• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제4권1호
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• pp.33-41
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• 2015

Compact Network Real-Time Kinematic (RTK) is a method that combines compact RTK and network RTK, and it can effectively reduce the time and spatial de-correlation errors. A network RTK user receives multiple correction information generated from reference stations that constitute a network, calculates correction information that is appropriate for one's own position through a proper combination method, and uses the information for the estimation of the position. This combination method is classified depending on the method for modeling the GPS error elements included in correction information, and the user position accuracy is affected by the accuracy of this modeling. Among the GPS error elements included in correction information, tropospheric delay is generally eliminated using a tropospheric model, and a combination method is then applied. In the case of a tropospheric model, the estimation accuracy varies depending on the meteorological condition, and thus eliminating the tropospheric delay of correction information using a tropospheric model is limited to a certain extent. In this study, correction information modeling accuracy performances were compared focusing on the Low-Order Surface Model (LSM), which models the GPS error elements included in correction information using a low-order surface, and a modified LSM method that considers tropospheric delay characteristics depending on altitude. Both of the two methods model GPS error elements in relation to altitude, but the second method reflects the characteristics of actual tropospheric delay depending on altitude. In this study, the final residual errors of user measurements were compared and analyzed using the correction information generated by the various methods mentioned above. For the performance comparison and analysis, various GPS actual measurement data were collected. The results indicated that the modified LSM method that considers actual tropospheric characteristics showed improved performance in terms of user measurement residual error and position domain residual error.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권5호
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• pp.265-270
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• 2016

Extreme tropospheric anomalies such as typhoons or regional torrential rain can degrade positioning accuracy of the GPS signal. It becomes one of the main error terms affecting high-precision positioning solutions in network RTK. This paper proposed a detection algorithm to be used during atmospheric anomalies in order to detect the tropospheric irregularities that can degrade the quality of correction data due to network errors caused by inhomogeneous atmospheric conditions between multi-reference stations. It uses an atmospheric grid that consists of four meteorological stations and estimates the troposphere zenith total delay difference at a low performance point in an atmospheric grid. AWS (automatic weather station) meteorological data can be applied to the proposed tropospheric anomaly detection algorithm when there are different atmospheric conditions between the stations. The concept of probability density distribution of the delta troposphere slant delay was proposed for the threshold determination.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2569-2575
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• 2015

네트워크 RTK는 네트워크를 형성하는 다수의 기준국의 보정정보를 사용자 위치에 맞게 보간하여 사용함으로써 기준국과 사용자 간 기저선 거리 증가에 따른 공간이격 오차를 최소화 한다. 하지만 대류권 지연은 기상의 함수로 국지적인 기상변화를 원인으로 사용자와 네트워크 내 기준국 간 대류권 지연에 비선형 특성을 발생시킬 수 있으며, 이는 네트워크 RTK 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태풍이 있던 날의 데이터를 기반으로 대류권 지연 변칙 사례를 모델링하고, 이를 이용하여 기준국 간 기상차이가 기준국에서 생성하는 보정정보에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 기준국 간 대류권 지연의 비선형성이 네트워크 RTK 사용자에게 미치는 영향을 분석한다.

• 한국측량학회지
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• 제20권3호
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• pp.283-291
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• 2002

GPS의 SA 해제 이후, 상대적으로 비중이 작았던 대기층지연, 다중경로(Multipath) 등 모델링 연구를 통하여 측위 정확도를 보다 향상시킬 수 있는 오차요인의 보정에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 Goad&Goodman, A&K, Hopfield 및 Sasstamoinen 보정모델에 의한 대류층 지연량의 예측은 물론 천정방향의 지연량에 Niell, Chao 및 Marini 맵핑 함수를 적용한 조합 프로그램을 작성하여 기상센서가 운용되는 특정 관측소의 기상자료를 적용하고 GPS 위성의 고도 변화에 따른 대류층 신호 지연량의 변화와 보정모델 및 맵핑 함수의 조합에 따른 지연량의 변화 양상을 비교.고찰한 것으로 특히, 고도각이 $10^{\circ}$ 이하인 저고도 GPS관측자료의 대류층 지연보정시, 천정방향 보정모델과 맵핑 함수의 조합 및 맵핑 함수의 특성 등을 고려하여 보정함이 타당할 것으로 사료되었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-7
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• 2019

