KR20190072224A - 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하기 위한 기술로서, 우주물체의 궤도 수명이 끝나는 시점에서의 진근점 이각(true anomaly)을 정확히 획득하지 못하더라도 재진입 생존성에 영향이 없음을 확인하였으며, 우주물체의 궤도 수명을 정확히 예측하고, 우주물체의 열 유속을 계산할 때에 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 사용하는 우주물체의 궤적 및 생존성을 예측하며, 우주물체의 궤도 수명과 생존성을 복합적으로 분석할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.

Description

우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATING ORBITAL LIFETIME AND SURVIVABILITY OF ORBITING OBJECTS}

본 발명은 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하는 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 지구 궤도를 떠도는 우주물체의 궤도 수명과 우주물체가 지구로 재진입할 때의 궤적 및 생존성을 통합 예측하는 기술에 관한 것이다.

우주쓰레기와 같은 우주물체는 지구 궤도를 떠도는 폐기된 국제 우주정거장, 인공위성, 위성발사에 사용된 로켓, 로켓에서 위성을 분리할 때 사용된 덮개나 페인트 조각 등의 폐기물을 의미한다. 또한, 20세기 중반부터 시작된 인공위성 및 로켓 발사 등으로 인해, 최근에는 수명을 다한 인공위성이 지구로 추락하는 등의 우주쓰레기로 인한 사건사고가 발생하고 있다.

지구 궤도에 있는 우주쓰레기는 10cm 이상의 크기는 대략 23,000개, 1cm 내지 10cm 사이의 크기는 대략 60만 개, 그리고 1cm 보다 작은 크기는 수천만 개로 추정된다. 이러한 우주쓰레기는 대기저항 및 태양복사압 등의 섭동력(Perturbation Dynamics)으로 인하여 궤도 수명이 끝나게 된다. 즉, 궤도 수명이 끝남과 동시에 재진입하는 우주쓰레기는 비평형 열전달 현상, 부서짐 현상, 그리고 삭마 등과 같은 복잡한 현상이 발생하게 되며, 살아남은 우주쓰레기는 지상에 존재하는 인명 및 재산 등의 피해를 줄 수 있다.

우주물체 감시 체계 또는 재진입 지상 피해 예측에 대한 시스템이 많은 연구진들에 의해 개발되고 있다. 하지만, 현재까지 지구 궤도에 존재하는 우주물체의 궤도 수명 및 재진입시의 생존성 분석을 복합적으로 수행할 수 있는 기술은 전무한 실정이다.

한국 등록특허공보 제10-1584525호, 등록일자 2016년 01월 06일.

본 발명의 실시예는 전술한 바와 같은 종래 기술의 상황을 감안한 것으로, 우주물체의 궤도 수명이 끝나는 시점에서의 정확한 진근점 이각(true anomaly)을 획득하지 못하더라도 우주물체의 재진입 생존성을 정확히 예측할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.

본 발명의 실시예는 우주물체의 열 유속을 계산할 때에 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 사용하는 우주물체의 궤적 및 생존성을 예측할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.

본 발명의 실시예는 우주물체의 궤도 수명과 생존성을 복합적으로 분석할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.

본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 우주물체의 궤도 정보 및 초기 조건을 기초로 상기 우주물체의 궤도 수명을 계산하는 단계; 상기 궤도 수명이 종료되는 시점에서의 궤도 요소를 구면 좌표계로 변환하는 단계; 상기 변환된 구면 좌표계를 기초로 상기 우주물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득하는 단계; 상기 우주물체의 크기와 상기 대기 온도 및 상기 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수(Knudsen number)를 계산하는 단계; 상기 우주물체의 형상 및 상기 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정하는 단계; 상기 우주물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 상기 항력계수를 기초로 하여 상기 우주물체의 궤적을 계산하는 단계; 상기 크누센 수, 상기 우주물체의 크기 및 속도, 상기 대기 온도 및 상기 대기 밀도를 기초로 상기 우주물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 고려하여 열 유속을 예측한 후, 예측된 상기 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 단계; 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 상기 우주물체의 삭마 및 용융 여부를 판단하는 단계; 및 상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되지 않으면 상기 우주물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산하되 상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되면 상기 우주물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산하는 단계를 포함하는 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법을 제공할 수 있다.

여기서, 상기 궤도 요소는, 장반경(Semi-major axis), 편심(Eccentricity), 경사각(Inclination), 근지점의 편각(Argument of perigee) 및 RAAN(Right Ascension of the Ascending Node) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 단계는, 상기 우주물체의 열 유속으로부터 계산된 상기 우주물체의 표면 온도를 반영하여 상기 우주물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 상기 열 유속과 상기 표면 온도 및 상기 내부 온도가 수렴할 때까지 반복할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하는 장치로서, 제어부와, 상기 제어부에 의한 실행시에, 상기 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하는 프로세스를 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어가 저장된 저장부와, 상기 제어부의 제어에 따라 정보를 출력하는 출력부를 포함하되, 상기 프로세스는, 상기 우주물체의 궤도 정보 및 초기 조건을 기초로 상기 우주물체의 궤도 수명을 계산하고, 상기 궤도 수명이 종료되는 시점에서의 궤도 요소를 구면 좌표계로 변환하며, 상기 변환된 구면 좌표계를 기초로 상기 우주물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득하고, 상기 우주물체의 크기와 상기 대기 온도 및 상기 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수를 계산하며, 상기 우주물체의 형상 및 상기 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정하고, 상기 우주물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 상기 항력계수를 기초로 하여 상기 우주물체의 궤적을 계산하며, 상기 크누센 수, 상기 물체의 크기 및 속도, 상기 대기 온도 및 상기 대기 밀도를 기초로 상기 우주물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 고려하여 열 유속을 예측한 후, 예측된 상기 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하고, 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 상기 우주물체의 삭마 및 용융 여부를 판단하며, 상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되지 않으면 상기 우주물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산하되 상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되면 상기 우주물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산하는 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치를 제공할 수 있다.

여기서, 상기 궤도 요소는, 장반경, 편심, 경사각, 근지점의 편각 및 RAAN 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산할 때에, 상기 우주물체의 열 유속으로부터 계산된 상기 우주물체의 표면 온도를 반영하여 상기 우주물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 상기 열 유속과 상기 표면 온도 및 상기 내부 온도가 수렴할 때까지 반복할 수 있다.

본 발명의 실시예에 의하면, 우주물체의 궤도 수명이 끝나는 시점에서의 진근점 이각을 정확히 획득하지 못하더라도 우주물체의 재진입 생존성을 정확히 예측할 수 있으며, 물체의 열 유속을 계산할 때에 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 사용하는 우주물체의 궤적 및 생존성을 예측할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 우주물체의 궤도 수명과 생존성을 복합적으로 분석할 수 있기 때문에, 우주물체의 궤도 수명과 생존성 예측을 통합 관리하면서 예측 결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1의 생존성 분석부(230)의 상세 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치에서 수행하는 우주물체 궤적 예측 프로세스를 프로그램 모듈화하여 나타낸 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치에서 수행하는 우주물체 궤도 수명 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치에서 수행하는 우주물체의 궤적 및 생존성 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6a 및 도 6b는 시간에 따른 정체점(Stagnation-point) 열 유속 변화를 나타낸 그래프로서, 도 6a는 박스(box) 형상의 우주물체에 대한 정체점 열 유속 변화율, 도 6b는 구(sphere) 형상의 우주물체에 대한 정체점 열 유속 변화율을 각각 비교한 그래프이다.
도 7a 및 도 7b는 다운레인지(downrange)에 따른 고도 변화 및 속도 변화를 각각 나타낸 그래프이다.
도 8a 도 8b는 궤도 수명 분석을 위한 진근점 이각(true anomaly)에 따른 소멸 고도를 비교한 그래프이다.
도 9a 및 도 9b는 궤도 수명 분석을 위한 진근점 이각에 따른 지상 충돌 질량을 비교한 그래프이다.
도 10은 크누센 수(Knudsen number)에 따른 스탄톤 수(Stanton number)의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 생존성 예측 결과에 대한 시뮬레이션을 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 12a 및 도 12b는 도 11의 시뮬레이션 결과로서, 물체의 표면 온도 및 열 유속 변화를 나타낸 그래프이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

