전리층에 의한 신호지연 오차는 2000년 5월 SA해제 후 GPS 측위의 가장 큰 오차 요인이다. 이 연구에서는 전리층 오차를 산출하기 위한 방법으로 국토지리정보원 44개소의 상시관측소로부터 제공된 위상평활코드 의사거리관측값을 이용하여 전리층 총전자수를 추정하였다. 총전자수를 정확하게 추정하기 위해 위성과 수신기의 하드웨어 바이어스인 DCB(Differential Code Bias)를 산출하여 적용하였으며, 적용 효과를 확인하기 위해 GlM을 기준으로 DCB 적용 전 후의 전리층 총전자수를 비교하였다. 그 결과, DCB를 적용했을 때 약 3~4 TECU, 적용하지 않았을 때 약 35~45 TECU의 RMS 오차를 나타냈다. DCB를 적용하여 $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 공간해상도의격자형 전리층 총전자수 지도를 생성하였으며, 이때 총전자수 추정에 이용되는 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 효과를 분석하기 위해 상시관측소의 개소 수를 10개소, 20개소, 30개소, 44개소 순으로 증가시키며 총전자수를 추정하였다. 각 총전자수 지도를 GIM과 비교하여 RMS 오차를 산출한 결과, 10개소의 상시관측소를 이용한 경우 5.3 TECU에서 44개소의 상시관측소를 이용한 경우 3.9 TECU로 감소하는 것을 확인하였다.
전리층에 의한 신호지연 오차는 2000년 5월 SA해제 후 GPS 측위의 가장 큰 오차 요인이다. 이 연구에서는 전리층 오차를 산출하기 위한 방법으로 국토지리정보원 44개소의 상시관측소로부터 제공된 위상평활코드 의사거리 관측값을 이용하여 전리층 총전자수를 추정하였다. 총전자수를 정확하게 추정하기 위해 위성과 수신기의 하드웨어 바이어스인 DCB(Differential Code Bias)를 산출하여 적용하였으며, 적용 효과를 확인하기 위해 GlM을 기준으로 DCB 적용 전 후의 전리층 총전자수를 비교하였다. 그 결과, DCB를 적용했을 때 약 3~4 TECU, 적용하지 않았을 때 약 35~45 TECU의 RMS 오차를 나타냈다. DCB를 적용하여 $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 공간해상도의격자형 전리층 총전자수 지도를 생성하였으며, 이때 총전자수 추정에 이용되는 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 효과를 분석하기 위해 상시관측소의 개소 수를 10개소, 20개소, 30개소, 44개소 순으로 증가시키며 총전자수를 추정하였다. 각 총전자수 지도를 GIM과 비교하여 RMS 오차를 산출한 결과, 10개소의 상시관측소를 이용한 경우 5.3 TECU에서 44개소의 상시관측소를 이용한 경우 3.9 TECU로 감소하는 것을 확인하였다.
The ionospheric delay is the largest error source in GPS positioning after the SA effect has been turned off in May, 2000. In this study, we used 44 permanent GPS stations being operated by National Geographic Information Institute (NGII) to estimate Total Electron Content (TEC) based on pseudorange...
The ionospheric delay is the largest error source in GPS positioning after the SA effect has been turned off in May, 2000. In this study, we used 44 permanent GPS stations being operated by National Geographic Information Institute (NGII) to estimate Total Electron Content (TEC) based on pseudorange measurements phase-leveled by a linear combination with carrier phases. The Differential Code Bias (DCB) of GPS satellites and receivers was estimated and applied for an accurate estimation of the TEC. To validate our estimates of DCB, changes of TEC values after DCB application were investigated. As a result, the RMS error went down by about an order of magnitude; from 35~45 to 3~4 TECU. After the DCB correction, ionospheric TEC maps were produced at a spatial resolution of $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$. To analyze the effect of the number of sites used for map generation on the accuracy of TEC values, we tried 10, 20, 30, and 44 stations and the RMS error was computed with the Global Ionosphere Map as the truth. While the RMS error was 5.3 TECU when 10 sites are used, the error reduced to 3.9 TECU for the case of 44 stations.
The ionospheric delay is the largest error source in GPS positioning after the SA effect has been turned off in May, 2000. In this study, we used 44 permanent GPS stations being operated by National Geographic Information Institute (NGII) to estimate Total Electron Content (TEC) based on pseudorange measurements phase-leveled by a linear combination with carrier phases. The Differential Code Bias (DCB) of GPS satellites and receivers was estimated and applied for an accurate estimation of the TEC. To validate our estimates of DCB, changes of TEC values after DCB application were investigated. As a result, the RMS error went down by about an order of magnitude; from 35~45 to 3~4 TECU. After the DCB correction, ionospheric TEC maps were produced at a spatial resolution of $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$. To analyze the effect of the number of sites used for map generation on the accuracy of TEC values, we tried 10, 20, 30, and 44 stations and the RMS error was computed with the Global Ionosphere Map as the truth. While the RMS error was 5.3 TECU when 10 sites are used, the error reduced to 3.9 TECU for the case of 44 stations.
