[논문]다중 GNSS 구축현황 및 표준절대측위 성능에 관한 연구

윤성현; 이흥규; 응웬 딩 후이

doi:10.5762/kais.2019.20.8.662

다중 GNSS 구축현황 및 표준절대측위 성능에 관한 연구
A Study on Status of Multi-GNSS Constellation and Its Positioning Performance on SPP mode 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.8, 2019년, pp.662 - 673

윤성현 (창원대학교 대학원 친환경해양플랜트FEED공학과정) , 이흥규 (창원대학교 토목환경화공융합공학부) , 응웬 딩 후이 (창원대학교 대학원 친환경해양플랜트FEED공학과정)

초록
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본 연구는 다양한 운용기관의 위성시스템 구축과 고도화에 따라 급변하는 위성 기반 측위환경이 표준절대측위 성능에 미치는 영향을 분석하고자 수행하였다. 이를 위해 각 위성시스템의 주파수와 운용 위성 수 등 그 특징을 파악하였고, 조사한 최신현황을 바탕으로 국토지리정보원 상시관측소 관측데이터를 이용한 표준절대측위 실험을 실시하였다. 실험은 위성시스템 데이터의 조합과 절사각에 따라 경우를 구분하여 처리한 후 측위 연속성과 정확도를 중심으로 그 성능을 분석하였다. 분석결과 절사각의 상승에 의한 가관측 위성 수의 감소로 측위의 불연속이 구간이 빈번하게 발생했으나, 이는 위성 시스템 관측데이터 조합을 통해 극복할 수 있었다. 특히, GPS와 BeiDou 혹은 GPS를 포함한 세 개 이상의 시스템 데이터 조합 시 연속성을 90% 이상으로 향상시킬 수 있었다. 정확도는 위성 유발 오차의 종합 지표인 SISRE의 영향으로 GPS와 Galileo 데이터 포함 시 상대적으로 높게 계산되었다. 측위실험 결과를 고려할 때, 도심지 등 신호차폐가 심한 지역에서 측위의 높은 연속성과 정확도를 유지하기 위해서는 다중 GNSS 데이터를 조합한 처리가 필요한 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper investigates the most recent status of multi-GNSS, including technical features, types of ranging signals provided, and satellite constellation. Furthermore, a series of multi-GNSS positioning experiments in SPP mode were carried out to assess the achievable accuracy and continuity with an application to various positioning scenarios. A week of GNSS measurements each in 2018 and 2019 was acquired from the national geographical information institute and processed. The results show that a single GNSS-based scenario often encounters positioning blockage in the harsh operational environment, while multi-constellation cases are able to remedy this situation. The accuracy of multi-GNSS with a combination of GPS and Galileo is superior to that of other GNSS compositions due to the larger SISRE (Signal In Space Ranging Errors) of GLONASS and Beidou. Due to the different characteristics of GNSS SISRE, an issue has been raised to optimally integrate satellite measurements to maximize accuracy of multi-GNSS positioning.

주제어

표/그림 (31)

표 Table 1. Type of GPS satellite ranging signals
표 Table 2. The number of GPS satellites under operation.
표 Table 3. Type of GLONASS ranging signals.
표 Table 4. The number of GLONASS satellites under operation.
표 Table 5. Type of Galileo ranging signals.
표 Table 6. The number of Galileo satellites under operation.
표 Table 7. Type of BeiDou ranging signals.
표 Table 8. Status of BeiDou satellite constellation.
그림 Fig. 1. GNSS carrier phase frequency band
그림 Fig. 2. Ground tracks of BeiDou Satellites[20].
표 Table 9. Summery of GNSS SISRE (unit: cm).
그림 Fig. 3. A procedure of experimental analysis of multi-GNSS positioning performance in this study.
그림 Fig. 4. Skypolts of GNSS satellites at SUWN station in 2019 (a) GPS (b) GLONASS (c) Galileo (d) BeiDou.
표 Table 10. Experimental cases of GNSS positioning.
그림 Fig. 5. The time series of the number of satellite used in positioning at SUWN in 2019.
그림 Fig. 6. Continuity of standalone GNSS positioning.
그림 Fig. 7. Continuity of multi-GNSS positioning.
표 Table 11. The weighted average of the satellite number in the measurements.
표 Table 12. Continuity of standalone GNSS positioning.
그림 Fig. 8. The time series of difference between the estimated and published coordinates in N-S component at SUWN in 2019.
그림 Fig. 9. Horizontal accuracies of standalone GNSS positioning in 2019.
그림 Fig. 10. Vertical accuracies of standalone GNSS positioning in 2019.
표 Table 13. Continuity of multi-GNSS positioning.
그림 Fig. 11. Horizontal accuracies of combined GNSS positioning at each station (2019).
그림 Fig. 12. Vertical accuracies of combined GNSS positioning at each station (2019).
그림 Fig. 13. Horizontal averaged accuracy of the single GNSS positioning.
그림 Fig. 14. Vertical averaged accuracy of the single GNSS positioning.
표 Table 14. The averaged accuracy of the single GNSS positioning.
그림 Fig. 15. Horizontal averaged accuracy of the combined GNSS positioning.
그림 Fig. 16. Vertical averaged accuracy of the combined GNSS positioning.
표 Table 15. The averaged accuracy of the combined GNSS positioning.

