항공우주산업기술동향 10권1호 (2012) pp. 179~195
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산업동향(기술동향)
육상교통 환경의 위성항법 위치결정
성능향상을 위한 기술 동향
이은성
*, 박재익*, 임성혁*, 허문범*, 염찬홍**1)
Technical Trend for Performance Improvement of GNSS
based Positioning in Land Transportation Environment
Eunsung Lee
*,Jae-Ik Park*, Sung Hyuck Im*, Moon Beom Heo*, Chan-Hong Yeom**
ABSTRACT
In this paper, domestic and international technology trends for GNSS (Global Navigation Satellite
System) positioning in land transportation environment are summarized and the technologies of
positioning performance improvement using GNSS are described. GNSS positioning is an appropriate
method considering compatibility with existing systems, ease of developing technologies, low-cost,
next-generation transportation system. In many land transportation related projects GNSS positioning
methods is been used. However it is difficult to acquire the GNSS signal around land transportation
environment. In this paper, to overcome these shortcomings, recent technology trends in order to improve
the GNSS position performance, are summarized and directions on research are anticipated.
초 록
본 논문은 육상교통 환경에서 위성항법을 활용하여 위치결정을 수행하고 있는 국내외 기술동향을 살펴보
고 육상교통 환경에서 위성항법 위치결정 성능을 향상시키는 기술에 대하여 기술하고 있다. 기존시스템과의
호환성, 기술개발의 용이성, 구축비용, 차세대 교통체계의 적합성 등을 고려하여 육상교통환경의 위치결정
방법으로 위성항법을 사용하는 것이 가장 효과적이며, 이러한 이유로 전 세계에서 다양한 분야의 육상교통
프로젝트에 위성항법을 활용한 위치결정 방법이 사용되고 있다. 기존에 정확한 위치결정 방법으로 위성항법
이 사용된 항공 및 해양교통 환경에 비하여 육상교통환경은 위성항법 신호를 획득하기에 매우 어려운 단점이
있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위한 최근의 위치결정 성능향상 관련 연구를 정리하여 기술개
발 방향성과 활용성을 전망하였다.
Key Words : GNSS (위성항법시스템), Land Transportation (육상교통), Precise Positioning (정밀 위치결
정), Performance Improvement (성능향상), Carrier Phase (반송파), Vehicle Navigation (차량항법)
* 이은성, 박재익, 임성혁, 허문범, 한국항공우주연구원 교통·항법기술연구센터 위성항법팀
koreangss@kari.re.kr, jpark@kari.re.kr, ish@kari.re.kr, hmb@kari.re.kr
** 염찬홍, 한국항공우주연구원 교통·항법기술연구센터
yeom@kari.re.kr
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이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
1. 서 론
지난 반세기 동안 비약적인 경제 발전에 힘입어 소
득 수준이 높아짐에 따라 다양한 분야에서 인류의 생
활 방식이 크게 바뀌게 되었다. 교통 분야의 경우 개인
의 이동 욕구 증대, 국제적인 교역의 증가와 더불어 인
터넷을 활용한 물품구매의 확산으로 물류량이 비약적
으로 증대됨에 따라 육상교통량 또한 증가하였다. 이
러한 육상 교통량의 증가는 만성적인 교통 혼잡, 교통
사고, 대기 오염 등의 문제를 발생시키고 있으며 이로
인하여 인적, 물적 손실과 아울러 경제적, 사회적 비용
을 증대 시키고 있다.
2005년 기준으로 국내에서 교통 혼잡 및 사고로 인
한 사회적 비용은 GDP (Gross Domestic Product)의
4.7%에 해당하고 금액으로 환산하는 경우 약 38조 원
으로 계산된다. 이중 혼잡비용은 23조 7,000억 원이고
사고비용 14조 3,000억 원이었다[1].
이에 미국, 유럽, 일본 등의 교통 선진국들은 육상
교통시설의 증설과 함께 전자, 통신 등의 정보통신기
술을 활용한 교통체계의 효율적 관리를 통하여 증가하
는 교통 수요에 대응해 나가고 있으며, 육상 교통의 문
제를 해결하고자 오래전부터 육상교통 환경에서 정확
한 위치결정에 관한 연구를 진행하고 있다
참조 : 전황수 [2], 2009년
그림 1. 위성항법과 텔레매틱스
2010년 기준으로 전 세계 텔레매틱스 (Telematics)
시장규모는 153억 9,000달러를 기록하였으며, 연평균
10% 증가를 보이고 있다. 또한 2010~2020년 동안 연간
18%의 고성장이 전망되고 있다. 2010년 기준으로 국
내 텔레매틱스 시장규모는 8억 9,000만 달러를 기록하
였으며, 연평균 13.1% 성장을 기록하고 있다. 또한 인
프라 구축완료 시기인 2010~2020년 동안 17.6%의 고
성장이 전망되고 있다[1]. 텔레매틱스에서 일반적으로
위성항법은 차량의 위치결정을 수행하는 기본 장비로
사용되고 있다. 그림 1은 위성항법과 텔레매틱스의 관
계를 설명하고 있다[2].
최근의 텔레매틱스는 차량내외의 다양한 통신을 이
용하여 긴급구난, 원격차량 진단 등의 다양한 정보를
운전자에게 제공하고 있으며, 인터넷, 게임, 영화 등을
차량탑승자에게 제공하여 인포테인먼트 (Infor-
tainment) 서비스 기능을 수행 하고 있다[3]. 이러한 서
비스를 Vehicle-Information Technology (VIT)라고 하
며 텔레매틱스와 같은 이유로 위성항법을 중요 장비로
활용하고 있다. 그림 2는 VIT에서 위성항법의 활용도
를 설명하고 있다.
