인공위성의 충돌 방지를 위한 Three-filter Algorithm의 최적 수행 성능 조건 연구

Abstract

우주는 우주 물체로 가득 차 있고 앞으로도 더욱 늘어날 전망이다. 위성 인터넷 서비스를 제공하는 Starlink, Guowang은 1만 개 이상의 인공위성을 사용할 것으로 계획하고 있다. 국제전기통신연합은 100만 개 이상의 새로운 위성이 추가될 수도 있다고 말한다. 이러한 우주 물체의 증가는 우주 물체 간의 충돌 위험을 증가시킨다. 우주 물체는 수km/s 이상의 속도로 움직이므로 충돌할 경우 치명적인 손상을 입히게 된다. 또한 충돌로 인해 생긴 파편들로 인해 케슬러 증후군과 같이 연쇄적인 충돌로 더욱 많은 우주 쓰레기들이 생겨날 수 있다. 때문에 우주 물체 간의 충돌 위험을 예측하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 또한 우주 물체가 늘어남에 따라 충돌 위험을 예측하는데 걸리는 시간 또한 늘어나기 때문에 이에 대처하기 위한 연구도 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 충돌 위험 예측을 위해 널리 사용되는 Three-filter 알고리즘을 기반으로 기하학적 해싱 기술인 Bucket hashing과 kd-tree를 활용하여 충돌 위험 예측을 효율적으로 계산하기 위한 방법을 연구하고 실험적 비교를 통해 메모리와 계산 시간을 최적화할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 우주 물체가 늘어남에 따른 실험 결과를 비교해보고 미래에 우주 물체가 늘어났을 때 충돌 위험 예측을 하기 위해 필요한 메모리와 계산 시간을 예측했다.