Aircraft Velocity and Altitude Estimation through Time Offset Calculation of KOMPSAT-3 Satellite

KOMPSAT-3 위성의 Time Offset 계산을 통한 항공기 속력 및 고도 추정

Abstract

In this study, a method of estimating the velocity and altitude of aircrafts photographed in a KOMPSAT-3 satellite was proposed. In the proposed method, parallax effect, which is a time offset between bands due to the photographing method of the KOMPSAT-3 satellite, the structure of the sensor, and the movement of the satellite's orbit, was calculated, and in this process, trucks running on the highway were used. In addition, the actual direction and the direction by parallax effect of the aircraft were calculated using the coordinates of the aircraft in the image, and the attitude information of the KOMPSAT-3 satellite was calculated using metadata to estimate the velocity and altitude of the aircraft. The estimated value through the proposed method was compared with the actual value, automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B), and the error rate was calculated here. As a result, it was confirmed that the velocity and altitude error rate of large aircraft (I1, I3, S2) were lower than that of light aircraft (I2, S2), and the estimated velocity and altitude were relatively high in large aircraft using the proposed method.

본 연구에서는 KOMPSAT-3 위성에서 촬영된 항공기의 속력과 고도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 KOMPSAT-3 위성의 촬영 방식, 센서의 구조, 그리고 위성의 궤도에 따른 움직임으로 인해 생기는 시차 효과와 이로 인한 밴드 간 촬영 시차인 Time Offset을 계산하였으며, 이 과정에서 고속도로 위를 달리는 화물차를 이용하였다. 또한, 제안 기법에서는 영상 내 항공기 위치의 좌표를 이용해 항공기의 이동 방향, 시차 효과로 인한 이동 방향 등을 계산하였으며, 메타데이터로부터 KOMPSAT-3 위성의 자세 정보를 계산하여 항공기의 속력 및 고도를 추정하였다. 제안 기법을 통해 추정된 값을 automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B)에 기록된 항공기의 속력 및 고도 값과 오차율을 이용하여 비교한 결과, 대형 항공기(I1, I3, S2)에서의 오차율이 경비행기(I2, S2)의 오차율보다 낮아 제안 기법을 이용해 추정한 항공기의 속력과 고도 값이 대형 항공기에서 비교적 높은 정확도를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

1. 서론

다목적실용위성 3호(KOMPSAT-3)는 해상도 70 cm의 서브미터급 광학탑재체 advanced earth imaging sensor system (AEISS)를 탑재하고 있다(Fig. 1). AEISS는 push-broom 방식으로 지표면을 촬영해 영상을 취득하게 되는데, AEISS 내 charge-coupled device (CCD) 배열과 push-broom 촬영 방식 그리고 위성 궤도에 의한 위성의 움직임은 동적 물체를 촬영할 때 시차 효과(parallax effect)를 야기한다.

Fig. 1. The composition of AEISS.

시차 효과의 대표적인 예로는 Fig. 2처럼 빠른 속도로 운항 중인 항공기가 밴드 별로 분리된 채로 촬영이 되는 현상을 들 수 있다. 이러한 시차 효과는 각 밴드 사이에 시간적 지연인 Time Offset에 의해 발생되며, 주로 항공기와 선박에서 관찰되지만 차량과 헬리콥터를 포함한 모든 종류의 움직이는 객체와 파도, 구름, 오로라 등에서도 관찰된다.

Fig. 2. AircraftparallaxeffectinKOMPSAT-3image(20.03.07 Illinois, United States).

시차 효과는 push-broom 방식을 사용하는 위성에서 보편적으로 나타나는 현상으로 동적 객체의 특성에 따라 다르게 나타난다. Fig. 3(a)와 같이 지표면이나 수면에서의 동적 객체는 센서의 배열 순서대로 시차 효과가 나타나지만, Fig. 3(b)처럼 공중에 떠있거나 고도 값을 가지고 있는 객체는 CCD 배열 방향의 반대 방향으로 시차 효과가 생기게 된다.

Fig. 3. Parallax effect by (a) velocity and (b) altitude.

