NSS (Navigation satellite system) provides the information for determining the position, velocity and time of users in real time using satellite-networking, and is classified into GNSS (Global NSS) and RNSS (Regional NSS). Although GNSS services for global users, the exactitude of provided informati...
NSS (Navigation satellite system) provides the information for determining the position, velocity and time of users in real time using satellite-networking, and is classified into GNSS (Global NSS) and RNSS (Regional NSS). Although GNSS services for global users, the exactitude of provided information is dissatisfied with the degree required in modern systems such as unmanned system, autonomous navigation system for aircraft, ship and others, air-traffic control system. Especially, due to concern about the monopoly status of the countries operating it, some other countries have already considered establishing RNSS. The RNSS services for users within a specific area, however, it not only gives more precise information than those from GNSS, but also can be operated independently from the NSS of other countries. Thus, for Korean RNSS, this paper suggests the methodology to design the satellite constellation considering the regional features of Korean Peninsula. It intends to determine the orbits and the arrangement of navigation satellites for minimizing PDOP (Position dilution of precision). PGA (Parallel Genetic Algorithm) geared to solve this nonlinear optimization problem is proposed and STK (System tool kit) software is used for simulating their space flight. The PGA is composed of several GAs and iterates the process that they search the solution for a problem during the pre-specified generations, and then mutually exchange the superior solutions investigated by each GA. Numerical experiments were performed with increasing from four to seven satellites for Korean RNSS. When the RNSS was established by seven satellites, the time ratio that PDOP was measured to less than 5 (i.e. better than 'Good' level on the meaning of the PDOP value) was found to 94.3% and PDOP was always kept at 10 or less (i.e. better than 'Moderate' level).
NSS (Navigation satellite system) provides the information for determining the position, velocity and time of users in real time using satellite-networking, and is classified into GNSS (Global NSS) and RNSS (Regional NSS). Although GNSS services for global users, the exactitude of provided information is dissatisfied with the degree required in modern systems such as unmanned system, autonomous navigation system for aircraft, ship and others, air-traffic control system. Especially, due to concern about the monopoly status of the countries operating it, some other countries have already considered establishing RNSS. The RNSS services for users within a specific area, however, it not only gives more precise information than those from GNSS, but also can be operated independently from the NSS of other countries. Thus, for Korean RNSS, this paper suggests the methodology to design the satellite constellation considering the regional features of Korean Peninsula. It intends to determine the orbits and the arrangement of navigation satellites for minimizing PDOP (Position dilution of precision). PGA (Parallel Genetic Algorithm) geared to solve this nonlinear optimization problem is proposed and STK (System tool kit) software is used for simulating their space flight. The PGA is composed of several GAs and iterates the process that they search the solution for a problem during the pre-specified generations, and then mutually exchange the superior solutions investigated by each GA. Numerical experiments were performed with increasing from four to seven satellites for Korean RNSS. When the RNSS was established by seven satellites, the time ratio that PDOP was measured to less than 5 (i.e. better than 'Good' level on the meaning of the PDOP value) was found to 94.3% and PDOP was always kept at 10 or less (i.e. better than 'Moderate' level).
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문제 정의
마지막으로, 위성의 배치상황에 따른 기하학적 오차(PDOP : Position Dilution Of Precision)는 수신기의 위치를 결정하기 위해 이용되는 위성들의 배치 형상에 따른 오차이다. 따라서 본 연구는 PDOP를 기준으로 양질의 위치정확도를 제공하기 위한 위성군집궤도 설계를 목적으로 한다.
하지만, 기존 연구들은 제한적인 경사각, 이심률을 고려한 시뮬레이션 결과를 통해 위치정확도 변화의 경향성을 제시한 연구로, 위성군집궤도 설계에 있어 최적화를 시도하고 있지는 않다. 따라서 본 연구는 기존 연구들을 바탕으로, 시스템공학적 관점에서 한국형 RNSS를 위한 위성군집궤도(Satellite constellation)의 최적 설계를 위한 방법론을 제안한다.
본 연구는 한반도를 서비스 지역으로 하는 한국형 RNSS 구축을 위한 위성군집궤도의 최적 설계 방법론에 대해 다루었다. 수치실험을 통해 PDOP가 항시 Moderate 이상의 수준을 충족하기 위해서는 위성 7기 정도가 운용되어야 하며, 이때 94.
