탑재체에 따른 위성의 임무가 다양하듯이, 적합한 검보정(Calibration & Validation)을 위한 작업은 탑재체에 따라 특정적인 요소를 가진다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성의 경우에는 전파를 사용하여 물체를 인식하므로, 검보정을 위해서 특정한 형태로 전파를 반사하는 목표물을 지상에 설치하여야 한다. 또한 이 목표물은 설계된 위성궤도에서 지상목표물을 획득할 수 있도록 하여야한다. 상기의 목적을 달성하기 위해서는 우선적으로 검보정을 위한 사이트를 면밀히 분석하여야 한다. 여기에서는 상대방사보정(Relative Radiometric Calibration)과 절대방사 보정(Absolute Radiometric Calibration) 중에서 후자를 위한 반사기의 점표적 설치를 위해 적합한 검보정 사이트에 대한 고찰을 하였다.
위성 구조계의 가장 기본적인 임무 및 역할은, 우선 위성 자체의 미션 및 기능을 위해 필요한 여러 탑재체 및 장비들을 장착하고 지지할 수 있는 공간을 제공하고, 발사 시에 발생하는 이런 극심한 발사환경 하중에서 위성체 및 탑재체들을 안전하게 보호하는 것이다. 위성체가 발사체에 실려 발사될 때에 매우 높은 가속도에 의한 정적 하중 및 공기의 저항에 의한 하중, 연소 가스 분출 시 발생하는 음향에 의한 하중, 발사체로부터 분리될 때 발생하는 충격 하중 등 여러 가지의 극심한 하중을 겪게 된다. 특히 광학 탑재체가 탑재되는 경우, 탑재체의 지지 및 보호 역할 외에도 위성 구조계는 광학 탑재체의 안정적인 성능구현을 위해 극심한 열환경에 하에서 지향안정성을 보장해야 하고, 이를 위해 일반적으로 복합재로 구성된 광학벤치를 사용하게 된다. 본 논문은 위성체로부터 전달되는 하중을 최소화하여 광학 탑재체의 구조적 안정성을 확보하고 지향안정성을 보장하기 위한 광학벤치 및 지지구조물의 설계와 검증에 대하여 기술한다.
태양계 내에서 지구와 가장 흡사한 환경을 가진 화성은 향후 인류의 정착을 목적으로 이에 필요한 화성 환경 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 낮 시간 화성 전리층은 전파의 반사를 통해 착륙선과 로버의 지상-지상 통신에 활용될 수 있다. 또한 화성 전리층 정보는 화성의 물 및 대기 진화와 연관된 정보를 제공한다. 이런 정보들은 전파통신 및 기후 연구에 활용된다. 화성 전리층은 화성탐사 초기의 Mariner, Mars, Viking 시리즈와 최근의 Mars Global Surveyor의 전파엄폐 방식으로 주로 관측되었으며 Mars Express에는 전파엄폐방식 기기 외에도 저주파 레이더, 플라즈마 분석기가 탑재되었고 Viking Lander의 현장측정 자료가 활용되어 왔다. 본 연구는 국내 우주탐사 기반기술 확보를 위해 탐사선 통신에 영향을 줄 화성 전리층의 관측기기 선정에 대비하여 해외사례를 분석하였다.
위성 구조계의 가장 기본적인 임무 및 역할은, 우선 위성 자체의 미션 및 기능을 위해 필요한 여러 탑재체 및 장비들을 장착하고 지지할 수 있는 공간을 제공하고, 발사 시에 발생하는 이런 극심한 발사환경 하중에서 위성체 및 탑재체들을 안전하게 보호하는 것이다. 위성체가 발사체에 실려 발사될 때에 매우 높은 가속도에 의한 정적하중 및 공기의 저항에 의한 하중, 연소 가스 분출 시 발생하는 음향에 의한 하중, 발사체로부터 분리될 때 발생하는 충격 하중 등 여러 가지의 극심한 하중을 겪게 된다. 이런 여러 발사환경 중, 저주파 동적 하중 환경의 검증을 위한 정현파 가진 시험 시에 주요 탑재체 및 장비들의 고유모드에서 과도한 하중이 가해지는 것을 피하기 위해 정현파 가진 규격에 노칭을 적용하게 된다. 본 논문은 정현파 가진 시험을 주요 내용으로 하며, 시험을 수행하기 위한 노칭된 예측 입력하중과 실제 시험에 사용된 입력하중을 비교하여 유한요소모델 및 예측의 정확성을 확인해 보고자 한다.
Kim, KyungDeuk;Son, SuRak;Jeong, YiNa;Lee, ByungKwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4123-4141
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2019
Autonomous driving technology is divided into 0~5 levels. Of these, Level 5 is a fully autonomous vehicle that does not require a person to drive at all. The automobile industry has been trying to develop Level 5 to satisfy safety, but commercialization has not yet been achieved. In order to commercialize autonomous unmanned vehicles, there are several problems to be solved for driving safety. To solve one of these, this paper proposes 'A Deep Learning Part-diagnosis Platform(DLPP) based on an In-vehicle On-board gateway for an Autonomous Vehicle' that diagnoses not only the parts of a vehicle and the sensors belonging to the parts, but also the influence upon other parts when a certain fault happens. The DLPP consists of an In-vehicle On-board gateway(IOG) and a Part Self-diagnosis Module(PSM). Though an existing vehicle gateway was used for the translation of messages happening in a vehicle, the IOG not only has the translation function of an existing gateway but also judges whether a fault happened in a sensor or parts by using a Loopback. The payloads which are used to judge a sensor as normal in the IOG is transferred to the PSM for self-diagnosis. The Part Self-diagnosis Module(PSM) diagnoses parts itself by using the payloads transferred from the IOG. Because the PSM is designed based on an LSTM algorithm, it diagnoses a vehicle's fault by considering the correlation between previous diagnosis result and current measured parts data.
