이 연구에서는 안드로이드의 GPS 원시데이터를 이용한 의사거리 기반 GPS 성능을 자체 계산된 NMEA와 비교했다. 원시데이터를 이용한 GPS와 NMEA간의 성능 비교를 위해 Nexus 9 태블릿을 사용하고, 구글에서 제공하는 GNSS logger 어플리케이션을 이용하여 원시데이터와 NMEA를 수집하였다. 산출된 최종좌표의 성능을 검증하기 위해 VRS를 기준 좌표로 사용하고, 동시간 NMEA 결과와 비교하였다. 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS의 정확도는 수평 RMS 3.05 m, 수직 RMS 3.82 m, 3차원 RMS 4.97 m로 NMEA 대비 수평 32 %, 수직 65 %, 3차원 49 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
사용자는 스마트폰의 대중화로 인해 다양하고 편리한 서비스를 쉽게 제공 받을 수 있다. 위치 정보 서비스를 사용하기 위해 GPS 모듈을 이용하는데 이는 전력 소모가 매우 크다. 다수의 GPS 모듈이 있는 그룹 상황에서 그룹의 헤더를 정하고 헤더의 위치 정보 데이터를 공유하는 방법을 이용하여 전력 소모 문제를 해결한다. 이를 위해 클라우드 기반 GPS 데이터 Sharing 시스템을 제안한다. 사전에 사회 관계 그룹을 등록하고 그룹원들의 위치 정보 데이터를 수신하고 거리/방위각/속도를 기준으로 그룹 상황을 감지한다. 그룹 상황 감지를 위해 Depth First Search(DFS) 알고리즘을 사용한다. 생성된 그룹에서 배터리 잔여량이 제일 많은 그룹원을 헤더로 정한다. 헤더의 배터리 잔여량에 따라 위치 정보 데이터 수집 횟수를 적응적으로 적용한다. 시스템을 적용한다면 그룹 상황에서의 그룹원의 전력 감소 효과와 더불어 대중 교통의 위치 데이터 공공화가 된다면 사용자의 위치 정보 데이터 대신 대중 교통의 데이터를 대신할 수 있고 사회 관계 그룹원들 간의 관계를 수치화 할 수 있을 것이다.
세계 각국은 국제적으로 통일된 시각동기 체계를 따르고 있으며 국가표준시 유지를 위하여 GPS(Global Positioning System)를 활용하고 있다. 현재 국내 GPS 기반 시각동기 연구는 코드데이터와 방송궤도력을 사용하고 있다. 이 연구에서는 보다 정확한 시계오차 추출을 위하여 반송파위상 데이터를 사용하였으며, 방송궤도력 뿐만 아니라 정밀궤도력, 신속궤도력, 그리고 초신속궤도력을 사용하였다. 정밀궤도력을 사용하여 산출된 시계오차를 참값으로 가정하였을 때, 신속궤도력과 초신속궤도력의 경우 약 0.5ns의 정밀도를 나타내었으며, 방송궤도력의 경우는 2ns 이하의 정밀도를 나타내었다.
본 연구에서는 수심센서가 장착된 고성능 GPS 전자부자를 활용하여 하천 수리량 측정에 대한 방법과, 개발 된 고성능 GPS 전자부자의 성능 검증을 위해서 수리량 측정장비인 Flowtracker 측정데이터와 비교분석을 하고자 하였다. 국내 하천환경에서의 수리량 조사는 필수적인 요소이다. 최근 국내 첨단기술을 활용한 수리량 계측 기술들은 ADCP, ADV, UVM, SIV와 같은 많은 계측 기술들이 있다. 이러한 기술들은 장비가 매우고가이며, 많은 시간과 인력이 필요하고 상황에 따른 한계점들이 존재한다. 이러한 수리량 계측 기술들은 오일러리안 타입 계측 방식의 측정으로 계측 구간이 한정되어 있어 수질 오염사고와 같은 장구간의 지속적인 정보가 필요한 하천상황에 따라 라그랑지안 방식의 계측도 필요하다. 본 연구에서 개발 된 고성능 GPS 전자부자는 IoT 기술이 접목되어 실시간 데이터 활용이 가능하며 실시간 데이터 분석을 통해 라그랑지안 타입의 장구간 계측이 가능하다. 고성능 GPS 전자부자는 외경 197mm 지름 88mm, 무게 700g 이내로 간편하게 소지 및 사용 시 투척이 간단하여 인력 및 현장 접근성에 대한 장점을 가지고 있다. 또한 기존 선행 연구들의 GPS 전자부자들의 경우 홍수 발생 시에 유량 측정에서 어려움이 있었기 때문에 본 연구에서 개발된 고서은 GPS 전자부자의 경우 수심센서의 장착으로 유량까지 산정할 수 있기 때문에 홍수 발생이나, 오염물질 발생으로 인한 접근성이 어려운 하천상황에서 유용하게 사용될 수 있다. 고성능 GPS 전자부자를 활용하여 중·소하천인 경북 김천 및 구미시에 위치한 감천에서 성능 평가를 진행하였으며 Flowtracker 수리량 측정 데이터 대비 오차율이 10% 이내로 들어오는 것을 확인하였다. 이러한 성능 검증을 바탕으로 고성능 GPS 전자부자를 활용한 측정법을 제시하였다.