본 연구에서는 위성의 우주비행과 항법시스템의 위치정확도에 대한 타당성과 정밀도를 보장받기 위해 전문 소프트웨어인 AGI사의 STK(System Tool Kit)를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 또한, 기존 연구들을 바탕으로 한반도 지역을 서비스하기 위한 위성 궤도요소들(Orbital elements)의 합리적인 범위를 고찰하고, 연속형 변수(Continuous variable)인 각 궤도요소의 특성을 고려하여 현실적인 수준에서 이산화(Discretization)함으로써 위성군집궤도 설계를 조합최적화(Combinatorial optimization) 문제로 고려하였다.
본 연구에서의 목적함수는 “PDOP ≤ 5.0”인 시간의 비율의 최대화로서, 잠재해가 표현하는 각 위성들의 선택된 궤도(Orbit)와 비행 시작점(Start time) 정보를 바탕으로 일정기간 동안의 위성들의 비행 시뮬레이션을 수행하면서 PDOP를 측정하여 얻어진다.
본 절에서는 본 연구에서 사용되는 용어들의 이해를 돕기 위해 위성궤도를 결정하는 요소들에 대해 설명한다.
GNSS는 우리나라에서도 널리 사용되고 있는 미국의 GPS(Global Positioning System)와 러시아의 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)가 있다. 중국은 1994년부터 Beidou라는 위성항법시스템 개발을 시작하여 2012년까지 16기의 인공위성을 발사하여 동북아시아 지역에 서비스할 수 있는 RNSS를 구축하였으며, 2020년까지 추가적으로 19기의 인공위성을 발사하여 GNSS를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 유럽연합(EU)의 15개 회원국은 2002년 GNSS 개발에 합의하고, 2003년에 Galileo 위성항법시스템 개발을 시작하였다.
가설 설정
후보궤도군 선정과 PDOP 산정의 편의를 위해 수신기, 즉, 사용자는 서울에 위치하고 있는 것으로 가정하였다. 하지만, 한반도의 면적이 넓지 않아 다른 지역의 사용자와의 차이는 무시될 수 있다.
제안 방법
PGA는 복수의 GA들이 독립적으로 해를 탐색하고, 주기적으로 각 GA가 탐색한 우수해들을 상호 교환함으로써 협력하도록 설계되었다. PGA의 장점은 진화과정에서 특정 해로 수렴되어 가는 임의의 GA의 모집단에 다른 GA들이 탐색한 새로운 우수해 집단을 이주(Migration)시켜 모집단의 다양성을 증대함으로써 지역 최적해(Local optimum)로부터의 탈출 기회를 부여하고, 보다 광범위한 지역의 탐색을 유도함으로써 전역 최적해(Global optimum) 탐색 확률을 증대하는 것이다.
STK 소프트웨어를 이용하여 각 후보궤도를 비행하는 위성의 위치, 즉, PDOP 계산을 위한 서울 기준의 고도각(θs)과 방위각(Φs)을 1분 단위로 시뮬레이션 하였다.
한국형 RNSS에 대한 연구 중 Choi et al.[4]은 한반도의 지역적 특성 고려 시, 한국형 RNSS에 적합한 위성군의 후보 궤도는 정지궤도(GEO, GEostationay Orbit)와 지구상에서 관측 시 8자형 궤도를 갖는 EIGSO(Elliptical Inclined GeoSynchronous Orbit)의 조합으로 제안하고, 총 7기의 위성을 운영하는 상황에서 EIGSO의 경사각(Orbital inclination)과 이심률(Orbital eccentricity)을 변화시키면서 위치정확도에 대해 분석하였다. Choi et al.
[3]는 Choi et al.[4]이 제시한 위성군집궤도를 바탕으로, 지상국(Ground station)들 간의 짧은 상대거리로 인해 발생되는 오차를 극복하기 위한 대안으로, 궤도결정 시 위성 간 상대거리 관측을 지상국 관측과 함께 이용하여 후처리 최소자승법 기반으로 한국형 항법위성의 궤도를 정밀하게 보정하는 방법론을 제시하였다. 하지만, 기존 연구들은 제한적인 경사각, 이심률을 고려한 시뮬레이션 결과를 통해 위치정확도 변화의 경향성을 제시한 연구로, 위성군집궤도 설계에 있어 최적화를 시도하고 있지는 않다.
)을 1분 단위로 시뮬레이션 하였다. 그리고 PGA에서의 적합도 평가는 각 후보궤도의 공전 주기를 고려하여 3,150분 동안의 PDOP 시뮬레이션 결과를 활용하였다.
