• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.197-210
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• 2012

아리랑위성 2호는 다양한 공간정보 생성 및 활용을 위해서 서로 다른 두 궤도를 이용하여 입체영상을 촬영하여 제공할 수 있다. 그러나 이와 같은 입체영상을 지도제작 등에 활용 가능한지 확인하기 위해서는 다양한 실험이 요구된다. 본 연구의 목적은 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성을 확인하는데 있으며, 이를 위하여 입체영상 기반의 수치도화를 수행하고 그 성과를 바탕으로 수치고도모델 및 정사영상을 제작한 후 정확도 평가를 수행하였다. RPC 기반의 모델링 결과를 GPS 측량점과 비교한 결과 수평, 수직 모두 ${\pm}1.5m$ 이내의 정확도를 나타냈으며, 이를 바탕으로 실제 도화한 성과를 기존 축척 1/5,000 수치지형도와 비교한 결과 수직방향으로는 지형특성에 따라 최대 5m 이상의 차이도 존재하는 것으로 확인되었다. 한편 비록 실험에 사용된 영상자료 내에 일부 불규칙한 시차가 존재하는 것을 확인하였지만 축척 1/5,000 수치지형도에서 요구되는 레이어에 대해서 최소 70% 이상은 판독 및 도화가 가능한 것으로 확인되었다. 또한 실험을 통해 제작된 도화 DEM을 기존 라이다 DEM 등과 비교함과 동시에 이를 통해 제작된 정사영상의 위치정확도가 축척 1/5,000 정사영상지도에서 요구하는 정확도를 만족하는 것을 확인하였다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제6권2호
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• pp.31-39
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• 2008

본 논문에서는, 위성 영상자료 표준화에 대한 정의 및 표준화에 따른 일반 사용자들의 요구사항들을 설명한다. 위성을 개발하고 운영하더라도 일반 사용자가 사용하지 않는다면 그 위성은 무용지물일 수밖에 없다. 일반 사용자가 위성 영상자료를 원활하게 사용하기 위해서는 위성 영상자료에 대한 표준화가 이루어져야하고 한국항공우주연구원은 아리랑 위성의 개발 기관으로서 위성 영상자료의 표준화를 완수해야한다. 위성 영상 자료의 표준화를 위해서는 위성 개발 요구사항, 국제 영상자료 표준화, 일반 사용자 요구사항들을 반영해야 하고, 일반 사용자들에게 제공되는 영상자료도 표준 형식을 수용해야한다. 또한 위성 영상자료 품질을 확보하기 위한 검보정 작업이 필수적으로 수행되어야 한다. 한국항공우주연구원은 이미 운영 중인 아리랑 위성 2호를 포함하여 다목적 실용위성5호와 3호의 표준화를 위한 작업을 단계별로 수행 중이다.

• 자원환경지질
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• 제45권4호
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• pp.377-384
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• 2012

다목적위성인 아리랑 2호 (KOMPSAT-II)에 장착된 위성의 자세제어를 위한 삼축자력계(Triaxial Magnetometer, TAM)에서 측정된 지구자기장의 삼성분 자료로부터 지구 외핵에서부터 오는 주지구자기장 (main geomagnetic field)의 모델을 계산하였다. 일반적으로 지자기 표준모델이라고도 일컫는 IGRF(International Geomagnetic Reference Model)과의 비교를 통해 제작된 모델과의 상관성을 연구하였다. 선행연구에서는 KOMPSAT-I의 3일 자료만을 통해 제작한 것과 달리 2007년 11월과 12월 자료를 항공우주연구원의 협조를 받아 모델에 활용하였다. 선행 연구에서는 구면조화 함수의 차수가 5까지의 유사성을 보인 반면 이번에 얻은 모델은 차수 8-9까지 유사성을 보이며 그 이후 차수 13까지 계산에서는 국제표준모델과 많은 차이를 나타내었다. KOMPSAT-II 자료를 통한 지구자기장 모델을 제작하는 데 있어서 적절한 자료선별과정과 이와 관련된 극지방자료의 포함여부와 외부자기장성분의 적절한 제거 및 위성에 탑재한 측정자력계의 정확도가 국제지자기표준모델과의 유사성 여부에 중요한 요소로 작용하였다. 수년간의 자료입수가 가능할 경우 지구자기장의 영년변화연구에도 지상의 지자기관측소자료와 함께 KOMPSAT-II 자료의 활용이 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.1-1
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• 2000

아리랑위성 1호는 1999년 12월 21일 미국 캘리포니아 반덴버그 공군기지에서 성공적으로 발사되어 초기 고도 702.5km, 궤도경사각 98.26도의 궤도 진입에 성공하였다. 발사 후 2 개월간의 초기 운용기간 (Launch Early Operation Phase) 동안 위성체의 점검 및 기본 기능시험이 완료되었고 현재 위성은 정상 임무궤도에서 운용되고 있다. 초기 운용기간에 위성에 탑재된 관측센서의 기능분석 및 시험 영상 촬영도 이루어졌다. 본 발표에서는 초기 운용기간에 전자광학카메라 (EOC)와 해석관측센서 (OSMI)로부터 획득한 영상자료의 일부를 공개한다. 이를 통해 향후 국토이용관리, 해양 및 기상 등 다 방면에 활용될 EOC 및 OSMI 자료의 현재 수신상황을 설명하고 영상자료에 대한 이해를 도모하고자 한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권4호
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• pp.297-308
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• 2007

