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문제 정의
- GPS 안테나 주변에 분포하고 있는 장애물들은 관측자료에 영향을 주고 좌표추정에도 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이에 이 연구에서는 GPS 기준국 주변에 존재하는 장애물의 위치와 고도각에 따라 측위 정확도에 어느 정도 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 이를 위해 개활지에 위치하여 주변에 장애물이 없는 기준국을 한 곳 선정하고 좌표값을 산출한다.
- 장애물이 위치한 방향과 관련하여 수평오차의 최대값과 최소값 범위를 오차폭으로 표현하여 분포경향을 파악하고자 하였다. 동쪽에 위치한 장애물인 경우 동서방향으로 2.
가설 설정
- 장애물은 가로 10m, 세로 10m의 정사각형 건물이 정면에 위치한다고 가정하고 건물의 중심선에 대한 고도각을 10°에서부터 70°까지 10°간격으로 산정하여 거리를 계산하였다(Fig. 5).
- 진주 관측자료를 대상으로 임의의 방향에 가상의 장애물이 존재한다고 가정하고 장애물에 의해 차단되는 위성신호를 제거하여 GPS 관측자료를 재구성하였다. 장애물은 가로 10m, 세로 10m의 정사각형 건물이 정면에 위치한다고 가정하고 건물의 중심선에 대한 고도각을 10°에서부터 70°까지 10°간격으로 산정하여 거리를 계산하였다(Fig.
제안 방법
- 건물 중심선의 고도각 별로 가상장애물의 방위각과 고도각 자료를 파일로 저장하였다. 또한, 장애물이 동쪽, 서쪽, 남쪽 방향에 있을 경우에 대해서도 각각의 파일로 생성하였다.
- 건물 중심선의 고도각 별로 재구성된 자료를 이용하여 좌표값을 산출하였다. 자료처리 과정은 정밀좌표 산출 과정과 동일하며 산출된 좌표값은 장애물이 없을 때의 정밀좌표값과 비교분석하였다.
- 이를 위해 개활지에 위치하여 주변에 장애물이 없는 기준국을 한 곳 선정하고 좌표값을 산출한다. 그리고 임의의 방향에 장애물이 존재한다는 가정하에 좌표값을 재산출하고 장애물유무에 따른 결과값을 비교분석한다.
- 세 방향에 대해 고도각이 30°, 50°, 70°인 장애물을 고려한 DOY 90일 관측자료를 시간단위로 추출하여 자료처리하였다.
- 시뮬레이션은 장애물이 동쪽, 서쪽, 남쪽에 위치해 있는 각각의 경우에 대해 고도각이 10°부터 70°까지 10° 간격으로 수행하였다.
- 국내에 분포하고 있는 GPS 기준국 중에는 위성신호 수신에 영향을 주는 장애물이 존재하는 곳이 있다. 이들 장애물이 위치하는 방향과 고도각에 따라 좌표 정확도에 어느 정도 영향을 미치는지 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션은 장애물이 동쪽, 서쪽, 남쪽에 위치해 있는 각각의 경우에 대해 고도각이 10°부터 70°까지 10° 간격으로 수행하였다.
- 이에 이 연구에서는 GPS 기준국 주변에 존재하는 장애물의 위치와 고도각에 따라 측위 정확도에 어느 정도 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 이를 위해 개활지에 위치하여 주변에 장애물이 없는 기준국을 한 곳 선정하고 좌표값을 산출한다. 그리고 임의의 방향에 장애물이 존재한다는 가정하에 좌표값을 재산출하고 장애물유무에 따른 결과값을 비교분석한다.
- 건물 중심선의 고도각 별로 재구성된 자료를 이용하여 좌표값을 산출하였다. 자료처리 과정은 정밀좌표 산출 과정과 동일하며 산출된 좌표값은 장애물이 없을 때의 정밀좌표값과 비교분석하였다.
- 수직좌표 값의 경우에는 장애물의 고도각이 증가할수록 높이 값이 점점 감소하는 경향을 보였다. 장애물의 영향을 보다 명확히 확인하기 위해 시간단위 관측자료를 이용하여 분석하였다. 고도각이 높아질수록 수평 및 수직 RMSE가 증가하였고 그 크기는 일단위 자료 처리결과에 비해 수 십 배 이상의 오차증가를 보였다.
- 장애물의 영향을 보다 명확히 확인하기 위해 시간단위 관측자료를 이용하여 처리하였다. 한 시간 단위 관측자료는 지적삼각측량시 요구되는 최소 관측시간이기도 하다(MOLIT, 2012).
