Building information is essential for various urban spatial analyses. For this reason, continuous building monitoring is required, but it is a subject with many practical difficulties. To this end, research is being conducted to extract buildings from satellite images that can be continuously observed over a wide area. Recently, deep learning-based semantic segmentation techniques have been used. In this study, a part of the structure of the context-based ResU-Net was modified, and training was conducted to automatically extract a building from a 30 cm Worldview-3 RGB image using SpaceNet's building v2 free open data. As a result of the classification accuracy evaluation, the f1-score, which was higher than the classification accuracy of the 2nd SpaceNet competition winners. Therefore, if Worldview-3 satellite imagery can be continuously provided, it will be possible to use the building extraction results of this study to generate an automatic model of building around the world.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.6
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pp.435-444
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2022
This study conducts capture simulations of space debris using a space-net. The present capture simulations are performed using ABAQUS, a nonlinear structural dynamics analysis code. A square space-net with 1 m × 1 m and a space debris with a cube configuration(0.3 m × 0.3 m × 0.3 m and 30 kg) are considered as baseline models. Using the baseline models, the capture simulation using ABAQUS is conducted to understand the capture process and establish the criteria of capture success or fail. In addition, the capture simulations are performed when various properties of the space-net are considered, and it is investigated that major design factors of the space-net are recognized to capture successfully the space debris.
The Optical Wide-field patroL-Network (OWL-Net) is a global optical network for Space Situational Awareness in Korea. The primary operational goal of the OWL-Net is to track Low Earth Orbit (LEO) satellites operated by Korea and to monitor the Geostationary Earth Orbit (GEO) region near the Korean peninsula. To obtain dense measurements on LEO tracking, the chopper system was adopted in the OWL-Net's back-end system. Dozens of angle-only measurements can be obtained for a single shot with the observation mode for LEO tracking. In previous work, the reduction process of the LEO tracking data was presented, along with the mechanical specification of the back-end system of the OWL-Net. In this research, we describe an integrity assessment method of time-position matching and verification of results from real observations of LEO satellites. The change rate of the angle of each streak in the shot was checked to assess the results of the matching process. The time error due to the chopper rotation motion was corrected after re-matching of time and position. The corrected measurements were compared with the simulated observation data, which were taken from the Consolidated Prediction File from the International Laser Ranging Service. The comparison results are presented in the In-track and Cross-track frame.
Mi, Jang;Hyun-Cheol, Shin;Chang-Hoon, Sim;Jae-Sang, Park;Hae-Seong, Cho
Journal of Aerospace System Engineering
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v.16
no.6
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pp.24-34
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2022
This paper investigates the capture of a 12U-sized CubeSat space object using a spider-web structure-based space net. The structural dynamics analysis program ABAQUS is used to simulate the shock-absorbing capability of the space net with a diagonal length of 2.828 m. The space object is modelled as a rigid body, and the space net is modelled using non-linear elastic beam elements. The simulations reveal that the spider-web structure-based space net outperforms the squared space net of the same structural weight in capturing the space object. The numerical simulations are conducted to examine the successful or unsuccessful captures of the space object in various cooperative and non-cooperative motions.
OWL-Net (Optical Wide-field patroL Network) is the first space situational awareness facility of its kind in South Korea which consists of five identical 0.5 m wide-field telescopes with 4K by 4K CCDs. The five stations are located in Mongolia, Morocco, Israel, United States, and South Korea. They are being operated in fully autonomous mode with the minimum human intervention. The primary objective of OWL-Net is to track Korean domestic satellites. In addition, it can be possible to conduct time-series photometry of bright solar system objects. We will present the system overview of the OWL-Net telescopes and progress report.
In this study we apply Convolution Neural Network(CNN) to solar flare occurrence prediction with various parameter options using the 00:00 UT MDI images from 1996 to 2010 (total 4962 images). We assume that only X, M and C class flares correspond to "flare occurrence" and the others to "non-flare". We have attempted to look for the best options for the models with two CNN pre-trained models (AlexNet and GoogLeNet), by modifying training images and changing hyper parameters. Our major results from this study are as follows. First, the flare occurrence predictions are relatively good with about 80 % accuracies. Second, both flare prediction models based on AlexNet and GoogLeNet have similar results but AlexNet is faster than GoogLeNet. Third, modifying the training images to reduce the projection effect is not effective. Fourth, skill scores of our flare occurrence model are mostly better than those of the previous models.
The optical wide-field patrol network (OWL-Net) is a Korean optical surveillance system that tracks and monitors domestic satellites. In this study, a batch least squares algorithm was developed for optical measurements and verified by Monte Carlo simulation and covariance analysis. Potential error sources of OWL-Net, such as noise, bias, and clock errors, were analyzed. There is a linear relation between the estimation accuracy and the noise level, and the accuracy significantly depends on the declination bias. In addition, the time-tagging error significantly degrades the observation accuracy, while the time-synchronization offset corresponds to the orbital motion. The Cartesian state vector and measurement bias were determined using the OWL-Net tracking data of the KOMPSAT-1 and Cryosat-2 satellites. The comparison with known orbital information based on two-line elements (TLE) and the consolidated prediction format (CPF) shows that the orbit determination accuracy is similar to that of TLE. Furthermore, the precision and accuracy of OWL-Net observation data were determined to be tens of arcsec and sub-degree level, respectively.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.47
no.4
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pp.419-427
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2011
Simulation technique for the fish behavior was applied to estimate fish school movement in the cage net. Individual-based fish behavior model (Huth and Wessel, 1991) was evaluated in a free area to understand the characteristics for the model, and the movement in the cage net was simulated by defining the fish reaction against the displacement of cage net. As a result, the distance to the net was not considerably changed and the space among fishes in cage net was slightly decreased by reducing the net space. Swimming area was, however, significantly affected by changing the net space and the relationship between swimming area and net displacement was theoretically estimated as y=-0.21x+1.02 ($R^2$=0.96). these results leads the conclusion that individual-based model was appropriated to describe the fish school reaction in the cage net and be able to use for evaluating the influence on cultured fish.
As a governmentally approved domestic entity for Space Situational Awareness, Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) is developing and operating an optical telescopes system, Optical Wide-field PatroL (OWL) Network. During the test phase of this system, it is necessary to determine the range of brightness of the observable satellites. We have defined standard magnitude for Low Earth Orbit (LEO) satellites to calibrate their luminosity in terms of standard parameters such as distance, phase angle, and angular rate. In this work, we report the optical brightness range of five LEO Satellites using OWL-Net.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.40
no.1
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pp.37-46
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2004
In order to increase fishing efficiencies of the fyke net used in the coast of Jeju Island, water tank experiment was caried out entering and escaping behavior using nets that were reduced to 1/20 of the size of the full scale fyke net and were improved to have antrance structure, and mackerel Scomber japonicus as experimental fish. The results of measurement are as follows : 1. Fish school behavior in the main net was showed two different patterns : swimming in a circle in the right space of the main net and swimming back and forth in ellipse in the right and left space. 2. The swimming speed of mackerel school was 23.9. 12.6 and 32.0cm/sec in the center space, right space of main net and in the mouth 3. The entering rate of fish school was 40% in net with 35cm length of the upper and funnel net in the mouth of fyke model net and 49% in conventional type fyke model net. 4. The escaping rate of fish school was 10% in net with 35cm length of the upper and funnel net in the mouth of fyke model net and 69% in conventional type fyke model net. 5. The remain rate of fish school was 90% in net with 35cm length of the upper and funnel net in the mouth of fyke model net and 31% in conventional type fyke model net.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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