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Journal of Digital Contents Society - Vol. 21 , No. 11

[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 21, No. 11, pp. 2057-2064
Abbreviation: J. DCS
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 30 Nov 2020
Received 26 Oct 2020 Revised 13 Nov 2020 Accepted 13 Nov 2020
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2020.21.11.2057

BeiDou를 이용한 도심 및 임야 지역에서의 Network RTK 측위 개선 방안 연구
이원종1 ; 유원석1, * ; 최윤수2 ; 윤하수3
1서울시립대학교 공간정보공학과 박사과정
2서울시립대학교 공간정보공학과 교수
3서울시립대학교 공간정보공학과 연구교수

Improvement of Network RTK Positioning in Urban and Forest Land Using BeiDou
Won-Jong Lee1 ; Won-Seok Yu1, * ; Yun-Soo Choi2 ; Ha-Su Yoon3
1Doctor’s Course, Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea
2Professor, Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea
3Research Professor, Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea
Correspondence to : *Won-Seok Yu Tel: +82-2-6490-5588 E-mail: wonseokyu@naver.com


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초록

본 연구에서는 도심 및 임야 지역에서 발생되는 GNSS 신호의 성능 저하를 보완하기 위하여 보조 센서 이외에 GPS, GLONASS 위성에 BeiDou 위성을 결합한 다중 위성항법시스템이 얼마나 위치정확도가 향상되는지에 대해 연구하였다. 이를 위해 도심 및 임야지역에서 Total Station(T/S)을 이용하여 각 측량 지점마다 위치정보(N, E, H)를 취득한 후에 Network-RTK 측량을 통해 얻은 측량 결과값을 비교·분석하였다. Network-RTK 측량은 동일지점에 대해 GPS, GLONASS 조합, GPS, GLOASS, BeiDou 조합으로 2번 측량하였으며, 비교·분석 결과 BeiDou를 결합한 경우 수평 위치 및 수직 위치의 정확도가 향상되었음을 알 수 있었다. 이는 BeiDou 위성의 신호강도가 GPS 보다 안정적이고 연속적인 신호를 받을 수 있으며 BeiDou 위성의 투과율이 GPS나 GLONASS에 비해 좋기 때문으로 판단된다. 따라서 향후 자율주행자동차, 스마트건설 등 고정밀 위치정보가 필요한 다양한 분야에서 Beidou, Galileo 등의 위성을 결합한 다중 위성항법시스템이 필요할 것으로 판단된다.

Abstract

The study studied how multi-constellation GNSS system that combine BeiDou satellites with GPS and GLONASS satellites without auxiliary sensors, improve location accuracy in order to compensate for the poor performance of GNSS signals generated in urban and forest land. To this end, the location information (N, E, H) was acquired for each survey point using the Total Station (T/S) in the urban and forest land, and the survey results obtained from the Network-RTK survey were compared and analyzed. The Network-RTK survey was measured twice at the same point with a combination of GPS, GLONASS and GPS, GLOAS, BeiDou and the results of comparison and analysis showed that the accuracy of horizontal and vertical positions improved when BeiDou was combined. This is because the signal strength of the BeiDou satellite can receive more stable and continuous signals than GPS or GLONASS, and the BeiDou satellite has better transmission than GPS or GLONASS. Therefore, in the future, it is believed that a multi-constellation GNSS system that combines satellites such as Beidou and Galileo will be needed in various areas that require high-precision location information such as autonomous vehicles and smart construction.


Keywords: BeiDou, GNSS, Network-RTK, Positioning Accuracy, Urban and Forest Land
키워드: BeiDou, GNSS, Network-RTK, 위치정확도, 도심 및 임야지역

Ⅰ. 서 론
1-1 연구배경 및 목적

오늘날 GPS(Global Positioning System, 미국), GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System, 러시아), BeiDou(중국), Galileo(유럽) 등 다양한 GNSS(Global Navigation Satellite System)기반 위성측위기술의 발달로 다양한 분야에서 향상된 측지 및 측량기술을 통해 정밀하고 신속하게 위치를 결정할 수 있게 되었으며, 데이터의 획득 및 처리시간 단축 등 측량의 정확성과 효율성이 크게 향상되었다.

하지만 GNSS는 주변 수신환경과 위성 수 등에 따라 위치정확도가 달라지기 때문에 시간 경과에 따른 주변 지형·지물의 변화가 적고 위성신호 수신 조건이 양호한 지역에 설치되어야 한다. 그리고 도심 및 임야 지역에서는 개활지(open-sky)에 비해 다중경로 오차를 유발할 수 있는 반사체들이 관측 환경 주변에 많이 위치하고 있어 이를 고려한 측위 시스템 개선이 필요하다[1].

