CNN-LSTM 모델을 이용한 DGPS 위치 정확도 향상 기법Enhancing DGPS positioning accuracy using CNN-LSTM model

Abstract

본 논문에서는 CNN-LSTM 모델을 이용하여, 상대 측위 방식의 정확도를 실시간 이동 측위 방식의 정확도 수준으로 향상시키는기법을 제안하였다. 학습 및 검증 데이터는 정확한 좌표와 거리 계산을 위하여, 국토지리정보원의 통합기준점에서 실시간 이동 측위방식(RTK)과 상대 측위 방식(DGPS)을 사용하여 총 30,000개 데이터를 측정하였다. 측정 데이터의 NMEA 해석값을 입력값으로 사용하였고, 학습 및 검증을 통해 위도 및 경도값을 출력값으로 예측하였다. 또한, 정량적인 분석을 위하여 통합기준점과 예측값의RMSE와 최대 반경을 계산하였으며, RNN 모델과 LSTM 모델을 비교군으로 사용하여 CNN-LSTM 모델의 예측 위도 및 경도의 위치를 그래프로 나타내어 비교 분석하였다. 본 논문의 제안 기법은 비교 모델들 보다 원본 데이터 세트 대비 가장 크게 감소하였다. 1차데이터 세트의 경우 원본 데이터 세트 대비 RMSE는 22%, 최대 반경은 36.8% 감소하였고 2차 데이터 세트의 경우 원본 데이터 세트대비 RMSE는 18.9%, 최대 반경은 25.2% 감소하였다. 이를 통하여 상대 측위 방식의 위치 정확도의 향상을 확인할 수 있었다.