이 연구에서는 GNSS (global navigation satellite system) 인프라 기반 측위 보정정보 생성을 위한 전처리 단계인 GPS (global positioning system) 반송파 위상 측정치의 고장 검사를 수행하였다. 기존 CARST (carrier acceleration ramp step test) 방법은 수신기 시계 오차를 제거하기 위해 평균값을 이용함으로써 검사 대상에 영향을 준다. 따라서 이 연구에서는 차분 기법을 적용하여 기존 CARST 결과와 비교하였다. 실 데이터에 인위적인 고장을 인가하여 고장 시뮬레이션을 수행한 결과 차분 기법을 적용할 경우 각각의 위성에 대해 독립적인 고장 검출이 가능한 것으로 판단되었으며 단일차분과 이중차분은 유사한 결과를 나타내었다. 실 데이터를 이용하여 기존의 방법과 비교한 결과 위성 간 차분, 수신국간 차분 결과의 장단점을 확인할 수 있었다. 그러나 결과 값에 대한 위성 및 수신기 시계 오차의 영향은 추가적인 분석이 필요할 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to reveal the spatial relationship between landslides and geospatial data set and to map the landslide susceptibility using this relationship, and the landslide occurrence data in Kangneung area in 2002. Landslide locations were identified from interpretation of satellite images. Landslide susceptibility was analyzed using an artificial neural network. The weights of each factor were determined by the back-propagation training method. Susceptibility maps were constructed from Geographic Information System (GIS), The cases were overlaid and cross overlaid for landslide susceptibility mapping in each study area in Kangneung.
태양폭발, 코로나물질방출(Corona Mass Ejection, CME)등의 태양활동을 포함한 우주환경(space environment)은 결코 인간에게 우호적이지만은 않다. 특히 인공위성에게는 치명적일 수 있다. 그 중에서 정지궤도에 있는 통신위성에게는 상기와 같은 급격한 태양활동뿐만 아니라 지속적으로 끊임없이 배출되는 전자, 양성자등 플라즈마 입자들로 인해 수명이 단축되고 있다. 통신위성을 구성하는 능동부품들은 플라즈마 입자들에 특히 약하기 때문이다. 이를 방지하기 위하여 방사능 차폐(Radiation Shielind)등을 하지만 이에 대한 비용이 매우 많이 드는 것이 사실이다. 그러므로 적절한 차폐가 필요하며 이를 위해서는 우주환경의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 저궤도부터 우주탐사용 위성까지 모든 궤도영역의 인공위성의 이상현상등을 분석한 후 이것이 태양폭발, 지자기 폭풍등 우주환경이벤트와의 연관성을 조사해보고자 한다.
In the forthcoming 21st century new technical and scientific developments in outer space demands new approaches towards the problems arising in several fields of the use and exploitation of outer space including practical applications. The main purposes of this study are to analyze the legal problems of geostationary orbital position, telecommunication, direct television broadcasting by uses of artificial satellites. Communication via artificial Earth satellites was one of the first applications of space technology and is now one of the most developed field. From the technical and economic standpoints the advantages of world-wide satellites communication system are too all obvious. However, as the practical uses of space technology become more freguent, the legal conflicts among nations have become more divisive. One of the problem grown in uses of artificial satellites is that of the increasing shortage of suitable orbital slot positions for satellites, especially in geostationary orbit. Legal status of geostationary orbit as a limited resourece have to be reviewed in consideration of the side effect of the "First use, first-served" principle. The geostationary orbit is to be used for the benifits of all mankind and to be guaranteed for each state institutionaly in order to have eguitable access to the use of the orbit. Rapid increase of satellites broadcasting system in not only developed countries but also in developing countries opened up new possibilities with one another's scientific and cultural achievements. But there is also a potential danger that this powerful new instrument of influencing public opinion will be abused. Such a danger incudes spill-over or harmful interference. This controversial issue brings about the question whether prior consent from the receiver nation is needed to broadcast across international boundaries. Some states have rejected prior consent because it interfere with the free flow of information. Many other countries have opposed that opinion as an invasion and violation of sovereignty and as a violation of the 1967 Treaty and the UN Charter. Since declaration of the First Year of Outer Space in 1985, our country have promoted the plan of launching communication and broadcasting satellites. With the Koreasat launched in 1995 as the start, a real satellite-telecommunication era was opened in korea. According to this new development of our country, there will also rise various legal problems related to satellite broadcasting and telecommunication such as the inflow of foreign programs, the permeation of culture and the infringement of program copyright. Consequently the effective reactions to these problems in satellite-communication era should be tried including international cooperation. It is therefore to take into careful consideration the legal issues which may arise in outer space activities and to formulate positive policy on international cooperation with surrounding or advanced countries and international organization concerned. For this purpose the United Nations also prepares the UNISPACE III in 1999, to enable the international community to meet a more promising 21st century.
