항공우주산업기술동향 15권 1호 (2017) pp. 151~166
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기술동향
자율주행과 위성항법기반 정밀위치결정 기술
임성혁*
1 )
, 안종선*, 손은성*, 이상우*, 허문범*
Autonomous Driving and GNSS-based Precise
Positioning Technology
Im, Sunghyuck*, An, Jongseon*, Son, Eunseong*, Lee, Sangwoo*, Heo, Moonbeom*,
ABSTRACT
With the need of transport and mobilities, cities have evolved to be more and more automobile
dependent. Although such changes have made our lives more comfortable, the safety issue is now
raising new questions due to the significant increase of elderly drivers and traffic congestion. To
overcome these problems, autonomous vehicle technologies are being introduced and emphasized,
and efforts to adopt the innovative technologies in the industry and commercial sectors are also
increasing. In this paper, we review the current status of autonomous vehicle technology and
satellite navigation technology, along with examples where the satellite navigation is applied for
autonomous vehicles.
초 록
자동차는 인간의 삶에서 필수적인 도구이다. 하지만 복잡한 교통으로 인해 자동차를 운전하기
위해 소비하는 시간과 노령화에 따른 노인운전자의 증가는 편의와 안전이라는 부분에서 자동차
의 효용성을 저하시키고 안전도를 위협하고 있다. 이를 극복하기 위해 자율주행자동차 기술이
개발되고 있고 일부 자율주행단계는 상용화되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 현재 자율주행
및 위성항법 기술 현황에 대해 설명하고 자율주행에의 위성항법 적용사례에 대해 서술하였다.
Key Words : GNSS(위성항법시스템), Autonomous Vehicle(자율주행자동차), DGNSS(보정시스템)
* 임성혁, 안종선, 손은성, 이상우, 허문범, 한국항공우주연구원, SBAS본부 위성항법팀
ish@kari.re.kr, jsever@kari.re.kr, gpsyusa@kari.re.kr, lswoo@kari.re.kr, hmb@kari.re.kr
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임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
1. 서 론
현대의 복잡한 교통환경과 극심한 교통체증
에 따른 운전시간 증가는 운전자의 여가시간
부족 및 피로증가를 야기하고
, 나아가 안전성
을 저하하는 문제로 자리 잡고 있다
. 또한, 노
령인구 증가로 인한 고령운전자의 증가는 교통
사고 증가의 원인이 되고 있다
. 이러한 문제점
을 극복하고
, 궁극적으로 인간 삶의 질 향상이
라는 목표를 이끌고자 전 세계는 지금 자율주
행 기술 개발
, 상용화라는 공동의 목표를 향해
달려가고 있다
.
자율주행 기술은 미 국방성
(DARPA) Grand
Challenge와 Urban Challenge를 시작으로 본
격적으로 유명세를 타기 시작하였다
. 초기에는
완주하는 차가 없어 먼 미래의 기술로만 여겨
졌지만
, 거듭된 대회를 통해 고도화된 기술은
도심에서의 자율주행이 현재 또는 가까운 시일
내에 이루어질 수 있음을 극적으로 보여주었
다
.
자율주행을 위해 사용되는 기술은 주변인식
(물체인식, 위치인식 등)과 판단(인식된 정보를
기반으로 향후 행동 결정
) 및 제어(인식과 판단
의 결과를 토대로 차량의 물리적 행동을 유발
)
와 같이 세 가지 기술로 분류될 수 있다
.
그 중에서 가장 중요한 것은 주변인식이다
.
사람의 오감과 같이 스스로 판단하기 위한 모
든 판단 및 행동의 근거이기 때문이다
. 주변인
식을 위한 센서로는 레이더
(radar), 라이다
(lidar), 초음파(sonar), 영상(vision), 위성항법
(GNSS : Global Navigation Satellite System),
관성항법
(INS : Inertial Navigation System) 등
이 있다
. 각 센서별 특징은 <표 1>과 같다.
위성항법기술을 이용하는 경우에는 항법위성
의 가시성 확보 여부 및 기술의 차이에 따라
최대 수
cm 정도의 정확도로 위치를 인식할 수
있다
. 그러나 수cm의 정확도를 갖는 위성항법
수신기는 수천만 원을 상회하는 고가의 장비이
므로 상용화가 요원하였다
.
센서
가격
(원)
성능
(정확도)
범위
단점
레이
더
수백
만
수미터
300
미터
전파흡수물질에
취약,
산란으로인한
오차 발생
라이
다
천만
이상
수센티
미터
100
미터
빛흡수물질에
취약, 고가
초음
파
수만
수센티
미터
(보상후)
10
~20
미터
온도/습도에 따른
오차 증가, 분해능
낮음
영상
수십
만
-
-
조도에 따른 오차
변화 큼
위성
항법
수만
~수
천만
수밀리
미터-수
십미터
-
극도심 성능저하
및 터널 사용
불가
관성
항법
수천
~수
천만
-
-
시간에 따른 오차
증가
표 1. 센서별 특징
하지만 최근에 저가의 위성항법수신기를 활
용한 정밀위치결정 기술이 개발되었다
. 그 정
확도는 수십
cm정도로 정밀지도 기반으로 차선
을 구분할 수 있을 정도이며 응용분야에 따라
다르겠지만 기존의 수천만원을 상회하는 위성
항법수신기를 대체할 수 있을 것으로 기대하고
있다
.
본 논문에서는 국내외 자율주행 기술 개발
동향에 대해 서술한 후 위성항법 기술 및 구축
현황에 대해 설명한다
. 또한 위성항법 기술의
효과를 극대화하기 위한 위성항법 보강시스템
에 대해 설명하고 위성항법기술의 자율주행 적
용 국내외 사례에 대해 기술하였다
. 마지막으
로 향후 위성항법의 효과적인 사용을 위한 도
로시스템이 갖추어야할 요건에 대해 서술하였
다
.
2. 자율주행 및 위성항법 동향
2.1 자율주행 동향
2.1.1 국가별 동향
미국은 국방부 산하로 자율주행자동차 경진
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
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대회를 개최하여 이를 토대로 우수한 인재를
구글과 애플에 영입할 수 있게 하였으며
2011
년 구글이 일반도로에서 시험운행이 필요한 시
점이 되자 네바다 주가 최초로 자율주행자동차
의 시험운행을 허용할 수 있도록 인프라 구축
이나 제도 개선에 주력하였다
. 이를 토대로
2016년 3월 말 기준으로 미국에서는 일반도로
에서 자율주행자동차 시험운전이
9개 주에서
가능하다
[1].
