네트워크 RTK는 다수의 기준점에서 관측된 반송파 위상정보를 이용하여 네트워크 내부에 위치한 이동점의 좌표를 실시간으로 cm의 정확도를 제공할 수 있다. 따라서 많은 분야에서 네트워크 RTK의 가용성이 확대되고 있으며, 이에 따른 활용연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국토지리정보원 FKP 시스템은 접속 무제한 서비스라는 장점에도 불구하고 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 미비하여, FKP의 가용성 범위의 확대가 더딘 실정이다. 따라서 FKP의 활용성을 증가시키기 위해서는 FKP 시스템의 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 장기적이고 연속적인 실시간 위치결정을 통하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였으며, 오차의 크기와 수신환경에 따른 오차변화 및 실시간 위치결정 안정성을 분석하였다. FKP는 관측시간대에 따라 위치 정확도에서 상당한 차이를 보였으며, 낮 시간대의 위치 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 모호정수가 결정된 경우 평면성분의 오차가 ${\pm}0.05m$ 이내에 포함될 확률이 약 90% 이상으로서 실시간 이동측위로써 가용성을 확인하였다. 또한 FKP 보정신호를 분석한 결과, 전리층 환경에 따라 보정값의 크기와 분산이 변화되며, 낮 시간대에서 보정값의 분산과 모호정수 결정율간의 높은 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 수신기는 전리층 환경이 급격히 변화되는 상황에 대응하기 위하여, 보정신호를 실시간으로 연속적으로 수신하는 구간이 나타났으며, 전리층 환경이 안정적인 경우, 보정신호를 최대 1시간 이상 수신하지 않는 경우도 분석되었다. FKP는 과대오차의 위치형태가 바이어스를 포함한 군집을 이루며, 이것은 FKP를 이용한 이동측위 시 수 미터 이상의 오차를 포함할 가능성을 내포하고 있으므로 이에 대한 적절한 대비책을 마련하는 것이 필요하다.
네트워크 RTK는 다수의 기준점에서 관측된 반송파 위상정보를 이용하여 네트워크 내부에 위치한 이동점의 좌표를 실시간으로 cm의 정확도를 제공할 수 있다. 따라서 많은 분야에서 네트워크 RTK의 가용성이 확대되고 있으며, 이에 따른 활용연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국토지리정보원 FKP 시스템은 접속 무제한 서비스라는 장점에도 불구하고 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 미비하여, FKP의 가용성 범위의 확대가 더딘 실정이다. 따라서 FKP의 활용성을 증가시키기 위해서는 FKP 시스템의 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 장기적이고 연속적인 실시간 위치결정을 통하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였으며, 오차의 크기와 수신환경에 따른 오차변화 및 실시간 위치결정 안정성을 분석하였다. FKP는 관측시간대에 따라 위치 정확도에서 상당한 차이를 보였으며, 낮 시간대의 위치 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 모호정수가 결정된 경우 평면성분의 오차가 ${\pm}0.05m$ 이내에 포함될 확률이 약 90% 이상으로서 실시간 이동측위로써 가용성을 확인하였다. 또한 FKP 보정신호를 분석한 결과, 전리층 환경에 따라 보정값의 크기와 분산이 변화되며, 낮 시간대에서 보정값의 분산과 모호정수 결정율간의 높은 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 수신기는 전리층 환경이 급격히 변화되는 상황에 대응하기 위하여, 보정신호를 실시간으로 연속적으로 수신하는 구간이 나타났으며, 전리층 환경이 안정적인 경우, 보정신호를 최대 1시간 이상 수신하지 않는 경우도 분석되었다. FKP는 과대오차의 위치형태가 바이어스를 포함한 군집을 이루며, 이것은 FKP를 이용한 이동측위 시 수 미터 이상의 오차를 포함할 가능성을 내포하고 있으므로 이에 대한 적절한 대비책을 마련하는 것이 필요하다.
