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문제 정의
- 본 연구에서는 사이클 슬립에 의한 GPS 데이터 품질관리를 위하여 코드 관측치와 반송파 위상치에 대한 사이클슬립을 계산하였다. 특정한 시간(tdata)에서 코드 관측치와 반송파 위상치에 대한 사이클 슬립을 각각 cycC0de,cycphase라고 하면 다음과 같이 계산될 수 있다.
- 본 연구에서는 효율적인 GPS 데이터의 품질관리를 위하여 Window기반의 GPS 데이터 품질관리 프로그램인 GPS_QC 프로그램을 개발하였으며, 실제 GPS 관측데이터에 적용하여 그 효율성을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
- 본 연구의 목적은 RINEX 포맷의 GPS 관측 데이터를 이용하여 GPS 데이터의 대략적인 품질을 나타내는 품질관리 인자(위성방위각, 위성고도각, DOP, L1-L2 주파 다중경로 지연량, 사이클 슬립, 전리층 지연량, 전리층 지연량의 시간변화율)를 계산하는 프로그램을 개발하는 것으로써, 이 프로그램을 이용하여 현장에서 GPS 데이터의 품질을 확인한다면 GPS 데이터 해석 시 정밀도를 높이고 관측시간 내 측량의 적절성 및 재측 여부 등을 직접 결정할 수 있게 되므로 GPS 측량 시 시간적 . 경제적 손실을 최소화 할 수 있을 것으로 판단된다.
제안 방법
- 2. GPS QC 프로그램을 적용하여 총 5일간의 GPS 상시 관측소(SUWN) 데이터의 품질을 확인한 결과와 각 일자별로 GPS 정밀해석 프로그램을 이용한 위치해석 결과를 비교하여 데이터의 품질과 위치해석 정밀도간의 상관관계를 분석하였다. 그 .
- 또한 효율적인 품질관리 및 사용자의 의사결정의 편의를 위하여 입력한 허용범위를 기준하여 각 품질관리 인자의총 관측시간내 허용범위 포함율(%) 및 각 위성별 허용범위 포함율(%)을 모두 계산하여 제공하게 된다. GPS_QC 프로그램의 개발을 위하여 Microsoft사의 Visual Basic을 이용하였으며 모든 Windows 플랫폼에서 사용가능하도록 설계하였다. 다음 그림 2는 GPS_QC 프로그램의 구성도이다.
- 계산하였다. 그 후 각 일자별로 정밀 데이터 해석을 수행하여 관측데이터의 품질이 데이터 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 데이터 해석을 위하여 미국의 Jet Propulsion Laboratory(JPL)에서 개발한 G1PSY/OASIS-II 소프트웨어를 사용하였으며, 정 밀단독측위 기법을 이용하여위치해석을 수행하였다(윤홍식 등, 2001).
- 보고서는 프로그램 실행에 관련된 기본적인 정보와 함께 입력된 파일의 정보 및 허용범위수치 계산된 품질관리 인자의 수치 및 허용범위 포함율 (%) 등의 정보가 각 위성별 결과와 전체 결과로 제공되게된다. 그래프 기능과 관련하여서는 방위각과 고도각 그래프는 사용자가 인지하기 쉽도록 극좌표 형태의 Skyplot 그래프와 시계열 그래프의 두 가지 형태로 표현되도록 하였으며, 그 외의 품질관리 인자 수치는 시계열 형태로만 표현되도록 설계하였다.
- 이러한 다중경로 오차는 GPS 해석 시 정밀도를 저하시키므로 그 수치를 대략적으로 파악할 수 있다면, GPS 관측데이터의 신속한 품질관리가 가능하다. 다중경로 오차량은 RINEX 관측파일에 기록된 의사거리와 반송파 관측치의 조합에 의해 간단하게 계산될 수 있으며, 본 연구에서는 다음의 식 (9)와 (10)을 이용하여 L1・L2 의사거리 다중경로 오차량(mpl, mp2)을 계산하였다. 식 (9)와 (10)의 자세한 유도과정은 Leick(2004)를 참조하기 바란다.