참조 : 이원범 [3], 2010년
그림 2. VIT 기술통합 개념도
2009년 4분기에 전 세계적으로
GPS (Global
Positioning System)가 탑재된 휴대폰의 개수는 1억
8,780만 대이며 전체의 56%를 차지하고 있다. 최근 운
전자들은 스마트폰을 차량항법에 사용하는 추세를 보
이고 있고, 앞으로 위성항법은 육상교통 사용자에게
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더욱 폭넓게 사용될 것으로 예상되고 있다[1].
육상교통 환경에서 위치결정을 수행하기 위하여 미
래교통 사용자의 요구사항, 기존시스템과의 호환성,
기술개발의 용이성 , 구축비용, 차세대 교통체계의 적
합성 등을 고려할 때 다른 위치결정 장비를 사용하는
것보다 위성항법시스템 (GNSS; Gloabal Navigation
Satellite System)을 활용하는 것이 가장 효과적이다.
그림 3은 위 내용의 위성항법기반의 교통인프라가 필
요한 이유를 설명하고 있다.
참조 : 위성항법기반 교통인프라 과제 설명자료, 2012년
그림 3. 위성항법기반 교통인프라의 필요성
위성항법을 활용한 육상교통 분야의 위치결정 방법
은 국내외에서 다양하게 연구되고 있으며, 주요 ITS
(Intelligent Transportation System) 관련 과제를 통해
서 수행되고 있다. 그러나 육상교통 환경의 특수성에
따라서 위성항법의 성능을 향상시키는데 한계가 확인
되었으며, 이러한 한계를 극복하는 연구 또한 진행되
고 있다.
본 논문에서는 육상교통 환경에서 위성항법을 활용
하여 위치결정을 수행하고 있는 국내외 주요 프로젝트
를 살펴보고, 이에 사용되고 있는 위성항법 장비의 활
용도를 정리한다. 또한 육상교통 환경에서 정확한 위
치결정을 저해하는 원인에 대하여 분석하고 이를 극복
할 수 있는 기술에 대하여 설명하고 기술개발 방향을
전망한다.
2. 육상교통 환경 위성항법 활용 위
치결정 관련 세계 기술개발 동향
미국 DOT (Department of Transportation)는 육상
교통 대상으로 다양한 프로젝트를 추진하여 국가차원
의 교통정보와 차량안전서비스를 제공하려 하고 있으
며, 유럽은 2005년부터 i2020 “Intelligent Car
Initiative”를 추진하며 보다 안전하고 지능화되며 고
품질의 이동성을 제공하겠다는 비전을 제시하고 있다
[4]. 또한 일본은 국토교통성이 주축으로 자동차의 안
전성 향상을 위하여 정보통신 등의 신기술을 적용하
여 사고방지 및 피해절감 기술을 개발하고 있다. 본 장
에서는 세계적으로 수행되고 있는 위성항법 관련 ITS
프로젝트를 살펴보고 위성항법 장비의 활용도를 정리
한다.
2.1 미국
미국의 육상교통 환경 위치결정 관련 연구 개발은
DOT이 주관하고 이으며, 다양한 연구기관과 대학 업
체가 참여 하고 있다. 대표적인 과제로는 IVBSS
(Integrated Vehicle Based Safety System), Intelli-
Drive, CICAS (Cooperative Intersection Collision
Avoidance System for Violations) 등이 있다.
IVBSS 프로그램은 2005년에 미국 연방교통부의 연
구비의 지원으로 시작되었으며, NHTSA (National
Highway Traffic Safety Administration), 미시간대학
UMTRI (University of Michigan Transportation
Research Institute)이 중심이 되어 여러 기관들이 컨소
시엄을 구성해서 진행하였다. 수행기간은 2단계로 나
누어 진행되었으며 1단계는 2005년부터 2008년까지, 2
단계는 2008년부터 2010년까지 진행되었다[3].
과제의 주요목적은 지능형 통합 충돌경고 시스템의
개발과 도로 주행시험을 통해서 실용화를 추진하는 것
이며, 이를 진행하기 위하여 통합 충돌경고 시스템을
장착한 차량을 활용하여 실제도로 주행 테스트를 수행
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하고 시스템의 효과 등을 연구하였다[5].
IVBSS 프로젝트에서 위성항법 장비는 그림 4와 같
이 DAS (Data Aquisition System)의 일부로 장착되어
서 연구에 필요한 경도, 위도, 헤딩, 속도, 시각정보를
제공하였다. 이때 위성항법을 활용한 위치결정은
DGPS (Differential GPS) 방법이었다[6].
참조 : IVBSS 보고서 [6], 2011년
그림 4. IVBSS의 위성항법 활용 장비
IntelliDrive 프로젝트는 VII (Vehicle Infrastructure
Integration)이라는 이름으로 진행되고 있었던 프로젝
트로 2009년 초에 이름이 변경되었다. IntelliDrive 프
로젝트는 전국적으로 차량과 차량 (V2V; Vehicle to
Vehicle), 차량과 도로변간 (V2I; Vehicle to Infra)의 통
신 시스템 및 인프라를 구축하여 안전성 (Safety), 이동
성 (Mobility) 등을 최대로 향상시키는 것을 목적으로
하고 있다.
IntelliDrive 프로젝트는 2003년부터 미국 DOT에서
지원을 하고 각 주의 DOT와 컨소시움의 주도로 진행
되고 있다. Ford, Nissan Technical Center North
America, BMW of North America, GM 등의 완성차
업체들이 컨소시움에 구성원으로 참여하였다.
IntelliDrive 시스템이 구축되면 차량 운전자는 주
행 중의 다양한 운전 위협 요소에 대하여 자동적으로
경고를 받을 수 있으며, 차량 운행에 필요한 연료소비,
총 통행 시간 등을 최소화할 수 있다. 이렇게 함으로써
차량 운전자는 안전과 경제성을 모두 확보할 수 있는
것이다. 또한 차량운전자는 실시간 교통정보, 혼잡정
보, 차량상태정보 등을 제공받아서 교통 혼잡시 우회
노선을 선택하거나 대중교통 활용 정보를 받음으로 교
통의 편의성을 얻을 수 있다. 교통관리자는 각종 실시
간 정보를 활용하여 램프미터링, 교차로 진입제어, 돌
발상황 관리 등 효율적인 수행할 수 있을 것으로 기대
된다[7].