Despite the advantage of unlimited access, there are insufficient studies for the accuracy and stability of FKP that blocks the spread of the system for various applications. Therefore, we performed a long-term analysis from continuous real-time positioning, and investigated the error characteristic...
Despite the advantage of unlimited access, there are insufficient studies for the accuracy and stability of FKP that blocks the spread of the system for various applications. Therefore, we performed a long-term analysis from continuous real-time positioning, and investigated the error characteristics dependent on the size and the surrounding environment. The FKP shows significant changes in the positioning accuracy at different times of day, where the accuracy during daytime is worse than that of nighttime. In addition, the size and deviation of FKP correction may change with the ionospheric conditions, and high correlation between ambiguity resolution rate and the deviation of correction was observed. The receivers continuously request the correction information in order to cope with sudden variability of ionosphere. On the other hand, the correction information was not received up to an hour in case of stable ionospheric condition. It is noteworthy that the outliers of FKP are clustered in their position with some biases. Since several meters of errors can be occurred for kinematic positioning with FKP, therefore, it is necessary to make appropriate preparation for real-time applications.
Despite the advantage of unlimited access, there are insufficient studies for the accuracy and stability of FKP that blocks the spread of the system for various applications. Therefore, we performed a long-term analysis from continuous real-time positioning, and investigated the error characteristics dependent on the size and the surrounding environment. The FKP shows significant changes in the positioning accuracy at different times of day, where the accuracy during daytime is worse than that of nighttime. In addition, the size and deviation of FKP correction may change with the ionospheric conditions, and high correlation between ambiguity resolution rate and the deviation of correction was observed. The receivers continuously request the correction information in order to cope with sudden variability of ionosphere. On the other hand, the correction information was not received up to an hour in case of stable ionospheric condition. It is noteworthy that the outliers of FKP are clustered in their position with some biases. Since several meters of errors can be occurred for kinematic positioning with FKP, therefore, it is necessary to make appropriate preparation for real-time applications.
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문제 정의
따라서 네트워크 RTK 방식에 따른 비교 검증방법은 수신환경이 동일한 상황에서 검증하는 것이 타당하며, 멀티패스의 영향을 최소화할 수 있는 검증 지역선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 멀티패스 영향이 없으며 동일한 위치에서 장기적이고 연속적인 실시간 위치결정을 통하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였다.
, 2013). 따라서 본 연구에서는 전리층 환경에 의한 보정값의 변화와 그에 따라 모호정수 결정에 미치는 영향을 분석하였다. UTC 기준 2013년 3월 20일부터 25일까지 총 6일간 1Hz 단위로 위치를 결정하고 보정신호를 분석하였다.
두 번째로는 FKP 시스템의 위치결정 반복 정확도를 분석하기 위하여 장기적이고 연속적인 FKP 측량결과를 기반으로 FKP 위치결정력을 분석하였다. 마지막으로 FKP 보정신호의 자체 안정성과 보정값이 위치결정에 미치는 영향에 관하여 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 FKP 시스템의 안정성을 분석하기 위하여, 동일한 위치에서 장기적으로 실시간 네트워크 RTK(VRS 및 FKP)를 수행하였다. 이를 통해, 오차의 크기와 수신환경에 따른 오차변화, 실시간 위치결정 안정성을 분석하였다.
본 연구에서는 FKP 활용확대를 위하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였다. 장기적이고 연속적인 FKP 방식의 위치결정을 통하여 FKP 안정성에 관한 연구를 진행하였으며, 결과분석을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다.
그러나 명확하게 규명되지 않는 원인으로 인하여, FKP 시스템 오류가 장기간에 걸쳐 있었던 것으로 판단된다. 본 연구에서는 그 원인을 K지수와 연관이 있다는 관점에서 원인을 분석하였다. 따라서 본 연구에서 FKP 시스템 오류의 원인은 추측성 분석이며, 이에 대한 정확한 원인분석이 필요할 것으로 사료된다.