1957년 인공위성 Sputnik이 처음으로 발사된 이래로 우주쓰레기는 계속해서 증가해오고 있다. 특히, 2007년 1월에 발생한 중국 자국 위성 펑윈 (Fengyun)-1C에 대한 우주 요격실험 및 2009년 2월에 발생한 미국의 이리듐 (Iridium) 위성과 코스모스 (Cosmos 2251) 위성의 충돌로 인해 그 수가 급격히 증가하였다. 2013년에 파악된 우주쓰레기는 10 cm 보다 큰 것은 29,000개, 1 ~ 10 cm 사이의 것은 670,000개, 그리고 1 cm 보다 작은 것은 수천만 개로 파악되었다. 이러한 우주쓰레기는 약 7 km/s 이상의 매우 빠른 속도를 가지고 있으므로 또 다른 우주쓰레기, 인공위성, 우주정거장 등과 충돌한다면 막대한 피해뿐만 아니라 더 많은 양의 우주쓰레기를 초래하게 된다.

미 전략사령부(United States Strategic Command, USSTRATCOM)의 우주감시 체계(Space Surveillance Network, SSN)는 레이더와 망원경을 이용하여 궤도상의 모든 물체들을 추적한다. 미 전략사령부는 궤도상의 물체에 대한 궤도정보를 나타내는 Two-Line Elements set(이하 TLE)을 제공하고 있으며, 이러한 TLE를 활용하여 그 물체의 과거나 미래의 위치 및 속도 정보들을 예측할 수 있다. 저궤도에 있는 우주물체는 태양복사압 및 대기저항 등의 섭동력(Perturbation Dynamics)으로 인하여 지구 대기로 재진입하게 된다. 대부분 높은 속도 및 공력 가열현상으로 인하여 다 타서 없어지지만, 살아남은 물체들은 지상에 충돌하게 되며 인명 피해나 재산 피해를 야기하게 된다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각국의 우주기구에서는 관련 기준을 만들어 지키려고 노력하고 있다.

재진입 생존성 분석과 우주기구 기준을 충족시키기 위하여 많은 우주 연구 센터에서는 재진입 해석 코드를 개발해왔다. 대표적인 재진입 해석 코드로 유럽 HTG사의 Spacecraft Atmospheric Reentry and Aerothermal Breakup(이하, SCARAB) 코드와 미국 NASA의 Object Reentry Survival Analysis Tool(이하, ORSAT) 코드가 있다. 또한, 지구주변의 환경을 감시하고 우주쓰레기와의 충돌 위험 및 재진입 지상 피해 확률을 예측하기 위하여 우주 상황 감시(Space Situational Awareness, 이하 SSA) 시스템이 전 세계적으로 개발되고 있다. 국내의 한국천문연구원 (Korea Astronomy and Space Science Institute)에서도 이러한 SSA 시스템을 개발 중에 있으며, 현재까지는 지구 궤도에 있는 물체들의 데이터베이스와 우주 감시 시스템 구축까지 수행하였음을 알 수 있다.

본 발명의 실시예에서는, 지구 궤도상에 있는 우주물체들의 궤도 수명에서부터 재진입 궤적 및 생존성까지 모두 예측할 수 있는 통합 시스템을 제안하고자 한다. 통합 시스템을 활용하여 앞으로 우주물체 감시 체계뿐만 아니라 충돌위험 및 지상 피해 예측을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명의 기술은 국제적인 SSA 시스템에도 활용될 수 있다.

통합 시스템은 STK(Systems Tool Kit)를 연동시켜 궤도 수명 분석을 수행하게 된다. 또한, 재진입 생존성 분석을 위하여 TCE(Thermo-Chemical Equilibrium)을 기반으로 한 재진입 해석 모듈이 개발되었다. 그리고, 재진입 해석 모듈은 동일한 초기조건을 활용하여 NASA의 ORSAT 해석 결과와 비교하여 검증되었다. 우주물체의 궤도 수명은 적게는 몇 년에서 많게는 수십 년 후에 끝나게 되며, 궤도 수명이 끝날 때의 정확한 진근점 이각(true anomaly) 값을 예측하기 힘들다.

본 발명의 실시예에 따라 우주물체 궤도 수명 및 생존성을 통합 예측함에 있어서, 진근점 이각 값에 관계없이 생존성 분석을 수행할 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 통합 시스템을 활용하여 수많은 우주쓰레기의 궤도 수명 및 생존성에 대한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 또한, 정확한 진근점 이각 값을 획득할 수 있다면 재진입 궤적 예측도 가능하며, 이는 향후, 재진입 우주물체로부터 발생되는 인명, 재산 등의 피해 예측 및 보호 체계 구축에 활용될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따라 지구 궤도를 떠도는 물체 등의 우주물체가 지구로 재진입할 때의 궤적 및 생존성을 예측함에 있어서, 큰 우주쓰레기(예컨대, 미터단위 크기)는 충격파(shock wave)와 물체 사이의 거리가 멀어 충분한 유동체류 시간(flow residence time)을 가지므로 열화학적 평형 유동으로 가정할 수 있지만 작은 우주쓰레기(예컨대, 센티미터 단위 크기)의 경우는 충격파와 물체 사이의 거리가 가까워 유동체류 시간이 화학반응 시간에 비해 상당히 짧아 유한한 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동 개념이 필요하며, 물체의 열 유속을 계산할 때에 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 사용함으로써 작은 물체의 경우에 충격파와 물체 사이의 거리가 가까워 유동체류 시간이 화학반응 시간에 비해 상당히 짧더라도 열 유속의 검출 정확성이 향상되도록 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치의 구성도이다.

도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치(10)는 입력부(100), 제어부(200), 출력부(300) 및 저장부(400)를 포함한다.

입력부(100)는 우주물체의 궤도 수명 예측을 위한 TLE 데이터 및 초기 조건과, 우주물체의 궤적 및 생존성 예측을 위한 초기 조건을 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 우주물체의 궤도 수명 예측을 위한 초기 조건은 항력 계수(Drag coefficient), 반사 계수(Reflection coefficient), 항력(Drag area), 태양 노출 영역(Area exposed to sun), 질량(Mass) 등을 포함할 수 있다. 또한, 생존성 예측을 위한 초기 조건으로서, 물체의 형상(예컨대, 구, 실린더, 박스, 평판 등), 물체의 크기, 물체의 질량, 물체의 속도벡터, 물체의 위치벡터, 궤적 예측 시간 간격(time step), 물체의 재질정보 등을 입력 받을 수 있다. 여기서, 물체의 재질정보는 산화열, 산화반응계수, 촉매반응계수, 방사율, 열전도도, 밀도, 비열, 융해열, 물체의 초기온도, 녹는점 등을 포함할 수 있다.

이러한 입력부(100)는 컴퓨터 장치의 입력 인터페이스 등으로 구현할 수 있으며, 통신망을 통해 초기 조건을 수신하도록 구현한 경우라면 컴퓨터 장치의 유선 LAN(Local Area Network) 카드나 무선 LAN 카드 등으로 구현할 수도 있다.

제어부(200)는 후술하는 저장부(400)에 저장된 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행하여 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하는 프로세스를 수행한다. 이러한 제어부(200)는, TLE 데이터와 초기 조건에 따라 궤도 수명을 계산하고 궤도 수명을 계산함에 있어 궤도 수명이 끝날 때까지의 궤도 요소를 계산하는 궤도 수명 분석부(210), 계산된 궤도 요소를 구면 좌표계로 변환하는 좌표 변환부(220), 좌표 변환된 구면 좌표계를 기초로 우주물체의 궤적과 재진입 생존성을 분석하는 생존성 분석부(230)를 포함할 수 있다.