특히 IntelliDrive 프로젝트는 2008년부터 Mobile
Millennium 서비스 과제를 진행하고 있는데, 실시간
교통흐름 모델을 구성하는 시스템 구축을 목표로 하고
있다. 10,000대 이상의 위성항법 장비와 연동하는 모바
일에 소프트웨어를 설치하고 실시간으로 차량의 속도
와 위치정보를 서버에 송신하여 교통상황 모델을 구성
하고 교통흐름에 대한 정보가 다시 운전자에게 모바일
로 재전송되게 된다. 이러한 IntelliDrive 프로그램에
서 위성항법 모듈은 그림 5에 나오는 것과 같이 차량의
위치 결정에 사용되고 있다 [8~9].
참조 : Intel iDrive 보고서 [9], 2009년
그림 5. Intel iDrive의 위성항법 활용 장비
CICAS-V 프로젝트의 경우 미국 교통성에서 진행하
는 프로그램으로 2006년부터 교차로 충돌방지 및 운전
자 경고 시스템을 개발하고 있다. CAMP (Crash
Avoidance Metrics Partnership) 산하 VSC2 컨소시엄
(Vehicle Safety Communications 2 Consortium)을 중
심으로 GM, FORD, Honda R & D America,
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Mercedes-Benz R & D America, Toyota Engineering
& Manufacturing America 5개 업체들과 버지니아 교
통연구소 (VTTI; Virginia Tech Transportation
Institute)가 연구를 진행하였다.
CICAS-V 프로젝트의 목표는 교차로에 접근하는 운
전자에게 교통신호 위반 시 경고를 보내고, 차량속도
와 적신호 예정시간을 계산하여 정지 경고를 보내거나
교차로에서 보행자의 출현을 알리는 등의 운전자가 교
차로 진입 시 적절한 행동을 할 수 있도록 도와주는 것
을 주요 목적으로 하고 있다.
주요연구 활동으로는 시스템 노변센서 차량감지,
위험 인식을 위한 프로세서 신호 시스템 메시지 표시,
다양한 운전자 경보 목적의 통신을 위한 인터페이스
등의 인프라기반 기술연구, DSRC (Dedicated
Short-Range Communications)를 이용한 V2I경고 및
데이터 통신연구 등 있다. CICAS-V 프로젝트에서
GPS 모듈은 그림 6에 나오는 것과 같이 Novatel 수신
기를 사용한 DGPS 시스템이 활용되었다 [3, 10].
참조 : CICAS-V 보고서 [10], 2009년
그림 6. CICAS-V의 위성항법 활용 장비
2.2 유럽
유럽의 육상교통 위치결정과 관련된 사업은 크게
COOPERS (Co-operative Systems for Intelligent
Road Safety), SAFESPOT 및 CVIS (Cooperative
Vehicle - Infrastructure System) 사업의 총 3개가 진행
중이다. 이 중 SAFESPOT과 CVIS는 공동연구 형태로
진행 중이며 COOPERS는 이들 연구의 하위개념으로
진행 중에 있다. SAFESPOT은 차량-차량간, 차량-노변
간 통합협력시스템을 구축하여 도로의 안전성을 향상
을 목적으로 연구를 진행하고 있으며, CVIS는 CALM
(Continuous Air Interface for Long and Medium
Range) 표준을 활용하여 차량, 노변, 중앙시스템 간 협
력을 통해 차량 내 실시간 도로상황 및 차량상태 정보
를 수집하고 제공하는 신개념 양방향 서비스 제공을
목적으로 하고 있다.
COOPERS는 SAFESPOT의 안전개념과 CVIS의 협
력시스템 개념을 모두 반영하여 지속적인 무선 정보통
신기술을 이용해 차량과 도로를 연결하는 기술을 개발
하고 있다. COOPERS 사업의 최종목표는 끊김 없는
무선 통신 방식을 활용하여 차량과 도로 간의 상호 정
보교환 시스템을 구축하고 이를 통해 운전자에게 다양
한 실시간정보를 제공하는 것이다. COOPERS 시스템
을 사용하는 운전자는 도로주행에 필요한 매우 정확한
도로상황 정보를 실시간으로 제공 받아서 안전사고에
대비할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 또한, 실시간 교
통정보를 반영한 최적 경로, 도착시간 예측 정보 등을
제공받을 수 있을 것으로 예상하고 이로 인하여 차량
운행시간을 단축시키고 교통 혼잡과 탄소배출량을 효
과적으로 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다[11].
참조 : COOPERS 보고서 [12], 2010년
그림 7. COOPERS의 위성항법 활용 장비
COOPERS의 다양한 응용 서비스는 전용 OBU(On
Board Unit)를 통해 제공되며, CALM 표준을 기반으
로 다양한 통신방식을 수용하여 이용자에게 서비스 되
고 있다. 그림 7은 COOPERS에 사용된 전용 OBU를
나타내고 있으며 전용 OBU에는 위성항법 장비가 탑
재되어 있으며 오도미터 (Odometer)를 함께 활용하여
차량의 위치결정에 활용하고 있다[11, 12].
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2.3 일본
국토교통성의 주도로 1991년부터 진행되고 있는
ASV (Advanced Safety Vehicle)가 대표적이다. ASV
프로젝트는 국토교통성이 자동차의 안전성 향상을 위
한 전자장비 등의 신기술을 적용하여 교통사고방지와
그 피해절감을 목적으로 하는 프로젝트로 1991~1995
년에 제1기 ASV를 시작으로 2010년까지 제4기 ASV가
추진되었다.
