Kim, Yoo-Jun;Kim, Seon-Jeong;Kim, Geon-Tae;Choi, Byoung-Choel;Shim, Jae-Kwan;Kim, Byung-Gon
대한원격탐사학회지
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제32권4호
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pp.365-382
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2016
The results from the Global Positioning System (GPS) measurements of the Mobile Observation Vehicle (MOVE) on the eastern coast of Korea have been compared with REFerence (REF) values from the fixed GPS sites to assess the performance of Precipitable Water Vapor (PWV) retrievals in a kinematic environment. MOVE-PWV retrievals had comparatively similar trends and fairly good agreements with REF-PWV with a Root-Mean-Square Error (RMSE) of 7.4 mm and $R^2$ of 0.61, indicating statistical significance with a p-value of 0.01. PWV retrievals from the June cases showed better agreement than those of the other month cases, with a mean bias of 2.1 mm and RMSE of 3.8 mm. We further investigated the relationships of the determinant factors of GPS signals with the PWV retrievals for detailed error analysis. As a result, both MultiPath (MP) errors of L1 and L2 pseudo-range had the best indices for the June cases, 0.75-0.99 m. We also found that both Position Dilution Of Precision (PDOP) and Signal to Noise Ratio (SNR) values in the June cases were better than those in other cases. That is, the analytical results of the key factors such as MP errors, PDOP, and SNR that can affect GPS signals should be considered for obtaining more stable performance. The data of MOVE can be used to provide water vapor information with high spatial and temporal resolutions in the case of dramatic changes of severe weather such as those frequently occurring in the Korean Peninsula.
본 논문은 지상파 기반의 측위·항법·시각(PNT, Positioning, Navigation, and Timing) 서비스의 대표격인 eLoran(enhance LOng RAnge Navigation) 시스템의 시각동기 성능 모니터링 시스템의 설계에 관한 것으로서, GNSS(Global Navigation Satellite System)의 신호 취약성에 따른 시각동기시스템의 한계에 대해 설명하고, 이에 대한 백업시스템으로 대표적 지상파항법시스템인 eLoran 시스템의 시각동기 성능모니터링 시스템에 대해 중점적으로 다룬다. eLoran 시스템을 이용한 시각동기 서비스 및 이에 대한 성능감시를 위한 보정기준국(dLoran, differential Loran) 관점에서의 시각동기 성능모니터링 시스템의 구성과 그 요구성능에 대해 설명한다. 또한 eLoran 테스트베드 환경 내 시각동기 모니터링 시스템의 장기 시범운영을 통해서, eLoran 시각동기서비스의 성능을 분석한다. 시각동기 성능모니터링 시스템을 이용한 성능 분석결과 보정 전 43.71 ns, 보정 후 22.52 ns (rms)의 시각정밀도를 나타내었으며, 이를 통해서 정밀시각 동기원으로 eLoran 서비스가 충분히 GPS 백업 시각동기시스템으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
해양에서 정보통신기술 기반의 4차 산업혁명 확산은 고정밀 및 안정적인 위치·항법·시각·정보(PNT&D)를 요구하고 있다. 국제해사기구(IMO)와 국제항로표지협회(IALA)에서는 범지구 위성 항법 시스템(GNSS) 의존도가 증가함에 따라 취약성 경감을 위해 백업시스템을 요구하고 있어 우리나라는 R-Mode 기술개발에 관한 연구를 진행하고 있다. 시설의 중복투자를 막기 위해 기존 해상 인프라인 중파를 이용하는 DGPS(Differential Global Positioning System) 보정국과 감시국 34개소 및 초단파를 이용하는 선박자동식별장치(AIS) 기지국을 활용하고자 하며, 일부 서해 지역에서 수신신호의 세기가 미약한 전파 음영지역이 있으므로, 이를 해결하기 위해 R-Mode 보정국과 감시국 신설을 통하여 전파 음영지역을 해소하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 주파수가 낮은 대역에서(단파대 이하) 전파가 지표면(수면)을 따라 잘 전송되는 특징이 있어 시뮬레이션과 전파측정을 하였으며, 전파전파 특성 분석을 통하여 R-Mode 보정국과 감시국 신설 후보지를 제안하고자 한다. 본 논문을 활용하여 다른 지역의 전파 음영지역을 해소하기 위해 적절한 위치에 R-Mode 보정국과 감시국 후보지를 선정할 수 있다.
