Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.14
no.4
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pp.357-374
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2012
Considerable uncertainties are included in ground properties used for tunnel designs due to the limited investigation and tests. In this study, a back analysis was performed to find optimal ground properties based on artificial neural network using both face mapping data and convergence measurement data. First of all, the rock class of a study tunnel is determined from face mapping data. Then the possible ranges of ground properties were selected for each rock class through a literature review on the previous studies and utilized to establish more precise learning data. To find an optimal training model, a sensitivity analysis was also conducted by varying the number of hidden layers and the number of nodes more minutely than the previous study. As a result of this study, more accurate ground properties could be obtained. Therefore it was confirmed that the accuracy of the results could be increased by making use of not only convergence measurement data but also face mapping data in tunnel back analyses using artificial neural network. In future, it is expected that the methodology suggested in this study can be used to estimate ground properties more precisely.
Park, Sung Wook;Kim, Hong Gyun;Bae, Sang Woo;Kim, Chang Yong;Yoo, Wan Kyu;Lee, Jin Duk
The Journal of Engineering Geology
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v.24
no.3
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pp.343-351
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2014
Tunnel face mapping plays an important role in risk analysis and infrastructure support decisions during tunnel construction. In this study, a digital mapping system using a mobile device is employed instead of existing face-mapping methods that rely upon face mapping sheets. The mobile device is then connected to the main server in the field, where a tunnel-specific database is compiled automatically. This information provides real-time feedback on the tunnel face to construction personnel and engineers, thus allowing for rapid assessment of tunnel face stability and infrastructure needs. The Douglas-Peucker algorithm, among others, is employed to resolve problems arising from the detailed mapping and speed problem by data accumulation. This system is expected to raise program optimization through field verification and additional functional improvements.
The subjects of the study are the sedimentary rock slope of the Mesozoic Gyeongsang Supergroup, which has a high risk of failure. The orientation of the slope-face represents a variety of changing characteristics. The rocks of the slope shall be sandstone, siltstone and dacite, and discontinuities shall develop beddings, shear joints, extension joints, and dacite dyke boundary planes. The type and scale of failure varies depending on the type of rock and the strike/dip of the discontinuities, but the toppling failure prevails. Based on the face-mapping data, SMR, physical and mechanical testing of rocks, analysis and review of the stereonet projections and the critical equilibrium analysis, all four representative sections required a countermeasure method because the acceptable safety factor during dry and rainy seasons were far below Fs = 1.5 and Fs = 1.2. After applying the countermeasure method, both the dry and wet conditions of the slope exceeded the allowable safety factor. In particular, the face-mapping data of the slope-face, the geological cross-sections of several representative sections perpendicular to the slope-face, and the critical equilibrium analysis and the presentation of countermeasure methods that have been reviewed based on them are expected to be reasonable tools for the slope stability. In addition, it will be possible to use it as basic data for performance evaluation for slope maintenance.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2002.03a
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pp.119-126
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2002
Fractures, especially faults have most significant influence on the difficulties encountered in various engineering and mining works, because they can give rise to inevitable reductions in shear strength as well as large increase in permeability. Thus, before underground access is possible, it is desirable to estimate the distribution and geometry of fractures in advance, if reliable structural data from e.g. Televiewer tool are available. To this end, fracture face mapping is just the evaluation method used to form a fracture image determined by intersecting of each fracture plane with a selected plane section of a rock mass, assuming that all fractures be planar with fixed-aperture. Although many fractures are geometrically complex and others are altered chemically, according to the abundant experiments in recent years, it would seem that the technique could be applied to benefit the design of numerous engineering works such as slope stability, tunnel excavations, dam foundation and diverse environmental works. This paper presents at first an evaluation algorithm for fracture face mapping and then concludes with various representative examples of applications.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.03a
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pp.265-272
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2003
