이 연구에서는 안드로이드의 GPS원시데이터를 이용한 의사거리 기반 GPS 성능을 자체 계산된 NMEA와 비교했다. 원시데이터를 이용한 GPS와 NMEA간의 성능 비교를 위해 Nexus 9 태블릿을 사용하고, 구글에서 제공하는 GNSSlogger 어플리케이션을 이용하여 원시데이터와 NMEA를 수집하였다. 산출된 최종좌표의 성능을 검증하기 위해 VRS를 기준 좌표로 사용하고, 동시간 NMEA 결과와 비교하였다. 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS의 정확도는 수평 RMS 3.05 m, 수직 RMS 3.82 m, 3차원 RMS 4.97 m로 NMEA 대비 수평 32 %, 수직 65 %, 3차원 49 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 안드로이드의 GPS 원시데이터를 이용한 의사거리 기반 GPS 성능을 자체 계산된 NMEA와 비교했다. 원시데이터를 이용한 GPS와 NMEA간의 성능 비교를 위해 Nexus 9 태블릿을 사용하고, 구글에서 제공하는 GNSS logger 어플리케이션을 이용하여 원시데이터와 NMEA를 수집하였다. 산출된 최종좌표의 성능을 검증하기 위해 VRS를 기준 좌표로 사용하고, 동시간 NMEA 결과와 비교하였다. 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS의 정확도는 수평 RMS 3.05 m, 수직 RMS 3.82 m, 3차원 RMS 4.97 m로 NMEA 대비 수평 32 %, 수직 65 %, 3차원 49 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
In this paper, the pseudorange-based GPS performance using the Android's raw measurements is compared with NMEA. In order to compare the performance between the two different implementations, we used Nexus 9 tablets and collected the raw measurements and NMEA data using the GNSS logger application p...
In this paper, the pseudorange-based GPS performance using the Android's raw measurements is compared with NMEA. In order to compare the performance between the two different implementations, we used Nexus 9 tablets and collected the raw measurements and NMEA data using the GNSS logger application provided by Google. To verify the performance of the final coordinates calculated, the VRS was used as the reference coordinate and compared with the NMEA results. The resulting horizontal, vertical, and 3D RMS errors of the pseudorange-based GPS using the Android's raw measurements are 3.05, 3.82, and 4.97 m, respectively, which correspond to 32% horizontal, 65% vertical and 49% 3D performance improvement compared with NMEA.
In this paper, the pseudorange-based GPS performance using the Android's raw measurements is compared with NMEA. In order to compare the performance between the two different implementations, we used Nexus 9 tablets and collected the raw measurements and NMEA data using the GNSS logger application provided by Google. To verify the performance of the final coordinates calculated, the VRS was used as the reference coordinate and compared with the NMEA results. The resulting horizontal, vertical, and 3D RMS errors of the pseudorange-based GPS using the Android's raw measurements are 3.05, 3.82, and 4.97 m, respectively, which correspond to 32% horizontal, 65% vertical and 49% 3D performance improvement compared with NMEA.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 안드로이드의 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS 성능을 자체 계산된 NMEA와 비교한다. 2장에서는 먼저 안드로이드 N 운영 체제에서 원시데이터를 제공하는 스마트폰 및 태블릿을 조사하고, GNSS 원시데이터 변환방법을 설명한다.
제안 방법
성능 비교에 앞서 NMEA를 분석한 결과 위성 고도각 제한을 두지 않고 매 시간 수집되는 모든 GPS 위성을 사용하는 특징을 보였다. 따라서 원시데이터 기반 GPS 위치 계산 역시 고도각 제한을 두지 않고 결과를 산출하였다. 그리고 NMEA와 GPS간의 성능 비교를 위한 실험횟수를 분리하여 진행한 이유는 칼만 필터 특성상 시간이 누적됨에 따라 수렴하는 특징을 보이기 때문이다.
