본 논문에서는 Network RTK 보정정보 생성 프로세스에서 핵심 process인 기준국간 미지정수 결정을 위해 Hatch filter를 이용한 방법과 L1/L2 측정치 조합을 활용하는 방법에 대해 소개하고 시뮬레이션 데이터 및 실측 데이터를 활용하여 그 성능을 비교 및 검증하였다. 각각의 방법에 대해 수식 전개를 수행하였으며, 사용자 성능 검증을 위해서 다중 기준국 네트워크에 대해 생성한 보정정보와 사용자 위치에서 생성한 보정정보의 차이값을 비교하였다. 각각의 기준국간 미지정수 결정 방법을 실측 데이터에 적용하여 사용자 성능을 예측한 결과, Hatch filter를 사용한 경우에는 단일 기준국 RTK 기반의 방법에 비해 다중 기준국 네트워크에서 생성된 보정정보를 사용하는 것이 사용자 성능을 크게 향상시키는 결과를 확인하였다. 그러나 사용자의 미지정수에 영향은 없으나, 상당한 크기의 바이어스 오차가 포함되는 것을 확인하였고 그 원인에 대해 분석하였다. L1/L2 측정치 조합을 이용한 경우, Hatch filter를 사용한 방법에 비해 사용자에 발생하는 오차의 크기가 훨씬 감소하였으며 잔차의 경향성도 훨씬 감소한 것을 확인하였다.
일반적으로 단일기준국을 이용하는 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS는 무선모뎀을 통해 반송파 오차보정량을 이동국으로 전송하여 현장에서 바로 고정밀의 위치를 결정할 수 있다. 하지만 단일기준국 방식은 각 위성마다의 시간대별 반송파 측정값을 지속적으로 제공해야 하며, 전송장해와 모뎀간의 거리 따른 증가 등으로 위치정확도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 3대 이상의 다중기준국을 활용한 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위기술을 구현하였으며, Visual C++로 제작된 실시간 모니터링 프로그램을 이용하여 RTK 네트워크를 구성하였다. 네트워크 구성에서 얻어지는 다중기준국의 오차보정량 가운데 최적의 값을 자동으로 선택하고, GPS buoy 이동국에 적용하여 해수면 관측을 수행하였으며, 이를 통해 얻어진 해수면 변동량을 단일기준국과 비교, 분석하여 결과를 도출하였다.
최근 상시관측소와 네트워크 기반 RTK를 활용하여 GPS/INS를 해석하고 이를 통해 항공사진측량에 필요한 외부표정요소를 획득하는 방법은 널리 알려져 있다. 본 연구에서는 외부표정요소를 계산함에 있어 지상기준국을 활용하는 방법과 상시관측소과 방송력 및 IGS 정밀력을 결합해 SmartBase를 이용하는 방법, 각각의 상시관측소를 이용하는 방법을 비교하였으며, 지상기준국으로 계산한 성과를 기준으로 외부표정요소의 잔차를 계산하였다. 그 결과 SmartBase를 활용하여 외부표정요소를 획득한 경우는 상시관측소만을 활용한 경우보다 X, Y, K에서 더 높은 정확도를 획득할 수 있었다. 또한 지상기준국을 중심으로 상시관측소의 거리와 방향이 외부표정요소에 영향을 미치며, 항공사진 코스에 따라 각각 다른 형태의 잔차가 나타남을 알 수 있었다.
단방향 Network RTK 방식은 최근 높아진 항체의 요구 정확도와 이동성을 동시에 충족할 수 있는 방식으로 고려되고 있다. 항체에 단방향 Network RTK 방식의 보정정보를 적용할 경우, 광역에서의 연속 항법을 위하여 다중 셀 기반의 Network RTK 방식이 필수적이다. 이 경우, 사용자가 셀 간 이동시 보정정보 생성에 사용되는 기준국 조합이 바뀌므로 보정정보의 불연속 값이 발생하는데, RTK 위치 결정을 위한 이중차분으로도 제거되지 않아 수평 13cm, 수직 48cm 수준의 오차가 야기됨을 확인하였다. 이러한 불연속 점을 해소하기 위하여 본 논문에서는 이종 셀 간 동일한 주(Master) 기준국을 사용하는 방안, 복수의 보정정보 수신 모듈을 설치하여 기존 위치를 기준으로 새로운 보정정보를 조정하는 방안, 이종 네트워크 간 미지정수 차이를 조정하는 세 가지 방법을 제시하였다. 세 방법 모두 셀 간 이동으로 인한 불연속 값을 효과적으로 제거되어 측정치의 1/4파장, 3cm수준으로 위치 오차가 감소함이 확인되었으나, 기준국 셀의 확장성, 사용자 장비 부담 경감 등을 고려할 때 셀간 미지정수를 조정하는 방식이 가장 바람직하다.
