뉴 스페이스 시대를 맞이하여, 재난·재해 대응의 신속·정확성 제고 목적의 초소형위성 군집위성 개발이 최근 활발히 이루어지고 있다. 초소형위성은 경량화·저전력·저비용 개념의 100kg급 이하의 위성으로 지구관측용 초소형위성은 수십∼수백여기로 군집화(Constellation)하여 운영하는 것이 일반적이다. 이를 대비하여 초소형 군집위성 영상을 기반으로 주요 활용분야(홍수 등 수재해 감시, 해양, 농림, 산림 모니터링 등)의 분석 및 실감화(3D 지도 구축, 분석 적용 시각화 등) 기술이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 재난·재해시 신속하게 초소형 군집위성 영상을 수집하는 기술과 초소형위성 영상의 초해상화(Super-Resolution) 기법 등의 가공 기술을 개발하고자 한다. 초소형위성의 센서별(EO; Electro-optical, SAR; Synthetic Aperture Radar) 특징을 분석하고, SGP4(Simplified General Perturbations model 4) 궤도전파를 통해 가용위성 궤도분석 및 실시간 촬영 요청 기능을 구현하였다. 확보된 초소형위성 영상의 공간해상도가 낮을 경우, SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Networks) 등의 AI 기법을 EO 및 SAR 위성영상에 각각 적용하여 세밀한 주요 활용분야 분석이 용이하도록 가공하였다. 이를 통해 수재해 등 긴급상황 발생시 초소형군집위성 영상의 최단시간 관측과 위성영상의 시·공간 제약사항을 최소화 할 수 있는 초해상화 기법 적용가능성에 대해서 평가하고자 한다. 개발된 기술은 향후 발사될 국가 초소형군집위성 뿐만 아니라, 차세대소형위성, 차세대중형위성(수자원위성 포함), 다목적실용위성 등에도 적용 가능할 것으로 기대된다.