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문제 정의
이 연구에서는 전리층 총전자수 지도를 생성하는데 이용 된 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 총전자수 지도의 정 확도를 확인하였다. 상시관측소의 개소 수는 10개소, 20개 소, 30개소, 44개소로 선정하였으며 선정된 지점을 그림 10 에 나타냈다.
가설 설정
일반적으로 전리층 총전자수를 추정할 경우 자유전자 가 전리층 내 두께가0인 가상의 단일층에 밀집되어 분포 하고 있다고 가정한다. 단일층의 고도는 적도지방의 경우 35(M50kni로 가정하는 것이 적 당하고, 한반도와 같은 중 위도의 경우 350km로 가정하는 것이 일반적이다(Ya'acob 등, 2008).
제안 방법
DCB 적용에 따른 전리층 총전자수 지도의 정확도를 분 석하기 위해 GIM을 기준으로 각 격자점 VTEC값의 RMS 오차를 산출하였다. 분석 기간은 2011년 3월 1 일에서 3일 까지 3일간 11시, 13시, 15시를 대상으로 하였다.
이 연구에서 추정한 DCB의 정확도를 검증하기 위해 2011 년 3월 1일 수원 상시관측소를 대상으로 IGS에서 제공하는 DCB와 비 교하였다. IGS에서 제공되는 DCB는 하 루 평균이므로 이 연구에서 2시간 간격으로 산출된 DCB 를 평균하여 그 결과를 비교하였다. 비교한 결과, 표 1에 나타낸 것처 럼 두 DCB간 차이는 0.
격자형 전리층 지도를 생성하기 위해 IPP VTEC을 각 격자점 에서의 VTEC으로 변환하였다. 이를 위해 IPP와 격 자점간 거 리를 산출하여 역거리 가중치를 적용하였다.
그 결과 위상평활 의사거 리를 이용했을 때 총전자수가 코드 의 사거 리를 이용하여 산출된 총전자수보다 잡음이 작게 발생한 것을 확인할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 위상평 활 의사거 리를 이용하여 전리층 총전자수를 추정하였다.
GIMe 현재까지 연 구된 전리층 모델 중 가장 높은 정확도를 나타내기 때문에 비교 대상으로 선정하였다(최병규, 2009). 마지막으로 전리층 총전자수 산출에 이용되는 상시관측소의 개소 수가 총전자수 지도의 정확도에 미치는 영향을분석하였다.
본 연구에서는 보다 정확한 전리층 총전자수 지도를 생 성하기 위해 그림 1에 나타낸 것처럼 국토지리정보원에서 운영하는 44개소의 상시관측소 관측값을 이용하였으며, 각 상시관측소의 DCB를 산출하여 총전자수 추정에서 운영하는 44개소의 상시관측소 관측값을 이용하였으며, 각 상시관측소의 DCB를 산출하여 총전자수 추정에 반영하였다, 그리고 CODE(Center for Orbit Determination in Europe)에서 제공하는 전지구 전리층 모델(GIM, Global Ionosphere Map)을 기준으로 DCB 적용 전 - 후 총전자수 추정 결과의 RMS 오차를 산출하여 정확도를 검증하였다. CODE의 GIMe 전 세계적으로 약 240개소 이상의 상시관 측소 데 이 터를 사용하고 있으며, 구면조화 함수를 이용하여 총전자수를 추정 힌다(Jee 등, 2010).
이때 상시관측소 선정은 한반도 전체에 고르 게 분포하도록 임의로 결정하였다. 분석에 이용된 날짜는 3 월 1 일에서 3일까지 3일간이며 분석 시각은 13시와 15시로 결정하였다. 13시와 15시로 결정한 이유는 해당 시각에 전 리층 활동이 활발하여 전리층 총전자수 분포 변이가 뚜렷 하게 나타나기 때문이다(이영재 등, 1995; 최병규등, 2005).
44개소 싱.시관측소를 이용하여 2이 1년 3월 1 일부터 3월 3일까지 3일 동안 2시간 간격의 한반도 전리층 총전자수 지도를 생성하였다. 그림 12은 각 날짜의 11시, 13시, 15시 에 해당하는 전리층 총전자수 지도를 나타낸 것이 며, 표 3은 각 전리층 지도의 평균 VTEC을 정리한 것이다.