그리고 GNSS를 활용하여 안정성 및 정확도 확보와 활용 범위를 확대하기 위해서는 충분한 수의 가시 위성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 가시 위성 개수가 부족한 경우 측위 성능 저하를 초래할 뿐만 아니라 정상적으로 측위를 수행할 수 없는 상황이 발생할 수 있기 때문이다. 이러한 문제점은 여러 위성항법시스템을 통합 활용하는 다중 위성항법시스템(Multi-GNSS) 기반의 측위를 통해 보완할 수 있다. 이러한 시스템을 통합하여 측위에 적용할 경우 단일 시스템을 활용하는 것과 비교하여 많은 수의 가용 위성이 확보되므로, 주변 지형지물에 의해 일부 위성 신호의 차폐가 발생하는 환경에서도 안정적인 측위 수행이 가능하다. GNSS 단독측위와 비교할 때 다중 위성항법시스템의 가장 큰 이점은 위성 수의 증가로 인한 위성과 수신기 사이의 기하강도 향상에 따른 위치결정의 불확실성 감소와 장애물 등에 의한 위성신호의 차폐로 야기되는 측위 불가능을 해결할 수 있다는 것이다[2].

또한 최근 국토지리정보원에서는 기존의 GPS와 GLONASS 시스템에서 BeiDou, Galileo을 추가하여 전국 위성기준점을 새로운 위성항법 신호가 수신되는 안테나와 수신기로 교체하기로 밝혔다. 따라서 수신기 교체에 따른 Network-RTK 서비스의 안정성 점검 및 정확도 검증이 필요한 시점이 되었다.

이에 본 연구에서는 도심 및 임야 지역(음영 지역)에서 발생되는 GNSS 신호의 성능 저하를 보완하기 위하여 보조 센서 이외에 GPS, GLONASS 위성에 BeiDou 위성을 결합한 다중위성 위성항법시스템을 이용하여 음영지역에서의 위치정확도를 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 도심 및 임야 지역에서 Network-RTK 측량을 통해 위치데이터를 취득하고 Total Station(T/S)을 이용하여 취득한 뒤치데이터와 비교하여 측량의 정확도를 분석하였다.

1-2 연구 동향

문헌 [3]에서는 BeiDou 항법시스템을 이용하여 육상 교통 및 자율 주행 기술에 필요한 위치 정확도 확보 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GNSS 기준국에서 관측한 데이터를 이용하여 BeiDou 항법시스템의 가용 위성수, 위성배치, 신호잡음비(SNR), 정밀도저하율(DOP), 위치정확도에 대한 분석을 수행하였으며, 차량 주행시험을 통해 위치정확도를 검증하였다. 주행실험은 위성수신환경에 제약이 없는 개활지와 고층건물 밀집지역이 포함된 주거지를 포함한 구간으로 구분하여 수행하였으며, 차량의 위치정확도는 네트워크 RTK 기법과 코드기반 DGNSS 후처리 결과를 비교하였다. BeiDou 항법시스템을 GPS와 동시에 사용하는 경우, GPS만 이용한 위치정확도를 20% 정도 향상시키는 것을 확인하였다.

문헌 [4]에서는 GPS, GLONASS 그리고 BeiDou 통합측위 시 좌표계, 시간계 등 고려해야 할 사항에 대해 고찰하였다. 그리고 개활지와 난수신환경을 구분하여 저가형 수신기를 이용한 의사거리 기반 절대측위 정확도를 평가하였다. 개활지에서 각 위성시스템 단독 측위는 GPS의 성능이 가장 우수하였고 조합을 통해 정확도의 증가를 확인하였다. 난수신환경에서 결합 측위는 정확도 향상뿐만 아니라 위치해의 연속성 확보에 영향을 미치는 것을 인지할 수 있었다.

문헌 [5]에서는 국토지리정보원 상시관측소의 다중 위성시스템 관련 현황을 파악하고 GPS와 GLONASS의 조합과 GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou 그리고 QZSS를 조합한 반송파 기반 상대측위를 수행하였다. 모든 GNSS 시스템 결합은 5대 이상의 가용 위성 증가, PDOP는 2 감소, 0.5 ~ 1.0 m 수준의 측위 정밀도 향상 그리고 위치해 취득 가능 지역이 확장되는 것으로 실험 결과를 평가하였다. 이를 바탕으로 측위 성능 개선을 위한 위성측량 국가 인프라의 고도화 방향과 기대효과를 제시하였다.

문헌 [6]에서는 BeiDou 시스템의 신호 구조, 신호 특성, 항법 메시지 특성을 토대로 BeiDou 신호 체계를 분석하고 BeiDou 위성에서 방송하는 파라미터들을 이용하여 위치를 추정하는 BeiDou 항법 알고리즘을 분석하였다. 동적 환경 테스트를 수행한 결과 숲 및 건물에 의한 신호단절과 왜곡 현상이 GPS보다 BeiDou 단독 항법에서 적게 나타났으며, GPS/BeiDou 통합항법 수행 시 기존 GPS 단일 항법을 수행할 때보다 더 높은 성능을 기대할 수 있다고 판단하였다.

