본 연구는 전화통화에 의해 생성된 데이터에 대한 빅데이터 분석 접근을 제안한다. 전화통화 데 이터의 분석모형은 자연어의 어휘식별을 위한 PVPF(Parallel Variable-length Phrase Finding) 알 고리즘과 키워드의 사용빈도 측정을 위한 워드 카운트 알고리즘으로 구성된다. 제안한 분석모형에서 는 먼저 PVPF 알고리즘에 의해 연계 단어 추출을 통해 어휘를 식별하며, MapReduce의 워드 카운 트 알고리즘을 사용하여 식별된 어휘 및 단어의 사용빈도를 측정한다. 그 결과는 다양한 관점에서 해 석될 수 있다. 제안 분석모형의 효과성을 보이기 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 기반으로 분석모형을 설계 구현하였으며, 전화통화 데이터를 실험 적용한다. 실험결과, 키워드 상관관 계 분석 및 사용빈도 변화 분석을 통해 유의미한 결과를 도출한다.
Global Positioning System (GPS) is currently widely used for aviation applications. Single-frequency GPS receivers are highly affected by the ionospheric delay error, and the ionospheric delay should be corrected for accurate positioning. Single-frequency GPS receivers use the Klobuchar model, whose model parameters are transmitted from GPS satellites. In this paper, the long-term accuracy of the Klobuchar model from 2002 to 2014 is analyzed. The IGS global ionosphere map is considered as true ionospheric delay, and hourly, seasonal, and geographical error variations are analyzed. Histogram of the ionospheric delay error is also analyzed. The influence of solar and geomagnetic activity on the Klobuchar model error is analyzed, and the Klobuchar model error is highly correlated with solar activity. The results show that the Klobuchar model estimates 8 total electron content unit (TECU) over the true ionosphere delay in average. The Klobuchar model error is greater than 12 TECU within $20^{\circ}$ latitude, and the error is less than 6 TECU at high latitude.
A space-based augmentation system (SBAS) provides real-time GNSS correction signals via geostationary satellites for near-ground GNSS users. To use the SBAS correction for low Earth orbit (LEO) satellites, the correction, especially the ionosphere correction, must be adjusted for the LEO altitude. We apply modified SBAS data to LEO satellite onboard navigator to improve the positioning accuracy of a LEO satellite for possible real-time use. The onboard navigator requires high positioning reliability, and code pseudoranges, rather than phase pseudoranges, are used for the primary measurements. The Galileo NeQuick G model is used to determine the real-time conversion factor of the SBAS ionosphere correction for a LEO satellite. The GPS L1 data from GRACE satellite are combined with the SBAS data from the ground receiver. The onboard navigator combines the precise satellite dynamic model with an extended Kalman filter to improve positioning accuracy and stability. The kinematic positioning method, which uses the weighted least square method without the dynamic model, is also performed for comparison. The SBAS correction reduces the positioning error in both the kinematic positioning and the dynamic positioning. The positioning error reduction of the GPS and WAAS case over the GPS-only case is 25.2% for the kinematic method and 30.6% for the dynamic method. In the case of the dynamic method with the SBAS corrections, the positioning error remains smaller than that of the GPS-only dynamic method even after the satellite has left the SBAS service area.
IGS에서는 실시간 정밀 측위에 사용할 수 있도록 궤도 예측값인 IGU (IGS Ultra-rapid)와 실시간 궤도 추정값인 RTS (real-time service) 보정정보를 제공한다. IGU는 데이터 지연시간이 없지만, RTS는 5~30 초의 지연시간을 갖기 때문에 실시간으로 사용하기 위해선 지연시간만큼 예측이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 사용 측면에서 RTS와 IGU의 성능 분석을 수행하였다. 한반도 내에서 RTS 제공 비율을 파악하기 위하여 한반도에서 관측되는 위성 대비 RTS 제공 비율을 계산하였으며 그 결과 99.3%로 나타났다. RTS의 정확도를 확인하기 위해 보정정보를 방송궤도력에 적용하여 오차를 분석하였으며 이 때 3D 궤도 RMS 오차는 0.043 m으로 나타났다. 실시간 사용 측면에서 RTS와 IGU를 비교하였는데, 실시간으로 가정하였기 때문에 IGU는 예측 정보만 이용하였고, RTS는 데이터 지연시간동안 다항식 모델로 예측을 수행하였다. RTS와 IGU를 1초 간격으로 각각 외삽, 보간을 수행하였고 그 결과 궤도 예측 성능은 비슷하였으며 시계 예측 성능은 RTS가 0.13 m 더 뛰어났다. For real-time precise positioning, IGS provides ephemeris predictions (IGS ultra-rapid, IGU) and real-time ephemeris estimates (real-time service, RTS). Due to the RTS data latency, which ranges from 5 s to 30 s, a short-term prediction process is necessary before applying the RTS corrections. In this paper, the real-time performance of the RTS correction and IGU prediction are compared. The RTS correction availability for the GPS satellites observed in Korea is computed as 99.3%. The RTS correction is applied to broadcast ephemeris to verify the accuracy of the RTS correction. The 3D orbit RMS error of the RTS correction is 0.043 m. Prediction of the RTS correction is modeled as a polynomial, and then the predicted value is compared with the IGU prediction value. The RTS orbit prediction accuracy is nearly equivalent to the IGU prediction, but RTS clock prediction performance is 0.13 m better than the IGU prediction.