네트워크 RTK 방식은 단일기선 RTK의 문제점을 해결하기 위해, 기준점들의 위상 관측값을 이용하여 네트워크 내부의 위치에 따른 공통오차 모델링을 수행한다. 이를 통해, 네트워크 내부의 임의의 위치에 대한 공통오차를 추정하여 보정함으로써 장기선의 경우에도 정확한 위치결정이 가능하도록 고안하였다. 그러나 네트워크 내부의 위치 및 내삽(interpolation) 방법과 면적에 따라 공통오차 모델은 차이가 있을 수 있다.
제안 방법
따라서 본 연구에서는 전리층 환경에 의한 보정값의 변화와 그에 따라 모호정수 결정에 미치는 영향을 분석하였다. UTC 기준 2013년 3월 20일부터 25일까지 총 6일간 1Hz 단위로 위치를 결정하고 보정신호를 분석하였다.
1). 결정된 위치는 NMEA (The National Marine Electronics Association) 0183 포맷으로 저장되며, NMEA sentence 중 GGA (Global Positioning System Fix Data) 정보를 이용하여 연구를 진행하였다. GGA는 측위시간(UTC), 모호정수 결정정보, 결정된 위치정보, 추적된 위성의 수 등의 정보를 담고 있다(NMEA, 2002).
따라서 수신 환경이 동일한 상태에서 VRS와 FKP의 위치결정력을 비교하여 FKP의 상대적인 위치 정확도 및 안정성을 분석하였다. 네트워크 RTK 방식 이외의 수신환경을 동기화하기 위해, GPS 안테나 케이블을 분기하여 두 대의 동일한 수신기에 연결하고, 각각의 수신기는 VRS와 FKP 방식으로 RTK를 수행한다(Fig. 1). 결정된 위치는 NMEA (The National Marine Electronics Association) 0183 포맷으로 저장되며, NMEA sentence 중 GGA (Global Positioning System Fix Data) 정보를 이용하여 연구를 진행하였다.
그러므로 수신 환경이 동일한 상태에서 VRS 방식과 FKP 방식을 상대적으로 비교하여 네트워크 RTK 방식에 따른 차이를 분석할 수 있다. 두 번째로는 FKP 시스템의 위치결정 반복 정확도를 분석하기 위하여 장기적이고 연속적인 FKP 측량결과를 기반으로 FKP 위치결정력을 분석하였다. 마지막으로 FKP 보정신호의 자체 안정성과 보정값이 위치결정에 미치는 영향에 관하여 연구를 수행하였다.
국토지리정보원 VRS 서비스는 대략 평면 2-3cm, 수직 5cm의 위치결정 정확도를 가지고 있다(Bae, 2011). 따라서 수신 환경이 동일한 상태에서 VRS와 FKP의 위치결정력을 비교하여 FKP의 상대적인 위치 정확도 및 안정성을 분석하였다. 네트워크 RTK 방식 이외의 수신환경을 동기화하기 위해, GPS 안테나 케이블을 분기하여 두 대의 동일한 수신기에 연결하고, 각각의 수신기는 VRS와 FKP 방식으로 RTK를 수행한다(Fig.
네트워크 RTK를 수행한 위치는 세종대학교 GNSS 상시관측소로써 멀티패스 영향이 적어 인위적인 오차의 영향이 최소화된 장소이다. 또한 장기간의 실시간 위치결정이 가능하며, 무선통신망(3G 또는 4G) 보다 안정적으로 보정신호를 받을 수 있는 유선인터넷 망을 이용하였다.
본 연구에서는 세 가지 분석방법을 통하여 연구를 진행하였다. 우선적으로, 네트워크 RTK 방식과 수신환경에 따라 결정된 위치의 정확도 및 안정성에 관한 비교분석을 수행하였다.
본 연구에서는 세 가지 분석방법을 통하여 연구를 진행하였다. 우선적으로, 네트워크 RTK 방식과 수신환경에 따라 결정된 위치의 정확도 및 안정성에 관한 비교분석을 수행하였다. VRS 방식은 기존의 연구 결과들을 통하여 안정적인 위치결정 정확도를 가지고 있음을 확인할 수 있다.