최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
볼나사 시스템은 볼과 그루브 사이에서 발생하는 마찰에 의해 온도가 상승하며, 이에 따른 열변형이 이송계의 위치결정 정도를 저하시킨다. 이를 보상하기 위해서는 볼나사 온도분포의 우선적 예측이 필요하다. 본 논문에서는 나사축 회전속도에 따른 온도분포를 해석하기 위해 볼나사 축과 너트를 각각 실린더와 중공 실린더로 가정한다. 경계조건인 대류 열전달계수, 볼과 그루브에서 발생하는 마찰토크와 접촉열전도를 볼나사 운전 및 조립 조건에 대하여 정식화 한다. 그리고, 현시적 유한차분법을 적용한 온도 분포 예측 시뮬레이터를 개발하고 그 유용성을 검증한다.
The SRP (Solar Radiation Pressure) model has always been an issue in the dynamic GPS (Global Positioning System) orbit determination. The widely used CODE (Center for Orbit Determination in Europe) model and its variants have nine parameters to estimate the solar radiation pressure from the Sun and to absorb the remaining forces. However, these parameters show a very high correlation with each other and, therefore, only several of them are estimated at most of the IGS (International GNSS Service) analysis centers. In this study, we attempted to numerically verify the correlation between the parameters. For this purpose, a bi-directional, multi-step numerical integrator was developed. The correlation between the SRP parameters was analyzed in terms of post-fit residuals of the orbit. The integrated orbit was fitted to the IGS final orbit as external observations. On top of the parametric analysis of the SRP parameters, we also verified the capabilities of orbit prediction at later time epochs. As a secondary criterion for orbit quality, the positional discontinuity of the daily arcs was also analyzed. The resulting post-fit RMSE (Root-Mean-Squared Error) shows a level of 4.8 mm on average and there is no significant difference between block types. Since the once-per-revolution parameters in the Y-axis are highly correlated with those in the B-axis, the periodic terms in the D- and Y-axis are constrained to zero in order to resolve the correlations. The 6-hr predicted orbit based on the previous day yields about 3 cm or less compared to the IGS final orbit for a week, and reaches up to 6 cm for 24 hours (except for one day). The mean positional discontinuity at the boundary of two 1-day arcs is on the level of 1.4 cm for all non-eclipsing satellites. The developed orbit integrator shows a high performance in statistics of RMSE and positional discontinuity, as well as the separations of the dynamic parameters. In further research, additional verification of the reference frame for the estimated orbit using SLR is necessary to confirm the consistency of the orbit frames.
인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
교량, 빌딩, 댐, 타워 등대형의 사회기반 구조물들은 하중이나 지반 등에 의해 변형을 일으켜 왔거나 다른 외부원인에 의해 운동한다 이러한 규칙적이거나 불규칙적 인 거동은 구조물뿐만 아니 라 이를 이용하는 사용자의 안전을 위협하고 있다. 구조물에 작용하는 자체의 하중이나 이들 하중에 의한 반응의 모니터링은 구조물의 거동을 확인하는데 도움을 줄 수 있다. RTK GPS(Real-Time Kinematic Global Positioning System)는 한점 고정에 의해 실시간 상대위치관측방식으로 고정밀도 관측을 수 초 안에 신속히 수행할 수 있기 때문에 교량 등 대형구조물의 거동을 모니터링 하는데 유용한 방법으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 대형구조물의 거동을 모니터링하는 시스템을 구축하기 위해서 GPS 측위방법중 RTK GPS방법을 이용하여 현수교 주탑의 거동을 측량함에 있어, 먼저 GPS에 의한 정확한 위치를 분석하였으며, 이를 바탕으로 RTK GPS를 이용한 모니 터 링 경보 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템으로 관측한 결과와 비교하여, X축은 1mm, Y축은 1mm, Z축은 2.2mm로서 GPS방법을 이용한 구조물 모니터링 측량이 가능함을 입증할 수 있었다.
TCAS (traffic alert and collision avoidance system)의 성능 향상을 위해서는 각종정보를 송신해주는 센서의 성능이 향상되어야 한다. 본 논문에서는 성능향상을 위해 기존에 사용 중인 레이더와 같은 센서를 대신하여 차세대 항공관제시스템인 ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast)를 적용하였다. 또한 ADS-B에서 초정밀 GPS (global positioning system) 보정시스템인 SBAS (satellite based augmentation system)의 정보를 사용하여 향상된 위치정확도를 TCAS에 적용할 수 있을 것이라 가정하고 TCAS와 ADS-B를 분석하였다. 시뮬레이션을 해본 결과, 이러한 ADS-B의 도움을 받는 TCAS 장비는 사전에 항공기의 위치를 파악하여 CPA (closest ponit of approach)를 계산할 수 있고 불필요한 RA (resolution advisory) 동작을 감소시킬 수 있다는 것이 확인되었고, 또한 조종사의 업무로드 감소와 불필요한 RA동작이 줄어듦에 따른 연료소비나 시간 등에 대한 장점이 있음이 확인되었다.
본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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