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초록

본 논문에서는 저궤도 상의 단일 위성이 최소의 속도 변화로 다수 타켓을 관측하도록 하는 스케줄링을 수행하였다. 최적의 스케줄링을 위해 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)과 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm; GrA)을 사용해 얻어진 해를 비교 분석한다. GA의 경우 상대적으로 많은 계산 비용을 소비하지만 최적해에 가까운 준-최적해를 얻을 수 있는 장점이 있다. 반면 GrA는 매우 적은 계산 비용을 소비하나 최적해와 다소 거리가 있는 해를 제공한다. 따라서 GrA 적용 시 타겟 간 최대 관측 간격을 점진적으로 늘려 GrA의 해가 매우 적은 계산 비용에도 불구하고 GA 해의 질적 수준에 근접하도록 한다. 실제로 10개 타겟 관측 시 최대 관측 간격을 1.9일까지 늘린 경우 GrA의 해가 GA 해의 질적 수준에 근접한다. 이러한 결과 및 관련 계산 복잡도를 다양한 타겟 개수와 위치에 대한 무작위 데이터를 통해 검증하고 확인한다. 또한 위성의 롤 기동이 결과에 미치는 영향을 분석하고, GrA의 개념을 효과적으로 설명하기 위해 새로운 데이터 시각화 방식(달팽이 선도)을 소개한다.

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