이러한 선행연구를 분석한 결과 기존 GPS와 GLONASS에 BeiDou 위성을 결합한 논문은 다수 있었지만 대부분 네트워크 RTK끼리 비교하였다. 따라서 본 연구에서는 T/S로 측량을 하여 각 점의 위치를 산출하여 참값으로 가정하고 이를 GPS, GLONASS 조합과 GPS, GLONASS, BeiDou 조합을 이용하여 측량한 Network-RTK 측량결과와 비교하여 연구결과를 산출하고 BeiDou를 포함한 다중 위성항법시스템이 얼마나 더 정확한지 알아보고자 하였다.


Ⅱ. 이론적 배경
2-1 BeiDou 위성 시스템(BDS, BeiDou Navigation Satellite System)

중국은 1994년 독자적인 위성항법시스템 개발을 위한 전략을 수립하였으며, 2000년~2020년까지 3단계로 BDS를 구축 중에 있다. 1단계는 3기의 정지위성을 배치하고, 지상 제어국 및 기준국을 구축하여 시험운영을 마쳤다[7]. 2단계는 14기의 위성으로 아시아 지역에 서비스를 제공하고, 3단계는 35기 이상의 위성을 배치하여 지구 전역에 위치, 속도, 시각정보 서비스를 계획하고 있으며 자세한 내용은 표 1과 같다.

Table 1. 
Development plan of BeiDou Navigation Satellite System
1st stage 2st stage 3st stage
Period 2000∼2003 2004∼2012 2013∼2020
Number of Satellite 3(3GEO) 14(5GEO, 5IGSO, 4MEO) 30(5GEO, 3IGSO, 24MEO)
Main function Positioning Positioning, Velocity, Time Positioning, Velocity, Time
Service Area China Asia-Pacific Global
Accuracy(P, V, T) 20m, -, 100ns 10m, 0.2m/s, 50ns 10m, 0.2m/s, 50ns

GPS와 GLONASS가 동일한 중궤도 위성으로 구성된 것과는 다르게 BeiDou 항법시스템은 정지궤도위성(GEO, IGSO)과 중궤도위성(MEO)을 조합하여 위성의 기하학적 배치를 최적화하였다. 5기의 정지궤도위성은 적도상공에서 경도 58.75°, 80°, 110.5°, 140°, 160°에 각각 위치하고 있으며 고도는 35,786 km이다. 경사정지궤도위성은 지상에서 매일 동일한 궤적을 관측할 수 있도록 설계되어 있으며, 55°의 궤도경사면을 가지고 있다[8].

그리고 BeiDou는 위성위치 계산에 필요한 파라미터를 GPS와 동일하게 제공하고 있어 GLONASS에 비해 Multi-GNSS 구현이 용이하다[9].

2-2 Network-RTK

GPS에 의한 이동 측량의 위치결정은 정지측량과 같이 후처리에 의한 방법과 실시간에 의한 처리방법이 있다. 이중 실시간으로 관측데이터를 처리하여 위치를 결정하는 방법을 GPS-RTK 라고 한다. 그러나 RTK는 기준국과의 거리에 비하여 정확도가 떨어지는 거리 의존 오차를 가지고 있으며 이를 보정, 모델링하여 광범위한 지역에서도 정밀한 위치결정을 할 수 있도록 도입된 개념이 바로 Network-RTK 측위기법이다.

Network-RTK는 GNSS 수신기를 영구적으로 설치하여 24시간 연속적으로 관측한 위성데이터를 중앙처리컴퓨터(서버)에 송신하는 수신기들로 구성된 망을 망한다. 중앙서버에서는 이들 RTK 망에서 송신된 위성 관측자료를 근거로 하여 RTK 보정값을 생성하고 이들을 이동국에 송신하여 정밀한 이동국의 위치를 실시간으로 결정하도록 한다[10].

그리고 기준국과 사용자 간의 거리가 가까울 경우, 즉 기선거리가 짧은 경우에는 기준국에 대한 주요 측위 오차 요인 대부분이 사용자 위치에서도 각 성분별로 유사한 크기를 갖는다. 이 경우 이론상 정수(integer)의 참값을 갖는 모호정수를 정확하게 결정할 수 있으며, 이를 통해 기준국 주변의 사용자에게 고성능의 측위 결과를 제공할 수 있다. 그러나 기선거리가 길어질수록 기준국 및 사용자 위치에서의 오차 요소 간 상관성이 상실되며, 그로 인해 관측치 차분 과정 이후 발생하는 잔여 오차에 의한 측위 정확도 저하가 발생한다. 따라서 일정 수준 이상의 측위 정확도 확보를 위한 사용자의 위치는 단일기준국에 대해 대략 10 ~ 20 km 이내로 제한된다[11, 12].