이러한 제어부(200)에 의해 수행되는 프로세스는, TLE 데이터 입력을 통해 궤도 정보를 설정하고, 궤도 수명 예측을 위한 초기 조건이 입력되면 궤도 수명을 계산하며, 궤도 수명을 계산함에 있어 궤도 수명이 끝날 때까지의 궤도 요소를 계산하고, 계산된 궤도 요소를 구면 좌표계로 변환할 수 있다. 또한, 제어부(200)는 우주물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득하고, 물체의 크기와 대기 온도 및 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수(Knudsen number)를 계산하며, 물체의 형상 및 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정하고, 물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 항력계수를 기초로 하여 물체의 궤적을 계산한다. 그리고, 제어부(200)에 의해 수행되는 프로세스는 크누센 수, 물체의 크기 및 속도, 대기 온도 및 대기 밀도를 기초로 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려하여 열 유속을 예측한 후, 예측된 열 유속으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하고, 물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 물체의 생존성을 판단, 즉 삭마 및 용융 여부를 판단하며, 삭마 또는 용융으로 판단되지 않으면 물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산하되 삭마 또는 용융으로 판단되면 물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산한다. 또, 제어부(200)에 의해 수행되는 프로세스는 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산할 때에, 물체의 열 유속으로부터 계산된 물체의 표면 온도를 반영하여 물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 열 유속과 표면 온도 및 내부 온도가 수렴할 때까지 반복한다.

출력부(300)는 제어부(200)의 제어에 따라 정보를 출력한다. 여기서, 출력부(300)에 의한 출력이라 함은 궤적 및 생존성 예측 결과를 시각적으로 식별할 수 있도록 출력하거나 청각적으로 식별할 수 있도록 출력하거나 컴퓨터에서 처리할 수 있는 데이터 형태로 출력 인터페이스 또는 통신망을 통해 출력하는 것을 포함한다. 예를 들어, 출력부(300)는 각종 정보를 시각적으로 출력하는 디스플레이, 각종 정보를 청각적으로 출력하는 스피커, 프린터에 연결된 직렬 인터페이스, 컴퓨터 장치의 유선 LAN 카드나 무선 LAN 카드 중에서 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.

저장부(400)에는 제어부(200)에 의한 실행시에, 우주물체의 궤도 수명, 궤적 및 생존성을 예측하는 프로세스를 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어가 저장된다. 이러한 저장부(400)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리, 램, 롬 중 적어도 하나의 타입의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함할 수 있다. 다만, 도 1에는 저장부(400)가 제어부(200)와 별도로 도시되어 있으나, 이는 실시예일뿐이며, 필요에 따라 저장부(400)를 제어부(200) 내에 포함시킬 수도 있음을 주지할 필요가 있다. 이 경우 저장부(400)는, 예를 들어 캐시 메모리(Cache memory)를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤적 및 생존성 예측 장치(10) 내의 생존성 분석부(230)의 상세 구성도이고, 도 3은 이러한 생존성 분석부(230)에서 수행하는 물체 궤적 예측 프로세스를 프로그램 모듈화하여 나타낸 구성도이다.

여기서, 제어부(200)에 의해 컴퓨터 실행가능 명령어가 실행되어 수행되는 프로세스를 프로그램 모듈화하면, 생존성 분석부(230)는, 궤적 모듈(230a), 대기 모듈(230b), 공기역학 모듈(230c), 공기열역학 모듈(230d), 열분석 모듈(230e) 및 삭마 모듈(230f)을 포함할 수 있다. 이러한 생존성 분석부(230)는, 예를 들어 CPU(Central Processing Unit) 등과 같은 프로세서 내에 포함되어 실행될 수 있다.

이하, 상술한 구성들과 함께, 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치에서 수행되는 우주물체 궤도 수명 예측 방법과 우주물체 궤적 및 생존성 예측 방법을 도 4 및 도 5의 흐름도를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치(10)의 프로세스에 의해 수행되는 우주물체 궤도 수명 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치(10)의 입력부(100)를 통해 임의의 우주물체가 선택되고 궤도 수명 예측을 위한 궤도 정보, 예를 들어 TLE 데이터가 선택될 수 있다(S100, S102).

이러한 궤도 수명 예측을 위한 TLE 데이터는 다음 [표 1]과 같이 예시될 수 있다.

ID	NAME	TLE
42066	TECHEDSAT 5	1 42066U 98067LB 17206.85274728 +.01755311 +22292-2 +22078-2 0 9990 2 42066 051.6203 188.6532 0002755 121.8736 238.2546 16.07440327021958
31587	CBERS 1 DEB	1 31587U 99057PJ 17135.61366060 +.00099514 +00000-0 +19919-2 0 9998 2 31587 098.2202 195.3164 0003541 165.5363 194.5986 15.46385386535228
38253	CZ-3B R/B	1 38253U 12018D 17206.72153522 +.02533904 +73801-5 +43036-3 0 9995 2 38253 054.8106 054.1883 0989912 347.1561 010.5765 14.11117847133502
42066	TECHEDSAT 5	1 42066U 98067LB 17206.85274728 +.01755311 +22292-2 +22078-2 0 9990 2 42066 051.6203 188.6532 0002755 121.8736 238.2546 16.07440327021958
29080	SL-18 R/B	1 29080U 06014B 17211.81152688 +.00121358 +86919-5 +19283-3 0 9995 2 29080 097.5879 127.9152 0006211 163.1624 196.9863 16.03790717631009
34897	IRIDIUM 33 DEB	1 34897U 97051MZ 17148.03358720 +.00123174 +00000-0 +29888-2 0 9997 2 34897 086.4040 256.6793 0016952 148.4760 211.7513 15.40427485435211

입력부(100)를 통해 [표 1]의 ID 또는 위성 이름(NAME)을 선택하게 되면, 해당 TLE 데이터를 불러올 수 있다.

다음으로, STK를 활용하여 궤도 수명 예측을 위한 초기 조건을 입력할 수 있다(S104). 우주물체의 궤도 수명은 Simplified General Perturbations(이하, SGP4) 궤도 전파기 또는 Long-term Orbit Predictor(이하 LOP) 궤도 전파기를 사용하여 계산할 수 있다.

SGP4 궤도 전파기는 TLE 데이터를 활용하여 궤도 예측을 수행할 수 있는 분석적 궤도(analytical orbit) 모델중의 하나이다. 보통, SGP4 궤도 전파기는 근 지구 위성(주기가 225분 이내)에 사용된다. SGP4 궤도 전파기는 크게 네 가지 섭동력 성분(지구 중력장, 태양 복사압, 태양 및 달의 중력, 대기 저항)을 사용할 수 있다. 이러한 네 가지 섭동력에 대한 세부 정보는 아래와 같다.

[수학식 1]은 지구 중력장에 관한 정보이며, 여기서, Ω는 승교점 경도(longitude of ascending node), J₂는 띠 조화 함수(zonal harmonics), R은 지구 반지름(Earth radius), p는 궤도의 세미 라투스 렉텀(semi-latus rectum of the orbit), n은 평균 운동(mean motion), i는 경사각(inclination), ω는 근점 평각(argument of periapsis), μ는 중력 변수(gravitational parameter), 그리고 a와 e는 각각 장반경(semi-major axis)과 편심(eccentricity)을 나타낸다.

[수학식 2]는 태양 복사압에 관한 정보이며, [수학식 3]은 태양 및 달의 중력에 관한 정보이다. 여기서, n₃는 평균운동(mean motion), i₃는 태양 또는 달의 경사각(inclination)을 의미한다.

[수학식 4]는 대기 저항에 관한 정보이며, 여기서, ρ는 대기 밀도(atmospheric density), C_D는 항력 계수(drag coefficient), A는 영역(area), 그리고 m은 질량을 의미한다.