이 연구에서 추정한 DCB의 정확도를 검증하기 위해 2011 년 3월 1일 수원 상시관측소를 대상으로 IGS에서 제공하는 DCB와 비 교하였다. IGS에서 제공되는 DCB는 하 루 평균이므로 이 연구에서 2시간 간격으로 산출된 DCB 를 평균하여 그 결과를 비교하였다.
이 연구에서는 GPS 관측값을 이용하여 추정된 총전자 수에 DCB를 적용하여 격 자형 한반도 총전자수 지도를 생 성하였다. DCB 적용 전·후의 총전자수 추정 결과를 GIM 과 비교하여 정확도를 확인하였으며 DCB를 고려했을 때 7~10배 높은 정확도를 나타냈다.
이 연구에서는 위도 32~40°, 경 도 122~132° 를 범 위 로 하여 1° X1° 공간해상도의 격자형 한반도 전리층 총전자수 지도를 생성하였으며, 이를 위해 IPP STEC 증에서 위도 32-40°, 경도 122-132° 영역 에 위치한 값들을 선별하여 사 용했다. 1° X 1° 의 공간해상도를 선정한 이유는 다음과 같다.
두 번째 방법은 코드 의사거리 관측값인 Pl, P2를 수학적으로 조합하여 IX B A 싱 시 : 싯이 다(Hong, 2007). 이 연구에서는 코드 의사거리 관측값을 조합하여 DCB를 추정하였다.
격자형 전리층 지도를 생성하기 위해 IPP VTEC을 각 격자점 에서의 VTEC으로 변환하였다. 이를 위해 IPP와 격 자점간 거 리를 산출하여 역거리 가중치를 적용하였다. 그림 5는 역거리 가중치의 개념을 나타낸 것이다.
라 서로 다른 크기 로 나타나는 것으로 알려져 있다(최병규 등, 2009). 이를 확인하기 위해 국토지리정보원 상시관측소에서 사용하고 있는 Trimble사의 NetR5, NetR8, NetRS 수신기 의 DCB 를 비교하였다. 표 2는 수신기 종류별 DCB 평균과 2011년 3월 1 일을 기준으로 각 수신기를 사용하고 있는 상시관측 소의 개소 수를 나타낸 것이다.
DCB를 산출하는 방법은 두 가지 로 나뉜다. 첫 번째 방법은 GPS 위성 또는 수신기 내부에 DCB 측정 장치를 설 치 하여 직접 DCB값을 측정하는 것이다. 두 번째 방법은 코드 의사거리 관측값인 Pl, P2를 수학적으로 조합하여 IX B A 싱 시 : 싯이 다(Hong, 2007).
대상 데이터
CODE의 GIMe 전 세계적으로 약 240개소 이상의 상시관 측소 데 이 터를 사용하고 있으며, 구면조화 함수를 이용하여 총전자수를 추정 힌다(Jee 등, 2010). GIMe 현재까지 연 구된 전리층 모델 중 가장 높은 정확도를 나타내기 때문에 비교 대상으로 선정하였다(최병규, 2009). 마지막으로 전리층 총전자수 산출에 이용되는 상시관측소의 개소 수가 총전자수 지도의 정확도에 미치는 영향을분석하였다.
DCB 적용에 따른 전리층 총전자수 지도의 정확도를 분 석하기 위해 GIM을 기준으로 각 격자점 VTEC값의 RMS 오차를 산출하였다. 분석 기간은 2011년 3월 1 일에서 3일 까지 3일간 11시, 13시, 15시를 대상으로 하였다. DCB를 적용한 경우와 적용하지 않은 경우 각각을 비교하였으며 그 결과를 그림 9에 나타냈다.
이 연구에서는 전리층 총전자수 지도를 생성하는데 이용 된 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 총전자수 지도의 정 확도를 확인하였다. 상시관측소의 개소 수는 10개소, 20개 소, 30개소, 44개소로 선정하였으며 선정된 지점을 그림 10 에 나타냈다. 이때 상시관측소 선정은 한반도 전체에 고르 게 분포하도록 임의로 결정하였다.
이 연구에서는 국토지리정보원 44개소 상시관측소의 DCB를2시간단위로 추정하였으며 이를 위해 매 2시간마 다 누적된 관측값을 이용하였다. 그림 6과 그림 7은 2011 년 3 월 1 일에 모든 상시 관측소와 GPS 위 성의 DCB를 나타낸 것이다.
