[논문]Network-RTK측량에서 심플렉스해법을 이용한 최적표고 결정

이석배; 어수창

doi:10.7319/kogsis.2016.24.1.035

초록
AI-Helper

GNSS/Geoid 측위 기술은 GNSS측량으로 결정한 타원체고와 지오이드모델에서 계산된 지오이드고를 이용하여 측정위치의 정표고 결정을 가능하게 한다. 본 연구에서는 Network-RTK 방식에 의한 표고결정 적용성을 분석하기 위하여 연구대상지역의 수준점에 대한 Network-RTK 측량을 실시하였다. 그리고 우리나라의 KNGeoid13 지오이드모델을 적용하여 Network-RTK에 의한 표고를 산출하고 현장최적화를 적용한 계산결과와 적용하지 않은 계산결과를 비교하였다. 현장최적화 여부에 상관없이 모든 관측결과를 가지고 심플렉스법을 이용하여 최적표고값을 결정하였으며 이 결과를 국토지리정보원의 수준점 성과와 비교하였다. 연구결과 현장최적화를 적용하지 않은 Network-RTK 관측의 표고 정확도의 평가결과 평균오차값은 0.060m, 표준편차는 0.072m 이었으며, 현장최적화를 적용한 Network-RTK 관측 표고정확도의 평균오차값은 0.040m, 표준편차는 0.047m 이었다. 모든 관측값을 선형화에 사용하여 최적표고를 구한 경우 Network-RTK 측량은 0.033m의 정확도로 표고산출이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

GNSS/Geoid positioning technology allows orthometric height determination using both the geoidal height calculated from geoid model and the ellipsoidal height achieved by GNSS survey. In this study, Network-RTK surveying was performed through the Benchmarks in the study area to analyze the possibili...

GNSS/Geoid positioning technology allows orthometric height determination using both the geoidal height calculated from geoid model and the ellipsoidal height achieved by GNSS survey. In this study, Network-RTK surveying was performed through the Benchmarks in the study area to analyze the possibility of height positioning of the Network-RTK. And the orthometric heights were calculated by applying the Korean national geoid model KNGeoid13 according to the condition of with site calibration and without site calibration and the results were compared. Simplex algorithm was adopted for liner programming in this study and the heights of all Benchmarks were calculated in both case of applying site calibration and does not applying site calibration. The results were compared to Benchmark official height of the National Geographic Information Institute. The results showed that the average value of the height difference was 0.060m, and the standard deviation was 0.072m in Network-RTK without site calibration and the average value of the height difference was 0.040m, and the standard deviation was 0.047m in Network-RTK with the application of the site calibration. With linearization method to obtain the optimal solution for observations it showed that the height determination within 0.033m was available in GNSS Network-RTK positioning.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 지리산 일대를 연구대상지역으로 선정하고 1,2등 수준노선을 대상으로 직접 Network-RTK 측량을 실시하였으며, 그 결과를 국토지리정보원의 수준점 성과와 비교하여 표고정확도를 분석하고자 하였다. 관측 시에 정확도를 향상시킬 수 있는 방법으로 현장최적화(Site Calibration)를 적용한 계산결과와 적용하지 않은 계산결과를 비교하였으며, 관측결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법으로 현장최적화를 적용한 결과와 적용하지 않은 결과 모두를 대상으로 선형 계획법을 적용하여 최적 해를 결정하는 방법을 연구하였다.

제안 방법

본 연구에서는 지리산 일대를 연구대상지역으로 선정하고 1,2등 수준노선을 대상으로 직접 Network-RTK 측량을 실시하였으며, 그 결과를 국토지리정보원의 수준점 성과와 비교하여 표고정확도를 분석하고자 하였다. 관측 시에 정확도를 향상시킬 수 있는 방법으로 현장최적화(Site Calibration)를 적용한 계산결과와 적용하지 않은 계산결과를 비교하였으며, 관측결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법으로 현장최적화를 적용한 결과와 적용하지 않은 결과 모두를 대상으로 선형 계획법을 적용하여 최적 해를 결정하는 방법을 연구하였다.
본 연구는 지리산 일원의 43개 수준점에 대하여 Network-RTK측량을 실시하고 표고 정확도를 검토하였으며 현장 최적화를 이용하여 관측값의 표고정확도 향상을 확인하였다. 다양한 관측조건의 관측값으로 부터 Excel을 이용한 심플랙스 해법을 적용하여 최적표고를 추출할 수 있었다.

