• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제30권4호
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• pp.279-290
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• 2013

Due to the continuous space development by mankind, the number of space objects including space debris in orbits around the Earth has increased, and accordingly, difficulties of space development and activities are expected in the near future. In this study, among the stages for space debris removal, the implementation of a vision-based approach technique for approaching space debris from a far-range rendezvous state to a proximity state, and the ground test performance results were described. For the vision-based object tracking, the CAM-shift algorithm with high speed and strong performance, and the Kalman filter were combined and utilized. For measuring the distance to a tracking object, a stereo camera was used. For the construction of a low-cost space environment simulation test bed, a sun simulator was used, and in the case of the platform for approaching, a two-dimensional mobile robot was used. The tracking status was examined while changing the position of the sun simulator, and the results indicated that the CAM-shift showed a tracking rate of about 87% and the relative distance could be measured down to 0.9 m. In addition, considerations for future space environment simulation tests were proposed.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.101-117
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• 2023

우주상에 존재하는 우주물체에 접근하여 궤도상에서 제거하는 능동 제거 기술(active debris removal, ADR)과 연료 충전, 배터리 교환 등의 위성의 수명연장을 위한 기술인 궤도상 서비싱(on-orbit servicing)은 우주물체의 증가와 함께 그 관심이 커지고 있다. 인공위성연구소에서는 국내에서 발사되었던 국가 자산 중 임무가 종료된 후 궤도상에서 여전히 우주를 돌고 있는 국가 우주자산을 포획 및 제거하는 목적의 위성을 개발하기 위한 연구를 수행 중에 있다. ADR 소형위성은 지금껏 국내에서 개발되었던 지구 및 우주환경 관측 위성과 다르게 랑데부/도킹 기술 등을 포함한 우주 탐사 임무 등 미래 임무에 요구되는 기술을 구현 및 실증하는 것을 주요 임무로 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 국가 우주자산들 중 1990년대에 발사된 우리별 위성의 포획 및 제거 임무를 갖고 있는 ADR 소형위성의 궤도 전이 방법에 대해서 소개한다. 소형 위성은 무게가 약 200 kg 이하가 되도록 개발을 수행할 예정이고, 2027년 한국형 발사체를 통해 궤도상에 투입되는 상황을 가정하여 임무를 설계했다. 특히, 지구의 J2 섭동력을 이용해서 목표물과 다른 RAAN 일변화를 만들어 줌으로써, 목표물로의 궤도면 변경을 직접 천이 방식과 비교하여 더 적은 연료를 이용하는 전략을 구성하였다. 이 방법을 이용하여 소형위성급 무게의 위성으로 우주쓰레기 제거 임무를 가능하게 하며, 뉴스페이스 시대에 새로운 형태의 우주탐사를 수행하는 기술 검증 플랫폼이 될 것으로 기대한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.435-444
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• 2022

본 연구는 우주 쓰레기를 제거하기 위한 청소 위성(Space debris removal satellite)의 우주 그물(Space-net)을 이용한 우주 쓰레기의 포획 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 포획 시뮬레이션은 비선형 구조 동역학 해석 코드인 ABAQUS를 이용하여 수행하였다. 정사각형(1 m × 1 m)의 우주 그물 및 30 kg 질량의 정육면체(0.3 m × 0.3 m × 0.3 m) 형상인 우주 쓰레기를 기본 모델로 설계하였다. 기본 모델에 기반하여 포획 과정을 이해하고 포획 성공 또는 실패에 대한 기준을 정립하기 위하여 ABAQUS를 이용한 포획 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 우주 그물의 다양한 설계 조건을 고려하여 포획 시뮬레이션을 수행하였으며, 우주 쓰레기를 성공적으로 포획하기 위한 우주 그물의 주요 설계 인자를 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권4호
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• pp.354-363
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• 2012

현재 지구 주변의 궤도에는 폐기된 위성을 비롯한 많은 우주파편이 존재하고 있으며, 임무를 수행중인 인공위성이나 유인 우주활동을 위협하고 있다. 2013년 7월까지 임무를 수행할 예정인 아리랑 2호 위성 또한 우주파편에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 앞으로의 원활한 우주활동을 위해 제정된 25년 규정 중 저궤도의 경우 임무종료 후 25년 이내에 지구대기로 하강하여 소각되어야 하는 요구조건을 소개하고, 이를 준수하기 위해 연료소모를 최소화하는 폐기경로 설계에 대한 내용을 기술하고 있다. 그리고 생성한 폐기경로에 접근하는 물체로 인한 위험성을 분석하게 위해서 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 방법을 제안하였다. 분석 결과 가장 위험성이 높은 경로의 충돌확률은 6.0741E-07으로 나타났으며 접근한 상대 물체의 크기를 알 수 없으므로 보다 정밀한 분석이 필요함을 알 수 있었다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.165-198
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• 2023

2021년 국제 우주감시학회(AMOS)에 발표된 논문에 따르면, 저궤도 우주공간의 우주물체 간 충돌가능성은 작동중인 위성이 아니라 발사체 상단, 폐위성 등 우주 쓰레기에 의한 충돌확률이 높고, 우주교통관제(space traffic management)를 통해 그 충돌 가능성을 줄일 것을 제안하고 있다. 이러한 배경에 최근 우주공간에 위성 등 우주물체의 급속한 증가로 우주 쓰레기(debris) 문제가 국제적인 주요 도전과제로 부각되고 있고, 이에 지난 2022년 9월 뉴욕에서 열린 유엔총회에 한국을 포함한 유엔 회원국들이 수직발사식 위성요격미사일(anti-satellite, ASAT) 실험을 실시하지 않도록 하는 결의안 채택을 통해 전세계 8개국(23년 6월 기준 13개국)이 ASAT 실험을 실시하지 않기로 했다. 또한, 우주 쓰레기를 줄이기 위한 방안이 민간 분야에서 활발히 연구되고 있는데, 이러한 우주 쓰레기 상용서비스는 필요시 군사적으로도 사용이 가능할 것으로 판단된다. 이에 우주 쓰레기 제거기술 현황, 우주위협 평가 및 궤도 상 랑데부 및 근접기동작전 사례에 대해 알아보고, 우주 강국의 우주 쓰레기 제거기술을 활용한 우주무기 개발 개연성에 대해 고찰하겠다. 그리고 미래 우주전장을 대비하기 위한 우주기동전(space maneuver warfare) 이해를 통해 새로운 우주추진체계의 개발 필요성에 대해 제언하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권9호
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• pp.794-806
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• 2017

지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.