최근 동적 사용자의 정밀위치 요구가 높아지면서, Network RTK(real time Kinematics)를 동적사용자에게 적용하는 방안 연구가 활발히 진행되고 있다. Network RTK는 다수의 기준국 반송파 측정치를 활용해 약 50-70km 영역에 정밀위치를 제공하는 시스템이다. 이러한 Network RTK 보정정보를 제공하는 다수의 클러스터를 하나의 시스템으로 구성하면, 보다 넓은 영역의 동적 사용자에게 정밀위치를 제공할 수 있다. 본 논문은 다중 클러스터를 전국으로 확장하는 경우 효율적으로 운용하는 방안에 대해 연구했다. 다중 클러스터 시스템의 구성에 따른 계산량을 분석하고, 효율적인 운용을 위해 주 수신국 운용 방안 및 시스템 인프라 구성 방안을 제안했다. 또한 각 제안한 방안에 따른 효과를 분석하고자, 국토지리정보원의 기준국을 활용해 71개의 클러스터를 구성하여, 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과 주 수신국 운용 방안에 따라 시스템 계산량은 66 % 감소하고, 시스템 구성에 따라 시스템 구성비용을 90 % 절감할 수 있었다.
최근 동적 사용자의 정밀위치 요구가 높아지면서, Network RTK(real time Kinematics)를 동적사용자에게 적용하는 방안 연구가 활발히 진행되고 있다. Network RTK는 다수의 기준국 반송파 측정치를 활용해 약 50-70km 영역에 정밀위치를 제공하는 시스템이다. 이러한 Network RTK 보정정보를 제공하는 다수의 클러스터를 하나의 시스템으로 구성하면, 보다 넓은 영역의 동적 사용자에게 정밀위치를 제공할 수 있다. 본 논문은 다중 클러스터를 전국으로 확장하는 경우 효율적으로 운용하는 방안에 대해 연구했다. 다중 클러스터 시스템의 구성에 따른 계산량을 분석하고, 효율적인 운용을 위해 주 수신국 운용 방안 및 시스템 인프라 구성 방안을 제안했다. 또한 각 제안한 방안에 따른 효과를 분석하고자, 국토지리정보원의 기준국을 활용해 71개의 클러스터를 구성하여, 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과 주 수신국 운용 방안에 따라 시스템 계산량은 66 % 감소하고, 시스템 구성에 따라 시스템 구성비용을 90 % 절감할 수 있었다.
As the demand of high accuracy positioning for dynamic users increases, Network RTK is actively researched for dynamic users. Network RTK is a system which provides precise positioning in the range of about 50 to 70km radius using carrier phase measurements from several reference stations. By config...
As the demand of high accuracy positioning for dynamic users increases, Network RTK is actively researched for dynamic users. Network RTK is a system which provides precise positioning in the range of about 50 to 70km radius using carrier phase measurements from several reference stations. By configuring multiple clusters, which provide Network RTK corrections independently, as a single system, it could provide precise positioning for a wider area. In this paper, we have studied how to efficiently operate multiple clusters in the Korean Peninsula. We analyzed the computational load according to the configuration of a multi-cluster system and proposed a method of selecting the main reference station and system infrastructure configuration for efficient operation. In order to analyze the effects of each proposed method, 71 clusters were constructed using the reference stations of the National Geographic Information Institute and simulations were conducted. As a result of the simulation, system computation amount was reduced by 66 % and system configuration cost was reduced by 90 %.
As the demand of high accuracy positioning for dynamic users increases, Network RTK is actively researched for dynamic users. Network RTK is a system which provides precise positioning in the range of about 50 to 70km radius using carrier phase measurements from several reference stations. By configuring multiple clusters, which provide Network RTK corrections independently, as a single system, it could provide precise positioning for a wider area. In this paper, we have studied how to efficiently operate multiple clusters in the Korean Peninsula. We analyzed the computational load according to the configuration of a multi-cluster system and proposed a method of selecting the main reference station and system infrastructure configuration for efficient operation. In order to analyze the effects of each proposed method, 71 clusters were constructed using the reference stations of the National Geographic Information Institute and simulations were conducted. As a result of the simulation, system computation amount was reduced by 66 % and system configuration cost was reduced by 90 %.
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문제 정의
먼저, 보정정보의 시간지연오차를 감소하기 위해, 시간지연오차를 제거해주는 Compact RTK와의 결합한 Compact Network RTK 연구가 진행되었다.[2],[3] 본 연구는 동적 사용자를 위한 다중클러스터 확장 시스템의 계산량 분석을 목적으로 하기 때문에, Compact Network RTK를 기반으로 다중 클러스터 시스템의 구성을 분석하였다.
