는 주요 이슈로 대두되어, 해상보안에의 활용 기술 개발이 먼저 시작되었다. 그 외, 밀입국 선박 감시 덴 해양오염 모니터링이 주요 활용분야이다. 간단하게 요약하면 다음과 같다. -노르웨이: Norwegian Defence Hesearch Establishment(NDRE)에서 주도적으로 선박 탐지 실험 및 기술 개발을 실시. 주로, ESA의 위성을 활용. 국가 보안의 목적으로는 적용을 하고 있음. -캐나다: 캐나다에서 소유하고 있는 RADARSAT을 이용하여 가장 많은 실험을 실시함. 영상을 처리하고 결과에 대한 평가를 수행하기 위한 시스템(Ocean Monitoring Workstation, OSM)을 개발하여 보급에 주력. -호주: 주로 캐나다의 위성 및 시스템의 적용을 하고 있음 영해 및 환경 감시의 역할을 수행. Coastwatch조직을 만들어 해상 감시활동을 하고 있음. -영국: 데이터 취득 후, 2.5시간 이내에 선박의 위치를 전송하는 인터페이스를 개발함. 일본의 경우, 다른 선진국에 비해서는 다소 늦게 시작되었다. 2003년 발간된 '재해 등에 대응한 인공위성이용기술에 관한 종합보고서'를 시작으로 정보수집위성 4기 및 지구관측위성을 이용한 해양 감시 활동이 시작되었다. 또한, 제 3기 과학기술기본계획(2006-2012)내에 해양 불법침입 탐지 기술 개발 항목이 반영되어 있다. 유럽의 해상보안서비스(MARISS)의 사용자 워크숍이 ESA ESRIN(이탈리아 프라스카티)에서 2008년 1월 22일 열렸다. 실질적인 내용은, '해상보안을 위한 우주 시스템'에 관한 것으로 인공위성 이용하는데 있어 설계안 및 데이터 이용 컨셉을 제시하는 것이었다. 여기서 중요한 것은 국가간의 협력이 절대적으로 필요하며, 기존의 시스템과의 통합에 있어 신뢰성을 어떻게 확보하는가에 있다고 할 수 있다. 또한, 보안과 환경모니터링의 기능이 분리되어 진행되고 있는 부분에 대한 정보 통합 방향도 제기되었다. 국내에서도 AIS와 SAR정보의 결합에 관한 검토는 이루어졌으며, 이를 바탕으로 EU와 같은 시스템의 구축(조직과 연구개발)을 위한 실질적인 검토가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1417-1424
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• 2019

최근 전지구적으로 재난재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 재난재해는 규모가 크게 나타나고, 접근하기 어려운 특징이 있어 위성영상을 활용한 재난재해 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 2018년 라오스 세피안-세남노이 댐 붕괴 역시 인명 및 경제적으로 많은 피해를 발생시켰다. 본 연구에서는 세피안-세남노이 댐 붕괴로 인해 변화된 수계를 탐지하고, 이를 통해 향후 침수가 예상되는 지역을 도출해보고자 하였다. 이를 위하여, 정량적으로 수계변화를 탐지하고자 댐 붕괴 전후의 KOMPSAT-5 amplitude영상 각각으로부터 수계를 추출하여 비교해본 결과, 댐 붕괴 후 10배 이상으로 수계면적이 증가하였음을 확인하였다. 또한, 새롭게 생성된 수계는 고도가 낮은 지역으로 두껍게 생성되었음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후, 기존 운영되는 댐의 이상징후 및 이슈 발생에 대한 사전 대응을 체계화하는 데 활용이 가능할 것이라고 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1371-1388
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• 2023

지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.

• Composites Research
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• 제37권3호
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• pp.219-225
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• 2024

정찰위성의 탑재체인 위성용 전개형 반사판 안테나는 발사 환경에 대한 구조안정성 및 궤도 환경에 대한 운용 성능을 고려하여 경량화, 고성능의 구조 개발이 필수적이다. 그 중, 복합재 주반사판은 전개형 반사판 안테나를 구성하는 핵심 구성품이며, 발사체 탑재 성능을 고려한 경량 설계 뿐만 아니라 위성체 임무 수행 중 민첩한 자세제어 기동 이후 높은 품질의 위성 영상을 획득하기 위해서는 높은 전개 시 강성을 갖는 고성능의 주반사판 개발이 요구된다. 주반사판 개발을 위해 전개형 반사판 안테나를 구성하는 복합재 주반사판의 적층 설계 및 재료 물성에 따른 구조적 성능을 분석하여 주반사판의 초기 설계안을 도출하였으며, 도출된 초기 설계안을 기준으로 제작 공정을 변수로 4가지 타입의 복합재 주반사판을 제작하였다. 공정 변수로는 복합재 구조의 성형 공정, 탄소 섬유 복합재 시트와 허니콤 코어 간 접착 필름의 적용 유/무, 샌드위치 복합재 내부의 벤팅 경로를 선정하였다. 제작된 4가지 종류의 주반사판에 대해 무게 측정, 비파괴 검사, 표면오차 측정 및 모드 시험을 통한 전개 시 강성 측정을 수행하였으며, 경량 및 구조적 성능을 향상시킬 수 있도록 접착 필름을 미적용하며 벤팅 경로를 포함하는 주반사판 제작 공정을 선정하여 SAR(합성 개구 안테나)를 포함한 위성체에 실 적용이 가능한 복합재 주반사판을 개발하였다.

• 우주기술과 응용
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• 제1권3호
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• pp.364-374
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• 2021

본 논문에서는 초소형 위성에 적용할 수 있는 전개형 메쉬 안테나의 Gore 특성에 따른 radio frequency (RF) 특성 변화에 관해 논한다. 메쉬 안테나의 경우 다양한 초소형위성에 탑재할 수 있으며, 통신/영상레이다/SIGINT 등 다양한 우주임무에 활용이 가능하다. 이상적인 안테나 곡면을 형성하기 위해서는 충분한 개수의 안테나 Rib 구조로 반사판을 구현해야 한다. 그러나 안테나 Rib 개수 증가에 따라 안테나 질량을 비롯해 기계적인 전개 메커니즘의 복잡도 및 전개 신뢰성 등 다양한 설계인자에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 안테나의 RF 성능 열화 최소화 관점에서 적정 안테나 Rib의 개수를 도출하기 위해 메쉬 안테나의 예시 모델을 대상으로 다양한 Rib 개수에 따른 RF 시뮬레이션을 통해 비교분석을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.503-514
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• 2021

쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.