2월 1일부터 2월 4일까지는 모호정수 결정율이 0%인 구간이 존재하였다. 이를 통해, 상태공간에서의 모델링이 성공적으로 이루어지지 않은 것으로 판단되며, 원인을 파악하기 위해 국립전파연구원 우주전파센터 이천관측소의 K지수와 연관성에 대해 분석하였다.
본 연구에서는 FKP 시스템의 안정성을 분석하기 위하여, 동일한 위치에서 장기적으로 실시간 네트워크 RTK(VRS 및 FKP)를 수행하였다. 이를 통해, 오차의 크기와 수신환경에 따른 오차변화, 실시간 위치결정 안정성을 분석하였다. 네트워크 RTK를 수행한 위치는 세종대학교 GNSS 상시관측소로써 멀티패스 영향이 적어 인위적인 오차의 영향이 최소화된 장소이다.
장기간의 FKP 위치결정 안정성을 분석하기 위하여 UTC 기준 2013년 1월 30일부터 3월 10일까지 총 40일간의 FKP 측위를 1Hz 단위로 수행하였다. 그 결과, FKP 시스템에 문제가 있다고 판단되는 2월 1일부터 2월 4일까지의 데이터를 제외하였을 때, 모호정수는 낮 시간대 90.
본 연구에서는 FKP 활용확대를 위하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였다. 장기적이고 연속적인 FKP 방식의 위치결정을 통하여 FKP 안정성에 관한 연구를 진행하였으며, 결과분석을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다.
총 5일(UTC 기준 2012.12.15-19) 동안 1Hz 단위로 위치를 결정하였으며, 보정신호 전송규약은 CMR(VRS)과 RTCM2.3(FKP)을 이용하였다(Table 1).
성능/효과
K지수는 특정 지역에서의 지자기 활동 현황을 하루 동안 3시간 마다 지수로 표현한 것으로써 0-9등급으로 나누어 표현한다. FKP 시스템 오류에 대하여 명확하게 규명할 수는 없으나, K지수와 관련이 있을 것으로 판단되어 이를 분석한 결과, FKP 시스템의 오류가 발생한 시점과 이천관측소가 지자기장을 관측하지 못한 시점이 거의 동일하다. 또한 이천관측소가 관측을 다시 시작한 이후, 40일 동안 나타난 K지수 등급 중 최고 등급인 6등급이 나타났으며(Fig.
우선적으로, 네트워크 RTK 방식과 수신환경에 따라 결정된 위치의 정확도 및 안정성에 관한 비교분석을 수행하였다. VRS 방식은 기존의 연구 결과들을 통하여 안정적인 위치결정 정확도를 가지고 있음을 확인할 수 있다. 그러므로 수신 환경이 동일한 상태에서 VRS 방식과 FKP 방식을 상대적으로 비교하여 네트워크 RTK 방식에 따른 차이를 분석할 수 있다.
장기간의 FKP 위치결정 안정성을 분석하기 위하여 UTC 기준 2013년 1월 30일부터 3월 10일까지 총 40일간의 FKP 측위를 1Hz 단위로 수행하였다. 그 결과, FKP 시스템에 문제가 있다고 판단되는 2월 1일부터 2월 4일까지의 데이터를 제외하였을 때, 모호정수는 낮 시간대 90.7%, 밤 시간대 96.2%의 결정율을 보였다(Fig. 5(a)).
둘째, 장기적인 측위결과를 통해 위치결정 안정성을 분석한 결과, 90% 이상의 모호정수 결정율을 보였으며, 평면성분의 오차가 ±0.05m 이내인 경우 90%의 이상의 위치결정을 보였다.
, 2001). 따라서 본 연구에서 분석한 바와 같이 태양폭풍 시 FKP 시스템의 안정성에 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 경우에 따라 네트워크 RTK가 정상적으로 작동하지 않을 가능성도 우려된다.
