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박덕근 (한국원자력연구원) 김재민 (한국원자력연구원) 손대락 (Sensorpia) 유권상 (한국표준과학연구원) 서호건 (한국원자력연구원) 김경모 (한국원자력연구원)
저널정보
한국자기학회 한국자기학회 학술연구발표회 논문개요집 2021년도 한국자기학회 동계학술대회
발행연도
2021.11
수록면
39 - 39 (1page)

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1. PEC(Pulse eddy current) 기법은 단열재하부식(CUI) 검출에 광범위하게 적용되는 전자기 비파괴 진단법이며, 여타 전자기 비파괴 측정 방식들보다 높은 투과성을 이용해 심도깊은 비접촉식 진단이 가능하나 전통적인 측정 방법보다 분석이 어려워 더욱 신뢰성 있는 측정을 위해 더욱 많은 연구가 필요하다. PEC 측정 데이터 분석의 난해함은 검사 시간 및 비용 증가의 원인이 되며, 검사자의 경험과 직관에 대한 의존성이 커 오류 발생 가능성을 높인다. 이 문제를 해결하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 정량적으로 분석할 수 있는 인공지능 알고리즘의 도입이 필요하며, 인공지능 도입 가능성과 방안에 대한 연구가 필수적이다. 이 연구에서는 주식회사 AIPIT사가 개발한 PEC 측정 장비를 이용해 배관을 모사한 시편 검사 데이터 취득후 AI 알고리즘을 통해 분석하였다. 시료의 두께가 얇아질수록 일반적인 방법으로는 단차간의 구분이 어려웠으며, 이를 해결하기 위해 SVM과 CNN을 도입하였다.
2. AIPIT 사가 제작한 PEC 측정 장비를 이용하여 시계열의 펄스 와전류 신호를 취득하였으며, 취득한 신호 중 실제 데이터 분석에 이용한 부분은 진폭의 변화량, 최대진폭 및 최대진폭 도달 후 진폭이 펄스 와전류 인가전 시간으로 돌아오는데 걸린 시간이다. 시편에 PEC를 인가 후 장비의 수신 코일에는 먼저 도체 표면에서 유도된 전류가 수신되며, 그 다음 도체내 전도로 유도된 전류가 그 다음으로 감지되며, 이후로는 인가 지점에서 먼 곳에서 유도된 전류가 수신된다. 그러므로 수신된 시계열 전류 신호의 데이터의 중후반부에 도체내 발생한 결함, 도체의 두께에 정보가 있어 이를 분석해 결함 및 두께 정보를 추정할 수 있다. 보온재에 둘러싸인 배관의 내부 두께 측정이 가능한 것인지 확인해 보기 위해 다섯 개의 단차를 ... 전체 초록 보기

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