SNUGLITE-III 큐브위성의 자율 편대비행 임무를 위한 위성 간 분리 후 상대 운동 분석

Q: 이 논문에서 정의한 위성 간 분리란 무엇인가?

위성 간 분리는 SNUGLITE-III 큐브위성 두 기가 결합된 상태로 사출된 후, 초기 운용을 마치고 편대비행 임무를 시작하기 위해 압축된 스프링의 힘으로 서로 떨어지는 과정이다. 이때 발생하는 초기 상대 속도와 섭동력에 의해 두 위성의 상대 운동이 결정된다.

Q: SNUGLITE-III의 자율 편대비행 임무를 위한 최적의 위성 분리 방향은 무엇인가?

연구 결과, SNUGLITE-III의 자율 편대비행 임무 요구조건을 만족하는 최적의 분리 방향은 radial 방향을 주된 방향으로 하고 along-track 방향 분리 성분을 추가하는 것이다. 이는 두 위성이 빠르게 멀어지는 것을 방지하고 cross-track 방향 상대 운동을 최소화하며, 충돌 위험을 제거하는 효과가 있다.

황재웅; 심한준; 배영환; 기창돈

doi:10.5139/JKSAS.2025.53.1.77

학술저널 DBpia Top 10%

저자정보: 황재웅 (Seoul National University) 심한준 (Seoul National University) 배영환 (Seoul National University) 기창돈 (Seoul National University)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회지 한국항공우주학회지 제53권 제1호

오류 신고하기

피인용 2

검색

초록·키워드

SNUGLITE-III는 표준 3U 규격 2기로 구성된 큐브위성으로, 자율 편대비행을 수행하며 GPS RO (Radio Occultation) 데이터를 수집하여 지구 대기를 분석하는 임무를 수행한다. 두 위성은 결합된 채로 6U 규격의 P-POD (Picosatellite Orbital Deployer)에서 함께 사출되고, 초기 운용을 마친 뒤 분리되어 편대비행을 수행한다. 이때 SNUGLITE-III는 별도의 추력기를 탑재하지 않고 대기 항력과 양력을 이용하여 두 위성의 상대 운동을 제어하기 때문에 두 위성이 분리될 때 발생하는 상대 운동에 대해 면밀히 검토해야 한다. 본 논문에서는 두 위성이 분리되는 방향에 따른 상대 운동을 분석하였다. 위성의 상대 운동을 분석하기 위해 Hill-Clohessy-Wiltshire (HCW) 방정식과 J2 섭동에 의한 궤도요소 변화를 종합적으로 고려하였고, 이를 통해 두 위성이 분리되는 방향에 따른 상대 운동의 특성을 정리하였다. 분석 내용의 타당성을 확인하기 위해 궤도전파 시뮬레이션을 수행하였고, SNUGLITE-III의 자율 편대비행 임무 요구조건을 만족하는 적절한 분리 방향을 선정하였다.

#CubeSat(큐브위성) #Formation Flying(편대비행) #Inter-Satellite Separation(위성 간 분리) #Spacecraft Relative Motion(인공위성 상대운동)

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091239154

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료