KR101596019B1 - Data processing method for reducing data of detector subsystem of optical wide-field patrol system - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 우주물체 전자광학 감시시스템(Optical Wide-field Patrol system, 이하, 'OWL'이라고도 함)에 관한 것으로, 더 상세하게는, 우주쓰레기나 인공위성과 같은 우주물체 및 행성과 같은 천체의 이동경로를 추적하기 위한 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 시스템에서 처리해야할 데이터를 감소하여 보다 효율적인 관측이 가능하도록 하기 위한 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법에 관한 것이다.
BACKGROUND OF THE
우주 관측의 역사는, 1608년 네덜란드의 안경 제작자인 한스 리퍼세이(Hans Lipershey, 1570-1619)에 의해 최초로 망원경이 발명되고, 갈릴레오 갈릴레이(Galileo Galilei, 1564-1642)가 자신이 직접 제작한 천체망원경을 이용하여 은하수가 별의 무리임을 처음으로 관찰한 이래, 현재까지 계속되고 있다.
The history of astronomical observations was first invented by Hans Lipershey (1570-1619), the Dutch eyeglass maker in 1608, and Galileo Galilei (1564-1642) invented his own telescope Has been used for the first time since the Milky Way was observed to be a cluster of stars.
또한, 망원경의 역사는, 상기한 바와 같은 최초의 갈릴레이식 굴절망원경을 시작으로, 케플러(Johannes Kepler, 1571-1630)에 의해 1611년에 발표된 케플러식 망원경, 1668년에 뉴튼에 의해 제시된 반사망원경 등으로 발전하였다.
In addition, the history of the telescope is based on the Kepler telescope published in 1611 by Johannes Kepler (1571-1630), the first Galilean refracting telescope as described above, the reflective telescope proposed by Newton in 1668 .
그 후, 망원경은 많은 발전을 거듭하여 현대에는 지름이 10m에 이르는 거대 망원경이나, 인공위성처럼 지구의 궤도를 돌며 우주를 탐색하는 허블 우주망원경과 같은 망원경도 개발되어 사용중에 있다.
Since then, the telescope has undergone a lot of development. In modern times, there are telescopes such as a large telescope with a diameter of 10 meters, and a Hubble Space Telescope, which orbits the Earth like a satellite.
아울러, 상기한 바와 같이 관측장비의 발달과 함께, 우주개발도 진행되어 최근에는, 계속된 우주 개발의 결과로, 우주쓰레기에 대한 문제가 대두되고 있다.
In addition, as described above, with the development of observation equipment, space development has also progressed, and recently, as a result of the continued space development, a problem about space waste is emerging.
더 상세하게는, 우주쓰레기란, 지구 궤도를 떠도는 폐기된 국제 우주정거장, 인공위성, 위성발사에 사용된 로켓, 로켓에서 위성을 분리할 때 사용된 덮개나 페인트 조각 등의 폐기물을 의미한다.
More specifically, the term "space debris" refers to abandoned international space stations that are orbiting the earth orbit, satellites, rockets used for launching satellites, wastes such as covers and paint scraps used to separate satellites from rockets.
또한, 20세기 중반부터 시작된 인공위성 및 로켓 발사 등으로 인해, 최근에는 수명을 다한 인공위성이 지구로 추락하는 등의 우주쓰레기로 인한 사건사고가 발생하고 있고, 미국항공우주국(NASA)은 이와 같이 지구를 맴도는 우주쓰레기가 3만 개 이상 될 것으로 추정하고 있다.
In addition, due to satellite launches and rocket launches that began in the middle of the 20th century, NASA's recent earthquake has caused casualties such as a satellite crashed to earth, It is estimated that more than 30,000 pieces of universe waste are spinning around.
아울러, 우주쓰레기는 연평균 50여 개가 지구로 떨어지고 있으며, 관측되지 않은 것까지 합하면 지구에 떨어지는 우주쓰레기의 숫자는 훨씬 더 많을 것으로 추정되나, 그보다 더 큰 문제는 앞으로 지구에 떨어질 우주쓰레기가 계속 늘어날 것이란 점에 있다.
In addition, more than 50 pieces of space debris fall into the earth every year, and it is estimated that the number of universe garbage falling into the earth is much larger when unobserved, but the bigger problem is that space waste that will fall on the earth will continue to increase It is in point.
이에, 우리나라에서는, 2012년부터 국가현안문제해결형사업(NAP : National Agenda Project)의 일환으로 "우주물체 전자광학 감시(Optical Wide-field Patrol, OWL) 기술 개발사업"을 시작하였다.
In 2012, Korea has started the "Optical Wide-field Patrol (OWL) Technology Development Project" as part of the National Agenda Project (NAP).
여기서, "우주물체 전자광학 감시"란, 우주 영공을 비행하는 우주물체를 검출, 추적, 식별 및 목록화 하는 일련의 활동을 의미하며, 여기서, 특히, 망원경을 이용한 광학 관측시스템을 이용하면, 미확인 이동물체의 검출 및 궤도요소를 산출하기 위한 비용이 저렴하다는 장점이 있다.
Here, the term "space object electro-optical monitoring" means a series of activities for detecting, tracking, identifying, and cataloging a space object flying a space airspace. In particular, by using an optical observation system using a telescope, There is an advantage that the cost for detecting the moving object and calculating the orbital element is low.
즉, 예를 들면, 2m급 광학망원경은 지구 상공 36,000km에 있는 10cm 크기의 우주물체도 감시할 수 있으며, 따라서 이러한 망원경을 전세계 곳곳에 설치하면 우주쓰레기의 이동경로를 좀 더 효과적으로 관찰할 수 있다.
In other words, for example, a 2m-class optical telescope can monitor a 10-cm-diameter space object at 36,000 km above the earth, so that installing these telescopes around the world can more effectively observe the path of space waste. .
또한, 상기한 바와 같은 우주물체 전자광학 감시시스템은, 비단 우주쓰레기의 추적뿐만 아니라, 인공위성과 같은 우주물체 및 행성과 같은 천체의 이동경로를 추적하고 궤적을 알아내는 데에도 유용하게 사용될 수 있다.
In addition, the above-described space-object electro-optical monitoring system can be used not only to track non-space waste but also to track a moving path of a celestial body such as a spacecraft and a planet, such as a satellite, and to find a trajectory.
따라서 상기한 바와 같이, 우주물체나 행성의 궤적을 관찰하는 데 더하여, 날로 늘어가는 우주쓰레기로 인한 피해를 방지하기 위하여는, 우주쓰레기 및 우주물체나 행성 등과 같은 이동물체의 궤적을 보다 용이하고 정확하게 관측할 수 있도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템을 제공하는 것이 바람직하나, 종래에는, 이와 같이 우주쓰레기나 인공위성과 같은 우주물체 및 행성과 같은 천체의 이동경로를 추적하여 그 궤적을 파악할 수 있도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템은 제시된 바 없었다.
Thus, in addition to observing the locus of a space or planet as described above, in order to prevent the damage caused by the ever-growing space waste, it is necessary to more easily and accurately determine the locus of the moving object such as space debris and a space object or a planet It is desirable to provide a space object electron optical surveillance system configured to be able to observe a moving object such as a space debris or a satellite and track the moving path of the object such as a planet, There is no proposed spacecraft electro-optical surveillance system.
아울러, 상기한 바와 같은 우주물체 전자광학 감시시스템을 이용하여 우주물체를 관측하는 데 있어서, 처리해야 하는 데이터의 양을 감소하여 보다 효율적인 처리가 가능하도록 구성되는 자료처리방법을 제공하는 것이 바람직하나, 아직까지 그러한 요구를 모두 만족시키는 우주물체 전자광학 감시시스템의 자료처리방법 또한 제시되지 못하고 있는 실정이다.
In addition, it is desirable to provide a data processing method for observing a space object using the above-described space object electro-optical monitoring system, in which the amount of data to be processed is reduced to enable more efficient processing, We have not been able to propose a method for data processing of a space object electron optical surveillance system satisfying all of these requirements.
[선행기술문헌] [Prior Art Literature]
1. 등록특허 제10-1234283호(2013.02.12.) 1. Registration No. 10-1234283 (February 12, 2013)
2. 등록특허 제10-1219507호(2013.01.02.)2. Registration No. 10-1219507 (Feb.
3. 등록특허 제10-1204353호(2012.11.19.) 3. Registration No. 10-1204353 (November 19, 2012)
4. 등록특허 제10-0332071호(2002.03.27.)
4. Registration No. 10-0332071 (Mar. 27, 2002)
본 발명은 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 따라서 본 발명의 목적은, 우주물체나 행성의 이동궤적 관찰 및 우주쓰레기로 인한 피해를 방지하기 위해, 우주쓰레기 및 우주물체나 행성 등과 같은 이동물체의 궤적을 보다 용이하고 정확하게 관측할 수 있도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 시스템에서 처리해야할 데이터를 감소하여, 보다 효율적인 관측이 가능하도록 하기 위한 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법을 제공하고자 하는 것이다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems of the conventional art, and it is an object of the present invention to provide an apparatus and a method for controlling space debris, Which is configured to more easily and accurately observe the trajectory of a moving object such as a moving object, such as a moving object, And to provide a data processing method for data reduction.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따르면, 우주쓰레기 및 우주물체나 행성을 포함하는 이동물체를 관찰하기 위한 광학망원경, 상기 광학망원경이 설치되는 개폐식 돔과, 상기 이동물체의 이동경로를 따라 상기 광학망원경을 움직이기 위한 구동부 및 상기 광학망원경을 통하여 관찰된 상기 이동물체의 궤적을 기록하기 위한 검출기 시스템(Detector Subsystem)을 포함하여 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템(Optical Wide-field Patrol system ; OWL)을 이용하여 얻어진 상기 이동물체의 이미지로부터 상기 이동물체의 궤도를 분석하기 위한 자료처리 과정 중 상기 검출기 시스템에서 처리해야 할 데이터를 감소할 수 있도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법에 있어서, 상기 우주물체 전자광학 감시시스템을 이용하여 얻어진 이미지로부터 별(star-like)이나 원형(round sources)이 아닌 선형(line-shaped) 물체를 검출 및 특정하는 선분검출(streak detection) 단계; 상기 이동물체의 궤적을 정의하기 위하여 곡선인 선분을 직선으로 맞추기 위한 피팅(fitting) 단계; 상기 이동물체의 선분의 위치 및 형태가 정의된 후, 위치정보를 천구좌표로 변환하기 위한 계수인 WCS(World Coordinate Systems) 솔루션(solution)을 계산하는 단계; 상기 WCS 솔루션을 계산하는 단계에서 산출된 상기 WCS 솔루션 값을 이용하여 이미지 픽셀의 위치에 대한 X 및 Y 값들을 천구 좌표값(celestial coordinate values)으로 변환하는 좌표변환 단계; 및 상기 WCS 솔루션을 이용하여 변환된 위치 좌표 정보를 타임 태거에 의해 마지막으로 측정된 시각기록 정보와 결합하는 것에 의해 위치 데이터와 타임 로그 데이터를 결합하는 데이터결합 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법이 제공된다.
In order to achieve the above object, according to the present invention, there is provided an optical telescope for observing space debris and a moving object including a space object or a planet, a retractable dome provided with the optical telescope, And a detector system for recording the trajectory of the moving object observed through the optical telescope, the optical wide-field patrol system comprising a driving unit for moving the optical telescope along the optical telescope, and a detector subsystem for recording the trajectory of the moving object observed through the optical telescope. a detector of a space object electron optical surveillance system configured to reduce data to be processed in the detector system during data processing for analyzing the trajectory of the moving object from the image of the moving object obtained using the OWL A data processing method for data reduction, the method comprising: Stars from the image obtained using a boring machine (star-like) or circular (round sources) a linear (line-shaped), and the detection of a specific segment detection (streak detection) to the object than the stage; A fitting step of aligning a line segment that is a curve to define a locus of the moving object; Calculating a WCS (World Coordinate Systems) solution that is a coefficient for converting position information to celestial coordinates after the position and shape of the line segment of the moving object is defined; A coordinate transformation step of transforming the X and Y values of the position of the image pixel into celestial coordinate values using the WCS solution value calculated in the step of calculating the WCS solution; And a data combining step of combining the position data and the time log data by combining the position coordinate information converted using the WCS solution with the time record information finally measured by the time tagger A data processing method for reducing detector data of a space object electro-optical monitoring system is provided.