다중클러스터 시스템은 클러스터 수가 증가함에 따라 시스템의 구성과 계산량이 복잡해지기 때문에, 본 연구에서는 다중 클러스터 시스템의 시스템 효율화 방안을 연구한다. 다중클러스터 시스템의 기반이 되는 Compact network RTK와 미지정수수준 조정알고리즘을 간략히 소개하고, 다중 클러스터 시스템의 구성을 보정정보 생성 모듈과 미지정수 수준 조정 모듈로 나누어 설명한다.
주 수신국의 시계오차 추정 및 미지정수 추정과 레벨링 연산은 주 수신국의 수에 비례한다. 따라서 본 절에서는 주 수신국 수를 효율화 지표로 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 미지정수 조정 기법을 활용하여 클러스터 간 불연속성을 해소하는 다중 클러스터 시스템의 연산을 효율화하는 방안에 대해 제안하고, 효율적인 시스템 구성을 위한 연구를 수행한다.
본 논문에서는 효율화 방안으로 20여개의 클러스터군 마다 가장 적은 주 수신국을 선정할 수 있도록 최적화를 수행하여 전체 수신국 수를 줄였다. 최적화 수행 과정은 클러스터 군에 M개의 수신국이 존재하는 경우, 주 수신국이 1개인 경우부터 주 수신국 수를 늘려가며 모든 경우의 수를 조사하는 방식으로 수행되었다.
2-1에서 설명한바와 같이 동적사용자가 서로 다른 클러스터를 이동하는 경우, 주 수신국 미지정수 오차 성분에 의해 보정정보에 불연속성이 발생한다. 본 절에서는 이를 보상하는 방안으로 미지정수 수준 조정 알고리즘에 대해 설명한다.
가설 설정
또한 다중클러스터 시스템은 이중차분 미지정수 결정에 의한 계산량이 크기 때문에, 그 외의 연산은 50 % CPU로 수행함을 가정한다.
이중차분 미지정수 추정 계산량은 baseline의 수와 가시위성 수에 비례한다. 본 연구에서는 가시위성은 동일하다고 가정하여, 전체 시스템 baseline 수를 효율화 지표로 선정하여 분석을 수행하였다.
일반 PC의 성능은 CPU를 50 % 활용하여 실시간으로 20개의 미지정수를 추정하는 경우 10분 소요된다는 가정을 바탕으로 연구를 수행했다. 즉, 일반 PC의 CPU 100 % 활용하는 경우, 실시간 동시 추정 가능 미지정수(N0)가 40개일 때, 소요시간(T0)은 10분이다.
제안 방법
또한 주수신국의 시계오차, 미지정수 추정과 미지정수 수준조정 알고리즘은 주 수신국의 수에 비례하기 때문에, 클러스터 간 주 수신국을 공유하는 방안으로 계산량을 줄일 수 있다. 4-1에서는 시뮬레이션을 통해 이중차분 미지정수 공유 방안과 주 수신국 효율화 방안에 따른 계산량을 분석했다.
RTCM(radio technical commission for maritime services) 버전 3.0의 1004번 메시지를 참고하여 GPS 측정치 수신량을 계산해 보았다. 각 지역 수신국은 가시위성 1개당 L1, L2 측정치를 보내는데 125bit가 필요하기 때문에, 가시위성이 8개인 경우 header까지 포함하면 1,064 bits가 필요하다.
시뮬레이션은 4-1과 동일한 환경으로, 국토지리정보원 48개의 수신국을 활용하여 71개의 클러스터를 구성하였다. 각 방안별 지역 제어국 필요 PC 수를 계산하여 전체 시스템 구성 비용을 계산하고, 지역제어국 수신 데이터 량을 분석하였다.
다중 클러스터 시스템의 운용을 효율화하기 위해, 미지정수 조정 알고리즘을 효율화하는 방안을 제안하고, 시스템 인프라의 구성방안에 따른 연산량을 분석하였다. 각 제안한 알고리즘 효율화 방안은 시뮬레이션을 통해 클러스터 간 미지정수 공유와 주수신국 효율화로 전체 알고리즘 연산량은 60 % 이상 감소함을 확인했다.
다중클러스터 시스템은 클러스터 수가 증가함에 따라 시스템의 구성과 계산량이 복잡해지기 때문에, 본 연구에서는 다중 클러스터 시스템의 시스템 효율화 방안을 연구한다. 다중클러스터 시스템의 기반이 되는 Compact network RTK와 미지정수수준 조정알고리즘을 간략히 소개하고, 다중 클러스터 시스템의 구성을 보정정보 생성 모듈과 미지정수 수준 조정 모듈로 나누어 설명한다. 또한 시뮬레이션을 통해 주 수신국 운용 방안에 따른 계산량을 분석하며, 시스템 구성에 따른 시스템 구성비용, 통신량 등을 분석한다.