본 논문에서는 안드로이드 N운영 체재에서 제공하는 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS 위치 정확도와 안드로이드에서 자체 계산된 NMEA의 위치 정확도를 비교분석하였다. 원시데이터 기반 GPS의 위치 정확도는 NMEA 대비 수평 32%, 수직 65 %, 3차원 49 %의 성능 향상을 확인하였다.
그리고 NMEA와 GPS간의 성능 비교를 위한 실험횟수를 분리하여 진행한 이유는 칼만 필터 특성상 시간이 누적됨에 따라 수렴하는 특징을 보이기 때문이다. 성능비교 방법은 VRS를 이용하여 획득한 좌표를 기준으로 북쪽변위(∆north), 동쪽변위(∆east), 수직변위(∆vertical)방향으로 오차를 계산하였다. 그 결과는 표 3, 4, 5에 정리하였다.
특히 시스템 잡음과 측정 잡음에 대한 최적화가 필수적인데 잡음의 특성 외에 여러 가지 요인이 작용하기 때문에 시스템에 대한 경험을 바탕으로 적절하게 결정해야만 한다[9]. 이 논문에서는 ㈜피피솔에서 다년간 수행한 GNSS 정밀 자료처리 결과를 근거로 최적화된 시스템 잡음값을 사용하였다. 측정 잡음의 경우 표 2에 나와 있는 ReceivedSvTimeUncertaintyNanos값을 거리오차로 환산하여 설계하였다.
이 논문에서는 구글의 GNSSLogger를 이용하여 원시측정값을 수집하였다. 수집되는 원시 측정값의 상세 목록은 표 2에 나타내었다.
각 위성별로 위의 계산 과정을 반복하여 매 시간 수집된 원시 측정값을 의사거리로 변환한다. 이때 GPS, GLONASS, Galileo, Beidou 각 위성항법시스템의 의사거리 변환은 시스템 간의 차이가 없이 동일한 방법으로 계산되며, 본 논문에서는 GPS 위성항법시스템의 의사거리를 변환하여 사용하였다.
이 논문에서는 ㈜피피솔에서 다년간 수행한 GNSS 정밀 자료처리 결과를 근거로 최적화된 시스템 잡음값을 사용하였다. 측정 잡음의 경우 표 2에 나와 있는 ReceivedSvTimeUncertaintyNanos값을 거리오차로 환산하여 설계하였다.
대상 데이터
Nexus 9에서 자체 계산된 NMEA 위치 정보는 2-2절에서 소개한 GNSSLogger를 이용하여 원시측정값과 동시에 수집하였다. 이때, NMEA위치 정보는 일반적인 GPGGA(Global Positioning System Fix Data) 형태로 저장되지 않고 어플리케이션에서 정의한 형태로 수정되어 저장된다.
본 연구에서 제시한 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS 정확도와 자체 계산된 NMEA의 정확도 비교를 위해 표 1에 나와 있는 Nexus 9 태블릿을 사용하여 원시데이터를 수집하였다. 수집 장소는 ㈜피피솔이 위치한 서울 소재의 대성디폴리스 A동 옥상이며, 기준좌표에서 정지형태로 10분씩 총 9회 수집하였다.
본 연구에서 제시한 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS 정확도와 자체 계산된 NMEA의 정확도 비교를 위해 표 1에 나와 있는 Nexus 9 태블릿을 사용하여 원시데이터를 수집하였다. 수집 장소는 ㈜피피솔이 위치한 서울 소재의 대성디폴리스 A동 옥상이며, 기준좌표에서 정지형태로 10분씩 총 9회 수집하였다. 정확도 비교를 위한 기준좌표는 Septemtrio PolaRx3e 수신기를 사용하고, 국토지리정보원에서 운영하고 있는 네트워크 RTK(real time kinematic)인 VRS(virtual reference system)를 이용하여 기준좌표를 획득하여 사용하였다.