또한 미국 정부는
2015년 10월 발표된 ‘신 미
국 혁신전략
(Strategy for American Innovations)’
의
9개 중점 육성 분야에서 자율주행자동차의
조속한 상용화를 지원하겠다는 계획을 밝혔다
.
자율주행자동차에 필요한 핵심 기술개발과 성
능 및 안전 기준 제정
, 시험운전을 위한 다양
한 환경조성 등을 위해 전년 대비 예산을
2배
늘리도록 하였다
[1].
유럽에서
EU (European Union)를 중심으로
2015년에 자율주행 기술개발 로드맵 보고서
‘EPoSS (European Technology Platform on
Smart System Integration)’을 발표하였다. 이
보고서에는 현재 자율주행자동차 기술개발 수
준과 사회 제도적 측면까지 고려하여 향후 자
율주행 기술의
R&D 뿐만 아니라 유럽 내 도
로체계
, 법규나 제도 등을 다방면에서 고려한
기술개발이 필요함을 명시하였다
. 이를 토대로
자율주행자동차 관련 흐름에 맞춰 각 정부 별
로 다양한 정책을 내놓고 있다
. 영국 정부는
자율주행자동차와 도로 간 정보 수집
, 도시 정
보
, 새로운 음성 인식 서비스 등 자율주행 관
련된 프로젝트를 지원하기 위해
2,000만 파운
드를 투자한다고 밝혔다
. 그리고 독일에서는
자율주행 기능 및 주행보조 시스템 시장을 선
점을 위해 독일 연방교육연구부
(BMBF)는 5천
만유로의 지원계획을 발표하였다
. 이 프로젝트
에는 독일의 자동차 완성업체인 아우디와 자동
차 부품업체인 보쉬가 참여를 하며 신기술이
탑재된 독일 자동차 생산 시스템 개발을 진행
하기로 하였다
[1].
2.1.2 업체별 동향
Ford는 2020년까지 첫 번째 자율주행차를 생
산하고
, 2021년 본격적인 시험에 돌입할 계획
으로 약
8,400억 원을 투입하여 자율주행차 제
조혁신센터를 설립하는 등 전기차와 자율주행
차 상용화를 위해
2020년까지 약 5.4조 원을
투입할 예정이고 미국 애리조나
, 캘리포니아,
미시간
3개 주에서 자율주행 시험을 진행 중이
며
, 2017년부터 유럽으로 확대, 시험 차량을 30
대에서
100대로 늘릴 계획이다[2].
GM (General Moters)은 Lyft(차량공유업체)
투자
, Cruise Automation(자율주행기술 스타트
업
) 인수 등 공격적 행보를 보이고 있고 산하
의
자율주행개발팀
(Autonomous
Vehicle
Development Team)이 자율주행기술 개발, 관련
업체 인수
, 플랫폼 전략을 진두지휘하고 있으
며
2017년 1,400만 달러를 투자, 실리콘밸리에
자율주행차 연구개발센터 건립을 발표하였다
.
그리고
2017년 말, 자사의 일부 캐딜락 모델에
자회사인
Cruise Automation의 자율주행시스
템
'슈퍼 크루즈'를 옵션으로 장착할 계획으로
2018년부터 수 천대 규모의 자율주행 전기차
볼트를
Lyft에 공급, 시험을 시작할 예정이다
[2].
Renault-Nissan은 2018년 고속도로에서 차선
변경이 가능한 차량
, 2020년 시내 자율주행이
가능한 차량을 각각 선보이고
, 2022년 이후 완
전 자율주행차 출시를 예고하였으며
2016년 8
월 일본 최초로 레벨
2 수준의 자율주행 기능을
탑재한 미니밴
‘세레나’를 출시하였다. 2017년
3월에는 영국에서 차세대 자율주행 프로토타입
차량의 실제 테스트 장면을 공개하여 동 테스
트에서 선보인 프로파일럿
(ProPILOT, 단일차선
자율주행 가능
)은 신형 캐시카이(Qashqai) 및
리프
(LEAF)에 탑재될 예정이다[2].
Daimler는 2020년까지 시속 120㎞로 주행이
가능한 완전 자율주행차 출시를 목표로 하고
있다
. Mercedes-Benz를 자회사로 두고 있는
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임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
Daimler는 Uber, Lyft, Didi Chuxing 등이 선
점하고 있는 앱기반 차량공유 및 차량호출 서
비스 시장을 겨냥하고 있으며 상용차의 경우
,
고속도로 파일럿 시스템을 장착한
'벤츠 퓨처
트럭
2025'로 자율주행을 테스트 중이며, 최근
네덜란드에서 시범운행을 시작하였다
. 2017년
4월 상하이국제모터쇼에서, Mercedes-Benz는
자율주행 기술이 한 단계 진화하여 비포장도로
에서도 자율주행이 가능한 더 뉴
S-클래스를
공개하였다
[2].
Volkswagen 2025년부터 레벨5의 완전 자율
주행차 상용화 목표를 제시하여
2017년 자회사
Audi의 신형 A8에 레벨3 자율주행 기술을 탑
재할 예정이며
, 2021년 완전 자율주행 기술을
적용한 최고급 전기 세단을 출시할 계획이다
.
2017년 1월 디트로이트모터쇼에서 자율주행 전
기 미니버스
'I.D. 버즈 컨셉트'를 선보였고 상
용화에 근접한 미래 자율주행기술을 소개하였
다
[2].
BMW (Bayerische Motoren Werke)는 2025
년 완전 자율주행차 생산을 계획으로 중국
Baidu와 협력하여 2015년 12월에 자율주행차
기술을 성공적으로 시험하였고
2017년 하반기
에는
Intel‧Mobileye와 함께 미국‧유럽에서 완전
자율주행
BMW 7시리즈 차량 약 40대의 시범
운행을 계획
(CES2017 발표) 중이며 2021년 후
반부터 자사 모든 차량에 자율주행 기술을 갖
춘 차를 출시할 계획이다
[2].