성능/효과
DCB 적용 전·후의 총전자수 추정 결과를 GIM 과 비교하여 정확도를 확인하였으며 DCB를 고려했을 때 7~10배 높은 정확도를 나타냈다. 2011년 3월 1 일부터 3일 까지 3일간 총전자수 추정값은 오후 13시5시에서 최대값을 보였고 각 시간대의 평균 총전자수는 대략 오전 11시에 23 TECU, 13시 에 27 TECU, 15시 에 29 TECU로 나타났다. 전리층 총전자수 산출에 이용된 상시관측소의 개소 수를 상향 조정하며 정확도를 분석한 결과, 10개소 상시 관측소에서 44개소 상시관측소로 증가했을 때 평균 1.
이 연구에서는 GPS 관측값을 이용하여 추정된 총전자 수에 DCB를 적용하여 격 자형 한반도 총전자수 지도를 생 성하였다. DCB 적용 전·후의 총전자수 추정 결과를 GIM 과 비교하여 정확도를 확인하였으며 DCB를 고려했을 때 7~10배 높은 정확도를 나타냈다. 2011년 3월 1 일부터 3일 까지 3일간 총전자수 추정값은 오후 13시5시에서 최대값을 보였고 각 시간대의 평균 총전자수는 대략 오전 11시에 23 TECU, 13시 에 27 TECU, 15시 에 29 TECU로 나타났다.
2011년 3월 1 일의 위도 35°, 경도 130° 에서의 VTEC을 산출하였으며 가로축의 시간eUTC 를 의미한다. DCB를 적용하지 않은 경우와 DCB를 적용한 경우를 비교했을 때 최대 50TECU 이상의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 또한 DCB를 적 용하지 않은 경우에는 우리나라 시간으로 야간에 총전자수 값이 높게 나타나는 이상 현상이 관찰되었다.
그림 2는 위상평활 의사거리 관측값의 효과를 확인하기 위해 코드 의사거 리를 이용했을 때와 위상평활 의사거리 를 이용했을 때 산출된 전리층 총전자수를 비교한 것이다’ 2011 년 3월 1 일의 PRN 1 위성과PRN 3 위성을 대상으로 산 출한 총전자수를 30초 간격 으로 산출하여 나타냈다. 그 결과 위상평활 의사거 리를 이용했을 때 총전자수가 코드 의 사거 리를 이용하여 산출된 총전자수보다 잡음이 작게 발생한 것을 확인할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 위상평 활 의사거 리를 이용하여 전리층 총전자수를 추정하였다.
이는 하루 중 태 양활동이 가장 활발한 시간대인 14시시5시에 전리층 총 전자수가 최대값을 나타내는 특징을 잘 반영하고 있다. 날짜에 따른 특징을 보면 동일한 시간대를 기준으로 날짜 가지 날수록 전 리층 총전자수가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이는 날짜가 점점 춘분에 가까워지면서 전리층 활 동이 활발해지기 때문이라고 판단된다(이 영재 등, 1995).
1 TECU감소하여 최대변화를 보였다. 또한 각 상시관측소 증가에 따른 감소크기의 평균은 10개소에서 20개소로 변화할 때 가장 큰 감소폭을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
1 TECU의 RMS 오차가 발생 했다. 또한 관측 시 각별로 비교 해본 결과 DCB를 적용한 경우에는 15시 에 가장 큰 RMS 오차를 나타냈지만DCB를 적용하지 않은 경우에는 반대 경향을 나타냈다. 이를 통해 총전자수 산출시 DCB를 적용하지 않으면 정확한 총전자수 결과를 얻을 수 없음을 확인하였다.
표 2는 수신기 종류별 DCB 평균과 2011년 3월 1 일을 기준으로 각 수신기를 사용하고 있는 상시관측 소의 개소 수를 나타낸 것이다. 분석 결과, NetRS를 이용하는 관측소는 14개소이 며 DCB 평균이 21.8ns로 가장 높은 값을 나타냈고 NetR8이 12.4ns로 가장 낮은 DCB 값을 나타냈으며 표준편차는 수신기 종류에 관계없이 유사한 값을 나타냈다.
생성된 종전자수 지도의 정확도를 비교하기 위해 GIM 을 기준으로 각 격자점 VTEC의 RMS 오차를 산출하였고 이를 그림 11에 나타냈다. 분석 결과, 전리층 총전자수 산 출에 이용되는 싱-시관측소의 개소 수가 증가할수록 GIM 과의 RMS 차이가 작아지는 경향을 나타냈다. 이는 상시 관측소의 개소 수가 늘어 남에 따라 격자점 VTEC 산출에 이용할 수 있는 IPP의 개수와 보간법에 적용할 수 있는 STEC의 수가 많아지기 때문이라고 판단된다.