- )은 기존의 전리층 모델ionospheric model)을 사용하여 계산하였다. 또한, 계산된 전리층 지연량을 이용하여 전리층 지연량의 시간 변화율(idd)을 계산하였다. 먼저, 이 중 주파수 수신기로 관측된 GPS 데이터를 이용하여 특정한 시간(tdata)에서 전리층 지연량(ion dual)을구하는 식은 다음과 같다(Borre, 2003).
- 또한, 실제 현장에서 효율적으로 사용할 수 있도록 간편하고 이해하기 쉬운 인터페이스를 갖도록 하기 위하여, 왼쪽 하단의 실행 프로세스 창에 의해 현재 수행되는 작업에 대한 간단한 요약과 결과를 사용자가 직접 확인할수 있도록 하였다. 마지막으로 PDF 형태의 품질 관리 보고서를 제공하여 관측 데이터의 품질 및 재측 여부에 대한 명확한 판단에 도움이 될 수 있도록 하였다.
- 본 연구에서 개발한 GPS_QC 프로그램은 RINEX 포맷의 관측파일과방송력 파일을 입력하여 GPS 데이터 품질을 판별할 수 있는 품질관리 인자를 계산하도록 설계되었다. 품질관리 인자는 시계열 그래프와 보고서 형태로 제공되게 되는데 각 인자는 다음과 같은 방법에 의하여 계산되게 된다.
- 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS 데이터의 품질관리를 위한 초기 허용범위 설정 시 도움을 주기위해서 다음과 같은 품질관련 인자의 허용범위 및 허용범위 포함율 (%)를 제안한다. 제안된 허용범위는 Leick(2004)에서 기술된 일반적인 GPS 오차 원인에 따른 지연량의 크기에 맞추어 각 품질관리 인자의 허용범위를 규정한 것으로 각 품질 관련 인자의 지연량이 제안된 수치 내에 존재한다면 GPS 해석 결과가 일반적인 GPS 측량의 정밀도에 충분히 부합될 것으로 판단된다.
- 본 연구에서는 이 중 주파수 수신기(dual-ftequency receiver)# 이용하여 관측된 GPS 데이터의 전리층 지연량 (#)은 L1-L2 반송파 위상관측치를 이용하여 계산하였으며 단일 주파수 수신기(sigle-fiequency receiver)를 이용하여 관측된 GPS 데이터의 L1-L2 주파의 전리층 지연량(# )은 기존의 전리층 모델ionospheric model)을 사용하여 계산하였다. 또한, 계산된 전리층 지연량을 이용하여 전리층 지연량의 시간 변화율(idd)을 계산하였다.
- 의해 수행된다. 이를 위하여 본 연구에서 개발한 GPS 데이터 품질관리 프로그램인 GPS_QC 프로그램은 RINEX 포맷의 관측파일과 방송력 파일을 입력하여 GPS 데이터 품질을 판별할 수 있는 총 9개의 품질관리 인자 (azi, ele, DOP, mpl, mp2, egg, #, ion, &/)를 계산하도록 설계하였으며, 각각의 품질관리 인자에 대한 허용범위를 사용자가 직접 입력할 수 있도록 하였다. 그림 1은 GPS_QC 프로그램의 시작화면으로서 사용자 및 GPS 관측에 대한 기본적인 정보와 관측된 GPS 데이터 (RINEX 파일) 및 각 품질관리 인자에 대한 허용범위를입력하게 된다.
- 아래의 표 2는 GPS 데이터의 품질과 해석정밀도를 분석한 결과를 표현한 것으로 각 일자별 품질관리 인자의 허용범위 및 허용범위 포함율은 위의 표 1에서 제안한 허용범위 및 허용범위 포함율을 사용하였다. 좀 더 명확한 분석을 위하여 각 일자별 11*2000 위치해석 결과와 수원 상시관측소(SUWN)의 1GS 고시성과와의 거리차이 또한 표현하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 개발된 GPS_QC 프로그램의 적합성을 검증하기 위하여 현재 국토지리정보원에서 운영하고 있으며, IGS(intemational GPS service) 에 등록되어 있는 수원 GPS 상시관측소(SWN)에서 2005년 9월 1 일부터 5일까지관측된 총 5일간의 GPS 관측데이터를 이용하여 품질관리인자를 계산하였다. 그 후 각 일자별로 정밀 데이터 해석을 수행하여 관측데이터의 품질이 데이터 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다.
