• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.389-396
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• 2006

Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using Multi-functional Transport Satellite (MTSAT-1R) in clear and cloudy conditions. For the Cloudy sky cases, the surface solar insolation is estimated by taking into account the cloud transmittance and multiple scattering between cloud and surface. This model integrated Kawamura's model and SMAC code computes surface solar insolation with a $5\;km{\times}5\;km$ spatial resolution in hourly basis. The daily value is derived from the available hourly Surface Solar Insolation, independently for every pixel. To validation, this study uses ground truth data recorded from the pyranometer installed by the Korea Meteorological Agency (KMA). The validation of estimated value is performed through a match-up with ground truth. Various match-up with ground truth. Various match-up window sizes are tested with $3{\times}3,\;5{\times}5,\;7{\times}7,\;9{\times}9,\;10{\times}10,\;11{\times}11,\;13{\times}pixels to define the spatial representativity of pyranometer measurement, and to consider drifting clouds from adjacent pixels across the ground station during the averaging interval of 1 hour are taken into account.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.310-313
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• 2004

The aim of this study is to evaluate the hazard of landslides at Penang, Malaysia, using a Geographic Information System (GIS) and remote sensing. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and from field surveys. Topographical and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The factors chosen that influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature and distance from drainage, all from the topographic database; lithology and distance from lineament, taken from the geologic database; land use from TM satellite images; and the vegetation index value from SPOT satellite images. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by logistic regression model. The results of the analysis were verified using the landslide location data and compared with probabilistic model. The validation results showed that the logistic regression model is better prediction accuracy than probabilistic model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.251-262
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• 2010

GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1418-1420
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• 2003

This presentation summarizes the development of the integration information search system for a Test-bed area located in Daejeon. It will be used for the validation of software components developed for the high resolution satellite image processing. The system development utilizes the Java programming language and implements the web browse capabilities to search, manage, and augment the satellite image data, the Ground Control Point(GCP) data, the spectral information on land cover types, the atmospheric data, and the topographical map.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-9
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• 2011

국내 최초의 정지궤도 관측 위성인 천리안(통신해양기상위성)이 2010년 6월 27일에 성공적으로 발사되었다. 천리안에의 기상탑재체와 해양탑재체의 원시 영상은 지상에서 처리 과정을 거쳐 사용자에게 전달되다. 한국항공우주연구원의 주도로 국내 개발된 송수신자료전처리시스템은 원시 영상에 복사 및 기하 보정을 수행하고, 전처리된 영상과 부가 자료들을 위성을 통해 사용자들에게 분배하는 기능을 수행한다. 궤도상 시험을 성공적으로 완료한 송수신자료전처리시스템은 기상위성센터, 해양위성센터, 그리고 위성운영센터에 설치되어 현재 정상 운영 중에 있다. 궤도상 시험 기간 동안 송수신자료전처리시스템의 기능과 성능에 대한 검증은 1) 영상 송수신, 2) 기상 및 해양 영상의 전처리, 그리고 3) 사용자 분배 기능으로 나뉘어 수행되었다. 이 논문은 천리안 위성 발사 후 수행된 송수신자료전처리시스템의 궤도상 시험 운영 검증 결과를 기술한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.739-748
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• 2021

본 연구에서는 모달 질량 가속도 곡선을 이용한 인공위성 탑재품의 설계하중 예측 및 검증에 관해 다룬다. 모달 질량 가속도 곡선을 구성하기 위해 SpaceX의 Falcon 9 발사체 정보를 사용하였으며, 이를 통해 모달 영역에서의 상계가속도 곡선을 도출하고 이를 위성체/발사체 경계하중 및 위성체 모달 정보와 결합하여 위성체 탑재품이 발사환경에서 노출될 최대가속도 하중을 예측하였다. 또한 단순한 인공위성 및 발사체 모델을 이용한 연성하중해석 결과와 비교 검토하여 모달 질량 가속도 곡선이 적절한 상계해를 도출하는 것을 확인하였다.

• 항공우주기술
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• 제13권2호
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• pp.142-149
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• 2014

저궤도위성은 발사 이후 초기 운영[1] 및 검보정 단계를 거쳐 정상 운영 단계로 진입한다. 정상 운영 단계에서는 이상 현상에 대한 대응조치[2], 궤도조정 작업 이외의 대부분 기간 동안 지상국으로부터 임무 명령을 수신하고 영상 촬영 및 전송 임무를 수행하게 된다. 저궤도위성과 지상국 시스템이 모두 관여된 임무수행능력은 저궤도위성 프로그램 성공 판단의 핵심 지표이고, 저궤도위성 프로그램 추진 목적과 일치하는 항목이기 때문에 지상 시험 단계에서 철저한 검증을 통해 신뢰성을 확보해야 한다. 지상 시험단계에서 지상국과 위성의 역할을 검증함으로써 임무수행능력에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 저궤도위성의 실제 운용 상황과 유사한 시나리오를 작성하고 이를 바탕으로 명령을 생성하여 위성에 전달하며, 영상과 건강상태 텔레메트리(Telemetry) 데이터를 수신하는 등의 임무수행 전체 주기에 대한 검증이 필요하다. 이 논문은 저궤도위성과 지상국간 접속 환경을 활용해 수행된 임무수행능력 지상 검증 시험 설계 및 수행 결과에 대해 다룬다. 시험 설계시 고려되어야 할 항목과 이를 바탕으로 설계된 시험에 대해 상세히 서술하고 결과에 대해 정리하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권4호
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• pp.667-676
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• 2009

