2001년 국제해사기구(IMO)는 IMO 결의안 A.915(22)를 통해 미래 해양항법을 위한 성능 요구조건을 규정하였다. 현재 DGPS 서비스를 제공 중인 다수의 DGPS 시스템은 IMO 결의안 A.915(22)에서 규정한 성능요구조건을 충족하지 못한다. 이러한 요구성능 증가에 대처하고 안전한 측위서비스 제공을 위한 DGPS 대체 및 보완 기술 중 하나로 SBAS의 활용이 고려되고 있다. 특히, 기존에 설치된 DGPS 기준국을 재정비하기 위해서는 매우 많은 예산이 소요되므로, SBAS 메시지를 활용하여 보정정보를 생성하여 전송하는 방법이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 해양 사용자에 대해서 해양수산부 국립해양측위정보원에서 운영하고 있는 NDGPS와 일본의 MSAS의 성능을 비교분석 하였다. 또한, DGNSS 시스템의 보완 및 대체 시스템으로써 SBAS가 IMO 결의안 A.915(22)에서 규정한 요구조건을 충족하는지 검증하였다.
eLoran 시스템에서 보다 높은 정확도로 시각 및 위치 정보를 제공하기 위해 별도의 데이터 채널인 Loran Data Channel (LDC)를 사용한다. LDC 메시지는 기존의 8개의 Loran 펄스 중 항법에 사용하지 않는 3-8번째 펄스의 전송시각을 변조하여 송출하는 Eurofix 방식과 9번째 추가 펄스를 이용해 데이터를 변조하는 9th 펄스 방식으로 변조될 수 있다. 본 논문에서는 eLoran 송신국에서 송출하는 LDC 메시지의 변조방법에 따른 수신 성능을 분석하였다. 인천에 설치하여 시범운영 중인 eLoran 시험 송신국에서 9th 펄스 변조방법과 Eurofix 변조방법으로 동시에 LDC 메시지를 송출할 수 있도록 설정하고, 인천과 평택의 eLoran 보정기준국의 데이터베이스 내 저장된 LDC 메시지를 분석해 변조방법에 따른 LDC 메시지 수신률을 분석하였다. 또한 항로표지 관리선 인성 1호를 이용해 인천항 인근에서 실제 사용자의 LDC 메시지 수신률을 분석하였다. 본 연구결과는 향후 정식 eLoran 서비스 과정에서 공식적인 LDC 방송 메시지를 확정하기 위한 기술자료로 활용될 수 있을 것이다.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
중파 대역의 시스템의 커버리지를 예측하기 위해서는 기준국 안테나의 효율을 알아야 한다. 그러나 중파 대역 기준국 안테나는 설치되는 장소에 따라 효율의 변화가 심하기 때문에 이 값을 정확히 계산하는 것이 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 측정을 통해 실제 운용 중인 중파 대역 기준국 안테나의 효율을 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 측정된 전계 강도와 중파 대역 감쇠 모델을 이용하기 때문에, 먼저 일반적인 중파 대역 감쇠 모델에 대해 설명하였으며, 다음으로 안테나의 효율을 구하는 방법을 나타냈다. 마지막으로 제안된 방법을 현재 운용 중인 중파 대역 위성 항법 보정 시스템에 적용하여 해상 및 육상 기준국의 안테나 효율을 구하였으며, 이론적 효율과 비교를 통해 제안된 방법의 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 위성 탑재용 궤도전파기의 자동 갱신 방안에 대하여 제안하였다. 위성 탑재용 궤도전파기는 비상시 위성 항법 장치의 대체 수단으로써 여러 이유로 지상국에 의한 갱신이 불가능할 경우에 대비하여 위성체 스스로 가장 최신의 탑재 궤도전파기 모델을 유지해야 한다. 이를 위해 GPS 수신기의 고장 시점까지 가용한 GPS 항행해나 탑재 궤도 결정 시스템으로부터의 자료를 이용하여 최소자승회귀법(Least Square Curve Fit)이나 칼만 필터를 통해 위성에 탑재된 궤도전파기를 위한 기준궤도 또는 잔차 재생함수의 계수를 반복적으로 갱신한다. 탑재 궤도전파기 갱신을 통해 만약 있을 수도 있는 지상국에서의 계산 오류를 스스로 보정할 수 있고, GPS와 탑재 궤도결정 시스템의 작동 불능 시점 직전까지의 자료에 근거하여 궤도를 예측하기 때문에 항상 최신의 궤도전파기 모델을 유지할 수 있다. 또한 아리랑 1호의 궤도 예측 자료를 이용하여 실제 운용시 최적화된 알고리즘을 통해 실시간 갱신을 이용한 궤도 전파 성능에 대하여 살펴보았다.
차량 항법 시스템에서 맵 매칭(map matching) 방법은 데드 레코닝(dead reckoning) 기법으로 구한 차량의 위치가 지도상의 도로위에 일치하지 않는 경우에 이를 도로위에 매칭(matching) 시키기 위한 방법이다. 본 논문에서는 교차로 부근에서 차량의 회전을 감지함으로서 센서 및 수치지도자료에 기인하는 위치오류를 보정할 수 있는 새로운 맵 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 진행거리의 상대오차와 도로거리의 절대오차를 이용하여 교차로 지역의 범위를 설정하고, 설정된 지역에서 차량의 진행각을 감지하여 교차로에 연결된 각 도로에 대한 출발지점을 알아내고, 회전각과 진행각을 비교하여 새로운 위치를 알아내는 방법이다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위하여 거리센서로 속도센서를, 방향센서로서 광 자이로를 이용하여 휴대용 컴퓨터에 시스템을 구성하고, 대전지역을 시범지역으로 선정하여 알고리즘을 실험한 결과 그 유효성을 입증할 수 있었다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.
오늘날 다양한 나라에서 위성항법시스템을 운용, 개발하고 있다. 또한 GNSS의 성능향상을 위해 정지궤도위성을 이용하는 SBAS가 운용 중에 있다. 가장 대표적으로 사용되는 SBAS는 미국에서 개발한 GPS의 WAAS이다. SBAS에서는 사용자에게 정확성, 가용성, 연속성, 무결성을 보장하기 위해 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이 중 위성에 대한 무결성을 보장하기 위한 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 위성오차를 추정하고 보정정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 여기서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하게 된다. 이렇게 위성궤도오차를 3차원으로 추정하기 위해서는 기준국 배치가 중요하게 된다. 기준국의 배치가 넓을수록 시선각 벡터가 넓게 분포되어 추정 정확도가 향상될 수 있다. 여기서 대표적 SBAS 운영국인 미국과 한국의 지역적 특성으로 인한 분석을 수행하고자 한다. 한국은 미국에 비해 매우 협소한 지리적 특성을 가지고 있다. 따라서 3차원 위성궤도오차 추정 기법을 그대로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 협역지역에서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하는 것이 아닌 스칼라로 값으로 사용하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 기준국(Reference)과 위성간의 시선각 (LOS, Line-Of-Sight) 벡터에 궤도오차를 투영한 스칼라 값을 이용하는 것이다. 이 방식을 이용하여 정상상태, 고장상태의 한국과 미국지역에서 기저선 거리에 따른 오차 변화를 확인하도록 한다. 이 오차변화 차이를 비교하여 제안하는 기법의 사용 가능성을 제시한다.
소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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