시차 효과를 이용한 선행연구에는 Heiselberg (2019)가 Sentinel-2 영상에서의 항공기와 선박의 속도를 계산하였으며, 구름의 시차 효과와 항공기의 시차 효과를 이용해 구름에 가려진 항공기를 탐지한 연구도 진행되었다(Heiselberg and Heiselberg, 2021). 혹은 여러 장의 Sentinel-2 영상을 이용해 전세계의 항공기 운항 지도를 직접 구축하기도 하였다(Liu et al., 2020). Sentinel-2 영상에서의 구름 시차 효과를 이용한 연구도 진행되어 왔는데, 구름 보정 및 제거를 위해 사용되는 기존의 F-mask 기법을 시차 효과를 이용해 보완하거나(Frantz et al., 2018), 구름이 포함된 지역에 대해 자동 모자이크를 수행해 날씨의 영향을 받는 광학 영상의 한계를 극복하고자 한 연구도 진행되었다(Shepherd et al., 2020). 지표면에 있는 객체의 시차 효과를 이용한 연구에는 Fisser et al. (2022)가 화물차에서 나타나는 시차 효과를 이용해 GPS가 일시적 혹은 영구적으로 작동하지 않는 화물차의 정확한 동선을 추적해 밀입국 차량 추적 등에 이용하기도 하였다. 이처럼 동적객체 추적은 다양하게 이루어지고 있으며 이 결과들이 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. KOMPSAT-3 위성에서의 시차 효과를 이용한 연구에는 물리적 센서 모델링과 영상 매칭을 기반으로 Panchromatic (PAN) 밴드와 광학 밴드 사이의 co-registration을 수행한 연구가 있다(Lee and Oh, 2020; Lee and Oh, 2021).

시차 효과가 있는 동적 객체를 탐지하고 분석하는 연구의 대부분이 Sentinel-2 위성을 이용해 진행되고 있는데 이 요인에는 Sentinel-2 위성이 밴드 사이의 Time Offset을 제공한다는데 있다. 밴드 사이의 Time Offset은 동적 물체를 분석하는데 필수적이기 때문에 Pesaresiet al. (2008)은 QuickBird 영상에서 시차 효과가 있는 차량을 분석하기 위해 직접 Time Offset 값을 계산하기도 하였다.

이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3 영상에서의 동적 객체인 항공기의 속력과 고도 추정을 위해 일리노이 주를 촬영한 KOMPSAT-3 영상 내에서 고속도로 I-80 위를 달리는 화물차를 이용해 KOMPSAT-3의 Time Offset을 계산하였다. 계산된 Time Offset을 이용해 2장의 미국 일리노이 주와 1장의 샌프란시스코 영상에서 촬영된 5대의 항공기의 속력과 고도를 추정하여 제안 기법의 활용 가능성을 확인하였다.

2. 연구 방법

본 연구에서는 항공기의 속력(v_AC) 및 고도(H_AC) 추정을 위해 필요한 변수들을 계산하였으며, 이를 위해 영상에서의 화물차와 항공기 좌표를, 메타데이터에서의 위성 자세 정보를 활용하였다. 고속도로 위의 화물차의 중심 좌표를 이용하여 시차 효과의 원인이 되는 위성의 Time Offset (Δt)을 계산하였고, 위성의 움직임이 시차효과에 주는 영향을 계산하고자 영상의 메타데이터에서 KOMPSAT-3 위성의 자세 정보를 이용하여 영상 내위성 속력(v_k)과 위성의 실제 이동 방향(θ_k)을 계산하였다. 또한, 관심 객체인 항공기의 좌표 값을 이용해 시차 효과에 의한 항공기 이동 거리(Δv), 시차 효과에 의한 항공기 이동 방향(θ_v), 항공기의 실제 이동 방향(θ_AC)을 계산하였다. 이들의 값을 최종적으로 활용해 항공기 고도 및 속력 추정을 진행하였다(Fig. 4).

Fig. 4. Study flow chart.