또한, LOP 궤도 전파기를 선택한 경우, 궤도 수명을 계산하기 위하여 기본값으로 'Jacchia 1970' 및 'SolFlx_Schatten'가 대기 밀도 모델 및 태양 플럭스 데이터로 설정된다. 대기 밀도 및 태양 플럭스 모델은 변동 가능하다. 또한, Solar flux sigma level도 변동이 가능하며, 본 발명의 시험 모델 분석에서는 0을 사용하였다. LOP 궤도 전파기는 오랜 기간 동안 정확한 궤도 예측을 수행하기 위해서 주로 사용된다. SGP4 궤도 전파기와 비슷하며, 섭동력으로는 지구 중력장, 태양 복사압, 태양 및 지구 중력, 대기 저항 등이 고려된다. 지구 대기의 밀도는 1976 standard atmosphere 모델 또는 exponential density 모델을 사용한다. 1976 모델은 고도에 따라 변하는 대기 정보 표를 활용하며, exponential density 모델은 다음 [수학식 5]의 방정식을 사용한다.

궤도 수명을 계산하기 위한 과학기술위성 3호의 TLE 데이터 및 초기 조건은 다음 [표 2] 및 [표 3]과 같다.

1	39422U	13066G	17129.31860165		-.00000055	+00000-0	-24332-7	0	9999
2	39422	097.6607	193.0605	0023426	006.9990	353.1550	14.89422909188143

항력 계수 (Drag coefficient)	2.20
반사 계수 (Reflection coefficient)	1.00
항력 영역 (Drag area), 단위: m2	0.89
태양 노출 영역 (Area exposed to sun), 단위: m2	2.61
질량 (Mass), 단위: kg	170

모의 시험 결과, 과학기술위성 3호의 경우, 총 278,293 바퀴 궤도를 돈 후 2067년9월30일 14시25분47초에 궤도 수명이 끝나는 것으로 나타났으며, 계산된 궤도 수명은 50.4년으로 예측되었다.

궤도 수명이 끝나는 시점에서의 궤도 요소들은 STK에서 Matlab으로 다시 불러올 수 있으며, 다음 [표 4]는 궤도 수명이 끝나는 시점의 궤도 요소들을 나타낸다(S106).

장반경 (Semi-major axis), 단위: km	6491
편심 (Eccentricity)	0.00006345
경사각 (Inclination), 단위: °	97.70
근지점의 편각 (Argument of perigee), 단위: °	309.12
RAAN (Right Ascension of the Ascending Node), 단위: °	357.19

궤도 수명 분석을 통해 얻어진 궤도 요소들은 좌표 변환 과정을 통해 구면 좌표계(spherical coordinate)로 변환될 수 있다(S108).

궤도 요소들은 고전적 요소들(classical element set)로 표현되지만, 재진입 생존성 분석에는 구면 좌표계 프레임(spherical coordinate frame)이 사용되기 때문에 좌표 변환을 수행할 필요가 있다.

먼저, 궤도 수명 분석을 통해 얻어진 궤도 요소들을 ECI 프레임으로 변환시킨 후, ECI 프레임에서 구면 좌표계로 변환할 수 있다. 왜냐하면, 위치 및 속도 벡터들은 어떠한 좌표 형태로든 변환될 수 있기 때문이다. 좌표 변환 방정식은 다음과 같다.

궤도 요소를 ECI 프레임으로 변환하는 과정은 아래 [수학식 6]과 같이 표현될 수 있다.

여기서, x, y, z는 위치 벡터 성분, θ는 진근점 이각(true anomaly), 그리고 x, y, z는 속도 벡터 성분을 나타낸다.

ECI 프레임을 구면 좌표계로 변환하는 과정은 아래 [수학식 7]과 같이 표현될 수 있다.

여기서, r는 반지름(radius), V는 속도(velocity), δ는 편차(declination), β는 비행 경로각(flight path angle), A는 방위각(azimuth), 그리고 α는 적경(right ascension)을 나타낸다.

진근점 이각(true anomaly)은 0°로 가정할 경우, 궤도 요소들은 다음 [표 5]와 같은 구면 좌표계로 변환될 수 있다.

고도 (Altitude), 단위: km	113
속도 (Velocity), 단위: km/s	7.84
비행 경로각 (Flight path angle), 단위: °	-0.012
방위각 (Azimuth), 단위: °	102
위도 (Latitude), 단위: °	-50.2
경도 (Longitude), 단위: °	6.54

변환되는 궤도 요소들에 대한 구면 좌표계는 후술하는 생존성 예측을 위한 초기 조건으로 활용될 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 우주물체의 궤적 및 생존성 예측 장치(10)에서 수행되는 프로세스에 의한 우주물체의 궤적 및 생존성 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이에 나타낸 바와 같이 실시예에 따른 프로세스(200)는 우주물체의 궤적 및 생존성 예측을 위한 초기 조건이 입력되면 물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득하는 단계(S200, S202)를 포함한다.

이어서, 물체의 크기와 대기 온도 및 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수를 계산하는 단계(S204)를 더 포함한다.

그리고, 물체의 형상 및 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정하는 단계(S206)를 더 포함한다.

또, 물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 항력계수를 기초로 하여 물체의 궤적을 계산하는 단계(S208)를 더 포함한다.

아울러, 크누센 수, 물체의 크기 및 속도, 상기 대기 온도 및 대기 밀도를 기초로 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려하여 열 유속을 예측한 후, 예측된 열 유속으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 단계(S210)를 더 포함한다. 여기서, 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산할 때에, 물체의 열 유속으로부터 계산된 물체의 표면 온도를 반영하여 물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 열 유속과 표면 온도 및 내부 온도가 수렴할 때까지 반복할 수 있다.

이어서, 물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 물체의 삭마 및 용융 여부를 판단하는 단계(S212)를 더 포함한다.

다음으로, 삭마 또는 용융으로 판단되지 않으면 물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산하되(S216), 삭마 또는 용융으로 판단되면 물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산하는 단계(S214, S216)를 더 포함한다.

위성의 경우, 여러 가지 시스템으로 구성될 수 있으며, 이들 시스템의 부품들은 대부분 구(sphere) 또는 박스(box) 형상을 가질 수 있다. 위성의 부품 개수 및 정확한 정보는 외부에 공개되어있지 않으므로 총 12가지 파트(구 형상 파트 6개, 박스 형상 파트 6개)로 시스템이 구성되는 경우를 예시하였다. 구 형상 파트들은 속이 비어있는 쉘(shell) 형태로 구성하였으며, 박스 형상 파트들은 너비와 높이가 같도록 구성하였다.

12개의 파트들에 대한 정보는 아래 [표 6]과 같다.

Part	Shape	Material	Outer Width (m)	Inner Width (m)	Mass (kg)	Length (m)
1	Box	Al	0.250	0.134	60.075	0.500
2	Box	Ti	0.250	0.136	97.000	0.500
3	Box	GrEp 1	0.250	0.134	34.930	0.500
4	Box	GrEp 2	0.250	0.134	34.490	0.500
5	Box	Al	0.500	0.498	12.685	2.500
6	Box	Ti	0.500	0.499	12.685	2.500
			Outer Radius (m)	Inner Radius (m)
7	Sphere	GrEp 1	0.125	0.075	10.070
8	Sphere	GrEp 2	0.125	0.075	9.945
9	Sphere	Al	0.250	0.243	14.432
10	Sphere	Ti	0.250	0.243	23.519
11	Sphere	GrEp 1	0.500	0.498	12.269
12	Sphere	GrEp 2	0.500	0.498	12.117

이들 12개 파트들에 사용된 물질은, 예를 들어 Graphite epoxy 1,2 (GrEp 1,2), Aluminum (Al), 그리고 Titanium (Ti) 총 4가지 물질이며, 이들 4가지 재료에 대한 물성치는 [표 7]에 나타내었다.

Materials	ρ (kg/m3)	Tm (K)	hf (J/kg)	Cp (J/kg-K)	K (W/m-K)	ε
Graphite epoxy 1	1570	700	16100000	1100	110	0.86
Graphite epoxy 2	1551	700	237	879	0.9-6.4	0.90
Aluminum	2700	850	390000	1100	140	0.30
Titanium	4400	1950	470000	600	15	0.25

도 6a 및 도 6b는 시간에 따른 정체점(Stagnation-point) 열 유속 변화를 나타낸 그래프로서, 도 6a는 박스(box) 형상의 우주물체에 대한 정체점 열 유속 변화율, 도 6b는 구(sphere) 형상의 우주물체에 대한 정체점 열 유속 변화율을 각각 비교한 그래프이다.