데이터처리
원시데이터 기반 GPS 위치 계산은 칼만필터를 사용하였다. 일반적인 칼만필터 알고리즘은 그림 2와 같다[8].
이론/모형
원시데이터 기반 GPS 위치 계산을 위한 필수 요소인 위성좌표 계산은 GPS 방송궤도력을 다운받아 연산하였으며, 위성좌표 계산식은 ICD(interface control documents) 문서를 참고했다[7]. 또한, 전리층, 대류권 오차 모델을 적용하였고, 적용한 모델은 전리층 Kloubucher 모델, 대류권 GPT(global pressure and temperature) 모델을 사용하였다.
원시데이터 기반 GPS 위치 계산을 위한 필수 요소인 위성좌표 계산은 GPS 방송궤도력을 다운받아 연산하였으며, 위성좌표 계산식은 ICD(interface control documents) 문서를 참고했다[7]. 또한, 전리층, 대류권 오차 모델을 적용하였고, 적용한 모델은 전리층 Kloubucher 모델, 대류권 GPT(global pressure and temperature) 모델을 사용하였다.
수집 장소는 ㈜피피솔이 위치한 서울 소재의 대성디폴리스 A동 옥상이며, 기준좌표에서 정지형태로 10분씩 총 9회 수집하였다. 정확도 비교를 위한 기준좌표는 Septemtrio PolaRx3e 수신기를 사용하고, 국토지리정보원에서 운영하고 있는 네트워크 RTK(real time kinematic)인 VRS(virtual reference system)를 이용하여 기준좌표를 획득하여 사용하였다.
성능/효과
오스틴 텍사스 대학연구팀은 스마트폰의 안테나를 사용하여 반송파위상 측정하고 측정된 반송파를 이용한 측위 기술을 제안하고 진행했다[3]. 두 연구팀 모두 스마트폰을 활용한 GNSS 정확도 향상 연구를 수행했으나, 스마트폰의 펌웨어를 수정하는 방법으로 원시데이터를 획득하여 사용하는 한계를 보였다. 또 다른 연구로 세종대학교는 보정정보 위치영역 투영(DGNSS-CP; differential GNSS correction projection) 기술을 제안하고 DGNSS 정확도 수준의 성능을 검증하였고, ㈜피피솔은 DGNSS-CP를 이용한 안드로이드 어플리케이션을 구현하고 필드테스트를 진행하였다.
즉, 실험 장비인 Nexus 9 내부의 GNSS 결과와 가속도계나 자이로스코프 등의 센서 정보를 융합하여 처리 할 때, GNSS와 센서들의 작은 변위량을 판단하여 정지/고정으로 처리했다고 판단된다. 또한, 4, 6, 7 번 실험을 제외한 모든 결과에서 원시데이터 기반 GPS 위치 정확도는 수평 2~3 m, 수직 2~4 m 수준으로 유지되는 것을 확인할 수 있으나 NMEA의 정확도는 일관성을 유지하지 않는 것으로 보아 GNSS이외의 다양한 센서값들이 위치 결과에 상당한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.
성능 비교에 앞서 NMEA를 분석한 결과 위성 고도각 제한을 두지 않고 매 시간 수집되는 모든 GPS 위성을 사용하는 특징을 보였다. 따라서 원시데이터 기반 GPS 위치 계산 역시 고도각 제한을 두지 않고 결과를 산출하였다.
53 m 이다. 원시데이터 기반 GPS 위치 정확도가 NMEA 정확도 대비 수평 32%, 수직 65 %, 3D 49 %의 향상된 정확도를 보이는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 안드로이드 N운영 체재에서 제공하는 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS 위치 정확도와 안드로이드에서 자체 계산된 NMEA의 위치 정확도를 비교분석하였다. 원시데이터 기반 GPS의 위치 정확도는 NMEA 대비 수평 32%, 수직 65 %, 3차원 49 %의 성능 향상을 확인하였다. 이는 기존 안드로이드 스마트폰, 태블릿에서 블랙박스 개념의 GNSS 위치 정보 활용에 머무는 것이 아니라, GNSS기반의 고정밀 위치 정보 생성 가능성을 확인하는 계기가 되었다.