Ⅲ. 다중위성군을 이용한 도심 및 임야 지역의 측위 정확도 분석 실험
3-1 실험개요

GNSS 데이터의 획득 및 처리시간 단축 등 측량의 정확성과 효율성이 크게 향상되었으며, GNSS 측위 정확도를 향상시키기 위해서는 충분한 수의 가시 위성을 확보하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 GPS, GLONASS 및 BeiDou 위성을 결합한 다중위성군을 이용한다면 도심 및 임야 지역에서 측위정확도가 얼마나 개선되는가를 살펴보고자 그림 1과 같이 실험을 진행하였다.


Fig. 1. 
Flow Chart

이를 위하여 다음 그림 2와 같이 임야지역과 도심지역으로 볼 수 있는 등산로와 건물이 공존하는 지역으로 선정하였다. 이 지역은 개활지가 아닌 수목이나 건물 등으로 인한 멀티패스가 일어나서 위치정확도가 떨어지는 지역이므로 본 연구에 적합하다고 판단하였다.


Fig. 2. 
Study Area(University of Seoul)

그리고 T/S로 측량하기 위해 기준점 2개를 선점하여 8시간 동안 Static 측량을 수행하고 학술용 소프트웨어인 Bernese로 위치를 산출하였다. 그리고 T/S와 3개의 서로 다른 제조사의 RTK 장비(R8S, GR1, GG04) 를 이용하여 위치를 산출하여 정확도를 분석하는 실험을 수행하였다. 이때 Network-RTK 관측은 GPS, GLONASS 조합과 GPS, GLONASS, BeiDou 조합으로 동일 지점을 2번 측량하였으며 그 결과를 참값이라고 가정할 수 있는 T/S 결과값과 비교하였다. 또한 위치정확도 비교 뿐 아니라 위성 수가 많아짐에 따라 위치정확도가 얼마나 향상되는지 알아보았다.

실험경로는 다음과 같이 두 가지로 나누어 수행하였는데 경로 1은 기준점으로부터 등산로 중반부까지로 수목이 많아 멀티패스가 많으며, 경로 2는 건물 주변으로 건물과 가로수 등으로 인한 멀티패스가 개활지에 비해 많다. 이렇게 설정된 경로에 대해 기준점으로부터 T/S 측량과 Network-RTK 측량을 수행하였다.

3-2 실험

본 연구는 임야지역과 도심지역에 대해 BeiDou를 결합한 다중 위성항법시스템이 기존의 GPS, GLONASS 조합에 비해 얼마나 측위방법이 얼마나 더 개선되는가에 대해 알아보기 위한 연구로 임야지역 18점(경로 1), 도심지역 27점(경로 2)을 T/S와 Network-RTK 측량을 수행하였다.

먼저 비교를 위해 각 측량 지점에 대해 T/S로 관측 후 N(X), E(Y), H(높이) 값을 취득하였으며 다음 표 2와 같은 결과를 얻을 수 있었다.

Table 2. 
T/S Survey Result (Unit : m)
Division N(X) E(Y) H
C.P 1 553779.370 205468.193 58.978
F.L 1 553789.581 205488.428 61.938
F.L 2 553787.787 205501.106 64.414
F.L 3 553797.602 205502.374 64.237
F.L 4 553805.045 205507.500 64.130
F.L 5 553806.173 205501.357 63.783
F.L 6 553812.676 205505.606 64.010
F.L 7 553822.351 205503.036 63.886
F.L 8 553823.235 205497.481 63.634
F.L 9 553830.322 205502.043 63.745
F.L 10 553828.422 205508.861 65.263
F.L 11 553827.969 205514.209 65.974
F.L 12 553818.900 205525.230 67.404
F.L 13 553827.639 205517.700 66.615
F.L 14 553825.249 205529.318 67.441
F.L 15 553822.728 205535.558 68.663
F.L 16 553816.925 205546.583 71.444
F.L 17 553815.673 205556.870 73.247
F.L 18 553810.780 205565.804 73.955
C.P 2 553779.899 205439.737 57.619
Urban 1 553781.193 205432.895 57.223
Urban 2 553784.167 205422.209 56.669
Urban 3 553794.733 205421.269 56.414
Urban 4 553769.766 205413.228 57.185
Urban 5 553759.564 205408.289 57.136
Urban 6 553792.391 205416.096 56.519
Urban 7 553806.753 205417.306 56.238
Urban 8 553820.773 205422.568 56.257
Urban 9 553825.943 205418.258 56.149
Urban 10 553846.225 205422.773 56.200
Urban 11 553836.923 205418.130 56.336
Urban 12 553846.730 205417.552 56.370
Urban 13 553850.652 205413.951 56.282
Urban 14 553850.518 205401.969 56.256
Urban 15 553850.128 205385.924 55.814
Urban 16 553850.026 205375.885 55.828
Urban 17 553849.476 205360.819 55.356
Urban 18 553846.240 205353.348 55.350
Urban 19 553832.068 205352.266 54.705
Urban 20 553820.439 205352.108 54.349
Urban 21 553805.069 205351.312 54.250
Urban 22 553792.039 205350.675 53.787
Urban 23 553778.585 205349.889 52.625
Urban 24 553757.576 205363.932 53.158
Urban 25 553757.998 205350.321 51.921
Urban 26 553756.328 205382.511 54.939
Urban 27 553759.719 205393.315 55.980