1) Time Offset 계산

시차 효과가 있는 동적 객체의 속력과 고도를 계산하기 위해서는 밴드 간의 Time Offset (Δt) 값을 아는 것이 필수적이다. Pesaresi et al. (2008)은 QuickBird 위성 영상의 Time Offset을 구하기 위해 각 밴드(n)에서 도로 위를 움직이는 차량을 탐지한 후, 탐지된 차량의 영상 내 중심 좌표(x_n, y_n)와 도로의 제한 속력(v_t)을 이용하였다. 이에 본 연구에서도 KOMPSAT-3 위성으로부터 촬영된 3장의 일리노이 주 영상들 내에 공통으로 촬영된 I-80 고속도로 위 차량을 대상으로 하여 위성의 Time Offset을 구하였다(Fig. 5).

Fig. 5. KOMPSAT-3 imagery (a) Illinois (20.03.07), (b) Illinois (20.10.06), and (c) Illinois (20.11.06).

Time Offset 계산에는 화물차를 활용하였고, 이들의 시차 효과에 의한 이동거리(d_t)를 계산하였다(Fig. 6). 일리노이 주 I-80 고속도로 내의 화물차들이 제한 속력(v_t)을 준수하여 운행 중이라 가정하여 KOMPSAT-3 위성의 Time Offset을 구하였다(식(1)).

Fig. 6. Time Offset calculation by truck.

\(\begin{aligned}\Delta t=\frac{d_{t}}{v_{t}}\\\end{aligned}\)       (1)

일리노이 주 I-80의 제한 속력은 70 mph로, 도로 사정에 따라 ±5 mph 정도 유동적으로 차량이 운행된다. 이에 본 연구에서는 도로 위를 달리는 화물차들의 속력은 70±5 mph로 두고 이를 km/h 단위로 환산한 값인 96.5±8 km/h를 화물차들의 속력으로 가정하였으며, Time Offset 계산을 위해 고속도로 위를 달리는 25 대의 화물차를 이용하였다(Fig. 7).

Fig. 7. Trucks used to calculate Time Offset (a) I-80 Highway (yellow line) in KOMPSAT-3 image, (b) trucks on I-80 in panchromatic image, and (c) trucks on I-80 in RGB image.

2) 항공기 속력 및 고도 추정

KOMPSAT-3 위성으로부터 서로 다른 시기에 취득된 2장의 일리노이 주 영상과 1장의 샌프란시스코 영상을 사용하여 영상 내에 촬영된 3대의 대형 항공기(I1, I3, S1)와 2대의 경비행기(I2, S2) 총 5대의 항공기를 대상으로 항공기의 속력(v_AC) 및 고도(H_AC)를 추정하였다(Fig. 8). 이 과정에서 영상 내 항공기 좌표와 메타데이터로부터 Δ_v, θ_v, θ_AC, H_k, 연구 지역의 위도(ø), 궤도 경사각(i=98.13°), 위성의 지상 속도(\(\begin{aligned}\vec{V}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}}\\\end{aligned}\) =6.78 km/h) 값들을 취득하였으며, 앞서 계산된 Δt 값을 사용하였다.

Fig. 8. KOMPSAT-3 imagery (a) Illinois (20.03.07), (b) Illinois (20.10.06), and (c) San Francisco (22.01.23).

본 연구에서는 항공기의 속력(v_AC) 및 고도(H_AC)를 추정하기에 앞서 항공기가 직선으로 진행한다는 가정을 두고 연구를 진행하였다. 항공기는 속도와 고도를 가진 객체로 Fig. 9와 같이 실제로는 남에서 북 방향으로 비행하고 있는 항공기가 시차 효과에 의해 사선으로 비행하고 있는 것처럼 촬영되며 시차 효과 또한 CCD 배열의 반대 방향으로 이루어진다.

Fig. 9. Parallax effect in aircraft.

시차 효과에 의한 항공기의 속도(\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}\\\end{aligned}\))는 Fig. 10처럼 항공기의 실제 속도(\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{AC}}\\\end{aligned}\))와 영상 내 위성 속도(\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\))에 영향을 받아 사선으로 나타난다(식(2)). 이어지는 설명에서 v_AC와 H_AC를 계산하기 위해 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}, \overrightarrow{\mathrm{v}}_{\mathrm{AC}}, \overrightarrow{\mathrm{V}}\\\end{aligned}\) 를 구할 수 있는 변수들로 표현하는 방법을 서술한다.