2010년에 발사될 예정인 아리랑위성 5호의 부 탑재체인 AOPOD(Atmosphere Occultation and Precision Orbit Determination) 시스템은 GPS(Global Positioning System) 전파 엄폐(radio occultation) 자료를 제공한다. 이 논문에서는 아리랑위성 5호 궤도에서 발생하는 GPS 전파 엄폐의 발생 빈도 및 분포를 시뮬레이션하고, 현재 천문연구원에서 개발 중인 GPS 전파 엄폐 자료처리시스템인 KROPS(KASI Radio Occultation Processing System)를 사용한 전리층 전자밀도 산출결과를 제시하였다. 전자밀도를 산출하기 위해 2004년 6월 20일에 발생한 CHAMP(CHAllenging Minisatellite Payload) 위성의 GPS 전파 엄폐 관측값을 사용하였고 산출된 결과는 IRI(International Reference Ionosphere) - 2001 모델과 CHAMP 위성의 랑뮈어 탐침기(Planar Langmuir Probe) 및 이온존데 간과 비교하였다. 산출된 전자밀도를 이온존데 값과 비교했을 때, $F_2$층 최대전자밀도 고도인 $hmF_2$에서 약 5km, $F_2$층 최대전자밀도인 $NmF_2$에서 약 $3{\times}10^{10}el/m^3$의 차이를 보였으며, 랑뮈어 탐침기 값과 비교하여 고도 365.6km에서 두 값 모두 $1.6{\times}10^{11}el/m^3$로 일치하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권5호
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• pp.77-83
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• 2008

본 연구에서는 정부차원에서 충남 연기군 일대에 추진되고 있는 행정중심복합도시 대상지역($132\;km^2$)에 대하여 재해대책을 위한 토지피복 분류 및 식생활력도(NDVI) 평가를 시도하였다. 활용한 영상은 아리랑 2호, LANDSAT, Aster 영상이며 해상도에 따른 분류의 한계를 비교, 평가하였다. 대상지역은 주로 산지와 논과 밭 등의 경작지이므로 특히 논과 밭의 분류에 주의를 기울였다. 아리랑2호 영상의 분류에 있어서는 고해상영상 분류를 위한 세그먼테이션 기법을 적용하였다. 분류의 정확도를 평가하기 위해 표본적으로 현장조사를 실시하여 검사하였으며 국가 토지이용도 및 토지대장의 지목과 비교하였다. 얻어진 결과는 shape file의 형태로 주제도를 완성하였으며 이는 행정중심복합도시의 미래지향적 개발계획을 위한 정책결정에 많은 도움이 될 것이다.

• 항공우주기술
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• 제11권1호
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• pp.118-125
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• 2012

본 연구는 수치지형도 기반의 수치고도모델 생성 방법에 따른 정사영상 품질변화를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 우선 축척 1/5,000 수치지형도의 등고선만을 사용한 수치고도모델(Case1)과 등고선과 표고점을 함께 사용한 수치고도모델(Case2)을 제작하여 수치고도모델 자체 제작 정확도를 검증하는 한편 이들 수치고도모델을 이용하여 시범지역에 대한 아리랑위성 2호 정사영상을 생성하였다. 실험결과 경사지와 산지도로와 같은 지형에 있어서는 Case2가 효과적이고, 넓은 평지의 경우 갑작스런 높이차로 인한 왜곡을 방지하기 위해서는 Case1을 사용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.118-143
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• 2023

우주공간은 안보공간의 역할에서 상업공간으로 역할을 급속히 넓혀가고 있다. 현실적인 제약들 때문에 늦게 출발했지만 우리나라는 최근 들어 비약적 기술발전과 함께 우주에 대한 국가적 관심이 커지고 있다. 2023년 5월 25일, 누리호는 7개의 위성을 성공적으로 550 km 고도의 태양동기궤도에 배치했다. 그런데, 이 근처 고도에는 이미 스타링크가 4,000대 이상의 위성을 배치시키고 상업적 서비스를 진행하고 있다. 따라서, 누리호 위성들은 스타링크위성들과의 위험상황발생 가능성에 대해 지속적으로 예측하고 만일의 경우에 대해서는 준비를 해야 한다. 본 논문은 누리호 위성들이 임무수행을 위해 궤도비행을 하면서 발생할 수 있는 충돌위험상황에 대해 수행한 연구의 계량적 분석결과를 보고한다. 분석결과에 따르면 누리호 위성들은 하루에 3회 정도 1 km 거리 이내로 스타링크위성에 접근하는 것으로 나타났으며, 이 상황에서의 충돌확률은 1.0E-5 이상인 것으로 계산되었고 크게는 1.0E-2 이상인 경우도 발생하고 있다. 2013년에 발사된 후 성공적으로 임무를 수행하고 있는 아리랑 5호에 대한 본 연구의 비교분석은 아리랑 5호와 누리호 위성들이 위험상황의 분포에 있어 중요한 차이가 있음을 보여준다. 본 연구는 스타링크가 회피기동을 할 때의 비용에 대한 계량적인 분석결과도 보고하며, 후발주자로서 우주산업에 진입하는 우리나라가 고려해야 할 전략도 제시했다. SpaceMap사에서 개발한 AstroOne 프로그램을 분석도구로 사용했으며, Celestrak사의 Socrates Plus에서 보고한 결과와 비교검증하였다. 우주물체데이터는 TLE(two line element)를 사용했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.300-304
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• 2020

본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.206-214
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• 2022

The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.