ASV 프로젝트에서 첨단 안전기술을 탑재한 컨셉트
카를 활용하여 도로에서 실증실험을 실시하였다. 이륜
차, 사륜차, 도로인프라, 차량과 시설물간 (V2I) 또는
차량간 (V2V)의 통신에 의해 차량의 존재 유무정보를
획득하여 교통사고를 방지하는 기술을 연구하였으며
추돌 충돌 방지 지원, 우회전시 충돌 방지 지원, 긴급
차량 정보 제공 지원 등의 기술을 개발하였다. 이러한
기술개발은 V2I 및 V2V 통신을 활용하여 정보를 획득
하게 된다. 이때 차량의 위치정보는 위성합을 사용하
여 획득하며, 그림 8은 ASV 에 활용된 센서를 설명하
고 있으며 위성항법을 활용하여 위치결정을 수행한 것
을 확인 할 수 있다. 이때 위치결정 방법으로 DGPS를
활용하였다[13].
참조 : ASV 보고서 [13], 2000년
그림 8. ASV의 위성항법 활용 장비
3. 육상교통 환경 위성항법 활용 위
치결정 관련 국내 기술개발 동향
국내 육상교통 환경 위치결정 관련 주요 프로젝트
는 u-Transportation 연구단 과제와 스마트하이웨이
(SmartHighway) 연구단 과제가 있다. 각각의 연구단
과제에서 위성항법은 차량의 위치결정 방법으로 사용
되고 있다. 본 장에서는 국내에서 진행되고 있는 주요
프로젝트의 위성항법 활용 위치결정 방법을 살펴본다.
u-Transportation 연구단은 2006년부터 2012까지
한국교통연구원을 비롯한 교통, 통신 분야의 총 39개
전문기관이참여하여 연구를 수행하였으며 실시간 교
통정보를 시간과 공간 제약 없이 제공하였다. 또한, 모
든 생활영역 구분 없이 언제 어디서나 원하는 서비스
및 교통상황에 맞는 맞춤형 최적의 교통정보 서비스를
가능하게 하는 유비쿼터스 환경의 미래교통시스템을
개발하였다[14].
기반기술 개발의 주요내용 중 u-TSN(Ubiquitous
Transportation Senor Network) 기술개발은 교통정보
의 수집, 가공 및 제공이 센서 네트워크 기반에서 능동
적, 자율적으로 이루어지게 하는 교통서비스 인프라를
개발하는 것이다. u-TSN는 차량간(V2V) 통신, 차량과
시설물간(V2I) 통신이 연속적으로 가능하며, 실시간
개별차량 기반 정보수집/가공/제공이 가능한 체계이
며, 차량의 고속이동 환경에서도 Ad-hoc Network가
가능하다.
u-TSN 기반기술 개발에서는 u-TSN 체계종합,
u-TSN System Engineering 기술, GNSS 정밀측위 기
술, UVS (Ubiquitous Vehicle Sensor), UIS (Ubi-
quitous Infrastructure Sensor) 단말기 및 GNSS/INS
(Inertia Navigation System) 항법 기술, V2V, V2I, I2I
(Infra to Infra) 무선통신 기술, UTC (Ubiquitous
Transportation Center) 대용량 정보처리 기술 등을 개
발하였다.
참조 : 강연수 [14], 2012년
그림 9. u-TSN 기반기술의 위성항법 활용 장비
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그림 9는 u-TSN에서 활용된 위성항법 위치결정 방
법에 대하여 설명하고 있다. u-TSN에서 위성항법 위
치결정 방법으로 DGNSS (Differential GNSS)를 사용
하였으며, 또한 INS를 함께 사용하여 위성항법 신호
가 수신되지 않는 지역에서 위치결정을 수행하였다.
스마트하이웨이 사업단은 국토해양부에서 수립한
“건설교통 R&D 혁신 로드맵”에서 "SMART Highway
사업“이 VC-10으로 선정되어 추진됨에 따라 착수 되
었다. 2007년부터 2014년까지 진행될 예정이며, 세계
최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로를 실현하
기 위하여 ITS와 자동차 기술을 융합시켜 교통사고를
사전에 예방하고 편리한 녹색고속도로 핵심기술을 개
발하고 실용화 하는 것이 목표이다.
주요 핵심과제 중 SMART 도로-자동차 연계기술개
발과제는 전천후 주야간 도로- 자동차 통합정보를 개
별 자동차 및 운전자에게 제공하고 도로와 자동차의
지능화를 통해 SMART 도로에서의 안전주행을 실현
하기 위해 도로-자동차 통합정보 제공기술 개발, 도로
정보 연계 차량제어 및 사고 예방기술 개발이 수행되
었다.
이중 SMART 도로-자동차 사고예방 지원기술 개발
과제에서 주행로 이탈예방 지원기술이 개발되었고 자
동차의 연쇄사고 예방 지원기술이 개발 되었으며, 도
로정보 기반의 차량 제어 지원기술이 개발 되고 있다.
이때 위치결정 방법으로 위성항법이 사용되고 있으며
상용 소프트웨어를 활용한 정밀 위치결정 방법이 사용
되고 있다[15].
참조 : 스마트하이웨이 [15], 2012년
그림 10. 스마트하이웨이의 위성항법 활용 장비
일반적으로 육상교통 환경에서 위치결정을 수행하
는 위성항법 장비는 통신모듈, 데이터 처리 모듈, 디스
플레이 모듈 등과 조합되어 하나의 단말기 형태로 제
작된다. 그림 11은 일반적인 위성항법 단말기의 소프
트웨어 구성을 나타내며, 그림 12는 하드웨어 구성을
나타낸다.