모든 파트들 중에서 파트 2가 가장 높은 열 유속을 나타내는 것을 그림 8(a)로부터 알 수 있다. 그리고 파트 4와 5의 소멸하기 직전 가장 높은 열 유속은 각각 128 W/cm²과 16.9 W/cm²을 나타낸다. 도 6b는 구 형상에 대한 열 유속 변화를 나타낸다. 파트 7이 가장 높은 열 유속을 나타냄을 알 수 있다. 파트 8, 9, 그리고 12는 지상에 도달하기 전에 소멸하게 되며, 소멸하기 직전 가장 높은 열 유속은 각각 103 W/cm², 67.7 W/cm², 그리고 8.52 W/cm²을 나타낸다.

도 7a 및 도 7b는 다운레인지(downrange)에 따른 고도 변화 및 속도 변화를 각각 나타낸 그래프이다.

각 파트들의 탄도 계수가 다르므로 각 파트들의 다운레인지가 다르게 계산됨을 알 수 있다. 계산 결과는 총 12개의 파트들 중 5개의 파트 (파트 4, 5, 8, 9, 그리고 12)가 소멸되는 것을 나타낸다. 소멸된 파트들은 모두 알루미늄 또는 그라파이트 에폭시 2로 구성되어 있으며, 이 물질들은 다른 물질들과 비교하여 낮은 녹는점과 융해열을 가진다. 따라서, 지상에 도달하기 전에 소멸됨을 알 수 있다. 그림 9(b)는 다운레인지에 따른 속도 변화를 나타낸다. 도 7a에서와 같이, 총 12개의 파트들 중 5개의 파트가 소멸됨을 알 수 있다. 대기의 밀도가 매우 희박한 높은 고도에서는 재진입 속도를 유지하다가, 대기의 밀도가 높아지는 연속체 구간에서는 높은 항력으로 인해 급격히 떨어지는 것을 알 수 있다.

한편, 궤도 수명이 끝날 때의 궤도 요소들은 진근점 이각을 제외한 나머지 5개의 요소들 (semi-major axis, eccentricity, inclination, argument of perigee, 그리고 RAAN)이 얻어진다. 진근점 이각은 epoch time에서 궤도상의 위치를 나타내며, 나머지 5개의 요소들은 궤도의 모양, 크기 및 기울기 등을 나타낸다. 궤도 수명 분석에서는 궤도의 형태 및 모양의 정보들은 얻을 수 있지만, 진근점 이각을 정확히 알 수 없으므로 궤도상의 위치는 알 수 없다. 과학기술위성 3호의 재진입 분석에서 진근점 이각은 0°로 가정하였다. 그러므로 진근점 이각에 따른 생존성의 특징들을 분석하기 위하여 진근점 이각을 90°, 180°, 270°로 가정하여 추가적인 분석을 수행해 보았으며, 0°에서의 결과 값과 비교해 보았다.

도 8a 도 8b는 궤도수명 분석을 위한 진근점 이각(true anomaly)에 따른 소멸 고도를 비교한 그래프이고, 도 9a 및 도 9b는 궤도수명 분석을 위한 진근점 이각에 따른 지상 충돌 질량을 비교한 그래프이다.

도 8a는 진근점 이각에 따라 총 12개의 파트 중 7개 파트가 살아남는 것을 나타낸다. 다른 파트들과 비교하였을 때 파트 4와 8은 소멸 고도 차이가 많이 나지만, 진근점 이각 에 따라 살아남은 파트 개수의 변화는 없는 것을 알 수 있다.

도 8b는 소멸 고도에 대하여 진근점 이각이 0°인 결과와 90°, 180°, 270°에서의 결과를 비교하여 나타낸 것이다. 정적 변수(Statistic parameter)인 결정 계수(R2)는 가로축의 추세선(trend line)에 얼마나 가까운지를 나타내는 척도가 된다. 도 8b에 도시한 바와 같이, 결정 계수(R2)와 추세선의 기울기가 1에 거의 근접한 것을 알 수 있으며, 이는 진근점 이각이 0°일 때의 소멸 고도 예측 결과가 90°, 180°, 270°일 때의 결과와 거의 동일함을 나타낸다.

도 9a는 도 8a와 마찬가지로 총 12개의 파트 중 7개의 파트가 살아남는 것을 나타낸다. 파트 1과 2를 제외한 나머지 파트들의 지상 충돌 질량은 비슷함을 알 수 있다. 비록 파트 1과 2에 대해서는 지상 충돌 질량이 많이 다르지만, 4가지 진근점 이각에 따른 생존성 결과는 변화가 없음을 알 수 있다.

도 9b는 진근점 이각이 0°인 경우와 90°, 180°, 270°인 경우의 지상 충돌 질량 결과를 서로 비교하여 나타낸 것이다. 결정 계수(R2)와 추세선의 기울기가 1에 거의 근접한 것을 보아, 4가지 진근점 이각 값에 대하여 결과가 매우 잘 일치함을 알 수 있다. 도 8과 도 9는 과학기술위성 3호의 12개 파트에 대한 소멸 고도 및 지상 충돌 질량의 결과가 4가지 진근점 이각에 따라 완벽히 일치하지는 않지만, 생존성 분석에 미치는 영향은 없음을 나타낸다.

궤도상에 존재하는 우주물체는 태양 복사압 및 대기 저항과 같은 섭동력으로 인하여 에너지를 잃게 되며, 궤도 형태는 타원이 아닌 원 궤도로 근접하게 된다. 따라서 과학기술위성 3호의 궤도 수명이 끝나는 시점의 편심(eccentricity)은 원 궤도를 의미하는 0에 가깝다. 또한, 재진입하는 우주물체의 속도, 고도, 그리고 비행 경로각(flight path angle)은 진근점 이각에 관계없이 거의 동일하다. 왜냐하면 원 궤도에서는 지구 중심과의 거리 및 각속도가 거의 일정하기 때문이다.

따라서 정확한 진근점 이각 값을 알지 못하더라도 재진입 물체의 생존성에 대한 영향이 없음을 알 수 있다. 만약 정확한 진근점 이각 값을 예측할 수 있다면, 통합시스템은 재진입 생존성 예측뿐만 아니라 정확한 재진입 궤적 예측도 가능하다. 또한, 재진입 물체의 크기, 속도, 낙하지점 등을 예측하여 인명 및 재산 피해 예측에도 확장될 수 있다.

이하, 도 1 내지 도 5 및 도 10을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치에서 수행하는 프로세스에 의한 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 방법에 대해 더 자세히 살펴보기로 한다.

우주물체, 예를 들어 쉘(shell) 형태의 우주쓰레기 모델에 대한 궤적 및 생존성 예측이 시작되면 제어부(200)는 저장부(400)에 저장된 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행하여 우주물체의 궤적 및 생존성을 예측하는 프로세스를 수행한다. 이러한 프로세스는 제어부(200) 내의 생존성 분석부(230)에 의해 수행될 수 있다.

이러한 생존성 분석부(230)에 의하면 먼저 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치(10)의 입력부(100)로부터 물체 궤적 및 생존성 예측을 위한 초기 조건을 입력 받는다(S200). 즉, 사용자는 입력부(100)를 통해 물체 궤적 및 생존성 예측을 위한 초기 조건을 입력하며, 이렇게 입력된 초기 조건이 제어부(200)에게 제공한다. 예를 들어, 초기 조건으로 물체의 형상(예컨대, 구 형상, 실린더 형상, 박스 형상, 평판 형상 등), 물체의 크기, 물체의 질량, 물체의 속도벡터 및 물체의 위치벡터, 궤적 예측 시간 간격(time step), 물체의 재질정보 등을 입력받을 수 있다. 여기서, 물체의 재질정보는 산화열, 산화반응계수, 촉매반응계수, 방사율, 열전도도, 밀도, 비열, 융해열, 물체의 초기온도, 녹는점 등을 포함할 수 있다.

