• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권1호
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• pp.56-68
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• 2023

본 연구에서는 소규모 해역을 대상으로 한 해양수심측량을 위해 단빔 음향측심기와 GNSS를 조합하여 해상에서 수평위치와 수심을 동시에 연속적으로 관측하여 해저지형정보를 추출하는 시스템을 구축하고 실측에 적용함으로써 수심측량 및 해저지형데이터 획득의 효용성을 검토하고자 하였다. 개발한 외업용 프로그램 DS-NAV와 내업용 프로그램 DS-CAD를 이용하고 대상 해역의 실측 당시 조위데이터를 적용함으로써 기준면(약최저저조면)을 기준으로 한 수심측량 성과를 도출할 수 있었으며, 또한 자동 구축된 데이터베이스로부터 해저지형을 3D 모델링하고 단면도 등을 추출할 수 있었다. 본 연구결과는 소규모 해역에서 해저지형정보를 추출하거나 해상 준설시공현장 등에 경제적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.233-242
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• 2019

GNSS를 이용한 가강수량 복원에 있어서 가중 평균 기온과 더불어 천정 건조 지연 모델은 가강수량의 정확도에 중요한 매개변수 중 하나이다. 천정 습윤 지연은 천정 건조 지연 모델의 오차가 축적되는 경향을 가지고 있으므로, 천정 건조 지연의 편의량은 GNSS 가강수량의 정확도에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 Saastamoinen, Hopfield 및 Black의 세 가지 천정 건조 지연 모델을 이용하여 GNSS 가강수량을 산출하고 라디오존데 가강수량과의 정확도를 비교하였다. 그리고 이 과정에서 가강수량 산출에 필요한 가중 평균 기온을 한국형 가중 평균 기온 모델과 라디오존데로부터 실제로 관측한 가중 평균 기온을 각각 적용하여 다르게 평가하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 5개소의 1년 분량의 GNSS 관측데이터를 취득한 후 천정 건조 지연 모델별로 가강수량을 산출하고 정밀도를 분석하였다. 분석 결과, 한국형 가중 평균 기온 모델에 기반하여 복원한 GNSS 가강수량이 라디오존데의 가중 평균 기온을 적용한 것보다 편의량이 작은 것으로 확인되었다. 또한, GNSS 기상에서 널리 적용하고 있는 Saastamoinen 모델은 우리나라 관측소의 위도나 고도에 의한 편의량이 발생하여 가장 유효한 모델이 아닐 가능성이 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.135-143
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• 2009

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1657-1667
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• 2021

지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.