여기서, 상기 선분검출 단계는, 상기 선분 검출을 위해 오픈 소스 측광 소프트웨어 패키지인 SExtractor를 이용하여 상기 선분 검출을 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
Here, the segment detection step is configured to perform the segment detection using SExtractor, which is an open source metering software package, for detecting the segment.
또한, 상기 피팅 단계는, 타원율(ellipticity)과 가중값(weight value)으로서 선분의 길이를 가지는 선형 최소제곱법(linear least square)에 의해, 상기 SExtractor 출력물(output objects)의 모든 중심 위치(center positions)를 르장드르 다항식 곡선(Legendre polynomial curve)으로 맞추는(fit) 단계; 상기 르장드르 다항식 곡선으로 맞추는 단계 후 제외되는 외측 부분(outlier)의 커팅 리미트(cutting limit)를 산출하고, 상기 커팅 리미트가 미리 정해진 일정 픽셀 아래로 내려가면 상기 픽셀 값으로 고정하며, 해당 위치와 상기 르장드르 다항식 곡선 사이의 차이가 상기 커팅 리미트보다 크면 해당 지점은 외측 부분인 것으로 하여 제외하는 처리를 상기 외측 부분이 아무것도 선택되지 않을 때까지 반복하는 커팅 리미트 비교 단계; 및 상기 르장드르 다항식의 차수(order)를 변경하면서 상기한 단계들을 반복하고, 가장 작은 피팅 에러를 나타내는 경우를 최종 결과로서 선택하는 출력 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
In addition, the fitting step may be performed at all center positions of the SExtractor output objects by a linear least square method having a length of a segment as an ellipticity and a weight value, Fitting to a Legendre polynomial curve; Calculating a cutting limit of an outlier which is excluded after the step of fitting to the Lehardolt polynomial curve, fixing the cutting limit to the pixel value when the cutting limit falls below a predetermined fixed pixel, A cutting limit comparing step of repeating the processing of excluding the outer portion as the outer portion if the difference between the Lehigh-poles curve is larger than the cutting limit, until the outer portion is not selected; And an output step of repeating the above steps while changing the order of the Reed-D's polynomial, and selecting as the final result a case indicating the smallest fitting error.
여기서, 상기 르장드르 다항식 곡선으로 맞추는 단계에서, 상기 길이(Length)는 이하의 수학식을 이용하여 계산되고,
Here, in the step of fitting to the Lehardolt polynomial curve, the length is calculated using the following equation,
(여기서, xmin_image는 검출된 픽셀들 중 최소 x-좌표(coordinate)(pixels)이고, ymin_image는 검출된 픽셀들 중 최소 y-좌표(pixels)이며, xmax_image는 검출된 픽셀들 중 최대 x-좌표(pixels)이고, ymax_image는 검출된 픽셀들 중 최대 y-좌표(pixels)임)
(Where xmin_image is the minimum x-coordinate of the detected pixels, ymin_image is the minimum y-coordinate of the detected pixels, xmax_image is the maximum x-coordinate of the detected pixels pixels), and ymax_image is the largest y-coordinate among the detected pixels)
상기 가중치는 이하의 수학식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 한다.
And the weight is calculated using the following equation.
아울러, 상기 커팅 리미트 비교 단계에서, 상기 커팅 리미트(cutting limit)는 이하의 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 한다.
Further, in the cutting limit comparing step, the cutting limit is calculated using the following equation.
더욱이, 상기 WCS 솔루션을 계산하는 단계는, 입력 행성 리스트(input star list)를 생성하기 위해 상기 SExtractor를 이용하여 고속 측광(quick photometry)을 행하는 단계; 상기 이동 물체의 선분을 제외하기 위해, 상기 SExtractor 출력으로부터 타원율이 0.2보다 작고(ellipicity < 0.2), 행성-은하 분류 파라미터가 0.6보다 큰(star/galaxy classification parameter > 0.6) 배경 행성들을 선택하는 단계; 상기 배경 행성 리스트와 상기 배경 행성 리스트에 대응하는 천체 영역(sky area)의 GSC(Guide Star Catalog) 1.1 행성 리스트를 밝기(brightness) 순서대로 정렬하는 단계; 50개의 배경 행성과 50개의 카탈로그 행성을 서로 대응(match) 시키기 위해 CCXYMATCH 작업을 수행하는 단계; 대응시키는 작업이 실패하면, 대응된 쌍(matched pairs)의 수가 3보다 작은지를 확인하고, 3보다 작다면 상기 배경 행성의 수를 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 60, 70, 80, 90개로 각각 변화시켜 가면서 3쌍 이상 대응될 때까지 상기 CCXYMATCH 작업을 반복하는 단계; 대응시키는 작업이 성공하면, 상기 WCS 솔루션을 계산하기 위해 CCMAP 작업을 실행하고 그 결과를 FITS 이미지 헤더에 기입하는 단계; 및 대응시키는 작업이 실패하면, 상기 WCS 솔루션의 계산을 포기하고 나머지 처리를 수행하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다. Further, calculating the WCS solution may include performing quick photometry using the SExtractor to generate an input star list; Selecting background stars from the SExtractor output to exclude line segments of the moving object, wherein the ellipticity is less than 0.2 (ellipicity <0.2) and the star / galaxy classification parameter is greater than 0.6; (GSC) 1.1 planet lists of the sky area corresponding to the background planet list and the background planet list in the order of brightness; Performing a CCXYMATCH operation to match 50 background planets and 50 catalog planets to each other; If the number of matched pairs is less than 3 and if the number of matched pairs is less than 3, the number of background planets is 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5 , 60, 70, 80, and 90, and repeating the CCXYMATCH operation until three or more pairs are corresponded to each other. If the matching operation is successful, executing a CCMAP task to calculate the WCS solution and writing the result in a FITS image header; And abandoning the calculation of the WCS solution and performing the remaining processing if the operation to correspond is unsuccessful.
또한, 상기 좌표변환 단계는, 이하의 수학식을 이용하여 상기 선분의 이미지 픽셀 (X, Y) 좌표값 사이의 관계를 표준 좌표(standard coordinates) (
The coordinate transforming step may transform the relationship between the image pixel (X, Y) coordinate values of the line segment into standard coordinates (
(여기서, CD1_1, CD1_2, CD2_1, CD2_2는 각각 WCS 솔루션 계수 중의 좌표 행렬(coordinate matrix)을 나타내고, CRPIX1 및 CRPIX2는 각각 픽셀 단위(unit of pixels)의 이미지의 X 방향 및 Y 방향에 따른 좌표 기준 픽셀 위치(coordinate reference pixel position)를 나타내는 키워드임)
(Where CD1_1, CD1_2, CD2_1, and CD2_2 respectively denote coordinate matrices in the WCS solution coefficients, CRPIX1 and CRPIX2 denote coordinate reference pixels along the X and Y directions of the unit of pixels, Position (coordinate reference pixel position)
이하의 수학식을 이용하여 상기 (
Using the following equation: < EMI ID =
(여기서, CRVAL1 및 CRVAL2는 각각 WCS 솔루션 계수 중 기준 좌표 단위(unit of standard coordinates)의 기준 좌표의 좌표 기준값 
(Where CRVAL1 and CRVAL2 are the coordinate reference values of the reference coordinates of the unit of standard coordinates in the WCS solution coefficients, respectively
여기서, 상기 좌표변환 단계는, WCSTools 패키지의 XY2SKY 서브프로그램을 호출하여 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
Here, the coordinate transformation step is configured to be performed by calling an XY2SKY subprogram of the WCSTools package.
아울러, 상기 데이터결합 단계는, 선분열 길이(streak line length)(L)대 초퍼 개방 기간(time duration)(D)의 상대비(relative ratio)(L/D)를 이용하여, 이하의 수학식에 의해 상기 선분열의 길이에 대한 시퀀스와 상기 초퍼 개방 기간의 시퀀스 사이의 최적 오프셋(optimal offset)을 구함으로써 상기 선분열 길이에 대한 시퀀스와 상기 초퍼 개방 기간의 시퀀스를 서로 대응시키는(match) 단계; 및
The data combining step may be performed using a relative ratio (L / D) of a streak line length (L) to a time duration (D) To match the sequence of the pre-separation length with the sequence of the chopper opening period by obtaining an optimal offset between the sequence of the length of the pre-separation and the sequence of the chopper opening period by ; And
(여기서, σL/D는, L/D(line length/time duration)의 평균값에 의해 일반화된 L/D의 RMS 표준편차(standard deviation)임)
(Where L / D is the RMS standard deviation of the L / D normalized by the average value of the L / D (line length / time duration)
상기 대응시키는 단계에서의 대응 결과에 근거하여, 상기 선분과 타임 태깅 로그기록이 결합된 시간-위치 테이블(time-position table)을 생성하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
And generating a time-position table in which the time segment and the time-tagging log are combined based on a corresponding result in the matching step.
상기한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 우주쓰레기 및 우주물체나 행성 등과 같은 이동물체의 궤적을 보다 용이하고 정확하게 관측하기 위한 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 시스템에서 처리해야할 데이터를 감소할 수 있도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법이 제공됨으로써, 우주물체나 행성의 이동궤적을 보다 효율적으로 용이하고 또한 정확하게 관찰할 수 있을 뿐만 아니라, 그것에 의해, 우주쓰레기로 인한 피해를 방지할 수 있다.
As described above, according to the present invention, it is possible to reduce the data to be processed in a detector system of a space object electron optical surveillance system for more easily and accurately observing the locus of moving objects such as space debris and space objects and planets The object of the present invention is to provide a data processing method for reducing detector data of a space object electron optical monitoring system so that it can more easily and accurately observe the movement trajectory of a space object or a planet, Can be prevented.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 나타낸 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 시스템의 구체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템을 이용하여 실제 관측을 수행한 결과를 표로 정리하여 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법을 구현하기 위한 자료처리 감소 알고리즘의 개발을 위해 선택된 관측 이미지들에 대한 목록을 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템을 이용하여 얻어진 관측 영상의 이미지를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템을 이용하여 얻어진 샘플 타임 태깅 데이터를 나타내는 도면이다.
도 7은 SExtractor를 이용하여 검출된 물체의 기본적인 형태 파라미터의 의미를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 검출된 선분에 대하여 SExtractor의 파라미터들을 적용한 적용예를 나타내는 도면이다.
도 9는 OWL 이미지상에 이동물체의 궤적을 정의하기 위하여 곡선인 선분을 직선으로 맞추기 위한 피팅처리 과정의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 플로차트이다.
도 10은 OWL 관측 이미지 SHOT0002_0006에 대하여 SExtractor를 이용하여 검출된 선분을 나타내는 도면이다.
도 11은 OWL 관측 이미지 SHOT0002_0006과 A2013032101002_0003에 대하여 검출된 선분을 각각 나타내는 도면이다.
도 12는 WCS 솔루션의 계수들을 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
도 13은 WCS 계산 입력을 위해 선분을 제외하는 처리과정의 기본적인 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 WCS 솔루션 계산과정의 전체적인 흐름을 개략적으로 나타내는 플로차트이다.
도 15는 도 14에 나타낸 바와 같은 처리과정을 통하여 OWL 이미지로부터 선택된 선분-제거(streak-elliminated) 배경 행성들을 나타내는 도면이다.
도 16은 길이-간격비(line length/time duration ratio)의 기본적인 개념을 나타내는 도면이다.
도 17은 길이 및 기간 시퀀스의 오프셋을 대응시키는 방법을 나타내는 도면이다.
도 18은 선분 위치-시간 로그 데이터의 결합 후 비교된 일반화된 선분 길이와 기간의 관계를 나타내는 도면이다.
