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저자정보
임성민 (Korea University of Science & Technology) 김진형 (Korea Aerospace Research Institute) 최원섭 (Korea Aerospace Research Institute) 김해동 (Korea University of Science & Technology)
저널정보
한국항공우주학회 한국항공우주학회지 韓國航空宇宙學會誌 第45卷 第9號
발행연도
2017.9
수록면
794 - 806 (13page)
DOI
10.5139/JKSAS.2017.45.9.794

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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 앙상블 기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.
#Space Debris(우주파편) #Active Debris Removal(우주파편 능동제거 #Deep Neural Network(심층신경망) #Feature Encoding(부호화된 특징) #Model Ensemble(모델 앙상블)

목차

ABSTRACT
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. KARICAT 영상 학습데이터
Ⅲ. Neural Network 분류 모델
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (23)

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[기타자료] - / 2017 / ESA BR-336 Space Debris: The ESA Approach / ESA Brochures google schola [학술지(정기간행물)] - 성재동 / 2013 / 아리랑 위성들의 경향에 따른 및 3차원 충돌확률 분석 / 한국항공우주학회지 41 (2) : 156 ~ 163 dbpia [학술지(정기간행물)] - 성재동 / 2016 / 저궤도 위성의 폐기기동 계획 연구 / 한국항공우주학회지 44 (4) : 352 ~ 362 dbpia [학술지(정기간행물)] - J.C. Liou / 2006 / Risks in space from orbiting debris / Science 311 (5795) : 340 ~ 341 google schola [학술지(정기간행물)] - 김해동 / 2015 / 우주파편 능동제거 기술 연구개발 동향 분석 / 한국항공우주학회지 43 (9) : 845 ~ 857 dbpia

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