다중클러스터 시스템의 기반이 되는 Compact network RTK와 미지정수수준 조정알고리즘을 간략히 소개하고, 다중 클러스터 시스템의 구성을 보정정보 생성 모듈과 미지정수 수준 조정 모듈로 나누어 설명한다. 또한 시뮬레이션을 통해 주 수신국 운용 방안에 따른 계산량을 분석하며, 시스템 구성에 따른 시스템 구성비용, 통신량 등을 분석한다.
시뮬레이션은 국토지리정보원 48개의 수신국을 활용하여 71개의 클러스터를 구성한다. 이 때, 3개 수신국을 하나의 클러스터로 구성하여, 가장 많은 클러스터를 운영하는 경우에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 각 방안에 대한 효율화 계산량은 최대 계산량을 기준으로 분석한다.
[1],[4],[5],[6] 이러한 기초 연구를 바탕으로 전국 단위로 다중 클러스터를 확장하는 실용화 연구도 진행되었다. 전국 단위 다중 클러스터 확장 시, 고려사항을 도출하여 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증을 수행하였다.[7]
본 논문에서는 효율화 방안으로 20여개의 클러스터군 마다 가장 적은 주 수신국을 선정할 수 있도록 최적화를 수행하여 전체 수신국 수를 줄였다. 최적화 수행 과정은 클러스터 군에 M개의 수신국이 존재하는 경우, 주 수신국이 1개인 경우부터 주 수신국 수를 늘려가며 모든 경우의 수를 조사하는 방식으로 수행되었다. 만일 주 수신국 수가 N개 일 때, M개의 수신국 중 N개의 주 수신국을 선정하는 경우의 수는 MCN이 되는데, 이 경우 모든 클러스터가 주 수신국을 가질 수 있는지 여부를 판별하였다.
대상 데이터
시뮬레이션은 4-1과 동일한 환경으로, 국토지리정보원 48개의 수신국을 활용하여 71개의 클러스터를 구성하였다. 각 방안별 지역 제어국 필요 PC 수를 계산하여 전체 시스템 구성 비용을 계산하고, 지역제어국 수신 데이터 량을 분석하였다.
시뮬레이션은 국토지리정보원 48개의 수신국을 활용하여 71개의 클러스터를 구성한다. 이 때, 3개 수신국을 하나의 클러스터로 구성하여, 가장 많은 클러스터를 운영하는 경우에 대해 시뮬레이션을 수행하였다.
이론/모형
보정정보를 생성하는 방식에는 MAC(master-auxiliary correction), VRS(virtual reference station), FKP(flächen korrektur parameter) 등이 있으나, 서로 상호 호완이 가능하기 때문에, 본 논문에서는 MAC 방식을 기반으로 설명한다.
성능/효과
다중 클러스터 시스템의 운용을 효율화하기 위해, 미지정수 조정 알고리즘을 효율화하는 방안을 제안하고, 시스템 인프라의 구성방안에 따른 연산량을 분석하였다. 각 제안한 알고리즘 효율화 방안은 시뮬레이션을 통해 클러스터 간 미지정수 공유와 주수신국 효율화로 전체 알고리즘 연산량은 60 % 이상 감소함을 확인했다. 또한 다중 클러스터 시스템의 인프라는 지역제어국과 통합운영국을 통합하는 경우, 8 %의 비용으로 시스템을 운용할 수 있음을 확인했다.
만일 주 수신국 수가 N개 일 때, M개의 수신국 중 N개의 주 수신국을 선정하는 경우의 수는 MCN이 되는데, 이 경우 모든 클러스터가 주 수신국을 가질 수 있는지 여부를 판별하였다. 결과적으로 효율화 된 case 2는 17개의 주수신국을 가지기 때문에, 주 수신국 수는 최대 66 % 감소 할 수 있음을 확인했다.
더 나아가 시스템 전체 미지정수를 서로 공유하는 case 2-② 경우 최소 47개의 baseline의 미지정수만을 추정해 줄 수 있다. 따라서 최대 계산량인 142개의 baseline 수는 47개로 감소하여 계산량이 최대 67 % 감소함을 확인할 수 있었다.
이를 활용하여 표3에서 각 시스템 별로 지역 제어국이 매시각 수신하는 데이터 량을 분석해본 결과, TCP/IP통신으로 56 Mbps를 활용하는 경우, 1 msec 이내 모두 통신 가능함을 확인할 수 있었다. 따라서 통신량은 크게 증가하지만, 시스템을 구성하는 데는 무리가 없음을 확인할 수 있었다.
