• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.723-732
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• 2019

Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.227-234
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• 2015

최근 UHDTV와 같은 고품질, 고화질을 기본으로 현장감을 제공하는 방송 디스플레이 환경이 요구됨에 따라 다양한 4K 카메라들이 출시되고 있다. 일반적으로 사용되고 있는 Super 35mm 센서의 4K/UHD 카메라는 광고, 드라마, 자연다큐멘터리, 교양 등 싱글 카메라 제작 시스템에는 활용도가 높다. 하지만 예능, 스포츠, 콘서트 등 멀티카메라 제작시스템에서는 거리에 따라 클로즈 업(close-up)이나 타이트 샷(tight shot)의 한계점을 가짐에 따라 방송 중계에 제약이 따른다. 또한 4K 렌즈는 기존의 HD 렌즈 군에 비해 부족한 실정이라 HD 제작 시 구현되었던 카메라 촬영 샷에 제한이 따른다. 따라서 이를 보완하기 위한 2/3inch 센서 4K/UHD 카메라의 활용이 요구되고 있으며, 다양한 렌즈군의 활용으로 UHD 영상 콘텐츠 제작이 요구되고 있다. 본 연구는 Grass Valley 사의 LDX 4K/UHD카메라를 사용하여 2/3" 센서에서의 HD급 렌즈 활용에서의 화질 테스트를 통해 활용 가능성에 대해 분석하고, 이를 효율적인 활용 가능성을 제시하였다.

• 비교문화연구
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• 제48권
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• pp.289-323
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• 2017

앙드레 말로의 소설 "희망 L'Espoir"은 스페인 내란전쟁에 직접 참전한 경험을 바탕으로 이 사건의 전말을 논픽션으로 제시하는 르포타주문학의 특성을 보유하며, 영화 "희망 L'Espoir"은 이 소설을 각색하여 르포타주문학에 상응하는 세미다큐멘터리로 제작된다. 세미다큐멘터리 영화는 사회적 현상이나 사건에 대한 리얼리티를 추구하는 영화장르이다. 이처럼 소설과 영화 "희망 L'Espoir"은 각각 서로 다른 장르임에도 불구하고 창작활동이 밀접한 관련성을 맺고 있으며 서사적 연계성도 상당하다. 그러므로 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에 대하여 주네트의 서사이론에 의거한 서사담론의 숙고는 연구의 당위성을 보유한다. 모든 종류의 이야기는 서사물 속에서 스토리시간과 담화시간이 서로 다른 이중적 시간을 보유한다. 왜냐하면 서사물 속에서 하나의 사건은 다른 것들보다 먼저 제시되거나 나중에 나타낼 수도 있고, 사건을 길게 혹은 짧게 이야기 할 수 있으며, 사건을 한 번 또는 여러 번 되풀이해 환기시킬 수 있기 때문이다. 이처럼 사건이 발생하는 시간과 이 사건을 기록하는 시간이 서로 다른 두 개의 시간성을 분석한 것이 순서, 지속, 빈도이다. 이러한 순서, 지속, 빈도의 시간성은 이야기의 흐름을 조절하는 극적 템포를 의미하기 때문에 편집적인 개념으로써 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에서 나타나고 있다. 그것은 이야기를 배열하고 요약하며, 삭제하는 시간의 대응으로 호기심과 충격을 야기하는 미학적 담론이다. 또한 화법과 서술태는 텍스트에서 화자 또는 서술자의 위치와 시점의 문제를 명확하게 구분하기 위해 주네트가 제기한 개념이다. '누가 이야기하느냐'와 '누가 보느냐'하는 문제를 구분하는 것은 텍스트의 서술자와 텍스트의 시점이 동일하지 않기 때문이다. '누가 이야기하느냐'의 문제는 누가 이야기의 서술을 담당하고 있는가를 말한다. 그러나 '누가 보느냐'하는 문제는 이야기에서 누구의 시각에 의해 서술되고 있는 것인가의 문제와 관련된다. 소설 "희망 L'Espoir"에서는 제로초점과 내적 초점화를 통한 시점의 변화가 등장하며, 이것은 영화 "희망 L'Espoir"에서 다중촬영이 연계되고 있다. 또한 이야기의 메타적 서술로서 이야기의 액자구조가 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에서 모두 서술태의 형태로 동일하게 재현된다. 그러므로 소설과 영화 "희망 L'Espoir"에서 서사담론의 의미는 텍스트와 화자, 수용자 사이에 이야기를 소통하는 양상이다.