다음 표 3에서 5까지는 서로 다른 제조사의 RTK 장비를 이용하여 취득된 결과값이다. 이 때 RTK 측량은 GPS, GLONASS 조합과 GPS, GLONASS, BeiDou 조합으로 동일 지점을 2번 측량하였으며, N(X), E(Y), H(높이) 값 외에 위성 수 정보를 추가로 취득하였다. 이를 통해 충분한 수의 가시 위성을 확보하는 것이 얼마나 GNSS 측위 정확도를 향상시키는지에 대해 살펴보았다.

Table 4. 
RTK Survey Result(R8S) (Unit : m)
Division GPS + GLONASS +BeiDou GPS + GLONASS
N(X) E(Y) H No. of satellites N(X) E(Y) H No. of satellites
C.P 1 553779.374 205468.196 58.951 26 553779.368 205468.156 58.996 11
F.L 1 553789.600 205488.424 61.875 27 553789.591 205488.398 61.929 12
F.L 2 553787.790 205501.089 64.463 24 553787.781 205501.097 64.435 8
F.L 3 553797.594 205502.401 64.218 23 553797.578 205502.364 64.268 11
F.L 4 553805.019 205507.525 64.132 26 553805.019 205507.500 64.166 10
F.L 5 553806.215 205501.365 63.833 27 553806.209 205501.362 63.827 9
F.L 6 553812.666 205505.663 63.879 26 - - - -
F.L 7 553822.321 205503.033 64.301 26 553822.306 205503.011 63.963 8
F.L 8 553823.233 205497.498 63.622 24 553823.153 205497.444 63.647 13
F.L 9 553830.303 205502.030 63.749 24 553830.311 205502.000 63.777 12
F.L 10 553828.456 205508.911 65.223 25 553828.456 205508.756 65.707 9
F.L 11 553827.972 205514.195 65.995 22 - - - -
F.L 12 553818.877 205525.753 70.098 24 553818.537 205524.493 71.181 11
F.L 13 553827.626 205517.660 66.719 23 - - - -
F.L 14 553824.752 205529.157 77.389 22 - - - -
F.L 15 553822.657 205535.992 70.747 24 553822.562 205534.497 71.306 11
F.L 16 553816.413 205546.035 78.237 24 553816.903 205546.578 71.612 12
F.L 17 553815.716 205556.908 73.367 24 553815.601 205556.285 76.183 8
F.L 18 553810.762 205565.852 74.105 23 553810.364 205565.889 77.873 12
C.P 2 553779.885 205439.723 57.601 27 553779.870 205439.729 57.581 13
Urban 1 553781.767 205433.168 58.452 26 553781.164 205432.889 57.120 11
Urban 2 553784.163 205422.218 56.643 26 553784.156 205422.209 56.602 9
Urban 3 553794.722 205421.278 56.397 26 553794.726 205421.292 56.456 8
Urban 4 553769.743 205413.234 57.141 24 553769.680 205413.374 57.113 13
Urban 5 553759.513 205408.301 57.131 27 553758.903 205408.914 60.068 10
Urban 6 553792.404 205416.128 56.501 22 553792.365 205416.095 56.545 10
Urban 7 553806.752 205417.320 56.239 20 553806.768 205417.361 56.305 8
Urban 8 553820.762 205422.561 56.248 28 553820.687 205422.615 56.371 13
Urban 9 553825.934 205418.265 56.164 24 553825.909 205418.253 56.144 10
Urban 10 553846.180 205422.759 56.178 28 553846.134 205422.626 56.392 9
Urban 11 553836.936 205418.079 56.244 18 553836.249 205418.612 57.391 13
Urban 12 553846.661 205417.514 56.309 23 553846.608 205417.459 56.518 12
Urban 13 553850.623 205413.929 56.247 22 553850.711 205413.754 56.658 13
Urban 14 553850.497 205401.963 56.010 18 553850.101 205401.723 59.364 11
Urban 15 553850.381 205386.167 56.736 20 553850.669 205385.121 56.180 9
Urban 16 553850.671 205376.272 57.118 17 553850.393 205375.869 56.690 12
Urban 17 553849.309 205361.098 56.839 22 553849.279 205360.971 55.050 8
Urban 18 553846.221 205353.504 56.005 29 553846.291 205353.332 55.220 12
Urban 19 553832.115 205352.235 54.555 29 553832.136 205352.239 54.558 11
Urban 20 553820.496 205352.074 54.186 29 553820.478 205352.057 54.156 8
Urban 21 553805.713 205351.224 54.726 25 553805.121 205351.269 54.105 10
Urban 22 553792.105 205350.646 53.623 26 553791.898 205350.603 55.893 9
Urban 23 553778.625 205349.794 52.564 27 553778.643 205349.831 52.508 13
Urban 24 553758.060 205363.805 53.064 26 553758.032 205363.612 56.000 9
Urban 25 553757.571 205350.252 51.724 26 553757.605 205350.217 51.810 9
Urban 26 553754.080 205381.527 58.419 20 553756.888 205382.275 56.975 11
Urban 27 553759.511 205393.125 56.973 22 553759.715 205392.351 58.511 10