각 제안한 알고리즘 효율화 방안은 시뮬레이션을 통해 클러스터 간 미지정수 공유와 주수신국 효율화로 전체 알고리즘 연산량은 60 % 이상 감소함을 확인했다. 또한 다중 클러스터 시스템의 인프라는 지역제어국과 통합운영국을 통합하는 경우, 8 %의 비용으로 시스템을 운용할 수 있음을 확인했다. 본 연구는 시스템 구성에 따른 요소들을 수식과 함께 분석했기 때문에, 다양한 환경에서 인프라 설계자가 효율적이고 경제적으로 시스템을 구성하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
System B는 2개의 클러스터 당 2대의 PC가 필요하기 때문에 결과적으로 System A의 절반 수준의 PC가 필요함을 확인할 수 있었다. 마지막으로 System C는 6대의 PC 로 시스템을 운용할 수 있으므로 8 %의 제원으로 운용이 가능함을 확인할 수 있었다. 이 때, 일반 PC의 가격을 P라고 가정하면 각 시스템의 시스템 구성비용은 표 2와 같이 표현 할 수 있다.
이를 활용하여 표3에서 각 시스템 별로 지역 제어국이 매시각 수신하는 데이터 량을 분석해본 결과, TCP/IP통신으로 56 Mbps를 활용하는 경우, 1 msec 이내 모두 통신 가능함을 확인할 수 있었다. 따라서 통신량은 크게 증가하지만, 시스템을 구성하는 데는 무리가 없음을 확인할 수 있었다.
후속연구
또한 다중 클러스터 시스템의 인프라는 지역제어국과 통합운영국을 통합하는 경우, 8 %의 비용으로 시스템을 운용할 수 있음을 확인했다. 본 연구는 시스템 구성에 따른 요소들을 수식과 함께 분석했기 때문에, 다양한 환경에서 인프라 설계자가 효율적이고 경제적으로 시스템을 구성하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Network RTK의 보정정보에서 서로 다른 주 수신국을 가지는 클러스터 사이를 이동하는 경우, 보정정보 불연속성이 발생하는 이유는 무엇인가?
또한 동적 사용자가 클러스터 간 이동하는 경우, Network RTK 보정정보 불연속성을 제거하는 방안에 대한 연구가 진행되었다. Network RTK의 보정정보는 주 수신국의 미지정수 오차 성분이 포함되어 있기 때문에, 서로 다른 주 수신국을 가지는 클러스터 사이를 이동하는 경우, 보정정보 불연속성이 발생한다.[2]
Network RTK는 무엇인가?
Network RTK(real time kinematics)는 반송파 위상을 활용한 정밀위치 항법 시스템의 하나로, 다수의 기준국 측정치를 활용해 기존 RTK보다 넓은 영역에 정밀위치를 제공하는 보강항법 시스템이다. 과거에는 Network RTK로 구성되는 클러스터 내정적 사용자에 대한 연구가 진행되었으나, 최근 차로 구분 등 동적 사용자의 정밀 위치 요구가 높아지면서, 동적 사용자에게 적용하는 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
Network RTK가 보정정보를 생성하는 방식에는 어떤 것들이 있는가?
Network RTK는 다수의 기준국 반송파 위상 측정치를 활용해 보정정보를 생성하여 사용자에게 제공하는 시스템이다. 보정정보를 생성하는 방식에는 MAC(master-auxiliary correction), VRS(virtual reference station), FKP(flächen korrektur parameter) 등이 있으나, 서로 상호 호완이 가능하기 때문에, 본 논문에서는 MAC 방식을 기반으로 설명한다.[8]
참고문헌 (8)
J. Song et al, "Study on generating compact network RTK corrections considering ambiguity level adjustment among reference station networks for constructing infrastructure of land vehicle," Journal of Korea Navigation Institute, vol.17, no.4, pp.404-412, Aug. 2013.
B. Park, C. Kee, "The compact network RTK method: An effective solution to reduce GNSS temporal and spatial decorrelation error," Journal of Navigation, vol. 63, no. 2, pp. 343-362, 2010.
J. Song et al, "Development of compact network RTK for land vehicle users and performance evaluation for selected networks in South Korea", ENC 2012, Gdansk, Poland April, 2012.
B. Park, et al, "Study on the ambiguity difference adjustment between reference station cells for the improvement in Rover's continuous network-RTK positioning," Journal of Korea Navigation Institute, vol.16, no.4, pp.619-626, 2012.
J. Song, et al, "Generation of ambiguity leveled corrections from compact network RTK for land vehicle users," Spring Conference of The Korean Society for Aeronautical and Space Science, pp.663-666, 2012.
J. Song et al, "Ambiguity level adjustment among networks of compact network RTK for land vehicle users," ION 2013 Pacific PNT Meeting, Honolulu, Hawaii, pp.138-145, April 2013.
S. Yu et al, "A study on ambiguity level Adjustment algorithm for multiple clusters in the Korean Peninsula," IPNT 2017, Jeju, Korea, pp.97-100, Nov. 2017.
F. Takac, "The relationship between network RTK solutions MAC, VRS, PRS, FKP and i-MAX," IONGNSS 2008, Savannah, GA., pp.348-355, September 2008.
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