- 또한, 위성의 위치를 특정한 좌표계로 구하기 위해서는 각 좌표계을 정의하는 상수(constant)를 이용해야 한다. 본 연구에서는 WGS84 좌표계 상의 위성의 위치를 구하기 위하여 WGS84 상수를 사용하였다. 이러한 위성 궤도 정보와 WGS84 상수를 적용하여 간단한 계산과정을 수행하면 특정한 epoch에 수신된 모든 위성의 ECEF 좌표 (Xs,Ys,Zs)를 계산할 수 있다(Leick, 2004).
이론/모형
- 특정한 시간(tdata)에서 코드 관측치와 반송파 위상치에 대한 사이클 슬립을 각각 cycC0de,cycphase라고 하면 다음과 같이 계산될 수 있다. 계산과정은 Strang과 Borre(1997)에 기초한 것으5, 전리층 무영향선형 조합(Ionosphere Free Linear Combination)을 이용하여 계산된다. 자세한 유도과정은 Strang과 Borre(1997)을 참조하기 바란다.
- 단일 주파수 수신기를 이용하여 관측된 GPS 데이터의전리층 지연량(ion L1, ion L2)은 Kk>buchar(1987)에 의해 개발된 전리층 모델을 이용하여 계산하였다. Klobuchar 전리층 모델은 RINEX 방송력 파일(broadcast file)에 포함되어 있는 8개의 전리층 모델 계수(ionospheric model coefficients)와 계산된 위성방위각(azi), 위성고도각(&e), 수신기의 위치0", #)를 이용하여 전리층 지연량을 계산하는 모델이다.
- 그 후 각 일자별로 정밀 데이터 해석을 수행하여 관측데이터의 품질이 데이터 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 데이터 해석을 위하여 미국의 Jet Propulsion Laboratory(JPL)에서 개발한 G1PSY/OASIS-II 소프트웨어를 사용하였으며, 정 밀단독측위 기법을 이용하여위치해석을 수행하였다(윤홍식 등, 2001). GIPSY/OASIS-II 는 이용창(1999)에 의하면 정밀단독측위 기법을 이용하여 위치해석 시 수 cm 정밀도로 해석할 수 있는 것으로 알려져 있다.
성능/효과
- 1. GPS 데이터의 품질을 판단할 수 있는 총 9개의 품질관리 인자(az/, ele, DOP, mpl, mp2, cyccodc, cycphaae, ion, iod)를 계산할 수 있었다.
- 3. GPS 데이터 품질에 관련된 품질관리 인자, 허용범위및 허용범위 포함율(%)을 시계열 그래프와 보고서 형태로 제공하여 현장 등에서 간단하고 효율적인 GPS 데이터의 품질관리가 가능할 것으로 판단된다.
- 4. GPS데이터의 효율적인 품질관리를 통하여 GPS 데이터 해석 시 높은 정밀도를 확보할 수 있게 되어, 기존의 재관측 문제의 해결과 데이터 처리 시 소요되는 시간과 경비 등을 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
- 그 .결과 데이터의 품질이 낮을수록 위치해석 정밀도가 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 GPS_QC 프로그램을 통한 GPS 데이터의 품질관리가 적합함을 알 수 있었다.
- 또한 데이터 품질이 가장 좋은 9월 2일의 경우 위치해석 정밀도가 가장 낮은 수치로 나타났다. 따라서 GPS 데이터의 품질이 GPS 해석 정밀도에 직접적인 영향을 끼치는 것을 알 수 있었으며, 데이터의 품질관리를 통하여 GPS 데이터 해석의 정밀도를 높힐 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 GPS_QC 프로그램을 이용하여 현장에서 직접 관측된 데이터의 품질을 확인할 수 있다면, 이러한 데이터의 품질을 이용하여 위치해석 시 정밀도의 예측이 가능하므로 측량기술자나 일반 GPS 사용자가 실제 현장에서 GPS 측량의 성공여부나 재측여부 등을 직접 결정하는 것이 가능하다고 판단된다.