또한, 기존 연구들을 바탕으로 한반도 지역을 서비스하기 위한 위성 궤도요소들(Orbital elements)의 합리적인 범위를 고찰하고, 연속형 변수(Continuous variable)인 각 궤도요소의 특성을 고려하여 현실적인 수준에서 이산화(Discretization)함으로써 위성군집궤도 설계를 조합최적화(Combinatorial optimization) 문제로 고려하였다. 그리고 비선형(Nonlinear) 목적함수와 조합최적화 문제가 NP-complete임을 고려하여, 문제의 해법으로서 병렬 유전자 알고리즘(PGA : Parallel Genetic Algorithm)을 제안하였다.
따라서 위성항법시스템 설계에서 위성군의 적합도(Fitness)를 평가하기 위한 여러 관점이 있을 수 있지만, 본 연구에서는 [Table 1]에서의 PDOP가 “Good” 수준 이상을 유지하는 시간을 기준으로 적합도를 평가하였다.
따라서 첫 번째 기준을 만족하기 위해 궤도 장반경은 41,937.5㎞로, 경사각은 25°부터 40°까지의 범위에서 5° 단위로 고려하였으며, 상승교점경도(RAAN)는 180°부터 195°까지의 범위에서 조정하였다.
본 연구에서는 위성의 우주비행과 항법시스템의 위치정확도에 대한 타당성과 정밀도를 보장받기 위해 전문 소프트웨어인 AGI사의 STK(System Tool Kit)를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 또한, 기존 연구들을 바탕으로 한반도 지역을 서비스하기 위한 위성 궤도요소들(Orbital elements)의 합리적인 범위를 고찰하고, 연속형 변수(Continuous variable)인 각 궤도요소의 특성을 고려하여 현실적인 수준에서 이산화(Discretization)함으로써 위성군집궤도 설계를 조합최적화(Combinatorial optimization) 문제로 고려하였다. 그리고 비선형(Nonlinear) 목적함수와 조합최적화 문제가 NP-complete임을 고려하여, 문제의 해법으로서 병렬 유전자 알고리즘(PGA : Parallel Genetic Algorithm)을 제안하였다.
또한, 현재 우리나라가 운용중인 정지궤도 위성 ‘천리안(COMS : Communication, Ocean and Meteorological Satellite)’의 궤도를 추가하였다.
유전자의 표현은 문제의 잠재해(Potential solution)를 염색체(Chromosome) 형질로 표현하는 것이다[16, 17]. 본 연구에서는 유전자를 두 영역으로 구분하여 첫 번째 영역에서는 후보궤도 n종 중 각 위성의 궤도를 선택하고, 두 번째는 전체 시뮬레이션 기간 T분 중 각 위성이 비행을 시작하는 지점을 선택하는 영역으로 [Figure 7]과 같이 구성하였다. 따라서 위성 S기를 운용하는 경우, 유전자 길이는 (2×S), 해 탐색공간(Solution space)은 (nT)s이 된다.
수치실험은 위성항법시스템을 구성하기 위한 최소의 위성 4기부터 PDOP가 10(Moderate)을 초과하는 시간대가 나타나지 않는 7기까지 수행하였다. 위성 4기부터 7기까지 운용할 때, PGA에 의한 최선해들의 PDOP의 통계는 [Table 3], “PDOP 5.
이는, 각 GA의 우수해를 (이주율×개체수)만큼 선별하고 종합하여 우수해 집합을 구성한 후, 각 GA에서 적합도가 저조한 개체들을 우수해 집합으로 대체함으로써 상호 간의 정보교환을 모사하였다.
본 연구에서는 [Figure 9]와 같이 유전자에서 임의적으로 선택된 염색체 2개의 위치를 상호 변경하는 2점 교환(Two-point exchange) 방식을 적용하였다. 이때, 유전자들의 실행가능성(Feasibility)을 유지하기 위해 [Figure 7]에서 구분된 유전자의 위성궤도(Orbit) 영역과 비행 시작점(Start time) 영역을 구분하여 수행하였다.
PGA 파라미터는 [Table 2]와 같이 적용하였다. 즉, 5개의 단위 GA가 50세대 동안 독립적으로 해를 탐색하고 이주과정을 거치는 절차를 2회 실시하고, 마지막으로 각 GA가 독립적으로 50세대 동안 해를 탐색한 후 모든 GA가탐색한 해 중 가장 우수한 해를 PGA의 최선해로 선별한다.