본 연구에서는 GNSS (Global Navigation Satellite System) 신호가 전송되는 동안 발생하는 오차 중 대류권 지연오차를 추정하고, 이를 날씨 및 계절별 요소와 비교 분석했다. 이를 위해, 내륙지역인 충주와 평창, 해안지역인 제주, 거문도의 총 4개의 상시관측소를 선정하고, 2016년 중 매주 하루씩, 각 상시관측소마다 총 48일의 데이터를 이용하여 과학기술용 자료처리 소프트웨어로 정밀절대측위를 수행했다. 겨울철 대류권 지연오차는 평균 2400mm 미만으로, 2600mm 수준인 여름의 경우와 비교했을 때 약 200mm 가량 차이가 발생했다. 추정한 대류권 지연오차는 절대적인 지연량의 차이를 제외하면 모든 상시관측소에 대해서 변화 양상이 비슷하며, 해안지역의 지연오차가 상대적으로 크게 나타났다. 또한, 겨울에는 24시간 대류권 지연오차의 변화량이 상대적으로 적으며, 평균적인 대류권 지연오차는 상시관측소의 표고와 직접적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 건조하고 온도 차이가 큰 내륙지역에서는 습도보다 강수량에 영향을 받은 대류권 지연오차의 변화가 발생하고, 다습한 해안지역에서는 강수보다 바다의 습도로 인한 변화가 큰 것으로 판단된다. 온도와 증기압의 상관계수는 모든 지역에서 0.9 이상을 나타냈으며, 대류권 지연오차는 온도와 높은 선형적 상관성을 보였다. 향후 연간 데이터 전체를 이용하여 시간적 해상도를 높인 연구분석을 수행함으로써 보다 신뢰도 높은 상관성 분석이 이루어질 필요가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1317-1322
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• 2014

본 논문은 GPS 시각 전송 기법 중 GPS 신호가 전달되면서 발생하는 대류층 지연이 시각오프셋 결정에 미치는 영향 정도를 분석하기 위한 연구이다. GPS 시각 전송은 CGGTTS 국제표준을 따르고 있다. 일반적인 측지용 GPS 수신기의 경우, CGGTTS 형태의 시각 전송 값을 출력하지 않고 RINEX 형태의 값을 출력하는데, ROB에서 RINEX 형태의 값을 CGGTTS 형태로 변환하는 r2cggtts 라는 프로그램을 공급하고 있다. 전 세계 표준 시각을 결정하기 위해 TAI link에 참여하는 시각 실험실들은 모두 이 프로그램을 사용하여 주기적으로 CGGTTS 값을 BIPM에 전송한다. r2cggtts 프로그램의 대류층 지연모델은 Chao mapping function과 NATO 천정지연모델이 구현되어 있다. 현재 대표적 대류층 지연 모델은 Niell mapping function과 Saastamoinen 천정지연모델이 사용되고 있는 바, 이 모델들을 r2cggtts 프로그램에 적용하여 시각 오프셋 결정을 위한 두 모델의 지연 결과 값들의 영향을 비교하고 분석한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.23-28
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• 2021

최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.100-100
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• 2000

In this paper, a new GPS navigation algorithm which considering the SA fade away, is proposed. Ionospheric delay and Tropospheric: delay is modeled and estimated is the proposed method. The experimental results show that precise positioning without DGPS or other sensors can be possible. It will be easily applied to car or marine navigation without changes.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제27권1호
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• pp.21-30
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• 2010

In processing space geodetic data, mapping functions are used to convert the tropospheric signal delay along the zenith direction to the line of sight direction. In this study, we compared three mapping functions by evaluating their effects on the tropospheric signal delay and position estimates in GPS data processing. The three mapping functions tested are Niell Mapping Function (NMF), Vienna Mapping Function 1 (VMF1), and Global Mapping Function (GMF). The tropospheric delay and height estimates from VMF1 and GMF are compared with the ones obtained with NMF. The differences among mapping functions show annual signals with the maximum occurring in February or August. To quantitatively estimate the discrepancies among mapping functions, we calculated the maximum difference and the amplitude using a curve fitting technique. Both the maximum difference and amplitude have high correlations with the latitude of the site. Also, the smallest difference was found around $30^{\circ}N$ and the amplitudes increase toward higher latitudes. In the height estimates, the choice of mapping function did not significantly affect the vertical velocity estimate, and the precision of height estimates was improved at most of the sites when VMF1 or GMF was used instead of NMF.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권3호
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• pp.183-188
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• 2018

The Global Navigation Satellite System (GNSS) signal gets delayed as it goes through the troposphere before reaching the GNSS antenna. Various tropospheric models are being used to correct the tropospheric delay. In this study, we compared effectiveness of two popular troposphere correction models: Global Pressure and Temperature (GPT) and Satellite-Based Augmentation System (SBAS). One-year data from a particular site was chosen as the test case. Tropospheric delays were computed using the GPT and SBAS models and compared with the International GNSS Service tropospheric product. The bias of SBAS model computations was 3.4 cm, which is four times lower than that of the GPT model. The cause of higher biases observed in the GPT model is the fact that one cannot get wet delays from the model. If SBAS-based wet delays are added to the hydrostatic delays computed using the GPT model, then the accuracy is similar to that of the full SBAS model. From this study, one can conclude that it is better to use the SBAS model than to use the GPT model in the standard code-pseudorange data processing.