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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
오원빈 (목포대학교) 김일수 (목포대학교) 윤태종 (목포대학교) 이보람 (목포대학교) 이충우 (목포대학교) 박기영 (고등기술연구원) 진병주 (고등기술연구원) 이유철 (클래드코리아 원주)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第38卷 第6號
발행연도
2020.12
수록면
593 - 601 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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As the pipes used in the shipbuilding industry are expensive of the materials themselves and require excellent welds performance, the latest high-performance welding methods and automation are urgently needed, the level of demand for pipe welding equipment products is increased, and the cost reduction for securing competitiveness in overseas markets is being developed. In pipe welding, the worker’s proficiency has a great influence on the quality and productivity of the welds, and the demand for the welding process continues to increase as the number of skilled workers decreases. Recently, the welding industry has been involved in the Fourth Industrial Revolution, and several studies are being conducted to establish the smart factory and the high quality demand of products in the field of actual production and manufacturing. Deep learning, one of the artificial intelligence techniques, shows outstanding performance in recent areas such as object recognition, natural language processing and image classification through the development of computer computation processing speed. Therefore, in this study, 3D Scanner was used to obtain current voltage data through GTA welding using SA516-70 material and to identify the dimensions of bead width according to current voltage data. In addition, real-time current and voltage data and data obtained through 3D Scanner developed a DNN model to predict bead width.

목차

Abstract
1. 서론
2. GTA 용접실험
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

참고문헌 (15)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-581-001450639