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위성영상 운영은 주문접수, 촬영계획, 영상처리, 영상 배포의 과정으로 구분하며 촬영계획은 주문접수 과정에서 전달된 신규 주문과 이미 진행 중인 주문을 바탕으로 한정된 위성자원을 최대한 활용하여 사용자의 촬영요청을 가능한 적절한 시기에 반영할 수 있도록 위성의 촬영계획을 수립하는 과정으로 위성 자원의 효율적인 활용이라는 취지와 가장 밀접한 관계를 갖는 과정에 해당한다. 촬영계획은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산량도 많은 편이며, 스케줄링을 수행할 때마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 한다. 본 논문에서는 촬영계획의 효율성을 높이기 위해 촬영계획의 최적화 연구를 수행하였다. 먼저 촬영계획 수행과정과 제약조건을 정리하여 가능한 많이 촬영할 수 있도록 촬영계획 모형을 수립하고 그 모형을 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다.

Satellite operation is divided as user’s request, image collection planning, product generation, distribution. Image collection planning is to make image collection plan of satellite to reflect user’s request in proper time based on NTO (New Task Order) and AO (Archive Order) using limited satellite resources. Image collection planning has high computational cost because of considering several variables simultaneously, is to be performed identical process repeatedly. In this paper, optimization research of image collection planning is performed for efficient planning. First, formulation of image collection planning is made to require satellite image as much as possible and then Heuristic algorithm is suggested for solution of formulation.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
초분광 영상자료의 Endmember 추출 속도 향상에 관한 연구 김광은 pp.347-355

자료 변환 기반 특징 선택과 국소적 자기상관 지수를 이용한 초분광 영상의 이상값 탐지 박노욱, 유희영, 신정일, 이규성 pp.357-367

초분광영상에 대한 표적탐지 알고리즘의 적용성 분석 신정일, 이규성 pp.369-392

Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 자료를 이용한 제주도 지역의 지형보정 효과 분석 현창욱, 박형동 pp.393-407

Landsat 위성영상을 이용한 킬리만자로 만년설 변화 분석 박숭환, 이명진, 정형섭 pp.409-420

동해에서 해색센서를 이용한 CDOM추정 알고리즘 검증 김윤정, 김현철, 손영백, 박미옥, 신우철, 강성원, 노태근 pp.421-434

인공위성 데이터 기반의 공간 증발산 산정 및 에디 공분산 기법에 의한 플럭스 타워 자료 검증 서찬양, 한승재, 이정훈, 최민하 pp.435-448

제주도와 덕적도에서 관측된 초미세입자(PM2.5) 농도와 MODIS 에어러솔 광학두께와의 관계 이권호, 박승식 pp.449-458

휴리스틱 기법을 적용한 촬영계획 최적화에 대한 연구 배희진, 전정남, 채태병 pp.459-466

모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 위성영상 병렬 정보처리 성능 예비실험 강상구, 이기원, 김용승 pp.467-475

참고문헌 (11건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 백승우, 조겸래, 이대우, 김해동, 2010. 효율적인 위성임무 스케줄링 운영을 위한 스케줄링 최적화 알고리즘 비교 연구, 한국항공우주학회지, 38(1):48-57. 미소장
2 Bresina, J., 1996. Heuristic-biased stochastic sampling,In Proceedings of the 13th National Conference onArtificial Intelligence, AAAI-96, 271-278. 미소장
3 Frank, J., A. J?nsson, R. Morris, and D.E. Smith,2001. Planning and scheduling for fleets ofearth observing satellites. InternationalSymposium on Artificial Intelligence, Robotics,Automation and Space. 미소장
4 Gabrel, V. and D. Vanderpooten, 2002. Enumerationand interactive selection of efficient paths in amultiple criteria graph for scheduling anearth observing satellite, European Journal ofOperational Research, 139(3): 553-542. 미소장
5 Jufang, L., Y. Feng, B. Baocun, and H. Renjie, 2009.A decomposition-based algorithm for imagingsatellites scheduling problem, ICIECS, 1-6. 미소장
6 Daily imaging scheduling of an Earth observation satellite 네이버 미소장
7 Lin, W. and S. Chang, 2005. Hybrid algorithms forsatellite imaging scheduling, IEEE InternationalConference on Systems, Man and Cybernetics,3: 2518-2523. 미소장
8 Satellite image collection optimization 네이버 미소장
9 Pemberton, J., 2000. Towards scheduling overconstrainedremote sensing satellites. InProceedings of the 2nd International Workshop onPlanning and Scheduling for Space, 4. 미소장
10 Rao, J.D., P. Soma, and G.S. Padmashree, 1998.Multi satellite scheduling system for LEOsatellite operations. SpaceOps, Thokyo, Japan,2b002. 미소장
11 Smith, S. and C. Cheng, 1993. Slack-based heuristicsfor constraint satisfaction scheduling, InProceedings of the Eleventh National Conferenceon Artificial Intelligence, AAAI-93, 139-144. 미소장

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