Compact Network RTK는 Compact RTK와 Network RTK를 결합한 방식으로, 보정정보의 시간 지연 및 공간 이격 오차를 효과적으로 줄이는 방법이다. Network RTK 사용자는 네트워크를 구성하는 기준국에서 생성된 다수의 보정정보를 받아 적절한 결합 방식을 통하여 자신의 위치에 적합한 보정정보를 계산하여 위치 추정에 활용한다. 여러 가지 방식의 보정정보 결합 방법이 다수의 연구자에 의해 개발되었으며, 이러한 결합 방식은 보정정보에 포함된 GPS 오차요소를 모델링하는 방법에 따라 구분되며, 사용자 위치 정확도는 이러한 모델링 정확도에 영향을 받는다. 보정정보 내에 포함되는 GPS 오차요소 중 대류층 지연의 경우 일반적으로 대류층 모델로 제거한 후 결합 방식을 적용한다. 대류층 모델의 경우 기상 상태에 따라 추정 정확도에 차이가 있어, 보정정보의 대류층 지연을 대류층 모델로 제거하는 방법에는 어느 정도 한계가 존재한다. 본 연구에서는 보정정보에 포함된 GPS 오차요소를 저 차수 곡면으로 모델링하는 방식인 Low-Order Surface Method (LSM)과 고도에 따른 대류층 지연 특성이 고려된 변형된 LSM 방식에 초점을 맞추었다. 두 방식 모두 GPS 오차요소를 고도에 대해 모델링 하고 있으나, 두 번째 방식은 실제 대류층 지연의 고도에 따른 특성이 반영된 방식이다. 본 논문에서는 이와 같은 여러 방식으로 생성된 보정정보를 활용하여 사용자 측정치의 최종 잔여오차 비교 및 분석을 수행하였다. 성능 비교 및 분석을 위해 미국의 Continuously Operating Reference Stations (CORS)의 산악 지역 내 기준국 4개를 선정하여 하나의 네트워크로 구성하였으며, 습도가 낮은 시간의 데이터와 비가 오는 날의 데이터를 습득하여 활용하였다. 그 결과 실제 대류층 특성을 고려하는 변형된 LSM 방식이 사용자 측정치 잔여오차 및 위치 영역 잔여오차 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다. 또한, 습도가 낮은 날보다 비가 온 날 예상대로 사용자 잔여오차가 좀 더 증가하는 것을 확인하였으며, 두 날 모두 고도에 대한 실제 대류층 지연 특성이 반영된 보정정보 결합 방식이 다른 방식에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

Keywords: compact network RTK, multiple correction interpolation methods, tropospheric delay