그리고 이러한 작은 변위가 유지되는 것은 2-1절에서 언급한바와 같이 안드로이드 운영체제의 위치 정보 출력 시 다양한 센서들의 융합 필터 처리된 결과를 출력하는 것으로 판단된다. 즉, 실험 장비인 Nexus 9 내부의 GNSS 결과와 가속도계나 자이로스코프 등의 센서 정보를 융합하여 처리 할 때, GNSS와 센서들의 작은 변위량을 판단하여 정지/고정으로 처리했다고 판단된다. 또한, 4, 6, 7 번 실험을 제외한 모든 결과에서 원시데이터 기반 GPS 위치 정확도는 수평 2~3 m, 수직 2~4 m 수준으로 유지되는 것을 확인할 수 있으나 NMEA의 정확도는 일관성을 유지하지 않는 것으로 보아 GNSS이외의 다양한 센서값들이 위치 결과에 상당한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.
표 3, 4, 5를 살펴보면 원시데이터 기반 GPS 위치결과의 정확도 평균은 수평 RMS 3.05 m, 수직 RMS 3.82m, 3D RMS 4.97m 이며, NMEA 위치 결과의 정확도는 수평 RMS 3.84 m, 수직 RMS 4.92 m, 3D RMS 6.53 m 이다. 원시데이터 기반 GPS 위치 정확도가 NMEA 정확도 대비 수평 32%, 수직 65 %, 3D 49 %의 향상된 정확도를 보이는 것을 알 수 있다.
후속연구
이는 기존 안드로이드 스마트폰, 태블릿에서 블랙박스 개념의 GNSS 위치 정보 활용에 머무는 것이 아니라, GNSS기반의 고정밀 위치 정보 생성 가능성을 확인하는 계기가 되었다. 그러나 스마트폰, 태블릿의 GNSS용 안테나와 모듈의 성능이 일반적인 외장형 GNSS 수신기 수준의 수신감도와 안정성이 확보되지 못하는 문제점을 안고 있어 향후 장치 자세에 따른 GNSS 성능 분석이 필요하다. 그럼에도 불구하고 안드로이드 GNSS 원시데이터의 도플러, 반송파위상 측정값을 활용한 다양한 연구가 활발히 진행될 것으로 판단되며, 정밀도를 요구하는 위치기반서비스, 시설관리, 교통 정보 수집 체계 등에 스마트폰, 태블릿의 활용성 또한 높아질 것으로 판단된다.
그러나 스마트폰, 태블릿의 GNSS용 안테나와 모듈의 성능이 일반적인 외장형 GNSS 수신기 수준의 수신감도와 안정성이 확보되지 못하는 문제점을 안고 있어 향후 장치 자세에 따른 GNSS 성능 분석이 필요하다. 그럼에도 불구하고 안드로이드 GNSS 원시데이터의 도플러, 반송파위상 측정값을 활용한 다양한 연구가 활발히 진행될 것으로 판단되며, 정밀도를 요구하는 위치기반서비스, 시설관리, 교통 정보 수집 체계 등에 스마트폰, 태블릿의 활용성 또한 높아질 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
I/O 2016" 컨퍼런스에서 구글이 발표한 내용은?
구글은 2016년 5월에 개최된 "I/O 2016" 컨퍼런스에서 안드로이드 N(Nougat : 버전 7) 운영 체제를 사용하는 스마트폰, 태블릿에서 전 지구 위성 항법 시스템(GNSS; global navigation satellite system) 원시데이터를 개발자에게 제공 할 것이라고 발표했다. 이는 수 미터 수준의 정확도를 제공하는 GNSS 수신기의 개념을 벗어나 의사 거리, 도플러 및 반송파위상 측정값을 사용하여 더 정확한 위치 결과를 계산 할 수 있는 가능성을 열어주기 때문에 중요한 의미를 갖는다[1].