그리고, 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 대기 모듈(230b)은 물체가 있는 고도의 대기 정보를 획득한다(S202). 즉, 대기 모듈(230b)은 물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득한다. 여기서, 물체가 있는 고도에 대한 정보는 입력부(100)를 통해 입력되는 초기 조건과 함께 입력될 수 있고, 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 궤적 모듈(230a)이 대기 모듈(230b)에게 물체가 있는 고도에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 대기 모듈(230b)은 지구 대기 모델로는 『NN: U. S. Standard Atmosphere. Government Printing Office, Washington, D.C., 1976.』에 개시된 U. S. Standard Atmosphere 모델을 사용할 수 있고, 고도에 따라 변하는 대기의 온도, 밀도, 압력 등을 내삽법(interpolation) 또는 외삽법(extrapolation)을 이용하여 계산할 수 있다.

이어서, 생존성 분석부(230)의 궤적 모듈(230a)은 물체의 크기와 대기 온도 및 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수(Knudsen number)를 계산하며, 계산된 크누센 수를 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 공기역학 모듈(230c)에게 제공한다(S204).

그러면, 생존성 분석부(230)의 공기역학 모듈(230c)은 물체의 형상 및 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정한다(S206). 예를 들어, 공기역학 모듈(230c)은 구 형상, 실린더 형상, 박스 형상에 대한 평균 공력 계수를 사용할 수 있고, 여러 가지의 운동 모션에 대한 항력계수를 사용할 수 있으며, 양력은 없다고 가정할 수 있다. 그리고, 지구 대기를 자유 분자 유동 구간, 천이 유동 구간, 그리고 연속체 유동 구간으로 구성할 수 있다. 자유 분자 유동 구간은 공기가 희박한 영역으로 물체의 크기보다 분자의 평균 자유 경로(mean free path)가 더 큰 영역을 의미한다. 이에 반해, 연속체 유동 구간은 물체의 크기가 분자의 평균 자유 경로보다 충분히 큰 영역이 된다. 천이 유동 구간은 자유 분자 유동 구간과 연속체 유동 구간의 사이에 존재한다. 이 세 영역은 크누센 수(Knudsen number)를 기준으로 구분할 수 있다. 무차원수(dimensionless number)로 표현되는 크누센 수의 정의는 아래의 [수학식 8]과 같다.

여기서, λ는 분자의 평균 자유 경로이며, L은 물체를 대표하는 길이(representative physical length scale)이고, kB는 볼츠만 상수(Boltzmann constant)이며, T는 열역학 온도(thermodynamic temperature)이고, d는 입자의 직경이며, p는 전압력(total pressure)을 의미한다.

예를 들어, 공기역학 모듈(230c)은 크누센 수가 10보다 큰 영역을 자유 분자 유동 구간으로 구분하고, 항력계수는 상수(예컨대, 2.07)를 사용할 수 있다. 이러한 자유 분자 유동 구간에서 항력계수를 선정하는 것은 『Rochelle, W. C., Kirk, B. S., Ting, B. C., Smith, L. N., Smith, R. N., Reid, E. A., Johnson, N. L., and Madden, C. B., "Modeling of Space Debris Reentry Survivability and Comparison of Analytical Methods," Proceedings of 50th IAC, Amsterdam, Netherlands, 1999.』과 『Koppenwallner, G., "The Drag of Simple Shaped Bodies in the Rarefied Hypersonic Flow Regime," AIAA 20th Thermophysics Conference, 1985.』에 개시되어 있다.

그리고, 공기역학 모듈(230c)은 크누센 수가 0.001보다 작은 영역을 연속체 유동 구간으로 구분하고, 항력계수는 상수(예컨대, 0.92)를 사용할 수 있다. 이러한 연속체 유동 구간에서 항력계수를 선정하는 것은 『Anderson, J. D., "Hypersonic and High Temperature Gas Dynamics Second Edition," McGraw-Hill, 2006. 』에 개시되어 있다.

아울러, 공기역학 모듈(230c)은 크누센 수가 0.001보다 크고 10보다 작은 영역을 천이 유동 구간으로 구분하고, 구의 항력계수를 연결 함수(bridging function)을 사용하여 계산할 수 있다. 즉, 자유 분자 유동 구간과 연속체 유동 구간 사이에서 크누센 수에 따라 변하는 값을 항력계수로 사용할 수 있다. 이러한 천이 유동 구간에서 항력계수를 선정하는 것은 『Wojciechowski, C. J., and Penny, M. M., "Development of High Altitude Plume Impingement Analysis for Calculating Heating Rates, Forces, and Moments, Volume I-Final Report," Lockheed Missiles & Science Company, 1971.』에 개시되어 있다. 마찬가지로, 공기역학 모듈(230c)은 박스 형상, 실린더 형상, 평판 형상 등에 대해서도 구 형상과 유사하게 항력계수를 계산할 수 있다.

다음으로, 생존성 분석부(230)의 궤적 모듈(230a)은 또, 물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 항력계수를 기초로 하여 물체의 궤적을 계산한다(S208).

예를 들어, 궤적 모듈(230a)은 『Weiland, C., "Computational Space Flight Mechanics," Springer, 2010.』에 개시된 바와 같이 물체를 질점(mass point)으로 가정할 수 있으며, 뉴턴 제2법칙(Newton's second law)을 기반으로 한 3자유도분석을 사용할 수 있다. 궤적 계산을 수행하기 위해서 중력과 공기역학적 힘(aerodynamic force)만을 고려할 수 있으며, 양력(lift)은 발생하지 않는 것으로 가정할 수 있다. 또한, 지구는 회전하는 구(spherical earth)로 모델링할 수 있다. 궤적 계산은 미분방정식인 [수학식 9]를 4차 룽게-쿠타방법을 사용하여 계산할 수 있다.

여기서, r은 위치벡터의 크기를 나타내며, θ는 경도각(longitude angle)이고, φ는 위도각(latitude angle)이며, V는 속도이고, γ는 비행 경로각(flight path angle)이며, χ는 방위각(azimuth angle)이고, ω는 지구의 각속도이며, m은 물체의 질량이고, g는 지구의 중력가속도이다. 그리고 L은 양력을 나타내고, D는 항력을 나타낸다.

아울러, 단계 S208에서 궤적 모듈(230a)에 의해 계산된 물체의 궤적에 대한 정보는 제어부(200)의 제어에 따라 출력부(300)를 통해 출력될 수 있다. 예를 들어, 출력부(300)는 궤적 및 생존성 예측 결과를 시각적으로 식별할 수 있도록 출력하거나 청각적으로 식별할 수 있도록 출력하거나 컴퓨터에서 처리할 수 있는 데이터 형태로 출력 인터페이스 또는 통신망을 통해 출력할 수 있다.

그리고, 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 공기열역학 모듈(230d)은 크누센 수, 물체의 크기 및 속도, 대기 온도 및 대기 밀도를 기초로 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려하여 열 유속을 예측한다. 그리고, 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 열분석 모듈(230e)은 공기열역학 모듈(230d)에 의해 예측된 열 유속으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산한다(S210). 여기서, 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산할 때에, 물체의 열 유속으로부터 계산된 물체의 표면 온도를 반영하여 물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 열 유속과 표면 온도 및 내부 온도가 수렴할 때까지 반복할 수 있다.

이러한 공기열역학 모듈(230d)이 열 유속을 예측하는 과정을 예시적으로 살펴보면 다음과 같다.

공기열역학 모듈에서는 공력 가열에 의한 순 열 유속을 계산한다. 공력 가열에 의한 열 유속(q_conv), 산화에 의한 열 유속(q_ox), 복사에 의한 열 유속(q_rr)을 고려하여 계산하였으며, 이를 통해 계산되는 순 열 유속(q_total)은 다음 [수학식 10]과 같다.

실제 벽면(hot wall)에서의 공력 가열에 의한 열 유속을 계산하기 위하여 먼저 냉 벽면(cold wall)에서의 정체점 열 유속을 구한다. 천이 영역에서의 정체점 열 유속은 다음 [수학식 11]과 같다.

