• 제목/요약/키워드: Surveying Equipment Performance Testing

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국내 측량장비 성능검사제도 개선방안 연구 (A Study on the Improvement of Performance Testing System of Domestic Surveying Equipment)

  • 민관식
    • 한국지리정보학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.53-63
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    • 2016
  • 본 논문은 측량 산업 현장에서 다양하고 고도화된 측량장비에 대한 법제도 개선의 필요성에 따라 측량장비 성능검사 규정, 기준, 방법 및 절차 등에 대하여 개선사항을 제시하고자 하였다. 연구수행은 우선 측량장비 성능검사와 관련하여 기존 법제도(공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률, 국가표준기본법, ISO 17123, JIS B 7912)를 조사 분석하고 국제표준화기구 및 한국인정기구 표준조사를 통해 측량장비 성능검사 적용을 위한 개선사항을 제시하였다. 구체적으로 말하면 첫째, 측량장비 성능검사 주기와 관련하여 기기의 정밀정확도, 안정성, 사용목적 및 사용빈도 등을 감안하여 2년을 제시하였다. 둘째, 측량장비 성능기준 개선과 관련하여서는 광파거리측정기 및 토털스테이션에 대해 등급별 측정거리 폐지와 단일프리즘 기준의 정밀도 상향 또는 등급 간 조정을 제시하였다. 셋째, 측량장비 성능검사 방법 개선으로 토털스테이션의 경우 그 주된 기능이 3차원 좌표측정에 있으므로 좌표측정의 정밀도(반복성)을 평가방법으로 사용하는 것을 제안하였다.

ISO 17123-8 표준에 의한 GNSS-RTK 수신기 정확도 평가 (Field Tests for Accuracy of GNSS-RTK Surveys by ISO 17123-8 Standard)

  • 이흥규
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.333-342
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    • 2022
  • 본 논문에서는 GNSS-RTK 정확도에 근거한 측량기기 성능 기준 마련의 당위성 제기와 국제표준을 적용한 정확도 성능검사 방안 모색하기 위해 「ISO 17123-8」에 의한 현장시험 절차와 방법을 고찰하고 이 표준을 적용한 관측실험을 수행하였다. ISO 표준에 따라 간이시험과 완전시험 절차를 적용해 5개 기종 GNSS 수신기가 RTK 방식으로 취득한 수평·높이 좌표가 기준정확도 이상이 되는지와 이들 좌표 정확도의 동등 여부를 통계검정 하였다. 그 결과 동일 등급 GNSS 수신기라 할지라도 RTK 정확도가 통계적으로 차이가 있을 수 있고 상이한 등급 수신기들도 그 정확도는 동등할 수 있는 것으로 나타났다. 이로부터 본 연구에서는 GNSS 상시관측 인프라의 고도화로 급증하는 실시간 측량 수요 대처 및 새로운 형태와 특징을 갖는 GNSS 수신기 활용성 제고를 위해 RTK 정확도 기반 측량기기 성능 기준 마련과 검사 방법의 도입 필요성을 제기하였다. 여기서, GNSS-RTK 정확도 평가에는 「ISO 17123-8」 따른 관측 시험 중 완전시험법의 두 분산의 비를 비교해 시험정확도가 기준정확도 이상임을 검사하는 방법이 적합한 것으로 판단하였다.

합성곱 신경망을 이용한 아스팔트 콘크리트 도로포장 표면균열 검출 (Asphalt Concrete Pavement Surface Crack Detection using Convolutional Neural Network)

  • 최윤수;김종호;조현철;이창준
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제23권6호
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    • pp.38-44
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    • 2019
  • 본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.