또한 FKP는 우리나라 기준 낮 시간대(UTC 0-12시) 동안 모호정수가 결정된 위치 중에서 1m 이상의 과대오차가 나타났으며, 밤 시간대(UTC 12-24시)에서는 상대적으로 안정적인 위치결정을 확인할 수 있다(Fig. 4). 하지만 일부 구간의 경우 밤 시간대에서도 수 십 cm의 과대오차가 발생하였다.
따라서 전리층 환경에 따라 CPC 값은 상당한 영향을 받으며, 이에 따라 모호정수를 결정하는데 어려움이 있는 것으로 판단된다. 또한 모호정수 결정율이 가장 낮았던 3월 23일과 가장 높았던 3월 25일의 보정신호를 분석한 결과, 전리층 환경에 따라 보정신호의 빈도수가 급증한 구간이 존재하였으며, 전리층 환경이 안정적인 경우 최대 1시간 이상 보정신호를 수신하지 않는 것으로 나타났다(Fig. 10). 3월 23일의 경우, 급증 하는 구간이 3월 25일보다 상대적으로 길게 나타났으며, 25일은 23일에 비해 장시간에 걸쳐 수신하지 않는 것으로 나타났다.
3월 23일의 경우, 급증 하는 구간이 3월 25일보다 상대적으로 길게 나타났으며, 25일은 23일에 비해 장시간에 걸쳐 수신하지 않는 것으로 나타났다. 보정신호를 수신하지 않는 구간은 빈도수가 급증한 구간보다 상대적으로 과대오차의 크기와 빈도수가 작았으며, 급증한 구간은 수 m, 수신하지 않는 구간은 수 십 cm의 과대오차가 발생하였다.
분석결과를 통해 모호정수가 결정된 경우의 FKP와 VRS 의 평면 위치오차는 Fig. 2와 같이 나타났으며, 모호정수 결정율은 총 5일 동안 각각 평균 88.6%(FKP), 99.6%(VRS)를 보였다(Table 2). FKP는 평면좌표의 성분별 오차가 0.
셋째, FKP 보정신호를 분석한 결과, 전리층 환경에 따라 보정값의 크기와 분산이 변화되며, 낮 시간대(UTC 기준 0-12시)에서 보정값의 분산과 모호정수 결정율간의 상관성을 확인하였다. 하지만 밤 시간대의 경우 보정값의 분산과 모호정수 결정율간의 상관성은 명확하게 확인되지 않았다.
이러한 이유는 낮 시간대의 경우, 전리층 환경이 급격히 변화되는 상황을 실시간으로 보정하는데 어려움이 있는 것으로 보이며, 밤 시간대의 경우 전리층 환경이 비교적 안정적이기 때문에 실시간 보정이 수월한 것으로 판단된다. 수신기는 전리층 환경이 급격히 변화되는 상황에 대응하기 위하여, 보정신호를 연속적으로 수신하는 구간이 나타났으며, 전리층 환경이 안정적인 경우 보정신호를 최대 1시간 이상 수신하지 않는 경우도 나타났다.
일별 모호정수 결정율에서 FKP는 불안정한 결정력을 보였으며(Table 3), 특히 2012년 12월 17일은 시간에 따라 모호정수 결정율이 20% 이상의 차이를 보였다(Table 4). 따라서 FKP는 시간에 따른 모호정수 결정율이 상당한 차이를 보이고 있으며, 이는 전리층 환경에 대한 민감도가 큰 것으로 판단된다.
또한 UTC 기준 3월 23일은 다른 날에 비해 전리층 영향이 큰 것을 확인할 수 있다. 전체적으로 CPC 분산과 모호정수 결정율간의 상관성을 분석한 결과, CPC 분산의 크기는 낮 시간대에 커지는 것을 알 수 있으며, 낮 시간대 CPC 분산과 모호정수 결정율간의 상관성을 분석한 결과, 상관계수 -0.8의 강한 상관성을 보였다(Table 5). 따라서 전리층 환경에 따라 CPC 값은 상당한 영향을 받으며, 이에 따라 모호정수를 결정하는데 어려움이 있는 것으로 판단된다.