Table 5. 
RTK Survey Result(GG04) (Unit : m)
Division GPS + GLONASS +BeiDou GPS + GLONASS
N(X) E(Y) H No. of satellites N(X) E(Y) H No. of satellites
C.P 1 553779.377 205468.190 58.894 24 553779.375 205468.190 58.884 12
F.L 1 553789.596 205488.423 61.808 23 553789.592 205488.416 61.790 9
F.L 2 553787.772 205501.117 64.359 21 553787.783 205501.119 64.309 12
F.L 3 - - - - - - - -
F.L 4 553805.014 205507.515 64.075 24 553805.008 205507.502 64.084 11
F.L 5 553806.209 205501.362 63.769 28 - - - -
F.L 6 553812.668 205505.616 63.906 27 553812.641 205505.610 63.935 12
F.L 7 553822.313 205503.020 63.847 24 553822.313 205503.001 63.870 12
F.L 8 553823.230 205497.515 63.582 23 553823.216 205497.520 63.569 10
F.L 9 553830.308 205502.027 63.698 23 553830.338 205502.040 63.655 10
F.L 10 553828.416 205508.891 65.187 24 - - - -
F.L 11 553827.957 205514.240 65.933 25 553827.823 205514.639 66.376 12
F.L 12 553818.919 205525.267 67.404 21 553819.104 205525.514 67.362 12
F.L 13 553827.657 205517.713 66.579 23 - - - -
F.L 14 553825.317 205529.358 67.326 21 - - - -
F.L 15 553822.696 205535.453 68.543 22 - - - -
F.L 16 553816.942 205546.639 71.429 23 553816.758 205546.877 71.907 13
F.L 17 553815.706 205556.917 73.175 25 - - - -
F.L 18 553810.818 205565.840 73.889 23 553810.839 205565.873 73.797 12
C.P 2 553779.893 205439.719 57.538 29 553779.888 205439.719 57.474 11
Urban 1 553781.181 205432.876 57.107 27 553781.169 205432.872 57.093 11
Urban 2 553784.163 205422.195 56.558 28 553784.157 205422.210 56.524 12
Urban 3 553794.720 205421.258 56.325 22 553794.736 205421.244 56.280 13
Urban 4 553769.743 205413.246 57.071 28 553769.756 205413.234 57.066 13
Urban 5 553759.529 205408.303 57.029 22 553759.540 205408.300 57.021 12
Urban 6 553792.393 205416.106 56.370 25 553792.328 205416.167 56.624 13
Urban 7 553806.767 205417.323 56.066 23 553806.753 205417.321 56.122 11
Urban 8 553820.765 205422.533 56.132 26 553820.762 205422.548 56.165 12
Urban 9 553825.930 205418.238 56.070 25 553825.941 205418.234 56.039 13
Urban 10 553846.203 205422.765 56.063 28 553846.188 205422.735 56.068 10
Urban 11 553836.904 205418.113 56.235 17 553836.908 205418.120 56.120 10
Urban 12 553846.710 205417.522 56.247 23 553846.771 205417.596 56.222 10
Urban 13 553850.627 205413.927 56.168 22 553850.722 205414.030 56.091 13
Urban 14 553850.516 205401.956 56.054 19 553850.603 205402.083 56.007 11
Urban 15 553850.121 205385.900 55.549 19 553850.302 205386.002 55.698 10
Urban 16 553850.095 205375.864 55.602 19 553850.322 205376.014 55.828 12
Urban 17 553849.536 205360.799 55.161 22 553849.496 205360.778 55.179 8
Urban 18 553846.280 205353.313 55.122 25 553846.269 205353.306 55.119 11
Urban 19 553832.104 205352.222 54.509 28 553832.104 205352.194 54.487 10
Urban 20 553820.478 205352.053 54.133 28 553820.472 205352.045 54.069 9
Urban 21 553805.114 205351.268 54.030 26 553805.124 205351.276 54.025 10
Urban 22 553792.083 205350.621 53.549 24 553792.098 205350.629 53.514 8
Urban 23 553778.637 205349.811 52.417 26 553778.689 205349.817 52.389 12
Urban 24 553758.046 205350.204 51.732 28 553757.603 205350.206 52.960 9
Urban 25 553757.609 205363.823 52.939 27 553758.050 205363.819 51.664 12
Urban 26 553756.328 205382.389 54.691 20 553756.337 205382.393 54.808 9
Urban 27 553759.660 205393.209 55.755 21 - - - -

