휴대용 단말에 간편하게 구현 가능하도록 GPS의 코드의사거리 관측치 기반의 정밀단독측위(PPP; Precise Point Positioning) 알고리즘을 개발하고 그 성능을 검증하였다. PPP에 필요한 기본 모델로 그룹 딜레이, 상대성 효과, 위성안테나 위상중심오프셋 보정모델을 적용하였다. 위성 궤도와 시계오차는 IGS(International GNSS Service) 공식 산출물에 최적의 알고리즘을 통해 보간하고, 대류권과 전리층 오차는 각각 과학기술용 GPS 자료처리 소프트웨어로 산출한 참값과 GIM(Global Ionosphere Model)을 사상함수를 적용해 시선방향 오차로 변환해 적용하였다. 개발된 알고리즘을 4일간 테스트한 결과 수평오차는 0.8~1.6m, 수직오차는 1.6~2.2m 수준으로 나타났다. 이는 DGPS 측위결과와 유사한 성능으로 향후 PPP 알고리즘의 추가개선이 이루어질 경우 다양한 측량 및 위치기반서비스 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.
Landsat 시계열 영상과 실측수온자료를 이용하여 한강 수계 댐호들의 표면수온과 계절적 성층현상을 분석하였다. 1994년에서 2004년까지 29회에 걸쳐 얻어진 Landsat-5, 7 열적외선 영상으로부터 NASA 경험식을 이용하여 호수의 표면수온을 추출하였고, 이를 하천형 댐호인 파로호, 춘천호, 의암호, 청평호, 팔당호의 표층수온, 그리고 호소형 댐호인 소양호의 상층수온(수심 10m) 자료와 비교하였다. 십 수 년간 매월 1회 측정된 수온자료를 위성관측 날짜에 보간하여 사용하였음에도 불구하고, 하천형 댐호들에서는 수온오차(위성관측수온-실측보간수온)의 표준 편차가 $2^{\circ}C$ 이하인 영상이 94개로서, 새로운 통계적 대기보정을 적용할 수 있었다. 실측보간수온과 위성관측수온의 상관계수는 소양호가 0.915 (대기보정 후 0.950), 다른 호수는 0.951-0.980 (대기보정 후 0.979-0.997)로서, 높은 상관성을 보여주었다. 이는 수심이 얕고 인위적인 물의 유입과 유출이 연중 계속되는 하천형 댐호의 표층에는 혼합층이 상시 존재하고 수온의 일변화 및 월변화가 비교적 연속적이기 때문인 것으로 해석되었다. 그러나 소양호에서는 4-7월에 위성관측수온이 실측보간수온보다 $3-5^{\circ}C$ 더 높게 나타나는 이상 수온오차가 관찰되었다. 한강 수계의 최상류에 위치하며 수심이 깊고 자연적인 유입량만이 존재하는 소양호에서 이 시기는 상층수의 물리적 혼합현상이 없이 매우 안정적이고, 일조량 증가에 따라 호수 상층부에 수온약층이 발달하기 때문에, 수심 10m에서 측정된 실측수온보다 위성으로 관측된 표면수온이 연중 비교적 건조한 이 시기에 더 높게 나타나는 것으로 밝혀졌다.
SBAS는 실시간으로 사용자에게 GNSS 궤도 및 시계, 전리층 보정정보와 이에 대한 무결성정보를 제공하여 SBAS 사용 시 정밀한 위치추정이 가능하다. 각 국의 SBAS 개발 및 추가 지상관측소 설치로 SBAS 서비스 영역이 확대됨에 따라 2개의 SBAS 서비스 영역이 겹쳐 다중 SBAS 신호가 수신되는 영역이 존재하는데, 이에 대한 신호 선택 방법에 관한 연구는 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 WAAS와 EGNOS 정보가 동시에 전송되는 영역에서 WAAS 정보 우선 사용 방법, EGNOS 정보 우선 사용 방법, 그리고 보정정보 오차 공분산 비교 선택 방법을 사용하여 저궤도위성에 SBAS 정보를 적용한 후 위치추정 결과를 비교하였다. WAAS 정보를 우선으로 사용할 때 3D 위치오차는 2.57 m로 가장 작았으며, 오차 공분산 비교 방법을 사용했을 경우에는 WAAS와 EGNOS의 관측소와 가장 먼 중첩 영역 중심에서 위치추정 정확도가 가장 높았다. EGNOS 정보를 우선 사용 시 중첩 영역의 EGNOS와 가까운 동쪽 지역에서 WAAS 우선 사용 방법보다 위치오차가 8% 더 작았다.
GNSS 상시관측소 고시좌표는 측지기준점으로써의 중요성과 다양한 위성측위 응용 분야의 활용성을 고려할 때 최고의 정확도와 최신성을 갖도록 관리해야 한다. 특히, 지진 등에 따른 지각 변위는 그 크기에 해당하는 만큼 기존 성과에 편의를 유발함으로, 그 영향이 목표 정확도를 초과할 때에는 신속히 새로운 기준 좌표를 산정·제공하는 등 적절한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 GNSS 상시관측소 데이터 자동처리 시스템과 연계 구현할 수 있는 칼만 필터에 기반 좌표 시계열의 편의검출 절차와 방법을 연구하였다. 이를 통해 필터 이노베이션과 재추정 시계열에 적용할 수 있는 통계 검정 기법을 구현한 후 과학기술용 GNSS 소프트웨어에 의해 추정한 국내 14개소 상시관측소 2010년~2011년 시계열에 적용해 그 성능과 특징을 파악하였다. 그 결과 통계검정의 오류와 신뢰성을 고려할 때 필터링 시계열에 대한 CUSUM(Cumulative Sum) 검사는 지진 등에 따른 잔류편의 그리고 이노베이션에 대한 광역검정은 특정 에포크에서 발생하는 돌출오차 검출에 효과적인 것으로 분석되었다.
