R-C-D-F方法通過精細的過濾步驟，有效去除了節理帶，同時保留了關鍵的節理嵌入點，從而實現了對巖石刻面傾角和方向的高精度測量。研究團隊的成果于2024年9月11日在線發布，并在同年12月1日正式發表在《隧道與地下空間技術》雜志上。實驗結果顯示，R-C-D-F方法在各種真實隧道人臉圖像上的準確率高達97%至99.4%，且成功去除了100%的節理帶，同時保留了81%的節理嵌入點。
Seo教授表示：“通過自動化過濾和分割巖石特征的過程，R-C-D-F方法減少了人為錯誤和計算效率低下的問題，使其成為現代基礎設施項目的理想選擇。”他進一步指出，該方法結合了ML和深度學習技術，確保了地質數據處理的可靠性和準確性，有望直接提升隧道和地下結構等大型工程項目的安全性。此外，R-C-D-F方法的完全自主性質也是其重要優勢之一，無需人工干預即可完成地質特征的識別和測量。這不僅降低了人為因素導致的誤差，還提高了數據處理效率，為開發更智能、更快速的地質分析工具提供了可能。