첫째, 네트워크 RTK 방식에 따른 위치 정확도를 분석한 결과, FKP는 위치 정확도에서 시간에 따라 상당한 차이를 보였으며, 낮 시간대에 위치 정확도가 저하되었다. 평면성분의 오차가 ±0.
평면성분의 오차가 ±0.05m 이내인 경우 FKP는 모호정수가 결정된 구간에서 약 94%의 위치결정력을 보였으며, 실시간 이동측위로써 가용성을 확인하였다.
후속연구
본 연구에서는 그 원인을 K지수와 연관이 있다는 관점에서 원인을 분석하였다. 따라서 본 연구에서 FKP 시스템 오류의 원인은 추측성 분석이며, 이에 대한 정확한 원인분석이 필요할 것으로 사료된다.
마지막으로 FKP는 과대오차의 위치형태가 바이어스를 포함한 군집을 이루며, 이것은 FKP를 이용한 이동측위를 수행할 때 수 미터 이상의 오차를 포함할 가능성이 있다. 따라서 이동측위 시 정확도의 무결성을 확보하기 위해서는 시스템 내에 감시국을 신설하여 FKP시스템의 안정성을 실시간으로 감시하고 과대오차로 판단되는 경우 서비스를 단시간 차단하거나, 알림 서비스를 제공하는 등의 대응방안을 수립할 필요가 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
네트워크 RTK의 기능은?
네트워크 RTK는 다수의 기준점에서 관측된 방송파 위상 정보를 기반으로 계산한 보정신호를 이용하여 네트워크 내부에 위치한 이동점을 실시간 cm의 정확도로 결정할 수 있다. 따라서 다양한 분야에서 네트워크 RTK의 가용성이 확대되고 있으며, 이에 따른 활용연구가 활발하게 진행되고 있다(Kim and Bae, 2013).
상태공간과 관측공간 모델링의 각 장단점은?
상태공간과 관측공간의 구별은 각각 장·단점을 가지고 있다. 상태공간 모델링은 보정정보가 이동점으로 일방적으로 제공되기 때문에 단방향 통신으로 구성이 된다. 이를 통해, 무제한 접속이 가능하며, 효율적인 측면이 높다. 그러나 관측공간 모델링은 이동점의 근사적 위치를 서버에게 전송하고 서버는 이동점의 위치에 맞는 관측공간 모델링을 개별적으로 수행한다. 따라서 양방향 통신이 가능하여야 하며, 접속자수의 제한이 요구된다. 또한, 상태공간 모델링은 RTK 모듈 이외에 상태공간을 처리할 수 있는 모듈이 필요하며, 관측공간 모델링은 Single-based RTK 모듈을 이용하여 단일기선 방식 개념으로 처리가 가능하다. 공통오차 모델링은 일반적으로 Radio Technical Commission for Maritime Services (RTCM)의 Special Committee No.
네트워크 RTK 방식은 어떤 것이 있는가?
네트워크 RTK 방식은 크게 Master-Auxiliary Concept (MAC), Virtual Reference Stations (VRS), Pseudo-Reference Stations (PRS), Flächen-Korrektur-Parameter (FKP), individualised Master-AuXiliary corrections (i-MAX) 등이 있으며(Takac and Zelzer, 2008), 일반적으로 기선의 길이가 70-100km 이내에서 정확한 위치결정이 가능하다(Janssen, 2009). 추정된 공통오차는 네트워크 RTK 방식에 따라 차이가 있으며, FKP는 WGS-84 타원체에 접하는 평면을 묘사하는 선형 면다항식의 파라미터로 정의하는 면보정의 계수를 이동점으로 전송한다(Jung, 2005).
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