500kg급 차세대중형위성은 공공분야 위성 수요에 효과적으로 대응하고, 국내 위성산업 저변 확대 및 산업체 육성을 위한 사업으로 개발되고 있다. 국내 산업체에서 개발되는 표준 위성 플랫폼이 적용될 예정인 차세대중형위성3호는 우주과학/기술검증용 위성으로, 특히 한국형발사체에 의해 2023년 발사된다는 점이 특별하다. 본 발표에서는 차세대 중형위성 3호에 제안한 우주망원경 UVOMPIS (UV-Optical Multiband Polarizing Imager System)에 대한 개념 설계 결과 및 과학 임무에 대한 소개를 통해 국내 학계와 산업계의 협력과 관심을 유도하고자 한다.
전 세계적으로 지구관측 위성의 수요가 증가함에 따라 위성영상을 활용한 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 국내에서 추진 중인 차세대 중형위성 개발 사업에서는 지상관측, 기상 기후, 환경감시 등 다양한 임무를 수행하기 위해 국내 독자기술로 위성을 개발할 예정이며, 개발된 위성들은 농촌진흥청, 기상청, 환경부, 국토교통부 등에서 공동으로 활용할 계획에 있다. 특히 공공수요 중 국토의 상당 부분을 차지하는 농림업분야에서 중형위성의 활용이 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 국내 농림업 관련 수요기관에서 위성영상이 활용될 수 있는 방안을 정립하고, 농림업에 특화된 위성 탑재체를 확보하기 위한 전략을 수립하였다. 차세대 중형위성 기술요소의 경우 활용범위와 가치가 높은 반면 효율성을 고려하여 국내에서 독자적으로 개발될 예정이다. 본 논문에서 다루는 농림업 중형위성 개발 정책수립은 향후 국내 차세대 중형위성 개발 사업 계획 수립 및 농림업 위성관측 체계 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
우리나라의 위성개발이 본격적으로 착수된 이래 개발자들의 노력으로 국내독자개발 역량을 확보하였다. 지난 20년 동안 실용급 원격탐사위성의 경우 세계적인 수준에 도달하였으며 정지궤도위성은 임무에 따라 국내주도로 개발할 수 있는 기술력을 구축하였다. 세계 시장의 진출을 위한 표준본체 기반의 차세대중형위성 개발을 진행하고 있으며 금년부터는 달탐사 궤도선 개발에 착수하였다.
제3차 우주개발 진흥 기본계획의 일환으로써 개발되는 차세대 중형위성 5호인 수자원위성은 수자원/수재해 감시 전용 위성으로 2025년 발사 예정이다. 수자원위성의 메인 센서인 C-band 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건 및 주야 상관없이 지표면 관측이 가능한 센서로 급변하는 수재해 양상에 효과적으로 대응하기 위해 탑재된 센서이다. 본 연구사업은 차세대 수자원위성의 효과적 활용 방안 및 SAR 자료기반의 활용산출물 및 주제도 서비스를 위한 알고리즘 구조설계 및 표출시스템 시범개발을 목표로 하고 있으며, 홍수/가뭄/안전/환경모니터링을 주제로 수자원 및 원격탐사 분야의 다학제적 전문가들로 구성된 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 연구의 내용은 가뭄 모니터링을 위해 개발 중인 SAR 기반 토양수분과 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘 개발 및 공간적 표출을 포함한다. 토양수분은 SAR 영상에서 지표피복별로 추출된 후방산란계수와 수문학적 개념의 융합을 통해 논/밭/산림에 대해 산정한다. 물리적 특성에 기반한 변화탐지모델을 활용해 토양수분량을 추출 후, 기계학습기법과 S C S - C N 방법에서 파생된 수문학적 개념 5일 선행강우량과 결합한 토양수분 산정 알고리즘을 개발하였다. 산정된 토양수분을 기반으로, 논 지역은 벼 재배에 따른 담수 시기를 고려한 토양의 포화/불포화상태, 밭 지역은 토양 종류에 따른 토양의 물리적 특성, 산림 지역은 수문학적 개념 및 식생지수를 활용하여 가뭄 판단 기준을 구축하고, 가뭄의 해갈 여부와 해갈되는 시점의 강우량을 산정 가능한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 가뭄 모니터링 기법은 향후 고도화, 최적화 및 안정화를 통해 수자원위성의 핵심 활용기술로써 구현할 계획이다.