하지만, 한반도의 면적이 넓지 않아 다른 지역의 사용자와의 차이는 무시될 수 있다. 후보궤도군은 기존 연구문헌[3, 4, 8, 9]을 참고하여 PDOP에 대한 영향도와 위성궤도 설계 시의 주요 고려사항으로부터 다음 3가지의 기준에 의해 선정되었다. 첫째, 궤도를 비행하고 있는 위성은 항상 서울과 통신이 가능하여야 한다.
대상 데이터
1절의 궤도요소를 입력하면, 실제적인 중력장(Gravitational field) 모델을 기반으로 [Figure 5]와 같은 2·3차원 비행궤적 그래픽과 통신가능 지역, 시간대별 인공위성의 위치 등에 대한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 한국형 RNSS를 위한 후보궤도를 선정하고, 각 후보궤도를 비행하는 인공위성을 시뮬레이션 하여 [Figure 5(C)]와 같은 AER(Azimuth, Elevation, Range) 데이터를 이용하였다. 여기서, AER 데이터는 서울을 원점으로 하는 구면좌표계에서 위성의 위치 정보이며, 위성의 위치는 1분 단위로 시뮬레이션 되었다.
본 연구에서는 한국형 RNSS를 위한 후보궤도를 선정하고, 각 후보궤도를 비행하는 인공위성을 시뮬레이션 하여 [Figure 5(C)]와 같은 AER(Azimuth, Elevation, Range) 데이터를 이용하였다. 여기서, AER 데이터는 서울을 원점으로 하는 구면좌표계에서 위성의 위치 정보이며, 위성의 위치는 1분 단위로 시뮬레이션 되었다.
이론/모형
선택은 적자생존의 자연법칙에 기초하여 현 세대의 모집단 중 다음 세대에 물려줄 개체를 선택하는 과정이다. 본 연구는 세대별 우수해의 생존성을 보장하면서 적합도가 낮은 해에게도 확률적으로 생존 기회를 부여하는 룰렛 휠(Roulette wheel) 방법과 현 세대의 최선해(Best solution)는 다음 세대에 원형대로 보존되도록 하는 엘리티스트(Elitist) 방법을 혼합한 Elitist-roulette wheel 방법을 적용하였다.
교차는 부모(Parent) 세대의 유전형질, 즉, 염색체를 조합하여 자손(Offspring)을 생성하는 과정이다. 본 연구에 서는 [Figure 8]과 같이 임의의 염색체 2개를 선택하고, 선택된 염색체들 사이의 염색체들을 상호 교환하는 2점교차방식(Two-point crossover)을 사용하였다.
이주는 알고리즘의 병렬화를 실행하는 단계로, 각 GA들이 지정된 세대수 동안 독립적으로 탐색한 우수해를 상호교환하는 단계이다. 본 연구에서는 [Figure 10]의 Fully-connected topology를 적용하였다. 이는, 각 GA의 우수해를 (이주율×개체수)만큼 선별하고 종합하여 우수해 집합을 구성한 후, 각 GA에서 적합도가 저조한 개체들을 우수해 집합으로 대체함으로써 상호 간의 정보교환을 모사하였다.
돌연변이는 임의의 유전자에 대해 일부 염색체를 임의적으로 변화시켜 새로운 형질의 개체를 생성하는 과정으로, GA를 지역 최적해(Local optimum)로부터 탈출시키거나 탐색공간의 변화를 시도하기 위한 진화 연산자이다. 본 연구에서는 [Figure 9]와 같이 유전자에서 임의적으로 선택된 염색체 2개의 위치를 상호 변경하는 2점 교환(Two-point exchange) 방식을 적용하였다. 이때, 유전자들의 실행가능성(Feasibility)을 유지하기 위해 [Figure 7]에서 구분된 유전자의 위성궤도(Orbit) 영역과 비행 시작점(Start time) 영역을 구분하여 수행하였다.
본 연구에서는 인공위성의 우주비행을 정확하고 정밀하게 시뮬레이션하기 위해 전문 소프트웨어인 AGI사의 SKT를 이용하였다. STK는 기본적인 기능으로 제 2.
초기 모집단은 임의생성(Random generation) 방법을 적용하였다. 즉, 궤도를 선택하는 영역에는 [1, n], 비행 시작점을 선택하는 영역에는 [0, T] 범위 내의 정수형 난수를 할당하였다.
