Jo, Jung-Hyun;Cho, Sung-Ki;Lim, Hyung-Chul;Choi, Byung-Kyu;Jo, Jeong-Ho;Lee, Woo-Kyoung;Baek, Jeong-Ho;Choe, Nammi-Jo;Park, Jong-Uk
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.501-503
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2006
We have processed the GPS data using several high quality GPS data processing softwares for last decade. Bernes and GIPSY II are some of them. Though these programs have different characteristics in terms of structures and processing philosophies, high quality results from these are still comparable. KASI Space Geodesy Research Division has developed several GNSS data processing softwares like the quasi real-time ionospheric parameter estimator, orbit propagator and estimator, and precision positioning estimator. However, we are currently in needs of our own comprehensive GNSS data processing software with the European Galileo system on the horizon. KASI team has worked on a preliminary pilot project for the software and is making block pieces for the software. The roadmap, the description, and brief results of KASIOPEA (KASI Orbit Propagator and EstimAtor) are presented in this paper.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.258-266
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2014
We present a system for the real-time visual relative navigation of a fixed-wing unmanned aerial vehicle in a GPS-denied environment. An extended Kalman filter is used to construct a vision-aided navigation system by fusing the image processing results with barometer and inertial sensor measurements. Using a mean-shift object tracking algorithm, an onboard vision system provides pixel measurements to the navigation filter. The filter is slightly modified to deal with delayed measurements from the vision system. The image processing algorithm and the navigation filter are verified by flight tests. The results show that the proposed aerial system is able to maintain circling around a target without using GPS data.
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 이러한 방법들 중 하나인 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 Stay Point 알고리즘을 보완하기 위해 GPS 데이터 분포를 고려하여 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point 알고리즘을 제안한다.
많은 사람들이 위치 기반 서비스를 사용하면서 위치 기반 서비스에서 사용되는 GPS 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다. 사용자들에게 필요한 정보를 제공하기위해서는 이러한 대량의 GPS 데이터를 처리하여 POI를 추출하고 분석하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 POI를 추출하고 관리 분석하기 위해 MapReduce 환경을 구축하고 DBSCAN 클러스터링 방법을 이용한다. 또한 분산 환경에서 DBSCAN 알고리즘을 수행하기 위해 K-Means를 이용한 데이터 분할 방법을 제안한다.
Ionosphere is one of the largest error sources when the navigational signals produced by Global Positioning System (GPS) satellites are transmitted. Therefore it is very important to estimate total electron contents (TEC) in ionosphere precisely for navigation, precise positioning and some other applications. When we provide ionospheric TEC values in real-time, its application can be expanded to other areas. In this study we have used data obtained from nine Global Navigation Satellite System (GNSS) reference stations which have been operated by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) to detect ionospheric TEC over South Korea in real-time. We performed data processing that covers converting 1Hz raw data delivered from GNSS reference stations to Receiver INdependent Exchange (RINEX) format files at intervals of 5 minutes. We also analyzed the elevation angles of GPS satellites, vertical TEC (VTEC) values and their changes.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.91-96
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2006
Presently, cycle-slip detection is done between adjacent two points in many cycle-slip methods. Inherently, it is simple wavelet analysis. A new idea is put forward that the number of difference point can adjust by a parameter factor; we study this method to smooth raw data and detect cycle-slip with wavelet analysis. Taking CHAMP satellite data for example, we get some significant conclusions. It is showed that it is valid to detect cycle-slip in GPS phase measurement based on this wavelet function, and it is helpful to improve the precision of GPS data pre-processing and positioning.
