대한지적공사 공간정보연구원에서는 네트워크 RTK의 효율성을 향상시키기 위하여 전국에 30개소의 LX 위성측위 인프라를 구축하고 MAC 기반의 네트워크 RTK 서비스를 시험운영하고 있다. 본 논문에서는 LX 위성측위 인프라의 구축 현황을 소개하고 MAC 기반의 네트워크 RTK 서비스의 측위 성능 분석 결과를 기술하였다. 성능 분석을 위하여 임시 고정점을 설치하고 국토지리정보원의 VRS와 동시관측을 실시하였다. 그 결과 두 인프라는 동서, 남북 방향으로 평균 $1{\sim}2{\pm}1cm$ 차이를 보였으며, 초기화 시간도 10초 이내에서 근소한 차이를 보였다.
대한지적공사 공간정보연구원에서는 네트워크 RTK의 효율성을 향상시키기 위하여 전국에 30개소의 LX 위성측위 인프라를 구축하고 MAC 기반의 네트워크 RTK 서비스를 시험운영하고 있다. 본 논문에서는 LX 위성측위 인프라의 구축 현황을 소개하고 MAC 기반의 네트워크 RTK 서비스의 측위 성능 분석 결과를 기술하였다. 성능 분석을 위하여 임시 고정점을 설치하고 국토지리정보원의 VRS와 동시관측을 실시하였다. 그 결과 두 인프라는 동서, 남북 방향으로 평균 $1{\sim}2{\pm}1cm$ 차이를 보였으며, 초기화 시간도 10초 이내에서 근소한 차이를 보였다.
For improvement of network RTK performance in survey field, Spatial Information Research Institute (SIRI), LX Korea Cadastral Survey Corporation installed 30 GNSS permanent stations in Korea Peninsula, and has been running the MAC-based network RTK service as a test version. In this paper, we introd...
For improvement of network RTK performance in survey field, Spatial Information Research Institute (SIRI), LX Korea Cadastral Survey Corporation installed 30 GNSS permanent stations in Korea Peninsula, and has been running the MAC-based network RTK service as a test version. In this paper, we introduce the LX GNSS network and analyze the positioning accuracy of the LX MAC RTK service. For field test of the LX MAC RTK service, we installed temporally fixed anchor points and observed simultaneously with VRS of National Geographic Information Institute. As a result, the horizontal position differences and initial times of LX MAC with respect to NGII VRS are $1{\sim}2{\pm}1cm$ and <10 seconds, respectively.
For improvement of network RTK performance in survey field, Spatial Information Research Institute (SIRI), LX Korea Cadastral Survey Corporation installed 30 GNSS permanent stations in Korea Peninsula, and has been running the MAC-based network RTK service as a test version. In this paper, we introduce the LX GNSS network and analyze the positioning accuracy of the LX MAC RTK service. For field test of the LX MAC RTK service, we installed temporally fixed anchor points and observed simultaneously with VRS of National Geographic Information Institute. As a result, the horizontal position differences and initial times of LX MAC with respect to NGII VRS are $1{\sim}2{\pm}1cm$ and <10 seconds, respectively.
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문제 정의
대한지적공사 공간정보연구원에서는 GPS 측량의 수요가 증가함에 따라 측량 현장의 효율성을 향상시키기 위하여 LX 위성측위 인프라를 구축하고 MAC 기반의 RTK 서비스를 실험 운영하고 있다. 본 논문에서는 LX GNSS 인프라 구축 현황과 MAC RTK 현장 측량 성능 분석 결과를 기술하였다. 성능 분석을 위하여 국토지리정보원의 VRS RTK와 동시 관측을 실시하였으며, 초기화 시간과 좌표를 비교하였다.
지적공사 공간정보연구원에서는 이와 같은 측량 현장의 문제점을 개선하고 작업 효율성을 향상시키기 위하여 2011 년부터 네트워크 RTK 기반기술 연구를 시작하여 2014년 현재 MAC(master auxiliary correction) 방식의 RTK 시험운영에 들어갔다. 본 논문에서는 지적공사 공간정보연구원에서 구축한 GNSS 상시관측소(이하 LX GNSS 상시관측소)와 중앙시스템을 소개하고 MAC 기반의 네트워크 RTK 성능 분석 결과를 기술한다.
