본 연구에서는 Canada Southern Alberta Network의 6곳의 GPS(Global Positioning System) 상시관측소 데이터를 바탕으로 관측소와 각 GPS 위성간의 시선방향 습윤지연량을 결정하였다. 고정밀 GPS 데이터를 이용하여 천정방향 습윤지연량을 결정하고 이를 WVR(Water Vapor Radiometer)에서 측정한 천정방향 습윤지연량과 비교하였다. 그 결과 WVR의 천정방향 습윤지연량과 비교할 때 GPS로 관측한 천정방향 습윤지연량은 최대 1.39cm, 최소 0.99cm의 RMS 오차를 보였다. 또한 GPS로 관측한 시선방향 습윤지연량은 WVR과 비교할 때, PRN 25번 위성의 경우최대 17cm, 최소 0.05cm의 차이가 났다.
이 연구는 GPS를 이용한 서울-제천지역에 대한 대류층 천정 지연 분석에 관한 것이다. 다양한 기상조건하에서 정확도를 보장하는 GPS 측위를 위하여 대류층 천정 지연과 GPS 정밀도와의 연관성을 분석하였다. Bernese 4.0소프트웨어로 산출한 대류층 천정 지연값의 증가시 GPS 측위 오차도 증가하였다. 대류층에 의한 오차는 평균 20 cm 였으며, 보정 모델 사용시 모두 5cm 범위내로 줄일 수 있었으며, 보정 모델 간에는 차이가 거의 없었다. GPS 측위오차와 대류층 천정 지연의 상관관계를 밝힘으로써 전선의 이동상황을 모니터링할 수 있으며 이는 GPS 기준망의 확장으로 가능할 것이다.
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.
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.
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.
본 논문은 GPS 시각 전송 기법 중 GPS 신호가 전달되면서 발생하는 대류층 지연에 관한 연구로써, 대류층 지연에 적용하는 지연 모델에 따른 지연 값의 형태를 비교한다. GPS 시각 전송은 CGGTTS 국제표준을 따르고 있다. 일반적인 측지용 GPS 수신기의 경우, CGGTTS 형태의 시각 전송값을 출력하지 않고 RINEX 형태의 값을 출력하는데, ROB에서 RINEX 형태의 값을 CGGTTS 형태로 변환하는 r2cggtts 라는 프로그램을 공급하고 있다. 전세계 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 funcgion과 Saastamoinen 천정지연모델이 사용되고 있는 바, 이 모델들을 r2cggtts 프로그램에 적용하여 시각 오프셋 결정을 위한 두 모델의 지연 결과값을 영향을 비교하고 분석한다.
일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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.
알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 국제원자시(TAI)를 생성하고 세계협정시(UTC)를 결정하기 위해 GPS에서 전달되는 코드를 기반으로 한 시각비교 기법에 대한 연구 결과이다. 시각비교를 위한 국제표준 양식으로 CGGTTS가 사용되고 있는데, CGGTTS 표준은 시각용 GPS 수신기에서만 제공되고 측지용 GPS 수신기에서는 RINEX 형식으로 위성의 정보를 제공한다. 측지용 수신기를 시각비교용으로 사용하기 위해 ROB에서는 RINEX 형식의 데이터를 이용해서 CGGTTS 형식으로 변환하는 r2cggtts 프로그램을 제공하고 TAI link에 참여하는 전 세계 시각비교 연구실들은 해당 프로그램을 통해 GPS 코드 신호에 의한 시각비교 자료를 BIPM에 주기적으로 전송한다. 본 논문에서는 위성으로부터 수신기까지 코드 신호가 전달될 때 발생하는 오류 요소들과 그 보상 방법을 간단히 소개한다. 오류요소 중 대류층 지연에 대해 자세히 소개하고 기존 프로그램에 적용된 NATO 모델과 현재 가장 널리 사용되고 있는 Saastamoinen 모델을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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