대상 데이터

2015년 6월 지리산 주변의 수준점 43점에 대한 Network-RTK 측량을 실시하였다. Fig.
2015년 6월 지리산 주변의 수준점 43점에 대한 Network-RTK 측량을 실시하였다. Fig. 5는 관측점의 위치와 관측 경로를 표시한 것으로 2개 관측팀을 구성하여 청색으로 표시한 관측팀은 진주에서 곤양, 하동을 거처 지리산으로 관측을 진행하였으며, 적색으로 표시한 관측팀은 지리산에서 관측을 시작하여 운봉, 산청을 지나 진주로 관측을 수행하였다. 각 팀의 Network -RTK측량은 다음의 과정으로 실행하였다.

데이터처리

Fig. 9에서 43점의 수준점에 대하여 수집된 관측결과를 이용하여 선형화 하여 최적표고를 결정하고 그 결과를 수준점의 고시 성과에서 제하여 평균오차를 표시한 것이다. ;

이론/모형

Table 2에서 보는 바와 같이 Network-RTK 측량 결과를 활용하여 심플렉스해법을 이용한 최적표고를 결정하고 추출된 표고의 정확도를 평가한 결과 평균오차 값은 0.033m, 표준편차 0.042m이다. 관측결과를 선형화 하여 최적표고를 결정하는 경우 관측값의 편차량에 따라 최적표고의 정확도가 많이 좌우되는 것을 확인하였으며, 최적표고 결정을 위해서 관측값의 분석을 통하여 알맞은 제약조건을 사용하면 양질의 해를 추출 할 수 있을 것이라 사료된다.

성능/효과

둘째, 동일한 수준점에서 현장 최적화를 적용하여 3회 관측한 Network-RTK 관측의 평균에서 표고정확도를 분석한 결과 평균오차는 0.040m, 표준편차는 0.047m였다. 현장최적화를 적용하는 경우 일반 NetworkRTK측량에 의한 표고정확도 보다 안정적인 표고결정이 가능함을 확인하였다.
셋째, Network-RTK 측량을 다양한 조건으로 실시한 경우 관측값을 관측조건별로 선형화하여 심플렉스 해법을 이용하면 0.033m의 정확도로 정확도가 가장 높은 표고결과를 추출할 수 있었다. ;
첫째, 시험 대상지의 수준점에서 현장최적화상수가 적용되지 않은 6회의 일반적인 Network-RTK관측의 평균에서 표고 정확도를 분석한 결과 평균오차값은 0.060m, 표준편차는 0.072m이다. ;

후속연구

또한 아직까지 국내에는 Network-RTK 측량의 작업규정에서 높이에 대한 기준이 명확히 정의되어 있지 않다. 그러나 현재의 3급 수준측량에서 노선길이가 10㎞의 경우 교차 허용범위는 0.032m가 되므로 본 연구에서 제시된 현장최적화와 심플렉스 해법을 이용한 최적표고 추출방법을 Network-RTK 표고측량에 적용한다면 낮은 등급의 공공수준측량에서 Network-RTK 표고측량을 적용할 수 있을 것으로 판단된다. ;
본 연구를 통하여 Network-RTK 측량의 측량결과에 대한 유효범위를 확인하였으며, 보다 다양한 환경의 측량 결과를 충분히 분석하여 Network-RTK 표고측량의 매뉴얼화가 가능할 것으로 사료된다. ;