여기서, ρ는 공기 밀도, V는 속도, α_T는 열 수용계수(thermal accommodation coefficient)를 나타낸다. 연속체 영역에서의 구 형상에 대한 정체점 열 유속은 Detra, Kemp 및 Riddell의 식을 사용하였으며, 다음 [수학식 12]와 같다.

여기서, R은 구의 반경, ρ_sea는 해수면에서의 공기 밀도, V_cir은 고도 122km에서의 궤도 속도를 나타낸다. 천이 영역에서는 크누센 수에 따른 스탄톤 수(Stanton number)의 변화로부터 정체점 열 유속이 계산될 수 있다.

도 10은 크누센 수에 따른 스탄톤 수의 변화를 나타낸 그래프로서, 스탄톤 수의 정의로부터 정체점 열 유속은 다음 [수학식 13]과 같다.

여기서, St는 스탄톤 수를 의미한다. 냉 벽면(cool wall)에서 정체점 열 유속을 구한 다음, 표면 평균 열 유속 인자(heat flux factor; F)를 곱하여 전체 표면에 대한 열 유속 값으로 보정할 수 있다.

평균 열 유속 인자, 예를 들어 실린더 및 박스 형상에 대한 평균 열 유속 인자는 다음 [표 8]과 같이 예시될 수 있다.

Shape	Aref	Motion	Free Molecular Regime	Continuum Regime	Transition Regime
Sphere	4R2	spinning	0.25	0.275	Bridging Function of Knudsen number
Cylinder	LD	End-on	X+0.25D/L	B+0.161D/L
	LD	Broad side and spinning	Y+XD/2L	0.269+0.0735D/L
	LD	End-Over-end tumbling	0.637(X+Y) +0.161D/L	0.135+0.5B +0.165D/L
	LD	Random tumbling	(0.5X+0.785Y) +0.127D/L	0.179+B/3 +0.162D/L
Box	4LW	길이방향 중심축 회전	0.322+0.5XW/L	0.307+0.069W/L
	4LW	너비방향 중심축 회전	0.5X+0.161 +0.161W/L	0.222+0.154W/L

여기서, X, Y는 마하수(mach number)에 따른 특정한 부분의 열 유속과 정체점 열 유속에 대한 비율을 나타내며, B는 구 형상 정체점 열 유속 대비 원형 실린더 옆면의 평균 열 유속의 비를 나타낸다.

마지막으로 엔탈피 비를 곱하여 다음 [수학식 14]와 같이 실제 벽면에서의 공력 가열에 의한 열 유속을 계산할 수 있다.

여기서, h_st는 정체점에서의 엔탈피, C_pair는 공기의 정압비열, T_w는 표면 온도, T_cw는 냉 벽면 온도를 의미한다. 높은 온도로 인해 해리된 원자는 물체의 벽면에서 산화 현상을 발생시킨다. 이러한 산화 현상은 공력 가열현상과 더불어 열을 더 해주게 되며 방정식은 다음 [수학식 15]와 같다.

여기서, H_ox는 산화 열, τ는 물체에 부딪치는 산소 입자가 물체 벽면과 반응하는 비율을 의미한다. 물체 벽면 근처에서 발생하는 복사 현상으로 인해 물체의 열이 감소될 수 있으며, 최종적으로 복사에 의한 열 유속(q_rr)은 스테판-볼츠만 공식에 의해 다음 [수학식 16]과 같이 표현될 수 있다.

여기서, ε는 물질의 방사율이고, σ는 Stephan-Boltzmann(5.67×10^-8 W/m²-K⁴) 상수를 의미한다.

한편, 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 열분석 모듈(230e)에서는 공기열역학 모듈(230d)에서 계산한 순 열 유속(q_total)으로부터 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산한다(S210). 물체를 여러 개의 노드로 나누어 분석할 수 있으며, 1-D 열전도 모델(thermal math model)을 사용할 수 있다. 속이 빈 물체(hollow object)의 경우 가장 안쪽 면은 단열(adiabatic)로 가정할 수 있다. 그리고 FTCS 유한 차분법(Forward Time and Central Space finite difference method)을 사용하여 1-D 열전도 방정식을 계산할 수 있다. 이처럼, 열분석 모듈(230e)에서 물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 보다 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 구 좌표계(spherical coordinate) 미분 방정식은 다음 [수학식 17]과 같다.

여기서, ρ는 물체의 밀도, k는 물체의 열전도도를 의미한다. [수학식 17]을 Forward Time Central Space(FTCS) 유한 차분법을 이용하여 계산하면 각각의 노드에 대한 온도를 계산할 수 있으며, 다음과 같은 [수학식 18]과 같은 관계식을 도출할 수 있다.

여기서, i는 노드 번호, j는 시간 단계, m_i는 노드 i의 질량, C_Pi는 노드 i의 온도에 해당하는 비열을 나타낸다. G는 방사(radial) 방향의 컨덕터(conductor)개념이며, 다음 [수학식 19]와 같이 정의된다.

물체의 표면 온도는 다음 [수학식 20]과 같다.

여기서, A_s는 물체 표면의 면적, G_s는 물체 표면의 컨덕터(conductor)(G), T_s는 물체의 제일 바깥쪽 노드의 온도를 의미한다.

다음으로, 생존성 분석부(230)의 프로그램 모듈 중에서 삭마 모듈(230f)은 열분석 모듈(230e)에서 계산된 물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 물체의 삭마 및 용융 여부를 판단한다(S212). 재진입하는 물체가 계속해서 열을 받아들이게 된다면 물체의 표면 온도 및 내부 온도가 증가하게 된다. 또한, 물체의 바깥쪽 노드가 녹는점(melting point)에 도달하여 온도가 더 이상 올라가지 않더라도 열은 계속해서 받아들이게 된다. 각각의 노드에서 받아들인 열의 총 합이 노드의 삭마열(heat of ablation)을 초과하게 된다면, 그 노드는 녹아서 없어지는 것으로 가정할 수 있으며, 이는 『Kelley, R. L., and Rochelle, W. C., "Atmospheric Reentry of a Hydrazine Tank," NASA White Paper, 2012.』를 참조할 수 있다. 임의 노드에서 받아들인 총 열량과 삭마열은 아래의 [수학식 21]과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, H_ablat은 각 노드의 삭마열(heat of ablation), m_i는 노드의 질량, h_f는 융해열(heat of fusion), C_p는 물체의 비열을 의미한다. 삭마 모듈에서 물체의 노드가 삭마된다면, 그 물체의 질량 및 크기가 줄어들게 된다. 따라서 변화된 물체의 탄도 계수(ballistic coefficient)는 궤적 모듈 및 다른 모듈에 적용되어 다시 계산이 수행된다. 즉, 삭마 또는 용융으로 판단되지 않으면 궤적 모듈(230a)은 궤적 예측 시간 간격의 경과 후에 물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산한다(S216). 하지만, 삭마 또는 용융으로 판단되면 물체의 변화된 크기 및 질량을 파악하며(S214), 궤적 모듈(230a)은 궤적 예측 시간 간격의 경과 후에 물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산하게 된다(S216).

이후, 궤적 모듈(230a)에 의해 계산된 물체의 궤적 및 생존성에 대한 정보는 제어부(200)의 제어에 따라 출력부(300)를 통해 출력될 수 있다. 예를 들어, 출력부(300)는 궤적 및 생존성 예측 결과를 시각적으로 식별할 수 있도록 출력하거나 청각적으로 식별할 수 있도록 출력하거나 컴퓨터에서 처리할 수 있는 데이터 형태로 출력 인터페이스 또는 통신망을 통해 출력할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤적 및 생존성 예측을 시뮬레이션 한 결과에 대해 예시적으로 설명하기로 한다.