Fig. 10. Vector relationship between aircraft and satellite.

\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}=\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}+\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{AC}}\\\end{aligned}\)       (2)

위성의 지상 속도(\(\begin{aligned}\vec{V}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}}\\\end{aligned}\))는 위성의 지상 속력(v^s_k)과 위성의 실제 이동 방향(θ_k)의 곱으로 표현할 수 있다(식(3)). Heiselberg (2019)에 따르면 θ_k는 궤도 경사각(i)과 연구 지역의 위도(ø)에 의해 계산되며, i의 궤도로 지구를 공전 중인 위성이 ø의 상공을 통과할 때 가지는 위성의 진행 방향을 의미한다(식(4)).

\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{v}}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}}=\mathrm{v}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}} \cdot\left(\begin{array}{c}\cos \theta_{\mathrm{k}} \\ \sin \theta_{\mathrm{k}}\end{array}\right)\\\end{aligned}\)        (3)

\(\begin{aligned}\cos ^{-1}\left(\frac{\cos i}{\cos \emptyset}\right)=\theta_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\)       (4)

앞서 언급했듯이 항공기의 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\) 와 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}}\\\end{aligned}\) 는 역벡터 관계를 가진다. 따라서 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\) 를 계산하기 위해 식(4)에서 계산된 θ_k가 아닌 θ_k±180° 방향으로 하여 계산하였다(식(5)).

\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}=\mathrm{v}_{\mathrm{k}} \cdot\left(\begin{array}{c}\cos \left(\theta_{\mathrm{k}} \pm 180^{\circ}\right) \\ \sin \left(\theta_{\mathrm{k}} \pm 180^{\circ}\right)\end{array}\right)\\\end{aligned}\)       (5)

항공기의 고도(H_AC)는 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\) 의 크기에 영향을 준다. Fig. 11과 같이 H_AC와 항공기 위성 간 거리(H_k – H_AC) 그리고 영상 내 위성 속력(v_k)과 v^s_k사이에는 비례 관계가 성립하므로 식(6)과 같이 v_k를 구할 수 있다.

Fig. 11. The ratio of the satellite’s ground velocity to velocity in the image by the aircraft altitude.

\(\begin{aligned}\mathrm{v}_{\mathrm{k}}=\mathrm{v}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}} \cdot\left(\frac{\mathrm{H}_{\mathrm{AC}}}{\mathrm{H}_{\mathrm{k}}-\mathrm{H}_{\mathrm{AC}}}\right)\\\end{aligned}\)       (6)

\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{AC}\\\end{aligned}\) 는 항공기의 속력(v_AC)과 항공기의 실제 이동 방향(θ_AC)의 곱으로 표현할 수 있다(식(7)). 이 과정에서 θ_AC는 영상에서의 항공기 머리 좌표(x_H, y_H)와 꼬리 좌표(x_T, y_T) 값을 도출해 식(8)과 같이 계산하였다.

\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{v}}_{\mathrm{AC}}=\mathrm{v}_{\mathrm{AC}} \cdot\left(\begin{array}{l}\cos \theta_{\mathrm{AC}} \\ \sin \theta_{\mathrm{AC}}\end{array}\right)\\\end{aligned}\)       (7)

\(\begin{aligned}\theta_{\mathrm{AC}}=\tan ^{-1}\left(\frac{\mathrm{x}_{\mathrm{H}}-\mathrm{x}_{\mathrm{T}}}{\mathrm{y}_{\mathrm{H}}-\mathrm{y}_{\mathrm{T}}}\right)\\\end{aligned}\)        (8)

시차 효과에 의한 항공기 이동 거리(Δv)는 Blue 밴드에서의 항공기 중심 좌표(x_B, y_B)와 Red 밴드에서의 항공기 중심 좌표(x_R, y_R)를 이용하여 값을 계산하였다(식(9)). Δv는 영상 내 픽셀 개수를 의미하므로 실제 항공기 이동 거리를 구하기 위해 KOMPSAT-3 영상의 해상도 2.8m를 곱하여 계산하였다. 시차 효과에 의한 항공기 이동방향(θ_v)은 항공기 중심 좌표(x_B, y_B), (x_R, y_R) 사이의 역 탄젠트로 계산하였으며(식(10)), 시차 효과에 의한 항공기속도(\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}\\\end{aligned}\))는 식(11)로 표현할 수 있다.

