• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.25-26
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• 2011

사용자 의사거리 보정 잔차(UDRE)는 위성항법보정정보의 측위성능을 예측하는데 이용하는 매우 중요한 무결성 감시정보이다. 위성항법보정정보 사용자는 위성별로 제공되는 사용자 의사거리 보정 잔차 정보를 이용하여 목표로 하는 측위성능을 보장할 수 있는지 여부를 계산하고, 이 결과를 반영하여 위성항법보강시스템의 보정정보를 사용할지 아니면, 무시할지를 판단한다. 즉, 사용자 의사거리 보정 잔차는 위성별로 제공되는 보정정보를 이용하여 보정을 한 후에도 제거되지 않고 남는 위성과 사용자 수신기 간의 통계학적 거리 오차로서 가우시안 분포를 갖는다고 본다. 따라서 동일한 위성항법신호 환경이라도 위성항법보강시스템의 종류와 응용분야별로 다르게 설정되는 측위성능의 보장 수준에 따라 사용자 의사거리 보정 잔차는 다른 값을 갖게 된다. 본 논문은 위성항법보강시스템의 무결성 감시성능에 영향을 미치는 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법의 성능해석을 목적으로 다중 기준국 원시정보를 이용한 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법 구조분석과 영향력을 소개하고, 성능에 영향을 미치는 인자와 사용자 의사거리 보정 잔차 추정성능의 지표에 대해 정의한다. 그리고 마지막으로 성능해석의 방법을 제안하고, 타당성을 검증한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.2
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• pp.171-177
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• 2012

In this paper, we proposed a algorithm and an operation boundary for fault detection of a onboard GNSS receiver. After aircraft exchange corrections computed by an aircraft receiver, a faulty aircraft receiver is detected by checking consistency of correction. For this purpose, PRC residual is used as the test statistic for fault detection of the onboard GNSS receiver. And operation boundaries are set by using DGPS position error increase with respect to the distance from a reference station. If the fault detection is performed by using aircraft only in operation boundary, the more accurate fault detection can be possible.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.26 no.5
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• pp.529-535
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• 2002

Design and implementation methodologies on the performance evaluation system of Two-Channel Ring-Core Flux-Gate Compass (TCRC FG-Compass) are described, with evaluation procedures and methods based on the polynomial regression models. Performance evaluation system consists of a step motor driving unit, a bearing transmitting unit and evaluation programs derived from polynomial regression formulae. Newly designed performance evaluation system enabled the accuracy of TCRC FG-Compass to be ascertained. It was confirmed that the size of residual deviation of TCRC FG-Compass is $2^{\circ}$, while that of the conventional one is $4^{\circ}$. In addition, the design methodology to the self estimation and correction of residual deviations is also discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.5
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• pp.705-713
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• 2011

In this paper, we introduce two techniques for resolving integer ambiguities between reference stations, which is one of the most important processes in Network RTK correction generation process. Each techniques uses Hatch filter and combination of L1/L2 measurements and we used simulation data and real data to evaluate performance of the techniques. For evaluating performance of each technique, we compared corrections generated from user site and Network RTK. As a result, Network RTK with the technique which uses Hatch filter improves user performance much more than single baseline RTK does. Residual of user is smaller than a half size of wavelength so it does not affect user integer ambiguity resolution, however, it contains significant bias error. On the other hand, when we used the technique which uses combination of L1/L2 measurements, residual error of user is largely reduced compared to the technique using Hatch filter.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.10
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• pp.881-891
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• 2017

In this paper, we described the new TLE(Two Line Elements) generation method based on the compansation technique by using past TLEs(Two Line Elements) released by JSpOC(Joint Space Operation Center) in USA to reduce the orbit prediction error for long duration of SGP4(Simplified General Perturbations 4) which is a simplifed and analytical orbit propagator. The orbital residuals the orbital difference between two ephemeris for the first TLE only and for the all TLEs updated by JSpOC for the past some period was applied for this algorithm instead of general orbit determination software. Actually, in these orbital residuals, the trend of orbit prediction error from SGP4 is included. Thus, it is possible to make a simple residual function from these orbital residulas by using the fitting process. By using these residual functions with SGP4 prediction data for the currnet TLE data, the compansated orbit prediction can be reconstructed and the orbit prediction error for long duration of SGP4 is also reduced. And it is possible to generate new TLE data from it. In this paper, we demonstraed this algorithm in simple simulation, and the orbital error is decreased dramatically from 4km for the SGP4 propagation to 2km for it during 7 days as a result.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.37 no.5
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• pp.447-452
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• 2013

Vessel traffic system uses multiple sea surveillance radars as a primary sensor to obtain maritime traffic information like as ship's position, speed, course. The systematic errors such as the range bias and the azimuth bias of the two-dimensional radar system can significantly degrade the accuracy of the radar image and target tracking information. Therefore, the systematic errors of the radar system should be corrected precisely in order to provide the accurate target information in the vessel traffic system. In this paper, it is proposed that the method compensates the range bias and the azimuth bias using AtoN information installed at VTS coverage. The radar measurement residual error model is derived from the standard error model of two-dimensional radar measurements and the position information of AtoN, and then the linear Kalman filter is designed for estimation of the systematic errors of the radar system. The proposed method is validated via Monte-Carlo runs. Also, the convergence characteristics of the designed filter and the accuracy of the systematic error estimates according to the number of AtoN information are analyzed.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.31-43
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• 2022

Traditional video compression has developed so far based on hybrid compression methods through motion prediction, residual coding, and quantization. With the rapid development of technology through artificial neural networks in recent years, research on image compression and video compression based on artificial neural networks is also progressing rapidly, showing competitiveness compared to the performance of traditional video compression codecs. In this paper, a new method capable of improving the performance of such an artificial neural network-based video compression model is presented. Basically, we take the rate-distortion optimization method using the auto-encoder and entropy model adopted by the existing learned video compression model and shifts some components of the latent information that are difficult for entropy model to estimate when transmitting compressed latent representation to the decoder side from the encoder side, and finally compensates the distortion of lost information. In this way, the existing neural network based video compression framework, MFVC (Motion Free Video Compression) is improved and the BDBR (Bjøntegaard Delta-Rate) calculated based on H.264 is nearly twice the amount of bits (-27%) of MFVC (-14%). The proposed method has the advantage of being widely applicable to neural network based image or video compression technologies, not only to MFVC, but also to models using latent information and entropy model.