도 19는 WCS 솔루션 계산 결과를 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
도 20은 선분 검출 및 라인 피팅의 결과를 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
도 21은 도 20에 나타나낸 각각의 이미지에 대하여 검출된 선분을 나타내는 도면으로 "양호(Good)"한 결과를 나타내는 도면이다.
도 22는 도 20에 나타나낸 각각의 이미지에 대하여 검출된 선분을 나타내는 도면으로 "불량(Bad)"한 결과를 나타내는 도면이다.
도 23은 이미지 A2013031401004_0003에 대하여 데이터 처리를 수행하여 얻어진 변환된 좌표와 선분의 시간 데이터를 포함하는 최종 결과를 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
도 24는 도 23에 나타낸 8개의 "양호"한 경우 모두에 대하여 일반화된 선분 길이와 기간 사이의 관계를 각각 나타내는 도면이다. 1 is a diagram schematically showing the overall configuration of a space object electro-optical monitoring system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view schematically showing a specific configuration of a detector system of a space object electron optical monitoring system according to an embodiment of the present invention shown in Fig.
FIG. 3 is a table showing results of actual observations performed using a space object electron optical monitoring system according to an embodiment of the present invention.
4 is a table showing a list of observation images selected for development of a data processing reduction algorithm for implementing a data processing method for reducing detector data in a space object electron optical monitoring system according to the present invention.
5 is a view showing an image of an observation image obtained using a space object electron optical monitoring system according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram showing sample time tagging data obtained using a space object electro-optical monitoring system according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining the meaning of basic shape parameters of an object detected using a SExtractor.
FIG. 8 is a diagram showing an application example in which SExtractor parameters are applied to the detected line segments.
FIG. 9 is a flowchart schematically showing the overall configuration of a fitting process for aligning a line segment, which is a curve, in order to define a trajectory of a moving object on an OWL image.
10 is a diagram showing a line segment detected using the SExtractor with respect to the OWL observation image SHOT0002_0006.
11 is a diagram showing segments detected for OWL observation images SHOT0002_0006 and A2013032101002_0003, respectively.
12 is a table showing the coefficients of the WCS solution in a table.
13 is a diagram for explaining a basic concept of a process for excluding a line segment for WCS calculation input.
14 is a flowchart schematically showing the overall flow of the WCS solution calculation process.
FIG. 15 is a view showing streak-elliminated background planets selected from an OWL image through a process as shown in FIG. 14. FIG.
16 is a diagram showing a basic concept of a length-interval ratio (line length / time duration ratio).
Figure 17 is a diagram illustrating a method of mapping the offsets of length and duration sequences.
18 is a diagram showing the relationship between the generalized line segment length and the period compared after combining the line segment position-time log data.
19 is a table summarizing the calculation results of the WCS solution.
20 is a table showing the results of line segment detection and line fitting in a table.
Fig. 21 is a diagram showing a line segment detected for each image shown in Fig. 20, and showing a result of "Good ".
Fig. 22 is a diagram showing the detected line segments for each image shown in Fig. 20, and showing the result of "Bad ".
FIG. 23 is a table summarizing the final result including the converted coordinates and time data of line segments obtained by performing data processing on the image A2013031401004_0003.
24 is a diagram showing the relationship between the generalized line segment length and the period for all eight "good" cases shown in FIG.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법의 구체적인 실시예에 대하여 설명한다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method of processing data for reducing detector data in a space object electron optical monitoring system according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
여기서, 이하에 설명하는 내용은 본 발명을 실시하기 위한 하나의 실시예일 뿐이며, 본 발명은 이하에 설명하는 실시예의 내용으로만 한정되는 것은 아니라는 사실에 유념해야 한다.
Hereinafter, it is to be noted that the following description is only an embodiment for carrying out the present invention, and the present invention is not limited to the contents of the embodiments described below.
또한, 이하의 본 발명의 실시예에 대한 설명에 있어서, 종래기술의 내용과 동일 또는 유사하거나 당업자의 수준에서 용이하게 이해하고 실시할 수 있다고 판단되는 부분에 대하여는, 설명을 간략히 하기 위해 그 상세한 설명을 생략하였음에 유념해야 한다.
In the following description of the embodiments of the present invention, parts that are the same as or similar to those of the prior art, or which can be easily understood and practiced by a person skilled in the art, It is important to bear in mind that we omit.
즉, 본 발명은, 후술하는 바와 같이, 우주물체나 행성의 이동궤적 관찰 및 우주쓰레기로 인한 피해를 방지하기 위해, 우주쓰레기 및 우주물체나 행성 등과 같은 이동물체의 궤적을 보다 용이하고 정확하게 관측하기 위한 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 시스템에서 처리해야할 데이터를 감소하여, 보다 효율적인 관측이 가능하도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법에 관한 것이다.
That is, the present invention can more easily and accurately observe the locus of a moving object such as space debris and a space object or a planet, in order to prevent damage due to observation of a moving locus of a space object or a planet and space debris, The present invention relates to a data processing method for reducing detector data of a space object electron optical surveillance system configured to enable more efficient observation by reducing data to be processed in a detector system of a space object electron optical surveillance system.
계속해서, 첨부된 도면을 참조하여, 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법의 구체적인 실시예에 대하여 설명한다.
Next, a specific embodiment of a data processing method for reducing detector data in the space object electron optical monitoring system according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
먼저, 도 1을 참조하면, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
Referring first to FIG. 1, FIG. 1 is a diagram schematically showing the overall configuration of a space object electro-
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)은, 크게 나누어, 우주물체나 행성을 관찰하기 위한 광학망원경(11)과, 상기 광학망원경(11)이 설치되는 개폐식 돔(12)과, 우주물체나 행성의 이동경로를 따라 광학망원경(11)을 움직이기 위한 구동부(13) 및 후술하는 바와 같이 하여 광학망원경(11)을 통해 관찰된 우주물체나 행성의 궤적을 기록하기 위한 검출기 시스템(Detector Subsystem, 이하, 'DT 시스템'이라고도 함)을 포함하여 이루어진다.
1, the space object electro-
또한, 도 2를 참조하면, 도 2는 도 1에 나타낸 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)의 검출기 시스템(20)의 구체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
2, FIG. 2 is a view schematically showing a specific configuration of the
즉, 상기한 검출기 시스템(20)은, 우주물체나 행성의 궤적을 촬영하기 위한 CCD 카메라(21), 복수의 필터(22)가 장착되는 필터 휠(filter wheel)(23), 관찰하고자 하는 우주물체나 행성의 이동에 맞추어 CCD 카메라(21)의 촬영을 제어하기 위한 초퍼(chopper)(24) 및 타임 태거(time tagger)(25)를 포함하여 이루어진다.
That is, the above-described
더 상세하게는, 먼저, 상기한 CCD 카메라(21)는, 관찰하고자 하는 우주물체나 행성의 이미지를 얻기 위해, 예를 들면, Finger Lake Instrument사의 PL16803 CCD 카메라가 사용될 수 있고, 센서 칩(sensor chip)으로는, 9㎛ 크기의 화소(pixel)가 4096×4096으로 배열된 Kodak사의 KAF-16803 풀프레임 프론트 일루미네이티드 센서(Full Frame Front Illuminated Sensor)가 사용될 수 있으며, 이때, 게인(gain)은 e-/ADU에서 1.43이고 리드아웃 노이즈(readout noise)는 e-에서 8.23이다.
More specifically, for example, a PL16803 CCD camera manufactured by Finger Lake Instrument may be used to obtain a space object or a planetary image to be observed, and the sensor chip , A KAF-16803 Full Frame Front Illuminated Sensor of Kodak Co., in which pixels having a size of 9 μm are arranged at 4096 × 4096, may be used. At this time, The e / ADU is 1.43 and the readout noise is 8.23 in e-.
또한, 상기한 필터 휠(23)에는, B, V 및 C(clear)를 포함하는 4개의 필터(22)가 장착되어, 촬영하고자 하는 대상에 따라 적절한 필터를 선택하여 사용 가능하도록 구성된다.
The
아울러, 초퍼(24)는, 4개의 블레이드(blade)로 이루어지고, CCD 카메라(21)의 앞에 위치하여 인공위성 등과 같은 이동 천체의 위치 및 시각정보를 효율적으로 얻을 수 있도록 구성되는 것이다.
The
더 상세하게는, 초퍼(24)는, CCD 카메라(21)에 의해 촬영된 이동물체의 궤적(trail)을 복수의 선분(streaks)으로 잘라내기(cut) 위하여 사용되는 것으로, 타겟(target)으로부터 CCD로의 광선(light rays)을 가리는(intersect) 총 4개의 회전 블레이드(rotating blades)로 이루어진다.
More specifically, the
여기서, 상기한 각 블레이드의 회전 속도는 사용자의 조작이나, 또는, 미리 정해진 관찰 스케줄에 의해 선택되도록 구성될 수 있다.
Here, the rotational speed of each of the blades may be configured to be selected by a user's operation or a predetermined observation schedule.
또한, 초퍼(24)는, CCD의 노출(exposure)시 마다, 자신의 초기 위치(home position)에서 대기하고 있다가 셔터가 열린 직후 회전을 개시하며, 이는, 회전 속도가 시간이 지남에 따라 점점 증가하고 미리 정해진 속도(rate)에서 안정되기 때문으로, 따라서 결과물로서의 선분은, 이동의 시작시에는 길었다가 점점 짧아지므로 이동 시간 동안 선분의 순서(order)를 특정하는(identify) 것이 가능해진다.
Further, the
아울러, 타임 태거(25)는, 초퍼(24)의 개방/폐쇄 상태(open/close status)를 시간과 함께 기록하기 위해 사용되는 것으로, 예를 들면, RS232 직렬 라인을 통하여 마이크로프로세서를 포함하는 박스에 연결된 반사센서(reflective sensor) 또는 포토다이오드(photodiode)로 구성될 수 있다.
The
여기서, 상기한 프로세서는, 포토다이오드에 의해 검출된 초퍼 개방/폐쇄시의 타임스탬프(timestamp)를 기록하고, 로그 기록 데이터를 USB-직렬(USB-to-serial) 라인을 통하여 OWL DT 서버로 전송하도록 구성된다.
Here, the processor records a timestamp at the chopper opening / closing time detected by the photodiode, and transmits the log recording data to the OWL DT server via a USB-to-serial line .
따라서 상기한 바와 같이 하여 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)을 구현할 수 있다.
Thus, the space object electron
즉, 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)의 검출기 시스템(Detector subsystem, DT system)에는, CCD 카메라(21)의 앞에 위치하여 이동 천체의 위치와 시각 정보를 효율적으로 얻을 수 있도록 4개의 블레이드로 이루어지는 초퍼 시스템(chopper system)이 장착되어, 이러한 초퍼 시스템에 의해, 망원경이 천구의 일주를 따라 움직이며 동일한 노출 시간으로 촬영을 할 때, 빠르게 회전하는 블레이드로 이동 천체의 궤적을 여러 개의 선분(streak)으로 쪼갬으로써, 더 많은 위치정보를 획득하는 것이 가능하고, 이와 동시에, 회전하는 초퍼(24)에 의한 시각 정보는, 포토다이오드와 연결되어 있는 타임 태거(25)를 사용하여 얻을 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 것이다.
That is, the detector system (DT subsystem) of the space object electro-
아울러, 상기한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)으로 얻어진 영상 자료로부터 관측대상의 궤도를 분석하기 위해서는, 쪼개진 선분(streak)들의 위치정보를 정확하게 결정하고, 이러한 위치정보를 천구좌표로 변환하기 위한 계수인 WCS 솔루션(solution)을 계산하여 구하며, 이것을 사용하여 변환한 위치 좌표 정보를 타임 태거에 의해 마지막으로 측정된 시각기록 자료와 결합하는 과정이 순차적으로 이어지는 일련의 자료처리 과정이 수행되어야 한다.
In order to analyze the trajectory of the observation object from the image data obtained by the space object electron
계속해서, 상기한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)을 이용하여 관측을 행하고, 관측에 의해 얻어진 영상자료들을 처리하기 위한 자료처리방법에 대하여 설명한다.