성능/효과
즉, SA는 위성항법시스템 보유국의 정책적 판단에 의한 오차로 타국이 관여하거나 통제할 수 없는 영역이다. 마지막으로, 위성의 배치상황에 따른 기하학적 오차(PDOP : Position Dilution Of Precision)는 수신기의 위치를 결정하기 위해 이용되는 위성들의 배치 형상에 따른 오차이다. 따라서 본 연구는 PDOP를 기준으로 양질의 위치정확도를 제공하기 위한 위성군집궤도 설계를 목적으로 한다.
따라서 이심률은 위성의 수명과 직결되는 요소이다. 셋째로, 궤도 경사각(i)은 위성의 궤도면이 적도면(Equatorial plan)과 이루는 각(Angle)을 의미한다. 경사각 역시 위성의 기하학적 배치에 영향을 미치는 요소이다.
본 연구는 한반도를 서비스 지역으로 하는 한국형 RNSS 구축을 위한 위성군집궤도의 최적 설계 방법론에 대해 다루었다. 수치실험을 통해 PDOP가 항시 Moderate 이상의 수준을 충족하기 위해서는 위성 7기 정도가 운용되어야 하며, 이때 94.3%의 시간에서는 Good 수준 이상을 유지할 수 있는 것으로 판단되었다. 본 연구가 궤도 요소들을 이산화하여 적용하고 메타 휴리스틱(Meta-heuristic)을 이용하여 실험결과를 제시하고 있지만, 향후 보다 정밀한 위성군집궤도를 결정하기 위한 연구에 참조점이 될 수 있을 것이다.
위성 7기를 운용하는 상황에 대해 [Table 2]의 파라미터를 갖는 PGA를 5회 실행한 결과, 계산시간(CPU time)은 평균 12,360.71초(약 3.43시간), 표준편차 37.68초로 나타났다. 계산시간의 대부분은 유전자의 적합도 평가를 위한 PDOP 시뮬레이션에 소요되고 있었다.
계산시간의 대부분은 유전자의 적합도 평가를 위한 PDOP 시뮬레이션에 소요되고 있었다. 이에 대한 분석 결과, 개체 당 평균 0.082367초, 즉, 1개 모집단(200 개체) 시뮬레이션에 약 16.47초가 소요되어 총 계산시간의 99.9% 이상을 점유하고 있었다.
후보궤도군은 기존 연구문헌[3, 4, 8, 9]을 참고하여 PDOP에 대한 영향도와 위성궤도 설계 시의 주요 고려사항으로부터 다음 3가지의 기준에 의해 선정되었다. 첫째, 궤도를 비행하고 있는 위성은 항상 서울과 통신이 가능하여야 한다. 둘째, 위성 수명을 위해 밴앨런 복사대를 통과하지 않거나, 통과시간을 최소화할 수 있어야 한다.
후속연구
Lee et al.[10]의 인공위성의 임무 스케줄링에 대한 연구, Kim and Jeon[6]의 인공위성 신뢰도 최적 설계 등 우주시스템의 설계와 효율적 운용에 시스템공학이 기여할 수 있는 분야가 상당한 만큼 국익 증진을 위해 시스템공학의 우주시스템에의 응용과 융합 연구가 활성화되기를 기대한다.
본 연구가 궤도 요소들을 이산화하여 적용하고 메타 휴리스틱(Meta-heuristic)을 이용하여 실험결과를 제시하고 있지만, 향후 보다 정밀한 위성군집궤도를 결정하기 위한 연구에 참조점이 될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 문제에 적합한 알고리즘을 탐색하기 위한 알고리즘의 성능 비교, 휴리스틱 알고리즘 개발 등에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
3%의 시간에서는 Good 수준 이상을 유지할 수 있는 것으로 판단되었다. 본 연구가 궤도 요소들을 이산화하여 적용하고 메타 휴리스틱(Meta-heuristic)을 이용하여 실험결과를 제시하고 있지만, 향후 보다 정밀한 위성군집궤도를 결정하기 위한 연구에 참조점이 될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 문제에 적합한 알고리즘을 탐색하기 위한 알고리즘의 성능 비교, 휴리스틱 알고리즘 개발 등에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
위성항법 시스템은 어떻게 구분되는가?
위성항법시스템(NSS : Navigation Satellite System)은 인공위성 네트워크를 이용해 사용자의 위치와 시간을 정확히 추적해 위치정보를 제공하는 시스템이다. 위성항법 시스템은 지구상의 전 지역을 대상으로 서비스하는 전 지구 위성항법시스템(GNSS : Global NSS)과 특정 지역을 위한 지역 위성항법시스템(RNSS : Regional NSS)로 구분된다. GNSS는 우리나라에서도 널리 사용되고 있는 미국의 GPS (Global Positioning System)와 러시아의 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)가 있다.