사용자 위치 추정 시 위성 궤도는 GPS에서 송신하는 방송궤도력을 주로 이용하는데, 이를 이용할 경우 수 미터의 오차를 유발하기 때문에 높은 정확도가 필요한 분야에서는 사용할 수 없다. 오차를 유발하는 요소 중 위성 궤도와 시계에 의한 오차는 IGS에서 제공하는 RTS (real-time service)로 보정할 수 있다. 본 논문에서는 3개월간 방송궤도력과 RTS 보정정보의 궤도 및 시계 정확도를 분석하였다. IGS final을 기준으로 단일 위성과 전체 위성의 3개월간 궤도 및 시계 오차 분석을 수행하였으며, 사용자의 위치와 위성의 종류에 따른 오차 변화도 분석하였다. 그림자 조건, 태양활동, 지자기활동과 오차들과의 상관관계도 분석하였다. 보정정보에 지연시간을 적용하고 이를 다항식으로 모델링한 후 외삽하여 실제 RTS 보정정보와 궤도 및 시계정확도를 비교하였다. 방송궤도력과 RTS 보정정보가 적용된 방송궤도력으로 데이터로 PPP를 수행하고 1일 위치 추정성능을 분석하였다. 그 결과 RTS 적용 시 3D 궤도오차와 시계 오차는 방송궤도력의 1/20, 1/3 수준이었으며, 위치해의 3D 오차는 방송궤도력의 1/5 수준으로 나타났다. When user estimates user's position, GPS positions can be obtained from the navigation message transmitted from the GPS. However, the broadcast ephemeris cannot be used in the applications required high-level accuracies because it can cause errors of several meters. To correct satellite positions and clocks, user can use RTS corrections provided by IGS. In this paper, the accuracy of broadcast and RTS corrections are analyzed by comparing with the IGS final for 3-months. The RTS errors are analyzed for each user's locations and satellite blocks. The correlations between errors and shadow condition, and solar and geomagnetic activities are analyzed. The latency is applied to the RTS corrections, and these are extrapolated by polynomial. Then, the extrapolated RTS are compared with true RTS. The single-day performances of the PPP by broadcast ephemeris and RTS corrected ephemeris are analyzed. As a result, RTS 3D orbit and clock errors are 1/20 and 1/3 less than broadcast ephemeris errors. 3D positioning error of the RTS is 1/5 less than that of broadcast ephemeris.
Global navigation satellite systems (GNSS) use dual frequency signals to remove ionosphere delay effect. GNSS receivers have their own biases, called inter-frequency bias (IFB) between dual frequencies due to differential signal delays in receiving each frequency codes. The IFB degrades pseudo-range and ionosphere delay accuracies, and they must be accurately estimated. Simultaneous estimation of ionosphere map and IFB is applied in order to analyze the IFB estimation accuracy and variability. GPS network data in Korea is used to compute each receiver's IFB. Accuracy changes due to ionosphere model changes is analyzed and the effect of external GNSS satellite IFB on the receiver IFB is analyzed.
GPS 위성의 궤도는 GPS에서 송신하는 항법메시지를 이용하여 계산할 수 있는데, 본 논문에서는 미국 NGA 정밀궤도력을 실제 궤도로 가정하고 방송궤도력으로 계산한 위성궤도 및 시계와의 차이를 계산하였다. 2004년부터 2013년까지 전 세계와 한반도에서의 궤도오차를 파악하기 위해 한반도에서 관측되는 위성을 별도로 계산하였다. 그 결과 한반도에서 궤도오차가 4 cm, 의사거리 오차가 3 cm 더 작았다. 10년간 GPS 위성의 종류별 궤도오차를 계산하였는데, Block IIA와 IIF의 SISRE 오차가 2.8배 차이가 나는 것을 확인하였다. 위성의 궤도오차와 그림자조건의 상관관계를 분석하였으며 그림자 내부에 있을 때 궤도오차가 2.1% 더 크게 나타났다. 태양활동 및 지자기활동과의 상관관계 분석도 수행하였는데, 2004년부터 2008년까지는 F10.7과 궤도오차가 큰 상관관계를 가지고 있지만 2009년부터 상관관계가 낮아지는 것으로 나타났다. GPS satellite positions can be obtained from the navigation message transmitted from the GPS satellite. In this paper, the accuracy of broadcast orbit and clock are analyzed by comparing with the NGA precise ephemeris. For analyzing global and local orbit errors in 2004 to 2013, GPS satellite visibilities are calculated in Korea. Local RMS of 3D orbit error and SISRE are 4 cm and 3 cm less than global RMS of 3D orbit errors and SISRE. Orbit and clock errors are calculated for each GPS satellite Block for 10 years. SISRE of Block IIA satellites are 2.8 times greater than Block IIF satellites. The correlation between orbit errors and shadow condition is analyzed. The orbit errors in shadow is 2.1% higher than that in sunlight. Correlation analysis between the orbit errors and solar/geomagnetic index shows that orbit errors has a high correlation with from 2004 to 2008. However, the correlation became low since 2009.
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