Next, a data processing method for observing the space object electron
먼저, 본 발명자들은, 도 1 및 도 2에 나타낸 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)을 이용하여 2013년 3월부터 4월에 걸쳐 약 1개월간 관측을 수행하고 그 결과를 도 3에 나타내었다.
First, the present inventors performed observation for about one month from March to April 2013 using the space object electron
즉, 도 3을 참조하면, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)을 이용하여 실제 관측을 수행한 결과를 표로 정리하여 나타낸 도면이다.
Referring to FIG. 3, FIG. 3 is a table showing results of actual observations performed using the space object electro-
여기서, 도 3에 나타낸 측정결과에 있어서는, 기상조건이나 포커스 또는 트래킹 에러, 타임 태거 상태의 불안정, 타겟이 너무 희미한 등의 이유들로 인해 모든 관측이 성공적이지는 못하였으나, 관측을 계속하여 총 21개의 이미지를 얻었고, 그 중 감소 파이프라인(reduction pipeline)의 개발을 위해 시각적 검사(visual inspection)를 통하여 흐린 날이나 너무 희미한 타겟 이미지를 제외한 후, 최종적으로 13개의 이미지가 선택되었으며, 이들 13개의 이미지들에 대하여 후술하는 바와 같은 자료처리 과정이 수행되었다.
Here, in the measurement results shown in Fig. 3, all the observations were not successful due to reasons such as the weather condition, focus or tracking error, instability of the time tag state, and the target is too blurry. However, 13 images were finally selected after excluding the cloudy day or too faint target image through visual inspection for development of the reduction pipeline among them, and these 13 images The data processing as described below was performed.
더 상세하게는, 도 4를 참조하면, 도 4는 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법을 구현하기 위한 자료처리 감소 알고리즘의 개발을 위해 선택된 13개의 관측 이미지에 대한 목록을 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
More specifically, referring to FIG. 4, FIG. 4 is a block diagram illustrating a data processing method for reducing data of a detector in a space object electron optical monitoring system according to the present invention. In the form of a table.
여기서, 후술하는 바와 같은 자료처리 과정에 있어서, 상기한 13개의 이미지들에 더하여, 선분(streak)의 좋은 예로서 도 5에 나타낸 바와 같은 14번째 이미지(SHOT0002_0006)가 추가되었다.
Here, as a good example of the streak, in addition to the 13 images described above, a 14th image (SHOT0002_0006) as shown in FIG. 5 is added in the data processing process described below.
즉, 도 5를 참조하면, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템(10)을 이용하여 얻어진 관측 영상의 이미지를 나타내는 도면으로, 그 이미지 크기(image dimension)는 4096×4096이고, 화소 크기(pixel scale)는 1.15 arcseconds/pixel이며, FOV는 1.308°×1.308°이다.
5, there is shown an image of an observation image obtained by using the space object electro-
또한, 도 5에 있어서, 도 5a의 이미지는 상기한 SHOT0002_0006이고, 도 5b의 이미지는 A2013032101002_0003이다(도 4 참조).
5, the image of Fig. 5A is the above SHOT0002_0006, and the image of Fig. 5B is A2013032101002_0003 (see Fig. 4).
계속해서, 타임 태깅에 대하여 설명하면, 상기한 바와 같이 CCD 셔터가 개방된 직후 초퍼가 그 초기 위치(home position)에서 회전하기 시작하고, 이때, 상기한 초퍼의 초기 위치는, CCD 윈도우가 블레이드 사이에서 개방되도록 배치된다.
As described above, the chopper starts to rotate at its home position immediately after the CCD shutter is opened as described above. At this time, the initial position of the chopper is such that the CCD window rotates between the blades As shown in FIG.
아울러, 노출 동안, 초퍼 블레이드의 회전에 의해 CCD 윈도우가 가려지고(obscured)(닫히고(closed)) 열리는(open) 동작이 반복된다.
In addition, during exposure, the CCD window is obscured (closed) and opened (opened) by rotation of the chopper blade.
이때, CCD 윈도우의 휠 스테이션(wheel station)의 반대측에 위치된 반사센서(포토다이오드)가 이러한 상황을 검출하고, 각각의 개방 또는 폐쇄 상태마다 기간(time durations)을 함께 기록한다.
At this time, a reflection sensor (photodiode) located on the opposite side of the wheel station of the CCD window detects this situation and records time durations for each open or closed state.
여기서, 예를 들면, CCD 윈도우가 "개방(Open)"시의 상태를 "0"으로 나타내고, "폐쇄(Close)"시의 상태는 "1"로 나타내도록 구성될 수 있다.
Here, for example, the CCD window may be configured to indicate "0" at the time of "open" and "1" at the state of "close".
즉, 도 6을 참조하면, 도 6은 상기한 바와 같이 하여 얻어진 샘플 타임 태깅 데이터를 나타내는 도면이다.
That is, referring to FIG. 6, FIG. 6 is a diagram showing sample time tagging data obtained as described above.
도 6에 있어서, 제 1열(column)은 개방/폐쇄 상태이고 제 2열은 각 상태의 기간을 밀리세컨드 단위로 나타내는 것이다.
In Fig. 6, the first column is an open / closed state and the second column is a period of each state in milliseconds.
또한, 초퍼가 노출 전에는 정지해 있다가 회전을 시작하면 점차 가속되므로, 따라서 도 6에 나타낸 기간 값은, 시작 부분에서는 상대적으로 크고, 시간이 지날수록 점차 작아져서 일정한 값의 수준으로 안정되는 것을 알 수 있으며, 따라서 이러한 가속 특성을 이용하여, 이동물체의 선분의 방향이 특정될 수 있다.
Also, since the chopper is stopped before the exposure and then starts to rotate, the period value shown in FIG. 6 is relatively large at the start portion, becomes gradually smaller with time, and stabilizes at a constant level So that the direction of the line segment of the moving object can be specified using this acceleration characteristic.
아울러, 이러한 타임 로그는 제어 컴퓨터의 하드디스크에 저장되며, 이때, 감소 알고리즘이 수행되는 동안, 초퍼 회전 시작시간이 더해져서 각각의 라인이 UTC로 변환되며, 이후에 선분의 위치 데이터(positional data)와 결합된다.
In addition, the time log is stored in the hard disk of the control computer. While the reduction algorithm is being performed, the chopper rotation start time is added so that each line is converted to UTC, Lt; / RTI >
다음으로, 상기한 바와 같이 하여 얻어진 OWL 이미지의 데이터 감소를 위한 처리과정에 대하여 설명한다.
Next, a process for data reduction of the OWL image obtained as described above will be described.
먼저, OWL 이미지의 데이터 감소를 위한 처리과정에 있어서, 주요한 과정 중 하나로서 선분 검출(streak detection)이 있다.
First, streak detection is one of the main processes in the processing for data reduction of OWL images.
여기서, 천문 관측에 있어서의 일반적인 행성 측광(stellar photometry)들과는 달리, 선분 검출의 목적은, 밤하늘의 이미지에서 별(star-like)이나 원형(round sources)이 아닌, 선형(line-shaped) 물체를 검출 및 특정하는 것이다.
Here, unlike normal stellar photometry in astronomical observations, the purpose of line segment detection is to detect line-shaped objects rather than star-like or round sources in the night sky image Detection and identification.
아울러, 선분 검출의 방법에는, 예를 들면, Montojo FJ, Lo'pez Moratalla T, Abad C, Astrometric positioning and orbit determination of geostationary satellites, AdSpR, 47, 1043-1053 (2011) 및 Le'vesque MP, Buteau S, Image processing technique for automatic detection of satellite streaks, DRDC Valcartier TR 2005-386 (2007) 등에 제시된 바와 같이, 종래, 여러 가지 방법이 제시된 바 있으나, 본 발명자들은, 선분 검출을 위해 오픈 소스 측광 소프트웨어 패키지인 SExtractor를 적용하였다(Bertin E, Arnouts S, SExtractor : Software for source extraction, A&AS, 117, 393-404 (1996) 참조).
In addition, methods of line segment detection include, for example, Montojo FJ, Lo'pez Moratalla T, Abad C, Astrometric positioning and orbit determination of geostationary satellites, AdSpR, 47, 1043-1053 S, an image processing technique for automatic detection of satellite streaks, DRDC Valcartier TR 2005-386 (2007), and the like, various methods have been proposed. However, SExtractor was applied (Bertin E, Arnouts S, SExtractor: Software for source extraction, A & AS, 117, 393-404 (1996)).
즉, SExtractor는 매우 빠르고 조작이 쉬운 측광 소프트웨어로서 배경 전체에 걸쳐 사용자가 지정한 특정 노이즈 레벨보다 밝은 광원을 찾아내기 위해 사용되며, 높은 정밀도의 광원 위치의 X 및 Y 좌표값, 대략적인 규모(magnitude)와 오차 및 특히, 광원에 대한 다양한 "형태 파라미터(shape parameters)"를 제공한다(Bertin E, SExtractor v2.5 User's manual, Institut d'Astrophysique & Observatoire de Paris (2006) 참조).
SExtractor is a very fast and easy-to-use metering software that can be used to find a light source that is brighter than a user-specified specific noise level throughout the background. The Xxt and Y coordinates of a high-precision light source location, And various "shape parameters" for the light source in particular (see Bertin E, SExtractor v2.5 User's manual, Institut d'Astrophysique & Observatoire de Paris (2006)).
더 상세하게는, 도 7을 참조하면, 도 7은 SExtractor를 이용하여 검출된 물체의 기본적인 형태 파라미터의 의미를 설명하기 위한 도면이다.
More specifically, referring to FIG. 7, FIG. 7 illustrates the meaning of basic shape parameters of an object detected using a SExtractor.
또한, OWL 이미지 데이터 감소처리에 사용되는 SExtractor로부터의 출력 파라미터는 다음과 같다.
The output parameters from the SExtractor used in the OWL image data reduction processing are as follows.
1. X IMAGE & Y IMAGE : X 및 Y에 따른 물체의 위치(Object position) (pixel) 1. X IMAGE & Y IMAGE: Object position (pixel) according to X and Y
2. MAG AUTO & MAGERROR AUTO : 크론형(Kron-like) 타원형 구(elliptical aperture)의 크기(magnitude) 및 그 오차(error) (mags) 2. MAG AUTO & MAGERROR AUTO: The magnitude and the error of a Kron-like elliptical aperture.
3. ELLIPTICITY : 1 - B IMAGE / A IMAGE 3. ELLIPTICITY: 1 - B IMAGE / A IMAGE
4. CLASS STAR : 별/은하(Star/galaxy) 분류자(classifier) 출력 4. CLASS STAR: Star / galaxy classifier output
5. THETA IMAGE : 위치각(Position angle) (CCW/x, degrees) 5. THETA IMAGE: Position angle (CCW / x, degrees)
6. XMIN IMAGE : 검출된 픽셀들 중 최소 x-좌표(coordinate) (pixels) 6. XMIN IMAGE: The minimum x-coordinate (pixels)
7. YMIN IMAGE : 검출된 픽셀들 중 최소 y-좌표 (pixels) 7. YMIN IMAGE: The minimum y-coordinate (pixels)
8. XMAX IMAGE : 검출된 픽셀들 중 최대 x-좌표 (pixels) 8. XMAX IMAGE: Maximum x-coordinate (pixels) of detected pixels
9. YMAX IMAGE : 검출된 픽셀들 중 최대 y-좌표 (pixels)
9. YMAX IMAGE: The maximum y-coordinate (pixels)
또한, 도 8을 참조하면, 도 8은 검출된 선분에 대하여 상기한 파라미터들을 적용한 적용예를 나타내는 도면이다.
Referring to FIG. 8, FIG. 8 illustrates an application example in which the parameters are applied to the detected line segment.
여기서, 도 8에 나타낸 예에 있어서, OWL 검출기 시스템을 통하여 관측된 이동물체는 복수의 정렬된 선분의 그룹을 형성하며, 이는 직선을 따르거나, 또는, 완만하게 구부러진 곡선일 수 있다.
Here, in the example shown in FIG. 8, the moving object observed through the OWL detector system forms a group of a plurality of aligned line segments, which may follow a straight line, or may be a gently curved curve.
