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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.6
- 수록면
- 665 - 672 (8page)
- DOI
- 10.5139/JKSAS.2026.54.6.665
이용수
초록· 키워드
본 연구는 국내 최초로 전자광학위성감시체계(EOSS)에서 획득한 실제 관측 영상을 대상으로 YOLOv4 딥러닝 모델을 적용하여 우주물체의 궤도선을 검출하고, 이를 통해 가우스 초기궤도결정(Gauss IOD) 정밀도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 기존 알고리즘은 기상 악조건에서 궤도선 추출에 실패하여 measurement epoch와의 정합 오류를 야기하고, 이는 궤도결정 정밀도 저하로 이어진다. 이를 극복하기 위해 EOSS 영상 전처리, YOLOv4 기반 궤도선 검출, 플레이트 솔빙 및 WCS 분석을 통한 좌표 정합을 수행하였다. ARIANE 로켓 잔해물과 STARLINK 위성들에 대한 실제 광학관측 데이터를 바탕으로 TLE와 SGP4를 활용하여 위성의 위치를 산출하고, Gauss 방법과 딥러닝 기법으로 초기궤도를 결정하여 궤도 오차를 검증한 결과, 초기궤도결정의 오차를 72%까지 감소시키는 성능을 보였다. 본 연구는 딥러닝 모델을 통해 초기궤도를 결정함으로써, 기존의 Gauss 방법에 비해 오차를 현저히 감소시켜 향상된 초기궤도결정 결과값을 산출하였다는 데에 의의가 있다.
#Electro-Optical Surveillance System(전자광학위성감시체계)
#Initial Orbit Determination(초기궤도결정)
#Gauss IOD(가우스 초기궤도결정)
#YOLOv4(CNN기반 You Only Look Once, Version 4모델)
#Satellite Streak Detection(위성 궤도선 검출)
#Plate Solving and WCS(플레이트 솔빙 및 WCS 분석)
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목차
- ABSTRACT
- 초록
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 본론
- Ⅲ. 연구결과 비교 및 분석
- Ⅳ. 결론
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