백업 시스템에서는 네트워크 시스템으로 전송된 데이터를 1시간과 1일 데이터로 구분하여 저장하며, 자료처리 시스템에서는 전송된 데이터를 RINEX 형식에 맞도록 정리한 후 저장한다. 즉, 백업시스템에는 가공되지 않은 원시데이터가, 자료처리 시스템에는 표준화된 데이터가 저장됨으로써 백업 이중화는 물론 향후 사용자의 용도에 맞게 활용 가능하도록 하였다. 또한 자료처리 시스템에는 GNSS 데이터 처리에 반드시 필요한 궤도력을 IGS(international GNSS services)와 JPL(jet propulsion laboratory)에서 전송받아 저장함으로써 자료처리의 효율성을 향상시키도록 하였다.
품질평가 결과는 수치가 기록된 레포트와 함께 도식화를 통해 운영자의 가독성을 높이도록 하였다. 또한 결과 생성 시 과거 45일간의 분석 결과를 동시에 나타냄으로써 관리자의 판단을 용이하게 하였으며, 인터넷 서비스가 가능한 PNG 형식으로 그림을 생성함으로써 향후 홈페이지 등에서도 확인 가능하도록 하였다.
가설 설정
데이터 처리 시, 기준좌표 및 속도 산출을 위하여 정밀궤도력을 이용하였으며, 추정좌표 산출을 위해서는 초신속궤도력을 이용하였다. 오차모델은 안테나 위상중심 변동량(phase center variation) 절대 보정 모델을 적용하였으며, 해수하중에 의한 지각변동량(ocean tidal loading displacement)은 FES2004 모델, 대류층 신호지연 오차는 a priori 건조지연과 습윤지연을 기준으로 random walk process로 가정하고 추정하였으며[6], 수신기 시계오차는 백색잡음(white noise)으로 가정하고 추정하였다 [7]. 대류층 사상함수는 GMF(global mapping function)를 적용 하였으며, 방위각 방향으로의 수증기 분포 변화량(azimuthal gradients)을 보정하고 임계고도각(elevation cutoff angle)은 10°로 하였다.
제안 방법
2014년 9월 현재, 고도화가 완료된 관측소는 총 19개소이며, 금년도 하반기부터 내년도 상반기에 걸쳐 나머지 관측소에 대한 고도화가 진행될 예정이다. 고도화에 사용된 장비는 지적공사의 네트워크 RTK 운영시스템인 SpiderNet과 SBS의 PPP-RTK 운영시스템인 GNSMART에서 호환성을 제공하는 동시에 실시간 원시 자료 수집이 가능한 기준국용 최신 GNSS 장비가 설치되었으며, 바닥에 콘크리트 블록을 타설하여 안테나 거치대를 고정하였다. 고도화 전후의 상시관측소 모습과 운영 현황을 그림 4와 표 1에 각각 나타내었다.
분석데이터는 30초 epoch, 1일 RINEX를 이용하였으며, GPS와 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)를 모두 분석하였다. 데이터 수신율은 관측치 수신 개수로 표현하였으며, 사이클 슬립은 1000회 관측당 발생한 사이클 슬립 개수로 나타내었다. 또한 다중경로 오차인 MP1과 MP2는 L1, L2 주파수의 의사거리 다중경로 오차를 m 단위로 나타내었다.
또한 9월 1일부터 수집되는 관측데이터를 이용하여 추정좌표를 산출하고 좌표 변동폭을 비교하였다. 데이터 처리 시, 기준좌표 및 속도 산출을 위하여 정밀궤도력을 이용하였으며, 추정좌표 산출을 위해서는 초신속궤도력을 이용하였다. 오차모델은 안테나 위상중심 변동량(phase center variation) 절대 보정 모델을 적용하였으며, 해수하중에 의한 지각변동량(ocean tidal loading displacement)은 FES2004 모델, 대류층 신호지연 오차는 a priori 건조지연과 습윤지연을 기준으로 random walk process로 가정하고 추정하였으며[6], 수신기 시계오차는 백색잡음(white noise)으로 가정하고 추정하였다 [7].
TEQC는 UNAVCO(University NAVstar COnsortium)에서 개발하여 무상으로 제공하는 프로그램으로 GNSS 관측데이터의 변환, 편집 및 품질평가 등을 수행할 수 있다[3]. 데이터 품질점검을 위하여 데이터 수신율과 다중경로 오차, 그리고 사이클 슬립 발생 개수를 점검하였다. 분석데이터는 30초 epoch, 1일 RINEX를 이용하였으며, GPS와 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)를 모두 분석하였다.