따라서 OWL 이미지상에 이동물체의 궤적을 정의하기 위해서는, 곡선인 선분이 직선인 경로가 될 수 있도록 맞추어야 하며, 그 과정은 다음과 같다.
Therefore, in order to define the trajectory of the moving object on the OWL image, the curved line segment must be adjusted so as to be a straight path, and the process is as follows.
즉, 도 9를 참조하면, 도 9는 OWL 이미지상에 이동물체의 궤적을 정의하기 위하여 곡선인 선분을 직선으로 맞추기 위한 피팅처리 과정의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 플로차트이다.
That is, referring to FIG. 9, FIG. 9 is a flowchart schematically showing the overall configuration of a fitting process for aligning a line segment that is a curve in order to define a trajectory of a moving object on an OWL image.
더 상세하게는, 도 9에 나타낸 바와 같이, 먼저, OWL 관측 이미지의 SExtractor 출력물(output objects)의 모든 중심 위치(center positions)를 르장드르 다항식 곡선(Legendre polynomial curve)으로 맞춘다(fit).
More specifically, as shown in FIG. 9, first, all center positions of the SExtractor output objects of the OWL observed image are fitted to the Legendre polynomial curve.
여기서, 단순 다항식(simple polynomial) 대신에 르장드르 다항식을 사용하는 이유는, 최소 및 최대 극한(extreme) 근처에서 단순 다항식의 발산특성(diverging nature)을 회피하기 위한 것이다.
Here, the reason for using the Lehardt polynomial instead of the simple polynomial is to avoid the divergence nature of the simple polynomial near the minimum and maximum extreme.
또한, 르장드르 다항식을 사용하기 위해서는, 입력 좌표값이 일반화(normalize) 되어야 하며, 이러한 맞춤 과정은, 타원율(ellipticity)과 가중값(weight value)으로서 선분의 길이를 가지는 선형 최소제곱법(linear least square)이 된다.
In addition, in order to use the Leandrod polynomial, the input coordinate values must be normalized, and this fitting process is performed using a linear least square method having a length of a line segment as an ellipticity and a weight value. ).
아울러, 길이 및 가중치는 이하의 [수학식 1] 및 [수학식 2]와 같이 하여 계산된다.
In addition, the length and the weight are calculated in accordance with the following equations (1) and (2).
[수학식 1] [Equation 1]
[수학식 2]&Quot; (2) "
여기서, 상기한 SExtractor의 출력 파라미터에 대한 설명에서 나타낸 바와 같이, xmin_image는 검출된 픽셀들 중 최소 x-좌표(coordinate)(pixels)이고, ymin_image는 검출된 픽셀들 중 최소 y-좌표(pixels)이며, xmax_image는 검출된 픽셀들 중 최대 x-좌표(pixels)이고, ymax_image는 검출된 픽셀들 중 최대 y-좌표(pixels)를 각각 나타내는 파라미터이다.
Here, xmin_image is the minimum x-coordinate of the detected pixels and ymin_image is the minimum y-coordinate of the detected pixels, as shown in the description of the output parameter of the SExtractor. , xmax_image is the maximum x-coordinate of the detected pixels, and ymax_image is a parameter representing the maximum y-coordinate among the detected pixels.
상기한 바와 같은 피팅 과정 후 외측 부분(outlier)은 제외되며, 이러한 부분의 커팅 리미트(cutting limits)는 이하의 [수학식 3]과 같다.
After the above-described fitting process, the outliers are excluded, and the cutting limits of these parts are as shown in the following equation (3).
[수학식 3]&Quot; (3) "
여기서, 커팅 리미트가 20 픽셀 아래로 내려가면 20으로 고정하며, 해당 위치와 르장드르 피팅 사이의 차이가 이러한 커팅보다 크면, 해당 지점은 외측 부분인 것으로 하여 제외한다.
Here, if the cutting limit falls below 20 pixels, it is fixed at 20, and if the difference between the position and the reed draw fitting is greater than this cut, the point is considered to be the outer portion and is excluded.
계속해서, 상기한 바와 같은 과정을 외측 부분이 아무것도 선택되지 않을 때까지 반복한다.
Subsequently, the above-described process is repeated until no outer portion is selected.
이어서, 다항식의 차수(order)를 변경하며 상기 단계들을 반복하고, 가장 작은 피팅 에러를 나타내는 경우를 최종 결과로서 선택한다.
Then, the order of the polynomial is changed and the above steps are repeated, and the case where the smallest fitting error is indicated is selected as the final result.
아울러, 도 10 및 도 11을 참조하면, 도 10 및 도 11은 상기한 바와 같이 하여 얻어진 선분의 예를 각각 나타내는 도면으로, 도 10은 이미지 SHOT0002_0006에 대하여 SExtractor를 이용하여 검출된 선분을 나타내는 도면이고, 도 11은 OWL 관측 이미지 SHOT0002_0006(도 11a)과 A2013032101002_0003(도 11b)에 대하여 검출된 선분을 각각 나타내는 도면이다.
10 and 11, FIGS. 10 and 11 are views each showing an example of a line segment obtained as described above, FIG. 10 is a diagram showing line segments detected using a SExtractor with respect to an image SHOT0002_0006 , And FIG. 11 is a diagram showing line segments detected for the OWL observation image SHOT0002_0006 (FIG. 11A) and A2013032101002_0003 (FIG. 11B), respectively.
또한, 상기한 바와 같이 하여 이미지 프레임 상에 노출된 이동물체의 선분의 위치 및 형태 파라미터가 정의된 후에는, 이미지 픽셀의 위치에 대한 X 및 Y 값들이 천구 좌표값(celestial coordinate values)으로 변환되어야 한다.
Also, after the position and shape parameters of the line segment of the moving object exposed on the image frame as described above are defined, the X and Y values for the position of the image pixel must be converted to celestial coordinate values do.
계속해서, 좌표 변환을 위한 WCS(world coordinate systems) 솔루션 계산 과정에 대하여 설명한다.
Next, a calculation process of a world coordinate systems (WCS) solution for coordinate transformation will be described.
먼저, 도 12를 참조하면, 도 12는 WCS 솔루션의 계수들을 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
Referring to FIG. 12, FIG. 12 is a table showing the coefficients of the WCS solution in a table.
즉, WCS(world coordinate systems) 솔루션이란, 도 12에 나타낸 바와 같은 6개의 변환 계수(transformation coefficients)를 포함하는 8개의 FITS 키워드의 집합을 의미한다(Calabretta MR, Greisen EW, Representations of celestial coordinates in FITS, A&A, 1077-1122(2002) 및 Greisen EW, CalabrettaMR, Representations of world coordinates in FITS, A&A, 1061-1075 (2002) 참조).
That is, a world coordinate system (WCS) solution refers to a set of eight FITS keywords including six transformation coefficients as shown in FIG. 12 (Calabretta MR, Greisen EW, Representations of celestial coordinates in FITS A & A, 1077-1122 (2002) and Greisen EW, Calabretta MR, Representations of world coordinates in FITS, A & A, 1061-1075 (2002)).
여기서, 이들 값을 계산하기 위하여는, 이미지 프레임 상에서 밝게 나타나는 행성(bright star)의 픽셀 좌표값과, 예를 들면, GSC(Guide Star Catalog)와 같이(GSC catalog, Lasker et al. 1990, Russel et al. 1990, Jenkner et al. 1990. 참조), 일반적으로 알려진 카탈로그로에 근거한 천문 좌표값을 비교하는 것이 필요하다.
In order to calculate these values, pixel coordinates of a bright star appearing brightly on an image frame and pixel coordinate values of a bright star pixel coordinate value such as, for example, a guide star catalog (GSC catalog, Lasker et al. 1990, Russel et 1990, Jenkner et al., 1990), it is necessary to compare astronomical coordinate values based on a commonly known catalog path.
아울러, 일단 WCS 솔루션이 얻어지면, 선분의 위치는 적경(Right Ascension) 및 적위(Declination)의 형식으로 용이하게 정의될 수 있으며, 이러한 작업을 위해, 일반적으로, WCSTools 소프트웨어 패키지가 널리 사용되고 있다(Mink DJ, WCSTools : Image World Coordinate System Utilities, ASPC, 125, 249-252 (1997) 참조).
In addition, once a WCS solution is obtained, the location of a line segment can be easily defined in the form of Right Ascension and Declination, and for this task, the WCSTools software package is commonly used (Mink DJ, WCSTools: Image World Coordinate System Utilities, ASPC, 125, 249-252 (1997)).
더 상세하게는, 상기한 WCSTools는, 다차원 하향 단일화 방법(multi-dimensional downhill simplex method)의 일종인 아메바 알고리즘(amoeba algorithm)을 사용하여(PressWH, Teukolsky SA, VetterlingWT, Flannery BP, Numerical Recipes in C, 2nd Ed., Campridge University Press (1992) 참조), 6개의 값과 가장 유사한 피팅계수(fit coefficients) 집합을 찾아내기 위한 것이다.
More specifically, the WCSTools described above use the amoeba algorithm (PressWH, Teukolsky SA, Vetterling WT, Flannery BP, Numerical Recipes in C, etc.), which is a kind of multi-dimensional downhill simplex method 2nd Ed., Campridge University Press (1992)), to find the set of fit coefficients most similar to the six values.
그러나 상기한 바와 같이, OWL 관측 이미지는, 대략 10초 이하의 짧은 노출시간으로 인해 수많은 가능성에 대하여 이러한 일종의 시행오차법(trial-and-error)을 사용하기에 충분한 수의 밝은 행성을 포함하지 못한다.
However, as discussed above, OWL observed images do not include a sufficient number of bright planets to use this sort of trial-and-error for a myriad of possibilities due to short exposure times of approximately 10 seconds or less .
더욱이, 아메바 알고리즘은, 모든 미지수(unknown)에 대하여 초기값을 요구하며 또한 그것에 매우 민감하다.
Furthermore, the amoeba algorithm requires an initial value for all unknowns and is also very sensitive to it.
따라서 본 발명자들은, 이미지 물체와 카탈로그 광원을 일치시키기 위해, 삼각 패턴 매칭 알고리즘(triangle pattern matching algorithm)(Groth EJ, A pattern-matching algorithm for two-dimensional coordinate lists, AJ, 91, 1244-1248 (1986) 참조)을 사용하는 IRAF(Valdes F, The Interactive Data Reduction and Analysis Facility (IRAF), BAAS, 16, 497 (1984) 참조) CCXYMATCH 작업과, CCXYMATCH에 의해 발견된 일치하는 쌍(matched pairs)으로부터 WCS 솔루션을 계산하기 위한 CCMAP 작업을 적용하였다.
Therefore, the present inventors have proposed a triangle pattern matching algorithm (Groth EJ, A pattern-matching algorithm for two-dimensional coordinate lists, AJ, 91, 1244-1248 (1986 (See IRAF, BAAS, 16, 497 (1984)) using IRAF (see IRSA), using the CCXYMATCH operation and the matched pairs found by CCXYMATCH, The CCMAP task for calculating the solution was applied.
더 상세하게는, 먼저, 삼각 패턴 매칭 알고리즘은, 초기값을 필요로 하지 않고, 이론적으로는, 적절하게 검출된(밝고(bright), 과다노출이 아니며(not saturated), 길지 않은(not elongated)) 행성이 단지 3개만 있으면 충분하다.
More specifically, first, the triangular pattern matching algorithm does not require an initial value and, in theory, is not properly detected (bright, not saturated, not elongated) Only three planets are enough.
또한, 삼각 패턴 매칭 알고리즘을 이용하여 WCS 솔루션 계수를 계산하기 위해서는, SExtractor 출력으로부터 "양호한(good)" 배경 행성(background stars)을 선택하는 것이 중요하나, 이는 이동물체의 선분 또한 함께 포함하고 있다.
It is also important to select a "good" background star from the SExtractor output in order to calculate the WCS solution coefficients using a triangular pattern matching algorithm, but this also includes the segment of the moving object.
즉, 도 13을 참조하면, 도 13은 WCS 계산 입력을 위해 선분을 제외하는 처리과정의 기본적인 개념을 설명하기 위한 도면이다.