Volvo는 2020년 레벨4 자율주행차 출시,
2021년 완전 자율주행차 출시하는 것을 목표로
이미 레벨
3 자율주행 기술을 확보하였다. 2020
년까지
5단계 완전자율주행 기술을 확보할 계
획으로
2016년 Uber와 협력해 무인 자율주행
시스템을 장착한
SUV (Sport Utility Vehicle)
XC90을 미국 피츠버그에서 시험하고 있고
2017년에는 중국, 스웨덴, 영국에서 각각 100대
의
XC90차량을 투입해 자율주행 시험에 들어
갈 예정이다
[2].
Tesla는 부분 자율주행기술을 양산 차량에
도입하여 조기 상용화에 진입을 목표로
2015년
10월, 반 자율주행 시스템인 오토파일럿(Auto
Pilot)을 선보였으며, 2017 년 말까지 미국 서부
LA에서 동부 뉴욕까지(4,800km) 횡단하는 자
율주행 시험을 진행하겠다고 계획을 발표하였
다
. 또한 2017년 말까지 모델3를 포함한 전 차
종에 완전 자율주행을 위한 소프트웨어와 하드
웨어를 갖추겠다는 계획을 발표하였다
[2].
Toyota는 세계에서 자율주행기술 특허를 가
장 많이 보유한 것으로 알려져 있으며 자사의
고도운전지원시스템
‘가디언’의 실용화를 목표
로
, 미국 자회사가 레벨4의 자율주행 실험차량
을 개발
, 공개했다고 일본 언론이 보도(2017.3)
하였고
2020년까지 고속도로에서 주행 가능한
완전 자율주행차를 개발
·시판하고, 향후 10년
내
4단계 자율주행 자동차를 내놓을 계획이다
[2].
Honda는 2020년까지 고속도로 자율주행 실
용화를 목표로
2015년 자동브레이크와 보행자
충돌 회피 등의 기능을 갖춘
‘혼다 감지시스템’
을 차량에 탑재하고
, 2016년 3월에는 ADAS
(Advanced Driver Assistance System)기능이
적용된 약
2만 달러 가격의 자율주행차를 공개
하였으며
2016년 12월, Waymo와 손잡고 자율
주행차 공동연구를 위한 검토에 돌입하였고
Waymo의 자율주행 전용센서, 소프트웨어 등
을 자사의 차에 탑재
, 미국 내 일반도로에서
완전 자율주행 실증실험에 착수하였다
[2].
그림 1. 위성항법시스템 현황
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
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2.2 위성항법시스템 현황
위성항법시스템은 크게 전지구 위성항법시스
템과 지역 위성항법시스템
(RNSS : Regional
Navigation Satellite System)으로 분류할 수 있
다
. GNSS는 지구 전체를 서비스 대상으로 하는
위성항법시스템으로 중궤도
(2만km 내외)를 선회
하는
20∼30기의 위성군으로 구성되며 미국의
GPS (Global Positioning System), 러시아의
GLONASS
(GLObal
NAvigation
Satellite
System), EU의 Galileo와 중국의 Beidou 등을
예로 들 수 있다
. RNSS는 정지궤도 및 준천정궤
도 위성을 사용하여 특정 지역
(대륙·국가)을 서
비스 대상으로 하는 위성항법시스템으로 일본의
JRNSS와 인도의 IRNSS 등을 예로 들 수 있다.
2.2.1 미국의 GPS
1960년대부터 군사적인 목적을 위해 미국 국
방부와
NASA (National Aeronautics and
Space Administration)에 의해 연구를 시작하
였으며
1978년 2월 최초의 위성을 발사한 이후
로 지속적인 연구개발을 통해
1995년 정상 운
용
(FOC : Full Operation Capability)단계에
진입하였고
1996년 미대통령 결정각서 (PDD :
President Decision Directive)에서 안정적이고
지속적인
GPS 무료사용을 보장하였으며 2000
년
5월 1일 고의잡음 (SA
:
Selective
Availability)이 제거되었다.
GPS 우주부분에서는 고도 20,200km에 12시
간
(11시간 56분)주기로 6개의 지구 궤도를 도
는
24개의 위성으로 구성되어 있으며 L1
(1575.42 MHz), L2 (1227.6 MHz) 두 개의 주
파수로 신호를 송출하며
GPS 지상부분에는 1
개의 중앙제어국
(Master Control Station)과 4
개의 감시국
(Monitor Station)으로 구성되며
위성시계오차 보정 및 작동 상태 감시
, 위성
궤도 추적 및 조정의 기능을 수행한다
.
GPS의 정확도는 민간용 C/A 코드를 사용할
경우 위치 오차
25m(2drms) 시각오차 500ns이
며
GPS는 민간용 서비스를 무료로 개방함으로
써 전 세계 위성항법시장을 사실상 독점하고
있고 위치 및 시각 정보는 미국을 포함한 전
세계에서 중요 인프라로서의 기능을 수행하고
있다
.
GPS의 성능개선 요구 및 EU의 Galileo 시스
템에 대한 비교우위 확보를 위해서 현대화 계
획을 추진 중에 있고
2010년부터 새로운 항법
신호 주파수인
L5 밴드 및 군사용 M 코드가
추가된
3세대 GPS 위성들을 발사하고 2013년
1월 17일에는 GPS 보정 신호 테스트를 위한
신호 전송 시작하였으며
2013년 2월 GPS III
핵심 비행 소프트웨어의 테스트를 완료하였다
.
2013년 6월 17일부터 GPS L2, L5 신호의
CNAV (Civilian NAVgation message format)
기능 테스트를 시작하는 등 현 시스템보다 더
정밀하며 외부 신호에 강인한 항법정보를 제공
하기 위해 시스템을 고도화하고 있다
.
그림 2. 개발 단계별 GPS 위성
그림 3. GPS 현대화 단계
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임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
그림 4. GLONASS 현대화 단계
2.2.2 러시아의 GLONASS
1976년부터 개발을 시작하였으며 1982년 10
월 첫 번째 위성을 발사하였고 총
24기(21기
주위성
,
3기 보조위성)의 위성들을 고도
19,100km의 중궤도에 64.8˚의 궤도경사각을
가지도록 배치할 계획이었으나 구소련 붕괴이
후 재정적 어려움으로 인하여 정상적으로 운영
하지 못하였으며
2004년 12월에 발사 된 3기의
위성을 포함하여
2007년 5월 기준으로 17기의
위성으로 불완전 운영되고 있었으나 정상운영
을 위하여 추가적인 위성 발사를 통해
2011년
말에 총
24기의 위성을 가동하는 중이다.
