Global Positioning System (GPS)은 정밀한 시각 정보를 제공하지만, 전파 장애나 재밍(jamming) 등의 영향으로 신호가 불안정해질 수 있다. 최근 LEO 및 LNSS 기반 위성 시스템 개발이 활발해지면서, 소 형 원자시계인 Chip Scale Atomic Clock (CSAC)에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이에 따라 GPS 기준 시각(GPST)과 CSAC 간 시각오차를 안정적으로 추정하는 기술의 중요성도 부각되고 있다. 본 연구에 서는 GPS 신호 결손 환경에서도 CSAC 시각오차를 예측할 수 있도록 기계학습 기반 회귀 모델을 적용하였다. 실제 수집된 데이터에 인위적으로 결측 구간을 삽입하여 실험을 구성하였고, Random Forest 회 귀 모 델을 중심으로 다양한 입력 특성 조합에 대해 시각오차 예측을 수행하였다. 실험 결과, GPS 신호 품질 특성을 반영한 Random Forest 모델이 여러 기계학습 모델 중 가장 낮은 RMSE (5.88 μs)를 기록하였 으 며, 높은 예측 정확도를 보였다. 본 연구는 CSAC 기반 수신기가 GPS 신호 단절 상황에서도 안정적인 시계 보정을 수행할 수 있는 가능성을 제시하며, 향후 저궤도 기반 환경 등 다양한 응용에 활용될 수 있 을 것으로 기대된다.

CSAC Time Offset Modeling Using Random Forest Incorporating GPS Signal Quality Features

Seunghyeon Park, Jiwon Seo*

The Global Positioning System (GPS) provides precise time information but is vulnerable to signal degradation due to interference or jamming. With the growing development of LEO and LNSS-based satellite systems, interest in compact atomic clocks, such as the Chip Scale Atomic Clock (CSAC), has increased. Accordingly, the need for robust estimation of time offset between GPS time (GPST) and CSAC has become more critical. This study applies machine learning–based regression models to predict CSAC time offset even under GPS signal outages. Experiments were conducted using data with artificially inserted missing segments, and time offset prediction was performed using the Random Forest regression model with various combinations of input features. The results show that the Random Forest model incorporating GPS signal quality features achieved the lowest RMSE (5.88 μs) among the tested models, demonstrating high prediction accuracy. This study suggests that CSAC-based receivers can maintain stable clock correction even when GPS signals are disrupted, highlighting the potential for application in future low-Earth orbit environments and beyond.

Keywords: GPS, clock synchronization, timing, CSAC

Speaker 박승현 연세대학교