224ns로 나타났다. 이를 거리 오차로 환산하면 약 7cm로 이를 통히] 이 연구에서 추정한DCB가 상당히 정확한 값임을 확인하였다.
또한 관측 시 각별로 비교 해본 결과 DCB를 적용한 경우에는 15시 에 가장 큰 RMS 오차를 나타냈지만DCB를 적용하지 않은 경우에는 반대 경향을 나타냈다. 이를 통해 총전자수 산출시 DCB를 적용하지 않으면 정확한 총전자수 결과를 얻을 수 없음을 확인하였다.
2011년 3월 1 일부터 3일 까지 3일간 총전자수 추정값은 오후 13시5시에서 최대값을 보였고 각 시간대의 평균 총전자수는 대략 오전 11시에 23 TECU, 13시 에 27 TECU, 15시 에 29 TECU로 나타났다. 전리층 총전자수 산출에 이용된 상시관측소의 개소 수를 상향 조정하며 정확도를 분석한 결과, 10개소 상시 관측소에서 44개소 상시관측소로 증가했을 때 평균 1.98 TECU의 RMS 감소를 보였다.
후속연구
향후 연구에서는 국토지 리 정보원 44개소의 상시관측 소 외에 한국천문연구원, 위성항법중앙사무소, 기상청, 지 질자원연구원 등에서 운영 중인 상시관측소를 추가하여 더 높은 정확도의 총전자수 지도를 생성할 예정이다. 또한 장기 간 분석을 통해 태양활동 주기 에 따른 한반도 상공 전리층 총전자수 변화의 특성을 분석할 필요가 있으며 위성고도계인 Topex/Poseidcm에서 제공하는 총전자수 와 비교하여 정확도 검증의 신뢰성을 높여야 할 것이다.
정보통신기술의 발전과 위치기반서비스에 대한 사용자들의 관심이 증가함에 따라 위치정보제공시스템에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 전지구 위성항법시스템, 특히 GPS(Global Positioning System)의 경우 측량이나교통, 건설, 기상 등 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 사용되고 있으며 향후 시스템, 하드웨어 등의 계속되는 진화 로 더 많은 분야에 응용이 가능할 것으로 예측된다. 이러한 GPS의 다양한 활용과 응용 서 비 스의 확장을 위하여 GPS 측위 정확도와 신뢰성 확보가 필수적이다.
향후 연구에서는 국토지 리 정보원 44개소의 상시관측 소 외에 한국천문연구원, 위성항법중앙사무소, 기상청, 지 질자원연구원 등에서 운영 중인 상시관측소를 추가하여 더 높은 정확도의 총전자수 지도를 생성할 예정이다. 또한 장기 간 분석을 통해 태양활동 주기 에 따른 한반도 상공 전리층 총전자수 변화의 특성을 분석할 필요가 있으며 위성고도계인 Topex/Poseidcm에서 제공하는 총전자수 와 비교하여 정확도 검증의 신뢰성을 높여야 할 것이다.
참고문헌 (11)
김경희, 박관동 (2009), 국토해양부 GPS 상시관측소를 활용한 한반도 전리층의 총전자수 추정, 한국지형공간정보학회지, 한국지형공간정보학회, 제 17권, 제 1호, pp. 149-155.
Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H. and Collins, J. (2001), Global Positioning System: theory and practice, fifth , revised edition, springer
Hong, C. K. (2007), Efficient differential code bias and ionosphere modeling and their impact on the network-based GPS positioning, PhD dissertation, The Ohio State University, Ohio
Jee, G., Lee, H.-B., Kim, Y. H., Chung, J.-VK., and Cho, J. (2010), Assessment of GPS global ionosphere maps (GIM) by comparison between CODE GIM and TOPEX/Jason TEC data: Ionospheric perspective, Journal of Geophysical Research, Vol. 115, pp. A10319
Klobuchar, J. (1987), Ionospheric time-delay algorithm for single- frequency GPS users, IEEE Transactions Aerospace Electronic Systems AES-23, pp. 325-331.
Wilson, B.D. and Mannucci, A.J. (1993), Instrumental biases in ionospheric measurements derived from GPS data, Proceeding of the Institute of Navigation GPS-93, Salt Lake City, Utah, pp. 1343-1351.
Ya'acobl, N., Abdullah, M. and Ismail, M. (2008), Determination of GPS Total Electron Content using Single Layer Model(SLM) ionospheric mapping function, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol. 8, No. 9, pp. 154-160.
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