표 3에서 5까지 알 수 있듯이 GPS, GLONASS 조합은 임야지역에서 나무로 인해 GNSS 위성 신호를 받지 못해 위치정보 취득이 어려웠으나, GPS, GLONASS, BeiDou 조합은 위성 수가 많아서 개활지에 비해 정확하지는 않았지만 어느 정도의 정확도를 가진 위치정보를 획득할 수 있었다.

3-3 측위정확도 분석

측위정확도 분석을 위해 각각의 측량 지점마다 T/S로 취득한 값과 Network-RTK 측량으로부터 취득한 값의 차이를 구하고 RMSE(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)를 도출하였다.

먼저 GR1 장비를 이용한 측량 결과는 다음 표 6과 같다. BeiDou를 이용했을 때 전체적으로 N, E, H에 대한 RMSE가 각각 0.296 cm, 0.384 cm, 1.389 cm 향상되었으며, 임야지역에서는 각각 0.804 cm, 0.2.396, 2.551 cm 향상되었고 도심지에서는 각각 0.215 cm, 0.527 cm, 1.858 cm 향상되었다.

Table 6. 
RMSE about GR1 (Unit : cm)
Division GPS + GLONASS +BeiDou GPS + GLONASS
N(X) E(Y) H N(X) E(Y) H
Total 3.514 4.678 9.074 3.810 5.062 10.463
Forest Land 2.884 2.513 5.281 3.688 4.909 7.832
Urban 3.794 5.244 10.301 4.009 5.771 12.159

다음으로 R8S 장비를 이용한 측량 결과는 다음 표 7과 같다. BeiDou를 이용했을 때 전체적으로 N, E, H에 대한 RMSE가 각각 9.415 cm, 5.924 cm, 5.008 cm 향상되었으며, 임야지역에서는 각각 0.397 cm, 10.077 cm, 11.510 cm 향상되었고 도심지에서는 각각 16.676 cm, 4.160 cm, 4.086 cm 향상되었다. R8S 장비를 이용할 경우 특히 정확도가 낮게 나왔는데 그 이유로 다른 장비에 비해 임야지역에서 더 많은 지점이 취득되었으나 그만큼 부정확한 값이 취득된 것으로 판단된다.

Table 7. 
RMSE about R8S (Unit : cm)
Division GPS + GLONASS +BeiDou GPS + GLONASS
N(X) E(Y) H N(X) E(Y) H
Total 6.135 4.763 14.405 15.55 10.687 19.413
Forest Land 2.505 4.453 18.019 2.902 14.530 29.529
Urban 8.468 5.321 8.645 25.144 9.481 12.731

마지막으로 GG04 장비를 이용한 측량 결과는 다음 표 8과 같다. BeiDou를 이용했을 때 전체적으로 N, E, H에 대한 RMSE가 각각 1.277 cm, 2.451 cm, 10.882 cm 향상되었으며, 임야지역에서는 각각 6.645 cm, 14.265 cm, 13.225 cm 향상되었고 도심지에서는 각각 4.2436 cm, 0.708 cm, 19.817 cm 향상되었다.

Table 8. 
RMSE about GG04 (Unit : cm)
Division GPS + GLONASS +BeiDou GPS + GLONASS
N(X) E(Y) H N(X) E(Y) H
Total 8.203 28.393 29.32 9.480 30.844 18.438
Forest Land 2.846 3.821 7.134 9.491 18.086 20.359
Urban 7.922 37.05 17.975 12.165 37.758 37.792

현재 공공측량 작업규정에서 GNSS 측량을 통한 위치정확도는 수평위치 ±10 cm, 수직위치 ±20 cm로 규정하고 있어 일부 성과는 신뢰할 수 없다고 판단된다. 하지만 BeiDou와 결합 위성의 경우 정확도는 모든 지점에서 신뢰할 수는 없지만, GPS, GLONASS 조합에 비해 측위 정확도가 향상되었다. 그 이유는 BeiDou 위성의 신호강도가 GPS 보다 안정적이고 연속적인 신호를 받을 수 있기 때문이며 BeiDou 투과율이 GPS나 GLONASS에 비해 좋기 때문으로 판단된다[13].