러시아 항공우주국
(Russia Aviation and
Space Agency, Rosaviakosmos)에서 2002년에
서
2011년까지 10년간 현대화 계획을 추진하였
으며
2007년 18기, 2010년 24기로 구성된 시스
템을 목표로
2003년부터 개발을 시작한
GLONASS-M 타입의 신형 위성을 2013년 4월
26일에 러시아 플래세츠크 우주발사기지에서
발사하였다
.
GLONASS-M
위성
이후
GLONASS-K 위성으로 교체를 계획하고 있으
며 이를 통하여 위성의 크기와 질량이
GLONASS-M에 비교할 때 절반 수준으로 줄어
들며 수명도
10년 이상이 될 것으로 예상되고
있다
. 제 2의 민간 신호를 L2 주파수 대역에
포함시켜 측위 정확도를 향상이 예상되고
2013
년
2월에는 항법시스템의 정확도를 향상시키는
SCDM (System for Differential Correction
and Monitoring)을 위한 첫 번째 GLONASS
해외 지상국을 브라질의 수도에 설치했다고 발
표하였다
.
2.2.3 유럽의 GALILEO
EU는 1999년부터 전지구 위성항법시스템 구
축에 착수하였으며
2001년 5월 각료 이사회에
서
Galileo 계획이 승인되어 2003년 9월
GJU(Galileo Joint Undertaking)를 결성하여 사
업을 추진을 시작하였으며
2005년 12월 첫 번
째 시험위성인
GIOVE-A(Galileo In Orbit
Validation Element-A)를 성공적으로 발사하였
다
.
2006년 12월부터는 GJU에서 GSA(GNSS
Supervisory Authority)로 업무가 이관되어
Galileo가 구축되었으며 Galileo는 최초의 민간
용 위성항법시스템으로 총
33억 유로(약 4.3조
원
)을 투자하여 총 30기(27기 주 위성, 3기 보
조위성
)의 위성들을 고도 23,616 km의 궤도에
배치하여
2018년부터 서비스를 개시할 예정이
었으나 국내외 상황의 변화로 인하여 지연되어
2020년부터 서비스의 개시가 예상된다.
Galileo는 3개의 주파수 대역에 의하여 전송
(E5A-E5B, E6, E2-L1-E1; 2개의 주파수 대역은
GPS와 겹침)되며, 3개의 반송파에는 총 10개의
신호가 전송되도록 구성되어 있다
.
서비스 종류
서비스 종류
Open Service
(OS)
-시각과 위치서비스 위주의 무료
서비스
-단일/이중 주파수 측위가 가능
Safety-of-Liv
e Service
(SoL)
-주로 항법분위 사용 목적
-정확도는 OS와 동일하나, 높은
무결성 제공(GPS L5에 대응)
Commercial
Service (CS)
-2개의 상업용 신호 (E6B, E6C)를
이용한 높은 정확도 유지
Public
Regulated
Service (PRS)
-경찰, 소방, 구급, 군 응용분야와
같은 공공 목적을 위한 서비스
-PRS접근은 EU국가들에 의해 관리
표 2. Galileo 서비스 종류
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2010년 발사 계획이었으나 연기되었고 2011
년
8월 이후로 계획이 조정되었으며 2011년 3
월
PDR (Preliminary Design Review)을 완료
하고
2011년 중반 CDR (Critical Design
Review)을 완료하였다.
2011년 10월 21일, 첫 번째 IOV(in-orbit
validation) 위성(2기) 발사 성공 이후 2011년
11월 3일 항법탑재체 실험을 시작하여 2012년
12월 1일 Galileo 항법위성 IOV-3 신호 전송
시작하였다
.
2.2.4 중국의 Beidou
중국은
2020년까지 35기의 위성을 발사하여
전 지구적인 위성항법시스템 구축을 목표로 추
진 중에 있으며 정확성에 있어서는 위치 오차
10m, 시각동기 오차 50ns 속도측정 오차
0.2m/s의 성능이 예상된다.
제공하는 항법 서비스는
GPS와 같이 공개
서비스와 군용 서비스를 제공할 예정이다
.
2012년 12월 27일에 test version ICD에 누락
되었던 항법위성의 궤도 정보가 기록된 항법
메시지 내용 포함한 위성항법시스템의
ICD 발
표하였고
2013년 항법위성시스템(BDS)의 지상
시스템 개발이 승인되는 등 항법위성의 정확도
를 향상시키고 있는 중이다
.
위성항법 관련 핵심 기술 확보를 위해
EU의
Galileo 프로젝트에 참여하고 있으며 2004년 9
월 중국은
EU의 Galileo 프로젝트 참여하였다.
그림 5. 중국 Beidou 개발 단계
전 지구적인 위성항법시스템 구축 이전에는
<그림 5>와 같은 정지궤도 위성인 Beidou를
이용하여
70°E에서 140°E, 그리고 5°N에서
55°N의 서비스 지역을 가지는 지역위성항법시
스템을 제공할 계획이다
.
2.2.5 일본의 QZSS
일본의
QZSS(Quasi-Zenith Satellite System)
은
GPS의 보완 및 서비스 증대를 위하여 민,
관 합작으로
2002년부터 개발을 시작하여 2010
년
9월 11일에 쏘아 최초의 항법위성인
“MICHIBIKI”를 궤도상에 안착시켰다.
현재 추가적으로
3개의 Quasi-Zenith 위성이
발사되어 운용될 예정이며 일본
, 동북아, 호주
등에 항법신호 서비스가 가능하도록
8자 궤도
로 선회한다
.
QZSS는 현재 총 4종류의 신호를 송신하고
있으며
GPS 호환 가능한 신호인 L1 C/A,
L2C, L5, L1C에 대해 서비스를 제공하고 별도
로 항법 성능 향상을 위해
L1-SAIF(Sub-metre
Accuracy and Integrity Monitoring) 신호 및
테스트 및 실험 용 신호인
L6 LEX 신호를 송
신하고 있으며 향후
2023까지 7기의 항법위성
을 통해 서비스 제공이 예정되어 있다
.
3. 위성항법 보정 및 자율주행 적용
3.1 위성항법 위치결정 정확도 향상
위성항법은 많은 장점에도 불구하고 몇 가지
취약점을 갖고 있다
. 위성항법신호는 항법위성
에서 사용자에게 전달되는 경로에 많은 오차
발생 요인이 존재하게 된다
.