참조 : 변태영, 김동주 [4], 2010년
그림 11. 사용자 단말기 소프트웨어 구성
참조 : 변태영, 김동주 [4], 2010년
그림 12. 사용자 단말기 하드웨어 구성
4. 육상교통 환경 위성항법 활용 위
치결정 성능향상 요구사항
차량전자 장비의 기술은 급속도로 진행되고 있으
며, 2020년 이내에 자율주행이 가능할 것으로 예상 된
다[2]. 그림 13은 이러한 차량전자 장비의 기술 발전을
예측한 자료이다. 차량전자 장비의 기술 발전과 함께
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이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
육상교통 환경에서 위성항법을 활용한 위치결정 방법
기술도 급속도로 발전하고 있다. 또한, 육상교통 환경
에서 위성항법을 활용한 위치결정은 도로위에서 차량
의 위치를 결정하는 수준을 넘어 차로위에서 차량의
위치를 결정하는 수준을 요구하고 있다[16]. 차로 구분
이 가능한 수준으로 차량의 위치결정을 수행하는 것
을 차로구분 수준 위치결정 (Lane Level Positioning)
이라 하며 주로 위성항법을 활용한 방법이 제안되고
있다[17].
참조 : 전황수 [2], 2009년
그림 13. 차량 전자장비 기술의 발전 방향
육상교통 환경에서 이동하는 차량에 대하여 차로구
분이 가능한 정확한 위치결정을 수행하기 위하여 도로
에 RFID (Radio Frequency Identification) 센서를 매
설하는 방법, 카메라를 이용하여 차로를 인식하는 방
법 등이 제안되었다. 그러나 RFID를 이용한 차로 인식
의 경우 모든 도로에 RFID 센서를 매설해야한다는 점
과 RFID의 경우 통신을 이용하므로 주변 기후 상황과
차량의 속도에 따라서 인식률이 떨어지는 문제가 있었
다. 그리고 카메라를 이용한 차로 인식의 경우, 주로 차
선 이탈 경보용으로 개발이 시작되었으므로 차선에 대
한 인식만이 가능하며 차량이 절대적으로 어떤 차로에
주행하는지는 알 수 없을 뿐 아니라 눈이 오거나 안개
가 많이 끼게 될 경우 차선 인식이 불가능하게 되는 문
제가 발생했다. 위와 같은 이유로 넓은 지역을 대상으
로 차로구분 수준의 위치를 결정하는 방법으로 위성항
법을 활용한 정밀위치결정의 방법이 주로 사용된다.
표 1은 차로구분 수준 위치결정 요구사항을 차량의
운행 모드에 따라 정리한 것이다[16]. 차로구분 수준의
위치결정이 가능할 경우 이동 중 차량의 위치결정 성
능은 현재의 수준보다 향상되며 표 1에서 설명되는 다
양한 안전응용분야 (Safety Application)에서 활용이
가능하다. 고속도로 사고의 50%는 차로이탈이 원인이
며, 2004년 미국 고속도로에서 발생하는 42,000건의 사
망 사건 중에 50%는 차량의 이탈이 원인이다. 차로이
탈을 경고하는 시스템을 활용할 경우 사고를 줄일 수
있다. 도로 사고 중에서 80% 정도는 주변 교통 환경의
가시성이 불명확한 지역에서 발생하는데 주위 차량의
정확한 위치정보를 확보할 경우 사고를 방지할 수 있
다. 교통사고 발생시 70% 정도 운전자가 사고발생을
인지하고 못하여 발생한다. 이 경우 자동적으로 사고
를 인지하고 대응하는 차량 항법장비를 사용하여 방지
할 수 있다[18].
표 1. 차로구분 수준 위치결정 요구사항
Safety
application
Horizontal
position
accuracy
[m, 95%]
Update
Rate
[Hz]
V2I
or
V2V
Road
level
Stop Sign
Assistant-
warning
5-10m
1 Hz
Curve speed
assistant-
warning
5-10m
1 Hz
Location-
based
Hazard-
warning
5-10m
1 Hz
I2V
Lane-
level
Absolute
Stop Sign
Assistant-
control
0.3-1m
10 Hz
V21
Traffic
signal
0.3-1m
10 Hz
V21
Intersection
Collision
Warning
0.3-1m
10 Hz
V21
Curve speed
assistant-
control
0.3-1m
10 Hz
V21
Lane
departure
warning
<0.3m
>10 Hz
V21
Lane-
level
Relative
Blind spot
warning
<0.5m
10 Hz
V2V
Emergency
Electronic
Brake Lights
<0.5m
10 Hz
V2V
Cooperative
Collision
Warning
<0.5m
10 Hz
V2V
Forward
collision
warning
<0.5m
>10 Hz
V2V
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
187
참조 : Geof McDonald [16], 2011년
그림 14. 차량간격 유지를 위한 위치결정
참조 : Geof McDonald [16], 2011년
그림 15. 가시성이 확보되지 않은 지역의 사고
참조 : Covel 설명자료 [19], 2011년
그림 16. 교차로의 사고 차로 회피
참조 : New Dimension in Navigation [20]
그림 17. 차로구분 항법단말기
그림 14는 차량 항법장비를 사용하여 앞차와의 간
격을 인지하여 차량의 속도를 줄이는 내용을 설명하고
있다. 그림 15는 가시성이 확보되지 않은 지역에서 사
고사 발생한 경우 전방의 차량에서 후방의 차량에게
사고의 발생과 위치를 알려 줘서 후방의 차량이 속도
를 줄이는 상황을 설명하고 있다. 그림 16은 교차로 지
역에서 사고가 발생하는 경우 교차로 진입 차량이 사
고가 발생한 차로에 대한 정보를 사전에 확보하여 사
고가 발생한 차로를 안전하게 피하는 상황을 설명하고
있으며, 그림 17은 복잡한 교차로에서 차로 구분이 가
능한 항법 단말기를 활용하여 항법을 수행할 수 있음
을 설명하고 있다. 위와 같은 육상교통 차량의 안전응
용분야는 모두 차로구분 수준의 위치결정 기술을 그
기반으로 하고 있다.
5. 육상교통 환경 위성항법 활용 위
치결정 고려사항
5.1 위성항법시스템의 오차와 보강시스템
위성항법은 많은 장점에도 불구하고 몇 가지 취약점
을 갖고 있다. 위성항법 신호는 항법위성에서 사용자에
게 전달되기까지 많은 오차 발생 요소를 지나게 된다.
