인공위성을 통해 취득된 데이터들은 지상국의 수신처리시스템을 거쳐 표준영상으로 생산되며, 생산된 영상으로부터 사용자에게 의미 있고, 가치 있는 정보를 이끌어 내는 판독의 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 원격탐사의 전반적인 이해를 돕기 위한 교육적 모델로서 캔샛 프로그램을 도입하였다. 캔샛 프로그램은 스탠포드대 로버트 트윙 교수의 제안으로 학생들에게 한 학기의 짧은 시간에 실제 인공위성의 설계, 해석, 제작, 조립, 시험, 발사, 운용 등 전반적인 시스템의 이해를 도모하기 위한 1Kg 이하의 캔 크기의 초소형 위성을 개발하는 교육 프로그램이다. 본 연구는 한국과학영재학교 R&E 프로그램의 지원으로 시작하였으며, 실제 초소형 위성 캔샛('KSAsat'으로 명명)을 직접 설계, 제작, 조립하고 최종적으로 발사 운용 시험을 수행하였다. 주 탑재체로 일반 상용 디지털 카메라를 장착하였으며, GPS, 광센서, 3 축 가속도계, 온도센서, 압력센서를 탑재하였다. 비행시험을 통해 성공적으로 영상을 취득하고, 각종 센서로부터의 데이터를 지상국으로 전송 받았다. 지상국을 통해 처리 되어진 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 판단의 단계를 거쳐 원격탐사의 전반적인 교육을 성공적으로 수행할 수 있었다. 본 논문에서 캔샛 프로그램이 원격탐사 교육에도 충분히 활용될 수 있음을 보였다.
이 논문에서는 비선형댐퍼를 이용한 광학탑재체 품질개선 방법에 대해 다루었다. 인공위성은 발사 시에 높은 진동하중에 견디어야 하며, 임무 수행 중에는 광학탑재체가 영상을 획득할 수 있도록 지지해주어야 한다. 그러나 인공위성은 자세제어, 데이터 송신, 탑재체 능동냉각을 위한 진동하중 가진 원을 보유하고 있어, 이를 광학탑재체 노출 시 영상품질이 저감되기 쉽다. 이 논문에서는 비선형 댐퍼를 이용해 발사 시에 높은 진동하중에 견디며, 발사 후에는 진동을 절연시켜 영상품질을 개선시키는 방법에 대한 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 인공위성 영상을 활용한 풍수해 피해지역 감지 기법을 제안하고자 한다. SAR 인공위성 자료를 분석하여 풍수해 피해 중 지반의 변화량 및 변화양상 감지를 분석하였다. 연구지역은 울릉도 전역이며, 2016년 8월 30일 제 10호 태풍 라이언록에 의한 피해를 분석하였다. SAR Interferometry(InSAR) 기법을 적용하여 홍수 전, 후의 지반 변화량을 분석하였다. 분석결과의 정확도를 파악하기 위해 분석결과를 실제 피해사례 및 피해 사진 등과 비교, 분석하여 검증을 실시하였다. 검증결과, 정성적인 지반변화 및 변화양상은 판별되었으나, 정량적인 지반변화량 파악은 어려운 것으로 나타났다. 현재 국내지역에 대해 InSAR 기법을 적용하여 홍수 전, 후의 지반변화 감지를 적용해본 사례가 많지 않은 실정이며, 본 연구는 국내지역에 대해 InSAR 기법을 적용하여 풍수해 피해감지를 하였다는 의미가 있다.
하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
인공위성의 각종 탑재체에 의해 발생하는 미소진동은 위성의 고정밀 지향도를 떨어뜨리고 고해상도 카메라를 탑재하고 있는 다목적 실용위성 같은 경우, 위성 영상의 해상도 및 분해능을 저하시킨다. 본 논문에서는 인공위성체 미소진동의 가장 큰 요인 중의 하나로 작용하는 반작용휠의 미소진동 측정 기술, 동특성 해석 및 모델링 기술을 소개하고 이의 진동 저감 방법 등을 모색하였다. 이러한 기술들을 토대로 하여 반작용휠과 유사한 동특성을 가지는 진동 발생기를 제작, 미소진동을 측정하였고 수동 감쇄 재료를 이용하여 이를 저감 시키는 실험을 수행하였다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.154-159
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2001
본 논문에서는 인공위성연구센터에서 수행한 아리랑 1호 EOCdud상으로부터의 DEM 생성작업에 관하여 보고한다. EOC 영상으로부터 DEM을 생성하는 작업은 기존의 인공위성연구센터에서 SPOT영상으로부터 DEM 생성을 위하여 개발한 S/W를 이용하여 이루어졌다. 본 논문에서는 DEM생성작업을 크게 카메라 모델링 단계와 영상정합 단계로 구분하여 논의한다. 카메라 모델링 단계에서는 SPOT용으로 개발된 카메라 모델링 기술이 EOC 영상에 적용될 수 있는지를 검토한다. 영상정합 단계에서는 EOC 영상으로부터 가장 우수한 성능의 DEM을 추출하기 위한 영상 정합 파라미터를 추출해낸다. 각 단계별로 EOC 영상을 적용했을 때의 결과를 SPOT 영상을 적용했을 때의 결과와 비교한다. 카메라 모델링과 영상정합의 결과로 EOC 영상으로부터 생성한 DEM의 최종 높이 오차는 약 19m(RMS)로 나타났다. 결론으로 EOC로부터 생성한 DEM의 성능을 SPOT 영상으로부터 얻은 DEM의 성능과 비교하고 향후 EOC 영상으로부터 DEM 생성 작업의 실용화를 위해 필요한 추가 작업들을 기술한다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.
우리가 살아가는 3차원 이상의 지형공간을 영상으로 구형하기 위하여 필수적으로 요구되는 DEM을 비교적 손쉽게 확보할 수 있는 SPOT 영상을 이용하여 자동으로 생성할 수 있는 방법을 제시하고 에피폴라 투영법에 의한 결과영상의 평가를 통하여 몇 가지 좋은 방법을 제안하고자 한다 현재 보유하고 우리나라 춘천시의 SPOT 위성 팬크로 영상과 수치지도의 DEM영상과의 생성결과를 비교 평가하였다. SPOT2-3호(10m)에서 수집한 중복영상에서 자동으로 수치표고모델을 작성함으로서 다양한 영상정보의 활용이 가능해 따라 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT 60km의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상과 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 수치표고모형을 자동으로 추출할 수 있도록 하였다.
최근 인공위성의 대형화 및 중량화 추세는 종종 기존 설비 내에서의 위성체 조립 및 시험업무의 작업성과 능률성을 심각하게 저해하는 요소로 작용한다. 이에 상기 업무의 원활한 수행을 위해서는 최적화된 설계의 기계지상지원장비(Mechanical Ground Support Equipment, MGSE)의 개발 및 활용이 요구되어지며, 이는 전체 위성개발기간 동안 요구되는 모든 시험 구성, 외부 설비 및 장비와의 인터페이스, 작업자의 동선 및 접근성 등을 종합적으로 고려해야 하는 작업이다. 특히 고해상도 영상안테나와 같이 높은 수준의 정렬 조건이 부과되는 탑재체의 경우 이의 장착, 정렬 및 지상전개시험 등을 위해서는 탑재체 및 위성체의 특성을 고려한 전용 장비의 개발도 필수적이다. 본 논문에서는 한국항공우주연구원이 최근 개발한 중대형급 지상관측 영상레이더 위성 개발 과제에 활용된 기계지상지원장비의 설계, 제작 및 운용 방법을 종합적으로 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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