That is, referring to FIG. 13, FIG. 13 is a diagram for explaining a basic concept of a process for excluding a line segment for WCS calculation input.
도 13에 있어서, 적색 점들은 상기한 [수학식 1] 내지 [수학식 3]을 참조하여 설명한 바와 같이 하여 배열된 선분이고, 따라서 나머지 검은 점들은 배경 행성이 된다.
In Fig. 13, the red dots are line segments arranged as described above with reference to Equations (1) to (3), so that the remaining black dots become background planets.
이들 배경 행성들로부터, 밝고, 길지 않으며(타원율(ellipicity) < 0.2), 행성같이 보이는(star-like)(행성/은하 분류 파라미터(star/galaxy classification parameter) > 0.6) 물체들이 이용될 수 있다.
From these background planets, objects that are bright, long (ellipticity <0.2), star-like (star / galaxy classification parameter> 0.6) can be used.
더 상세하게는, 도 14를 참조하면, 도 14는 WCS 솔루션 계산과정의 전체적인 흐름을 개략적으로 나타내는 플로차트이다.
More specifically, referring to Fig. 14, Fig. 14 is a flowchart schematically showing the overall flow of the WCS solution calculation process.
즉, 도 14에 나타낸 바와 같이, WCS 솔루션을 계산하는 과정은, 먼저, 입력 행성 리스트(input star list)를 생성하기 위해 SExtractor를 이용하여 고속 측광(quick photometry)을 행한다. That is, as shown in FIG. 14, in the process of calculating the WCS solution, first, a quick photometry is performed using a SExtractor to generate an input star list.
다음으로, 미동 물체의 선분을 제외하기 위해, SExtractor 출력으로부터 타원율이 0.2보다 작고 행성-은하 분류 파라미터(S/G parameter)가 0.6보다 큰 배경 행성들을 선택한다.
Next, to exclude the line segment of the fine object, we select background planets whose ellipticity is less than 0.2 and whose S / G parameter is greater than 0.6 from the SExtractor output.
이어서, 대응하는 천체 영역(sky area)의 GSC 1.1 카탈로그 행성 리스트를 검색한다.
Then, the GSC 1.1 catalog planet list of the corresponding sky area is retrieved.
계속해서, 배경 행성 리스트와 카탈로그 행성 리스트를 밝기(brightness) 순서대로 정렬한다.
Subsequently, the background planet list and the catalog planet list are arranged in the order of brightness.
그 후, 50개의 배경 행성과 50개의 카탈로그 행성을 서로 대응(match) 시키기 위해 CCXYMATCH 작업을 수행한다.
Then, a CCXYMATCH operation is performed to match 50 background planets and 50 catalog planets to each other.
이때, 대응시키는 작업이 실패하면, 대응된 쌍(matched pairs)의 수가 3보다 작은지를 확인하고, 3보다 작다면 배경 행성의 수를 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 60, 70, 80, 90개로 변화시켜 가면서 3쌍 이상 대응될 때까지 상기한 CCXYMATCH 작업을 반복한다. If the number of matched pairs is less than 3, the number of background planets is set to 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 60, 70, 80, and 90, and repeats the CCXYMATCH operation until three or more pairs correspond.
또한, 대응시키는 작업이 성공하면, WCS 솔루션을 계산하기 위해 CCMAP 작업을 실행하고 그 결과를 FITS 이미지 헤더에 기입한다.
In addition, if the mapping operation is successful, the CCMAP operation is executed to calculate the WCS solution and the result is written in the FITS image header.
아울러, 대응시키는 작업이 실패하면, WCS 솔루션의 계산을 포기하고 나머지 감소 처리를 수행한다.
In addition, if the matching operation fails, the calculation of the WCS solution is abandoned and the remaining reduction processing is performed.
즉, 도 15를 참조하면, 도 15는 도 14에 나타낸 바와 같은 처리과정을 통하여 OWL 이미지로부터 선택된 선분-제거(streak-elliminated) 배경 행성들을 나타내는 도면으로, 더 상세하게는, 도 4에 나타낸 OWL 이미지들 중 SHOT0002_0006의 이미지를 나타내고 있다.
15, FIG. 15 is a view showing streak-elliminated background planets selected from an OWL image through a process as shown in FIG. 14. More specifically, FIG. Among the images, an image of SHOT0002_0006 is shown.
여기서, 선분의 이미지 픽셀 좌표값은 관측자중심(topocentric) 수평방향(equitorial)(RA & Dec) 값으로 변환되어야 하며, 이는, WCS 솔루션 계수를 이용하여 수행된다.
Here, the image pixel coordinate value of the line segment should be converted to the topocentric equatorial (RA & Dec) value, which is performed using the WCS solution coefficient.
더 상세하게는, 천문 관측에 있어서 "표준 좌표(standard coordinates)"란, 이미지상에 천문 좌표값의 예측값(projected values)을 의미하며, 기호 (
More specifically, in astronomical observations, "standard coordinates" refer to projected values of astronomical coordinate values on the image, and symbols (&
또한, 우선, 이미지 (X, Y) 좌표값 사이의 관계를 (
First, the relationship between image (X, Y) coordinate values is expressed as (
[수학식 4]&Quot; (4) "
다음으로, (
to the next, (
[수학식 5] &Quot; (5) "
여기서, [수학식 4] 및 [수학식 5]에 있어서, 도 12에 나타낸 바와 같이, CD1_1, CD1_2, CD2_1, CD2_2는 각각 WCS 솔루션 계수 중의 좌표 행렬(coordinate matrix)을 나타내는 키워드이고, CRPIX1 및 CRPIX2는 각각 픽셀 단위(unit of pixels)의 이미지의 X 방향 및 Y 방향에 따른 좌표 기준 픽셀 위치(coordinate reference pixel position)를 나타내는 키워드이며, CRVAL1 및 CRVAL2는 각각 WCS 솔루션 계수 중 기준 좌표 단위(unit of standard coordinates)의 기준 좌표의 좌표 기준값 
12, CD1_1, CD1_2, CD2_1, and CD2_2 are keywords indicating coordinate matrices in the WCS solution coefficient, and CRPIX1 and CRPIX2 are the keywords indicating the coordinate matrix in the WCS solution coefficient, respectively, as shown in [Formula 4] Is a keyword indicating a coordinate reference pixel position along the X and Y directions of an image of a unit of pixels, and CRVAL1 and CRVAL2 are keywords indicating the unit of standard Coordinates of reference coordinates of coordinates
또한, 이러한 좌표 변환과정은, WCSTools 패키지의 XY2SKY 서브프로그램을 호출하여 이루어질 수 있다(Mink DJ, WCSTools : Image World Coordinate System Utilities, ASPC, 125, 249-252 (1997) 참조).
This coordinate transformation process can also be done by calling the XY2SKY subprogram of the WCSTools package (see Mink DJ, WCSTools: Image World Coordinate System Utilities, ASPC, 125, 249-252 (1997)).
계속해서, 위치 데이터와 타임 로그 데이터를 결합하는 과정의 상세한 내용에 대하여 설명한다.
Next, the details of the process of combining the position data and the time log data will be described.
즉, 상기한 바와 같이 하여 정렬된 이동물체의 선분 및 타임 태깅 로그기록의 집합을 결합하여, 궤도 분석을 위한 시간-위치 테이블(time-position table)을 생성한다.
That is, a time-position table for the orbit analysis is generated by combining the segments of the moving object and the time tagging log records sorted as described above.
여기서, 선분의 길이는 초퍼 블레이드 사이의 노출시간 간격(exposure time segment)에 비례하며, 이는, CCD 셔터 개방 바로 직후에 초퍼 블레이드가 회전을 개시하여 점차 가속되고 최종적으로 일정한 속도로 안정화되므로, 선분의 길이는 상대적으로 길었다가 점점 짧아지며 반복적으로 나타내는 값으로 수렴되기 때문이다.
Here, the length of the line segments is proportional to the exposure time segment between the chopper blades. This is because the chopper blade starts rotating immediately after the CCD shutter opening and is gradually accelerated and finally stabilized at a constant speed, The length is relatively long, but it becomes shorter and converges to the value repeatedly.
따라서 선분열(streak line)의 길이에 대한 시퀀스와 초퍼 개방시간 간격의 시퀀스는, 선분열 길이 대 초퍼 개방시간 기간(duration)의 상대비(relative ratio)를 이용하여 서로대응될(matched) 수 있다.
Thus, the sequence for the length of the streak line and the sequence of chopper open time intervals may be matched to each other using a relative ratio of the line break length to the chopper open time duration .
즉, 두 시퀀스의 대응 또는 결합은, 두 시퀀스 사이의 최적 오프셋(optimal offset)을 찾는 것이며, 그 기준(references)은, L/D(line length/time duration)의 평균값에 의해 일반화된 L/D의 RMS 표준편차(standard deviation)(σL/D)이다.
That is, the correspondence or combination of two sequences is to find the optimal offset between the two sequences, and the references are L / D, which is generalized by the average of the line length / time duration (L / D) RMS standard deviation (σ L / D ).
더 상세하게는, 도 16 및 도 17을 참조하면, 도 16은 길이-간격비(line length/time duration ratio)의 기본적인 개념을 나타내는 도면이고, 도 17은 길이 및 기간 시퀀스의 오프셋을 대응시키는 방법을 나타내는 도면이다.
More specifically, referring to FIGS. 16 and 17, FIG. 16 is a diagram showing a basic concept of a line length / time duration ratio, and FIG. 17 shows a method of mapping offset of a length and period sequence Fig.
아울러, 도 16 및 도 17에 나타낸 바와 같은 개념을 이론적으로 설명하면, 이하의 [수학식 6] 및 [수학식 7]과 같다.
In addition, the concept as shown in Figs. 16 and 17 is theoretically described as the following equations (6) and (7).
[수학식 6] &Quot; (6) "
[수학식 7] &Quot; (7) "
[수학식 6] 및 [수학식 7]에 나타낸 바와 같이, 
As shown in [Equation 6] and [Equation 7]
또한, 도 18을 참조하면, 도 18은 선분 위치-시간 로그 데이터의 결합 후 비교된 일반화된 선분 길이와 기간의 관계를 나타내는 도면이다.
Referring to FIG. 18, FIG. 18 is a diagram showing the relationship between the generalized line segment length and the period compared after combining the line segment position-time log data.
여기서, 도 18에 있어서, 일반화 지수(normalization factor)는 초퍼 회전속도가 가속 후 안정화되는 시점부터의 평균 레벨로서 선택되었다.
Here, in FIG. 18, the normalization factor was selected as the average level from the point at which the chopper rotation speed stabilized after acceleration.
따라서 상기한 바와 같이 하여, 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리를 구현할 수 있다.
Accordingly, the data processing for reducing the detector data of the space object electron optical monitoring system according to the present invention can be implemented as described above.
계속해서, 도 3의 표에 나타낸 바와 같은 13개의 이미지에 대하여 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리를 수행한 결과에 대하여 설명한다.
Next, the results of data processing for reducing the detector data of the space object electro-optical monitoring system according to the present invention as described above with respect to 13 images as shown in the table of FIG. 3 will be described.
먼저, 도 19를 참조하면, 도 19는 WCS 솔루션 계산 결과를 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
Referring to FIG. 19, FIG. 19 is a table showing the calculation results of the WCS solution.
도 19에 나타낸 바와 같이, 대부분의 경우 0.2보다 작은 타원율 및 0.6보다 큰 S/G 파라미터로 해결되었으나, 마지막 2개의 예외로서 A2013041802003_001은 S/G 파라미터가 0.75보다 크고, A2013041802003_002는 S/G 파라미터가 0.9보다 크게 나타났다.
As shown in FIG. 19, in most cases, the ellipticity smaller than 0.2 and the S / G parameter larger than 0.6 were solved. However, as the last two exceptions, A2013041802003_001 has a S / G parameter greater than 0.75 and A2013041802003_002 has a S / Respectively.