전 지구 위성 항법 시스템 원시데이터를 개발자에게 제공한다는 것이 중요한 의미를 갖는 이유는?
구글은 2016년 5월에 개최된 "I/O 2016" 컨퍼런스에서 안드로이드 N(Nougat : 버전 7) 운영 체제를 사용하는 스마트폰, 태블릿에서 전 지구 위성 항법 시스템(GNSS; global navigation satellite system) 원시데이터를 개발자에게 제공 할 것이라고 발표했다. 이는 수 미터 수준의 정확도를 제공하는 GNSS 수신기의 개념을 벗어나 의사 거리, 도플러 및 반송파위상 측정값을 사용하여 더 정확한 위치 결과를 계산 할 수 있는 가능성을 열어주기 때문에 중요한 의미를 갖는다[1].
GNSS 관련 핀란드 지리정보연구소 연구팀의 연구 내용은?
이 발표 이전에도 많은 연구자들이 제한적인 방법으로 스마트폰 GNSS 정확도와 정밀도를 높이기 위한 연구를 수행했으며 현재도 활발히 진행 중이다. 핀란드 지리정보연구소(FGI; finnish geospatial research institute)의 연구팀은 퀄컴(qualcomm) 통합 수신칩에서 GNSS 원시 측정값을 획득 할 수 있도록 수정된 펌웨어를 장착한 마이크로소프트 모바일 폰으로 정확도를 높이는 연구를 진행했다[2]. 오스틴 텍사스 대학연구팀은 스마트폰의 안테나를 사용하여 반송파위상 측정하고 측정된 반송파를 이용한 측위 기술을 제안하고 진행했다[3].
참고문헌 (9)
B. Simon, F. V. Diggelen, "Precise GNSS for everyone: Precise positioning using raw GPS measurements from android smartphones," GPS World 2016, Cleveland, OH : North Coast Media LLC, pp. 43-48, Nov. 2016.
M. K. Jaakkola, S. Soderholm, S. Honkala, H. Koivula, S. Nyberg, and H. Kuusniemi, "Low-cost precise positioning using a national GNSS network," in Proceedings of the 28th International Technical Meeting of The Satellite Division of the Institute of Navigation, Tampa: FL, pp. 2570-2577, 2014.
K. M. Pesyna, R. W. Heath, and T. E. Humphreys, "Centimeter positioning with a smartphone-quality GNSS antenna," in Proceedings of the 27th International Technical Meeting of The Satellite Division of the Institute of Navigation, Tampa: FL, pp. 1568-1577, 2014.
D. H. Shin, C. S. Lim, H. J. Seok, D. H. Yoon, and B. W. Park "DGNSS-CP performance comparison of each observation," Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 20, No. 5, pp. 433-439, Oct. 2016.
W. Kadous, and J. Ganesh(2013, May). Beyond the blue dot : New features in android location. Google i/o 2013 [Internet]. Available: http://commondatastorage.googleapis.com/io-2013/presentations/106%20-%20Beyond%20the%20Blue%20Dot-%20New%20features%20in%20Android%20Location%20(1).pdf
Google Developers. "Raw GNSS measurements" [Internet]. Available: https://developer.android.com/guide/topics/sensors/gnss.html
Navstar GPS Space Segment/Navigation User Segment Interface, GPS Interface Specification IS-GPS-200, Revision H, Global positioning system directorate, 2015
S. P. Kim, Essential Kalman Filter, 1st ed. Uiwang, Gyeongi: AJIN, pp. 42, 2010.
H. I. Kim, K. D. Park, "Development of intelligent GNSS positioning technique based on low cost module for an alley navigation," Journal of The Korean Society for Geo-Spatial Information System, Vol. 24, No. 3, pp. 11-18, Sep. 2016.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.