AI 본문요약
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문제 정의

뿐만 아니라 2018년Galileo와 BeiDou가 많은 위성을 발사하여 측위환경이크게 달라졌기 때문에 이로 인한 다중 GNSS가 측위성능변화에 대한 분석이 필요하다. 따라서 본 연구는 다중 GNSS 구축 현황과 특징에 대한 최신 현황 조사와 측위 환경 변화에 따른 표준절대측위(SPP: Standard Point Positioning) 성능을 정확도와 연속성 측면에서 분석하는 것을 목적으로 수행하였다.

제안 방법

다중 GNSS 측위 환경이 SPP 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 국토지리정보원 8개 상시관측소데이터를취득하여 절사각과 위성시스템 관측데이터 조합에 따라 실험경우를 구분하여 측위실험을 수행하였으며, 그 결과를 다음과 같이 요약할 수 있다.
다중 GNSS 측위 성능 분석 실험을 위해 국토지리정보원에서 운영 중인 8개 GNSS 상시관측소의 2018년과 2019년 동일한 일주일 관측데이터를 확보하였다. 매 에포크(epoch) 좌표를 추정하기 위해 동적 모드에서 SPP 방식을 적용해 관측데이터를 시스템 조합과 위성 절사각(cut-off angle)에 따라 11가지 경우로 구분‧처리하여 상시관측소 고시좌표와 비교한 정확도 그리고 전체에 대한 측위 가능 에포크의 비율 계산을 통해 연속성을 분석하고 결과를 요약하였다.
본 실험은 다양한 위성 측위 알고리즘 중 가장 널리 활용 중인 표준절대측위 기법을 활용한 측위실험을 통해측위환경에 따른 차량이나 스마트폰 등의 위치결정 연속성과 정확도를 유추해 볼 수 있었다. 본 실험의 결과를 바탕으로 도심지와 같이 측위환경이 불량한 지역에서 GNSS 관측데이터 조합을 통해 높은 연속성과 정확도를 유지할 수 있다는 결론을 도출하였다.
표준절대측위 성능 분석에는 데이터 처리 결과의 정확도와 연속성을 그 지표로써 사용하였다. 여기서 연속성은 전체 에포크에 대해 위치해가 취득된 에포크의 비율, 정확도는 추정된 좌표와 고시좌표의 차이를 이용해 계산한 RMSE(Root Mean Square Error)로 나타내었다.

