• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권1D호
• /
• pp.169-175
• /
• 2006

최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제 개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 사면점검의 지속적인 관리가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 접도사면의 유지관리에 따른 재래적 Face mapping과는 차별화된 GIS기법을 적용하였다. 지상 LiDAR를 이용하여 사면전문가 관점에서 사면 Face mapping을 통한 정확한 외형적 분석결과를 취득하였으며 그 결과를 외적 안정성 평가의 기준으로 붕괴발생 사면정보로 활용할 수 자료로 변환하였다. 또한, 현재 운영 중인 도로절토사면관리(CSMS) 데이터베이스 뿐 만아니라 업무활용도를 높일 수 있도록 인터넷 GIS 기반의 도로 위험 평가, 관리 기법을 개선하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.17-24
• /
• 2010

얼굴인식과 같은 고차원 영상의 패턴분류 문제에서는 특징추출과정이 필수적이라 할 수 있다. 특징추출방법 중 부분공간기법은 데이터의 표현이 우수할 뿐만 아니라 차원 감소 면에서도 효율적이라 보고되고 있으며, 그 대표적인 방법으로 주성분분석, 선형판별분석 등이 널리 알려져 있다. 하지만, 이들 방법은 전역적 변환 방법으로써 포즈, 조명 등의 변화에 민감하여, 그 변화량이 크면 전역적 변환으로 인한 얼굴정보가 전체적으로 손실될 가능성이 크다. 따라서, 이러한 변화들에 대해 잘 대처하기 위해서는 얼굴영상에서 변화들을 상쇄시키는 정규화 작업을 수행해야만 한다. 정규화를 추구하는 이유는 일반적인 얼굴과 가깝게, 다시말해 평균 얼굴과 가깝게 하기 위함이고, 이러한 정규화를 위해서는 부분적 변환 방법이 이상적이라 할 수 있다. 이 방법은 변환으로 인한 얼굴 정보가 부분적 손실만을 유발하기 때문에 전역적 변환 방법에 비해 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지역적 부분공간기법 중 지역특징분석을 SVM커널에 적용하여, 기존 SVM다항식커널에 지역적 정보를 포함시킴으로써, 보다 강력하고 새로운 SVM커널을 디자인하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제35권9호
• /
• pp.37-45
• /
• 2019

터널 굴착 시 신속한 막장면 상태 파악 및 적절한 지보패턴 결정은 터널 붕락사고의 예방 및 안정적인 굴진에 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 막장면 상태에 따른 암반상태 분류를 신속하게 결정할 수 있는 기술을 개발하였으며, CNN 기법을 이용한 암반상태 분류방법 및 예측 정확도 개선 방법 등을 제시하고 있다. 수 만개의 이미지가 사전 학습된 VGG16 모델을 알고리즘으로 적용하였고, 1,469개의 터널 막장면 이미지에 대한 학습을 통하여 5개 등급으로 암반상태를 분류하였다. 본 연구에서의 예측 정확도는 최대 83.9% 수준을 나타내었으며, 향후 추가적인 이미지 축적을 통해 암반상태 평가자에 따른 편차를 줄인 객관적이고 정량적 암반상태 분류방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.11-19
• /
• 2016

본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1065-1094
• /
• 2014

Civil engineers always face the challenge of uncertainty in planning, building, and maintaining infrastructure. These works rely heavily on a variety of surveying and monitoring techniques. Unmanned aerial vehicles (UAVs) are an effective approach to obtain information from an additional view, and potentially bring significant benefits to civil engineering. This paper gives an overview of the state of UAV developments and their possible applications in civil engineering. The paper begins with an introduction to UAV hardware, software, and control methodologies. It also reviews the latest developments in technologies related to UAVs, such as control theories, navigation methods, and image processing. Finally, the paper concludes with a summary of the potential applications of UAV to seismic risk assessment, transportation, disaster response, construction management, surveying and mapping, and flood monitoring and assessment.

