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저자정보
서호건 (한국원자력연구원) 전지현 (한국원자력연구원) 신정우 (아이피트) 박덕근 (한국원자력연구원)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제41권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
164 - 171 (8page)
DOI
10.7779/JKSNT.2021.41.3.164

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와전류 탐상법은 전도성이 있는 검사체에 대한 비파괴평가에 효과적이지만, 신호를 판독함에 있어 검사자의 높은 숙련도를 요구한다. 본 연구는 펄스 와전류 탐상으로 획득한 시계열 데이터 기반 딥러닝을 통해 배관 두께를 추정함으로써 검사자의 의존성이 보완될 수 있음을 확인하였다. 이를 위해, 9단계의 배관 두께에 대해 각 배관 두께별로 8개 동경 지점에서 10회씩 측정하여 총 720개 데이터를 수집하였다. 이를 9:1 비율로 분리해 각각 학습과 평가에 사용하였다. 심층신경망은 2차원 이미지 데이터 분류에 활용되는 인셉션 모델을 1차원 시계열 데이터를 입력 받아 연산하도록 구성했다. 평균 절대 오차를 평가지표로 삼았고, 샘플링 길이와 이동 평균 적용 여부, 학습 시의 배치 크기에 따른 평균 절대 오차를 비교했다. 이로부터 시계열 데이터 기반 딥러닝을 통해 펄스 와전류 신호로부터 배관 두께를 추정할 수 있음을 확인했다.
#와전류 #데이터처리 #딥러닝 #감육배관 #두께측정 #Eddy current #Data processing #Deep learning #Thinned pipe #Thickness measurement

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 펄스 와전류 탐상 시스템 및 배관 시편
3. 데이터 전처리 및 딥러닝
4. 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
V. Kain / 2014 / Flow accelerated corrosion : forms, mechanisms and case studies / Procedia Engineering 86:576~588 google schola Y. L. Park / 2019 / Nondestructive Testing for the Wall Thinning of insulated pipe and Signal Processing / Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference 29(1):68~70 google schola A. Demma / 2004 / The reflection of guided waves from notches in pipes : a guide for interpreting corrosion measurements / NDT & E International 37(3):167~180 google schola H. Seo / 2014 / In-line ultrasonic monitoring for sediments stuck on inner wall of a polyvinyl chloride pipe / The Scientific World Journal 2014 google schola 주경문 / 2010 / 유도초음파기술을 이용한 배관 감육 평가 / 비파괴검사학회지 30(4):295~301 google schola

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