특정 프로그램을 활용하여 고체 하이드라진(hydrazine)을 포함한 티타늄 탱크에 대한 재진입 생존성 분석을 수행하였다. 또한, 이러한 특정 프로그램의 생존성 분석 환경과 동일한 조건에서, 본 발명의 실시예에 따른 우주물체 궤적 및 생존성 예측 모듈을 활용한 생존성 분석을 수행하였으며, 특정 프로그램으로 분석한 해석 결과와 비교하여 검증하였다.

도 11과 같이, 고체 하이드라진을 포함한 티타늄 탱크는 속이 빈 구 형상으로 가정하였으며, 티타늄 탱크 내부에 고체 하이드라진이 붙어있는 것으로 모델링하였다. 그리고 직경은 1.0414m, 두께는 0.00356m, 하이드라진의 무게는 453.59kg을 사용하였다. 티타늄 및 하이드라진의 초기조건으로 온도는 214K, 고도는 78km, 속도는 7.58km/s, 그리고 비행경로 각(flight path angle)은 -0.2°를 사용하였다. 티타늄의 비열, 열전도도, 방사율은 온도에 따라 변하는 값을 사용하였다. 하이드라진을 포함한 티타늄 탱크를 총 6개의 노드로 나누었으며, 티타늄 탱크는 5개, 하이드라진은 두께가 0.197 m 인 1개의 노드로 구성하였다.

특정 프로그램은 총 6개의 노드 중에서 4개의 노드가 녹아 없어지고 1개의 티타늄 노드와 1개의 하이드라진 노드가 살아남는다고 분석하였다. 본 발명의 실시예에 따른 생존성 예측 모듈에서 수행한 해석 결과도 특정 프로그램의 생존성 예측 결과와 동일함을 알 수 있다.

또한, 시간에 따른 표면 온도 및 열 유속 변화를 도 12a 및 도 12b에 나타내었으며, 특정 프로그램과 본 발명의 실시예에 따른 생존성 예측 모듈의 해석 결과는 매우 잘 일치하는 것을 확인할 수 있다.

한편, 정확한 진근점 이각을 획득할 수 있다면, 생존성 예측 모듈로부터 계산되는 물체의 질량, 속도, 떨어지는 위치 등으로부터 인명, 재산 등의 피해 분석을 수행할 수 있다. 총 위험 확률은 위험 지역과 우주쓰레기가 위험 지역과 충돌할 확률과 그 지역에 살고 있는 인구 밀도의 곱들의 합으로 나타낼 수 있다.

총 위험 지역은 다음 [수학식 22]와 같이 표현될 수 있다.

여기서, A_h 및 A_i는 지역 면적과 인명 위험 면적을 각각 나타낸다.

우주쓰레기 충돌 지역 확률은 다음 [수학식 23]과 같다.

여기서, δ 및 는 충돌 지역의 위도와 재진입 궤도 경사각(inclination angle)을 각각 의미한다.

총 위험 확률은 다음 [수학식 24]와 같다.

여기서, ρ_i는 해당 지역의 인구 밀도를 나타낸다.

지금까지 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 우주물체의 궤도 수명이 끝나는 시점에서의 진근점 이각을 제외한 모든 궤도 요소를 획득하여 우주물체의 궤도 수명을 예측하고, 물체의 열 유속을 계산할 때에 물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 사용함으로써, 우주물체의 궤적 및 생존성 예측 정확도가 향상되도록 구현하였다. 또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 우주물체 궤도 수명과 생존성을 복합적으로 분석할 수 있기 때문에, 우주물체의 궤도 수명과 생존성 예측을 통합 관리하면서 예측 결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있게 구현하였다.

본 발명에 첨부된 각 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 우주물체 궤도 수명 및 생존성 예측 장치
100: 입력부
200: 제어부
210: 궤도 수명 분석부
220: 좌표 변환부
230: 생존성 분석부
230a: 궤적 모듈
230b: 대기 모듈
230c: 공기역학 모듈
230d: 공기열역학 모듈
230e: 열분석 모듈
230f: 삭마 모듈
300: 출력부
400: 저장부

Claims (8)

1. 우주물체의 궤도 정보 및 초기 조건을 기초로 상기 우주물체의 궤도 수명을 계산하는 단계;
   상기 궤도 수명이 종료되는 시점에서의 궤도 요소를 구면 좌표계로 변환하는 단계;
   상기 변환된 구면 좌표계를 기초로 상기 우주물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득하는 단계;
   상기 우주물체의 크기와 상기 대기 온도 및 상기 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수(Knudsen number)를 계산하는 단계;
   상기 우주물체의 형상 및 상기 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정하는 단계;
   상기 우주물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 상기 항력계수를 기초로 하여 상기 우주물체의 궤적을 계산하는 단계;
   상기 크누센 수, 상기 우주물체의 크기 및 속도, 상기 대기 온도 및 상기 대기 밀도를 기초로 상기 우주물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 고려하여 열 유속을 예측한 후, 예측된 상기 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 단계;
   상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 상기 우주물체의 삭마 및 용융 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되지 않으면 상기 우주물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산하되 상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되면 상기 우주물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산하는 단계를 포함하는
   우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 궤도 요소는, 장반경(Semi-major axis), 편심(Eccentricity), 경사각(Inclination), 근지점의 편각(Argument of perigee) 및 RAAN(Right Ascension of the Ascending Node) 중 적어도 하나를 포함하는
   우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 단계는, 상기 우주물체의 열 유속으로부터 계산된 상기 우주물체의 표면 온도를 반영하여 상기 우주물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 상기 열 유속과 상기 표면 온도 및 상기 내부 온도가 수렴할 때까지 반복하는
   우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 방법을 프로세서가 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
6. 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하는 장치로서,
   제어부와,
   상기 제어부에 의한 실행시에, 상기 우주물체의 궤도 수명 및 생존성을 예측하는 프로세스를 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어가 저장된 저장부와,
   상기 제어부의 제어에 따라 정보를 출력하는 출력부를 포함하되,
   상기 프로세스는,
   상기 우주물체의 궤도 정보 및 초기 조건을 기초로 상기 우주물체의 궤도 수명을 계산하고,
   상기 궤도 수명이 종료되는 시점에서의 궤도 요소를 구면 좌표계로 변환하며,
   상기 변환된 구면 좌표계를 기초로 상기 우주물체가 있는 고도의 대기 온도, 대기 압력 및 대기 밀도를 획득하고,
   상기 우주물체의 크기와 상기 대기 온도 및 상기 대기 압력을 기초로 하여 크누센 수를 계산하며,
   상기 우주물체의 형상 및 상기 크누센 수에 따라 대기의 항력계수를 선정하고,
   상기 우주물체의 형상, 크기, 질량, 속도벡터 및 위치벡터와 상기 항력계수를 기초로 하여 상기 우주물체의 궤적을 계산하며,
   상기 크누센 수, 상기 물체의 크기 및 속도, 상기 대기 온도 및 상기 대기 밀도를 기초로 상기 우주물체의 벽면에서 유한한 촉매 재결합률을 고려한 열화학적 비평형 유동을 고려하여 열 유속을 예측한 후, 예측된 상기 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하고,
   상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도에 기초하여 상기 우주물체의 삭마 및 용융 여부를 판단하며,
   상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되지 않으면 상기 우주물체의 크기 및 질량의 변화 없이 궤적을 다시 계산하되 상기 삭마 또는 상기 용융으로 판단되면 상기 우주물체의 변화된 크기 및 질량에 기초하여 궤적을 다시 계산하는
   우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 궤도 요소는, 장반경, 편심, 경사각, 근지점의 편각 및 RAAN 중 적어도 하나를 포함하는
   우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치.
8. 제 6 항에 있어서,
   상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산할 때에, 상기 우주물체의 열 유속으로부터 계산된 상기 우주물체의 표면 온도를 반영하여 상기 우주물체의 열 유속을 다시 계산하고, 다시 계산된 열 유속으로부터 상기 우주물체의 표면 온도 및 내부 온도를 계산하는 과정을 상기 열 유속과 상기 표면 온도 및 상기 내부 온도가 수렴할 때까지 반복하는
   우주물체의 궤도 수명 및 생존성 예측 장치.

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