위성항법 오차의 종류에는 위성궤도 오차
,
위성시계 오차
, 위성데이터 오차, 전리층 지연,
대류층 지연
, 신호왜곡, 다중경로를 포함한 난
수신 신호
, 수신기 오차 등을 포함한다. <그림
6>은 위성항법 오차의 종류를 설명하고 있다.
158
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
그림 6. 위성항법 신호 오차 요인
그림 7. 위성항법 신호 오차 제거 방법
위성항법신호의
오차는
대부분
DGPS
(Differential GPS) 기법으로 제거가 가능하다.
DGPS 기법은 이미 위치를 정확히 알고 있는
기준국에서 사용자에게 보정정보
(Correction
Information)를 보내고 사용자는 이를 활용하여
위치를 결정하는 방법이다
.
<그림 7>은 DGPS의 원리를 설명하고 있다.
DGPS의 종류는 코드 측정값을 활용하는 경우
와 반송파 측정값을 활용하는 경우로 나눌 수
있다
.
<그림 8>은 DGPS를 기본원리로 무결성
(Integrity)정보까지 제공하는 보강항법시스템을
설명한 것이다
.
그림 8. 보강항법시스템 종류 및 국가별 현황
3.1.1 국내 위성항법 보정정보 제공 현황
국내에서 가장 많이 사용하는
GPS는 실제
차량의 위치와
15m 잠재적인 오차가 발생하여
차로구분 수준의 위치결정에 한계가 있다
.
오차발생요인
잠재오차
통상오차
Ionosphere (전리층
지연)
5.0 m
0.4 m
Troposphere (대류층
지연)
0.5 m
0.2 m
Ephemeris data
(위성궤도정보오차)
2.5 m
0 m
Satellite clock drift
(위성원자시계 오차)
1.5 m
0 m
Multipath
(다중경로오차)
0.6 m
0.6 m
Measurement noise
(측정오차)
0.3 m
0.3 m
계
~ 15 m
~ 10 m
표 3. GPS 발생요인별 오차
* 출처: Diana Cooksey, Understanding the Global
Positioning System (GPS), MSU GPS Laboratory,
Department of Land Resources and Environmental
Sciences,
Montana
State
University-Bozeman
h t t p : / / w w w . m o n t a n a . e d u / g p s / u n d e r s t d . h t m l
http://www.montana.edu/gps/understd.html
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
159
그림 9. GPS와 DGPS 개요
* 출처 : 해양수산부 홈페이지 (http://mof.go.kr/)
DGPS는 DGNSS (Differential GNSS)의 일종
으로 이러한
GPS의 오차를 줄이기 위한 시스
템의 통칭으로 국내에서는 해양수산부의 시스
템을 일컫는 시스템의 명칭으로 주로 사용하고
있다
.
해양수산부의
DGPS 시스템은 전국에 17개
기준국을 세워 기존
GPS의 오차를 줄인 위치
결정 기술이 적용된 시스템으로서
, 선박 항해·
연구
·측량 등 특수 목적에 주로 이용되고 있다.
그러나 이
DGPS 전용 수신기의 가격은 대
부분
500만 원 이상으로 소비자의 부담이 크
며
, 건물 등 장애물이 많은 곳에서는 정확도가
떨어지는 단점이 있으며 특히 가격 대비 성능
이 낮아 차로구분 수준의 위치결정에 실제적인
활용이 어렵다는데 문제점이 있다
.
차세대 위성항법보정시스템
SBAS (Satellite
Based Augmentation System)는 정지궤도 위성
을 이용하여 수신기와 위성간의 거리오차
, GPS
위성궤도 및 시계오차
, 전리층 지연 등에 대한
보정 정보를 보다 광범위한 지역에 제공하기
위한 시스템으로 주로 항공기 항법을 지원하기
위한 목적으로 국토교통부에서 추진 중에 있으
며
, 2022년 상용화를 목표로 2014년부터 연구
개발에 착수하였다
.
그림 10. SBAS 개요
* 출처 : 한국항공우주연구원 내부자료 (2013)
SBAS는 항공용으로 사용할 경우 위치정확도
16m, 무결성 2x10-7 성능을 항상 보장하는바
SBAS를 육상용에 적용할 경우 전반적으로
GNSS의 위치정확도 성능은 향상되지만, 차로
구분을 할 수 있는 수준의 성능을 위해서는 추
가적인 기술 개발이 필요할 것으로 판단된다
.
개활지에서
SBAS 기준국 장비를 활용하여
움직이지 않는 상태에서 측정하는 경우
1∼3m
이내의 위치결정 정확도를 얻을 수 있을 것으
로 예상된다
.
육상교통 상황 특히
, 도심 및 준도심 상황에
서 차로구분을 위한
1m 내외 위치결정 정확도
를 얻기 위해서는 추가적인 센서가 필요하다
.
육상교통수단은 가로수
, 고층건물, 고가도로
등과 같이 가시성과 신호의 수신감도가 나쁜
지역을 주행하는 경우가 많아서 특히 오차발생
의 가능성이 커진다
.
<그림 11>과 같은 육상교통 환경에서 다중
경로 및 순간적인 신호 단절이 발생하여
SBAS
처럼 개활지에서 측정한 위치결정 정확도 획득
이 불가능하다
.
160
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
그림 11. 육상교통 환경 위성항법 신호 관측 환경
* 출처 : 한국항공우주연구원 내부자료 (2013)
그림 12. SBAS의 육상교통 활용 시 한계점
* 출처 : 한국항공우주연구원 내부자료 (2013)
SBAS 정지궤도위성의 기하학적 특성으로 인
하여 육상 교통에서 활용 시 장애물이 많은 지
역에 활용이 거의 불가능하고
SBAS 위성은 지
구적도면에 놓여있으므로
, 서울을 기준으로 주
변에 고도각
(Elevation Angle) 45도 이하에서
장애물이 없어야 관측 가능하다
.
<그림 12>와 같이 주위 건물 때문에 위성을
바라볼 수 없는 경우 위성방송
(Sky-life) 설치가
안 되는 이유와 동일하다
(SBAS 위성 궤도와
위성방송 위성 궤도 동일
).
코드 기반의 보강정보 전송을 위해서 한국해
양연구원 주도로
2002년 6월부터 2005년 9월까
지
WADGPS (Wide Area DGPS) 기술 개발이
수행되었으며 이 연구의 결과로 지상테스트베
드 및 가상 사용자 성능 평가
, 시범 시스템 운
용 및 활용 방안이 제시되었다
.