인공위성의 추적자료로부터 예비궤도를 결정하고 이것을 초기값으로 해서 계산한 관측치 (C) 와 실제의 관측치(O)의 차이가 최소가 될때까지 반복계산함으로써, 어떤 시각에 있어서 실제의 궤도에 가장 가까운 접융궤도 요소를 얻어내는 미분보정의 과정을 수행했다. 추적한 인공 위성은 TIROS-N계열 위성인 NOAA - 9이고 추척자료는 컴퓨터에 의한 프로그랭 추척을 위해서 TBUS의 평균궤도요소로부터 미리 계산한 예측자료와 위성으후부터 송신되는 1.707GHz의 HRPT신호를 전파연구소의 직경 5m인 자동추적안테나로 추적해서 얻은 실제 자료를 이용했다. 예비궤도의 결정은 추적 자료에 따라 Gauss 방법과 Herrick -Gibbs 방법을 사용했고 미분보정의 과정에 있어서 미분보정행렬의 각 원소들은 Escobal(1975)의 해석적인 방법과 f, g급수를 이용한 수치적인 방법으로 각각 구해서 그 결과를 비교해 보았다. 해석적인 방법파 수치적인 방법의 결과는 거의 일치하였고 각 시간간격에 따른 예비궤도가 다름에도 불구하고 미분보정된 궤도는 같은 값으로 수령했다.
시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의 GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Truth Points(GTP)를 활용하여 두 개의 모델을 비교하는 과정에서, SVM 모델은 전체적으로 ANN 모델보다 효과적으로 KOMPSAT-3A 영상을 분류하였다. 건물, 도로, 식생, 나대지 4가지 클래스 분류 중 건물이 가장 낮은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 고층건물에 따른 건물 그림자에 의한 오분류가 주요 원인으로 나타났다.
최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 등에 유용하게 사용되고 있는 실정이다. 이에 따라 고액의 투자가 필요로 하는 위성영상의 효율성을 높이기 위하여 영상자료의 분석과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전처리 과정 중 연구대상에 대한 통계값에 대한 계산 및 분석을 수행하였으며, 전통적인 분류 기법인 최대우도 분류 외에도 인공신경망 분류와 SVM 분류에 대하여 설명하고 고해상도 위성영상인 IKONOS영상에 각 분류기법을 적용하여 토지피복분류를 하였으며, 각각의 결과를 오차 행렬을 통해 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 다른 분류 기법에 비해 Support Vector Machines(SVM) 분류 기법이 전체 정확도가 약 86%정도로 가장 우위의 결과물을 도출하였다.
원격탐사 기술의 발전과 활용 가능한 위성의 증가로 재난의 예방, 대비, 대응, 복구 등에서 위성영상자료의 활용에 대한 요구가 높아지고 있다. 위성영상은 센서의 특성에 따라 적용 가능한 재난의 모니터링을 위해 활용되고 있지만, 통합된 모니터링 시스템의 구축을 위해 기존 시스템을 평가하고 이를 바탕으로 실현 가능한 준실시간 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 구체적인 청사진을 제시한 연구는 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례가 확인되지 않는다. 본 연구는 원격탐사를 통한 재난모니터링의 개념화를 통해 준실시간 재난모니터링 시스템 구축의 장애요인들을 확인하고, 실제로 활용 가능한 영상자료와 실현 가능한 재난모니터링 시스템을 제시하였다. 원격탐사를 통한 준실시간 재난모니터링은 다양한 요인들에 의해 통합시스템의 구축이 제한되며, 시스템 구축을 위한 기술적, 경제적 요인과 함께 위성영상 확보의 적시성을 가로막는 정책적 요인과 일관성 있는 정보생산을 위한 영상분석에 대한 제도적 요인에도 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 제약들은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 위성영상의 저장, 취득, 분석에 활용되는 컴퓨팅 플랫폼과 같은 통합서버의 확보와, 재난의 종류와 상황에 부합하는 활용 가능 위성의 궤도분석을 가능하게 하는 분석도구의 개발에 의해 극복될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 제도적, 경제적, 기술적, 정책적 제약들을 극복할 수 있는 위성영상 기반 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제시하였으며, 재난의 종류와 단계에 따른 AI 기반 위성영상 분석 방법론을 제안하였다. 이러한 결과는 원격탐사와 재난관리 분야에 학술적 시사점을 제공하고, 재난모니터링 분야에 실무적 기여를 할 것으로 판단된다.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
이 연구에서는 미래의 토지피복도 작성을 위해 위성영상을 기반으로 토지피복 변화를 분석하고, 토지지목의 통계자료를 이용하여 미래의 토지지목 변화를 예측하였다. 토지지목 예측 방법에는 이중지수 평활법을 이용하였다. 위성영상을 이용한 각 연도별 토지피복 분류 결과, 천안·아산시의 토지피복 변화에서 가장 큰 증가 면적을 보인 유형은 인공구조물이며, 다음으로 수역, 초지, 나대지 등도 증가하였다. 반면에 산림지, 논, 습지, 밭 등은 감소하였다. 토지지목의 시계열분석 결과에서는 위성영상을 이용한 토지피복 분류 결과와 유사한 결과가 나타났다. 이중지수 평활법을 이용한 토지지목 변화를 예측한 결과, 2010년에서 2100년까지 논, 밭, 산림지와 습지는 지속적으로 감소하는 반면, 인공구조물, 수역, 나대지, 초지는 계속해서 증가할 것으로 예측되었다. 이상의 결과는 기후변화 대응전략 마련을 위한 기후변화에 따른 토지피복 변화 예측을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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