\(\begin{aligned}\Delta \mathrm{v}=\sqrt{\left(\mathrm{x}_{\mathrm{B}}-\mathrm{x}_{\mathrm{R}}\right)^{2}+\left(\mathrm{y}_{\mathrm{B}}-\mathrm{y}_{\mathrm{R}}\right)^{2}}\\\end{aligned}\)       (9)

\(\begin{aligned}\theta_{\mathrm{v}}=\tan ^{-1}\left(\frac{\left(\mathrm{y}_{\mathrm{B}}-\mathrm{y}_{\mathrm{R}}\right)}{\left(\mathrm{x}_{\mathrm{B}}-\mathrm{x}_{\mathrm{R}}\right)}\right)\\\end{aligned}\)       (10)

\(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{v}}=\frac{\Delta \mathrm{v}}{\Delta \mathrm{t}} \cdot\left(\frac{\cos \theta_{\mathrm{v}}}{\sin \theta_{\mathrm{v}}}\right)\\\end{aligned}\)       (11)

최종적으로 식(3)부터 식(11)을 정리하여 식(2)에 대입한 결과 식(12)를 도출하였으며, 아래의 수식을 이용해 항공기의 속력과 고도를 계산하였다.

\(\begin{aligned}\frac{\Delta \mathrm{v}}{\Delta \mathrm{t}} \cdot\left(\frac{\cos \theta_{\mathrm{v}}}{\sin \theta_{\mathrm{v}}}\right)=\mathrm{v}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{s}} \cdot\left(\frac{\mathrm{H}_{\mathrm{AC}}} {\mathrm{H}_{\mathrm{k}}-\mathrm{H}_{\mathrm{AC}}}\right) \\ \left(\begin{array}{l}\cos \left(\theta_{\mathrm{k}} \pm 180^{\circ}\right) \\ \sin \left(\theta_{\mathrm{k}} \pm 180^{\circ}\right)\end{array}\right)+\mathrm{v}_{\mathrm{AC}} \cdot\left(\begin{array}{c}\cos \theta_{\mathrm{AC}} \\ \sin \theta_{\mathrm{AC}}\end{array}\right)\end{aligned}\)       (12)

3) 정확도 평가

제안 기법을 통해 도출된 항공기의 속력과 고도를 automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) 값과 비교, 평가하였다. ADS-B는 GPS 위성 항법 시스템과 1,090 MHz 전송 링크를 이용하여 항공기 감시 정보를 일정 주기마다 지상의 항공 교통 관제 및 다른 항공기에 자동으로 방송하는 항공기 감시 체계로, 항공기의 감시 정보(항공기 식별 부호, 위치, 속도, 방향 등)를 1초 단위로 지상의 항공 교통 관제 시스템과 다른 항공기에 방송한다. 본 연구에서는 연구에 사용된 항공기가 연구 지역을 지나갈 때의 시간에 방송된 ADS-B 값을 참값으로 하여 제안 기법을 통해 추정한 값과 ADS-B 사이의 오차율을 계산하였다.

3. 연구 결과

1) Time Offset 계산 결과

Time Offset 계산을 위해 I-80 고속도로 위를 주행중인 25 대의 화물차의 좌표를 추출하여, Time Offset을 계산하였다. 그 결과 Blue 밴드와 Green 밴드 사이의 Time Offset은 0.63±0.04초, Blue 밴드와 Red 밴드 사이의 Time Offset은 0.87±0.06초인 것을 확인할 수 있었다(Table 1).