위성에 탑재된 GPS 수신기의 관측 자료를 활용하여 저궤도위성의 정밀궤도 결정을 위해서 반드시 필요한 관측 자료 전처리에 관련된 연구를 수행하였다. 전처리 과정에서는 반송파 위상 자료와 코드 자료에 있는 사이클 슬립, 시계 오차, 불량 관측값, 이온층 지연 효과 등을 제거하거나 보정하여 일정한 간격으로 재정렬된 이중차분 자료를 생성한다. DGPS 방식을 이용하여 저궤도 위성의 정밀궤도결정을 수행하면 그 정밀도가 수 미터에서 수 센티미터 수준에 달하기 때문에 전처리 과정에서도 그 정밀도에 영향을 미치지 않을 정도로 관측 자료의 편집이 정밀하게 수행되어야 한다. 그러나 GPS수신기가 자료를 수집하는 시간간격에 따라 관측 자료를 분해할 수 있는 한계가 달라지기 때문에 자료의 수신시간간격은 전처리의 성능과 직결된다. 또한 수신기의 성능과 수신기를 탑재한 위성의 고도에 따라서 자료의 질이 달라지기도 하므로, 이 논문에서는 DGPS 방식에 의한 위성의 정밀궤도결정을 수행하기 위한 전처리 과정에서 수신시간간격, 수신기의 성능과 위성의 고도에 따른 전처리의 성능을 분석하여 시간간격과 수신기의 종류에 따라 사용할 수 있는 전처리 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 위성항법시스템(GNSS)의 다양화에 따른 DGNSS 기준국(RSIM, Reference Station and Integrity Monitor)의 재구축을 위하여, 유럽연합(EU) 위성항법시스템인 Galileo의 E1 의사거리 보정정보 생성 알고리즘과 GPS/Galileo 시뮬레이션을 통한 성능검증에 대해 다룬다. 먼저 DGPS RSIM에서 DGNSS RSIM으로 전환을 위한 운영적 측면에서의 기술 및 메시지 표준과 사용자 방송 측면에서의 메시지 표준에 대해 살펴본다. 일반적으로 GNSS의 의사거리 보정을 위해서는 정확한 GNSS 위성위치와 사용자 위치를 알아야만 한다. 그러므로 Galileo 위성위치를 정확하게 계산하기 위해서, Galileo ICD 문건의 위성위치 계산식을 이용하여 사용자 수신기에서 제공하는 궤도력 정보를 기반으로 해당 위성 위치를 추정한다. 그리고 위성시계 옵셋과 사용자 수신기의 시각오차, GPS와 Galileo 위성의 시스템 타임 옵셋을 계산하여 GPS/Galileo 의사거리 보정정보를 생성한다. GPS/Galileo 시뮬레이터를 연동한 성능검증 플랫폼을 기반으로 GPS/Galileo 보정정보의 오차를 분석하고, 측위정확도를 분석하여 그 성능을 검증하였다. 국제기구(RTCM)에서 요구하는 기준국 운영을 위한 측위 성능을 충족할 수 있음을 확인하였다.
강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.
다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.
홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에서 정확한 예측 강우량 정보는 매우 중요한 인자이다. 이에 따라 강우 예측을 위하여 다양한 연구들이 수행되고 있지만 시·공간적으로 비균일한 특성 또는 변동성을 가진 강우를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 ConvLSTM (Convolutinal Long Short-Term Memory) 모형을 사용하여 위성 강수 자료의 단기 예측을 수행하고 그 정확성을 분석하고자 한다. 대상유역은 메콩강 유역이며, 유역 면적이 넓고 강우 관측소의 밀도가 낮아 시·공간적 강우량 추정에 한계가 있으므로 정확한 강우-유출 분석을 위하여 위성 강수 자료의 활용이 요구된다. 현재 TRMM, GSMaP, PERSIANN 등 많은 위성 강수 자료들이 제공되고 있으며, 우선적으로 ConvLSTM 모형의 강수 예측 활용가능성 평가를 위한 입력자료로 가장 보편적으로 활용되는 TRMM_3B42 자료를 선정하였다. 해당 자료의 특성으로 공간해상도는 0.25°, 시간해상도는 일자료이며, 2001년부터 2015년의 자료를 수집하였다. 모형의 평가를 위하여 2001년부터 2013년 자료는 학습, 2014년 자료는 검증, 2015년 자료는 예측에 사용하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 ConvLSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1일, 2일, 3일의 위성 강수 예측을 수행하였다. 그 결과 선행시간이 길어질수록 그 오차는 증가하지만, 전반적으로 3가지 선행시간 모두 자료의 강수량뿐만 아니라 공간적 분포까지 우수하게 예측되었다. 따라서 2차원 시계열 자료의 특성을 기억하고 이를 예측에 반영할 수 있는 ConvLSTM 모형은 메콩강과 같은 미계측 대유역에서의 안정적인 예측 강수량 정보를 제공할 수 있으며 홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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