- 재구성된 10일간의 일단위 관측자료를 동, 서, 남 방향에 대해 좌표를 산출하였다. 정밀좌표와 산출된 좌표값간의 수평및 수직 RMSE 그리고 수직 편향오차를 Table 4에 정리하였다.
- 진주 기준국의 관측자료를 이용하여 정밀좌표를 산출하였다. 관측자료는 2013년 DOY(Day of Year) 81일(3월 22일)부터 90일(3월 31일)까지 10일간의 자료를 사용하였다.
대상 데이터
- , 2007). 10일간의 좌표를 일단위로 산출하고 이들의 평균값을 최종 정밀좌표값으로 선정하였다. 최종 산출된 정밀좌표는 X=-3217003.
- 진주 기준국의 관측자료를 이용하여 정밀좌표를 산출하였다. 관측자료는 2013년 DOY(Day of Year) 81일(3월 22일)부터 90일(3월 31일)까지 10일간의 자료를 사용하였다. 자료처리는 고정밀 자료처리 소프트웨어인 Bernese 5.
- 국내에서 GPS 상시 관측소를 운영하고 있는 여러 기관들의 기준국들을 대상으로 데이터신뢰도, 관측환경 등을 고려하여 최적의 기준국을 선정하였다. 선정된 기준국은 국토지리정보원에서 운영 중인 진주 기준국으로서 경상남도 진주시의 수질검사소내 야장에 GPS 수신 안테나가 설치되어 있다(NGII, 2013).
- 국내에서 GPS 상시 관측소를 운영하고 있는 여러 기관들의 기준국들을 대상으로 데이터신뢰도, 관측환경 등을 고려하여 최적의 기준국을 선정하였다. 선정된 기준국은 국토지리정보원에서 운영 중인 진주 기준국으로서 경상남도 진주시의 수질검사소내 야장에 GPS 수신 안테나가 설치되어 있다(NGII, 2013). 현장사진을 통해 관측소 주변에서 위성신호를 수신하는데 방해되는 어떠한 장애물도 존재하지 않음을 알 수 있었고 위성가시성 프로그램을 통해 위성신호 차단현상이 나타나지 않음을 재차 확인하였다(Fig.
- 시뮬레이션은 장애물이 동쪽, 서쪽, 남쪽에 위치해 있는 각각의 경우에 대해 고도각이 10°부터 70°까지 10° 간격으로 수행하였다. 이를 위해 주변의 장애물이 없고 관측자료의 품질평가가 우수한 진주 기준국의 관측자료를 활용하였다.
- 한반도에서 북쪽방향으로는 장애물이 없어도 가시위성이 일부 제한적이기 때문에 북쪽방향에 위치한 장애물의 고려사항은 배제하였다. 저장된 장애물 파일과 자체 제작한 프로그램을 통해 진주 rinex 관측자료를 편집하였다. Fig.
- 10일간의 좌표를 일단위로 산출하고 이들의 평균값을 최종 정밀좌표값으로 선정하였다. 최종 산출된 정밀좌표는 X=-3217003.092m, Y=4110225.650m, Z=3653650.638m이고 IGS05 좌표계를 사용하였다. 10일 간의 산출값을 지평좌표계로 변환하고 정밀좌표값에 대한 수평 및 수직 RMSE(Root Mean Square Error)를 계산하면 각각 1.
데이터처리
- 관측자료는 2013년 DOY(Day of Year) 81일(3월 22일)부터 90일(3월 31일)까지 10일간의 자료를 사용하였다. 자료처리는 고정밀 자료처리 소프트웨어인 Bernese 5.0을 사용하였고 주변 기준국 관측자료와 더불어 이중차분하였다(Dach et al., 2007). 10일간의 좌표를 일단위로 산출하고 이들의 평균값을 최종 정밀좌표값으로 선정하였다.
이론/모형
- 진주 기준국은 Trimble NetR9 수신기와 Trimble Choke Ring 안테나를 설치하여 운영 중에 있다. 관측자료에 대한 데이터수신율, 다중경로오차, 사이클슬립과 같은 품질평가지수는 UNAVCO(University NAVstar COnsortium)에서 개발한 TEQC(Translation, Editing, and Quality Check) 프로그램을 이용하여 산출하였다(Estey and Meertens, 1999). 프로그램 수행 결과를 통해 99% 이상의 데이터수신율과 평균 0.
성능/효과
- 638m이고 IGS05 좌표계를 사용하였다. 10일 간의 산출값을 지평좌표계로 변환하고 정밀좌표값에 대한 수평 및 수직 RMSE(Root Mean Square Error)를 계산하면 각각 1.0mm, 6.7mm로 나타났다. Fig.