LX 위성측위 인프라는 고도화가 최근에 이루어 졌기 때문에 관측 기간이 짧다. 따라서 본 연구에서는 2차 고도화 이후인 2014년 6월 15일부터 8월 31일까지 2.5달간 수집된 관측데이터를 이용하여 시계열을 작성하고 기준좌표와 속도, 그리고 예측 좌표를 산출하였다. 또한 9월 1일부터 수집되는 관측데이터를 이용하여 추정좌표를 산출하고 좌표 변동폭을 비교하였다.
5달간 수집된 관측데이터를 이용하여 시계열을 작성하고 기준좌표와 속도, 그리고 예측 좌표를 산출하였다. 또한 9월 1일부터 수집되는 관측데이터를 이용하여 추정좌표를 산출하고 좌표 변동폭을 비교하였다. 데이터 처리 시, 기준좌표 및 속도 산출을 위하여 정밀궤도력을 이용하였으며, 추정좌표 산출을 위해서는 초신속궤도력을 이용하였다.
품질평가 결과는 수치가 기록된 레포트와 함께 도식화를 통해 운영자의 가독성을 높이도록 하였다. 또한 결과 생성 시 과거 45일간의 분석 결과를 동시에 나타냄으로써 관리자의 판단을 용이하게 하였으며, 인터넷 서비스가 가능한 PNG 형식으로 그림을 생성함으로써 향후 홈페이지 등에서도 확인 가능하도록 하였다. 그림 6에 관측데이터의 품질점검 결과를 예시하였다.
즉, 백업시스템에는 가공되지 않은 원시데이터가, 자료처리 시스템에는 표준화된 데이터가 저장됨으로써 백업 이중화는 물론 향후 사용자의 용도에 맞게 활용 가능하도록 하였다. 또한 자료처리 시스템에는 GNSS 데이터 처리에 반드시 필요한 궤도력을 IGS(international GNSS services)와 JPL(jet propulsion laboratory)에서 전송받아 저장함으로써 자료처리의 효율성을 향상시키도록 하였다.
성능 분석을 위하여 실험 지역에 임시 고정점을 설치하고 초기화 후 1초 간격으로 15 epoch을 1세션으로 하여 10세션씩 반복 관측을 실시하였다. 매 세션마다 초기화를 하여 초기화 시간을 측정하였으며, LX MAC과 국토지리정보원 VRS를 동시 관측하여 지적측량에 활용되는 수평 좌표를 비교하였다. 표 3에 현장 실험 결과를 정리하였다.
그 결과 지적공사 MAC RTK는 VRS와 비교했을 때 초기화 시간과 좌표 오차 모두 유사한 수준으로 나타났으며, 달성 가능한 정밀도 역시 유사한 수준으로 나타났다. 본 논문에서는 서울과 경기도 인근지역 에서만 성능 분석을 실시하였다. 향후 캠페인을 통해 전국적인 성능 검증을 계획하고 있으며, 인프라 고도화가 완료된 2015년에 정식으로 RTK 서비스를 시작할 예정이다.
데이터 품질점검을 위하여 데이터 수신율과 다중경로 오차, 그리고 사이클 슬립 발생 개수를 점검하였다. 분석데이터는 30초 epoch, 1일 RINEX를 이용하였으며, GPS와 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)를 모두 분석하였다. 데이터 수신율은 관측치 수신 개수로 표현하였으며, 사이클 슬립은 1000회 관측당 발생한 사이클 슬립 개수로 나타내었다.
본 논문에서는 LX GNSS 인프라 구축 현황과 MAC RTK 현장 측량 성능 분석 결과를 기술하였다. 성능 분석을 위하여 국토지리정보원의 VRS RTK와 동시 관측을 실시하였으며, 초기화 시간과 좌표를 비교하였다. 현장 실험은 2014년 7월, 1달간 서울, 여주, 인천 등에서 실시되었다.
현장 실험은 시험 운영을 시작한 2014년 7월, 1달간 실시되었으며, 서울 여의도 일대, 경기도 여주, 그리고 인천 강화에서 수행되었다(그림 8). 성능 분석을 위하여 실험 지역에 임시 고정점을 설치하고 초기화 후 1초 간격으로 15 epoch을 1세션으로 하여 10세션씩 반복 관측을 실시하였다. 매 세션마다 초기화를 하여 초기화 시간을 측정하였으며, LX MAC과 국토지리정보원 VRS를 동시 관측하여 지적측량에 활용되는 수평 좌표를 비교하였다.
