• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.557-564
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료로 알려져 있다. 그러나 폭발실험이라는 특수한 실험조건으로 인하여 국내외적으로 실험에 관련된 정보 및 결과 공유가 상당히 제한적으로 이뤄지고 있는 실정이다. 그러므로 본 논문에서는 폭발에 의한 압력하중이 철근콘크리트 구조물에 미치는 영향과 방호성능을 평가하기 위하여 국방과학시험연구소 다락대 시험장에서 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 철근콘크리트 슬래브 구조물을 제작하여 시편으로부터 높이 1.5 m에서 TNT 9 lbs와 TNT 35 lbs으로 예비시험을 수행하였으며, 동일한 이격거리(standoff)에서 ANFO 35 lbs으로 본 실험을 수행하였다. 이는 국내 최초 민간에서 수행되어진 실험으로써, 첫 번째 논문에서는 폭발실험을 하기 위한 기본적인 실험 구성 및 구조물의 거동을 측정하기 위한 계측장비 구성에 대하여 검토하여 계측 시스템의 구축 및 폭파시험 수행절차를 구축하고자 한다. 센서, 시그널 컨디셔너, DAQ시스템, 소프트웨어로 구축된 계측 시스템을 바탕으로 정립된 폭파시험 수행절차는 향후 국내의 방호설계 및 폭발하중을 받는 구조물의 효과적인 거동계측 등 관련 연구분야의 기초자료가 될 것이라고 판단되는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다