- 장애물의 영향을 보다 명확히 확인하기 위해 시간단위 관측자료를 이용하여 분석하였다. 고도각이 높아질수록 수평 및 수직 RMSE가 증가하였고 그 크기는 일단위 자료 처리결과에 비해 수 십 배 이상의 오차증가를 보였다. 또한, 방향성을 고려한 결과에서도 일단위 처리결과와 유사한 경향을 보였고 오차의 크기는 수 십 배 이상 발생하였다.
- 관측소 주변의 장애물은 GPS 측위 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 시간단위 관측자료를 사용하는 곳이나 정밀측위를 요구하는 분야에서는 관측자료 이용시 장애물의 영향을 고려해야 할 것으로 사료된다.
- 장애물의 영향으로 관측자료가 다수 손실되었으나 일단위 관측자료를 이용하여 좌표값을 산출하는 경우에는 참값과의 차이가 수 mm로 크지 않았다. 그러나 장애물이 동쪽이나 서쪽에 위치해 있을 때는 좌표값이 동서방향으로 오차가 더 크게 증가하고 있음을 확인할 수 있었고 남쪽에 위치하고 있을 경우에는 동서방향 오차폭이 상대적으로 작게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 Lee et al.
- 5mm의 오차폭이 발생하였다. 남북방향보다 동서방향의 오차폭이 크게 발생하였으나 동쪽과 서쪽에 장애물이 존재하는 경우보다 그 차이가 작게 나타났다. Fig.
- 시간단위 자료처리 결과에서도 일단위 결과와 유사하게 장애물의 방향에 따라 수평성분의 오차 분포경향이 다르게 나타고 있음을 확인하였다. 수직성분의 경우에는 장애물의 고도각이 증가할수록 수직방향 성분값이 점점 감소하는 경향을 보였다.
- 자체 제작한 프로그램을 이용하여 위성의 가시성을 파악한 결과 최대 고도각 25°까지 위성신호가 차폐되고 있다(Fig.
- 장애물의 방향성을 고려한 결과에서는 일단위 자료처리 결과와 유사한 경향을 보였으나 오차의 크기는 수 십 배 이상 증가하였다. 동쪽과 서쪽에 위치한 장애물의 영향으로 동서방향의 오차폭은 90mm수준에서 350mm수준까지 나타난 반면 남북방향으로는 상대적 작은 45mm수준에서 180mm수준까지의 오차폭을 보였다.
- 재구성된 일단위 관측자료를 처리한 결과에서 장애물의 고도각이 높아질수록 RMSE는 증가하였다. 이는 장애물의 고도각이 높아질수록 손실되는 관측자료의 양이 증가하기 때문이라 판단된다.
- 관측자료에 대한 데이터수신율, 다중경로오차, 사이클슬립과 같은 품질평가지수는 UNAVCO(University NAVstar COnsortium)에서 개발한 TEQC(Translation, Editing, and Quality Check) 프로그램을 이용하여 산출하였다(Estey and Meertens, 1999). 프로그램 수행 결과를 통해 99% 이상의 데이터수신율과 평균 0.3m 수준의 L1 의사거리 다중경로 오차(MP1) 및 L2 의사거리 다중경로 오차(MP2), 그리고 1000회 관측당 평균 0.7회 사이클슬립이 발생하고 있음을 알 수 있었다(Table 1). 이러한 품질평가 결과는 IGS에서 권고하고 있는 운영기준국 가이드라인 요건을 충분히 충족시키는 수치이다(IGS, 2013).
- 선정된 기준국은 국토지리정보원에서 운영 중인 진주 기준국으로서 경상남도 진주시의 수질검사소내 야장에 GPS 수신 안테나가 설치되어 있다(NGII, 2013). 현장사진을 통해 관측소 주변에서 위성신호를 수신하는데 방해되는 어떠한 장애물도 존재하지 않음을 알 수 있었고 위성가시성 프로그램을 통해 위성신호 차단현상이 나타나지 않음을 재차 확인하였다(Fig. 3).
후속연구
- 특히, 시간단위 관측자료를 사용하는 곳이나 정밀측위를 요구하는 분야에서는 관측자료 이용시 장애물의 영향을 고려해야 할 것으로 사료된다. 향후 이러한 장애물이 측위 정확도에 어느 정도 영향을 미치는지 다양한 관측자료 처리를 통해 분석 및 연구를 진행할 계획이다.
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