산업화 및 도시화가 가중됨에 따라서 여가생활을 위한 공간 희소성이 부각되고 있다. 하천 주변의 수변공간이 제공하는 자연경관 및 생태체험 등의 기회는 지역사회의 발전과 친수공원 조성을 조성하는데 근간이 되는 요소이다. 이러한 하천 공간을 이용하는 이용객을 정량적으로 파악하는데 있어 과거에는 인력을 동원하여 현장조사를 수행하였으나 경비, 인력 및 시공간적인 제약이 발생하여 결과물의 정확성이 확보되지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 위치정보를 활용한 친수공원 이용객 추정을 수행하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락생태공원과 대저생태공원이다. 통신 빅 데이터를 활용한 이용객 패턴과 GPS 위치정보를 기반으로 한 이용객 패턴을 비교·분석하였다. GPS 위치정보는 Google Popular Times와 카카오 방문자 데이터를 활용하였다. GPS 위치정보 데이터를 활용했을 때 통신 빅 데이터를 활용한 결과보다 주중과 주말 이용객에 대한 패턴이 뚜렷하였다. 따라서 향후 통신 빅 데이터를 이용할 때 pCELL 크기의 정밀화 및 체류시간 30분 이상의 조건으로 이용객 수를 추출한다면 GPS 위치정보의 결과와 유사할 것으로 예상된다. 또한 개인정보 보호법 등 개정이 이루어져 보다 정확한 데이터를 추출한다면 GPS 기반으로 이용객 수를 추정하는 것이 더 정확한 이용객 수의 지표를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터 기반 경로 예측 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문의 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
현재 가장 각광 받고 있는 기술 중 하나는 빅 데이터라 할 수 있다. 또한 빅 데이터와 더불어 이미 우리 생활에 널리 퍼져있는 기술은 GPS이다. 이러한 빅 데이터 기술과 GPS 데이터를 기반으로 본 논문에서는 특정 대상의 이동경로와 패턴을 분석하고자 한다. 특정 대상은 한 대학교의 대학생을 중점으로 하고 대학생들의 성별과 학년 및 날씨, 요일 등으로 분류하여 GPS 데이터를 수집한다. 수집한 빅 데이터는 이동경로, 이동시간, 반복적인 행동 패턴 등으로 분석을 실시하고 이를 시각화 한다. 분석방식은 수집된 데이터를 각 목적에 맞게 분류해 내고 타 데이터와의 연계성을 파악하여 원하는 결과 값을 얻는 방식으로 연구를 진행하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 보다 신뢰성 있는 데이터 결과를 도출할 것이며 이를 위해 추가적으로 폭 넓은 정보를 수집할 것이다. 계절, 시간, 혈액형, 직업 등의 데이터를 추가하여 발전 된 방향으로 연구할 것이다.
이 논문에서 지상파 DMB (T-DMB)의 데이터 서비스를 이용한 새로운 assisted GPS (A-GPS) 시스템을 제안한다. GPS 위성에서 전달되는 약한 신호와 신호 차단 때문에 델리매틱 단말기는 도심 환경에서 위치 결정에 어려움을 가지고 있다. 제안된 A-GPS 시스템은 GPS 위성으로부터 수신된 신호로부터 가상 거리를 계산하고 T-DMB 방송국으로부터 위성 정보 (ephemeris)를 수신하여 단말기의 위치를 결정하게 된다. GPS 시스템과 비교하여 제안된 시스템은 빠른 TTFF (time to first fix), 낮은 HDOP (horizontal dilution of position) 등의 향상된 성능을 보여준다. 실험을 통하여 제안된 시스템은 A-GPS 시스템으로서 구현 가능하고 강력한 방법이라는 사실을 확인할 수 있다.
고기동 위성에 탑재된 GPS 수신기의 위성체의 기준 위치, 속도 및 시간의 정보를 제공한다. 특히 저궤도 관측위성은 빠른 동적 특성으로 인하여 GPS 위성 신호 획득 및 추적이 어려울 경우 연속적인 항행해를 제공하기 어려울 수 있다. 이를 위하여 위성 GPS 수신기는 지상용과 달리 넓은 대역폭의 신호 획득 및 추적이 가능한 RF수신단이 탑재되어 있으며 필터 기반의 궤도전파기가 탑재되어 있어 있다. 뿐만 아니라 GPS 수신기기의 상태 데이터 제공 및 고속 데이터 처리를 위하여 고성능 CPU가 탑재되어 있다. 특히 탑재된 궤도전파기는 고성능 필터 기반으로 설계되어 있으며 이를 이용하면 GPS 신호 추적이 되지 않은 상황에서도 비교적 정확하고 연속적인 항행해가 제공하게 된다. 본 논문에서는 저궤도 관측위성에 탑재된 GPS 수신기가 초기 위성운영에서 어떠한 절차에 의하여 동작이 되며 위성의 빠른 동적 특성에서 GPS 수신기의 가시성 및 추적 위성개수 분석 및 이를 바탕으로 위치 및 속도 정밀도가 어느 정도 되는지에 대한 성능 분석 결과를 정리 하였다. 본 논문 결과는 향후 고기동 위성의 GPS 수신기 및 관련 운영에 도움이 될 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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