WADGPS는 소프트웨어에서는 코드 기반
DGPS 보정정보를 생성하며, 무결성 알고리즘
은
IM 수신기가 위치 정확도를 매 초마다 계
산하여 자신의 위치 값으로부터 벗어나는 정도
를 확인하는 수준으로 위치오차의 검출 기능만
을 수행하므로 육상 교통 사용자의 무결성을
만족하는 수준에는 한계가 있다
.
국토지리정보원은
2004년부터 VRS (Virtual
Reference Station) 시스템을 원내 국토공간정
보센터
GPS 중앙센터에 설치하였으며, 2006년
12월 22일자로 전국 14개 상시관측소를 이용하
여
“실시간 정밀 GNSS
측량
서비스
(http://vrs.ngii.go.kr)”를 제공하기 시작하였다.
현재는
(구)행정자치부의 관측소를 통합하여 전
국
50개 이상의 상시관측소를 이용한 VRS 서
비스를 제공하고 있으며
, 상시관측소 망내부나
망외부에 관계없이 네트워크를 이용하여 서버
에 연결한 후 이동점의 위치 근처에 가상기준
점을 생성하여 수
cm의 정밀한 측량을 할 수
있도록 서비스를 제공하고 있으며 시스템 구성
은 다음
<그림 13>과 같다.
VRS 시스템의 중앙국 서버 하드웨어는
RTKNet 서버 1대, GPStream 서버 1대로 구성
되어 있으며
, Trimble VRS 소프트웨어와 홈페
이지 서비스를 위한
Apache 소프트웨어, 데이
터베이스 관리를 위한
MS Access로 이루어진
다
.
그리고
Trimble
VRS
소프트웨어는
GPSNet, DGPSNet, RTKNet으로 이루어지면
GPSNet은 수신기로부터 관측데이터의 실시간
수집
, RINEX 파일 생성, 관측자료 통계 및 무
결성 검증
, 싱글베이스 RTK 보정치 생성 등의
역할을 수행한다
. 또한 DGPSNet은 DGPS의
보정치를 생성하며
, RTKNet은 전리층 및 대류
권 오차 및 위성 궤도오차 모델링과 모델링에
따른
RTK 보정치를 생성한다.
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
161
그림 13. VRS 시스템 구성
VRS의 통신 구성은 중앙 제어국의 경우 KT
Kornet
256kbps
전용선과 라우터
(Router),
VPN (Virtual Private Network)으로 이루어지
며 기준국은
KT ADSL (Asymmetric Digital
Subscriber Line) MyIP, ADSL 라우터, VPN으
로 구성된다
. 사용자는 휴대폰과 GPS 수신기를
가지고
VRS 측량을 실시한다. 측지 측량용으로
개발된 시스템이므로 실시간성과
1대일 기반
보정정보의 전송이 이루어지므로 동시사용자의
수가 제한된다
.
3.1.2 위성항법 교통인프라 기술 개발
육상교통 환경에서 위성항법을 기반으로 차
로구분 수준의 위치결정 기술을 개발하기 위하
여 한국항공우주연구원은 국토교통부로부터
“위성항법기반 교통인프라 기술 개발” 과제를
수탁하여 연구를 수행하였다
.
본 과제에서 육상교통 환경에서 위성항법기
반 위치정보 제공기술을 개발하여 도로주행 중
에 차로구분 수준
(최대허용오차 1.5m이하)의
위치결정을 수행할 수 있는 원천기술을 개발하
는 것을 목적으로 하고 있다
. 이때 위성항법
반송파기반 다중기준국 네트워크를 활용하여
넓은 지역
(60km 이상)에서 차로구분이 가능한
수준의 위치정확도를 확보하고 육상교통환경에
서 위성항법신호의 고장검출을 수행하여 신뢰
도를높이는 연구수행을 완료하였다
.
그림 14. 차로구분 교통인프라 실용화 과제 개요
본 연구결과를 실용화하기 위하여 국토교통
부로부터 실용화과제
“차로구분 정밀위치결정
교통인프라 기술 실용화 연구
”를 수탁하여 <그
림
14>와 같이 연구를 진행 중이며 2018년에
완료될 예정이다
.
3.2 위성항법의 자율주행 적용 동향
3.2.1 미국
미국의
DOT는 육상교통 환경 위치결정 관
련 연구개발을 주관하고 있으며 다양한 연구기
관과 대학이 참여하였다
. 대표적인 과제로
IVBSS
(Integrated
Vehicle
Based
Safety
System)은 2005년에 시작되었으며 지능형 통합
충돌경고 시스템을 개발하는 것이 주요한 목적
으로 위성항법장비는
<그림 15>와 같이 DAS
(Data Aquisition System)의 일부로 장착되어서
연구에 필요한 경도
, 위도, 헤딩, 속도, 시각정
보를 제공한다
. 이때 활용한 위치결정 기법은
DGPS가 활용되었다.
그림 15. IVBSS의 위성항법 활용 장비
162
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
그림 16. CICAS-V의 위성항법 활용 장비
그림 17. Connected Vehicle의 위성항법 활용 장비
CICAS-V (Cooperative Intersection Collision
Avoid System for Violations) 프로젝트는 2006
년부터
2009년까지 교차로 충돌방지 및 운전자
경고 시스템 개발을 완료하였다
. 주요 목적은
교차로에 접근하는 운전자에게 교통신호 위반
및 보행자 출연 등의 경고를 보내 운전자가 교
차로 진입 시 적절한 행동을 할 수 있도록 도
와주는 것으로
GPS 모듈을 <그림 16>과 같이
Novatel 社의 수신기를 사용한 DGPS 시스템
을 활용하였다
.
2011년부터 2013년까지는 Safety Pilot Model
Deployment 프로젝트가 진행되었다. 이는 미
시간 앤아버 주변에서 개발한 차량단말을 가지
고
ITS (Intelligent Transport System) V2X
(Vehicle to Infrastructure or Vehicle)서비스
대규모 실도로 검증을 성공적으로 마쳤으며
2014년부터 2020년까지 Connected Vehicle 대
규모 프로젝트가 진행되어
, 크게 안전/이동성/
환경 측면에서 다양한 효과를 목표로 하고 있
다
. 특히, <그림 17>과 같이 GPS를 이용한 위
치결정을 하여
DSRC (Dedicated Short Range
Communications)통신을 통해 정보 제공을 한
다
.