위성항법 오차는 위성궤도 오차, 위성 시계오차, 위성
데이터 오차, 전리층 지연, 대류층 지연, 신호왜곡, 다중
경로를 포함한 난수신 신호, 수신기 오차 등을 포함하
고 있다. 그림 18은 위성항법 오차의 종류를 설명하고
있다.
위성항법 신호의 오차는 대부분 DGPS (Differential
GPS) 기법으로 제거가 가능하다. DGPS 기법은 이미 위
치를 정확히 알고 있는 기준국에서 사용자에게 보정정
보 (Correction Information)를 보내고 사용자는 이를
활용하여 위치를 결정하는 방법이다. 그림 19은 DGPS
의 원리를 설명하고 있다. DGPS의 종류는 코드측정값
을 활용하는 경우와 반송파 측정값을 활용하는 경우로
나눌 수 있으며, 표 2는 사용신호 및 계산방법에 따르
는 사용자의 위치오차를 설명하고 있다.
188
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
그림 18. 위성항법신호 오차의 종류
그림 19. DGPS의 원리
표 2. 사용신호 및 계산방법에 따른 사용자 위치오차
사용신호
방법
정확도
Code
Stand-Alone
15m
DGPS
5m
Carrier
Stand-Alone
-
DGPS
0.3m
현재 위성항법시스템만으로는 위성항법시스템의
오작동을 알 수 없기 때문에 무결성정보 (Integrity
Information)를 활용하는 것이 필수적이다. 항공교통
과 같이 안전이 중시되는 분야에서는 항법위성의 고장
이나 항법신호의 오류를 GPS 이용자에게 경고를 해주
는 무결성정보를 제공하고 있다. 위성항법 신호의 보
정정보와 무결성정보를 기준국에서 제공하는 시스템
을 위성항법 보강시스템 (Augmentation System)이라
고 한다. 보강시스템에서 제공하는 보정정보와 무결성
정보 등을 모두 포함하여 보강정보 (Augmentation
Information) 이라고 한다. 이러한 보강시스템은 ICAO
(International Civil Aviation Organization) 기준에 의
하여 구분이 되어 있으며 지상기반 보강시스템, 위성기
반 보강시스템 등으로 구분된다.
5.2 육상교통 환경 분석
위성항법신호를 사용한 위치결정의 오차는 그림 18
에서 설명된 전파전달 경로에서 발생하는 위성항법신
호의 위치 오차원인 이외에 위성의 기하학적 분포에 의
하여도 영향을 받는다. 그림 20과 그림 21은 위성의 기
하학적 분포에 따라 사용자의 위치오차가 달라짐을 설
명하고 있다. DOP (Dilution of Precision)는 항법위성
의 기하학적 배치를 설명하는 대푯값으로 위성항법 신
호의 오차와 곱해져 사용자의 위치오차 계산에 활용된
다[21]. 그림 20과 같이 항법위성이 사용자를 중심으로
좁게 분포되어 있는 경우 사용자의 위치오차는 커지며,
그림 21과 같이 항법위성이 사용자를 중심으로 넓게 분
포되어 있는 경우 사용자의 위치오차는 작아진다.
참조 : Darren Sessions [21]
그림 20. 높은 DOP의 사용자의 위치오차
참조 : Darren Sessions [21]
그림 21. 낮은 DOP의 사용자 위치오차
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
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육상교통 환경은 도심의 건물, 고가도로, 대형표지
판 등으로 인하여 위성항법신호를 정상적으로 수신하
기에 어려운 단점을 가지고 있다. 이러한 육상교통 환
경은 항공 및 해양 교통 환경과 달리 많은 장애물에 의
하여 위성항법 신호의 수신율이 떨어지게 된다. 육상
교통 환경에서는 그림 18에서 설명되는 위성항법신호
의 오차 증가와 그림 20과 같은 높은 DOP의 발생도 함
께 발생한다. 그림 22는 육상교통 환경에서 위성항법
신호를 활용하는 상황을 설명하고 있다[22]. 육상교통
환경에서는 다양한 장애물에 의하여 위성항법신호를
관측하는 것이 어렵다. 그림 23은 항공교통 환경에서
위성항법의 관측 환경을 나타내고 있으며, 육상교통
환경과 달리 위성항법 신호의 수신율을 떨어뜨리는 장
애물이 매우 적음을 알 수 있다[23].
참조 : 박재익[22], 2010년
그림 22. 육상교통 위성항법 관측환경
참조 : NASA [23]
그림 23. 항공교통 위성항법 관측환경
항공 및 해양 교통뿐만 아니라 측지·측량에서 기존
의 위성항법을 활용하는 관측환경은 다음과 같은 특징
을 가지고 있다.
○ 개활지에서 위성항법 신호를 주로 측정함
○ 가시선 (Line of Sight)의 확보가 용이함
○ 위성항법 신호 감쇄가 많지 않으며, 낮은 잡음이 관측됨
○ 위성항법 신호의 다중경로 오차가 적음
○ 위치결정을 위한 데이터 프로세싱 시간이 오래 걸림
○ 위치결정을 요구하는 위치의 동적 특성이 적은 움직임
특성을 가지고 있음
○ 반송파 측정값의 미지정수 결정에 오랜 시간이 걸림
○ 사용자와 수신국 사이의 거리가 멀어질수록 오차가 증가
하므로 수신국 설치 밀도가 높음
반면 육상교통에서 위성항법을 활용하는 관측환경
은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.