GPS(Global Positioning System) 위성에서 수신된 L1(1575.42MHz) 반송파 위상자료를 이용하여 지표면의 두 지점의 기선 백터와 기선거리를 계산할 수 있는 S/W는 크게 네 부분으로 구성된다. 첫째는 위성의 위치를 계산하는 부분, 둘째는 단일 차분 방정식을 구성하는 부분 셋째는 이중 차분을 구성하는 부분, 그리고 마지막으로 상관관계를 계산하는 부분이다. 개발한 S/W의 정확도를 검증하기 위하여, 대전 천문대의 GPS 관측소($N37^{circ}.75,E127^{circ}.37,H77.61m$)를 중심으로 약 2.7, 42.1, 81.1, 146.6km 떨어진 네 지점에서 Trimble 수신기를 이용하여 동시에 GPS 위성으로부터 관측자료를 획득하였다. 획득한 관측자료를 이 연구에서 개발한 S/W로 처리하였고, 그 결과를 Trimble사의 자료처리 S/W인 GPS Survey에 GPS 위성의 방송 궤도력을 적용하여 L1/L2 ION-Free 기법으로 계산한 결과와 비교 하였다. 두 S/W 시스템으로 산출한 기선 백터의 각 성분은 약 50cm내외에서 잘 일치하였고 기선 거리는 약 10cm내외에서 서로 일치하였다.
기선장에 따른 GPS 위치 정도 및 분포를 측정하기 위하여 2002년 5월 29일부터 6월 2일까지 2대의 GPS수신기 (L1, 12채널)를 이용하여 고정점에서 30분에서 24시간동안 관측하는 실험을 수행하였다. 기준국(PKNU)과 이동, 국립지리원의 GPS 상시관측소에서 수신한 GPS 데이터는 동적 및 정적 후처리방식으로 처리하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 2002년 5월 31일 차단각 (cut-off angle) $15^{\circ}$에서 6시간 이상 관측 가능한 위성은 16개였고, 위성은 주로 동서방향으로 배치되어 있었다. 10분마다 평균한위성 수와 GDOP는 각각 8개, 3.89이었다. 2. 후처리 전후의 GPS 평균위치는 모두 기준점에서 남서쪽으로 편위 (단독 측위 : 1.17m, 후처리 : 평균 0.43m)되었다. 확율원 오차는 단독 측위가 6.65m이었고 이를 동적 후처리하면 단독 측위의 약 33.8%(표준편차 0=17.2), 정적 후처리하면 단독 측위의 약 5.3% (0=2.2)로 감소시 킬 수 있었다. 3. 정적 후처리방식으로 구한 기선장 x(Km)와 확률원 오차 y(m) 의 관계식은 y = 0.0016x + 0006 $(R^2=0.87)$이었다. 본 연구에서 사용한 1주파용 GPS 수신기를 이용하여 정적 후처리방식으로 위치를 측정하는 경우, 기선장을 100Km 이내로 하고 GPS 수신시간을 30분 이상으로 하면 확율원 오차 20 Cm 이내의 측위가 가능함을 알 수 있었다.
In trajectory-based navigation systems, a huge amount of trajectory data is needed for efficient route explorations. However, it would be very hard to collect trajectories from all the possible start and destination combinations. To provide a practical solution to this problem, we suggest a method combining collected GPS trajectories data into additional generated trajectories with new start and destination combinations without road information. We present a trajectory combination algorithm and its implementation with Scala programming language on Spark platform for big data processing. The experimental results proved that the proposed method can effectively populate the collected trajectories into valid trajectory paths more than three hundred times.
본 연구는 지적 측량을 목적으로 운용되고 있는 지적위성기준점의 ITRF2000 기준의 절대 좌표 결정을 위한 정밀한 GPS 데이터 해석에 관한 것이다. 제트 추진 연구소에서 개발한 정밀 GPS 데이터 해석 소프트웨어인 Gipsy-Oasis II를 이용하여 궤도와 대기 파라미터를 추정하고 시범 기간 동안의 GPS 상시관측소에 대한 일별 성과를 계산하였다. 특히, 전처리 과정에서 전리층 지연, 대류권 지연, 데이터 부재 여부, 관측 데이터 품질 검사 등을 수행하였다. 본 연구 결과, 절대 좌표는 ${\pm}4mm$ 이하의 높은 정밀도로 결정되었다. 또한, 동 관측소에 대한 기존의 Bernese s/w 해석 결과와 비교한 절대 좌표의 차이에 대한 RMSE는 ${\Delta}X={\pm}0.079m$, ${\Delta}Y={\pm}0.019m$ and ${\Delta}Z={\pm}0.031m$의 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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