차량 항법장치에서 활용하고 있는 GNSS는 차분기법을 이용하더라도 수 미터 수준의 측위 정밀도를 확보할 수 있으므로, 길안내 수준의 위치기반서비스만 가능하다. 반면 정밀 측지/측량분야에서는 민간용 코드 대신 반송파 위상정보를 이용하여 센티미터에서 밀리미터까지의 위치 정확도를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 국토교통부 국토지리정보원의 NRTK(Network-RTK) 서비스를 차량항법에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 이를 위해, 차량에 GNSS 장비를 탑재하고 전국범위에서 NRTK를 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 NRTK의 차량항법 적용가능 여부를 판단하고자 하였다. 본 연구의 분석결과, NRTK는 대체적으로 높은 모호정수 결정율을 보이며, 지상 차량항법에 충분히 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 도심지에서는 모호정수 결정율이 급격히 낮아지며, 실수해일 경우에는 측위 오차가 10m 이상의 수준에 달할 정도로 불안정할 수 있다. 따라서 안정적인 위치정확도를 확보하기 위해서는 실수해의 오차영향을 최소화할 수 있는 방안 등이 모색되어야 할 것으로 사료된다. 그러나 수신환경이 양호한 일부 도심지에서는 NRTK를 활용하여 센티미터 수준의 측위 정확도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다. FKP는 고속 주행 시 모호정수 결정율이 약 55%까지 낮아지는 경우가 발생하였으므로 여러 수신환경을 고려하여 측위 정확도를 결정하여야 한다. 마지막으로 대기교란(2단계 이상)에 의해 NRTK(FKP) 접속오류로 의심되는 사례가 발생하였으며, 이에 대한 정확한 원인규명이 필요하다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 지적재조사 사업을 원활하게 추진하기 위한 기술적 기반을 조성하고, 정확한 지적정보 제공을 위해 정밀측량기술을 도입하여 지적측량 성과의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 이를 위해 GNSS 기술기반의 GPS, RTK-GPS, 네트워크 RTK 및 GPS_토털스테이션을 도입하여 지적도근점과 필지경계점에 대한 측량성과의 목표 정확도를 확보할 수 있는 방안을 제시함으로써 지적재조사 사업을 위한 통일된 정확도 기준을 설정하고자 하였다. 세부적인 연구로써 현행 지적측량 작업과정과 성과를 비교 분석하고, 방법별로 작업의 효율성을 분석하였다. 또한, 지적재조사 사업의 수행 시 다양한 최신 측량기술을 도입함으로써 높은 지적측량 정확도를 확보할 수 있는 측량규정을 제시하고, 지적기준점과 측지기준점을 일원화하여 지적기준점의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
KT는 5G의 핵심서비스로서 자율주행차를 선정하고, 5G를 통한 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있다. 5G 자율주행 핵심 기술 3가지로 5G Infra, 차량사물통신(V2X, Vehicle-to-Everything), 정밀측위(RTK, Real Time Kinematic)를 정의하고 개발해왔다. 5G Infra를 통해 차량 서비스 별로 특화된 전용 슬라이스를 제공하고, 차량 이동 중에도 네트워크와의 연결이 끊기지 않도록 연속적인 5G 커버리지를 제공한다. V2X를 통해 자율주행차 센서 성능을 보완하고 정밀측위를 이용한 정확한 차량제어를 통해 자율주행 성능을 개선하여, 국내 최초로 대형버스의 자율주행을 가능하게 하였다. 5G 자율주행기술은 KT의 자율주행차에 탑재되어 있으며, 이를 바탕으로 5G 자율주행버스, 5G기반 자율주행차 원격제어 등의 다양한 서비스를 선보였다.
국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 Arc-SAR의 설계안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 살펴보면, 밴형 차량의 상부에 원형레일을 설치하고 마이크로파 송, 수신 안테나를 탑재한 후 레일 위를 1mm 이내의 정밀도로 이동시키며, 자료를 획득하게 된다. 이때 안테나에 연결된 동축 케이블은 차량 내부의 송, 수신장치에 연결되는데 RF대역에서 완벽히 작동하는 슬립링이 없기 때문에 내부 송, 수신 장치를 턴 테이블위에 장착하여 외부 안테나의 이동과 동일한 각도로 회전하여, 동축 케이블의 꼬임을 방지하게 된다. 송, 수신 장치의 구성은 벡터 네트워크 분석기를 기반으로 마이크로파 앰프, 마이크로파 스위치로 구성되며, 통합 제어 소프트웨어를 통해 외부 안테나의 이동과 함께 제어된다. 한편, Arc-SAR 영상의 구현은 원형레일을 따라 얻어지는 합성구경의 기하학적인 특수성을 감안하여 최초로 시도될 것이다. 이 시스템은 RTK-GPS를 장착하여 지반변형 모니터링 시 차량 이동 오차를 최소화 하고자 하며, 이외에 고정형 산란체를 이용하여 차량 이동 오차를 보정하고자 한다. 또한 AWS (Automatic Weather System)을 장착하여 위상의 대기보정을 동시에 수행할 것이다. 이 시스템은 차량 탑재에 의한 기동성의 확보로 침수나 침하 등 긴급 재난 지역에 즉각적인 대응이 가능하며, 대형 구조물의 주기적인 변형 모니터링 등에 활용성이 클 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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