○ 높은 건물 등과 같은 신호가 차단되는 지역에서 위성항
법 신호를 측정함
○ 가시선 (Line of Sight)의 확보가 어려움
○ 위성항법 신호 감쇄가 많으며, 높은 잡음이 관측됨
○ 위성항법 신호의 다중경로 오차가 큼
○ 위치결정을 위한 오랜 데이터 프로세싱 시간을 허용하지
않음
○ 위치결정을 요구하는 위치의 동적 특성이 높은 속도를
가짐
○ 반송파 측정값의 미지정수 결정에 짧은 시간이 필요함
○ 사용자와 수신국 사이의 거리가 멀어져도 오차의 증가가
제한되므로 수신국 설치 밀도가 낮음
참조 : 상세 연구내용 기술서 [24]
그림 24. 육상교통환경 위성항법 활용 난제
190
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
그림 24는 육상교통 환경에서 위성항법 활용의 난
제를 설명하고 현재의 기술 수준에서 보완되어야 하는
기술에 대한 설명을 하고 있다. 육상교통 환경에서 이
동하는 차량의 위치결정을 차로구분 수준의 성능으로
수행하기 위해서는 난수신 적용기술, 무결성정보 생성
및 활용 기술, 신속히 미지정수를 결정하는 기술이 필
요하며, 개별기준국의 서비스 지역을 확대하는 연구가
필요하다.
6. 육상교통 환경 위성항법 활용 위
치결정 성능향상 기술동향
육상교통 환경 사용자가 위성항법신호를 사용하여
위치결정을 수행하는 경우 일반적으로 위성항법신호
와 보강정보를 수신 받고 위치결정을 수행한 다음, 전
자지도의 데이터를 이용하여 차량의 위치를 사용자에
게 알려주는 방법을 사용하게 된다. 이때 위성항법신
호가 측정되지 않은 지역에서 연속적인 위치결정을 수
행하기 위하여 부가적인 센서를 활용하게 되는데 일반
적으로 그림 25와 같이 위성항법 수신기와 관성 센서
를 복합적으로 활용하여 위치결정을 수행하게 된다.
위성항법신호의 오차원인에 따라 사용자의 위치가 변
화함에도 지도에서 사용자의 위치가 차도에 정확히 위
치하는 것은 Map-Matching 기법이 사용되기 때문이
다. 그림 25는 Map-Matching 기법의 사용도 함께 표
현하고 있다.
참조 :
Geoff McDonald [16], 2011년
그림 25. 위성항법 활용 위치결정 개념
6.1 차로구분 수준의 정밀 전자지도의 활용
위성항법을 활용하여 정확한 위치결정을 수행하기
위하여 DGPS의 활용은 필수적이다. 또한 차로 구분의
성능을 확인하기 위하여 차로가 구분된 정밀지도의 확
보도 필요하다. 차로가 구별되는 정밀지도를 활용하는
경우 기존의 도로에 차량의 위치를 Map-Matching 하
는 기법과 유사한 Lane Matching 기법이 사용된다.
참조 : Jie Du [17], 2011년
그림 26. 차로구분 수준 위치결정 방법
참조 : Jie Du [17], 2011년
그림 27. Lane Matching 기법 결과
AVL (Automated Vehicle Location)을 위한 위성항
법기반 차로구분 수준의 위치결정 연구에 따르면, 저
가의 수신기를 차량에 장착하고 위성의 가시성이 높은
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
191
지역에서 그림 26과 같이 DGPS 시스템을 구축하여 차
량의 차로구분 수준의 위치결정 실험을 수행하였다
[17]. 이때 차량의 위치결정은 기준국 (Base Station)에
서 결정하였으며, 차로구분 수준의 위치결정을 위하여
Lane Mathcing 기법이 활용되었다. 실제 도로위에서
차량의 위치가 차로구분 수준으로 결정되는 결과 그림
27과 같이 얻을 수 있었다. 개활지 (Open Sky)에서 실
험이 수행되고 차량의 위치결정이 기준국에서 결정됨
으로 실제 육상교통환경에서 직접 적용되기에는 부가
적인 연구 수행이 필요한 것으로 보인다.
차로구분수준의 위치결정에서 정확한 위성항법 위
치결정 방법도 중요하지만 정확한 전자지도의 생성도
필수적이다. 전자지도의 정확도가 떨어질 경우 차로구
분수준의 위치결정을 수행할 수 없기 때문이다. 그림
28은 Google의 지도 위에 향상된 전자지도 (Enhanced
Map)를 함께 그린 것으로 향상된 전자지도는 일반적
으로 연구자들에 의하여 자체적으로 만들어 지고 있다
[25]. 향상된 전자지도는 위성항법 장비와 관성센서
등과 같이 하나의 위치결정 장비로 활용할 수 있으며
위성항법 장비와 관성센서의 보완적인 역할을 수행할
수 있다. 그림 29는 위성항법시스템, 관성센서, 향상된
전자지도를 함께 사용하는 위치결정 알고리즘을 설명
하고 있다. 본 연구 결과는 개활지에서 수행되었으며
고가의 수신기를 사용한 결과이므로 육상교통환경에
서 직접 적용되기에는 부가적인 연구의 수행이 필요한
것으로 보인다.
참조 : Rafael Toledo-Moreo [25], 2010년
그림 28. 향상된 전자지도
참조 : Rafael Toledo-Moreo [25], 2010년
그림 29. 차로구분 알고리즘
6.2 중저가 수신기를 활용한 위치결정 기법
육상교통 환경에서 일반적인 사용자가 정확한 위치
결정을 수행하기 위해서는 중저가 위성항법 수신기를
사용하여야 한다. 유럽의 도로 규정에 차로의 폭이
3.5m이므로 차로구분이 가능한 수준의 위치결정을 위
해서 1.75m 이내의 위치결정 정확도가 필요한데, Delft
대학의 연구결과에 따르면 중저가 수신기를 사용하여
수평면에서 1.75m 이내의 정확도를 갖는 위성항법 활
용 위치결정이 가능하다[26]. 그러나 육상교통 환경에
서 위치결정의 무결성을 고려하면 실제적으로 위치결
정 정확도는 1m 이하가 되어야 한다. 따라서 본 연구
결과를 육상교통 환경에 직접적으로 적용하기에는 어
려움이 있다.