• ETRI Journal
• /
• 제37권6호
• /
• pp.1199-1210
• /
• 2015

Automatic emotion recognition based on facial cues, such as facial action units (AUs), has received huge attention in the last decade due to its wide variety of applications. Current computer-based automated two-phase facial emotion recognition procedures first detect AUs from input images and then infer target emotions from the detected AUs. However, more robust AU detection and AU-to-emotion mapping methods are required to deal with the error accumulation problem inherent in the multiphase scheme. Motivated by our key observation that a single AU detector does not perform equally well for all AUs, we propose a novel two-phase facial emotion recognition framework, where the presence of AUs is detected by group decisions of multiple AU detectors and a target emotion is inferred from the combined AU detection decisions. Our emotion recognition framework consists of three major components - multiple AU detection, AU detection fusion, and AU-to-emotion mapping. The experimental results on two real-world face databases demonstrate an improved performance over the previous two-phase method using a single AU detector in terms of both AU detection accuracy and correct emotion recognition rate.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
• /
• pp.47-49
• /
• 2011

본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
• /
• pp.290-293
• /
• 2009

In this paper, we propose a method to estimate pointing region in real-world from images of cameras. In general, arm-pointing gesture encodes a direction which extends from user's fingertip to target point. In the proposed work, we assume that the pointing ray can be approximated to a straight line which passes through user's face and fingertip. Therefore, the proposed method extracts two end points for the estimation of pointing direction; one from the user's face and another from the user's fingertip region. Then, the pointing direction and its target region are estimated based on the 2D-3D projective mapping between camera images and real-world scene. In order to demonstrate an application of the proposed method, we constructed an ICGS (interactive cinema guiding system) which employs two CCD cameras and a monitor. The accuracy and robustness of the proposed method are also verified on the experimental results of several real video sequences.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.127-139
• /
• 2000

In the study, an expert system was developed to predict the safety of tunnel and select proper tunnel reinforcement system using fuzzy quantification theory and fuzzy inference rule based on tunnel information database, For this development, many tunnelling sites were investigated and the applied countermeasures were studied after building tunnel database. There will be benefit for the deciding tunnel reinforcement method in the case of poor ground condition. The expert system developed in the study has two main parts, pre-module and post-module. Pre-module is used to decide input items of tunnel information based on the tunnel face mapping information which can be easily obtained in in-situ site. Then, using fuzzy quantification theory II, fuzzy membership function is composed and tunnel safety level is inferred through this membership function. Post-module is used to infer the applicability of each reinforcement methods according to the face level. The result of the predicted reinforcement system level was similar to measured ones. In-situ data were obtained in three tunnel sites including subway tunnel under Han River. Therefore, this system will be helpful to make the mose of in-situ data available and suggest proper applicability of tunnel reinforcement system to development more resonable tunnel support method without dependance of some experienced experts opinions.

• 터널과지하공간
• /
• 제6권3호
• /
• pp.197-208
• /
• 1996

Due to the constraints in pre site-investigation for tunnel, it is essential to redesign the support structures suitable for rock mass conditions such as rock strength, ground water and discontinuity conditions for safe tunnel construction. For the selection of optimum support, it is very important to carry out the rock mass classification and in-situ measurement in tunnelling. In this paper, in a mountain tunnel designed by NATM in hard rock, the selectable system for optimum support has been studied. The tunnel is situated at Chun-an in Kyungbu highspeed railway line with 2 lanes over a length of 4, 020 m and a diameter of 15 m. The tunnel was constructed by drill & blasting method and long bench cut method, designed five types of standard support patterns according to rock mass conditions. In this tunnel, face mapping based on image processing of tunnel face and rock mass classification by RMR carried out for the quantitative evaluation of the characteristics of rock mass and compared with rock mass classes in design. Also, in-situ measurement of convergence and crown settlement conducted about 30 m interval, assessed the stability of tunnel from the analysis of monitoring data. Through the results of rock mass classification and in-situ measurement in several sections, the design of supports were modified for the safe and economic tunnelling.