한국형 RNSS를 위한 위성군집궤도는 한반도 지역적 특성을 고려하여 설계되어야 하는 이유는?
RNSS는 특정 지역에 국한하여 서비스를 제공하기 때문에 위성군집궤도 설계 시, 서비스 대상 지역의 위치(위도, 경도), 면적, 지역의 형상 등에 따라 고려해야할 변수 들에서 상당한 차이를 보인다. 따라서 한국형 RNSS를 위한 위성군집궤도는 한반도의 지역적 특성을 고려하여 설계되어야 한다.
위성항법시스템 이란?
위성항법시스템(NSS : Navigation Satellite System)은 인공위성 네트워크를 이용해 사용자의 위치와 시간을 정확히 추적해 위치정보를 제공하는 시스템이다. 위성항법 시스템은 지구상의 전 지역을 대상으로 서비스하는 전 지구 위성항법시스템(GNSS : Global NSS)과 특정 지역을 위한 지역 위성항법시스템(RNSS : Regional NSS)로 구분된다.
참고문헌 (17)
Agrawal, V., Satellite technology : principles and applications (2nd ed.), John Wiley & Sons, 2011.
Bate, R.R., Mueller, D.D., and White, J.E., Fundamentals of astrodynamics, 1971, Courier Corporation.
Choi, J.M., Kim, Y.R., Park, C.D., Park, S.Y., and Seo, S.M., Preliminary Study on Orbit Determination of Korea Satellite Navigation System with Inter-Satellite Ranging, Proceedings of the Korean Society For Aeronautical And Space Sciences, 2013, pp. 483-486.
Choi, M.S., Won, D.H., Sung, S.G., Lee, J.Y., Kim, J.R., Lee, Y.J., Park, J.P., and Park, H.W., Korean Navigation Satellite System Orbit Design and Navigation Performance Analysis, Proceedings of the Korean Society For Aeronautical And Space Sciences, 2013, pp. 645-649.
http://www.kass.re.kr/sub01/sub01_01.php.
Kim, H.S. and Jeon, G.W., A Study on Reliability Optimal Design of Satellite system (Based on MSC System's structure of KOMPSAT-2), Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, 2011, Vol. 39, No. 12, pp. 1150-1159.
Langley, R.B., Dilution of precision, GPS world, 1999, Vol. 10, No. 5, pp. 52-59.
Larsen, W.J. and Wertz, J.R., Space mission analysis and design, Microcosm, Inc. and Kluwer Academic Publishers, Torrance, 1992.
Lee, S.H., Park, B.W., Kim, D.Y., Kee, C.D., Paik, B.S. and Lee, K.H., Orbit Design of a Korean Regional Communication and Navigation Satellite System, Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, 2005, Vol. 33, No. 7, pp. 51-58.
Lee, Y.I., Lee, K.W., Seo, I.W., and Ko, S.S., Efficient Satellite Mission Scheduling Problem Using Particle Swarm Optimization, Journal of Society Korea Industrial and Systems Engineering, 2016, Vol. 39, No. 1, pp. 56-63.
Ministry of Science, ICT and Future planning, Mediumand long-term plan for space exploration, 2014.
Misra, P., Burke, B.P., and Pratt, M.M., GPS performance in navigation, Proceedings of the IEEE, 1999, Vol. 87, No. 1, pp. 65-85.
Park, C.H. and Kim, N.H., A Study of Positioning Error Based on the Satellite Navigation System, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, 2012, Vol. 49, No. 10, pp. 23-33.
Parkinson, B.W., Progress in Astronautics and Aeronautics : Global Positioning System : Theory and Applications (Vol. 2), AIAA, 1996.
Shin, M.J. and Lee, Y.J., Orbit Design of a Satellite Navigation System for East Asia Region, Proceedings of the Korean Society For Aeronautical And Space Sciences, 2000, pp. 173-176.
Yim, D.S., A Genetic Algorithm for Cell-to-Switch Assignment Problem in Cellular Mobile Networks, Journal of the Korean Institute of Plant Engineering, 2005, Vol. 10, No. 1, pp. 91-102.
Yum, J.K. and Nam, K.S., A Study of D-Optimal Design in Nonlinear Model Using the Genetic Algorithm, Journal of The Korean Society for Quality Management, 2000, Vol. 28, No. 2, pp. 135-146.
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