대상 데이터

2018년, 2019년 각각 1월 기준 위성 종류 별 운행 중인 대수를 Table 2에 요약하였다. 2018년 12월 말 3세대 현대화 위성 BLOCK-IIIA를 발사하였고 궤도에 배치하여 시험 운행 중이다. 그리고 7~8대의 예비 위성을 함께 운행하고 있어 현재 가용 위성 수가 30기 이상인 것을 확인할 수 있다[8].
다중 GNSS 측위 성능 분석 실험을 위해 국토지리정보원에서 운영 중인 8개 GNSS 상시관측소의 2018년과 2019년 동일한 일주일 관측데이터를 확보하였다. 매 에포크(epoch) 좌표를 추정하기 위해 동적 모드에서 SPP 방식을 적용해 관측데이터를 시스템 조합과 위성 절사각(cut-off angle)에 따라 11가지 경우로 구분‧처리하여 상시관측소 고시좌표와 비교한 정확도 그리고 전체에 대한 측위 가능 에포크의 비율 계산을 통해 연속성을 분석하고 결과를 요약하였다.
다중 GNSS로부터 취득한 관측데이터의 조합이 표준 절대측위 성능에 미치는 영향을 분석하고자 Fig 3의 절차에 따라 측위 실험을 수행하였다. 이를 위해 국토지리정보원에서 운영하는 8개 상시관측소의 2018년, 2019년 각각 1월 1일에서 7일까지의 일주일 분량 원시(raw) 관측데이터를 취득하였고, 모든 GNSS 데이터를 포함할 수 있는 RINEX 3.02 버전으로 변환하였다. 그리고 데이터 처리의 효율을 높이기 위해 GFZRNX 1.

데이터처리

Fig 8은 2019년 SUWN 관측소 데이터 처리를 통해 추정한 남-북 방향 좌표 성분과 고시성과의 차이를 나타낸 것이다. 동-서 및 높이방향 성과도 이와 같이 고시좌표와의 차이를 산출하였고 이로부터 RMSE를 계산하여 측위 정확도를 평가하였다.
표준절대측위 성능 분석에는 데이터 처리 결과의 정확도와 연속성을 그 지표로써 사용하였다. 여기서 연속성은 전체 에포크에 대해 위치해가 취득된 에포크의 비율, 정확도는 추정된 좌표와 고시좌표의 차이를 이용해 계산한 RMSE(Root Mean Square Error)로 나타내었다.

이론/모형

관측자료 처리에는 RTKLIB 소프트웨어 패키지 중 후처리용 RTKPOST를 사용해 표준절대측위 모드를 적용하였다[23]. 여기서 실험경우를 Table 10과 같이 시스템의 조합에 따라 11가지로 구분하였고 IGS(International GNSS Services)의 시스템 표기법을 준용하여 나타냈다.
관측자료 처리에는 RTKLIB 소프트웨어 패키지 중 후처리용 RTKPOST를 사용해 표준절대측위 모드를 적용하였다[23]. 여기서 실험경우를 Table 10과 같이 시스템의 조합에 따라 11가지로 구분하였고 IGS(International GNSS Services)의 시스템 표기법을 준용하여 나타냈다. 데이터 처리 시 실시간 측위 상황을 재현하고자 매 에포크마다 좌표를 추정하였다.

성능/효과

둘 째, 차폐물에 의해 위성신호 취득이 어려운 경우 측위의 불연속이 증가하였다. 절사각 45°에서 연속성은 GPS와 BeiDou 데이터를 단독으로 사용 하는 경우 각각 20~30% 그리고 35%에 불과하였다.
본 실험은 다양한 위성 측위 알고리즘 중 가장 널리 활용 중인 표준절대측위 기법을 활용한 측위실험을 통해측위환경에 따른 차량이나 스마트폰 등의 위치결정 연속성과 정확도를 유추해 볼 수 있었다. 본 실험의 결과를 바탕으로 도심지와 같이 측위환경이 불량한 지역에서 GNSS 관측데이터 조합을 통해 높은 연속성과 정확도를 유지할 수 있다는 결론을 도출하였다. 하지만 실험에 사용한 데이터는 국토지리정보원에서 운용하는 상시관측소에서 취득한 것으로 측위환경이 양호하고 고성능 수신기와 안테나를 사용하여 데이터를 취득하였기 때문에 실제 차량이나 스마트폰에 탑재된 GNSS 수신기를 활용한 측위 결과와 상이할 수 있다.
셋 째, GPS와 Galileo의 위성궤도 및 시계오차가 타 시스템에 비해 양호하여 높은 정확도의 측위가 가능하였다. 측위환경이 불량해짐에 따라 위성배치의 기하강도 하락으로 각 시스템 위성유발오차의 영향이 더욱 커졌으며,절사각 45° 이상에서는 BeiDou의 GEO 위성이 측위에서 제외되어 BeiDou를 포함한 실험경우들의 정확도가 향상되는 경향을 보였다.
반면 측위환경이 불량한 절사각 45°에서는 측위에 사용 가능한 위성의 개수가 줄어 SISRE의 영향이 나타나기 시작하며 GLONASS 관측데이터의 조합이 정확도를 하락시키는 요인으로 작용하였다. 조합측위 결과 중 독특한 점은 절사각 45°에서 BeiDou 데이터를 포함한 실험 경우의 정확도가 향상된다는 것으로, 절사각을 높임에 따라 GEO 위성 관측데이터가 측위에서 제외되는 것이 그 이유인 것으로 사료된다.
첫째로 현황조사 결과 위성시스템의 성능은 점차 진보되고 있으며 각 시스템의 상호호환을 위한 노력이 진행 중인 것을 파악할 수 있었다. 이를 통해 전리층 모델링,미지정수 추정 능력 향상 등 측위 성능의 기술적인 도약을 기대할 수 있었다.

