천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.
We developed an algorithm to efficiently detect streaks in survey images and made a performance test with YSTAR-NEOPAT images obtained by the 0.5m telescope stationed in South Africa. Fast moving objects whose apparent speeds exceed 10 arcsec/min are the main target of our algorithm; these include artificial satellites, space debris, and very fast Near-Earth Objects. Our algorithm, based on the outline shape of elongated sources employs a step of image subtraction in order to reduce the confusion caused by dense distribution of faint stars. It takes less than a second to find and characterize streaks present in normal astronomical images of 2K format. Comparison with visual inspection proves the efficiency and completeness of our automated detection algorithm. When applied to about 7,000 time-series images from YSTAR telescope, nearly 700 incidents of streaks are detected. Fast moving objects are identified by the presence of matching streaks in adjoining frames. Nearly all of confirmed fast moving objects turn out to be artificial satellites or space debris. Majority of streaks are however meteors and cosmic ray hits, whose identity is often difficult to classify.