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RTK의 특징은 무엇인가?	RTK(Real Time Kinematic)는 실시간 데이터 취득이 가능하고 위상 관측치를 이용하여 높은 정확도를 확보 할 수 있기 때문에 지형의 변화, 건축물의 변위 측정, 토목 시공 등과 같은 정밀한 위치를 요구하는 분야에서 많이 활용되고 있다. 우리나라도 2000년대에 들어서면서 RTK기술을 활용한 연구가 활성화되어 RTK 측량의 위치정확도를 높이려는 연구(Choi and Lim, 2004, Lee et al.
	RTK 방식이 가지는 단점은 무엇인가?	하지만 RTK 방식은 기준점과 이동점사이의 기선의 길이가 길어질수록 대기효과(전리층 및 대류층)에 대한 오차들의 상관관계가 적어지기 때문에 관측범위를 10~ 15km로 제한하고 있으며, 기준국으로 사용할 기준점의 위치 좌표가 부정확하거나 존재하지 않는 경우에는 기준점 측량을 별도로 수행해야 하는 단점이 있다 (NGII, 2003).
	심플렉스 해법은 어떻게 가능해를 찾아내는가?	심플렉스(simplex method) 방법은 반복적인 선형계획 해석법이다. 우선 실행 가능한 초기 해를 구한 후에 그를 기점으로 하여 더 나은 해가 더 이상 없다고 판단 될 때까지 점점 나은 해로 발전시켜가는 증분 분석적 방법으로써 매 반복 단계마다 연립방정식의 해법을 사용하여 가능해를 찾아낸다. 기하학적으로는 가능해 구역의 하나의 꼭짓점에서 시작하여 다른 꼭짓점으로 이 동해가는 것이고, 대수적인 측면에서 보면 연립방정식의 무한히 많은 해중 독립적인 변수가 0 값을 갖고 (Nonbasic) 그에 따른 종속적인 변수의 값(Basic)이 음 (-)의 해를 갖지 않는 해를 찾아 더 이상 더 좋은 해가 없다는 판단이 될 때까지 반복적으로 연립 방정식의 해를 변경시켜가는 해법이다.

참고문헌 (16)

Choi, B. and Lim S., 2004, Study on the improvement of the positioning accuracy for inverted RTK using FARA, Journal of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 22, No. 3, pp. 217-223.
Cho, N., Kim, J. and Kim, S., 2006, An Interactive Multi-criteria Group Decision Making with the Minimum Distance Measure, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, Vol. 32 No. 1, pp. 42-50.
Dantzig, G. B. 1955, Linear programming under uncertainty, Management Science. Vol. 1, No. 3, pp. 197-206.

상세보기
Hong, S., Lee, W. and Oh, Y., 2009, Direction for the Practical Use of RTK-GPS in Cadastral Detail Surveying, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System Vol.17 No. 1 2009 pp. 89-95.
Jang, S., Kim, J. and Jeong, G., 2009. Accuracy Evaluation of Boundary corner point using VRS GPSS, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 17, No. 1, pp. 37-42.
Kim, H., Yu, G., Park, K. and Ha, J., 2008, Accuracy evaluation of VRS RTK surveys inside the GPS CORS network operated by national geographic information institute, Korean Journal of Geomatics, Vol. 26, No. 2, pp. 139-147.
Lee, G. W., Kim, J. J., 2015, Management Science with Excel, HanKungSa, pp. 58-84.
Lee, H., Park J. and Lim, S., 2005, Error assessment of altitude determination using wireless internet-based DGPS, Journal of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 23, No. 2, pp. 101-108.
Lee J., Kim, Y. and Lee, I., 2012, An accuracy evaluation of algorithm for shoreline change by using RTK-GPS, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 32, No. 1D, pp. 81-88.
Lee, S. and Choi, B., 2007, Hydrographic surveying in river by RTK-GPS, Korean Journal of Geomatics, Vol. 25, No. 3, pp. 267-275.
Lee, S. B., 2013, Accuracy Evaluation of the Height Determined by Network-RTK VRS Positioning, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol.21 No. 4 pp. 55-63.
Lee, S. B. and Auh, S. C. 2015, Applicability analysis of the orthometric height by Network-RTK, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, pp. 62-63.
National Geographic Information Institute, 2003, Study on the virtual reference point (VRS) introduced, http://gnss.ngii.go.kr/vrs/VrsUserView.do
National Geographic Information Institute, 2005, Notice, installed a virtual reference point (VRS) system in Korea, http://gnss.ngii.go.kr/info/notice/
National Geographic Information Institute, 2013, VRS system upgrade notification, http://gnss.ngii.go.kr/
Trimble, 2013, Trimble GPS Site Calibration, http://trl.trimble.com/docushare/dsweb/Get/Document-140079

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