오늘날 기후변화와 더불어 각종 기상/기후 자연재난 및 인재의 발생 빈도가 증가하는 추세이다. 원격탐사 기술은 재난 상황에서 연속적인 모니터링과 빠른 탐지를 가능하게 하며, 최근에는 군집 위성, 초소형 위성, 그리고 드론 등이 이용돼 그 활용도가 증가하고 있다. 본 특별 호에서는 재난 상황에서 위성을 활용하기 위한 기반 기술과 각종 자연재해를 모니터링, 분석 및 예측하는 활용 기술에 대한 9편의 논문을 소개하고 있다. 소개된 논문들은 향후 증가하는 위성 활용에 있어 재난 분야에서의 유용한 참조자료가 될 것으로 기대된다.
근소만 갯벌에 대해 위성영상 자료를 적용하여 갯벌 표층의 퇴적상과 저서미세조류군집의 변화를 관측하였다. 현장조사 자료 분석을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포를 확인하고, 저서미세조류의 분포 지역이 위성영상에서 어떠한 반사도 특성으로 나타나는지 관측하였다. 근소만의 표층은 $3.5{\Phi}-6.5{\Phi}$ 까지 크기의 입자가 주로 분포하여 공간적인 퇴적상의 분포가 뚜렷하지 않으므로 중저해상도의 영상에서는 퇴적환경 변화의 양상 분석이 적합하지 않았다. 그러나 10월부터 2월까지 갯벌 표층에 나타난 저서미세조류의 번성 현상을 뚜렷하게 관측할 수 있었으며, 중저해상도의 영상을 활용하여 계절별 저서생태계의 분포 변화 관측이 가능함을 알 수 있었다. 고해상도 영상에서는 모래성분이 우세한 지역이 잘 구분되어 나타났으며, 잘피의 분포지역을 뚜렷이 관측할 수 있었다. 따라서 국내 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 자료가 갯벌 표층 퇴적상 및 정밀한 생태환경 주제도 작성에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
초소형 위성체의 태생적 공간 제약으로 탑재 전장품은 발사진동환경 하 구조건전성 확보를 위한 보강설계 적용에 한계가 존재하며, 피로파괴에 취약한 고집적 소자의 실장으로 고신뢰도의 평가기법이 요구된다. 종래 전장품 구조건전성 평가를 위해 Steinberg 피로파괴 이론이 적용되고 있으나 최근 연구들에서 이론적 한계점들이 보고되고 있다. 본 논문에서는 상기 이론의 한계점을 극복한 임계변형률 이론기반 방법론을 적용하여 초소형 SAR 군집위성 S-STEP(Small SAR Technology Experimental Project)의 X대역 SAR 탑재체 구성품 중 DCU(Digital Control Unit)를 설계하였다. 설계 유효성 검증을 위해 단순화된 모델링 기법을 기반으로 모드 해석, 랜덤 해석을 수행하였다. 적용한 방법론을 기반으로 해석 결과분석 및 안전여유 도출과 발사진동환경시험 전후 기능시험을 통해 최종적으로 전장품의 구조건전성이 확보됨을 입증하였다.
본 논문에서는 검색로그 데이터의 네트워크 분석방법을 통해 검색자들의 검색행위에 나타난 다양한 특성을 살펴보았다. 이러한 작업을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 검색자들은 검색어의 유사성에 따라 네트워크라는 연결구조를 나타내었다. 둘째, 특정한 검색자 네트워크에서 중심적인 위치를 차지하는 검색자들이 존재하였다. 셋째, 중심 검색자들은 다른 검색자들과 검색 키워드를 공유하고 있었다. 넷째, 전체 검색자들은 다수의 하위 집단으로 군집되어 있다. 이 연구의 결과는 네트워크 분석 방법에 의한 연관된 검색자와 검색어를 추천하는 알고리즘을 개발하는데 활용이 가능할 것이다.
산림피해는 세계적으로 커다란 이슈가 되고 있으며, 그 중에서도 산불에 의한 피해는 그 자체로서의 피해 뿐 만이 아니라, 홍수 등으로 이어지는 2차 피해로 연결이 된다. 그러나, 산불 발생 당시 접근의 어려움과 상당기간에 걸친 조사기간으로 인하여 산불 피해에 대하여 명확한 분석이 어려운 실정이다. 이러한 어려움을 극복하고자 최근 들어 인공위성 영상 자료를 이용한 피해 조사가 활발히 진행되고 있지만, 위성 영상 자료 역시 산불 발생 시점에 부합하는 자료를 입수하는 것은 매우 힘들다. 또한 입수된 영상의 정확도를 검증하기 위한 작업도 상당한 부담을 가지고 있는 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용하기 위한 사전작업으로 분광방사계를 사용하여 얻어진 식생의 분광방사특성을 이용하여 산불 피해지를 파악하고자 하였다. 일차적으로 육안관측에 의해 피해 정도를 판단하고 분광반사계를 이용하여 산불 발생 3개월과 6개월 후에 각각 측정된 현지조사 자료를 이용하여 이 두 자료를 분석함으로써 일회성 육안 관측에 의해 발생하기 쉬운 오류에 대하여 알아보고자 하였다. 또한 산불피해가 경미한 샘플링 포인트에서 수목의 소생가능성과 고사가능성을 보이는 군집을 분류할 수 있었다.