후속연구

그리고 절사각을 45°로 설정하는 경우 BeiDou의 GEO 위성 데이터가 처리에서 제외됨에 따른 측위 정확도 향상 효과를 확인할 수 있다. 그리고 Galileo와 BeiDou 관측데이터를 포함하는 경우의 2019년 정확도 상승은 꾸준한 위성 발사 및 배치에 의한 것으로, 향후 그 정확도는 더욱 향상될 것으로 기대된다.
Table 11에서 알아본 바와 같이 GPS는 2018년, 2019년 위성 수의 변화가 크지 않아 정확도가 유사하게 유지하고 있으나 2019년 위성 수가 소폭 감소한 GLONASS의 정확도는 2018년의 것이 보다 높은 것으로 나타났다. 그리고 현재 꾸준히 위성을 궤도에 배치 중인 Galileo와 BeiDou의 경우 2019년의 측위정확도가 소폭 상승하는 것을 확인할 수 있으며, 향후FOC에 진입하면 위치결정 정확도는 보다 높아질 것으로 기대된다.
하지만 실험에 사용한 데이터는 국토지리정보원에서 운용하는 상시관측소에서 취득한 것으로 측위환경이 양호하고 고성능 수신기와 안테나를 사용하여 데이터를 취득하였기 때문에 실제 차량이나 스마트폰에 탑재된 GNSS 수신기를 활용한 측위 결과와 상이할 수 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 향후 저가형 수신기를 이용한 측위실험을 수행하여보다 현실적인 측위 결과를 취득할 필요가 있을 것으로 사료된다
특히추가된 세 번째 민간신호 L3OC를 CDMA 변조 방식으로 송출함으로써 타 GNSS와 상호운영성을 확보하고자 하였다. 현재 개발 중인 차세대 위성 GLONASS-K2를 통해 기존의 반송파에 동조 가능한 CDMA 방식의 새로운 민간신호를 추가할 계획이며, 이를 통해 측위 정확도 및 타위성시스템과 호환성을 더욱 강화할 수 있을 것으로 기대된다. GLOANSS가 송출하는 반송파와 해당 주파수 대역, 그리고 이에 동조되는 민간용 코드파를 정리하여 Table 3에 나타내었다[10].

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	GNSS란 무엇인가?	GNSS(Global Navigation Satellite Systems)는 위성이 전송하는 전자기파를 취득하여 지구상 3차원 위치를 결정하는 인공위성 기반의 무선항법 기술로 미국의 GPS(Global Positioning System)가 2000년대 중반까지 주도한 바 있다. 위성 측위기술은 사용자의 요구에 따라 다양한 수준의 정확도로 위치결정이 가능하다.
	현재 세계 전역에 서비스를 제공하는 GNSS로는 어떠한 것이 있는가?	현재 세계 전역에 서비스를 제공하는 GNSS에는 GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou가 존재한다. 이들의 발전과정과 최근 위성 배치 현황 및 향후 계획에 대해 조사하였고 각 시스템 고유의 특징, 주파수의 종류 등을 파악하였다.
	GLONASS의 특징은 무엇인가?	GLONASS는 러시아 우주군에서 운영 및 유지·관리하는 위성시스템이며, 신호 전달방식으로 주파수분할다원접속(FDMA: frequency division multiple access)을채택하고 있다. 따라서 코드분할다원접속(CDMA: code division multiple access) 변조법을 사용하는 타 GNSS 시스템과 상호운용성이 낮은 것이 특징이다.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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