이러한 두 가지 경우는, 타겟이 너무 느리게 이동하고 선분이 검출되는 밝기가 거의 행성급 물체(star-like object)인 경우이며, 따라서 삼각 패턴 매칭(triangle pattern matching)을 위하여, 입력 리스트가 아니라, 배경 행성 리스트에 대한 보다 엄격한 필터링이 요구된다.
These two cases are cases where the target is moving too slowly and the brightness at which the line segment is detected is almost a star-like object, and therefore, for triangle pattern matching, More stringent filtering of the planet list is required.
다음으로, 선분 검출(streak detection) 및 정렬(alignment)에 대하여 설명한다.
Next, streak detection and alignment will be described.
즉, 도 20 내지 22를 참조하면, 먼저, 도 20은 선분 검출 및 라인 피팅의 결과를 표로 정리하여 나타내는 도면이고, 도 21은 도 20에 나타나낸 각각의 이미지에 대하여 검출된 선분을 나타내는 도면으로 "양호(Good)"한 결과를 나타내는 도면이며, 도 22는 도 20에 나타나낸 각각의 이미지에 대하여 검출된 선분을 나타내는 도면으로 "불량(Bad)"한 결과를 나타내는 도면이다.
20 to 22, first, FIG. 20 is a table showing results of line segment detection and line fitting, and FIG. 21 is a diagram showing line segments detected for each image shown in FIG. 20 FIG. 22 is a diagram showing a line segment detected for each image shown in FIG. 20, and shows a result of "Bad ".
여기서, 설명을 간략히 하기 위해, 이하에서는, 불량한 결과가 나타난 경우에 대하여만 설명한다.
Here, in order to simplify the explanation, only the case where a bad result is shown will be described below.
먼저, 이미지 A2013032101002_0001에 대하여는, SExtractor 검출로부터 사라진 선분(lost streaks)이 있으며, 이는, 조도(illuminations) 및 초점(focus)이 불량으로 인해 배경 및 노이즈 레벨이 Y-좌표를 따라 증가하고, 일부의 선분의 상대적으로 큰 측광 에러(photometric errors)(상기한 출력 파라미터 중 "MAGERR_AUTO")가 제거된 때문이다.
First, for image A2013032101002_0001, there are lost streaks from SExtractor detection because background and noise levels increase along Y-coordinate due to poor illuminations and focus, ("MAGERR_AUTO" in the above output parameter) of the photometric sensor is removed.
또한, 이미지 A2013032101002_0007에 대하여는, 초점 불량으로 인해 큰 측광 에러를 가지는 선분이 사라졌다.
Also, for image A2013032101002_0007, line segments with large metering errors due to defective focus disappeared.
아울러, 이미지 A2013041801003_0001에 대하여는, 이상 직선(ideal straight line)을 따라 완전하게 정렬되지 않음으로 인해 사라진 선분이 존재하며, 뱀의 이동, 즉, 꼬이거나(twisting) 또는 곡선(curvey line)과 유사하게 보이고, 이는, 목표물(ARIANE 1 RB 위성)이 회전하여 태양광 반사각(sunlight reflection angle)이 변화한 때문일 수 있다.
In addition, for image A2013041801003_0001, there is a missing line segment due to not being perfectly aligned along the ideal straight line and is similar to the movement of a snake, i.e. a twisting or curvey line , Which may be due to the rotation of the target (
더욱이, 이미지 A2013041802003_0001 및 A2013041802003_0002에 대하여는, 밝기와 느리게 이동하는 목표(RESURS DK 1 위성) 및 빠른 초퍼 회전속도(50Hz)로 인해 혼합된 선분(blended streaks)이 나타났다.
Furthermore, for images A2013041802003_0001 and A2013041802003_0002, blended streaks appeared due to brightness, slow moving target (
계속해서, 선분 위치-시간 데이터 조합 및 좌표 변환 결과에 대하여 설명하면, 본 발명자들은, 도 20 및 도 21에 나타낸 "양호"한 경우에 대하여 선분 위치-시간 데이터 결합처리를 수행하였고, 그 결과를 도 23에 나타내었다.
Next, the line segment position-time data combination and the coordinate conversion result will be described. The present inventors performed the line segment position-time data combination process in the case of "good" shown in FIGS. 20 and 21, 23.
즉, 도 23을 참조하면, 도 23은 이미지 A2013031401004_0003에 대하여 상기한 바와 같은 데이터 처리를 수행하여 얻어진 변환된 좌표와 선분의 시간 데이터를 포함하는 최종 결과를 표로 정리하여 나타내는 도면이다.
Referring to FIG. 23, FIG. 23 is a table showing final results including time coordinates of converted coordinates and line segments obtained by performing data processing on the image A2013031401004_0003 as shown in FIG.
더 상세하게는, 상기한 바와 같이, 이미지 픽셀 좌표는 관측자중심(topocentric) RA(right accention) 및 Dec(declination)로 변환되며, 타임 로그 데이터는 초퍼 개방 간격의 중간점(midpoint)을 가리키도록 재배열되고 초퍼 시작 시간이 부가된다.
More specifically, as described above, the image pixel coordinates are transformed into topocentric right accent (RA) and dec (declination), and the time log data is transformed to a midpoint of the chopper opening interval Rearranged and the chopper start time is added.
또한, 도 23에 있어서는, 이미지 A2013031401004_0003에 대하여 변환된 좌표와 선분의 시간 데이터를 포함하는 처리결과를 나타내고 있다.
In Fig. 23, the processing result including the transformed coordinates and the time data of the line segments for the image A2013031401004_0003 is shown.
아울러, 도 24를 참조하면, 도 24는 도 23에 나타낸 8개의 "양호"한 경우 모두에 대하여 도 18과 같이 하여 일반화된 선분 길이와 기간 사이의 관계를 각각 나타내는 도면이다.
Referring to Fig. 24, Fig. 24 is a diagram showing the relationship between the segment length and the period generalized as shown in Fig. 18 for all eight "good" cases shown in Fig.
상기한 바와 같은 결과로부터, OWL 이미지 데이터 감소 처리의 질(quality) 또는 성공률(success rate)이 이하에 나타낸 바와 같은 몇 가지 관측 조건에 따라 좌우됨을 알 수 있다.
From the above results, it can be seen that the quality or success rate of the OWL image data reduction processing depends on several observation conditions as shown below.
더 상세하게는, 첫째로, 초점으로서, 도 20에 나타낸 바와 같이, 디포커싱(de-focusing)은 밝기에 대한 측광 에러 및 SExtractor를 이용하여 검출된 광원의 위치 에러를 증가시킨다.
More specifically, first, as a focal point, de-focusing increases photometry errors for brightness and position errors of light sources detected using a SExtractor, as shown in Fig.
또한, 이와 같이 불량하게 검출된 광원이 선분 검출 및 정렬 처리과정에 강제로 포함되도록 할 수도 있으나, 이는 초점이 잘 맞은(well-focused) 이미지보다 디포커스된 이미지 내의 다른 많은 일반적인(선분이 아닌) 물체가 더 큰 에러를 가지기 때문에 부정확한 결과를 야기하게 된다.
It is also possible that such poorly detected light sources are forced to be included in the segment detection and alignment process, but this is not the case for many other common (non-line segment) images in defocused images rather than well- The object will have a larger error and will result in incorrect results.
둘째로는, 노출 및 초퍼 시동의 적절한 타이밍으로, 아무리 이미징과 타겟팅이 잘되었더라도, 초퍼의 시동이 지연되면, 선분의 위치 데이터의 결합에 타임 로그 데이터와 부합되는 것이 많지 않을 수 있다.
Second, even with good timing of exposure and chopper start-up, no matter how well imaging and targeting are done, delaying the start of the chopper may not match the time log data with the combination of the position data of the segments.
셋째로는, 충분한 밝기로서, 도 20의 이미지 A2013032101002_0001의 경우와 같이, 선분이 너무 희미하면, SExtractor 측광 또는 라인 피팅의 단계에서 사라지게 될 수 있다.
Third, with sufficient brightness, if the line segment is too blurry, as in the case of image A2013032101002_0001 of Fig. 20, it may disappear in the step of SExtractor photometry or line fitting.
여기서, 광학계(optics)의 구경(aperture)을 증가시키거나, 또는, 초퍼의 회전을 느리게 하여 선분이 길어지도록 하는 것에 의해 선분의 밝기를 증가시킬 수 있다.
Here, the brightness of the line segment can be increased by increasing the aperture of the optics, or by making the rotation of the chopper slower to make the line segment longer.
이상, 상기한 바와 같이, OWL은 빠르게 움직이는 천체의 이동물체를 모니터링하기 위한 광학 관측시스템으로서, 본 발명에 따르면, 상대적으로 구분된(relatively sort) 노출 시간에 위치 및 시간 데이터를 획득하는 성능을 최대화하는 검출기 시스템이 제공되며, 아울러, 본 발명자들은, 그러한 검출기 시스템의 처리 데이터 감소 알고리즘을 개발 및 테스트하기 위해 2013년 3월부터 4월에 걸쳐 시험 관측을 수행하여 13개의 양호한 이미지와 무결한(clean) 타임 로그 데이터를 얻었고, 그 중, 8개의 이미지가 총 508개의 시간-위치 데이터 쌍으로 완전하게 분석되었다.
As described above, the OWL is an optical observation system for monitoring a moving object of a rapidly moving celestial body. According to the present invention, the performance of acquiring position and time data at a relatively sorted exposure time is maximized In addition, the inventors performed test observations from March to April 2013 in order to develop and test a processing data reduction algorithm for such detector systems to obtain 13 good images and a clean ) Time log data, of which 8 images were completely analyzed with a total of 508 time-position data pairs.
이는, 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 알고리즘과 양호한 이미지 및 시간 데이터를 이용하면, 예를 들면, 인공위성이나 우주 쓰레기(space debris) 등과 같은 이동물체의 효율적인 궤도 결정을 위한 기본적인 입력 데이터가 생성될 수 있음을 나타내는 것임을 알 수 있다.
This is because, by using the algorithm and the good image and time data according to the present invention as described above, basic input data for efficiently determining the orbit of a moving object, such as a satellite, a space debris, , Respectively.
따라서 상기한 바와 같이 하여, 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법을 구현할 수 있다.
Therefore, the data processing method for reducing the detector data of the space object electron optical monitoring system according to the present invention can be implemented as described above.
또한, 상기한 바와 같이 하여 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법을 구현하는 것에 의해, 본 발명에 따르면, 우주쓰레기 및 우주물체나 행성 등과 같은 이동물체의 궤적을 보다 용이하고 정확하게 관측하기 위한 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 시스템에서 처리해야할 데이터를 감소할 수 있도록 구성되는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법이 제공됨으로써, 우주물체나 행성의 이동궤적을 보다 효율적으로 용이하고 또한 정확하게 관찰할 수 있을 뿐만 아니라, 그것에 의해, 우주쓰레기로 인한 피해를 방지할 수 있다.
According to the present invention, by implementing the data processing method for reducing the detector data of the space object electro-optical monitoring system according to the present invention as described above, according to the present invention, Which is configured to reduce data to be processed in a detector system of a space object electron optical surveillance system to more easily and accurately observe a space object or a space object by providing a data processing method for a detector data reduction of a space object electron optical surveillance system It is possible to more easily and more accurately and easily observe the movement trajectory of the planet, thereby preventing damage caused by space waste.
이상, 상기한 바와 같은 본 발명의 실시예를 통하여 본 발명에 따른 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법의 상세한 내용에 대하여 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 기재된 내용으로만 한정되는 것은 아니며, 따라서 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 설계상의 필요 및 기타 다양한 요인에 따라 여러 가지 수정, 변경, 결합 및 대체 등이 가능한 것임은 당연한 일이라 하겠다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the appended claims. It is a matter of course.
10. 우주물체 전자광학 감시시스템
11. 광학망원경 12. 개폐식 돔
13. 구동부 20. 검출기 시스템
21. CCD 카메라 22. 필터
23. 필터 휠 24. 초퍼
25. 타임 태거 10. Electron optical monitoring system for space objects
11.
13. Driving
21.
23.