본 논문에서는 도심항공 모빌리티(UAM)를 우리나라 수도권에서 운용하기 위해 필요한 수직이착륙장의 위치를 선정하고 평가하였다. 통근통학 인구수 조사 데이터를 이용해 수요 데이터를 분석하였으며, MATLAB을 이용해 지도상에 표현하였다. 또한 데이터들을 군집화하기 위해 MATLAB에 내장되어있는 K 평균 알고리즘 함수를 이용해 수직이착륙장의 위치로 선정할 군집의 중심을 파악하였으며, 실루엣 기법을 이용해 군집화의 정확도와 신뢰도를 평가하였다. 또한 선정된 수직이착륙장의 위치가 실제 수직이착륙장 설치에 적합한지 위성 지도를 이용해 확인하였으며, 그 위치가 설치 불가능한 위치에 있는 경우 위치 조정 과정을 통해 최종 수직이착륙장의 위치를 선정하였다.
한국의 기후학 연구성과는 1958년 발표된 이후 약간의 기복은 있었으나 꾸준히 발 전하여 왔다. 연구성과를 하부 분야별로 보면 기후학 일반(43.5%)이 가장 많았고, 종관기후 학(34.7%), 기후변화(13.0%) 그리고 응용기후학(8.8%)으로 구성되어 있으나 근래에는 응용 기후학 분야에 대한 연구가 서서히 증가하고 있다. 1970년대 이전에는 주로 지상 기후요소 간의 기상자료를 사용하여 상관관계 출현빈도.시계열분석 등으로 전국 규모의 기후특성을 규명한 데 반하여 최근에는 시계열분석과 더불어 군집.주성분.인자분석 등 다변량 분석기 법 등의 통계기법이 많이 활용되고 있다. 초기에는 지상기상자료를 주로 연구에 사용하였는 데 점차 고층기상자료와 인공위성자료를 활용하면서 국지기후 연구와 더불어 기후예측 모델 의 구축단계까지 발달하였다. 그러나 한국기후학이 당면한 문제는 인적자원의 절대적인 빈 곤과 더불어 인접분야에 비하여 연구환경이 열악한 것이다. 즉, 대학에서는 비전공자에 의한 기후학 교육이 빈번하고, 국지기후 연구의 경우는 실측을 요하기도 하는데 자료의 생성 및 분석에 필요한 장비가 절대적으로 부족하다. 따라서 한국의 기후학의 발전을 도모하려면 기 후학자의 배출이 급선무이고, 기후학자는 물론, 대학 및 연구소간의 연구 및 자료 교류 등의 상호협조가 요청된다.
위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
뉴 스페이스 시대를 맞아 군집 초소형 위성의 활용이 전 세계적으로 증가함에 따라, 위성의 정밀제어를 위한 추력기가 필수적으로 요구되고 있다. 전계방출 전기추진(Field Emission Electric Propulsion, FEEP) 추력기는 추진제로 액체 금속을 사용하는데, 강한 전기장에 의해 이온화된 액체금속을 가속시키는 방식의 추력기이다. FEEP 추력기는 1 µN급에서 1 mN급까지의 추력 범위와 10,000 s 수준에 이르는 큰 비추력을 가지며, 구조가 단순하고 소형화가 가능하여 초소형 위성의 다양한 자세 및 궤도 제어 임무에 적합하다. 본 논문에서는 FEEP 추력기의 개요를 소개하고, 연구개발 현황에 대해서 살펴보고자 한다.
최근 들어 위성의 소형화 및 군집화로 인해 고해상도 위성영상의 수요가 증가함에 따라 사용자가 보다 쉽게 위성영상을 활용할 수 있도록 지원하기 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있다. 이에 한국항공우주연구원에서는 공공분야 사용자의 편의성을 향상시키고 위성영상 활용을 활성화하기 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하고 있다. 이러한 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이기 위하여 모자이크 영상을 활용한 위성영상 분할 및 분류 연구를 수행하고자 하였다. 그러나 모자이크 영상은 R, G, B 밴드만 보유하고 있고, 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등의 과정을 적용하였기 때문에 분광 정보에 왜곡이 존재한다는 한계점이 있어 이를 보완하고자 R, G, B 밴드를 활용하여 다양한 지수를 추출하여 영상 분할 및 분류에 적용하였다. 연구 결과, 모자이크 영상만을 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 72%인 반면, R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 79%로 나타났다. 이를 통해 한반도 모자이크 영상을 활용하여 영상 분류를 수행할 때 R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용할 경우 영상 분류 결과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 모자이크 영상뿐만 아니라 분광 정보가 왜곡되거나 R, G, B 밴드만을 제공하는 영상에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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