현장 실험은 2014년 7월, 1달간 서울, 여주, 인천 등에서 실시되었다. 성능 비교를 위하여 실험 지역에 임시로 고정정을 설치하고 반복 관측을 통해 초기화 시간과 좌표를 측정하였다. 그 결과 지적공사 MAC RTK는 VRS와 비교했을 때 초기화 시간과 좌표 오차 모두 유사한 수준으로 나타났으며, 달성 가능한 정밀도 역시 유사한 수준으로 나타났다.
00 TZGD) 였으며, 측벽에 콘크리트를 타설하여 지지대를 거치하였다(그림 1). 이후 2012년 지적재조사 사업이 본격적으로 시작됨에 따라 현장에서 GPS 수요가 급격히 증가하였으며 2012년 하반기에 26개소를 추가로 구축(그림 2)하여 전국망 성능 분석을 실시하였다. 전국망 확산에 사용된 장비는 측량 현장에서 기준국(base)용으로 사용하던 수신기(Trimble 5700)와 안테나(TRM39105.
대상 데이터
3. GNSS permanent stations in South Korea(LX: LX Korea cadastral survey corp., KASI: Korea astronomy and space science institute, NGII: national geographic information institute, DCO: DGNSS central office of the ministry of oceans and fishers, NORI: Korea hydrographic and oceanographic administration, SEOUL: Seoul metropolitan government).
성능 분석을 위하여 국토지리정보원의 VRS RTK와 동시 관측을 실시하였으며, 초기화 시간과 좌표를 비교하였다. 현장 실험은 2014년 7월, 1달간 서울, 여주, 인천 등에서 실시되었다. 성능 비교를 위하여 실험 지역에 임시로 고정정을 설치하고 반복 관측을 통해 초기화 시간과 좌표를 측정하였다.
이 절에서는 RTK 현장 실험 결과를 기술한다. 현장 실험은 시험 운영을 시작한 2014년 7월, 1달간 실시되었으며, 서울 여의도 일대, 경기도 여주, 그리고 인천 강화에서 수행되었다(그림 8). 성능 분석을 위하여 실험 지역에 임시 고정점을 설치하고 초기화 후 1초 간격으로 15 epoch을 1세션으로 하여 10세션씩 반복 관측을 실시하였다.
이론/모형
대류층 사상함수는 GMF(global mapping function)를 적용 하였으며, 방위각 방향으로의 수증기 분포 변화량(azimuthal gradients)을 보정하고 임계고도각(elevation cutoff angle)은 10°로 하였다. 기준좌표는 관측데이터의 수집 기간 중 중간날짜인 7월 23일로 산출하였으며, 좌표계는 ITRF2008을 적용하였다.
다음으로 자료처리시스템에서는 관측소의 정밀좌표 모니터링을 위하여 GIPSY-OASIS(GPS inferred positioning systemorbit analysis and simulation software, 이하 GIPSY)를 이용하였다. GIPSY의 가장 큰 장점은 PPP 기법을 이용할 수 있다는 것이다.
대류층 사상함수는 GMF(global mapping function)를 적용 하였으며, 방위각 방향으로의 수증기 분포 변화량(azimuthal gradients)을 보정하고 임계고도각(elevation cutoff angle)은 10°로 하였다.
GNSS 데이터처리에 활용되는 궤도력에는 정밀궤도력과 신속궤도력, 초신속궤도력, 그리고 방송궤도력이 있다[4]. 본 연구에서는 관측소 별 정밀좌표 모니터링을 위하여 좌표추정치 모니터링 기법을 사용하였다[5]. 좌표추정치 모니터링 기법은, 우선 장기간 수집된 관측데이터를 정밀 처리하여 기준좌표와 속도를 결정한 후 관심 대상이 되는 시점의 예측좌표를 산출한다.
지적공사 자료처리 시스템에서는 RINEX 표준화를 위해서 TEQC(translation editing quality-checking)를 이용하였다. TEQC는 UNAVCO(University NAVstar COnsortium)에서 개발하여 무상으로 제공하는 프로그램으로 GNSS 관측데이터의 변환, 편집 및 품질평가 등을 수행할 수 있다[3].
성능/효과
성능 비교를 위하여 실험 지역에 임시로 고정정을 설치하고 반복 관측을 통해 초기화 시간과 좌표를 측정하였다. 그 결과 지적공사 MAC RTK는 VRS와 비교했을 때 초기화 시간과 좌표 오차 모두 유사한 수준으로 나타났으며, 달성 가능한 정밀도 역시 유사한 수준으로 나타났다. 본 논문에서는 서울과 경기도 인근지역 에서만 성능 분석을 실시하였다.