Table 1. Calculated Time Offset in KOMPSAT-3 satellite

2) 항공기 속력 및 고도 추정 결과

ADS-B에 기록된 항공기의 속력과 고도, 그리고 제안기법으로부터 추정된 항공기의 고도와 속력을 Table 2에 나타냈다. 연구의 정량적인 평가를 위해서 절대 오차를 참값으로 나눈 상대오차의 백분율 값인 오차율을 사용하였다.

Table 2. Aircraft velocity and altitude estimation results

연구 결과, 제안 기법을 통해 계산된 대형 항공기(I1, I3, S1)의 속력은 오차율이 10% 이내로 도출된 것을 확인하였다. 하지만 경비행기(I2, S2) 속력의 오차율이 대형 항공기의 오차율 보다 큰 것을 확인할 수 있었다. 항공기 추정 고도의 경우 추정 속력에 비해 전체적으로 오차율이 컸으며, 특히 경비행기에서 이러한 결과가 두드러지게 나타났다. 대형 항공기 중 I1, I3의 고도 오차율은 각 14.194%, 11.604%로 경비행기 I2, S2의 고도 오차율인 95.455%, 67.433%보다 오차율이 낮은 것을 확인할 수 있었다.

4. 결과 분석 및 토의

본 연구에서는 항공기의 속력과 고도를 추정하였다. 우선 연구에 사용된 항공기 중 대형 항공기(I1, I3, S1) 속력의 오차율이 작아 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 하지만 경비행기(I2, S2)는 속력, 고도 모두 오차율이 컸으며, 이는 추정 값과 ADS-B 값의 차이가 큼을 의미한다. 특히 경비행기 I2의 고도 추정 값은 0.036 km로 계산되었으나, 참값인 ADS-B에서는 0.792 km로 오차율이 95.455%로 매우 높았으며, 경비행기 S2도 마찬가지로 고도 추정 값 0.112 km, ADS-B 값 0.366 km로 0.254km의 오차가 발생하여 오차율이 69.399%로 계산되었다. 이처럼 대형 항공기보다 경비행기에서 특히 고도에 대한 오차율이 컸던 요인에는 크게 두 가지가 있다. 첫 번째는 Fig. 10처럼 고도 추정을 위해서는 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\) , \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{AC}}\\\end{aligned}\) 그리고 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}\\\end{aligned} \) 사이의 관계를 정의하는데 있어 항공기 고도가 낮을수록 위성의 영향을 적게 받게 된다. 위성의 영향이 적어질수록 실제 항공기의 이동 방향과 속력인 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{AC}}\\\end{aligned} \) 와 시차 효과에 의해 생기는 항공기의 이동 방향과 속력인 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{AC}}\\\end{aligned}\) 사이의 각(θ)이 작아져 θ 값 변화에 매우 민감하게 반응한다. 이로 인해 저고도 비행중인 항공기의 정확한 고도 값을 산출하는데 어려움이 생기게 된다. 두 번째 요인에는 θ_v와 θ_AC를 계산하는 것이 중요하나 이들을 계산하는 과정에서 사용한 좌표가 영상의 해상도, 항공기 아래 지표면으로 인한 항공기 식별의 어려움 등의 이유로 다소 부정확하게 산출되었을 가능성이 높다는 점이다. 경비행기의 고도 추정을 어렵게 하는 첫번째 요인과 원인은 상이하나 첫번째 요인과 마찬가지로 θ_v, θ_AC 오차는 \(\begin{aligned}\overrightarrow{\mathrm{V}}_{\mathrm{k}}\\\end{aligned}\) 에 영향을 미쳐 항공기 고도(H_AC) 추정을 어렵게 한다. 그 외에 대형 항공기와 경비행기를 아울러 모든 항공기 전반적으로 존재하는 오차의 요인으로는 도로 위의 화물차를 이용해 계산한 Time Offset (Δt) 값 오차이다. Δt를 계산하는 과정에서 사용한 화물차의 속력 값이 실제 화물차의 속력이 아닌 화물차들이 고속도로의 제한 속력 준수하여 달리고 있다고 가정하여 Δt를 계산하였기 때문에 이 과정이 오차의 원인이 되었을 것으로 여겨진다.