- 따라서 GPS 데이터의 품질이 GPS 해석 정밀도에 직접적인 영향을 끼치는 것을 알 수 있었으며, 데이터의 품질관리를 통하여 GPS 데이터 해석의 정밀도를 높힐 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 GPS_QC 프로그램을 이용하여 현장에서 직접 관측된 데이터의 품질을 확인할 수 있다면, 이러한 데이터의 품질을 이용하여 위치해석 시 정밀도의 예측이 가능하므로 측량기술자나 일반 GPS 사용자가 실제 현장에서 GPS 측량의 성공여부나 재측여부 등을 직접 결정하는 것이 가능하다고 판단된다.
- 있도록 하였다. 마지막으로 PDF 형태의 품질 관리 보고서를 제공하여 관측 데이터의 품질 및 재측 여부에 대한 명확한 판단에 도움이 될 수 있도록 하였다. 다음 그림들은 GPS_QC 프로그램을 통하여 산출된 품질관리 인자에 대한 시계열 그래프와 결과 보고서로서, 총 4시간에 걸쳐 관측된 RINEX2.
- 표 2에서 알 수 있듯이 총 5일간의 데이터 중 데이터의 품질이 상대적으로 낮은 9월 1 일과 5일의 위치해석 결과의 정밀도가 다른 일자에 비하여 비교적 큰 수치를 나타내었으며, 고시성과와의 거리차이도 각각 0.0175m 및 0.0141m로 데이터의 품질이 상대적으로 좋은 여타의 일자에 비하여 크게 나타났다. 또한 데이터 품질이 가장 좋은 9월 2일의 경우 위치해석 정밀도가 가장 낮은 수치로 나타났다.
후속연구
- 5. 또한 보다 효율적이고 경제적인 GPS 데이터 품질관리를 위하여, 필요 정밀도 확보에 관한 품질관리 인자의 허용범위와 허용범위 포함율(%)의 상관관계에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 본 연구에서는 GPS 데이터의 품질관리를 위한 초기 허용범위 설정 시 도움을 주기위해서 다음과 같은 품질관련 인자의 허용범위 및 허용범위 포함율 (%)를 제안한다. 제안된 허용범위는 Leick(2004)에서 기술된 일반적인 GPS 오차 원인에 따른 지연량의 크기에 맞추어 각 품질관리 인자의 허용범위를 규정한 것으로 각 품질 관련 인자의 지연량이 제안된 수치 내에 존재한다면 GPS 해석 결과가 일반적인 GPS 측량의 정밀도에 충분히 부합될 것으로 판단된다. 하지만, 표 1의 수치는 단순히정밀도가 낮은 일반 측량을 목적으로 제안된 값으로서 연구를 통하여 도출된 결과가 아니므로 이에 대한 연구가필요할 것으로 판단된다.
- 제안된 허용범위는 Leick(2004)에서 기술된 일반적인 GPS 오차 원인에 따른 지연량의 크기에 맞추어 각 품질관리 인자의 허용범위를 규정한 것으로 각 품질 관련 인자의 지연량이 제안된 수치 내에 존재한다면 GPS 해석 결과가 일반적인 GPS 측량의 정밀도에 충분히 부합될 것으로 판단된다. 하지만, 표 1의 수치는 단순히정밀도가 낮은 일반 측량을 목적으로 제안된 값으로서 연구를 통하여 도출된 결과가 아니므로 이에 대한 연구가필요할 것으로 판단된다. 또한, L1 신호의 강도(strenght) 와 질(quality)이 L2 신호보다 좋은 GPS 신호의 특성 상품질관리 시 L1 주파에 관계된 품질관리 인자에 가중치를 주는 것이 좋다고 판단된다.
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