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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장춘양 (서울과학기술대학교) 김대현 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제44권 제6호(통권 제417호)
발행연도
2020.6
수록면
405 - 412 (8page)
DOI
10.3795/KSME-A.2020.44.6.405

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최근 금속 재료 등의 표면에 충격 현상이 발생할 때 충격 위치를 검출할 수 있는 다양한 연구 시도들이 이루어지고 있으며 이러한 시도들 중, 충격 시 발생하는 응력파의 도달 시간 차이를 이용하는 방법은 가장 일반화된 방법이다. 그러나 검사의 정확도를 높이기 위한 정확한 응력파 도달 시간 측정시 많은 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 응력파 신호에서 응력파 도달 시간에 대한 정보를 별도로 추출하지 않고 PZT 센서로 측정한 응력파 신호의 이미지를 직접 딥러닝 기법으로 학습시켜 충격 위치에 따른 응력파의 신호 특성을 찾아내는 시도를 하였다. 이때 딥러닝 학습 변수인 에포크(epoch)의 변화에 따른 측정 정확도를 파악하였고 이를 바탕으로 1m×1m의 알루미늄 평판에서 발생하는 충격의 위치를 찾아낼 수 있는 딥러닝 학습 알고리즘을 제시하였다. 이를 통해, 딥러닝 기법을 활용한 이미지 기반 비파괴 검사 기법을 새롭게 제안하고 이를 성공적으로 검증하였다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 실험 장치와 방법
3. 딥러닝 프로그램 설정
4. 딥러닝 학습 및 테스트 결과
5. 결론 및 고찰
참고문헌 (References)

참고문헌 (11)

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