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.
세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.
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.
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.
태양과 달 그리고 지구의 비대칭 중력장에 의해 발생하는 다양한 섭동항은 정지궤도 위성의 위치를 지속적으로 변화시킨다. 따라서, 정지궤도 위성의 위치를 일정한 범위 내로 유지시키기 위해서는 궤도경사각과 승교점 적경을 조정하는 남북방향 위치유지와 이심률과 경도를 조정하는 동서방향 위치유지가 필요하다. 본 논문에서는 통신해양기상위성 비행역학 소프트웨어를 이용하여 통신해양기상위성의 위치유지 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 통신해양기상위성은 경도 $128.2^{\circ}E$ 에서 위성을 ${\pm}0.05^{\circ}$ 범위 내에 유지시키기 위해 일주일 주기로 동서/남북방향 위치유지를 수행하며, 위성의 남쪽 패널에만 부착된 태양 전지판으로 부터 발생하는 자세오차를 줄이기 위해 하루 두 번 휠 오프로딩을 수행한다. 본 논문에서는 휠오프로딩을 고려한 위치유지 시뮬레이션을 수행하였고, 그 결과 통신해양기상위성 비행역학 소프트웨어를 이용하여 통신해양기상위성을 ${\pm}0.05^{\circ}$ 범위 내에서 안정적으로 유지시킬 수 있음을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.92-95
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2008
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The radiometric model of GOCI has been validated through radiometric ground test. From this ground test result, GOCI radiometric model has been changed from second order to third order. In this paper, the radiometric test performed to evaluate the radiometric nonlinearity is described and the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The GOCI radiometric calibration is based on onboard calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is considered as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
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 $(R^2)$.
This study is to estimate the spatial soil moisture using multiple linear regression model (MLRM) and 15 minutes interval Land Surface Temperature (LST) data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). For the modeling, the input data of COMS LST, Terra MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), daily rainfall and sunshine hour were considered and prepared. Using the observed soil moisture data at 9 stations of Automated Agriculture Observing System (AAOS) from January 2013 to May 2015, the MLRMs were developed by twelve scenarios of input components combination. The model results showed that the correlation between observed and modelled soil moisture increased when using antecedent rainfalls before the soil moisture simulation day. In addition, the correlation increased more when the model coefficients were evaluated by seasonal base. This was from the reverse correlation between MODIS NDVI and soil moisture in spring and autumn season.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.220-223
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2006
The COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) EPS(Electrical Power Subsystem) is derived from an enhanced Eurostar 3000 EPS which is fully autonomous operation in normal conditions or in the event of a failure and provides a high level of reconfiguration capability and flexibility. This paper introduces the COMS EPS preliminary design result. The COMS EPS consists of a battery, a solar array wing, a PSR(Power Supply Regulator), a PRU(Pyrotechnic Unit), a SADM(Solar Array Drive Mechanism) and relay and fuse brackets. This can offer a bus power capability of 3 kW. The solar array is made of a deployable wing with two panels. One type of solar cells is selected as GaAs/Ge triple junction cells. Li-ion battery is base lined with ten series cell module of five cells in parallel. PSR associated with battery and solar array generates a power bus fully regulated 50 V. Power bus is centralised protection and distribution by relay and fuse brackets. PRU provides power for firing actuators devices. The solar array wing is routed by the SADM under control of the AOCS(Attitude Orbit Control Subsystem). The control and monitoring of the EPS especially of the battery, is performed by the PSR in combination with on-board software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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