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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이장규 (인천대학교 기계공학과) 오진수 (인천대학교 대학원 기계공학과)
저널정보
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 대한안전경영과학회지 제11권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
27 - 33 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2009

인공신경회로망을 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원특성과 파괴거동에 관한 연구
이장규 ,  우창기 한국생산제조학회지 2009.04 학술저널
k-최근접 이웃 알고리즘을 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원분류에 대한 연구
이장규 ,  오진수 대한안전경영과학회지 2009.01 학술저널

2008

인공신경회로망을 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원특성과 파괴거동에 관한 연구
이장규 ,  우창기 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2008.10 학술대회자료
K-최근접 이웃 분류기를 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원특성과 파괴거동에 관한 연구
이장규 ,  우창기 ,  오진수 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2008.05 학술대회자료

초록· 키워드

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A study of fracture to material is getting interest in nuclear and aerospace industry as a viewpoint of safety. Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing and new technology to evaluate safety on structures. In previous research continuously, all tensile tests on the pre-defected coupons were performed using the universal testing machine, which machine crosshead was move at a constant speed of 5mm/min. This study is to evaluate an AE source characterization of SM45C steel by using k-nearest neighbor classifier, k-NNC. For this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multi -variate AE main data sets, and we applied k-NNC as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE working data sets. As a result, the criteria of Wilk's $\lambda$, D&B(Rij) & Tou are discussed.
#Acoustic Emission #Source Classification #Circular Hole Defect #Pattern Recognition #k-Nearest Neighbor Classifier

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