우리 나라 영공 내·외를 비행하는 항공기의 추적은 국가 안보 및 국토 방위에 필수적이며, 오늘날의 항공기 탐지 및 회피 기술은 광학 탐지 기술이 아닌 RADAR전파 탐지 기술 및 탐지 회피를 위한 스텔스(Stealth) 기술을 주축으로 연구되어왔다. 또한 항공기의 비행정보는 ADS-B를 통해 그 위치와 속도의 추적이 가능하나 북한을 비롯한 여러 국가에서 항공기 ADS-B 부착이 의무사항이 아니며 고의나 실수로 ADS-B가 꺼진 채로 이들이 운행되기도 해 항공기 추적에 어려움을 야기한다. 반면, 본 제안 기법에서는 기존의 방법과 달리 위성의 광학 영상만을 이용하여 항공기를 추적하며 기존의 전파탐지 회피를 위한 스텔스 기술 및 ADS-B 신호의 유무와 상관없이 항공기 속력 및 고도 추정 방법을 제안하였다. 제안 기법의 장점으로는 위성의 촬영가능 범위가 지상에 설치되는 RADAR의 탐지 반경을 넘어 극지방을 제외한 지구의 대부분의 지역을 대상으로 하기 때문에 기존의 RADAR 기반의 항공기 추적의 단점을 상쇄 할 수 있으며, 기존 방공체계인 카운터 스텔스에서 자유롭고 새로운 항공기 탐지법을 제안했다는데 있다. 또한, 제안 기법은 운행 중인 항공기 추적만이 아니라 실종 항공기의 탐색에도 활용될 수 있을 것으로 사료된다. ADS-B를 이용한 사고기 추적의 경우 2014년 말레이시아 항공 370편 실종 사고를 기점으로 적극적으로 사용되고 있지만, 기존의 사고기 추적 방법만으로는 육지로부터 멀리 떨어져 있는 바다 위를 지나고 있거나 RADAR에 탐지되지 않는 항공기 또는 항공기의 이상으로 인해 ADS-B가 꺼진 항공기 추적에는 난항을 겪을 수 있다. 이에, 제안 기법과 기존의 실종 항공기 추정 방식을 함께 활용한다면 수신 이상 항공기 혹은 사고기 추적의 경우 고도, 속력 그리고 방향 추정이 함께 가능해 효과적인 사고기 추정이 가능할 것으로 사료된다. 더 나아가 제안 기법을 활용할 경우 속력과 고도가 이상적인 값에서 벗어난 항공기를 추적하여 사고기의 추락 시점을 추정할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 따라 기존의 추정 방식과 광학 영상을 이용한 제안 기법을 연계하여 추락지점의 반경을 축소시키는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

5. 결론

본 연구에서는 KOMPSAT-3 광학 영상을 이용해 항공기의 속력 및 고도를 추정하였다. 이를 위해 시차 효과가 있는 객체 탐지에 필수적인 KOMPSAT-3 위성의 Time Offset을 계산하였다. 그리고 위성의 자세 정보와 항공기좌표에의한다양한변수들을계산해최종적으로 항공기의 속력과 고도를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안 기법을 이용해 항공기의 속력과 고도를 추정한 결과 저고도로 비행하는 경비행기를 제외한 대형 항공기의 속력과 고도 값을 비교적 정확하게 구할 수 있었으며, 이에 제안 기법이 영상 정보만을 이용하여 항공기 속력과 고도의 대략적인 값을 산출해 낼 수 있다는 점에서 의의가 있다고 여겨진다. 또한, KOMPSAT-3 위성의 Time Offset을 계산함에 있어서 이 값을 이용해 도로 위의 차량들의 속력을 계산하는 등 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 사료된다. 향후 실제 특정 지역에 대하여 위성 영상 촬영을 신청하고, 속력과 고도를 알 수 있는 이동객체를 직접 운용하여, 정확한 Time Offset을 계산하거나 항공기의 ADS-B로부터 Time Offset을 추정하는 등 다양한 후속연구를 통해 시차 효과가 있는 객체의 탐지 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.