수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
절대복사검보정은 위성 센서에서 얻은 전자기 신호의 물리량 변환을 위해 절대복사보정 계수를 결정하는 작업으로 위성 데이터의 정확도 개선 및 다른 위성 데이터와의 비교 및 통합을 위해 수행되어야 한다. 또한, 위성 센서는 시간에 따른 센서 노후화나 환경 조건의 영향을 받아 초기 설정된 보정 계수가 변화할 수 있으므로 주기적으로 이러한 변화를 모니터링 하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 차세대중형위성 1호(CAS500-1)의 다중 분광 채널에 대한 vicarious calibration을 수행하기 위해 필드 캠페인을 수행하였다. 구름이 없는 맑은 날의 조건 하에 총 두 차례의 유효한 현장 관측 자료를 얻었으며, MODTRAN 6 복사전달모델을 활용하여 대기 상단(top-of-atmosphere, TOA) radiance를 모의하였다. 모의된 TOA radiance와 CAS500-1의 digital number (DN)는 선형성은 보였지만, CAS500-1 영상의 넓은 시야각과 saturation 발생으로 향후 변환 계수의 보완이 필요한 것으로 보인다. 하지만, 본 연구는 CAS500-1의 절대복사보정에 대한 첫 시도를 하였으며, 향후 높은 신뢰성을 가진 계수 결정을 목표로 하는 연구들에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역 추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.
우리나라 기후변화의 양상은 전세계 평균에 비해 높은 양상으로 나타나 기후변화 대응을 위한 적응 정책이 절실한 상황이다. 특히, 기후변화에 따른 우리나라의 경제적 손실이 2,800조원에 달할 것으로 예측되는 상황으로 최소 300조원의 천문학적인 비용이 기후변화 적응에 필요할 것으로 연구되었다.(KEI, 2011) 이러한 막대한 비용의 적절한 투입시기, 분야 설정 등 효율적인 투입을 위해 정확한 기후변화 예측 및 영향이 필수적이다. 이러한 기후변화 예측 및 영향 분석을 위해서는 전구뿐만 아니라, 한반도를 비롯한 동북아시아에서 불균질하게 나타나고 있는 온실가스 농도의 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화의 유발인자인 온실가스 관측을 위한 위성 개발에 대한 필요성에 대해 분석하고, 해외 온실가스 관측 위성 개발 현황에 대해 조사하여 저궤도 환경위성 개발 방안에 대해 제시하고자 한다. 온실가스 관측 위성은 우주개발중장기계획에 반영된 차세대 중형위성과 연계, 추진하여 기상, 농림, 토양 관측 위성과 함께 기후변화 이외에 수질, 토양, 생태로 환경 감시 범위를 확대할 수 있을 것으로 예상된다.
차세대 중형위성에 탑재되는 2축 짐벌형 X-밴드 안테나는 대용량 영상정보 송신 안테나로, 위성의 자세와 궤도 운동과 무관하게 자세 및 안테나 지향각에 따라 방위각 축과 고각축이 동시에 회전 구동하여 지상안테나를 지향하게 된다. 상기 안테나는 위성체 외부에 극심한 온도차를 보이는 궤도 열환경에 노출되며, 안테나 및 주요 구성품이 허용온도 범위 내를 유지할 수 있도록 열설계를 해야 한다. 본 논문에서는 2축 짐벌형 X-밴드 안테나의 열설계 유효성을 해석적으로 요구조건을 만족함을 확인하였으며, 시스템 열진공 시험 조건해석 및 궤도 운용조건에서의 열해석을 수행하여 히터 용량 및 듀티 사이클을 도출하였다. 아울러, 상기 안테나의 핵심 주요 구성품에 대한 허용온도 요구조건 충족 여부를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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