25. Time Stagger
Claims (9)
상기 우주물체 전자광학 감시시스템을 이용하여 얻어진 이미지로부터 별(star-like)이나 원형(round sources)이 아닌 선형(line-shaped) 물체를 검출 및 특정하는 선분검출(streak detection) 단계;
상기 이동물체의 궤적을 정의하기 위하여 곡선인 선분을 직선으로 맞추기 위한 피팅(fitting) 단계;
상기 이동물체의 선분의 위치 및 형태가 정의된 후, 위치정보를 천구좌표로 변환하기 위한 계수인 WCS(World Coordinate Systems) 솔루션(solution)을 계산하는 단계;
상기 WCS 솔루션을 계산하는 단계에서 산출된 상기 WCS 솔루션 값을 이용하여 이미지 픽셀의 위치에 대한 X 및 Y 값들을 천구 좌표값(celestial coordinate values)으로 변환하는 좌표변환 단계; 및
상기 WCS 솔루션을 이용하여 변환된 위치 좌표 정보를 타임 태거에 의해 마지막으로 측정된 시각기록 정보와 결합하는 것에 의해 위치 데이터와 타임 로그 데이터를 결합하는 데이터결합 단계를 포함하고,
상기 WCS 솔루션을 계산하는 단계는,
입력 행성 리스트(input star list)를 생성하기 위해 SExtractor를 이용하여 고속 측광(quick photometry)을 행하는 단계;
상기 이동 물체의 선분을 제외하기 위해, 상기 SExtractor 출력으로부터 타원율이 0.2보다 작고(ellipicity < 0.2), 행성-은하 분류 파라미터가 0.6보다 큰(star/galaxy classification parameter > 0.6) 배경 행성들을 선택하는 단계;
상기 배경 행성 리스트와 상기 배경 행성 리스트에 대응하는 천체 영역(sky area)의 GSC(Guide Star Catalog) 1.1 행성 리스트를 밝기(brightness) 순서대로 정렬하는 단계;
50개의 배경 행성과 50개의 카탈로그 행성을 서로 대응(match) 시키기 위해 CCXYMATCH 작업을 수행하는 단계;
대응시키는 작업이 실패하면, 대응된 쌍(matched pairs)의 수가 3보다 작은지를 확인하고, 3보다 작다면 상기 배경 행성의 수를 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 60, 70, 80, 90개로 각각 변화시켜 가면서 3쌍 이상 대응될 때까지 상기 CCXYMATCH 작업을 반복하는 단계;
대응시키는 작업이 성공하면, 상기 WCS 솔루션을 계산하기 위해 CCMAP 작업을 실행하고 그 결과를 FITS 이미지 헤더에 기입하는 단계; 및
대응시키는 작업이 실패하면, 상기 WCS 솔루션의 계산을 포기하고 나머지 처리를 수행하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
An optical telescope for observing a moving object including space debris and a space object, a retractable dome for installing the optical telescope, a driving unit for moving the optical telescope along a moving path of the moving object, From an image of the moving object obtained using an optical wide-field patrol system (OWL) configured by a detector system for recording the locus of the moving object observed through the detector A data processing method for reducing detector data of a space object electron optical monitoring system configured to reduce data to be processed in the detector system during data processing for analyzing a trajectory of a moving object,
A streak detection step of detecting and specifying a line-shaped object that is not star-like or round sources from the image obtained using the space object electro-optical monitoring system;
A fitting step of aligning a line segment that is a curve to define a locus of the moving object;
Calculating a WCS (World Coordinate Systems) solution that is a coefficient for converting position information to celestial coordinates after the position and shape of the line segment of the moving object is defined;
A coordinate transformation step of transforming the X and Y values of the position of the image pixel into celestial coordinate values using the WCS solution value calculated in the step of calculating the WCS solution; And
And combining the position data and the time log data by combining the position coordinate information converted by using the WCS solution with the time record information finally measured by the time tagger,
Wherein calculating the WCS solution comprises:
Performing quick photometry using a SExtractor to generate an input star list;
Selecting background stars from the SExtractor output to exclude line segments of the moving object, wherein the ellipticity is less than 0.2 (ellipicity <0.2) and the star / galaxy classification parameter is greater than 0.6;
(GSC) 1.1 planet lists of the sky area corresponding to the background planet list and the background planet list in the order of brightness;
Performing a CCXYMATCH operation to match 50 background planets and 50 catalog planets to each other;
If the number of matched pairs is less than 3 and if the number of matched pairs is less than 3, the number of background planets is 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5 , 60, 70, 80, and 90, and repeating the CCXYMATCH operation until three or more pairs are corresponded to each other.
If the matching operation is successful, executing a CCMAP task to calculate the WCS solution and writing the result in a FITS image header; And
Wherein the step of discarding the calculation of the WCS solution and performing the rest of the processing is performed if the corresponding operation fails.
상기 선분검출 단계는,
상기 선분 검출을 위해 오픈 소스 측광 소프트웨어 패키지인 SExtractor를 이용하여 상기 선분 검출을 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
The method according to claim 1,
The line segment detection step may include:
Wherein the segment detection is performed using SExtractor, which is an open source metering software package, for detecting the segment. The method for data reduction for detector data in a space object electro-optical monitoring system.
상기 피팅 단계는,
타원율(ellipticity)과 가중값(weight value)으로서 선분의 길이를 가지는 선형 최소제곱법(linear least square)에 의해, SExtractor 출력물(output objects)의 모든 중심 위치(center positions)를 르장드르 다항식 곡선(Legendre polynomial curve)으로 맞추는(fit) 단계;
상기 르장드르 다항식 곡선으로 맞추는 단계 후 제외되는 외측 부분(outlier)의 커팅 리미트(cutting limit)를 산출하고, 상기 커팅 리미트가 미리 정해진 일정 픽셀 아래로 내려가면 상기 픽셀 값으로 고정하며, 해당 위치와 상기 르장드르 다항식 곡선 사이의 차이가 상기 커팅 리미트보다 크면 해당 지점은 외측 부분인 것으로 하여 제외하는 처리를 상기 외측 부분이 아무것도 선택되지 않을 때까지 반복하는 커팅 리미트 비교 단계; 및
상기 르장드르 다항식의 차수(order)를 변경하면서 상기한 단계들을 반복하고, 가장 작은 피팅 에러를 나타내는 경우를 최종 결과로서 선택하는 출력 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
The method according to claim 1,
Wherein the fitting step comprises:
By centering all center positions of the SExtractor output objects by a linear least square method with the length of the segment as the ellipticity and weight value the Legendre polynomial curve fit to a curve;
Calculating a cutting limit of an outlier which is excluded after the step of fitting to the Lehardolt polynomial curve, fixing the cutting limit to the pixel value when the cutting limit falls below a predetermined fixed pixel, A cutting limit comparing step of repeating the processing of excluding the outer portion as the outer portion if the difference between the Lehigh-poles curve is larger than the cutting limit, until the outer portion is not selected; And
And an output step of repeating the above steps while changing the order of the Reed-D's polynomial and selecting as the final result a case indicating the smallest fitting error Data processing method for detector data reduction.
상기 르장드르 다항식 곡선으로 맞추는 단계에서,
상기 길이(Length)는 이하의 수학식을 이용하여 계산되고,
(여기서, xmin_image는 검출된 픽셀들 중 최소 x-좌표(coordinate)(pixels)이고, ymin_image는 검출된 픽셀들 중 최소 y-좌표(pixels)이며, xmax_image는 검출된 픽셀들 중 최대 x-좌표(pixels)이고, ymax_image는 검출된 픽셀들 중 최대 y-좌표(pixels)임)
가중치는 이하의 수학식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
The method of claim 3,
In the step of fitting to the Lehardold polynomial curve,
The length is calculated using the following equation,
(Where xmin_image is the minimum x-coordinate of the detected pixels, ymin_image is the minimum y-coordinate of the detected pixels, xmax_image is the maximum x-coordinate of the detected pixels pixels), and ymax_image is the largest y-coordinate among the detected pixels)
Wherein the weights are calculated using the following equations. ≪ RTI ID = 0.0 > 11. < / RTI >
상기 커팅 리미트 비교 단계에서,
상기 커팅 리미트(cutting limit)는 이하의 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
The method of claim 3,
In the cutting limit comparing step,
Wherein the cutting limit is calculated using the following equation: < EMI ID = 17.0 >
상기 좌표변환 단계는,
이하의 수학식을 이용하여 상기 선분의 이미지 픽셀 (X, Y) 좌표값 사이의 관계를 표준 좌표(standard coordinates) (
(여기서, CD1_1, CD1_2, CD2_1, CD2_2는 각각 WCS 솔루션 계수 중의 좌표 행렬(coordinate matrix)을 나타내고, CRPIX1 및 CRPIX2는 각각 픽셀 단위(unit of pixels)의 이미지의 X 방향 및 Y 방향에 따른 좌표 기준 픽셀 위치(coordinate reference pixel position)를 나타내는 키워드임)
이하의 수학식을 이용하여 상기 (
(여기서, CRVAL1 및 CRVAL2는 각각 WCS 솔루션 계수 중 기준 좌표 단위(unit of standard coordinates)의 기준 좌표의 좌표 기준값
The method according to claim 1,
Wherein the coordinate transformation step comprises:
The relationship between the image pixel (X, Y) coordinate values of the line segments is referred to as standard coordinates (
(Where CD1_1, CD1_2, CD2_1, and CD2_2 respectively denote coordinate matrices in the WCS solution coefficients, CRPIX1 and CRPIX2 denote coordinate reference pixels along the X and Y directions of the unit of pixels, Position (coordinate reference pixel position)
Using the following equation: < EMI ID =
(Where CRVAL1 and CRVAL2 are the coordinate reference values of the reference coordinates of the unit of standard coordinates in the WCS solution coefficients, respectively
상기 좌표변환 단계는,
WCSTools 패키지의 XY2SKY 서브프로그램을 호출하여 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
8. The method of claim 7,
Wherein the coordinate transformation step comprises:
And is configured to be performed by calling the XY2SKY subprogram of the WCSTools package.
상기 데이터결합 단계는,
선분열 길이(streak line length)(L)대 초퍼 개방 기간(time duration)(D)의 상대비(relative ratio)(L/D)를 이용하여, 이하의 수학식에 의해 상기 선분열의 길이에 대한 시퀀스와 상기 초퍼 개방 기간의 시퀀스 사이의 최적 오프셋(optimal offset)을 구함으로써 상기 선분열 길이에 대한 시퀀스와 상기 초퍼 개방 기간의 시퀀스를 서로 대응시키는(match) 단계; 및
(여기서, σL/D는, L/D(line length/time duration)의 평균값에 의해 일반화된 L/D의 RMS 표준편차(standard deviation)임)
상기 대응시키는 단계에서의 대응 결과에 근거하여, 상기 선분과 타임 태깅 로그기록이 결합된 시간-위치 테이블(time-position table)을 생성하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 우주물체 전자광학 감시시스템의 검출기 데이터 감소를 위한 자료처리방법.
The method according to claim 1,
The data combining step includes:
Using the relative ratio (L / D) of the streak line length (L) and the time duration (D) of the chopper, the length of the dividing line Matching the sequence for the prefabricated length with the sequence for the chopper open period by determining an optimal offset between the sequence for the chopper open period and the sequence for the chopper open period; And
(Where L / D is the RMS standard deviation of the L / D normalized by the average value of the L / D (line length / time duration)
And generating a time-position table in which the line segment and the time-tagging log are combined based on the corresponding result in the matching step. Data processing method for the detector data reduction of the system.
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|---|---|---|---|
| KR1020140105859A KR101596019B1 (en) | 2014-08-14 | 2014-08-14 | Data processing method for reducing data of detector subsystem of optical wide-field patrol system |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102163753B1 (en) * | 2019-09-05 | 2020-10-14 | 한국 천문 연구원 | Determination of orbit and attitude stabilization of geostationary satellite using electro-optical system |
| KR102214277B1 (en) * | 2020-09-23 | 2021-02-10 | 한국 천문 연구원 | A method for determining the trajectory of a geostationary satellite using an electro-optical system |
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- 2014-08-14 KR KR1020140105859A patent/KR101596019B1/en active IP Right Grant
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