표 3을 보면 초기화 시간이 VRS의 경우 대략 5-7초, MAC은 6-14초가량 소요되어 큰 차이는 없으나 MAC이 수초 수준에서 다소 긴 것으로 나타났다. 이는 두 인프라 간 성능 차이라기보다는 MAC 방식이 특성으로 판단된다.
후속연구
본 논문에서는 서울과 경기도 인근지역 에서만 성능 분석을 실시하였다. 향후 캠페인을 통해 전국적인 성능 검증을 계획하고 있으며, 인프라 고도화가 완료된 2015년에 정식으로 RTK 서비스를 시작할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
VRS 방식이란?
현재 GPS를 이용한 지적측량 및 공간정보 취득 등 지적공사 업무에는 국토지리정보원에서 제공하고 있는 VRS(virtual reference system) 기반의 네트워크 RTK(real time kinematic) 서비스를 이용하고 있다. VRS 방식은 네트워크 내에 이동국과 인접한 위치에 가상기준국을 생성하여 마치 단일 RTK를 수행하는 것과 유사한 효과를 내는 방법이다. 그러나 VRS 방식은 기준국과 이동국간 양방향 통신을 해야 하므로 통신량이 많고 동시에 접속할 수 있는 사용자 수에 제한이 있다는 단점이 있다.
RTK 시스템 기반기술을 연구할 때 사용된 장비는?
지적공사 공간정보연구원에서는 GPS 측량 현장의 작업 효율을 향상시키기 위하여 2011년에 수도권 외곽 지역에 4개소(강화, 포천, 용인, 영흥도)의 GNSS 상시관측소를 구축하고 네트워크 RTK 시스템 기반기술을 연구하였다. 이때 사용된 장비는 기준국용 최신 장비인 Trimble 사의 NetR9 수신기와 Zephyr 안테나(TRM55971.00 TZGD) 였으며, 측벽에 콘크리트를 타설하여 지지대를 거치하였다(그림 1). 이후 2012년 지적재조사 사업이 본격적으로 시작됨에 따라 현장에서 GPS 수요가 급격히 증가하였으며 2012년 하반기에 26개소를 추가로 구축(그림 2)하여 전국망 성능 분석을 실시하였다.
VRS 방식의 단점은?
VRS 방식은 네트워크 내에 이동국과 인접한 위치에 가상기준국을 생성하여 마치 단일 RTK를 수행하는 것과 유사한 효과를 내는 방법이다. 그러나 VRS 방식은 기준국과 이동국간 양방향 통신을 해야 하므로 통신량이 많고 동시에 접속할 수 있는 사용자 수에 제한이 있다는 단점이 있다. 따라서 측량 현장에서 통신 장애로 인해 작업 지연이 발생하거나 작업이 불가능한 현상이 빈번하게 발생하고 있는 실정이다.
참고문헌 (7)
S. G. Kang, J. Ha, W. S. Jung, J. M. Lee, and H. H. Kim, Comparison of correction models for improvement of GPS positioning accuracy, Spatial Information Research Institute, Seoul, Research2013-04, p. 193, Jan. 2014.
B. Park, D. K. Tcha, J. M. Lee, and H. S. Lee, Improvement of GPS positioning efficiency for cadastral survey, Spatial Information Research Institute, Seoul, Research2011-01, p. 219, Dec. 2011.
L. H. Estey, and C. M. Meertens, "TEQC: the multi-purpose toolkit for GPS/GLONASS data," GPS solution, Vol. 3, No. 1. pp. 42-49, Jul. 1999.
K.-D. Park, J. H. Cho, J. Ha, and H. C. Lim, "Rapid and accurate GPS data processing with ultra-rapid orbits," Journal of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 21, No. 4, pp. 309-316, Dec. 2003.
J. Ha, K.-D. Park, P. H. Park, and H. C. Lim, "Near-real-time precise GPS data processing system," in Proceedings of 2003 Symposium of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Chungbuk National University: Korea, pp. 33-38, Oct. 2003.
Y. E. Bar-Sever, P. A. Kroger, and J. A. Borjesson, "Estimating horizontal gradients of tropospheric path delay with a single GPS receiver," Journal of Geophysical Research, submitted, 1998.
K. D. Park, Determination of glacial isostatic adjustment parameters based on precise point positioning using GPS, Ph.D. dissertation, University of Texas, Austin, TX, Jan. 2000.
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