컨테이너 기술은 클라우드 환경에서 마이크로서비스의 효율적인 구축 및 운영을 가능하게 했지만, 심각한 보안 위협도 함께 가져왔다. 다수의 컨테이너가 서비스 구성을 위해 네트워크로 연결되기 때문에 공격자는 탈취한 컨테이너에서 네트워크 공격을 수행해 인접한 다른 컨테이너를 공격할 수 있다. 이러한 위협을 막기 위해 다양한 컨테이너 네트워크 보안 솔루션이 제안되었으나 성능적인 측면에서 많은 한계점을 갖고 있다. 특히 이들은 컨테이너 네트워크 보안에 필수적인 패킷 페이로드 검사 과정에서 매우 큰 네트워크 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 클라우드 환경을 위한 eBPF/XDP 기반 고속 패킷 페이로드 검사 시스템인 BPFast를 제안한다. BPFast는 별도의 유저 수준 컴포넌트 없이 커널 영역에서 컨테이너가 전송한 패킷의 헤더와 페이로드를 검사하여 컨테이너를 네트워크 공격에서부터 보호한다. 본 논문에서는 Kubernetes 환경에서 진행한 실험을 통해 BPFast 프로토타입이 Cilium, Istio 등 최신 솔루션보다 최대 7배 더 빠르게 동작할 수 있음을 증명했다.
태양계 천체 탐사는 다양한 탑재체를 통해 이루어지고 있고, 그에 따라 많은 연구 결과들이 나오고 있다. 우리는 태양계 천체 연구의 한 방법으로 딥러닝 적용을 시도해 보았다. 지구 관측 위성 자료와 다르게 태양계 천체 자료들은 천체들에 따라 탐사선에 따라 각 탐사선의 탑재체에 따라 그 자료의 형태가 매우 다르다. 그래서 학습시킨 모델로 다양한 자료에 적용이 어려울 수 있지만 사람에 의한 오류를 줄이거나, 놓치는 부분들을 보완해 줄 수 있을 것이라고 기대한다. 우리는 달 표면의 크레이터를 탐지하는 모델을 구현해 보았다. Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) 영상과 제공하는 shapefile을 입력값으로 하여 모델을 만들었고, 이를 달 표면 영상에 적용하여 보았다. 결과가 만족스럽지는 못했지만 이후 이미지 전처리와 모델 수정 작업을 통해 최종적으로는 ShadowCam에 의해 획득되는 달의 영구음영지역 영상에 적용할 예정이다. 이 외에도 달 표면과 비슷한 형태를 가진 세레스와 수성에 적용을 시도하여 딥러닝이 태양계 천체 연구에 또 다른 방법임을 시사하고자 한다.
과학기술위성 2호의 주요 임무는 주 탑재체인 마이크로웨이브파 라디오미터(DREAM: Dual-channel Radiometers for Earth and Atmosphere Monitoring)개발, 부 탑재체인 레이저 반사경(SLR: Satellite Laser Ranging) 개발, 그리고 위성체 핵심기술 선행연구를 위한 Frame-Type 위성구조체, 복합소재 태양전지판, Dual-Head 별추적기, CCD 태양센서, 펄스형 플라즈마 추력기, 소형 탑재 컴퓨터 및 고속 X-band 송신기 개발 등을 포함한 100kg급 저궤도 소형위성 개발이다. 본 논문에서는 과학기술위성 2호 시스템에 대하여 설명을 한다. 과학기술위성 2호의 시스템 정의 및 기본적인 운영개념, 과학기술위성 2호의 주 탑재체인 마이크로웨이브파 라디오미터, 부 탑재체인 레이저 반사경, 그리고 이들을 지원하기 위한 위성본체 등을 포함한다.
In industry AGV's(automated guided vehicles) that can detect and follow guidelines drawn on the factory floor using magnetic or optical sensors are widely used. However, such AGV's without preview capability cannot effectively avoid collision with obstacles that may occasionally pass through the guideline. Furthermore, without preview information, they consume much energy at the right angle corners as they have to make sudden directional change. Also, the risk of dropping payloads increases in such situations. In this study, infrared preview sensors were adopted to a mobile robot for detecting not only the current position but also the forward position of the guideline and the preview control technique was applied to optimally control the mobile robot's motion using the information from the infrared preview sensors. Then the effectiveness of this approach was investigated through a series of experiments. The experimental result shows that the proposed approach is effective for safety enhancement as well as for better efficiency.
인공위성용 지구관측 카메라나 천문관측 망원경에는 무게와 부피의 제약 때문에 Cassegrain 방식 망원경이 많이 쓰인다. 이와 같은 위성용 광학계의 성공적인 임무 수행을 위해서는 광학계의 정밀 정렬이 필수적이다. 본 논문에서는 인공위생용 지구관측 카메라인 MAC (Medium-sized Aperture Camera)의 조립 과정에 적용된 컴퓨터를 이용한 광학정렬 방법의 모사와 정렬실험 결과를 정리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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