192
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
그림 30은 중저가 수신기를 실험하기 위한 차량장
비의 탑재 모습을 나타낸 것이며, 그림 31은 실험결과
를 실제도로 영상에 투영한 결과이다. 녹색의 점이 저
가 수신기로 위치결정을 수행한 결과이며, 붉은 색의
점이 중가 수신기로 위치결정을 수행한 결과이며, 노
란 색의 점이 고가 수신기로 위치결정을 수행한 결과
이다. 고가의 수신기를 기준으로 중저가의 수신기를
활용한 위치결정의 오차가 크지 않음을 확인할 수 있다.
참조 : Christian C.J.M Tiberius [26], 2011년
그림 30. 차로구분 수준 위치결정 실험장비
참조 : Christian C.J.M Tiberius [26], 2011년
그림 31. 차로구분 수준 위치결정 결과
6.3 복합센서를 융합한 위치결정 기법
육상교통 환경에서 위성항법 기반으로 위치결정을
수행하는 경우 다양한 환경적 원인에 의하여 위치결정
오차가 발생하는 경우가 있다. 이를 보완하기 위하여
관성센서를 주로 사용하는데, 이외에 영상센서를 사용
하는 경우가 있다. UC Riverside의 최신 연구결과에
의하면 그림 32와 같이 위성항법수신기, 관성센서, 영
상센서를 융합하여 차로구분 수준의 위치결정을 수행
하고 있다. 이때 영상센서는 연속적으로 신호등의 위
치를 특징점으로 활용하여 위치결정을 수행하게 된다.
본 연구 결과는 실험실 수준의 연구결과로 육상교통은
사용자의 단말기에 직접적으로 활용되기에 어려움이
있다.
참조 : Ahn Vu [27], 2012년
그림 32. 복합센서를 활용한 위치결정
6.4 위성항법기반 교통인프라 기술개발
육상교통 환경에서 위성항법을 기반으로 차로구분
수준의 위치결정 기술을 개발하기 위하여 한국항공우
주연구원은 국토해양부로부터 “위성항법기반 교통인
프라 기술개발” 과제를 받아 연구를 수행하고 있다.
본 과제는 육상교통환경에서 위성항법기반 위치정
보 제공기술을 개발하여 도로주행 중에 차로구분 수준
(최대허용 오차 1.5m 이하)의 위치결정을 수행할 수 있
는 원천기술을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이
때 위성항법 반송파기반 다중기준국 네트워크를 활용
하여 넓은 지역 (60km 이상)에서 차로구분이 가능한
수준의 위치정확도를 확보하고 육상교통 환경에서 위
성항법 신호의 고장검출을 수행하여 신뢰도를 높이는
연구를 수행하고 있다. 그림 33은 본 과제의 개요를 나
타내고 있다.
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
193
그림 33. 위성항법기반 교통인프라 기술개발 과제의
목표
본 과제는 현재 3차년도 연구가 수행 중이며 2차년
도 종료시점에 준실시간 시험용 장비를 활용한 육상교
통 환경 시험환경 구축 및 실험을 수행하였다. 오창지
역을 중심으로 이동형 수신국을 설치 (41~54km간격)
하고, 중앙국에서 이동형 수신국의 데이터를 수집 후
보정정보 및 무결성 정보 생성을 통해 오창 지역 육상
교통에서 사용자의 차로구분 성능 위치결정 결과를 확
인하였다. 그림 34는 본 과제의 2차년도 종료시점에 수
행된 시험의 개요를 설명한 것이며, 그림 35는 실험에
사용된 이동형 수신국의 실험사진과 보정정보 및 무결
성 정보 생성장비의 모습을 설명하고, 사용자가 실제
도로에서 차로구분 수준의 위치결정을 수행하는 결과
를 나타내고 있다.
그림 34. 준실시간 위치결정 시험개요
그림 35. 준실시간 위치결정 시험장비 및 결과
본 과제는 향후 3년간 추가적 연구가 진행될 예정이
며, 향후 테스트베드 적용을 위한 실시간 수신국․중
앙국․사용자 시범장비를 제작하고, 실시간 수신국․
중앙국․사용자 시스템 통합 기술개발하고 테스트베
드를 구축하며, 테스트베드를 운영하고 성능평가 및
성능개선 연구를 수행할 예정이다.
7. 결 론
육상교통 차량의 비약적인 증가로 교통량이 증대
되고 있으며, 만성적인 교통 혼잡, 교통사고, 대기 오염
등의 문제를 발생시키고 있고 이로 인하여 인적, 물적
손실과 아울러 경제적, 사회적 비용이 증대 되고 있다.
교통 선진국들은 육상 교통시설의 증설과 함께 전자,
통신 등의 정보통신기술을 활용한 교통체계의 효율적
관리를 통하여 증가하는 교통 수요에 대응해 나가고
있으며, 육상 교통의 문제를 해결하고자 오래전부터
육상교통 환경에서 위성항법을 활용한 정확한 위치결
정에 관한 연구를 진행하고 있다.
국내에서는 위성항법을 활용한 육상교통 분야의 위
치결정 방법은 주요 ITS관련 과제를 통해서 수행되고
있으나 육상교통 환경의 특수성에 따라서 위성항법의
성능을 향상시키는데 한계가 확인되었다. 한국항공우
주연구원에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 연구를
진행하고 있다.
194
이은성 외 / 항공우주산업기술동향 10/1 (2012) pp. 179~195
본 논문에서는 전 세계에서 진행되고 있는 다양한
분야의 육상교통 프로젝트에 위성항법이 사용되는 예
를 살펴보고 육상교통 환경에서 위성항법을 활용하기
위한 고려사항을 정리하였다. 또한 육상교통 환경에서
위성항법의 위치결정 성능을 개선하기 위한 연구에 대
한 최신 동향을 정리하였으며 관련 연구개발의 기술개
발 방향성을 정리하였다.
후 기
본 논문은 국토해양부 위성항법기반 교통인프라 기
술개발의 연구비지원(06교통핵심A03)에 의해 수행 된
결과이며 연구비 지원에 감사드립니다.
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