3.2.2 유럽
유럽의 육상교통 위치결정과 관련된 사업은
크게
3가지가 있으며 이중 COOPERS
(Co-operative Systems for Intelligent Road
Safety)는 끊임없는 무선 통신 방식을 활용하여
차량과 도로 간의 상호 정보교환 시스템을 구
축하였다
.
COOPERS의 다양한 응용 서비스는 전용
OBU (On Board Unit)를 통해 제공되고
COOPERS에 사용된 전용 OBU에는 위성항법
장비가 탑재되어 있으며 오도미터
(Odometer)
를 함께 활용하여 차량의 위치결정에 활용되었
다
. 2013년 이후로는 SCOOP@F, MedTIS,
Compass4D 등의 지정 구간 시범 서비스 운영
을 하는
Pilot 프로젝트가 유럽 등지에서 진행
중이며
SCOOP@F는 프랑스 내 3000대 차량
및
2000km 도로 구간을 대상으로 C-ITS
(Cooperative-ITS) 인프라를 구축하여 시범 운
영하는 프로젝트이고
MedTIS는 지중해구간에
서 교통정보를 제공하는 인프라를 구축하여 국
경지대 화물교통 및 정체구간 관리 효율화 사
업이며
, Compass4D 또한 유럽 7개국 교통정보
제공 서비스를 시범 운영하는 프로젝트이다
.
ITS 분야의 GNSS 활용에 관련한 프로젝트로
는
2015년부터 진행되고 있는 JUPITER 프로그
램이 있다
. JUPITER는 European GNSS인
Galileo와 EGNOS (European Geostationary
Navigation Overly Service)를 활용한 어플리케
이션 개발 지원 및 사업 개발 환경을 조성 중
이며
, 기술적으로는 위성항법 도로 활용에 요
구되는 무결성을 실시간 도심 실험으로 검증하
였다
.
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
163
그림 18. COOPERS의 위성항법 활용 장비
유럽은 위와 같이 유럽연합의 전폭적 지원
하에
ITS 연구개발, 표준화에 노력을 하고 있
으며
, 자율주행 실현을 위한 연구개발 또한 병
행되고 있다
.
3.2.3 일본
일본 국토교통성의
ASV (Advanced Safety
Vehicle)는 일본의 ITS 관련 기술개발 대표 사
례로
1991년부터 진행되고 있다.
ASV 프로젝트는 자동차의 안정성 향상을 위
한 전자장비 등의 신기술을 적용하여 교통사고
방지와 그 피해 절감을 목적으로 프로젝트를
통하여 추돌 및 충돌 방지 지원
, 우회전시 충
돌 방지 지원
, 긴급 차량 정보 제공 지원 등의
기술을 개발하여 교통사고 방지 기술을 연구하
였으며 최근 종료된
ASV 5단계에서 ‘Mazda
Atenza ASV-5’를 <그림 19>와 같이 개발하였
으며
, 차재 센서에 GPS 위치정보를 V2V
(Vehicle to Vehicle) 통신에 이용하였고, 노면
전차와의 연계에서도
GPS 위치정보를 활용하
였다
.
V2V 통신에서는 quasi-zenith satellite GPS
및 일반
GPS 센서를 이용하여 위치결정 오차
는 약
1m ~ 10m 수준이다. ‘Mazda Atenza
ASV-5’는 히로시마 시내 주행실험을 통해 시스
템 성능 검증을 하였다
.
그림 19. Mazda Atenza ASV-5 통신시스템
3.2.4 국내
u-Transportation 연구단은 2006년부터 2012
까지 한국교통연구원을 비롯한 교통
, 통신분야
의 총
39개 전문기관이 참여하여 연구를 수하
였다
. 연구목표는 실시간 교통정보를 시간과
공간 제약 없이 제공
, 모든 생활영역 구분 없
이 언제 어디서나 원하는 서비스 및 교통상황
에 맞는 맞춤형 최적의 교통정보 서비스를 가
능하게 하는 유비쿼터스 환경의 미래교통시스
템 개발을 목적으로 수행되었다
.
u-Transportation에서 위성항법 위치결정 방
법으로
DGNSS를 사용하며, 관성센서를 함께
사용하여 위성항법 신호가 수신되지 않는 지역
에서 위치결정을 수행하는 것이다
.
스마트하이웨이 사업단은 국토해양부에서 수
립한
“건설교통 R&D
혁신 로드맵
”에서
"SMART
Highway
사업
“이 VC
(Value
Creator) 10으로 선정되어 추진됨에 따라 2007
년부터 착수하여
2014년까지 진행되었으며, 세
계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로
를 실현하기 위하여
ITS와 자동차 기술을 융합
시켜 교통사고를 사전에 예방하고 편리한 녹색
고속도로 핵심기술을 개발하고 실용화 하는 것
이 목표이다
.
위치결정 방법으로 위성항법이 사용되고 있
으며 상용 소프트웨어를 활용한 정밀 위치결정
방법이 사용되었다
.
164
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
그림 20. 스마트 자율협력주행 개념도
이의 후속과제로 자율주행을 위한
“스마트
자율협력주행 도로시스템 개발
”과제가 2015년
도 시작되어 그림과 같이 자율주행을 위한 인
프라 측면의 기술을 개발하고 있다
. 본 과제의
결과물은 향후 최초의 자율주행 지원 고속도로
인
“구리-세종”간 고속도로에 설치될 예정이다.
4. 결 론
본 논문을 통해 국내외 자율주행 및 위성항법 현
황을 설명하였다
. 또한 위성항법 신호의 오차를 제
거하는
DGPS 시스템과 자율주행에의 적용사례를
서술하였다
.
하지만 위성항법 기술은 정확도 뿐만아니라 무결
성 측면에서 극복해야할 부분이 많다
. 특히, 지상에
서의 다중경로로 인한 오차발생은 통계적인 해석이
불가능하여 무결성 판단을 어렵게 한다
.
따라서 위성항법 기술이 자율주행에 사용되기 위
해서는 도로인프라 건설 시 위성항법 신호를 저해하
는 요소
(소음방지벽, 전광판, 표지판 등 위성항법 신
호의 가시성을 저해하는 요소
)를 최소화하고 최소한
의 시뮬레이션을 통한 가시위성 관측환경 분석을 통
한 도로인프라 설계 반영이 필요할 것이다
.