탑재체 (Payload)는 수동형과 능동형으로 분류되며 , 다양한 형태의 레이더 영상(Radar Image)을 획득하기 위한 위성은 일반적으로 능동형 탑재체인 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 이용한다. SAR 위성은 탑재체에서 송신한 전파가 반사되는 것을 획득하여 영상을 형성한다. 때문에 위성이 반사신호를 설계한대로 획득하여 영상을 구성하기 위해서는 궤도에서 실제로 획득한 지상 영상을 기반으로 검보정을 수행하여야 한다. 이에 필요한 것이 지상 목표물인 각면판 반사기(CR; Corner Reflector)이다. 반사기(Reflector)는 다양한 형태가 있으며, SAR를 탑재한 위성의 특성 및 운영목적에 적절하게 설계되어 활용된다. 여기서는 최적의 반사기와 효율적인 반사기들의 특성을 확인하고 그에 대한 고찰을 수행하였다. 또한 그 결과를 바탕으로 삼면판 반사기(Trihedral Corner Reflector)를 설계하고 관련 성능을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.86-89
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• 2006

Ocean color remote sensing community currently uses the different solar irradiance spectra covering the visible and near-infrared in the calibration/validation and deriving products of ocean color instruments. These spectra derived from single and / or multiple measurements sets or models have significant discrepancies, primarily due to variation of the solar activity and uncertainties in the measurements from various instruments and their different calibration standards. Thus, it is prudent to examine model-to-model differences and select a standard reference spectrum that can be adopted in the future calibration and validation processes, particularly of the first Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meterological Satellite (COMS) planned to be launched in 2008. From an exhaustive survey that reveals a variety of solar spectra in the literature, only eight spectra are considered here seeing as reference in many remote sensing applications. Several criteria are designed to define the reference spectrum: i.e., minimum spectral range of 350-1200nm, based completely or mostly on direct measurements, possible update of data and less errors. A careful analysis of these spectra reveals that the Thuillier 2004 spectrum seems to be very identical compared to other spectra, primarily because it represents very high spectral resolution and the current state of the art in solar irradiance spectra of exceptionally low uncertainty ${\sim}0.1%.$ This study also suggests use of the Gueymard 2004 spectrum as an alternative for applications of multispectral/multipurpose satellite sensors covering the terrestrial regions of interest, where it provides spectral converge beyond 2400nm of the Thuillier 2004 spectrum. Since the solar-activity induced spectral variation is about less than 0.1% and a large portion of this variability occurs particularly in the ultraviolet portion of the electromagnetic spectrum that is the region of less interest for the ocean color community, we disregard considering this variability in the analysis of solar irradiance spectra, although determine the solar constant 1366.1 $Wm^{-2}$ to be proposed for an improved approximation of the extraterrestrial solar spectrum in the visible and NIR region.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.301-304
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• 2008

Since longer wavelength microwave radiation can penetrate clouds, satellite passive microwave sensors can observe sea ice of the entire polar region on a daily basis. Thus, it is becoming popular to derive sea ice motion vectors from a pair of satellite passive microwave sensor images observed at one or few day interval. Usually, the accuracies of derived vectors are validated by comparing with the position data of drifting buoys. However, the number of buoys for validation is always quite limited compared to a large number of vectors derived from satellite images. In this study, the sea ice motion vectors automatically derived from pairs of AMSR-E 89GHz images (IFOV = 3.5 ${\times}$ 5.9km) by an image-to-image cross correlation were validated by comparing with sea ice motion vectors manually derived from pairs of cloudless MODIS images (IFOV=250 ${\times}$ 250m). Since AMSR-E and MODIS are both on the same Aqua satellite of NASA, the observation time of both sensors are the same. The relative errors of AMSR-E vectors against MODIS vectors were calculated. The accuracy validation has been conducted for 5 scenes. If we accept relative error of less than 30% as correct vectors, 75% to 92% of AMSR-E vectors derived from one scene were correct. On the other hand, the percentage of correct sea ice vectors derived from a pair of SSM/I 85GHz images (IFOV = 15 ${\times}$ 13km) observed nearly simultaneously with one of the AMSR-E images was 46%. The difference of the accuracy between AMSR-E and SSM/I is reflecting the difference of IFOV. The accuracies of H and V polarization were different from scene to scene, which may reflect the difference of sea ice distributions and their snow cover of each scene.