철도 소음의 환경영향평가 업무에 있어서 소음도에 대한 정확한 예측이 중요하지만, 국내에서는 overall 소음도의 거리별 측정을 통한 경험식이 근사적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 소음원과 소음전파의 주파수 특성을 고려하여 철도 소음의 예측 정확도를 향상할 수 있는 예측 모델을 제안하였다. 먼저 철도 소음원을 궤도(레일 및 침목), 차륜, 동력, 공력 성분으로 구분하여 각각의 옥타브 밴드 주파수별 음향파워와 속도계수를 정의하고 음향 조도와 궤도/교량 특성을 반영할 수 있는 보정항을 도입하였다. 소음원에서 수음점까지의 전파 특성은 ISO 9613-2를 적용하여 기하학적 확산, 대기 흡음, 지면 효과, 장애물의 회절에 따른 감쇠 및 지향특성을 반영하여 계산하였다. 소음원 음향파워와 지향인자를 추정하기 위하여 전동 소음원 해석 모델 및 수치해석 결과와 통과 소음도 측정값을 이용하였다. 본 철도 소음 예측 모델을 이용하여 여러 철도 차량과 궤도 유형에 따라서 예측한 소음도를 측정값과 비교하여 정확도를 검증하였으며 기존 예측 모델보다 비교적 정확한 예측이 가능하였다. 따라서 본 결과는 철도 환경 소음의 정확한 영향 예측과 효율적인 소음 저감 대책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.
저궤도 위성에 탑재하는 위성항법 수신기는 관측된 신호를 필터링하고 신호중단 시 궤도예측을 수행하는 항법필터를 장착하는데, 사용하는 위성동역학 모델이 필터성능을 주로 결정하게 된다. 본 연구에서는 항법필터에 필요한 정밀위성동역학 알고리듬을 연구하고 이를 계산하는 프로그램을 개발하였다. 정밀 중력가속도, 정밀좌표변환, 3체 중력, 대기저항, 태양복사압 모델을 결합하였으며, 해외 정밀궤도결정 프로그램을 이용하여 정확도를 검증하였다. 시뮬레이션과 실제 궤도 데이터를 사용하여 초기위치 정확도에 따른 궤도예측정확도를 분석 하였다. 개발된 모델은 위성탑재용 실시간 항법필터에 적용되는 동역학모델로는 충분한 정확도를 가지는 것을 확인하였다.
경희대학교에서 제작중인 초소형 위성 TRIO-CINEMA (TRiplet Ionosphere Observatory-Cubesat for Ion, Neutral, Electron and MAgnetic fields)에 탑재될 입자검출기 STEIN (SupraThermal Electron, Ion, Neutral)은 정전 편향기를 이용하여 4~300keV의 대전입자 혹은 중성입자들을 분리하여 검출하도록 이루어져있다. CINEMA 운용 궤도에서는 STEIN 정전 편향기를 통하지 않고 검출기 내부로 들어오는 입자들로부터 생기는 배경계수가 포함되어 검출될 것으로 예상되므로 STEIN 검출기의 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 배경계수값을 예측할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SPENVIS (The Space Environment Information System)를 통해 CINEMA 운용 궤도에 존재하는 입자들의 유량을 계산하였고 GEANT4 (GEometry ANd Tracking)를 통해 CINEMA 운용 궤도상의 STEIN의 외부 환경을 모사하여 배경계수값을 예측하였다. 향후 STEIN의 측정값에 배경계수값을 차감한다면 측정값의 신뢰성이 높아질 것으로 기대된다.
극초소형 위성으로 분류되는 큐브위성의 경우, 저가/단기간 개발목표 충족을 위해 일반적으로 진동 및 열 환경 규격을 만족하는 상용부품을 선정하여 제작하고 최소한의 검증시험을 통해 발사 및 궤도 운용을 실시한다. 하지만 제한된 회수로 지상에서 실시된 환경시험만으로 장시간에 걸친 궤도상 열진공과 같은 물리적 부하 환경에 노출된 임무보드의 신뢰성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 현재 자동차 분야에서 탑재 전자기기 신뢰도 예측에 폭넓게 활용중인 신뢰성 수명예측 상용도구인 Sherlock을 적용하여 큐브위성용으로 제작된 전자보드를 대상으로 발사 및 궤도환경에서의 고장 메커니즘 별 수명예측 및 임무기간동안의 신뢰도를 분석하였다.
IGS (international gnss service)에서는 GNSS (global navigation satellite system) 위성의 항법메시지에 적용할 수 있는 RTS (real-time service) 궤도 및 시계 보정정보를 제공한다. 하지만, 인터넷 단절이 발생하면 RTS 값을 수신할 수 없으므로, 안정적인 PPP (precise point positioning)를 수행하기 위해 신호 단절이 발생한 경우 RTS 보정정보를 예측해서 사용해야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 신호 단절 구간에서 LSTM (long short-term memory) 알고리듬으로 궤도 및 시계 보정정보를 예측하여 PPP를 진행하였다. 연산 처리 속도가 빠르지 않은 Raspberry Pi (RPI)에 LSTM 알고리듬을 구현하여 예측성능을 분석하였다. 다항식 예측기법과 비교하여 LSTM은 장기간 예측에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 인공위성의 궤도예측을 위해 사용되는 미국 합동우주관제센터(JSpOC, Joint Space Operation Center)의 TLE(Two Line Element) 정보에 대한 SGP4(Simplified General Perturbations 4) 모델의 장기 궤도예측 오차를 줄이기 위해 과거의 TLE 정보들을 이용한 보상기법을 적용하여 새로운 TLE 정보를 생성하는 방법에 대해 기술하고 있다. 이를 위해 과거 특정 시점에서의 TLE 정보를 바탕으로 현재까지 궤도전파를 한 데이터와 동일기간 동안 미국 합동우주관제센터에서 공개된 모든 TLE를 이용해서 궤도전파를 수행한 데이터를 비교하여 계산한 궤도잔차를 이용하였다. 이러한 궤도잔차 성분은 SGP4 궤도전파 모델에 의한 궤도오차 증가 경향을 보여주고 있기 때문에 궤도오차 보정을 위해 해당 궤도잔차 성분들을 적절한 함수로 표현하였다. 이후, 현재 시점에서 공개된 TLE 정보를 이용한 SGP4 궤도전파 데이터에 해당 잔차함수를 적용함으로써 장기 궤도전파에 따른 SGP4 모델의 궤도오차를 줄일 수 있었으며, 이를 바탕으로 새로운 TLE 정보를 생성하였다. 본 논문에서 일주일의 궤도전파에 대한 시뮬레이션을 통해 기존의 TLE를 이용한 궤도전파 오차가 4km 정도인 반면 새로운 TLE 생성기법에 의한 궤도전파 오차가 약 2km 수준으로 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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