향후 위성항법시스템의 가용성은 날로 향상될 것
이다
. 하지만 위성항법신호의 내재된 한계를 극복할
수 있는 방안에 대한 연구를 지속한다면 앞으로 위
성항법 기술은 자율주행을 위한 필수적인 기술이 될
것이다
.
감사의 글
이 연구는 국토교통부 교통물류연구사업
“차로구
분 정밀위치 결정 교통인프라 기술 실용화 연구
”의
연구비 지원
(17TLRP-C113269-02)에 의해 수행되었
습니다
.
참고문헌
1. 최주한, “주요 국가·업체별 자율주행자동차의
기술발전 동향과 성장과제
”,
정보통신방송정책
, 제28권, 제15호, 통권
629호, pp. 43-52, 2016.
2. 이은성 외 4명, “육상교통 환경의 위성항법
위치결정 성능향상을 위한 기술
동향
”,항공우주산업기술동향, 제10권, 제1호,
pp. 179-195, 2012.
3. 이재환, “자율주행차 주요 업체 동향과
시사점
”, ICT SPOT
ISSUE(정보통신기술진흥센터 정기간행물),
2017-4호, 2017년.
4. 박세환, “ITS/텔레매트릭스관련 표준기술 및
시장동향
”, TTA Journal, 제137권, pp. 91-96,
2012.
5. Daniel Watzenig and Martin Horn,
Automated Driving: Safer and More Efficient
Future Driving, Springer, 2017.
6. NHTSA and US Department of
Transportation, US Department of
Transportation Announces Decision to Move
Forward with Vehicle-to-Vehicle
Communication Technology for Light
Vehicles, 2014.
7. SAE, Taxonomy and Definitions for Terms
Related to On-Road Motor Vehicle
Automated Driving Systems, J3016, SAE
International Standard, 2014.
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
165
8. 전황수, IT Application for Ubiquitous
Services, KRNET 2009, 2009
9. 이원범, 주행세, “과금체계 구현을 통한교통
서비스기능 향상
”, 아주대학교 석사논문, 2010.
10. 변태영, 김동주, “WCDMA/HSDPA/WiBro
기반의
V2I2V 차량간 통신의 실험적
성능평가
”, 한국산업정보학회논문지, 제15권,
제
2호, pp. 23-30, 2010.
11. Integrated Vehicle-Based Safety Systems
Field Operational Test Final Program
Report, US DOT, National Highway Traffic
Safety Administration, 2011
12. Integrated Vehicle-Based Safety Systems
Field Operational Test Plan, US DOT,
National Highway Traffic Safety
Administration, 2008
13. 오성호, “차량운전 안전 향상:미국
엔텔리드라이브사례
”, 도로정책 브리프,
제
39호, p. 9, 2011.
14. 정도현, “미국의 지능형자동차 개발및 실용화
지원프로젝트
(4): IntelliDrive 프로젝트를
중심으로
”, Auto Journal, pp. 66-71, 2009.
15. Ashwin Amanna, Overview of IntelliDrive/
Vehicle Infrastructure Integration (VII),
Virginia Tech Transportation Institute, 2009
16. Michael Maile, "Cooperative Intersection
Collision Avoidance System for Violations
(CICAS-V) for Avoidance of Violation-Based
Intersection Crashes", Mercedes-Benz
Research & Development North America
Paper, 2009
17. 오성호, “유럽 쿠퍼스(COOPERS)의 특징과
시사점
”, 도로정책 브리프, 제41호, p. 9, 2011.
18. Doris Bankosegger, Susanne Fuchs,
COOPERS (Co-operative Networks for
Intelligent Road Safety) Final report for
disseminating the demonstration
achievements, revised business development
& roll out strategy, 2010.
19. Nobuyoshi Asanuma, Makoto Kawai, Akio
Takahashi, Ryoichi Shigenari, and Kazuo
Ochi, "Intelligent Technologies of ASV",
HONDA R&DTechnical Report, 2000.
20. 강연수, “u-Transportation 기술개발 현황”,
한국통신학회지
, 제29권, 제2호, pp. 52-58,
2012.
21. 스마트하이웨이 사업단 홈페이지,
http://www.smarthighway.or.kr
22. Geoff McDonald, "Co-operative ITS", AEPC
GIT 15th Meeting, 2011.
23. Jie Du and Matthew J.
Barth,“Next-Generation Automated Vehicle
Location Systems: Positioning at the Lane
Level”, IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems, Vol. 9, No. 1, pp.
48-57, March 2008.
24. 이은성, “위성항법기반 육상교통환경
정밀위치 결정기술
”, 지상파DMB 기반 DGPS
실험방송세미나
, 2012.
25. COVEL (Cooperative Vehicle Location for
Efficient Urban Mobility),
http://www.covel-project.eu
26. New Dimension in Navigation : The
Navigation 8100T GPS (Youtube)
27. Darren Sessions, GPS Tutorial,
http://ece.ut.ac.ir/Classpages/S87/ECE612
/GPS_tutorial_2.pdf
28. 박재익 외4명, “이동체이동체 속도정보와
안테나 기저선거리를 활용한 반송파위상
측정값의 고장검출방법
”, 한국항행학회
논문지
, 제14권, 제5호, pp.640-647, 2010.
166
임성혁 외 / 항공우주산업기술동향 15/1 (2017) pp. 151~166
29. NASA홈페이지,
http://www.aerospace.nasa. gov
30. 위성항법기반 교통인프라 기술개발, 상세
연구내용 기술서
, 한국항공우주연구원, 2012.
31. Rafael Toledo-Moreo, David Betaille, and
Francois Peyret, “Lane-Level Integrity
Provision for Navigation and Map Matching
With GNSS, Dead Reckoning and Enhanced
Maps”, IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems, Vol. 11, No. 1, pp.
100-112, March 2010.
32. Christian C.J.M Tiberius, Roel J.P Van Bree,
and Peter J. Bruist, “Stayin in Lane,
Real-Time Single-Frequency PPP on the
Road", InsideGNSS, pp. 48-53,
November/December 2011.
33. Anh Vu, Arvind Ramanandan, Anning
Chen, Jay A.Farrell, and Matthew Barth,
“Real-Time Computer Vision/DGPS-Aided
Inertial Navigation System for Lane-Level
Vehicle Navigation”, IEEE Transactions on
Intelligent Transportation Systems, Vol. 13,
No. 2, pp. 899-913, June 2012.