In this study, the rock mass classification results from the face mapping and the resistivity inversion data are compared and analyzed for the reliability investigation of the determination of the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system based on RMR(rock mass rating) are calculated. Kriging method as a post processing technique for global optimization is used to improve its resolution. The result of correlation analysis shows that the geological condition estimated from 2D electrical resistivity survey is coincident globally with the trend of rock type except for a few local areas. The correlation between the results of 3D electrical resistivity survey and the rock mass classification turns out to be very high. It can be concluded that 3D electrical resistivity survey is powerful to set up the reliable rock support type.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.507-512
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2022
The subjects of the study are the sedimentary rock slope of the Mesozoic Gyeongsang Supergroup, which has a high risk of failure. The rocks of the slope shall be sandstone, siltstone and dacite, and discontinuities shall develop beddings, shear joints, extension joints, and dacite dyke boundary planes. The type and scale of failure varies depending on the type of rock and the strike/dip of the discontinuities, but the planar failure prevails. Based on the face-mapping data, SMR, physical and mechanical testing of rocks, the critical equilibrium analysis, all representative sections required a countermeasure method because the acceptable safety factor during dry and rainy seasons were far below Fs=1.5 and Fs=1.2. After applying the countermeasure method, both the dry and wet conditions of the slope exceeded the allowable safety factor. In particular, the face-mapping data of the slope-face, the geological cross-sections of several representative sections perpendicular to the slope-face, and the critical equilibrium analysis and the presentation of countermeasure methods that have been reviewed based on them are expected to be reasonable tools for the slope stability.
This paper is to study and implement 3D Virtual Face Aesthetic Surgery System which provides more satisfaction by comparing the before-and-after plastic face surgery using 3D face model. For this study, we implemented 3D Face Model Generating System which resembles 2D image of the user based on 3D Korean standard face model and user's 2D pictures. The proposed 3D Virtual Face Aesthetic Surgery System in this paper consists of 3D Face Model Generating System, 3D Skin Texture Mapping System, and Detailed Adjustment System for reflecting the detailed description of face. The proposed system provides more satisfaction to the medical uses and stability in the surgery in compare with other existing systems.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.7
no.1
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pp.89-96
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2005
Due to fast development of digital equipments, various information techniques have been applied to the tunneling and a decision aid system based on IT has also been used during excavation stage. A PDA based informative tunneling method is, therefore, studied in this paper and the decision aids for tunneling using digital face mapping data as well as geologic information in terms of digital data is developed. For this, wireless network, mobile computer, CDMA and digital camera have been combined to generate the digital map of the tunnel face and reinforcement or excavation pattern can be estimated based on digitalized geologic conditions. Future studies will be concentrated on the enhancement of the PDA S/W so that reinforcement method as well as the amount of reinforcements can also be stored in the same DB. Furthermore, field application of the S/W will be undertaken and a virtual reality technique will also be introduced to visualize all the tunneling work on the computer monitor.
In this paper, we describe the development of a system for generating a 3-dimensional human face using 3D scanned facial data and photo images, and morphing animation. The system comprises a facial feature input tool, a 3-dimensional texture mapping interface, and a 3-dimensional facial morphing interface. The facial feature input tool supports texture mapping and morphing animation - facial morphing areas between two facial models are defined by inputting facial feature points interactively. The texture mapping is done first by means of three photo images - a front and two side images - of a face model. The morphing interface allows for the generation of a morphing animation between corresponding areas of two facial models after texture mapping. This system allows users to interactively generate morphing animations between two facial models, without programming, using 3D scanned facial data and photo images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5464-5484
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2016
Few samples face recognition has become a highly challenging task due to the limitation of available labeled samples. As two popular paradigms in face image representation, sparse component analysis is highly robust while parts-based paradigm is particularly flexible. In this paper, we propose a probabilistic generative model to incorporate the strengths of the two paradigms for face representation. This model finds a common spatial partition for given images and simultaneously learns a sparse component analysis model for each part of the partition. The two procedures are built into a probabilistic generative model. Then we derive the score function (i.e. feature mapping) from the generative score space. A similarity measure is defined over the derived score function for few samples face recognition. This model is driven by data and specifically good at representing face images. The derived generative score function and similarity measure encode information hidden in the data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we perform few samples face recognition on two face datasets. The results show its advantages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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