따라서 향후 측위 개선방안 연구를 통해 자율주행자동차, 스마트건설 등 고정밀 위치정보가 필요한 다양한 분야에서 Beidou, Galileo 등의 위성을 결합한 다중 위성항법시스템이 필요할 것으로 판단된다.


Ⅳ. 결론

본 연구에서는 임야지역과 도심지역에 대해 BeiDou를 결합한 다중 위성항법시스템이 기존의 GPS, GLONASS 조합에 비해 얼마나 측위방법이 얼마나 개선되는가에 대해 알아보았다. 이를 위해 각각의 측량 지점마다 T/S로 취득한 값과 Network-RTK를 이용하여 취득한 값을 비교·분석하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

첫째, 더 많은 위성군을 사용할수록 도심지 같은 GNSS 관측장애물이 많은 환경에서 보다 좋은 위치정확도를 취득할 수 있었다. 둘째, 같은 위성, 시간에 측량을 하더라도 제조사의 장비에 따라 위치정확도와 측정 가능 범위가 다르다는 것을 알 수 있었다. 이는 제조사별로 고유의 통신 모뎀, 보정계수 등을 가지고 있어 다른 것으로 판단된다. 마지막으로 위성의 신호강도가 안정적이고 연속적인 신호를 받을 수 있고 나뭇잎에 대한 투과율이 좋은 BeiDou를 함께 사용했을 경우 GPS, GLONASS 조합에 비해 위치정확도가 향상되는 것을 알 수 있었다. 이는 한반도 위치에 따른 BeiDou 위성의 앙각이 GPS, GLONASS 위성보다 높게 위치하여 상대적으로 다중경로에 의한 간섭 및 신호 단절의 영향에 강인한 특성을 가지기 때문으로 분석된다. 숲 및 건물에 의한 신호단절과 왜곡 현상이 GPS, GLONASS 보다 Beidou에서 적게 나타났으며 GPS, GLONASS, BeiDou의 다중 위성항법시스템의 수행 시 기존 GPS, GLONASS를 이용하여 수행할 때보다 더 높은 성능을 기대할 수 있다고 판단된다. 하지만 임야지역, 도심지역 특성상 많은 관측장애물로 인해 위성 신호를 수신할 수 없는 경우에는 위치정보 획득에 여전히 많은 제약사항이 있었다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 BeiDou, Galileo 등을 이용한 다중 위성항법시스템에 대한 측위 개선방안 연구를 진행하여 임야지역이나 도심지역과 같이 관측장애물이 많은 환경에서 멀티패스 등으로 인한 측위 정확도의 개선방안 연구가 필요할 것으로 판단하였다.


Acknowledgments

본 연구는 국토과학기술진흥원의 “자율주행 지원을 위한 도로변화 신속탐지, 갱신 기술 개발 및 실증(20NSIP-B145093-03)” 사업의 지원으로 수행되었습니다.


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저자소개

이원종(Won-Jong Lee)

2017년 : 서울시립대학교 대학원 (공학석사)

2017년~현 재: 서울시립대학교 공간정보공학과 박사수료

※관심분야:GNSS, 공간정보(Geospatial Information), 데이터 품질관리(Data QC) 등

유원석(Won-Seok Yu)

2015년 : 서울시립대학교 대학원 (공학석사)

1990년~2017년: ㈜한국톱콘

2019년~현 재: ㈜유스콘 대표

2016년~현 재: 서울시립대학교 공간정보공학과 박사수료

※관심분야:GNSS, 공간정보(Geospatial Information), 데이터 품질관리(Data QC) 등

최윤수(Yun-Soo Choi)

1986년 : 서울시립대학교 대학원 (공학석사)

1992년 : 성균관대학교 대학원 (공학박사-토목공학)

1991년~2001년: 국립한경대학교 토목공학과 교수

2001년~현 재: 서울시립대학교 공간정보공학과 교수

※관심분야:GNSS, 공간정보(Geospatial Information), 데이터 품질관리(Data QC) 등

윤하수(Ha-Su Yoon)

2009년 : 서울시립대학교 대학원 (공학석사)

2015년 : 서울시립대학교 대학원 (공학박사-공간정보공학)

2016년~2019년: 한국천문연구원

2019년~현 재: 서울시립대학교 공간정보공학과 연구교수

※관심분야:GNSS, 공간정보(Geospatial Information), 데이터 품질관리(Data QC) 등